Optimering af signalstyring i realtid

Intelligent styring af signalregulerede kryds ved anvendelse af maskinlæring og objektdetektering

Forfattere

  • Mikkel Færgemand COWI
  • Andreas Berre Eriksen Institut for Datalogi, Aalborg Universitet
  • Jakob Haahr Taankvist Institut for Datalogi, Aalborg Universitet
  • Kim Guldstrand Larsen Institut for Datalogi, Aalborg Universitet
  • Harry Lahrmann Institut for Byggeri og Anlæg, Aalborg Universitet

DOI:

https://doi.org/10.5278/ojs.td.v1i1.5973

Emneord (Nøkkelord):

traffic lights, signal control, radar, real time adaptive signal control, optimization, accessibility

Sammendrag

Artiklen præsenterer nye principper for styring af signalregulerede kryds. Ved anvendelse af maskinlæring og objektdetektering som erstatning for punktdetektering og samordning er udviklet en kontroller til signal- regulerede kryds, der ved mikrosimulering i VISSIM viser mellem 30% og 50%’s reduktion i middelforsinkel- ser, kølængder og antal stop i 4 samordnede kryds på Hobrovej i Aalborg. Brændstofforbruget og samlet rejsetid på den samordnede strækning er i simuleringsstudiet reduceret med omkring 20%.

Nedlastinger

Publisert

31-12-2017

Hvordan referere

Færgemand, M., Eriksen, A. B., Taankvist, J. H., Larsen, K. G., & Lahrmann, H. (2017). Optimering af signalstyring i realtid: Intelligent styring af signalregulerede kryds ved anvendelse af maskinlæring og objektdetektering. Proceedings from the Annual Transport Conference at Aalborg University, 24(1). https://doi.org/10.5278/ojs.td.v1i1.5973

Utgave

Vol 24 Nr. 1 (2017): Proceedings from the Annual Transport Conference at Aalborg University

Seksjon

Smart mobilitet