智能车路协同环境下快速路动态通行能力建模与优化控制

Owing to its high efficiency and large capacity, freeway system has become the transportation lifeline in major cities. At the same time, however, it is also the region of various types of traffic incidents due to the tremendous traffic flows, especially in rush hours. Therefore, freeway system has always attracted great attentions for both the urban traffic administrators and researchers all over the world for many years. This application is aiming at improving the dynamic capacity of urban freeway system under the circumstances of Intelligent Vehicle and Infrastructure Cooperation System (IVICS), a so-called new generation of intelligent transportation systems. It will mainly focus on four aspects, i.e., traffic information collection and traffic incident detection method, the evolution analysis of traffic incident and the modeling of dynamic capacity, optimization and control strategy for the promotion of dynamic capacity, and simulation research. We will emphasize to deal with such key issues as full spatial-temporal traffic information acquisition under IVICS, evolution trend prediction for traffic incidents, modeling of dynamic capacity, and control strategies. This project is a combination of information science, systems engineering and intelligent transportation systems. The research results are supposed to be directly applied in the operational management and practical engineering for IVICS. Furthermore, this project has important academic values for the research of basic theories and methods of Intelligent Transportation Systems in such aspects as the impact of traffic incident on dynamic capacity, the modeling of dynamic capacity, spatial and temporal evolution of networked traffic status, as well as optimization and control strategies, and so forth.

城市快速路以其通行效率高、通行能力大成为各主要城市的交通命脉，但同时也是各类交通事件的常发区域，一直是国内外智能交通研究的热点。本项目以智能车路协同条件下城市快速路动态通行能力提升为应用背景，从快速路交通信息采集与交通事件检测方法、交通事件演化分析及快速路动态通行能力建模、快速路动态通行能力提升优化控制以及仿真验证等四个方面开展研究工作。重点突破车路协同条件下全时空交通信息获取、交通事件演化趋势预测、动态通行能力建模、快速路动态通行能力提升优化控制等关键问题。本项目是信息科学、系统优化与智能交通领域结合的研究项目，成果将直接面向新一代智能交通系统的运行管理与实际应用，提升快速路服务水平，具有重要的工程应用价值。同时在交通事件与动态通行能力的作用机理分析及其建模、网络交通状态时空演化，以及快速路优化控制策略等方面的研究成果也将丰富智能交通的基本理论和研究方法，具有重要的科学意义和 学术价值。

随着近年来城镇化的逐步发展，智慧城市成为了当前城市发展的方向，其中智慧交通在智慧城市发展战略中占据非常重要的部分。快速路系统是城市交通的重要部分，在建设成本高的前提下，提升快速路动态通行能力和通行效率对于城市发展至关重要。.本课题的研究以快速路动态通行能力建模与优化为核心，开展了包括基于车路协同的快速路交通信息采集与交通事件检测方法研究、交通事件演化分析及快速路动态通行能力建模研究、快速路动态通行能力提升优化控制策略研究以及车路协同环境下快速路动态通行能力优化控制策略仿真验证等研究工作，体现了极高的科学意义和学术价值。.课题组创新性的提出了快速路动态通行能力的概念和影响因素，对影响快速路通行能力的因素进行量化，并采用Dempster-Shafer证据理论实现了多因素影响下的快速路动态能力分布区间预测；提出了基于隐含狄利克雷分布聚类的全时空交通状态感知方法，并运用网络化数据，提出了一种基于隐马尔科夫模型的交通崩溃事件预测方法；提出了微观化METANET模型，并基于模型预测结果提出了新的可变限速控制策略，在降低总旅行时间的同时提升车辆总旅行效率；提出了基于智能车路协同系统的个性化可变限速策略，分析司机对于车载设备发布限速值的不同行为及对控制效果的影响，仿真验证策略有效性及其对传统可变限速算法的性能提升。.截至2016年12月31日，课题组已经在学术刊物和国内外学术会议上发表论30篇，其中SCI收录7篇，EI收录15篇，申请专利5项，软件著作权5项。