Real-Time Estimation of Critical Vehicle Accumulation for Maximum Network Throughput

Perimeter traffic flow control has recently been found to be a practical and efficient control scheme in mitigating traffic congestion in urban road networks. This control scheme aims at stabilising the accumulation of vehicles of the socalled network fundamental diagram near critical accumulation to achieve maximum network throughput. Nevertheless, the maximum throughput in urban road networks may be observed over a range of accumulation-values. In this work, an adaptive perimeter flow control strategy is proposed that allows the automatic monitoring of the critical accumulation to help maintain the accumulation near the optimal range of accumulation-values, while network's throughput is maximised. To this end, we design a Kalman filter-based estimation scheme that utilises real-time measurements of circulating flow and accumulation of vehicles to produce estimates of the currently prevailing critical accumulation. We use real data from an urban area with 70 sensors and show that the area exhibits a network fundamental diagram with low scatter. We demonstrate that the fundamental diagram is reproduced under different days but its shape and critical occupancy depend on the applied semi-real-time signal control and the distribution of congestion in the network. Results from the application of the estimation algorithm to the experimental data indicate good estimation accuracy and performance, and rapid tracking behaviour

Two-layer adaptive signal control framework for large-scale dynamically-congested networks: Combining efficient Max Pressure with Perimeter Control

Traffic-responsive signal control is a cost-effective and easy-to-implement network management strategy with high potential in improving performance in congested networks with dynamic characteristics. Max Pressure (MP) distributed controller gained significant popularity due to its theoretically proven ability of queue stabilization and throughput maximization under specific assumptions. However, its effectiveness under saturated conditions is questionable, while network-wide application is limited due to high instrumentation cost. Perimeter control (PC) based on the concept of the Macroscopic Fundamental Diagram (MFD) is a state-of-the-art aggregated strategy that regulates exchange flows between regions, in order to maintain maximum regional travel production and prevent over-saturation. Yet, homogeneity assumption is hardly realistic in congested states, thus compromising PC efficiency. In this paper, the effectiveness of network-wide, parallel application of PC and MP embedded in a two-layer control framework is assessed with mesoscopic simulation. Aiming at reducing implementation cost of MP without significant performance loss, we propose a method to identify critical nodes for partial MP deployment. A modified version of Store-and-forward paradigm incorporating finite queue and spill-back consideration is used to test different configurations of the proposed framework, for a real large-scale network, in moderately and highly congested scenarios. Results show that: (i) combined control of MP and PC outperforms separate MP and PC applications in both demand scenarios; (ii) MP control in reduced critical node sets leads to similar or even better performance compared to full-network implementation, thus allowing for significant cost reduction; iii) the proposed control schemes improve system performance even under demand fluctuations of up to 20% of mean.Comment: Submitted to Transportation Research Part C: Emerging Technologie

Arriving on time: estimating travel time distributions on large-scale road networks

Most optimal routing problems focus on minimizing travel time or distance traveled. Oftentimes, a more useful objective is to maximize the probability of on-time arrival, which requires statistical distributions of travel times, rather than just mean values. We propose a method to estimate travel time distributions on large-scale road networks, using probe vehicle data collected from GPS. We present a framework that works with large input of data, and scales linearly with the size of the network. Leveraging the planar topology of the graph, the method computes efficiently the time correlations between neighboring streets. First, raw probe vehicle traces are compressed into pairs of travel times and number of stops for each traversed road segment using a `stop-and-go' algorithm developed for this work. The compressed data is then used as input for training a path travel time model, which couples a Markov model along with a Gaussian Markov random field. Finally, scalable inference algorithms are developed for obtaining path travel time distributions from the composite MM-GMRF model. We illustrate the accuracy and scalability of our model on a 505,000 road link network spanning the San Francisco Bay Area

