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或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
SSTL（Signalized Intersection Traffic Light）规范是一种用于控制信号化交叉口的标准规范，旨在提高交通效率、减少交通拥堵和事故发生率。研究SSTL规范在信号化交叉口的应用可以帮助交通管理部门优化交通信号控制方案，提高交通流量的运行效率。
使用SSTL规范控制信号化交叉口研究
一、引言
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，信号化交叉口作为城市交通的关键节点，其管理效率直接影响整个交通系统的运行状况。SSTL（Signalized Intersection Traffic Light）规范作为一种先进的信号控制技术，旨在通过优化信号灯控制方案，提高交通效率、减少交通拥堵和事故发生率。本文旨在探讨SSTL规范在信号化交叉口的应用，为交通管理部门提供优化交通信号控制方案的参考。
二、SSTL规范概述
SSTL规范是一种用于控制信号化交叉口的标准规范，它采用先进的信号控制技术，通过动态调整信号灯的时间间隔和绿灯时间，实现更高效、更安全的交通流动。SSTL规范的核心特点包括：
- 动态调整：根据交通流量和车辆数量的变化，实时调整信号灯的时间间隔和绿灯时间，以最大限度地减少车辆排队时间和等待时间。
- 分裂周期：将周期分成两个阶段，每个阶段分配不同的绿灯时间，确保每个方向都能得到足够的绿灯时间。
- 偏移优化：协调不同信号灯之间的时间间隔，减少车辆排队和等待时间。
- 信号灯逻辑：根据交通流量的变化，智能分配绿灯时间给每个方向。
三、SSTL规范在信号化交叉口的应用研究
1. 交通流量调查与分析
通过对信号化交叉口周围交通流量的调查和分析，了解不同时间段的交通流量情况，包括车辆类型、行驶方向、流量大小等。这些数据为制定合理的信号控制方案提供基础支持。
2. 信号控制方案设计
根据交通流量调查结果和交叉口的特点，设计适合该交叉口的信号控制方案。设计内容包括但不限于：
- 信号灯时序：确定每个方向的绿灯、黄灯和红灯的持续时间。
- 相位设置：根据交通流量和道路条件，合理设置相位，确保交通流畅。
- 分裂周期与偏移优化：应用分裂周期和偏移优化技术，动态调整信号灯时间间隔，减少车辆排队和等待时间。
3. 仿真模拟分析
利用交通仿真软件（如VISSIM、SUMO等）对设计的信号控制方案进行模拟分析。通过仿真模拟，评估不同交通流量条件下的方案效果，包括车辆排队长度、延误时间、通行能力等指标。根据仿真结果，对信号控制方案进行优化调整。
4. 实地验证与调整
在实际交通环境中对设计的信号控制方案进行验证。通过安装交通检测器、摄像头等设备，收集实际交通数据，评估信号控制方案的有效性和可靠性。根据实际效果进行调整和优化，确保信号控制方案能够适应实际交通需求。
四、案例分析
以某城市的一个典型信号化交叉口为例，应用SSTL规范进行信号控制优化。
1. 交通流量调查
通过人工观测和视频采集技术，收集该交叉口不同时间段的交通流量数据。分析数据显示，该交叉口早晚高峰时段交通流量较大，且存在明显的方向不均衡性。
2. 信号控制方案设计
根据交通流量调查结果，设计以下信号控制方案：
- 信号灯时序：早晚高峰时段适当延长绿灯时间，减少红灯等待时间。
- 相位设置：根据交通流量和道路条件，设置四个相位，分别控制东西向和南北向的直行和左转车辆。
- 分裂周期与偏移优化：应用分裂周期技术，将周期分成两个阶段，每个阶段分配不同的绿灯时间。同时，应用偏移优化技术，协调不同信号灯之间的时间间隔，减少车辆排队和等待时间。
3. 仿真模拟分析
利用VISSIM软件对设计的信号控制方案进行模拟分析。仿真结果显示，优化后的信号控制方案显著减少了车辆排队长度和延误时间，提高了交叉口的通行能力。
4. 实地验证与调整
在实际交通环境中对设计的信号控制方案进行验证。通过安装交通检测器、摄像头等设备，收集实际交通数据。评估结果显示，优化后的信号控制方案在实际应用中取得了良好的效果，车辆排队长度和延误时间均有所减少。同时，根据实际效果对信号控制方案进行了微调，以进一步提高其适应性和有效性。
五、结论与展望
1. 研究结论
通过应用SSTL规范对信号化交叉口进行信号控制优化，可以显著提高交通效率、减少交通拥堵和事故发生率。SSTL规范的动态调整、分裂周期、偏移优化和信号灯逻辑等特点使其能够适应不同交通流量条件下的需求，实现更高效、更安全的交通流动。
2. 研究展望
未来研究可以进一步探讨SSTL规范在其他类型交叉口（如环形交叉口、立体交叉口等）的应用效果。同时，可以结合智能交通系统的发展趋势，研究如何将SSTL规范与车路协同、自动驾驶等技术相结合，实现更高级别的交通信号控制优化。此外，还可以开展跨区域、跨城市的信号控制协同优化研究，进一步提高整个交通系统的运行效率。
📚2 运行结果
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部分代码：
subplot(2,4,4); plot(SSTLPhi1FeasibilityUB,'.','MarkerSize',10);
title({'Feasibility of $\mu_{1}$ in SSTL $\varphi_{1}$'},'Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylim([-0.5,1.5]);
yticks([0 1]);
yticklabels({'Infeasible','Feasible'});
ytickangle(90);
subplot(2,4,5); BarGraphp5p6p7p8 = bar(BarGraphMatrixp5p6p7p8, 'stacked','BarWidth',1);
BarGraphp5p6p7p8(1).FaceColor = [0.3010 0.7450 0.9330]; BarGraphp5p6p7p8(2).FaceColor = [0.6350 0.0780 0.1840];
BarGraphp5p6p7p8(3).FaceColor = [0.9 0.8 0]; BarGraphp5p6p7p8(4).FaceColor = [.2 .6 .5];
legend('$T^{p_{5}}$','$T^{p_{6}}$','$T^{p_{7}}$','$T^{p_{8}}$','Interpreter','latex');
