CN111681431A - 一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法 - Google Patents
一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111681431A CN111681431A CN202010488376.7A CN202010488376A CN111681431A CN 111681431 A CN111681431 A CN 111681431A CN 202010488376 A CN202010488376 A CN 202010488376A CN 111681431 A CN111681431 A CN 111681431A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ramp
- control
- traffic
- average speed
- overflow
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/07—Controlling traffic signals
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/065—Traffic control systems for road vehicles by counting the vehicles in a section of the road or in a parking area, i.e. comparing incoming count with outgoing count
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/07—Controlling traffic signals
- G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/095—Traffic lights
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法,该匝道控制***包括:交通信号检测传感器,用于:获取交通信息;匝道控制盒,用于:对所述交通信号检测传感器进行参数设置;获取所述交通信号检测传感器的交通信息进行信息处理,输出控制方案选择信息;智能信号机,用于:存储信号灯控制方案;获取所述匝道控制盒的控制方案选择信息进行控制信号灯;所述交通信号检测传感器与所述匝道控制盒通讯连接,所述匝道控制盒与所述智能信号机通讯连接。根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro综合参数自适应的控制交通信号灯的开闭,实现智能控制匝道的交通拥堵状况,大大减少交通拥堵,减少事故发生的概率。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法,属于智能交通设计技术领域。
背景技术
城市主路是指位于城市内适应机动车快速通行的道路。按照城市快速路设计标准,它应能为车辆提供快速、高效、舒适、安全的行驶环境。但随着经济的快速发展,机动车辆急剧增多,加上快速路对出行者的吸引,大量车流涌入快速路,致使快速路交通需求超过交通供给,交通阻塞现象屡见不鲜,导致出行驶速度降低、交通事故增加、燃料消耗加大、空气污染加剧、运行效率降低等问题。
由于城市主路是整个城市交通大***的一个重要组成部分,故其构造上的特点决定了城市主路的交通状况受进出口匝道以及与之关联的地面道路交通状况的影响,主要体现在以下方面:进口匝道处的超长排队导致的回溢现象影响地面道路的正常交通。因此我们有必要把匝道控制问题与普通道路的交通控制问题相结合,实现主路与地面道路的综合控制。
入口匝道控制的基本原理是通过调节进入主路的交通量,使主路本身的交通需求不超过主路的容量,从而保证主路依据某一性能指标运行在最佳状态附近。这样一来,期望进入主路的车辆,在允许进入主路之前将要在入口匝道处排队等待,若不想在入口匝道上等待,可选择其它替代路线,从而实现交通转移。按入口匝道控制是否响应实时的交通状况,可把入口匝道控制分为定时控制和感应控制两大类。其中,定时控制方法是采用固定配时控制入口匝道,根据历史交通数据计算固定的匝道调节率,定时控制运行稳定,但是它不能适应实时变化的交通流,运行效果不太好。而感应控制虽然能实时检测交通流数据,但却很容易导致入口匝道上大量的车流量驶入主干道,造成主干道交通拥堵,所以,感应控制适合于主干道上车流量较小时使用。除定时控制和感应控制之外,尚有其他一些入口匝道交通控制方法,但是各种方法均有自己的适用条件,很难满足入口匝道的交通控制要求。
发明内容
本发明的目的在于,克服现有技术存在的技术缺陷,解决上述技术问题,提出一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法,能根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro,来判定道路的拥堵状况,然后自适应的控制交通信号灯的开闭,从而减少交通拥堵。
本发明具体采用如下技术方案:一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,包括:交通信号检测传感器,用于:获取交通信息;
