Queue Dissipation-Based Max Pressure Signal Control Using Vehicle Re-Identification Data

Himabindu Maripini

doi:10.1109/ACCESS.2025.3612125

Queue Dissipation-Based Max Pressure Signal Control Using Vehicle Re-Identification Data

2025-01-01

0

OA

AI

DOI：10.1109/ACCESS.2025.3612125

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摘要

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交通拥堵是持续存在的城市挑战，信号控制策略在提升网络效率方面发挥着关键作用。传统的基于最大压力的控制系统优先基于已知的排队长度优化通行能力，但常忽视交叉口延误和实际运营约束的影响。本研究旨在开发一种去中心化的基于最大压力的交通信号控制系统，通过引入一种名为排队消散时间的新型性能指标，将排队长度和延误效应整合到最大压力框架内。所提出的基于循环的最大压力算法依赖来自探针数据源的采样行程时间数据，并考虑预定义的相位序列以增强实际适用性。在具有20%车辆再识别渗透率的仿真环境中进行评估时，该提议方法在排队和延误性能上达到了与依赖完整车辆到达数据的控制策略相当的效果。此外，采用动态周期长度相较于固定周期的最大压力方法，使延误降低了23%，推断出自适应时间调整的益处。通过整合排队消散时间并考虑实际信号运营的约束，该提议的控制系统提升了基于最大压力的交通信号策略的实用性。本研究为在城市网络中，特别是在车辆数据有限的环境下，实施去中心化自适应交通信号控制奠定了基础。该算法在数据可用性不同水平下均表现出可靠的性能，在低（20%）和高（50%）渗透率场景下均取得了相当的结果。这种一致性凸显了其适应性和运营可行性，无需依赖过多的交通数据或广泛的基础设施。

Keyword:

Max pressure

decentralised control

vehicle re-identification

queue dissipation

Queue Dissipation-Based Max Pressure Signal Control Using Vehicle Re-Identification Data

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