title('Optimized Intervals','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('Time (sec)','Interpreter','latex');
subplot(2,4,6); stairs(0.5:1:59.5,OptimalNNp5Green,'k','LineWidth',2);
hold on;
bar(ObservedNNp5Green,'FaceColor',[0.3010 0.7450 0.9330],'BarWidth',1);
title('Phase $p_{5}$','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('$n^{p_{5}}$','Interpreter','latex');
ylim([0,30]);
hold on;
plot(NNp5GreenLimit*ones(1,NoSignalCycles),'--','Color','k','LineWidth',2);
legend('$n^{p_{5}}$ using $\overline{n}_{l_{n}^{in}}^{ran}$','$n^{p_{5}}$ using $n_{l_{n}^{in}}^{ran}$','$c^{p_{5}}$','Interpreter','latex');
text(45,NNp5GreenLimit+0.7,{'$c^{p_{5}}$'},'Interpreter','latex');
subplot(2,4,7); stairs(0.5:1:59.5,OptimalNSp6Green,'k','LineWidth',2);
hold on;
bar(ObservedNSp6Green,'FaceColor',[0.6350 0.0780 0.1840],'BarWidth',1);
title('Phase $p_{6}$','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('$n^{p_{6}}$','Interpreter','latex');
%ylim([0, 10]);
hold on;
plot(NSp6GreenLimit*ones(1,NoSignalCycles),'--','Color','k','LineWidth',2);
legend('$n^{p_{6}}$ using $\overline{n}_{l_{s}^{in}}^{ran}$','$n^{p_{6}}$ using $n_{l_{s}^{in}}^{ran}$','$c^{p_{6}}$','Interpreter','latex');
text(45,NSp6GreenLimit+0.3,{'$c^{p_{6}}$'},'Interpreter','latex');
subplot(2,4,8); histogram(OptimalNNp5Green,'Normalization','probability','FaceColor',[0.3010 0.7450 0.9330]);
title('PDF for Phase $p_{5}$','Interpreter','latex');
xlabel('$n^{p_{5}}$','Interpreter','latex');
ylabel('Probability','Interpreter','latex');
figure;
subplot(2,4,1); bar(BarGraphMatrixp1p2p3p4, 'stacked','BarWidth',1);
legend('$T^{p_{1}}$','$T^{p_{2}}$','$T^{p_{3}}$','$T^{p_{4}}$','Interpreter','latex');
title('Optimized Intervals','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('Time (sec)','Interpreter','latex');
subplot(2,4,2); bar(ObservedNWp3Green,'FaceColor',[0.9290 0.6940 0.1250],'BarWidth',1);
title('Phase $p_{3}$','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('$n^{p_{3}}$','Interpreter','latex');
ylim([0,8]);
subplot(2,4,3); bar(ObservedNEp4Green,'FaceColor',[0.4940 0.1840 0.5560],'BarWidth',1);
title('Phase $p_{4}$','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('$n^{p_{4}}$','Interpreter','latex');
%ylim([0,40]);
subplot(2,4,4); yyaxis left;
stairs(N_downN(1,1:35),'LineWidth',2); hold on;
stairs(N_downW(1,1:35),':','LineWidth',2);
plot(59*ones(1,NoSignalCycles),'-','Color',[0 0.4470 0.7410],'LineWidth',1);
plot(33*ones(1,NoSignalCycles),':','Color',[0 0.4470 0.7410],'LineWidth',1);
legend('$l_{n}^{out}$','$l_{w}^{out}$','Interpreter','latex');
title({'Trace $X_{2}$ for $\varphi_{2}$'},'Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('Number of Vehicles','Interpreter','latex');
yticks([20 30 33 40 50 59 70 80]);
yticklabels({'20','30','Limit c^{w}','40','50','Limit c^{n}','70','80'});