匝道控制盒,用于:对所述交通信号检测传感器进行参数设置;获取所述交通信号检测传感器的交通信息进行信息处理,输出控制方案选择信息;
智能信号机,用于:存储信号灯控制方案;获取所述匝道控制盒的控制方案选择信息进行控制信号灯;
所述交通信号检测传感器与所述匝道控制盒通讯连接,所述匝道控制盒与所述智能信号机通讯连接。
作为一种较佳的实施例,所述交通信号检测传感器包括:
第一微波雷达,所述第一微波雷达安装在主路上,用来测量主路交通信息;
第二微波雷达,所述第二微波雷达安装在信号灯横杆上,用来测量匝道交通信息;
第三微波雷达,所述第三微波雷达安装在匝道入口附近龙门架或者路侧上,用来检测匝道需求流量与溢出信息。
作为一种较佳的实施例,所述交通信息包括:单位时间断面车流量Fc和平均速度Vc;单位时间结束时刻,检测区域内车辆总数Fa和平均车速Va。
作为一种较佳的实施例,所述参数设置包括:雷达时钟设置与同步;雷达编号与通道号匹配设置,其中,1#通道对应主路上游,2#通道对应匝道出口,3#通道对应匝道入口,4#通道对应主路下游;雷达参数设置,具体包括检测断面位置、检测区域、上报周期、车道数、时间。
作为一种较佳的实施例,所述匝道控制盒获取所述交通信号检测传感器的交通信息进行信息处理具体包括:
获取平均速度Vm,具体包括:控制周期内所有断面平均速度与检测区域平均速度的算术平均值,即:Vm=(ΣVc+ΣVa)/N;其中,N表示求和平均速度总个数,当单位时间断面车流量Fc=0,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆总数Fa=0时,对应的单位时间断面车平均速度Vc,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆平均车速Va不计入求和;
获取断面流率Fct,即控制周期内的总断面流量,即:Fct=ΣFc;
获取检测区域车辆平均密度Fad,具体包括:Fad=ΣFc/N/车道数/车道长度;其中,N表示控制周期内的Fc个数;当Fad=0时,Vm=80km/h,表示畅通;
匝道溢出Ro检测,具体包括:Ro=1表示匝道溢出,默认Ro=0;当匝道Vm≤10km/h且Fad≥1时,判定匝道溢出,即Ro=1;
根据交通信号检测传感器的检测数据和控制方案策略,选取对应控制方案发送给智能信号机。
作为一种较佳的实施例,所述控制方案包括关闭、常绿、绿信比方案;所述控制方案选择具体包括:根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro,划分4个拥堵等级,分别表示主道畅通、拥堵、严重拥堵和匝道溢出,具体包括:
匝道溢出Ro=0,主道平均速度Vm>60km/h,选择关闭模式,当连续出现20个常绿模式后,选择关闭模式,在关闭模式下出现常绿需求时,信号灯依然保持关闭模式,直到出现其他模式需求才开启信号灯;
匝道溢出Ro=1,主道平均速度Vm>60km/h,选择常绿模式;
否则,转入绿信比方案。
作为一种较佳的实施例,所述绿信比方案选用定控制周期方式,具体包括:
匝道溢出Ro=0,40km/h<主道平均速度Vm≤60km/h,选择绿信比方案1,控制信号灯绿20s;
匝道溢出Ro=0,25km/h<主道平均速度Vm≤40km/h,选择绿信比方案1,控制信号灯绿15s;
匝道溢出Ro=0,10km/h<主道平均速度Vm≤25km/h,选择关闭模式,绿信比方案1,控制信号灯绿10s。
本发明还提出一种基于大区域微波雷达的匝道控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤SS1:交通信号检测传感器获取交通信息;
步骤SS2:匝道控制盒获取所述交通信号检测传感器的交通信息进行信息处理,输出控制方案选择信息;
步骤SS3:智能信号机获取所述匝道控制盒的控制方案选择信息进行控制信号灯。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS2具体包括:获取平均速度Vm,具体包括:控制周期内所有断面平均速度与检测区域平均速度的算术平均值,即:Vm=(ΣVc+ΣVa)/N;其中,N表示求和平均速度总个数,当单位时间断面车流量Fc=0,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆总数Fa=0时,对应的单位时间断面车平均速度Vc,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆平均车速Va不计入求和;
获取断面流率Fct,即控制周期内的总断面流量,即:Fct=ΣFc;
获取检测区域车辆平均密度Fad,具体包括:Fad=ΣFc/N/车道数/车道长度;其中,N表示控制周期内的Fc个数;当Fad=0时,Vm=80km/h,表示畅通;
匝道溢出Ro检测,具体包括:Ro=1表示匝道溢出,默认Ro=0;当匝道Vm≤10km/h且Fad≥1时,判定匝道溢出,即Ro=1;
根据交通信号检测传感器的检测数据和控制方案策略,选取对应控制方案发送给智能信号机。
作为一种较佳的实施例,所述信号灯控制方案包括关闭、常绿、绿信比方案,所述控制方案选择具体包括:根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro,划分4个拥堵等级,分别表示主道畅通、拥堵、严重拥堵和匝道溢出,具体包括:
