Coordinated Ramp Metering Control based on Scalable Nonlinear Traffic Dynamics Model Discovery in a Large Network

📄 arXiv: 2503.06767v1 📥 PDF

作者: Zihang Wei, Yang Zhou, Yunlong Zhang, Mihir Kulkarni

分类: eess.SY

发布日期: 2025-03-09

💡 一句话要点

提出基于可扩展非线性交通动力学模型辨识的协同匝道控制方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 协同匝道控制 非线性动力学模型 SINDYc 模型预测控制 交通流量优化

📋 核心要点

  1. 现有协同匝道控制方法依赖精确的实时交通动力学模型，但大规模非线性模型的获取极具挑战。
  2. 利用带控制的非线性动力学稀疏辨识(SINDYc)从观测数据中学习精确的非线性交通动力学模型。
  3. 将学习到的模型集成到MPC控制器中，并在大型高速公路网络上验证，性能优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于可扩展非线性交通动力学模型辨识的大型网络协同匝道控制框架。现有的协同匝道控制方法通常需要实时的精确交通动力学模型，然而，对于大规模高速公路网络，由于这些模型通常是非线性的，因此获取它们极具挑战性。为了克服这一限制，本研究利用带控制的非线性动力学稀疏辨识(SINDYc)从观测数据中推导出精确的非线性交通动力学模型。然后，将辨识出的动力学模型集成到模型预测控制(MPC)协同匝道控制中，从而实现优化控制，提高交通流量和效率。所提出的框架在一个包含三条相交高速公路和八个匝道的大型高速公路网络上进行了测试，其性能优于现有方法，证明了其有效性和实时应用潜力。该框架为改善复杂城市环境中的实时交通管理提供了一种可扩展且稳健的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型高速公路网络中，由于交通动力学模型的复杂性和非线性，难以实现有效的协同匝道控制的问题。现有方法要么依赖于简化的线性模型，要么需要大量的计算资源来估计复杂的非线性模型，导致控制性能受限或难以实时应用。

核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的方法，即带控制的非线性动力学稀疏辨识(SINDYc)，从历史交通数据中自动学习得到精确的非线性交通动力学模型。这种方法避免了手动建模的复杂性和不准确性，并且能够适应不同交通状况下的动态变化。

技术框架：整体框架包括数据采集、模型辨识和控制三个主要阶段。首先，从高速公路网络中采集交通流量、速度等数据。然后，利用SINDYc算法，基于采集的数据辨识出非线性交通动力学模型。最后，将辨识出的模型集成到模型预测控制(MPC)控制器中，实现协同匝道控制。MPC控制器根据预测的交通状态，优化匝道流量，以提高整体交通效率。

关键创新：论文的关键创新在于将SINDYc算法应用于交通动力学建模，并将其与MPC控制相结合。SINDYc算法能够从高维数据中自动发现控制系统的稀疏动力学方程，从而得到简洁而精确的非线性模型。这种方法避免了传统建模方法的复杂性和主观性，并且能够适应不同交通状况下的动态变化。

关键设计：SINDYc算法的关键在于选择合适的基函数库和稀疏优化算法。论文可能需要仔细选择基函数库，例如多项式函数或径向基函数，以捕捉交通动力学的非线性特征。此外，稀疏优化算法的选择也会影响模型的精度和计算效率。MPC控制器的设计需要考虑控制目标、约束条件和预测时域。控制目标通常是最小化交通拥堵和提高交通流量。约束条件包括匝道流量的上下限和高速公路容量的限制。预测时域的选择需要在控制性能和计算复杂度之间进行权衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的协同匝道控制框架在包含三条相交高速公路和八个匝道的大型高速公路网络上，性能优于现有方法。具体性能提升数据未知，但摘要中明确指出该方法在提高交通流量和效率方面表现更优，证明了其在复杂交通环境中的有效性和实时应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市交通管理系统，实现更智能、高效的匝道控制。通过实时辨识交通动力学模型，能够更好地应对交通拥堵，提高道路通行能力，减少出行时间。此外，该方法还可扩展到其他交通控制场景，如信号灯控制和路径诱导，为构建智慧交通系统提供技术支撑。

📄 摘要（原文）

This study proposes a coordinated ramp metering control framework in large networks based on scalable nonlinear traffic dynamics model discovery. Existing coordinated ramp metering control methods often require accurate traffic dynamics models in real time, however, for large-scale highway networks, since these models are always nonlinear, they are extremely challenging to obtain. To overcome this limitation, this study utilizes the Sparse Identification of Nonlinear Dynamics with Control (SINDYc) to derive the accurate nonlinear traffic dynamics model from observed data. The discovered dynamics model is then integrated into a Model Predictive Control (MPC) coordinated ramp metering controller, enabling optimized control actions that enhance traffic flow and efficiency. The proposed framework is tested on a large-scale highway network that includes three intersecting highways and eight on-ramps, which outperforms the existing approaches, demonstrating its effectiveness and potential for real-time application. This framework can offer a scalable and robust solution for improving real-time traffic management in complex urban environments.