動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)

秦?zé)溃?曹 靜， 嚴(yán) 海， 賀玉龍， 楊孝寬

(北京工業(yè)大學(xué) 交通工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100124)

0 引 言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市交通擁堵問題日益突出，解決該問題的關(guān)鍵之一是進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析，研究道路網(wǎng)中的各種動(dòng)態(tài)交通現(xiàn)象，掌握動(dòng)態(tài)交通運(yùn)行的時(shí)變特性和規(guī)律，并以模型和計(jì)算機(jī)模擬等方法再現(xiàn)交通流時(shí)空分布形態(tài)，為信號(hào)優(yōu)化配時(shí)、路線誘導(dǎo)等交通管理措施的制定提供依據(jù)，使交通網(wǎng)絡(luò)得以高效地運(yùn)行。

動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析作為交通工程中的重要組成部分，通過實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)，提出系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和設(shè)計(jì)流程，并給出平臺(tái)應(yīng)用實(shí)例，該平臺(tái)可以應(yīng)用在交通工程的教學(xué)和科研中，從而提高交通工程實(shí)驗(yàn)教學(xué)水平和科研能力。

1 動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)

1.1 動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)采集及處理

為了進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析，首先要通過一定的采集技術(shù)獲得道路車流的動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)，并通過信息的傳輸和處理，傳輸?shù)綄?shí)驗(yàn)分析平臺(tái)，用來標(biāo)定模型和獲得實(shí)時(shí)需求信息。

1.1.1動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)

動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)采集是要連續(xù)獲得某個(gè)地點(diǎn)或區(qū)間交通流信息，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容為介紹常用的動(dòng)態(tài)交通信息采集技術(shù)的特點(diǎn)、原理、采集數(shù)據(jù)內(nèi)容、使用方法等，不同采集技術(shù)獲得數(shù)據(jù)可以相互補(bǔ)充來進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析。目的是通過實(shí)驗(yàn)掌握各種基本的數(shù)據(jù)采集方法，并能根據(jù)實(shí)際需要選擇合適的方法。

根據(jù)交通檢測(cè)器設(shè)置地點(diǎn)的不同,分為固定式采集技術(shù)和移動(dòng)式采集技術(shù)[1]。固定式采集技術(shù)是將交通檢測(cè)器安裝在固定地點(diǎn)對(duì)車流信息進(jìn)行觀測(cè)，可以獲得地點(diǎn)交通流信息數(shù)據(jù)，主要有磁頻、波頻和視頻三種類型[2],見表1。

表1 固定式交通數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)

移動(dòng)式采集技術(shù)是通過裝有特定設(shè)備的移動(dòng)車輛來采集交通流數(shù)據(jù)，可以獲得路段交通流信息數(shù)據(jù)，目前主要有基于GPS、電子標(biāo)簽、車牌照自動(dòng)識(shí)別和浮動(dòng)車的采集技術(shù)。其中，基于車牌照自動(dòng)識(shí)別的數(shù)據(jù)采集技術(shù)是通過在兩個(gè)相鄰的檢測(cè)點(diǎn)對(duì)車牌進(jìn)行判別分析，獲得車輛或路段的行程時(shí)間、行程速度等數(shù)據(jù)。而基于浮動(dòng)車的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，由車載設(shè)備、無線通信網(wǎng)絡(luò)和交通信息中心等組成，車載設(shè)備的GPS模塊接收衛(wèi)星信號(hào)并運(yùn)算出車輛的坐標(biāo)和瞬時(shí)速度，使用無線通信模塊傳送到交通信息中心[3]。此外，還有視頻采集系統(tǒng)Autoscope等交通采集設(shè)備，能夠得到時(shí)變的交通流數(shù)據(jù),見表2。

在實(shí)驗(yàn)實(shí)施方面，對(duì)于有些很難在室外道路進(jìn)行的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)，如磁頻、波頻檢測(cè)器實(shí)驗(yàn)，可以建立室內(nèi)模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以便掌握各種采集技術(shù)的使用方法，而基于GPS、浮動(dòng)車等的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)，需要購(gòu)買相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，進(jìn)行室外道路實(shí)驗(yàn)。

表2 移動(dòng)式交通數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)[4]

1.1.2數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸和處理

將各種采集技術(shù)獲得的動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)等方式發(fā)送給實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)接受、校驗(yàn)檢測(cè)設(shè)備發(fā)送來的交通數(shù)據(jù)并存入數(shù)據(jù)庫(kù)，平臺(tái)軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理分析，得到車流量、車速、行程時(shí)間等交通信息，用于動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析,見圖1。

圖1 數(shù)據(jù)采集及傳輸

1.2 動(dòng)態(tài)OD需求估計(jì)實(shí)驗(yàn)

靜態(tài)OD需求矩陣不考慮時(shí)間因素，反映的是交通需求分布在一定時(shí)間內(nèi)的平均值。動(dòng)態(tài)OD需求矩陣，是進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠反映OD需求隨時(shí)間的變化特性。

動(dòng)態(tài)OD估計(jì)的目標(biāo)是在空間上為每個(gè)OD點(diǎn)對(duì)確定出行的數(shù)量，時(shí)間上為每個(gè)出發(fā)時(shí)間間隔確定出行的數(shù)量[5]。

動(dòng)態(tài)OD估計(jì)可以根據(jù)道路網(wǎng)絡(luò)模型、路徑選擇模型，基于歷史OD數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)檢測(cè)的交通數(shù)據(jù)(浮動(dòng)車、車牌照自動(dòng)識(shí)別等)而獲得[6]。按照基于的數(shù)據(jù)源不同可以分為：基于固定式采集數(shù)據(jù)、基于移動(dòng)式采集數(shù)據(jù)和基于固定和移動(dòng)式采集數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)OD估計(jì)[7]。常用的估計(jì)模型包括極大熵法、最小二乘法及卡爾曼濾波法等[8-10]。

實(shí)驗(yàn)可以選擇一種估計(jì)方法，在熟悉估計(jì)的流程和模型算法后，運(yùn)用程序語(yǔ)言編寫程序，調(diào)試后完成動(dòng)態(tài)OD需求的估計(jì)。

1.3 動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)仿真模擬實(shí)驗(yàn)

1.3.1分析軟件介紹

仿真模擬是運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)再現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)在各種條件下的運(yùn)行狀態(tài)，評(píng)價(jià)交通管理方案的效果。根據(jù)交通仿真模型對(duì)交通系統(tǒng)描述程度的不同，可分為宏觀、中觀和微觀仿真三個(gè)層次。

宏觀交通仿真模擬以車輛整體為研究對(duì)象，根據(jù)流體特性和流量—密度函數(shù)來控制交通流的運(yùn)行，能夠分析和重現(xiàn)交通流的宏觀特性，不對(duì)單車運(yùn)行特征和駕駛行為進(jìn)行描述，不能模擬路段和交叉口動(dòng)態(tài)變化。常用的宏觀交通仿真軟件有TransCAD、Cube等。

微觀交通仿真模擬以跟車模型為基礎(chǔ)，車輛的移動(dòng)由駕駛員的特性、車輛性能、車輛周圍的環(huán)境和道路幾何條件來決定。重點(diǎn)分析的是單個(gè)的“駕駛員—車輛元素”在交通網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的動(dòng)態(tài)變化。常用的微觀交通仿真軟件有VISSIM、CORSIM等。

中觀交通仿真模擬是在宏觀交通網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，將個(gè)體車輛放入宏觀交通流中，能描述交通流動(dòng)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)。它以車輛群體為研究對(duì)象，可以兼顧宏觀與微觀交通仿真的優(yōu)點(diǎn)，與宏觀交通仿真相比，可以描述排隊(duì)長(zhǎng)度和延誤等交通流特性，但不如微觀模型細(xì)致，與微觀交通仿真相比，可以描述OD對(duì)交通系統(tǒng)的影響。常用的中觀交通仿真軟件有INTEGRATION、DYNASMART、DYNAMIT、TRANSMODELER、DynaCHINA等。

中觀交通仿真模擬主要用于動(dòng)態(tài)交通仿真、實(shí)時(shí)交通信息估計(jì)與預(yù)測(cè)，應(yīng)用在線路實(shí)時(shí)誘導(dǎo)、干線交通控制、突發(fā)事件管理等方面，也是進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析的主要模擬工具,如表3所示。

表3 主要的中觀交通仿真軟件[11-13]

1.3.2仿真模擬實(shí)驗(yàn)流程

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析內(nèi)容的需要選用合適的仿真軟件，進(jìn)行仿真模擬和網(wǎng)絡(luò)分析,見圖2。

圖2 基于中觀仿真模擬的動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析

(1) 網(wǎng)絡(luò)搭建。根據(jù)已經(jīng)確定的研究區(qū)域，首先對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的道路交通現(xiàn)狀、用地、人口等進(jìn)行調(diào)查，主要包括道路等級(jí)、名稱、車道數(shù)、信號(hào)燈、掉頭、讓行標(biāo)志、停車等。然后在軟件中搭建路網(wǎng)和小區(qū)，根據(jù)調(diào)查資料輸入路網(wǎng)和小區(qū)的基本屬性數(shù)據(jù)，包括道路現(xiàn)狀信息、通行能力、信號(hào)配時(shí)以及采集的路段流量、速度等。

(2) 參數(shù)標(biāo)定和設(shè)置。根據(jù)獲得的動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)，對(duì)軟件所基于的交通流模型參數(shù)等進(jìn)行標(biāo)定，對(duì)交通組成和道路交通出行者的行為進(jìn)行設(shè)置。

(3) 動(dòng)態(tài)OD估計(jì)。如果仿真軟件具有動(dòng)態(tài)OD估計(jì)模塊，可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。在缺乏該程序模塊的情況下，可以通過編程進(jìn)行動(dòng)態(tài)OD估計(jì)；或通過宏觀交通仿真軟件，根據(jù)各個(gè)時(shí)段的路段交通流量數(shù)據(jù)反推OD矩陣，作為準(zhǔn)動(dòng)態(tài)OD矩陣。

(4) 動(dòng)態(tài)交通分配。選擇合適的交通分配方法[14]，設(shè)置路徑搜索方法和迭代收斂規(guī)則，將動(dòng)態(tài)OD需求矩陣分配到路網(wǎng)上，將仿真得到的路段流量與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，如果誤差較大，則需要對(duì)仿真過程中的部分環(huán)節(jié)進(jìn)行修改調(diào)整，使仿真更加符合實(shí)際，進(jìn)而進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析[15-16]。

(5) 網(wǎng)絡(luò)流狀態(tài)輸出。通過仿真運(yùn)行得到實(shí)時(shí)的交通狀態(tài)輸出結(jié)果，包括路段流量、速度、出行時(shí)間、密度、車輛數(shù)、排隊(duì)長(zhǎng)度等隨時(shí)間變化的信息，并能分析單個(gè)或多個(gè)車輛的運(yùn)行軌跡，分析網(wǎng)絡(luò)總體交通運(yùn)行狀態(tài)(平均出行時(shí)間、車輛數(shù)等)的實(shí)時(shí)變化，并通過文件的形式輸出仿真結(jié)果。

(6) 交通預(yù)測(cè)及網(wǎng)絡(luò)分析。結(jié)合歷史交通數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)路況交通預(yù)測(cè)，為交通誘導(dǎo)、擁堵收費(fèi)等交通管理政策的制定提供支持和實(shí)施效果分析。也可以分析交通事故、交通擁堵、施工區(qū)等條件下的交通運(yùn)行狀況。

2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的應(yīng)用

動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以模擬各種條件下的交通運(yùn)行情況，分析交通管理政策實(shí)施的效果。這里以北京市西大望路與松榆南路交叉口至華威橋交叉口之間區(qū)域?yàn)槔?，如圖3所示,通過調(diào)查研究區(qū)域內(nèi)的道路交通現(xiàn)狀，采用中觀仿真軟件DYNASMART，進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析[11]。

圖3 研究區(qū)域現(xiàn)狀圖

在DYNASMART軟件的DSPEd編輯程序模塊中搭建路網(wǎng)和小區(qū)，設(shè)置道路的基本屬性、交通控制、小區(qū)的出行產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)和路段等內(nèi)容，得到如圖4所示的路網(wǎng)和小區(qū)圖。

圖4 路網(wǎng)和小區(qū)圖

采用基于路段的OD矩陣估計(jì)方法，在宏觀交通仿真軟件TransCAD中，使用OD反推模塊，分時(shí)段估計(jì)OD需求矩陣，作為準(zhǔn)動(dòng)態(tài)OD矩陣。

將準(zhǔn)動(dòng)態(tài)OD矩陣導(dǎo)入DYNASMART—P仿真執(zhí)行程序的需求文件“Demand.dat”中，進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通分配參數(shù)設(shè)置，運(yùn)行交通仿真，得到動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行輸出圖，顯示實(shí)時(shí)變化的交通參數(shù)，主要包括路段的排隊(duì)長(zhǎng)度、速度、密度以及路網(wǎng)的車輛數(shù)、出行時(shí)間、平均速度的實(shí)時(shí)變化趨勢(shì)，如圖5、6所示。

由于路段3→4和4→3發(fā)生交通事故，使該路段阻塞，事故持續(xù)時(shí)間是從15～30 min，如圖7、8中三角形標(biāo)志所示路段，通過事故前后的仿真模擬分析可以看出，事故發(fā)生后，該路段附近的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度明顯增加，網(wǎng)絡(luò)總出行時(shí)間和平均出行時(shí)間都有所增加。

圖5 動(dòng)態(tài)車輛輸出

圖6 路網(wǎng)中的車輛數(shù)變化趨勢(shì)

3 結(jié) 語(yǔ)

動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析可以為交通管理措施的制定提供實(shí)時(shí)有效的決策信息，對(duì)于解決交通擁堵問題、提高出行效率具有重要的作用。本文通過對(duì)動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)，介紹了平臺(tái)所包含的主要實(shí)驗(yàn)?zāi)K，系統(tǒng)地闡述了動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)、動(dòng)態(tài)OD估計(jì)實(shí)驗(yàn)、仿真模擬實(shí)驗(yàn)、動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容和過程，提出了運(yùn)用仿真軟件進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析的流程，平臺(tái)可以應(yīng)用于交通事故、擁堵、施工區(qū)等條件下的交通運(yùn)行分析，也可以進(jìn)行各種交通管理措施實(shí)施前后的效果分析。動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建，對(duì)于交通工程實(shí)驗(yàn)教學(xué)和科研提供了良好的平臺(tái)，對(duì)于科學(xué)的交通管理政策的制定具有一定的意義。

圖7 事故下的動(dòng)態(tài)車輛輸出

圖8 事故下的路段排隊(duì)長(zhǎng)度輸出

[1] 顧天奇, 朱榮軍, 高 欣, 等. 交通信息采集關(guān)鍵技術(shù)研究[J], 交通科技, 2010(z1): 104-108.

GU Tian-qi, ZHU Rong-jun, GAO Xin,etal. Study on Traffic Data Collection Method. Transportation Science & Technology, 2010(z1): 104-108.

[2] 張曉東. 動(dòng)態(tài)交通流信息采集系統(tǒng)若干問題研究[D]. 長(zhǎng)春：吉林大學(xué), 2004.

[3] 張存保, 楊曉光, 嚴(yán)新平. 基于浮動(dòng)車的交通信息采集系統(tǒng)研究[J]. 交通與計(jì)算機(jī), 2006,24(5): 31-34.

ZHANG Cun-bao, YANG Xiao-guang, YAN Xin-ping. Traffic Data Collection System Based on Floating Cars[J]. Computer and Communications, 2006, 24(5): 31-34.

[4] 胡明偉. 基于GPS的實(shí)時(shí)交通信息采集方法的研究[J]. 公路交通科技, 2007, 24(5):121-124.

HU Ming-wei. Study on GPS-based Real-time Traffic Information

Collection Method[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2007, 24(5):121-124.

[5] 劉學(xué)軍, 林 勇, 李樹彬, 等. 智能交通中動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)研究概況[J]. 山東科學(xué), 2007,20(4): 52-58.

LIU Xue-jun, LIN Yong, LI Shu-bin,etal. Research Profile of Dynamic Origin-Destination Matrix Estimation in Intelligent Transportation System[J]. Shandong Science, 2007, 20(4): 52-58.

[6] 趙 慧. 動(dòng)態(tài)OD估計(jì)方法研究綜述[J]. 交通標(biāo)準(zhǔn)化, 2011(22): 129-133.

ZHAO Hui. Summary on Dynamic OD Estimation Models[J]. Transport Standardization, 2011(22): 129-133.

[7] 江 竹, 趙 飛, 符 杰. 交通網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)模型研究[J]. 交通信息與安全, 2012,30(4): 48-51.

JIANG Zu, ZHAO Fei, FU Jie. A Novel Model for Dynamic OD Matrix Estimation in Traffic Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(4): 48-51.

[8] 林 勇, 蔡遠(yuǎn)利, 黃永宣. 交通網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)起點(diǎn)-迄點(diǎn)矩陣估計(jì)的一種實(shí)用算法[J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2003,37(8):869-872.

LIN Yong, CAI Yuan-li, HUANG Yong-xuan. Novel Algorithm for Estimating Dynamic Origin-Destination Matrix in Traffic Networks[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2003, 37(8):869-872.

[9] Josef Joshua Brandriss. Estimation of Origin-Destination Flows for Dynamic Traffic Assignment[D]. Master thesis, Massachusetts Institute of Technology, May 2001.

[10] Martin L. Hazelton. Some Comments on Origin-Destination Matrix Estimation[J]. Transportation Research Part A, 2003,37: 811-822.

[11] 騰懷龍. 基于中觀仿真的動(dòng)態(tài)交通參數(shù)標(biāo)定技術(shù)及路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)體系[D]. 北京：北京交通大學(xué), 2007.

[12] 肖少白. 中觀仿真及其在城市交通區(qū)域控制中的研究和應(yīng)用[D]. 西安：長(zhǎng)安大學(xué),200%.

[13] University of Maryland. DYNASMART Evaluation Final Report[R]. Volume 1, 2. Oak Ridge National Laboratory for Federal Highway Administration, USDOT. Feb., 2003.

[14] 張曉峰, 陳鴻杰, 王軍利. 淺析交通分配理論[J]. 中國(guó)人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2007(1): 91-93.

ZHANG Xiao-feng, CHEN Hong-jie, WANG Jun-li. Analysis on traffic assignment thoery[J]. Journal of Chinese Peoplep’s Public Security University (Science and Technology), 2007(1): 91-93.

[15] W.Y.Szeto, Hong K. Lo, Dynamic Traffic Assignment: Review and Future Research Directions. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology[J]. 2005, 5(5):85-100.

[16] 胡 婷, 于 雷, 趙娜樂. 動(dòng)態(tài)交通分配理論研究綜述[J]. 交通標(biāo)準(zhǔn)化, 2010(220):6-10.

HU Ting, YU Lei, ZHAO Na-le. A Synthesis of Dynamic Traffic Assignment Theories[J]. Transport Standardization, 2010(220):6-10.