교통 패턴 학습 기반 반복적 교통 혼잡을 고려한 교차로 신호 제어
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교통 인프라의 효율적 사용을 위한 지능형 교통 시스템이 최근 많이 연구되고 있다. 교차로 신호 제어 역시 교통 시스템의 발전에 힘입어 기존의 고정형 신호 제어 방식을 벗어나 실시간 교통 흐름에 따라 능동적으로 변화하는 신호 제어 방식으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 도심 교통에서 교통 안정성 감소나 오염 증가 같은 중요 문제들을 일으키는 반복적 교통혼잡을 고려한 교통 신호제어 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 반복적 교통혼잡 하에서 도심 교차로의 평균지연 감소와 교통량 증가를 목표로 한다. 기존 교통정보를 기반으로 학습된 교통패턴을 통해 향후 발생 가능한 교통혼잡을 예측한다. 정확한 예측을 위해 본 논문에서는 상관계수를 활용한다. 제안된 알고리즘의 실용성을 높이기 위하여 현재 실제 도로에서 가장 많이 사용되고 있는 Actuated control을 기반으로 설계한다. 제안된 알고리즘은 VISSIM 마이크로스코픽 시뮬레이터를 통해 평가되었고 평가 결과를 통해 주기적 교통 혼잡에서 교통 흐름 개선을 확인하였다.
[1] 허의남,et al. 브로커 기반 클라우드 서비스 환경에서 사용자 중심의 서비스 가격 최적화 연구 , 2014 .