yyaxis right;
stairs(BarGraphMatrixp1p2p3p4(1:35,4),'LineWidth',2);
plot(10*ones(1,NoSignalCycles),'-','Color',[0.8500 0.3250 0.0980],'LineWidth',1);
plot(6*ones(1,NoSignalCycles),'-','Color',[0.8500 0.3250 0.0980],'LineWidth',1);
legend('$l_{n}^{out}$','$l_{w}^{out}$','','','$T^{p_{4}}$','Interpreter','latex');
ylabel('Time (sec)','Interpreter','latex');
yticks([0 5 6 10 15 20]);
yticklabels({'0','5','Limit a^{l}','Limit a^{u}','15','25'});
xlim([0,60]);
ylim([0,20]);
subplot(2,4,5); BarGraphp5p6p7p8 = bar(BarGraphMatrixp5p6p7p8,'stacked','BarWidth',1);
BarGraphp5p6p7p8(1).FaceColor = [0.3010 0.7450 0.9330]; BarGraphp5p6p7p8(2).FaceColor = [0.6350 0.0780 0.1840];
BarGraphp5p6p7p8(3).FaceColor = [0.9 0.8 0]; BarGraphp5p6p7p8(4).FaceColor = [.2 .6 .5];
legend('$T^{p_{5}}$','$T^{p_{6}}$','$T^{p_{7}}$','$T^{p_{8}}$','Interpreter','latex');
title('Optimized Intervals','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('Time (sec)','Interpreter','latex');
subplot(2,4,6); bar(ObservedNEp7Green,'FaceColor',[0.9 0.8 0],'BarWidth',1);
title('Phase $p_{7}$','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('$n^{p_{7}}$','Interpreter','latex');
ylim([0,12]);
subplot(2,4,7); bar(ObservedNWp8Green,'FaceColor',[.2 .6 .5],'BarWidth',1);
title('Phase $p_{8}$','Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('$n^{p_{8}}$','Interpreter','latex');
ylim([0,5]);
subplot(2,4,8); yyaxis left;
stairs((26:1:60),N_upN(1,26:end),'LineWidth',2); hold on;
stairs((26:1:60),N_upS(1,26:end),':','LineWidth',2);
plot(65*ones(1,NoSignalCycles),'-','Color',[0 0.4470 0.7410],'LineWidth',1);
plot(35*ones(1,NoSignalCycles),':','Color',[0 0.4470 0.7410],'LineWidth',1);
title({'Trace $X_{3}$ for $\varphi_{3}$'},'Interpreter','latex');
xlabel('Signal Cycle $k$','Interpreter','latex');
ylabel('Number of Vehicles','Interpreter','latex');
yticks([20 30 35 40 50 60 65 70 80]);
yticklabels({'20','30','Limit c^{2}','40','50','60','Limit c^{1}','70','80'});
yyaxis right;
stairs((26:1:60),BarGraphMatrixp1p2p3p4(26:end,3),'LineWidth',2);
stairs((26:1:60),BarGraphMatrixp5p6p7p8(26:end,4),':','LineWidth',2);
plot(15*ones(1,NoSignalCycles),'-','Color',[0.8500 0.3250 0.0980],'LineWidth',1);
plot(20*ones(1,NoSignalCycles),'-','Color',[0.8500 0.3250 0.0980],'LineWidth',1);
legend('$l_{1}$','$l_{2}$','','','$T^{p_{3}}$','$T^{p_{8}}$','','','Interpreter','latex');
ylabel('Time (sec)','Interpreter','latex');
yticks([0 5 10 15 20 25]);
yticklabels({'0','5','10','Limit b^{l}','Limit b^{u}','25'});
ylim([0,25]);
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
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[3]袁二明,涂奉生,蔡小强.基于混合整数规划的相邻交叉路口信号协调控制[J].系统工程, 2006, 24(8):6.DOI:10.3969/j.issn.1001-4098.2006.08.007.
[4]郝林倩.基于多目标优化算法的交叉路口信号灯配时模型研究资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】
