1对于交叉口专题的论文综述

5道，面积较大的织运行的方式来消除件是地形开阔平坦；路口机动车总交i5道，面积较大的织运行的方式来消除件是地形开阔平坦；路口机动车总交i降低。其缺点立体交叉口是交通112班吴多文1对交叉口的认识道路交叉口是由两条或两条以上的道路相交处。这是车辆与行人汇集、转向和疏散的必经之地，是交通的咽喉。交叉口的分类：平面交叉口，环形交叉口，立体交叉口。平面交叉口通常有T形、Y形、十字形、X形、错位、环形等形式。在无交通管制的平面交叉口，车辆通过时因驶向不同而相互交叉形成冲突点，在三岔路口有3个冲突点，在四岔路口有16个，在五岔路口则有50个冲突点。而每一个冲突点实际上就是一个潜在的交通事故点。相交道路在同一平面上的交叉口。平面交叉口的形式通常有T形、Y形、十字形、X形、错位、环形等。车辆通过无交通管制的平面交叉口时，因驶向不同，相互交叉形成冲突点。机动车通过交叉口时的冲突点,在三岔路口如T形交叉口有3个；在四岔路口如十字形交叉口有16个；在五岔路口有50个。环形交叉口是在路口中间设置一个并绕岛单向行驶。这样，既可使车辆以交可通过环岛绿化美化街景。适宜采用环形交叉口的条以上的路口；相交道路交通量均匀；左转弯交通量大；0辆轿车。当有非机动车通过时，机动车交通量还要绕行；交通量增大时易阻塞；行人交通不便。i上相交形成的立体交叉。它将互相冲突的车流分别安排在不同高程的道路上，既保证了交通的通畅，也保障了交通安全。立体交叉主要由立交桥、引道和坡道3部分组成。立交桥是跨越道路的跨路桥或下穿道路的地道桥。引道是道路与立交桥相接的桥头路。,坡道是道路与立交桥下路面连接的路段。互通式立体交叉还有连接上、下两条相交道路的匝道。2平面交叉口禁左交通组织研究2.1摘要城市道路交叉口的运行情况会直接影响整个交通路网的运行情况，在对整个交通流运行分析的基础上，说明了交叉口禁左的优势，及禁左适用的条件。并举例表明禁左有力提高交通通行能力，降低通行延误。冲突的情况下，需要四个单独相位，但事实上并非所有时间车辆都能通过交叉口，车辆从红灯停车到达正常车速，通过量达到饱和状态，中间有一段过渡时间。如图所示:2.2冲突的情况下，需要四个单独相位，但事实上并非所有时间车辆都能通过交叉口，车辆从红灯停车到达正常车速，通过量达到饱和状态，中间有一段过渡时间。如图所示:2.2知识学习本文首先对左转口进行了交通特性分析，主要包括左转车流冲突点分析和左转车流时间损失，实行禁左可以大量减少交通冲突点，以四向位为例，用CAD表示，其中有8个分流点，8个汇流点，4个穿越相交，12个转向相交，共计32个车流冲突点。饱和交通量图3相位损耗时间同样从驾驶员看到黄灯Figure3theinter-stageIonsofsignalplisse开始准备减速到整队车都定在交叉口的停车线，也有一个时间差。因此在计算通行能力时，应以有效绿灯时间为准，而不是实际绿灯时间。其中损耗时间包括黄灯部分结束时间、全红时间、红黄灯时间和绿灯部分开始时间。在比较大型的交叉路口，为保证上一车位车辆完全离开，损耗时间达十多秒，一个周期就有40多秒，降低了交叉口的通行能力，因此降低相位就能最大化车辆通过交叉口，提高交叉口通行能力。交叉口禁左实施条件有以下几方面：1、交叉口左转车流量不大，根据驾驶员心理，绕行距离不大于1200千米。2、街坊同样从驾驶员看到黄灯回旋式通过3回旋式通过3个右转，两个直行完成。如图所示:种方式的优缺点：对周边影响小，缺点：二次过交叉口，增加交通负担，该方式需要绕行距离近。3、路线掉头式：有中央隔离带可以现在交叉口直行，后再左转。图SFigure5禁左替代路线个调头加1个右转)thealternativeroutesatnoleft-turningtrafficcrossing(u-tumfollowedbyright-turn)图SFigure5上右转，到达另一交叉口再左转。