长距离公交走廊信号优先与车速引导协同生态控制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61903145
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Transit signal priority control can effectively improve travel efficiency and service quality of public transportation system. Most previous studies only focused on optimizing the single performance index (travel delay minimization, speed maximization, etc.), could not coordinate multiple paths along long-distance arterials, and ignored overflow control at complex signalized intersections..Firstly, this research investigates the reconstruction of high-frequency vehicle trajectories for cars and buses at the high-demand transit corridor, and presents a novel comprehensive traffic performance index with considering the ecological environment by integrating travel delay, emission and energy consumption. And then, an off-line progression model with non-linear multi-paths coordination is developed to concurrently determine the long-distance path decomposition location and optimize signal parameters after predicting vehicle spatial-temporal kinematic formulation. The proposed method can provide most vehicles smooth and continuous driving through the corridor under the optimum control of the new performance index. Thirdly, a real-time cooperative priority control of integrating signal suppression and bus speed recommendation is formulated at bottleneck intersections by using the mechanism design theory, which improves the new performance index for a few vehicles missing the designed progression with the spillback prevention. Finally, simulation-based evaluation software is developed to conduct extensive numerical experiments for verifying the efficiency and reliability of the proposed models and algorithms..Research results are expected to contribute to the enhancement of travel efficiency improvement, energy conservation and environment protection, and the supplement of management and control theories for urban public transportation.
信号优先控制是提升公交系统运输效能与服务品质的有效手段。以往研究多集中于延误最小或速度最快等单一目标优化,且缺乏长距离干道多路径优先协调和复杂路口溢流防控设计机制。.本研究面向大运量公交走廊,首先从小汽车和公交车高频轨迹还原入手,建立集延误、排放和能耗于一体的考虑生态环境的新综合指标。其次,基于车辆时空运动状态预测,研究离线条件下面向多股大流量长距离非直线路径自动分割与优先协调同步建模方法,实现大部分车辆连续通行时综合指标的最优控制。然后,运用机制设计理论,研究在线条件下瓶颈路口主动优先、优先抑制与车速引导的多策略协同机制和方案实时生成技术,在无溢流前提下实现错过协调的少部分公交车快速通行时综合指标的最优控制。最后,研制走廊协同控制仿真评价系统原型,结合实际案例验证模型与算法的有效性和可靠性。.研究成果既能提升城市公交出行效率、实现节能环保,又能丰富和完善公共交通系统管理与控制理论体系。

结项摘要

以往信号优先控制研究多集中于延误最小或速度最快等单一目标或简单加权优化,更缺乏带有多参数优化的干道优先协调和局部复杂路口溢流防控。为解决此类问题,本研究首先分析了车辆路口处轨迹与交通流量、驾驶行为、信号配时参数之间耦合特性,基于改进的跟驰模型建立了车辆在交叉口的动力学微观模型,精确提取了车辆轨迹和秒级瞬时工况,提出了考虑车辆类型(公交和小汽车)、燃油类型(燃油车和电动车)的生态成本及计算方法。然后,结合真实采集的交通流量和路段行驶速度数据集,建立了流量和速度的短时组合预测模型,提出了考虑生态成本的路口生态信号控制新方法,基于此设计了带有相位相序优化功能的干道绿波协调控制通用方法,实现大部分车辆连续通行的控制需求。第三,针对在途车辆的实时控制需求,研究了卫星拒止环境下基于WSNs的车辆和乘客高精度定位跟踪方法,提出了瓶颈路口处集实时优先、优先抑制和公交车速引导为一体的多策略协同的控制方法,实现了车辆通行效率提升与站台溢流防控的双重目标。最后,研制了仿真驱动的原型系统,结合实际案例验证了模型与算法的有效性和可靠性。.通过三年的努力研究,本项目探索了一套面向降碳节能的城市公交走廊生态控制新框架,重点研究了车辆运动过程预测及定位跟踪、生态成本计算、信号优化建模与求解、公交信号优先、溢流防控策略等一系列内容,引导了信号控制朝节能减排方向发展,丰富和完善了城市交通信号控制理论。已发表高水平学术论文9篇,申请专利3项(其中,授权发明专利和实用新型专利各1项),获得计算机软件著作权登记1项。成果示范应用表明:借助互联网众包数据,采用干道信号优化技术进行信号周期、相位相序、绿信比、协调相位差和推荐车速等多参数的综合优化,可降低停车次数约25%-59%,平均行程时间约19%-30%,对应降低了车辆排放和能耗,局部路口叠加渠化改善后交通事故率降低高达30%,显著提升了道路车流的整体运行效果。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Multi-Stage Pedestrian Positioning Using Filtered WiFi Scanner Data in an Urban Road Environment
在城市道路环境中使用过滤后的 WiFi 扫描仪数据进行多级行人定位
  • DOI:
    10.3390/s20113259
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zilin Huang;Lunhui Xu;Yongjie Lin
  • 通讯作者:
    Yongjie Lin
基于半监督极限学习机的隧道内车辆RSSI定位方法
  • DOI:
    10.19818/j.cnki.1671-1637.2021.02.021
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    交通运输工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林永杰;黄紫林;吴攀;许伦辉
  • 通讯作者:
    许伦辉
Eco-oriented signal control of intersections with vehicle type considerations using integrated estimation of driving behavior
使用驾驶行为综合估计,考虑车辆类型的交叉口生态导向信号控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Lin Yongjie;Guan Haixia;Lu Kai;Ma Yingying;Zhao Shijie
  • 通讯作者:
    Zhao Shijie
基于累积前景理论的无信控路段人车通行冲突博弈分析
  • DOI:
    10.19721/j.cnki.1001-7372.2022.01.011
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中国公路学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许伦辉;骈宇庄;林永杰;黄紫林
  • 通讯作者:
    黄紫林
New transit signal priority scheme for intersections with nearby bus rapid transit median stations
与附近快速公交中间站交叉口的新交通信号优先方案
  • DOI:
    10.1049/iet-its.2019.0543
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IET Intelligent Transport Systems
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Lin Yongjie;Yang Xianfeng;Wang Qinzheng
  • 通讯作者:
    Wang Qinzheng

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其他文献

长距离干道混合车流路径分割与绿波协调同步优化
  • DOI:
    10.11908/j.issn.0253-374x.21161
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    同济大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐建闽;冯斌;林永杰;刘鹏;卢凯
  • 通讯作者:
    卢凯
基于交叉口相位裕量时间的公交准点控制模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    同济大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卢凯;夏小龙;胡建伟;林永杰
  • 通讯作者:
    林永杰
考虑清空时间的双向队首绿波协调控制数解算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    吉林大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卢凯;徐广辉;叶志宏;林永杰
  • 通讯作者:
    林永杰
城市交通干道上被动式公交信号优先控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林永杰;杨险峰;邹难;贾磊
  • 通讯作者:
    贾磊
基于梯度提升决策树的城市车辆路径链重构
  • DOI:
    10.12141/j.issn.1000-565X.190428
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    华南理工大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐建闽;魏鑫;林永杰;卢凯
  • 通讯作者:
    卢凯

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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