THE ROLE OF BROCA’S AREA IN SYNTAX: A TMS STUDY ON WRITTEN GREEK LANGUAGE

A number of recent papers have addressed the potential of transcranial magnetic stimulation (TMS) to interfere with linguistic processes or speech production. In this paper we present an experiment with TMS to clarify the role of Broca’s area in syntactic processing. An experimental paradigm contrasted sentences that require syntactic and semantic decisions on written Greek language. We found a clue of selective priming effects on syntactic decisions but not on semantic decisions. Our results provide evidence of the involvement of Broca’s area in syntax

Adaptive performance optimization for large-scale traffic control systems

In this paper, we study the problem of optimizing (fine-tuning) the design parameters of large-scale traffic control systems that are composed of distinct and mutually interacting modules. This problem usually requires a considerable amount of human effort and time to devote to the successful deployment and operation of traffic control systems due to the lack of an automated well-established systematic approach. We investigate the adaptive fine-tuning algorithm for determining the set of design parameters of two distinct mutually interacting modules of the traffic-responsive urban control (TUC) strategy, i.e., split and cycle, for the large-scale urban road network of the city of Chania, Greece. Simulation results are presented, demonstrating that the network performance in terms of the daily mean speed, which is attained by the proposed adaptive optimization methodology, is significantly better than the original TUC system in the case in which the aforementioned design parameters are manually fine-tuned to virtual perfection by the system operators

Προσαρμοστική βελτιστοποίηση παραμέτρων για μη-γραμμικά συστήματα ελέγχου κυκλοφορίας μεγάλης κλίμακας