如下图禁左要求：以小车型为主，最好不要有大型车。优点：简单明了，延误不大，绕行距离短，缺点：需要中间有绿色隔离带，距离下游不能太近。4左转转移式：原交叉口前先左转，再在另一条道路上右转，到达另一交叉口再左转。如下图图6Figure6禁左替代路线（2个左转加1个右转）thealternativeroutesatnoleft-tumingtraffic图6Figure62.3总结反思本文论述了交叉口禁左的优势，一般来说，在路网较密集的地区更容易实现交叉口禁左，可以把主要交叉口的交通压力分解给附近的道路。在实行禁左后，一般设置左转出口。3城市单点交叉口配时优化研究3.1摘要文系统地介绍了信号配时模型的现有研究成果,然后分析7Synchr。仿真系统中信号配时优化模型、用于延误计算的百分比延误方法(PDM)模型、排队长度计算模型、停车次数计算模型、通行能力计算模型和服务水平等模型,并以延误、停车次数、排队长度组合成的综合性能指标对交叉口的信号相位、相序进行了全面的优化研究。3.2知识学习1信号配时优化模型单点交叉口信号配时的主要设计参数是信号周期和相位时间，优化周期的方法是Synchro在自然周期(即最短周期)的基础上优化相位，调整相位时间。如果满足一定的百分比车道组交通量，则采用该周期,否则增大信号周期。计算性能指标为:P=DX1+StX10+QpX1003600(1)式中:P为综合性能指标;D为百分信号延误,s；St为停车次数；Qp为排队长度Synchro系统除了信号周期长度满足大于自然周期(即最短周期)之外，每个信号相位的绿灯时间要能够满足行人通行的需要,即要对Synchro中的每个相位设置对应的最小绿信比绿信比.doc。具体的行人过街最短绿灯时间按下式计算:tp=7+Lpvp-1(2)式中：Lp为行人过街道长度,m;vp为行人过街步行速度,取1.2m/s;I为绿灯间隔时间,s2延误计算模型Synchr。提出百分比延误计算方法(percentiledelaymethod,PDM)来计算延误.PDM方法在计算以下3种情况的延误占有优势:①相邻路口协同式信号配时;②全感应与半感应式信号配时;③接近饱和或过饱和情况下的信号配时°PDM方法需要首先计算某一百分比车道组流量情形下的每周期延误和每车延误;然后计算百分比车道组调整流量和平均百v-■xG)，七2(1-v/s)分比延误。每周期延误计算公式：式中:VDp为百分比情形p时的每周期车辆延误，s;vp为百分比情形p时的车流量，辆/hS饱和流率，辆/h;G为绿灯时间，s。每车延误的计算方法=o[1-(GcFF2(1-xrXG/C)为：，^---•式中:Dp为情形p时的每车延误,s;Xp=vpSXG/C;G为绿灯时间，s;C为周期长度，s。百分比调整车流量的计算方法&xJvxC/3600.x3600为:按百分比10%、30%、队长度计算模型在Sy式中：zp50%、70%、90%的取值分别为：-1.28、-0.52、0、0.52、1.28。3排nchro仿真生成的报告中，分别给出的有95%排队长度(m)及50%排队长度(m)，图1中所示三角形的底边R表示有效红灯时间;左侧斜边V代表实际交通量(辆/h);右侧斜边S代表饱和交通流量(辆/h);三角形的高度Q代表最大排队长度(由于机动车通过交叉口时,有时仅速度下降而并没有停车，因此Synchro中认为延误小于6s

