Resumen

Con el objetivo de reducir los retrasos por persona, este artículo presenta un método de optimización de la prioridad de las señales de tránsito (TSP) que tiene en cuenta las peticiones múltiples en un entorno de vehículos conectados y se basa en el modelo de predicción del tiempo de viaje. El tiempo de llegada convencional del tránsito dependía de la información de detección y del estado de la calzada delantera, lo que restringía seriamente el efecto de la prioridad. De acuerdo con la transmisión de información bidireccional y en tiempo real bajo el entorno de vehículos conectados, este artículo establece un modelo de predicción más preciso del tiempo de viaje en autobús. Basándose en la minimización del retraso total de la persona en la intersección, se diseña el mecanismo de decisión de multipetición para satisfacer las necesidades de prioridad de los autobuses con diferentes tiempos de llegada. Y se desarrolla el algoritmo de compensación del tiempo verde tras considerar la información de llegada de los autobuses en el siguiente ciclo de la fase de compensación. Por último, el artículo combina la interfaz COM de VISSIM y Matlab para aplicar el método propuesto en un entorno de vehículos conectados. Se probaron cuatro métodos de control cuando el VCR era de 0,5, 0,7 y 0,9. Los resultados muestran que el método propuesto reduce el retraso por persona en un 18,57%, 11,88% y 18,96%. y disminuía el retraso por vehículo privado en un 3,73%, 7,62% y 13,10%, respectivamente.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:entorno del vehículo, papel, retraso de la persona, algoritmo de compensación del tiempo verde, modelo de predicción del tiempo de viaje, tiempo de llegada convencional, prioridad de la señal de tránsito, modelo de predicción preciso, tiempo de viaje en autobús, diferentes tiempos de llegada
• Keywords:vehicle environment, paper, person delay, green time compensation algorithm, travel time prediction model, conventional arrival time, transit signal priority, accurate forecasting model, bus travel time, different arrival times