基于动态网络模型的交通传感网络优化配置及分布式交通状态估计

Traffic state estimation is the foundation of traffic information service and traffic management and control. The research is aimed at optimization placement of detector network and estimation of traffic state, such as flow rate, density, average speed, queue length, travel time, time delay, energy consumption and traffic emission, by proposing a new dynamic traffic network model..Main research content includes the following three aspects: 1) to propose a modeling method of Dynamic Graph Hybrid Automata (DGHA); 2) to analyze the state observability of traffic network based on DGHA model and, on the basis, to derive optimal placement scheme of traffic detectors; 3) to design distributed traffic state observers or filters to estimate traffic states on road networks. .The proposed methods of distributed traffic state estimation provide a foundation of estimating various traffic parameters, the proposed schemes of optimized detector placement may reduce the cost when getting these traffic parameters, and thus they have important practical value. The proposed DGHA model and DGHA-model-based state observability analysis, sensor network placement and design of distributed state observers and filters can be widely applied to various dynamic networks and therefore have important theoretical significance.

交通状态估计是交通信息服务及交通系统管理与调控的基础。课题通过建立新的动态交通网络模型开展交通传感网络的优化配置及路网交通状态估计研究(如流量、密度、平均速度、排队长度、旅行时间、延误、能耗与排放等的估计)。.主要研究内容包括：1）提出大规模路网的动态图混杂自动机(DGHA)建模方法；2）基于DGHA模型分析交通网络的状态能观性，在此基础上提出交通传感网络的优化配置方案；3）基于DGHA模型设计分布式交通状态观测器或滤波器，在此基础上进行路网交通状态的估计。.课题提出的分布式交通状态估计方法为路网各种交通参数获取提供基础，提出的交通传感网络优化配置方案可在保证获取路网交通参数前提下节省投入，具有重要的实际意义。课题提出的DGHA模型及基于该模型的状态能观性分析、传感网优化配置及分布式状态观测器/滤波器设计方法可以广泛应用于其它各种动态网络系统，具有重要的理论意义。

交通状态估计是交通信息服务及交通系统管理与调控的基础。课题通过建立新的动态交通网络模型开展交通传感网络的优化配置及路网交通状态估计研究(如交通流量、交通密度、平均速度、排队长度、旅行时间、延误、能耗与排放等的估计)。. 主要研究内容包括：1）提出大规模路网的动态图混杂自动机(DGHA)建模方法；2）基于DGHA模型分析交通网络的状态能观性，在此基础上提出交通传感网络的优化配置方案；3）基于DGHA模型设计分布式交通状态观测器或滤波器，在此基础上进行路网交通状态的估计; 4）仿真平台与应用。. 课题取得的主要成果如下：1）提出了大规模路网交通流的动态网络建模方法，给出了模块化易扩展的分段仿射切换系统模型；基于机器视觉和微观多智能体系统协同方法分析了交通瓶颈节点的交通流传输规律；2）分析了交通网络状态能观性，提出了交通传感网络的优化配置方案；3）提出了集中式和分布式交通状态观测器或滤波器设计与交通状态估计方法；4）开发了基于OpenModelica的DGHA-CTM交通仿真信息物理系统平台TCPSLib；开展了基于路网交通状态估计的拥堵或事故识别、交通信号网络优化控制、新能源车辆在线能源管理策略等应用研究。. 项目面向大城市混合交通网络，构建交通网络动态系统的建模、传感网优化配置及交通状态估计的理论体系，并开发基于该理论的宏观交通仿真平台，为进一步基于该动态网络模型的交通系统调控策略、车辆运行管理等应用研究提供支持。