先进的实时自适应交通信号控制系统三压电蜂鸣器

发布时间：2022-07-21 02:39:47 来源：亚适五金网

先进的实时自适应交通信号控制系统(三)

先进的实时自适应交通信号控制系统(三) 2011：三、ITACA 流程

ITACA工作原理参见左图 ITACA流程图：

ITACA将所控制的道路网划分为若干区域，将每个区域中所控制的路口视为节点，节点之间的同一流向的交通流称为连接(Link)。在每个信号周期内，根据本周期各个连接(Link)到达节点的交通需求，来更新网络中的交通模型。优化器使模型中的延误和停车减少到最小，并且在计算中考虑权重系数。数据采集和计算周期每5秒重复进行一次，权重系数由交通工程师进行调整。在ITACA系统中还可以选择一套专家系统，对特殊的交通拥堵情况进行专门处理。

ITACA采用交通控制系统的正常过程进行数据传送，检测数据从控制器每5秒采集一次。该时间间隔便于数据处理并且数据用于每个交通变量的计算：周期，绿信比及相位差。

从计算得出的结果应用于实际的道路的过程完全由系统控制。系统实时监控控制器的相位开始时间和相位长度，当相关相位发生了变化则系统会立即指向该变化。通常同前一个执行的值相比较只有非常小的变化的计算所得值会立即应用，这样每一个新的交通状态的变化，几乎是瞬间被捕捉。系统决定增加或者减少一个与周期，绿信比和相位差计算相关的阶段的长度，并在周期结束之前立即付诸实施。

四、排队模型

ITACA系统的交通模型采用左图所示的排队模型：

1. 队列长度

流量图表中的数据和通行时间用来预计抵达停车线车辆的数量，同时在路口的绿灯时间内模拟队列形成。其中包括以下重要的数据：“最大队列长度”，代表一个周期内的停车数量。“绿灯时间结束时队列长度”，代表这一周期的过饱和程度，并且表明下一个周期的额外交通需求。一个周期内队列长度的总和就是延迟的估计量。

2. 拥堵系数

对每个周期每个连接都要计算拥堵系数，模型根据检测到的占有率计算出拥堵系数值，当该值接近一个设定系数值时，则说明一个过饱和排队长度超出了该连接的承载能力，即排队将延伸到上游路口。

3. 饱和度

交通需求和饱和流量用于产生一个连接饱和度，绿信比权重和拥堵将增加该数值并给出一个代表性的饱和度。

4. 饱和流量修正器

相位差优化器要为具有连续交通流的连接正确工作，也要为一个拥堵的连接正确工作。

需要一个（简单的）模型工作在这两种情况之下，并能计算出中间状态下正确的相位差。这非常重要，因为优化器必须在两种状态之间平滑并正确地改变相位差。

这两种状态之间的主要区别是下游拥堵改变了绿灯开始时间放行“值”，对于一些相位差交通将完全拥堵。

在第一个（连续交通流）情况下，我们使用队列模型。

在第二个（拥堵）情况下，我们使用的队列模型稍有改变。

当出口接近拥堵时，饱和流量值被降低。出口排队长度增加和延误跟随下游停车线的周期变化而变化。当出口排队充满了下游连接并靠近了上游停车线，则模型中的饱和流量将随着周期中相应绿灯时间而逐步缩短。如果这一过程在几个周期内渐进进行，则相位差优化器通过改变相位差来改变绿灯开始时间，使绿灯在周期中更恰当的一点开始，从而在绿灯时间内放行更多车辆。

为了达到该目的，自适应系统使用来自模型和来自检测器的数据，来降低在拥堵的停车线上模型的饱和流量。该饱和流量修正器每个周期都要更新并存储以备相位差优化器使用。当接近承受力边缘的时候，绿信比优化器和周期优化器假定饱和流量是正常的。

五、实时自适应优化

ITACA包括绿信比、相位差和周期3个参数的实时自适应优化。为系统所控制的所有路口计算出最佳绿信比、相位差和周期，以适应当前的交通需求，上述参数的计算基于交通仿真模型的使用。

周期优化器

该优化器根据需要增加或者减少任何一个子区域的周期。它使用前一个周期的流量，以及拥堵状况的测量值来实现该目的。

如果需要，还可以加入其他逻辑步骤；在计算可能的新的周期之后，在执行新的周期之前，先查询临近子区域选择合适的子区域以共享周期时间。这会增加拥有高交通流良好相位差的连接的数量。

绿信比优化器

该优化器通过平衡与之最靠近的上游连接的每个阶段的权重来使路口的延迟最小化。流量，拥堵指示器和交通流的重要性将共同调节权重。在每个阶段结束之前，如果下一个阶段能够提供一个更好的平衡，则优化器将改变阶段长度。该调节在1秒钟内完成，调节范围在负5秒至正5秒之间。