Ramp Metering to Maximize Freeway Throughput under Vehicle Safety Constraints

要約

任意の数のオンランプとオフランプを備えた高速道路の車両追従安全制約に従うランプメーター (RM) を顕微鏡レベルで検討します。
車両の入口ランプへの到着時間とその目的地は、外生確率過程によってモデル化されます。
車両が進入ランプから解放されると、他の車両に妨げられなければ、自由流速度に向かって加速します。
他の車両に近づくと、安全なギャップ車両追従動作を採用します。
車両は目的地の出口ランプに到着すると、高速道路を降ります。
スループットを最大化するトラフィック応答型の RM ポリシーを設計します。
特定のルーティング マトリックスについて、RM ポリシーのスループットは、すべてのオンランプでの予想されるキュー サイズが制限されたままになる一連のオンランプ到着レートによって特徴付けられます。
提案された RM ポリシーは同期サイクルで機能し、その間、入口ランプはサイクルの開始時のキュー サイズを超える車両を解放しません。
さらに、すべてのポリシーは車両追従の安全制約の下で機能し、新しい車両は、リリースの瞬間に本線上の車両間に十分な間隔がある場合にのみリリースされます。
当社は、各オンランプで次の 3 つのメカニズムを提供します: (i) サイクルの終わりに一定時間放出を一時停止する、または (ii) サイクル中に放出速度を調整する、または (iii) 安全ギャップ基準を保守的に採用する
サイクル中にリリースします。
提案されたポリシーはすべて事後対応型です。つまり、需要予測の必要がなく、リアルタイムのトラフィック測定のみが必要です。
これらのポリシーのスループットは、誘導マルコフ連鎖の確率的安定性を研究することによって特徴づけられ、すべての入口ランプでの合流速度が自由流速度と等しいときに最大化されることが証明されています。
ポリシーのパフォーマンスを示し、文献でよく知られている RM ポリシーと比較するために、シミュレーションが提供されています。

要約(オリジナル)

We consider Ramp Metering (RM) at the microscopic level subject to vehicle following safety constraints for a freeway with arbitrary number of on- and off-ramps. The arrival times of vehicles to the on-ramps, as well as their destinations are modeled by exogenous stochastic processes. Once a vehicle is released from an on-ramp, it accelerates towards the free flow speed if it is not obstructed by another vehicle; once it gets close to another vehicle, it adopts a safe gap vehicle following behavior. The vehicle exits the freeway once it reaches its destination off-ramp. We design traffic-responsive RM policies that maximize the throughput. For a given routing matrix, the throughput of a RM policy is characterized by the set of on-ramp arrival rates for which the expected queue size at all the on-ramps remain bounded. The proposed RM policies work in synchronous cycles during which an on-ramp does not release more vehicles than its queue size at the beginning of the cycle. Moreover, all the policies operate under vehicle following safety constraints, where new vehicles are released only if there is sufficient gap between vehicles on the mainline at the moment of release. We provide three mechanisms under which each on-ramp: (i) pauses release for a time interval at the end of a cycle, or (ii) adjusts the release rate during a cycle, or (iii) adopts a conservative safe gap criterion for release during a cycle. All the proposed policies are reactive, meaning that they only require real-time traffic measurements without the need for demand prediction. The throughput of these policies is characterized by studying stochastic stability of the induced Markov chains, and is proven to be maximized when the merging speed at all the on-ramps equals the free flow speed. Simulations are provided to illustrate the performance of our policies and compare with a well-known RM policy from the literature.

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