匝道溢出Ro=0,主道平均速度Vm>60km/h,选择关闭模式,当连续出现20个常绿模式后,选择关闭模式,在关闭模式下出现常绿需求时,信号灯依然保持关闭模式,直到出现其他模式需求才开启信号灯;
匝道溢出Ro=1,主道平均速度Vm>60km/h,选择常绿模式;
否则,选择绿信比方案。
本发明所达到的有益效果:本发明针对传统的入口匝道交通控制方法存在的适用条件局限,很难满足入口匝道的交通控制的技术需求,通过设计一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法,根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro综合参数自适应的控制交通信号灯的开闭,实现智能控制匝道的交通拥堵状况,大大减少交通拥堵,减少事故发生的概率;雷达与匝道控制盒之间的协议设置,提高检测的效率,方便灵活。
附图说明
图1是本发明的应用场景原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1:本发明的一种基于大区域微波雷达的匝道控制***包含第一微波雷达、第二微波雷达、第三微波雷达、匝道控制盒、SCATS智能信号机SCATS共五个部分组成。其中第一微波雷达、第二微波雷达和第三微波雷达作为交通信息检测传感器通过网络接入匝道控制盒,匝道控制盒所产生的控制方案选择信息通过RS485通信总线送给智能信号机SCATS控制信号灯,控制方案预设存储在智能信号机内。
具体实施方式如下:
S1.微波雷达的安装位置,其安装位置与检测区域如图1所示:本发明将采用3个微波雷达作为交通信息检测传感器。1)第一微波雷达安装在主线,用来测量主路交通信息;2)第二微波雷达安装在信号灯横杆上,用来测量匝道交通信息(实际入匝率);3)第三微波雷达安装在匝道入口附近龙门架或者路侧上,用来检测匝道需求流量与溢出信息。
S2.雷达提供信息:1)单位时间(默认5s)断面(具***置根据实际情况设定)车流量Fc、平均速度Vc;2)单位时间结束时刻,区域(具体根据实际情况设定)内车辆总数Fa和平均车速Va;3)数据本地存储。
S3.雷达与控制盒之间协议:根据实际情况通过控制盒实现对各雷达相关参数进行设置,控制盒其主要功能:1)雷达时钟设置与同步(同时发送校时指令);2)雷达编号与通道号匹配设置(默认:1#主路上游、2#匝道出口、3#匝道入口、4#主路下游);3)雷达参数设置:检测断面位置、检测区域、上报周期、车道数、时间等;4)雷达数据显示与存储信息导出;5)输出控制方案显示;6)算法相关参数;7)各雷达实时交通流展示。
S4.匝道控制盒信息处理。
1)平均速度Vm(km/h)获取:控制周期内所有断面平均速度与区域平均速度的算术平均值。即:
Vm=(ΣVc+ΣVa)/N;
其中,N表示求和平均速度总个数;特别注意:Fc=0和Fa=0时,对应的Vc和Va不计入求和。
2)断面流率Fct(控制周期内的总断面流量)获取:Fct=ΣFc(控制周期内)。
3)区域车辆平均密度Fad(车辆数/车道/10m长度)获取:Fad=ΣFc/N/车道数/(车道长度/10));N表示控制周期内的Fc个数;当Fad=0时,Vm=80km/h,表示畅通。
5)匝道溢出Ro(Ramp overflow)检测:Ro=1表示匝道溢出(默认Ro=0);当匝道Vm≤10km/h且Fad≥1时,判定匝道溢出,即Ro=1。
6)控制方案选取:根据各雷达检测数据和控制方案策略,选取对应控制方案发送给信号机,见表1。
智能信号机SCATS预设5组方案,根据匝道控制盒给出的选择方案信息进行选择。具体设置方式由环境需求确定。
S5.控制方案。
5.1信号灯控制方案:包括以下5种方案:关闭、常绿、绿信比1、绿信比2和绿信比3。绿信比方案采用定周期控制方式,控制周期默认为30s,包括黄闪3s(按照常规设置)。各方案用绿灯时间表示,绿时30s表示全绿无黄闪过程;实际应用时,将根据道路条件和控制思路具体选择相应绿信比方案数量。
1)关闭:当连续出现20个常绿方案后,选择关闭。在关闭模式下出现常绿需求时,依然保持关闭,直到出现其他模式需求才开启信号灯。
2)常绿:当主线畅通或者匝道溢出标识Ro=1时,选择常绿,具体见表1。
3)不同绿信比方案:根据雷达所测得的主道与匝道交通流信息选择,见表1。
5.2信号灯控制方案选择:根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro,划分4个拥堵等级,分别表示主道畅通、拥堵、严重拥堵和匝道溢出。控制方案选择标准如表1所示。
表1
注:1)控制方案主要是基于主路优先原则;
2)表格中的时间为该控制方案绿灯时长,具体数值将通过对雷达b的历史记录数据进行分析后获得;
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,其特征在于,包括:交通信号检测传感器,用于:获取交通信息;
匝道控制盒,用于:对所述交通信号检测传感器进行参数设置;获取所述交通信号检测传感器的交通信息进行信息处理,输出控制方案选择信息;
智能信号机,用于:存储信号灯控制方案;获取所述匝道控制盒的控制方案选择信息进行控制信号灯;
所述交通信号检测传感器与所述匝道控制盒通讯连接,所述匝道控制盒与所述智能信号机通讯连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,其特征在于,所述交通信号检测传感器包括:
