New Approaches for Online Control of Urban Traffic Signal Systems

Pohlmann, Tobias

Adaptive Traffic Control Systems (ATCS) control a set of traffic signals at connected intersections in a network. They continuously adapt the signalization in real-time to the current traffic demand. In this thesis a new ATCS prototype has been developed and evaluated. A comprehensive overview of the state-of-the-art of traffic signal control is given, followed by an overview of the conceptual design of the ATCS prototype. Every quarter of an hour, signal timings of all signalized intersections are optimized on a central computer and sent to the local controllers where they are executed. The first task is to estimate the traffic demand of the next optimization interval. Based on detector counts of previous time intervals, a forecasting module estimates detector counts of the next interval. These counts are used as constraints for the estimation of Origin-Destination flows, traffic volumes on different routes and on all links of the network. The next module makes use of classic formulas for the calculation of fixed time signal plans in order to adjust a network-wide common cycle length and individual phase durations. The subsequent model-based offset optimization aims at establishing a good coordination of adjacent intersections. A macroscopic traffic flow model is used to evaluate the effects of different offset combinations. Different optimization algorithms have been implemented, thereof two based on Genetic Algorithms. A third, deterministic algorithm has been developed as well. At the beginning of each time interval, the new signal timings have to be implemented at each intersection. Based on the state-of-the-art and on a simulation study a smooth transition technique has been identified and implemented. Finally, the ATCS prototype has been evaluated by means of a comprehensive microsimulation study. It has some potential to improve travel times compared to an optimized fixed time signal control. The degree of this improvement depends on the network.

Netzsteuerungsverfahren steuern alle Lichtsignalanlagen (LSA) in einem Teilnetz. Sie passen die Signalisierung kontinuierlich an die aktuelle Verkehrsnachfrage an. In dieser Arbeit wurde ein neues Netzsteuerungsverfahren prototypisch entwickelt und evaluiert. Einer umfassenden Literaturanalyse zum Stand der Technik folgt ein Überblick über das Grundkonzept des Prototyps. Alle 15 Minuten werden die Signalprogramme zentral optimiert und an die einzelnen Steuergeräte gesendet, wo sie ausgeführt werden. Die erste Aufgabe umfasst die Schätzung der Verkehrsnachfrage im nächsten Optimierungsintervall. Basierend auf Detektorzählwerten der letzten vier Zeitintervalle schätzt ein Prognosemodul die Zählwerte des nächsten Zeitintervalls. Diese Zählwerte werden als Randbedingungen für die Schätzung der Verkehrsstärken verschiedener Quelle-Ziel-Beziehungen sowie auf unterschiedlichen Routen und auf allen Kanten im Netz genutzt. Das nächste Modul nutzt einen klassischen Ansatz zur Berechnung von Festzeitsignalprogrammen, um die netzweit einheitliche Umlaufzeit und die individuellen Phasendauern der LSA anzupassen. Die anschließende modellbasierte Versatzzeitoptimierung zielt auf eine gute Koordinierung der LSA ab. Anhand eines makroskopischen Verkehrsflussmodells werden die Auswirkungen unterschiedlicher Versatzzeitkombinationen abgeschätzt. Es wurden verschiedene Optimierungsalgorithmen umgesetzt, von denen zwei auf Genetischen Algorithmen basieren. Das dritte Verfahren ist deterministisch. Zu Beginn jedes Zeitintervalls müssen die neuen Signalpläne an allen LSA umgesetzt werden. Basierend auf einer Literaturanalyse und einer Simulationsstudie wurde ein störungsarmes Umschaltverfahren identifiziert und umgesetzt. Schließlich wurde der Prototyp anhand einer umfassenden Mikrosimulationsstudie bewertet. Er erreicht eine Reduzierung der Reisezeiten im Vergleich zu einer optimierten Festzeitsteuerung. Der Grad der Verbesserung hängt von den Randbedingungen des jeweiligen Netzes ab.

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Pohlmann, Tobias: New Approaches for Online Control of Urban Traffic Signal Systems. 2010.

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