x(R-6)x1+S/V-11*nF式中:Q为排队长度,m;R为红灯时间，s;S为饱和流量，辆/h;V为实际流量，辆/h江为车头间距,m;n为车道数;Fu为车道利用系数。当交通量与通行能力的比值&xJvxC/3600.为:按百分比10%、30%、队长度计算模型在Syx(R-6)x1+S/V-11*nFQz=Vx(C-6)+(V-SxG/Q/3600式中：Gei为j相的有效绿灯时间，syij式中：Gei为j相的有效绿灯时间，syij为i相的第j个进口道的流量比。。故一个周期内每辆车的平均停车次数为：4停车次数计算模型第i相位车辆的平车次数hi为h=以卬/n/=i5通行能力模型式中:Ci为车道组i或引道1的通行能力，辆/h;Si为车道组i或引道i的饱和流率，辆h;Gei为i相有效绿灯时间,s以i为i相绿信比＜为周期长度,s。5通行能力模型6知识扩展:对于信号控制的单点平面交叉口来说,其评价指标一般有以下几个:通行能力、饱和度、行程时间、延误、停车次数、排队长度及油耗等3.3总结反思本文采用Synchro仿真软件,多方面讲述配时优化模型。让我们学到了除VISSIM之外的又一软件，为今后解决问题提供了更为简单的方法。

4交叉口空间优化设计研究4.1摘要本文对信号交叉口的形式、应用类型、几何构造，对信号交叉口交通冲突和通行能力进行了具体研究，界定了信号交叉口的研究范围，在此基础上,提出了城市信号交叉口空间优化设计的内容、目标、原则和步骤，分析了城市信号交叉口基本设计参数；其次，在综合考虑进、出口车道数和路段车道数相互关系基础上，研究了车道功能划分的方法；在此基础上，针对城市不同交通出行方式，进一步研究了城市信号交叉口具体渠化方法和实施措施，并根据不规则交叉口的特点，对其渠化改造设计进行了分析；然后，对信号交叉口的时空设计整合优化进行了分析研究：合理选取和量化信号交叉口空间优化设计方案的各项评价指标，通过加权得出了城市信号交叉口空间优化设计综合评价指标模型4.2知识学习1交叉口形十字交叉口形式简单，交通组织方便，街角建筑容易处理，使用范围广，可用于相同或不同道路等级相交的道路交叉。在任何一种形式的道路规划设计中，它都是最基本的交叉口形式：x形交叉口是两条道路以锐角或钝角斜交锐角较小时，形成狭长的交叉口，对车辆行驶和交通组织都很不利。锐角街角的建筑也比较难处理。所以，当两条道路相交，如果不能采用十字交叉口，应尽量使相交的锐角大些。图2.5右转车道长度示意图渐变车辆Ld是原车道驶入扩宽车道驶入右转车道所行驶的距离图2.5右转车道长度示意图表2.4最小渐变段长度计算行车速度（km/h）1008060403020最小渐变段长度（皿）806040201010队长度Ls是指专用车道上等待转弯的车的长度Ls=sns——F队车辆的平均车头间距（m）,客车为6m，大型车为12mn个周期的红灯和黄灯时间内到达进口车道的车辆数，即候车数量（辆）综合以上分析，可以得出拓宽车道长度计算公式：1d=ld+ls（2交叉口冲突点的控制方法冲突点的控制原则是：变随机冲突点为固定冲突点、变交叉冲突点为交织冲突点。减少冲突点个数，减少冲突点上的冲突次数，减少冲突点上的冲突能量。由于路权包括了通行权与先行权，所以可以用空间分离、时间分离和管理控制相结合的方法进行冲突点控制。分流冲突点（a）交叉冲突点（b）合流冲突点图2.6交通冲突方式示意图空间分离：交通渠化的方法，把随机冲突点固定下来，利用交叉口的导流带、导向线、导冲突点控制。分流冲突点（a）交叉冲突点（b）合流冲突点图2.6交通冲突方式示意图3信号控制平面交叉口通行能力有信号控制平面交叉口通行能力的计算通常采用“停车线断面法”，各进口车道通行能力之和即为交叉口的可能通行能力，交叉口停车线断面上不同车道的通行能力按以下公式计算（1）直行车道通行能力^..^—2^（辆/小时）式中：C~号周期(s),一般为60-90s；G个周期内的绿灯时间(s)；V—直行车辆通过交叉口的车速(州s)；a——均加速度例s2)，据观测，小型车为0.6-O.7111/s2，中型车为0.5〜O.6州s2,大型车为0.4〜O.5m/s2；t——直行车平均车头时距(s)，据观测，车流量大时为2.2〜2.3s,车流量少时为2.7〜2.8易平均2.5s。