第一微波雷达,所述第一微波雷达安装在主路上,用来测量主路交通信息;
第二微波雷达,所述第二微波雷达安装在信号灯横杆上,用来测量匝道交通信息;
第三微波雷达,所述第三微波雷达安装在匝道入口附近龙门架或者路侧上,用来检测匝道需求流量与溢出信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,其特征在于,所述交通信息包括:单位时间断面车流量Fc和平均速度Vc;单位时间结束时刻,检测区域内车辆总数Fa和平均车速Va。
4.根据权利要求1所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,其特征在于,所述参数设置包括:雷达时钟设置与同步;雷达编号与通道号匹配设置,其中,1#通道对应主路上游,2#通道对应匝道出口,3#通道对应匝道入口,4#通道对应主路下游;雷达参数设置,具体包括检测断面位置、检测区域、上报周期、车道数、时间。
5.根据权利要求1所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,其特征在于,所述匝道控制盒获取所述交通信号检测传感器的交通信息进行信息处理具体包括:
获取平均速度Vm,具体包括:控制周期内所有断面平均速度与检测区域平均速度的算术平均值,即:Vm=(ΣVc+ΣVa)/N;其中,N表示求和平均速度总个数,当单位时间断面车流量Fc=0,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆总数Fa=0时,对应的单位时间断面车平均速度Vc,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆平均车速Va不计入求和;
获取断面流率Fct,即控制周期内的总断面流量,即:Fct=ΣFc;
获取检测区域车辆平均密度Fad,具体包括:Fad=ΣFc/N/车道数/车道长度;其中,N表示控制周期内的Fc个数;当Fad=0时,Vm=80km/h,表示畅通;
匝道溢出Ro检测,具体包括:Ro=1表示匝道溢出,默认Ro=0;当匝道Vm≤10km/h且Fad≥1时,判定匝道溢出,即Ro=1;
根据交通信号检测传感器的检测数据和控制方案策略,选取对应控制方案发送给智能信号机。
6.根据权利要求5所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,其特征在于,所述控制方案包括关闭、常绿、绿信比方案;所述控制方案选择具体包括:根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro,划分4个拥堵等级,分别表示主道畅通、拥堵、严重拥堵和匝道溢出,具体包括:
匝道溢出Ro=0,主道平均速度Vm>60km/h,选择关闭模式,当连续出现20个常绿模式后,选择关闭模式,在关闭模式下出现常绿需求时,信号灯依然保持关闭模式,直到出现其他模式需求才开启信号灯;
匝道溢出Ro=1,主道平均速度Vm>60km/h,选择常绿模式;
否则,转入绿信比方案。
7.根据权利要求6所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制***,其特征在于,所述绿信比方案选用定控制周期方式,具体包括:
匝道溢出Ro=0,40km/h<主道平均速度Vm≤60km/h,选择绿信比方案1,控制信号灯绿20s;
匝道溢出Ro=0,25km/h<主道平均速度Vm≤40km/h,选择绿信比方案1,控制信号灯绿15s;
匝道溢出Ro=0,10km/h<主道平均速度Vm≤25km/h,选择关闭模式,绿信比方案1,控制信号灯绿10s。
8.一种基于大区域微波雷达的匝道控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤SS1:交通信号检测传感器获取交通信息;
步骤SS2:匝道控制盒获取所述交通信号检测传感器的交通信息进行信息处理,输出控制方案选择信息;
步骤SS3:智能信号机获取所述匝道控制盒的控制方案选择信息进行控制信号灯。
9.根据权利要求8所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制方法,其特征在于,所述步骤SS2具体包括:获取平均速度Vm,具体包括:控制周期内所有断面平均速度与检测区域平均速度的算术平均值,即:Vm=(ΣVc+ΣVa)/N;其中,N表示求和平均速度总个数,当单位时间断面车流量Fc=0,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆总数Fa=0时,对应的单位时间断面车平均速度Vc,以及单位时间结束时刻,检测区域内车辆平均车速Va不计入求和;
获取断面流率Fct,即控制周期内的总断面流量,即:Fct=ΣFc;
获取检测区域车辆平均密度Fad,具体包括:Fad=ΣFc/N/车道数/车道长度;其中,N表示控制周期内的Fc个数;当Fad=0时,Vm=80km/h,表示畅通;
匝道溢出Ro检测,具体包括:Ro=1表示匝道溢出,默认Ro=0;当匝道Vm≤10km/h且Fad≥1时,判定匝道溢出,即Ro=1;
根据交通信号检测传感器的检测数据和控制方案策略,选取对应控制方案发送给智能信号机。
