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智能网联环境下快速路出入口通行效率提升研究
| 论文题名： | 智能网联环境下快速路出入口通行效率提升研究 |
| 关键词： | 快速路出入口;通行效率;智能网联;马尔科夫决策过程;主线可变限速控制 |
| 摘要： | 随着城市化进程不断推进，“堵城”已成为大、中城市的代名词，地面交通成为“不可靠”的出行方式，快速路作为中长距离的主要通道和城市组团间的联通纽带，高峰时段常发生拥堵，影响居民出行。智能网联作为未来交通发展的主流方向，是缓解城市交通拥堵的新思路。 首先，本文分析了快速路出入口成为交通瓶颈的机理；对比介绍了智能网联环境下快速路入口合流控制中的两种经典控制策略、出口匝道上游主线可变限速控制中的两种经典控制策略。 其次，针对入口匝道区域通行效率提升进行研究，提出模型所适用的工况，在分析虚拟车队生成和协同换道决策的基础上，构造了涵盖主线内侧车道车辆控制的采用虚拟车队的改进协同合流控制模型。 然后，针对出口匝道区域通行效率提升进行研究，提出算法所适用的工况，在梳理马尔科夫决策过程（MDP）的基础上，提出基于强化学习的主线可变限速控制算法，并构造了Q-Learning算法的状态空间、动作空间、奖赏函数，标定了模型参数。 最后，利用VISSIM的COM接口和Python搭建的仿真平台，设计入口区域协同合流控制、出口区域主线可变限速控制的实验方案。仿真结果表明：本文构造的模型、经典控制模型相较于无控制情况，入口匝道区域的通行效率均有提高，并且本文构造的模型在经典模型的基础上有所改善；本文采用的算法、基于反馈的算法相较于无控制情况，出口区域通行效率均有提高，并且本文所用算法较基于反馈的算法效果更好。 |
| 作者： | 康圣洋 |
| 专业： | 道路与交通工程 |
| 导师： | 肖代全 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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