基于驾驶员路径选择行为的动态交通诱导和控制策略研究

The urban traffic congestion has become the important restriction factor for the sustainable development of social economy. The unreasonable route choice behavior of traveler under the influence of traffic information will cause the oscillation of traffic congestion. One of the challenging tasks of intelligent transportation systems is to capture the drivers' response to information precisely and its dynamic influence on traffic flow. This project will collect data of drivers' route choice behavior under the influence of traffic information through the investigation. The model which could describe the travelers' route choice behavior exactly will be developed and used to explore the character of Chinese travelers. Based on the character of drivers' route choice behavior, the global optimization model which combines the traffic guidance and control will be developed. The route guidance strategy and signal control scheme will be optimized to balance the assignment of traffic flow and relieve the traffic congestion. At last, empirical studies will be conducted by applying our solutions to realistic traffic network to test the theory of this project. The research work of this project could promote the development of dynamic traffic assignment theory, provide suggestion for the release of traffic information and a scientific basis for the improvement of traffic control and management in China.

城市交通拥堵已经成为制约社会经济可持续发展的重要因素，而交通参与者在交通信息下的不合理路径选择行为会造成拥挤振荡现象。对于智能交通系统研究领域来说，最具挑战的任务之一是准确捕获驾驶员对交通信息的反应，以及交通信息对交通流的动态影响。本项目通过交通调查获取驾驶员在交通信息诱导下的路径选择行为数据，建立准确刻画出行者路径选择行为的理论模型，探讨中国城市路网出行用户路径选择行为特性。在此基础上，针对驾驶员路径选择行为特点建立交通诱导与控制的全局优化模型，制定恰当的路径诱导策略，优化信号控制方案，使路网流量分配趋于交通管理者的需求方向，从而缓解城市交通拥堵。最后采用实际的交通网络进行实证研究，验证本项目提出的理论和方法。基于本项目的研究将有利于推动动态交通分配等基础交通理论的研究和发展，为城市交通信息的发布提供建议，为我国城市交通控制系统的发展和管理水平的提高提供科学依据。

城市交通拥堵已经成为制约社会经济可持续发展的重要因素，而交通参与者在交通信息下的不合理路径选择行为会造成拥挤振荡现象。对于智能交通系统研究领域来说，最具挑战的任务之一是准确捕获驾驶员对交通信息的反应，以及交通信息对交通流的动态影响。项目组采用元胞自动机模型对城市交通网络进行了建模。提出了一种动态最短行驶时间路径诱导策略。与静态地理最短路径诱导策略结果相比，该策略显著地提高了拥堵临界密度。此外，我们提出了一种自适应交通信号灯控制策略。该策略能够显著地提高网络可靠性。由于道路上车辆速度容易探测，我们提出基于平均速度信息的全局路径诱导策略；发现存在一个最优的动态车比例，使得系统车辆平均旅行时间最小。我们研究了信号灯数量对相同面积网络性能的影响。结果表明随着交通灯数量的减少，饱和状态的流量和出现拥堵状态的临界密度逐渐增加。在含瓶颈的双路径系统中，我们提出了一种密度信息反馈策略帮助驾驶员选择路径。分析结果表明系统存在四种状态：自由流态，过渡态，最大流量态和堵塞态。交通控制中心可以通过调节参考密度使系统保持在最大流量状态。此外，我们研究了车辆在二维网络上的排它作用、车辆的换道行为；采用平均场方法对自由流和堵塞状态进行了精确的数学解析。对带有同步信号灯控制的公交线路系统进行了研究；通过数学分析，成功精确地得到了临界乘客到达率和平均速度解析公式。结果表明合适的信号灯周期可以提升公交线路系统的运行效率。本项目已取得的研究成果将有助于动态交通诱导等基础理论的发展，为城市交通信息的发布，城市交通控制系统的发展提供了一定的理论依据。项目实施中，发表SCI论文7篇，会议论文1篇，授权实用新型专利1项，申请发明专利2项。在国际、国内会议上作报告6次。培养博士后1名，硕士研究生4名，另有3名硕士生在读。