论文总字数：43258字

摘 要

本文研究了V2I技术在交通信号控制方面的发展前景，并提出一种V2I环境下的交通信号控制设计方案。首先，在每次相位组结束时，利用V2I技术获得车辆实时速度、位置和信号配时等信息，然后以停车延误和排队时间最短为目标，NEMA双环相位结构中相位组时长为变量的信号控制优化模型计算最优相位组时长，并进行信号配时。为了简化NEMA双环控制结构中的变量求解，将相位进行重新组合为六相位，确定最小绿灯时长计算。为了减少预测误差，设置动态校正，每隔5秒钟就重新获取车速信息并进行信号配时。

最后根据建立的模型，以Python为主程序，调用VISSIM软件进行仿真实验，为了进行对比分析，同时进行单环定时信号控制模型和单环自适应信号控制仿真实验。结果显示，在交通量较大的情况下，相对于单环固定式信号控制，单环自适应信号控制的延误减少了11.71%，双环自适应信号控制减少了13.93%。另外，通过八个相位的延误对比分析，V2I环境下的双环信号控制模型不仅能够降低交叉口的车均延误，还能保证各个相位的延误均衡。

关键词： V2I技术，交叉口信号控制， NEMA双环相位控制，

Abstract

This paper studies the development prospect of V2I technology in traffic signal control, and proposes a traffic signal control design scheme in V2I environment. First, at the end of each phase group, the V2I technology is used to obtain the real-time vehicle information such as speed, position and signal timing. Then, taking the parking delay and queuing time as the optimization goal, the phase group duration in the NEMA double-loop phase structure as variables, the signal control optimization model is used to calculates the optimal phase group duration. In order to simplify the variable solving in the NEMA control structure, the eight phases are recombined into six phases. To reduce the prediction error, dynamic correction is set, the running state of the intersection is recovered and the time is re-timed at regular intervals.

Finally, according to the established model, Python is used as main program and VISSIM software is called for simulation experiment. In order to conduct comparative, single ring fixed signal control model and single ring adaptive signal control simulation are conducted at the same time. Results show that, under the condition of the high traffic volume, the delay of single ring adaptive signal control will be reduced by 12.79% comparing with the single ring fixed signal control, while double ring adaptive signal control decreased by 13.84%. And he double ring adaptive signal control can not only reduce the delay of the vehicles in the intersection, but also guarantee the phase delay equilibrium.

KEY WORDs: V2I technology, intersection signal control, NEMA double-ring phase control

目 录

摘 要 I

Abstract I

目 录 II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景与研究意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 2

1.3 国内外研究现状 2

1.3.1 国内研究现状 2

1.3.2 国外研究现状 3

1.4 本文研究内容 5

1.4.1 技术路线及难点 5

1.4.2 主要内容安排 6

第二章 单点交叉口控制基本理论和V2I基本概念 7

2.1 单点交叉口信号控制的基础理论 7

2.1.1 基本参数 7

2.1.2 控制评价指标 8

2.1.3 单点交叉口信号控制方法 8

2.2 V2I技术的基本理论 9

2.2.1 V2I的组成和功能 9

2.2.2 V2I关键技术 10

2.3 本章小结 11

第三章 V2I环境下单点信号控制模型 12

3.1 考虑场景与假设条件 12

3.2 信号配时模型 12

3.2.1 模型控制的基本框架 12

3.2.2 信号控制参数优化模型 14

3.3 本章小结 17

第四章 车路协同下信号控制模型仿真验证 18

4.1 仿真平台和仿真评估思路介绍 18

4.1.1 仿真平台介绍 18

4.1.2 仿真评估思路 19

4.2 仿真的实现 20

4.2.1 仿真参数设置 20

4.2.2 关键仿真步骤 23

4.3 仿真结果对比分析 25

4.3.1 单点信号交叉口车辆平均延误分析 25

4.3.2 单点信号交叉口车辆平均停车次数分析 26

4.3.3 单点信号交叉口各相位机动车平均延误分析 27

4.4 本章小结 28

第五章 总结与展望 29

5.1 主要工作与研究成果 29

5.2 创新点 29

5.3 下一步研究工作 30

致 谢 31

参考文献 32

附 录 34

绪论

研究背景与研究意义

研究背景

我国经济正高速发展，据国家统计局统计2018年我国GDP同比增长6.6%，总量首破90万亿元，与此同时，汽车保有量特别是私家车快速增长，公众驾车出行日益频繁，中华人民交通运输部公开2019年4月中心城市客运量为214万，为去年同期的103.0%。城市机动车出行需求不断增加，与交通基础设施之间的供需矛盾不断突出，而城市交叉口是城市交通系统中重要一环，也是车辆与行人通行的必经之路，其交通状况的复杂性使其成为限制城市道路通行能力的瓶颈。对城市交叉口进行信号控制设计，提高其通行能力，减轻道路交通拥堵状况对城市建设目标起到重要作用，也成为了城市交通管理的重要研究方向。但是，受到计算机和互联网发展的限制，以往的交通信号控制交通数据信号采集的缺陷，无法真正意义上地实现高效稳定地对交通流以及其状态变化的实时响应和自适应信号优化控制，城市道路高峰时段车辆拥挤、排队时间长、绿灯放空等情况比较严重；信号配时要么无法调整，要么调整不够及时；传统的四相位信号配时也无法满足流量不均衡交叉口，现状交通模式下交通控制理论和方法存在较为明显的提升空间。

随着智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）不断地发展和完善，交通信息的采集内容、信息来源和精度也有了质的变化：交通数据采集的信息内容从传统的检测器流量、占有率到智能车辆的位置、状态、等信息；采集信息的来源从传统的线圈、视频检测器单方面到车载信息与外部传感器互交，车载传感器包括GPS／BD、速度与加速度传感器、毫米波雷达、视频等，外部传感器包括路侧设备、速度与加速度传感器、微波雷达、信号机其他车辆的GPS／BD等；信息的精度从小时、分钟交通量过渡到实时车辆运行状态信息，低成本、动态、可靠度高的“米亚级”定位为车辆实时“位置”、“速度”和“运行方向”等数据提供了支撑。

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