10.根据权利要求9所述的一种基于大区域微波雷达的匝道控制方法,其特征在于,所述信号灯控制方案包括关闭、常绿、绿信比方案,所述控制方案选择具体包括:根据主道平均速度Vm、区域车辆平均密度Fad和匝道溢出Ro,划分4个拥堵等级,分别表示主道畅通、拥堵、严重拥堵和匝道溢出,具体包括:
匝道溢出Ro=0,主道平均速度Vm>60km/h,选择关闭模式,当连续出现20个常绿模式后,选择关闭模式,在关闭模式下出现常绿需求时,信号灯依然保持关闭模式,直到出现其他模式需求才开启信号灯;
匝道溢出Ro=1,主道平均速度Vm>60km/h,选择常绿模式;
否则,选择绿信比方案。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010488376.7A CN111681431B (zh) | 2020-06-02 | 2020-06-02 | 一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010488376.7A CN111681431B (zh) | 2020-06-02 | 2020-06-02 | 一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111681431A true CN111681431A (zh) | 2020-09-18 |
CN111681431B CN111681431B (zh) | 2022-05-03 |
Family
ID=72434709
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010488376.7A Active CN111681431B (zh) | 2020-06-02 | 2020-06-02 | 一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111681431B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112700661A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-04-23 | 江苏大学 | 一种重交通流下的智能车辆汇流方法及*** |
CN112863198A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-28 | 连云港杰瑞电子有限公司 | 一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法 |
CN113506452A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-15 | 同济大学 | 一种基于车群事故风险的快速路多匝道协同控制方法 |
CN115148018A (zh) * | 2021-03-31 | 2022-10-04 | 海信集团控股股份有限公司 | 交通事件检测设备及方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB1223443A (en) * | 1967-04-14 | 1971-02-24 | Lab For Electronics Inc | Expressway ramp traffic control system |
CN101789183A (zh) * | 2010-02-10 | 2010-07-28 | 北方工业大学 | 一种入口匝道的自适应控制***及方法 |
CN104103180A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-10-15 | 同济大学 | 城市快速路入匝道与主线协同信号控制***及方法 |
CN108122418A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-05 | 公安部交通管理科学研究所 | 城市快速路主线与匝道协同控制方法及*** |
CN108510758A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-09-07 | 金陵科技学院 | 基于视频实时信息的城市快速路入口匝道信号控制方法 |
CN108806252A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-11-13 | 西南交通大学 | 一种高速公路混合交通流协同优化控制方法 |
-
2020
- 2020-06-02 CN CN202010488376.7A patent/CN111681431B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB1223443A (en) * | 1967-04-14 | 1971-02-24 | Lab For Electronics Inc | Expressway ramp traffic control system |
CN101789183A (zh) * | 2010-02-10 | 2010-07-28 | 北方工业大学 | 一种入口匝道的自适应控制***及方法 |