(2)一条右转车道的通行能力c,C产孕(辆/小时):0——右转车平均车头时距(s)。(3)一条左转车道的通行能力Q我=罕•宇〈辆/小时)式中：Q个信号周期内左转绿灯显示时间(s)；M——左转车辆通过交叉口的车速(州s)；t——左转车平均车头时距(s)，取其为2.5s。未完4.3总结反思交叉口问题总结：交叉口面积过大、停车线过于靠前或靠后、缺少必要导行线、缺乏行人通行保障措施等，导致交叉口通行能力不足、交通冲突严重、交通事故频发等问题，而在此基础上的信号控制方案也很难解决这些问题。5多目标城市道路交叉口信号配时优化算法研究5.1摘要采用细胞传输模型对城市道路的交通流进行建模，提出了该模型中各项交通流运行指标的计算方法.将交通流模型嵌入到多目标优化算法中，替代以往传统的目标函数，采用非支配排序遗传算法黜II(none—dominatedsortedgeneticalgorithmII)进行多目标的求解.通过算例分析不同输人条件和控制策略下的优化结果及与其他类似配时计算方法的比较，证明了此算法的优越性。5.2知识学习1控制对象建模由于GTM需要分段长度为定长，主要针对的是分段的不均匀长度.因为在普通道路上有基本路段，而在接近交叉口的地方存在展宽渐变段、展宽段，并且在接近交叉口时，常常根据交通流分流向交通量划分车道，因此，分段采用不同的长度，大大增加了改进CTM模型的适用性.模型通过将道路分成具有相同性质的分块(flz称为细胞)，同时将时间细分成相等的时间间隔，在时刻t系统的状态由此时每一个细胞i中的车辆数目竹七©所给定.CTM模型可以通过以下公式描述：ndt+|1)=+队3)-yi+At)M=t(t)为t时刻在细胞i中的车辆数；Nt(t)为细胞的通行能力，即每个细胞所能容纳的最大车辆数；1D为细胞的阻塞密度；t为细胞i内的车道数；L为细胞的长度；Nt(t)—nt(t)为t时刻细胞i中剩余空间所能容纳的车辆数；W为激波的波速，，2控制目标的计算使用cTM模型建模的路网可在迭代完成后输出各类交通效益指标，如排队、延误、行程时间、路网清空时间、设定路径的排队和延误等.因此，这些指标都可以作为优化算法的目标.3控制算法设计主要包括优化算法模块和交通流仿真。5.3总结反思(1)细胞传输模型能描述交通流状态的演变过程，适用于城市道路交叉口的控制建模，并可计算各类交通控制条件下的交通流运行指标.(2)本文主要提出了多目标优化这一思想，为今后学习交通流学习建模提供了方法。6基于改进粒子群算法的单交叉口信号配时仿真6.1摘要研究城市交通信号控制系统中的单交叉口优化交通流问题，提出把每一相位的排队长度都作为优化的目标。采用多目标信号配时模型以满足不同交通需求.并采用改进粒子群(PSO)算法进行求解。引入变异因子和惯性权重自适应策略对该算法进行改进，既发挥了PSO算法随机优化收敛速度快的优点，又克服了算法易陷入局部最优点的缺点，显著提高了优化算法的性能指标。仿真结果验证了方法的有效性和合理性。6.2知识学习1交通流特点：有非线性、随机性和不确定性。2在实际优化中，每个粒子都是根据当代以前搜索到的个体极值点和全局极值点来更新粒子，没有遗传算法中的选择、交叉、变异过程，因此优化速度较遗传算法快，但是也容易过早收敛而陷入局部最优解。需要在基本粒子群算法的基础上做出改进.3信号配时多目标优化模型：采用配时改变各相位车辆排队长度。4粒子群算法设计原理：。PSO随机初始化为一群粒子，在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度：第1个就是粒子从初始到当前迭代所搜索到的最优解，叫做个体极值点(pbest)；第2个是粒子种群目的最优解，称作全局极值点(gbest).采用收缩因子方法。方法改进：首先确定需要优化的粒子群的微粒个数，基于四相位的交通信号配时，需要优化每个相位的绿灯时问

