基于互聯(lián)車輛技術(shù)的隊(duì)列長(zhǎng)度估計(jì)自適應(yīng)信號(hào)控制

基于互聯(lián)車輛技術(shù)的隊(duì)列長(zhǎng)度估計(jì)自適應(yīng)信號(hào)控制

提出了一種數(shù)學(xué)模型，利用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的車輛互聯(lián)技術(shù)對(duì)車輛隊(duì)列長(zhǎng)度進(jìn)行實(shí)時(shí)估算。主體是基于自適應(yīng)信號(hào)的隊(duì)列長(zhǎng)度估算。這種數(shù)學(xué)模型可以在沒(méi)有信號(hào)定時(shí)、交通流量及隊(duì)列特性參數(shù)作為基本輸入的情況下對(duì)隊(duì)列長(zhǎng)度進(jìn)行評(píng)估。該模型可以在定步長(zhǎng)信號(hào)模式下工作，也可以在變步長(zhǎng)信號(hào)模式下工作。同時(shí)，因?yàn)殛?duì)列長(zhǎng)度的隨機(jī)性，因此應(yīng)用小波變換算法使模型變得更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確。通過(guò)對(duì)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的仿真分析，證明了所提出模型不僅在預(yù)測(cè)上有效，而且在實(shí)時(shí)估算方面也同樣有效。由于此模型不依賴于從經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中獲取基本數(shù)據(jù)輸入，所以可以用于實(shí)際自適應(yīng)信號(hào)控制。

該模型可以用于處理大范圍的交通條件。小波變換算法可提高隊(duì)列估計(jì)的一致性。結(jié)果表明，小波變換算法可以通過(guò)降低均方根誤差，及減少隨機(jī)性使估計(jì)更一致。所提出的隊(duì)列長(zhǎng)度估計(jì)算法能應(yīng)對(duì)各種交通條件和非定時(shí)信號(hào)，其將有助于使用互聯(lián)車輛技術(shù)的自適應(yīng)信號(hào)控制。未來(lái)需要從以下兩個(gè)方面進(jìn)行研究：①采用隊(duì)列開(kāi)發(fā)自適應(yīng)信號(hào)控制策略估計(jì)；②采用提高小波變換閾值方案，從而使去噪性能更好。

刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（英）

刊期：2015年第4期

作者：Kamonthep Tiaprasert

編譯：陳洋