Despite the continuous advances in the fields of control and computing, the design and deployment of an efficient Large-scale Nonlinear Traffic Control System (LNTCS) remains a significant objective. This is mainly due to the complexity and the strong nonlinearities involved in the modeling of traffic flow processes. Practical control design approaches are often based on simplified models about the system dynamics, leading to LNTCS with suboptimal performance, as the use of more complex models of effective LNTCS is virtually unavoidable in most complex control system applications. The ultimate performance of a designed or operational LNTCS (e.g. urban signal control, or ramp metering) depends on two main factors: (a) the exogenous influences, e.g. demand, weather conditions, incidents, and (b) the values of some design parameters included within the LNTCS. When a new control algorithm is implemented there is a period of, sometimes tedious, fine-tuning activity that is needed in order to elevate the control algorithm to its best achievable performance. Fine-tuning concerns the selection of appropriate (or even optimal) values for a number of design parameters included in the control strategy. Moreover, the continuous medium- and long-term variations of the traffic system dynamics call for a frequent or even continuous maintenance of LNTCSs. When an operational but “aged” control algorithm needs to be updated the same fine-tuning procedure has to take place, which - if done properly - is extremely costly. Typically, this fine-tuning procedure is conducted manually, via trial-and-error, relying on expertise and human judgment and without the use of a systematic approach. Currently, a considerable amount of human effort and time is spent for initialization or calibration of operational LNTCSs, which does not always lead to a desirable outcome. In many cases, the result is that system maintenance is neglected and the system performance deteriorates year after year. This thesis introduces and analyzes a new learning/adaptive algorithm that enables automatic fine-tuning of LNTCS, so as to reach the maximum performance that is achievable with the utilized control strategy. The proposed Adaptive Fine Tuning (AFT) algorithm is aiming at replacing the conventional manual optimization practice with a fully automated online procedure. The thesis provides a detailed analysis of the algorithm as well as a step-by-step application description. Finally, application results of the algorithm to real-time fine-tuning problems of general LNTCS are presented. The efficiency and online feasibility of AFT algorithm is investigated through extensive simulation experiments for two LNTCS. The first test case is a large-scale ramp metering control problem. A multivariable ramp metering regulator is applied to the stretch of the Monash motorway in Melbourne, Australia. The latter test case corresponds to the application of an urban signal control strategy to the road network of Chania, in Greece. In both simulated cases, AFT is used in order to iteratively fine-tune the design parameters of the system. The simulation results illustrate the algorithm’s efficiency and real-time applicability. AFT is seen to provide efficient automatic fine-tuning of the design parameters of general LNTCS, guaranteeing safe and convergent behavior.Παρά τις συνεχείς εξελίξεις στον τομέα του αυτόματου ελέγχου και της τηλεματικής ο σχεδιασμός αποτελεσματικών Ελεγκτών Κυκλοφορίας για Συστήματα Μεγάλης Κλίμακας (ΕΚΣΜΚ) εξακολουθεί να αποτελεί σημαντικό αντικείμενο έρευνας. Το γεγονός αυτό οφείλεται κυρίως στην πολυπλοκότητα και τις ισχυρές μη γραμμικότητες που παρουσιάζει η μοντελοποίηση της κυκλοφοριακής ροής. Οι υπάρχουσες πρακτικές προσεγγίσεις σχεδιασμού ελεγκτών βασίζονται συνήθως σε απλοποιημένα μοντέλα για την περιγραφή των δυναμικών εξισώσεων του συστήματος επειδή η χρήση πιο πολύπλοκων μοντέλων είναι σχεδόν ανέφικτη. Για το λόγο αυτό στις περισσότερες πρακτικές εφαρμογές συστημάτων αυτόματου ελέγχου οι ΕΚΣΜΚ που προκύπτουν έχουν υποβέλτιστη απόδοση. Η συνολική απόδοση ενός ΕΚΣΜΚ είτε αυτός εφαρμόζεται για πρώτη φορά είτε βρίσκεται ήδη σε λειτουργία (π.χ. ελεγκτή των σηματοδοτών ενός αστικού δικτύου ή ελεγκτή των ραμπών εισόδου ενός αυτοκινητοδρόμου) εξαρτάται από δύο κύριους παράγοντες (α) τις εξωγενείς επιρροές όπως π.