城市快速路交通状态和动态OD矩阵的同步估计与合作控制研究

As a class of time-spatial distributed parameter systems, the behavior of freeway traffic is dominated by both traffic states and boundary flows. And the change of boundary flows partially reflects the fluctuation of origin-destination (OD) traffic demand. This study integrates the estimation of traffic states, boundary flows and the OD matrix to design a cooperative feedback control of on-ramp metering for freeway traffic. Key research includes but not limits to: 1. Extend the cell transmission model (CTM) with the method of Godunov's discretization for the continuous LWR traffic flow model. Estimate the traffic state and boundary flows (upstream/downstream and on/off ramp) simultaneously, based on the stochastic hybrid state-space formulation of the extended CTM traffic model. 2. Propose an iterative dynamic O-D matrices estimation algorithm to effectively capture the traffic behaviors and their arrival distributions under various traffic conditions. The core logic of the proposed algorithm is to combine extended Kalman filtering with extended CTM to simulate traffic movement behaviors so as to predict the arrival distributions of all O-D pair traffic in various time intervals, and then to estimate dynamic O-D matrices. 3. Study the model predictive control of on-ramp metering under the uncertain traffic demand of freeway traffic. Combine the integral estimation and CTM model to predict the traffic behavior of freeway traffic, and design the cooperative feedback control with the current traffic states and satisfaction level of traffic demand.

作为时空分布参数系统，快速路交通流行为由交通状态与边界流量共同决定，而边界流量又部分反映了OD交通需求。课题在快速路交通状态、边界流量与动态OD矩阵的组合同步估计基础上，设计一种入口匝道调节的合作反馈控制。主要研究内容包括： 1、 通过LWR交通流模型的Godunov离散化，推广CTM元胞传输模型。基于模型的随机混杂状态空间描述，同步估计快速路交通状态与边界（上下游、出入口匝道）交通流量。 2、 结合扩展CTM模型与扩展卡尔曼滤波，研究不完全信息条件下的动态OD矩阵估计。在估计未知边界流量基础上，模拟不同交通情况下的车辆到达时间分布，建立OD起讫对观测方程，再利用扩展卡尔曼滤波设计OD矩阵估计的迭代递推算法。 3、 研究不确定交通需求条件下，快速路入口匝道调节的模型预测控制。在组合同步估计基础上，结合扩展CTM模型，预测快速路交通流行为，设计基于交通状态与需求满足程度的合作反馈控制策略。

项目在快速路交通状态、边界流量与动态OD矩阵的组合同步估计基础上，研究入口匝道调节的合作控制设计方法。交通流模型作为一类典型的拟线性双曲系统方程，还很少从控制系统设计的角度进行研究。研究一类新的分布参数系统——马氏跳跃线性双曲系统（MJLHS）和带平衡项马氏跳跃双曲系统（MJHSBL）的随机稳定性与耗散性边界条件，以及城市快速路网络化交通流模型的边界控制应用。主要研究内容包括：.1、 通过LWR交通流模型的Godunov离散化，推广CTM元胞传输模型。基于模型的随机混杂状态空间描述，同步估计快速路交通状态与边界（上下游、出入口匝道）交通流量。 结合扩展CTM模型与扩展卡尔曼滤波，研究不完全信息条件下的动态OD矩阵估计。在估计未知边界流量基础上，模拟不同交通情况下的车辆到达时间分布，建立OD起讫对观测方程，再利用扩展卡尔曼滤波设计OD矩阵估计的迭代递推算法。.2、基于Lyapunov函数方法，给出MJLHS系统指数均值稳定性的充分性判据。针对MJHSBL系统，通过耗散性边界条件抑制平衡项对系统随机稳定性的干扰。利用凸多边体嵌入技术，将无限维矩阵不等式条件转化为LMI方程求解。建立自由-拥塞模态切换的MJLHS交通流模型，不通过模型离散化、线性化、或有限元逼近等时空离散化方法，直接设计基于连续模型，组合入口匝道调节和可变限速控制的边界反馈控制策略。.3、 研究不确定交通需求条件下，快速路入口匝道调节的模型预测控制。在组合同步估计基础上，结合扩展CTM模型，预测快速路交通流行为，设计基于交通状态与需求满足程度的合作反馈控制。