2）选取初始排队长度均为0。3）选定叉路口不同相位的交通流量及驶离率，假定k个周期内交通流量是恒定的，采用本文的改进PSO算法进行信计算适应度史新独子位■利号配时的优化：5仿真分析分别采用定时控制和基基于粒子群优化的配时方案短绿灯时间为15s。最长绿灯时间为*0s。设初始时各车道排队长度为0，各相位史新独子位■利号配时的优化：5仿真分析分别采用定时控制和基基于粒子群优化的配时方案短绿灯时间为15s。最长绿灯时间为*0s。设初始时各车道排队长度为0，各相位在红灯结束时未清除完的排分别在平峰、中峰、高峰三种交通流条件下进行仿真对比实验。6.3学习总结基于改进粒子群算法的单交叉口的实时信号配时方案将每一相位的通行能力都作为优化的度理杏配时方案两种控制方法进行仿真。种群大小为30，迭代次数为200。每个相位最想值取0，即z。=（O,0，0，0），权值k取I。目标.优化结果能够反映出各相位车流量对绿灯时间的需求，能保证每一相位上的排队长度最短。本文采用的改进PSO算法.即发挥了PSO算法的收敛速度快、算法简单的特点，又能够克服PSO算法易于陷入局部最优的缺点。7基于回归分析的右转通行能力行人自行车修正摘要：为了更准确地估算信号控制交叉口通行能力，在对其右转流向行人和自行车修正系数计算模型进行改进。研究基于济南市8个交叉口的调查数据，采用回归分析的方法，建立了右转通行能力行人自行车修正系数的计算模型。该模型能适用于较大的行人自行车流量的情况，并针对不同设计模式和相位条件，给出各相位期间冲突的行人和自行车流量计算表。在此基础上，对比分析了行人自行车对自行车左转1次和左转2次过街2种设计模式右转通行能力的影响。研究表明，双曲线模型能较好地描述当量行人绿灯小时流率与相关占有率之间的关系；对于右转通行能力，左转自行车1次过街和2次过街这两种设计模式分别适用于行人自行车流率较小和较大的情况。7.2知识学习1模型建立：确定冲突量和占有率，设计模式主要有两种：（1）自行车左转1次过街，这是传统的设计方法，左转自行车采用与左转机动车相同的方式过街，如图2;（2）自行车左转2次过街，左转自行车采用与行人相同的方式过街，变左转为2次直行，如图3。

iiiiiiiiiiiiinirniiiiiiiiih图3自行车左转2次过街设计模式Fig.3Designingtype2:left-turnbicycleturnscircuitously相关转换：自行车流换算成人流EP:式中：EP为自行车与行人的换算系数=TB/TP；TP为单个行人对冲突区的占用时长；TB为单辆自行车对冲突区的占用时长。2右转冲突区相关占有率确定方法式中，VEPi为相位i当量行人绿灯小时流率;Vpedgi为相位i冲突行人绿灯小时流率，由式(3)计算确定;Vbicgi为相位i冲突自行车绿灯小时流率，由式(4)iiiiiiiiiiiiinirniiiiiiiiih图3自行车左转2次过街设计模式Fig.3Designingtype2:left-turnbicycleturnscircuitously相关转换：自行车流换算成人流EP:式中：EP为自行车与行人的换算系数=TB/TP；TP为单个行人对冲突区的占用时长；TB为单辆自行车对冲突区的占用时长。2右转冲突区相关占有率确定方法式中：OCCri为相位i相关占有率;Tpbi为相位i行人和自行车对冲突区的占用时长。式中:OCCri为相位i相关占有率;Tpbi为相位i行人和自行车对冲突区的占用时长。确定行人自行车修正系数瓦l=1°-y喝。*此,式中，fRpb为右转行人和自行车修正系数;OCCri为相位i占有率。3左转一次过街，和两次过街比较：定性分析自行车左转2次过街设计模式存在更多与右转交通相冲突的行人和自行车流量(这部分流量是左侧进口左转自行车流量，它在2个相位里都会对右转交通产生影响)500I(W0[5002(M