χ. τη ζήτηση, τις καιρικές συνθήκες, τα συμβάντα και (β) τις τιμές κάποιων παραμέτρων σχεδιασμού που περιλαμβάνονται στον ΕΚΣΜΚ. Όταν ένας αλγόριθμος ελέγχου εφαρμόζεται για πρώτη φορά απαιτείται μια περίοδος βελτιστοποίησης του (fine-tuning). Παρόλο που η διαδικασία αυτή μερικές φορές μπορεί να είναι πολύ δύσκολη είναι απαραίτητη ώστε να επιτευχθεί η καλύτερη δυνατή απόδοση του αλγορίθμου ελέγχου. Η βελτιστοποίηση αυτή άφορα την επιλογή των κατάλληλων (η ακόμα και βέλτιστων) τιμών για ορισμένες παραμέτρους σχεδιασμού που περιλαμβάνονται στη στρατηγική ελέγχου. Επιπλέον άλλος ένας παράγοντας που κάνει απαραίτητη τη συχνή ή ακόμη και συνεχή συντήρηση των ΕΚΣΜΚ είναι οι συνεχιζόμενες μεσοπρόθεσμες και μακροπρόθεσμες διακυμάνσεις των δυναμικών του συστήματος κυκλοφορίας. Όταν ένας επιχειρησιακός άλλα απαρχαιωμένος αλγόριθμος ελέγχου χρειάζεται να ενημερωθεί μια παρόμοια διαδικασία πρέπει να διεξαχθεί η οποία - αν γίνει σωστά - είναι εξαιρετικά χρονοβόρα και δαπανηρή. Συνήθως αυτή η διαδικασία βελτιστοποίησης (fine-tuning) γίνεται πειραματικά μέσω δοκιμής και σφάλματος στηριζόμενη σε εμπειρογνώμονες και στην ανθρώπινη κρίση χωρίς τη χρήση μιας συστηματικής μεθοδολογίας. Επί του παρόντος για την αρχικοποίηση ή τη συντήρηση των επιχειρησιακών ΕΚΣΜΚ δαπανάται σημαντική ανθρώπινη ενέργεια και χρόνος χωρίς πάντα να προκύπτουν τα επιθυμητά αποτελέσματα. Σε πολλές περιπτώσεις το αποτέλεσμα είναι ότι η συντήρηση του συστήματος αμελείται και η απόδοσή του χειροτερεύει χρόνο με το χρόνο. Η παρούσα διατριβή εισάγει και αναλύει ένα νέο αλγόριθμο μάθησης (προσαρμοστικό αλγόριθμο) που επιτρέπει την αυτόματη βελτιστοποίηση του ΕΚΣΜΚ ώστε να επιτευχθεί η μέγιστη δυνατή απόδοση της χρησιμοποιούμενης στρατηγικής ελέγχου. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος προσαρμοστικής βελτιστοποίησης (AFT) στοχεύει στην αντικατάσταση των συμβατικών πρακτικών βελτιστοποίησης με μια πλήρως αυτοματοποιημένη διαδικασία πραγματικού χρόνου. Η διατριβή παρέχει μια λεπτομερή ανάλυση του αλγορίθμου καθώς και μια βήμα-προς-βήμα περιγραφή της εφαρμογής του. Τέλος παρουσιάζονται τα αποτελέσματα προσομοίωσης του AFT για την επίλυση του προβλήματος βελτιστοποίησης παραμέτρων γενικών ΕΚΣΜΚ σε πραγματικό χρόνο. Η αποδοτικότητα και εφαρμοσιμότητα του αλγορίθμου AFT σε πραγματικό χρόνο διερευνάται μέσα από εκτενή πειράματα προσομοίωσης για δυο ΕΚΣΜΚ. Το πρώτο παράδειγμα αφορά μια εφαρμογή μεγάλης κλίμακας για τον έλεγχο ραμπών εισόδου αυτοκινητοδρόμου όπου ένας πολυμεταβλητός ελεγκτής εφαρμόζεται σε τμήμα του αυτοκινητοδρόμου Monash στη Μελβούρνη της Αυστραλίας. Το δεύτερο διερευνούμενο παράδειγμα αφορά την εφαρμογή μιας στρατηγικής ελέγχου αστικής σηματοδότησης στο οδικό δίκτυο των Χανίων στην Ελλάδα. Και στις δυο περιπτώσεις προσομοίωσης ο αλγόριθμος AFT χρησιμοποιείται για την επαναληπτική βελτιστοποίηση των παραμέτρων σχεδιασμού του συστήματος. Τα αποτελέσματα της προσομοίωσης αποδεικνύουν την αποτελεσματικότητα του αλγορίθμου και την καταλληλότητα εφαρμογής του σε πραγματικό χρόνο. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος παρέχει αποτελεσματική αυτόματη βελτιστοποίηση των παραμέτρων σχεδιασμού για γενικά ΕΚΣΜΚ εξασφαλίζοντας ασφαλή και συγκλίνουσα συμπεριφορά

Dynamic congestion pricing for multi-region networks: A traffic equilibria approach

The growing number of people living in cities results in rising mobility demand, and as aconsequence, the limited capacity of traffic networks gets more stressed. Hence, congested network links are causing travel delays and negative impacts on the environment, postulating for a methodology to overcome this challenge. Considering the broad range of traffic management systems, congestion pricing is a very effective tool to tackle today’s cities traffic problems. Different strategies are available in literature or even applied in real-world that show a positive effect on the traffic situation. This paper proposes a framework design that allows the testing of pricing policies and to evaluate their performance in alleviating congestion. The study implements a multi-regionurban network, where the urban regions are considered as homogeneous and replicated with a representative Macroscopic Fundamental Diagram (MFD). To assess the impact that different pricing policies may have on traffic behavior, a route choice algorithm is utilized and a concept for the computation of the dynamic user equilibrium, as well as the system optimum, are proposed. A case study is presented, where the modeling approach is applied to the heterogeneous road traffic network of the city of Zurich, Switzerland