CN104103180A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-10-15 | 同济大学 | 城市快速路入匝道与主线协同信号控制***及方法 |
CN108122418A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-05 | 公安部交通管理科学研究所 | 城市快速路主线与匝道协同控制方法及*** |
CN108510758A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-09-07 | 金陵科技学院 | 基于视频实时信息的城市快速路入口匝道信号控制方法 |
CN108806252A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-11-13 | 西南交通大学 | 一种高速公路混合交通流协同优化控制方法 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112700661A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-04-23 | 江苏大学 | 一种重交通流下的智能车辆汇流方法及*** |
CN112863198A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-28 | 连云港杰瑞电子有限公司 | 一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法 |
CN115148018A (zh) * | 2021-03-31 | 2022-10-04 | 海信集团控股股份有限公司 | 交通事件检测设备及方法 |
CN115148018B (zh) * | 2021-03-31 | 2024-05-24 | 海信集团控股股份有限公司 | 交通事件检测设备及方法 |
CN113506452A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-15 | 同济大学 | 一种基于车群事故风险的快速路多匝道协同控制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111681431B (zh) | 2022-05-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111681431B (zh) | 一种基于大区域微波雷达的匝道控制***及方法 | |
CN109003444B (zh) | 基于广域雷达微波检测器的城市交叉口溢流控制方法 | |
CN110264717B (zh) | 一种城市智能交通调控*** | |
CN111243301B (zh) | 一种交通信号灯绿灯时长确定装置、方法及*** | |
CN103700251B (zh) | 一种快速道路上可变限速与匝道控制协调优化控制方法 | |
CN108629973A (zh) | 基于固定检测设备的路段交通拥堵指数计算方法 | |
CN105976621A (zh) | 一种基于车辆速度诱导策略引导车辆不停车通过交叉口的装置及方法 | |
CN111583672B (zh) | 一种智慧交通灯控制方法、***及装置 | |
KR20120002093A (ko) | 주행경로의 연료량 계산 시스템 및 그 방법 | |
CN113257024B (zh) | 一种基于v2i的高速公路雨雾环境防追尾预警方法及*** | |
CN111932916B (zh) | 一种城市道路动态应急车道的控制方法及控制*** | |
CN111968370B (zh) | 一种微波雷达智能可变车道感知***及方法 | |
CN112738959B (zh) | 一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制*** | |
CN114627647A (zh) | 一种基于可变限速与换道结合的混合交通流优化控制方法 | |
CN111932910A (zh) | 一种智能车路协同环境下实时动态可变车道安全控制方法 | |
CN114399900A (zh) | 一种基于遥感技术的智慧城市交通管理***和方法 | |
CN111785022A (zh) | 城市快速路主辅***交通布置结构及控制方法 | |
CN112102627A (zh) | 一种基于车路协同的可变车道控制方法 | |
CN113077646A (zh) | 一种桥梁运行安全多层级差异化防控方法 | |
CN111754790B (zh) | 一种基于雷达的匝道入***通控制***及方法 | |
CN115188193A (zh) | 一种智能调控通行时间和变换车道控制方法 | |
CN110969865A (zh) | 一种城市智慧交通信息化监测*** | |
CN112884194B (zh) | 基于信号交叉口运行状况的可变车道切换与信号配时方法 | |
CN101303801A (zh) | 一种城市快速路交通流状态实时判别方法 | |
CN115578869B (zh) | 一种车路协同环境下的交叉口公交动态优先***及方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |