基于VISSIM的城市主干道雙向綠波交通仿真與評價*1

施俊慶， 陶玨強， 曾菊芳， 劉元林

(1.浙江師范大學 工學院，浙江 金華 321004；2.武漢市交通科學研究所,湖北 武漢 430015)

基于VISSIM的城市主干道雙向綠波交通仿真與評價*1

施俊慶1， 陶玨強1， 曾菊芳1， 劉元林2

(1.浙江師范大學 工學院，浙江 金華 321004；2.武漢市交通科學研究所,湖北 武漢 430015)

綠波交通是緩解城市主干道交通擁堵的重要措施之一.利用微觀仿真軟件VISSIM對城市主干道雙向綠波交通實施效果進行了評價.仿真結(jié)果表明:在特定的流量下，相對于單點控制，綠波交通能有效減少主干道延誤，但有可能會增加部分相交道路的延誤.另外，車輛速度和相位差均對綠波交通實施效果有顯著影響，主干道車均延誤隨著車輛速度和相位差的增加呈現(xiàn)“U”字型的特征.利用VISSIM仿真系統(tǒng)能夠找到最佳的綠波速度和相位差，使綠波交通的實施效果達到最優(yōu)化.

雙向綠波交通;VISSIM;實施效果;仿真與評價;相位差

0 引 言

綠波交通是信號燈多點控制技術(shù)的形象化說法，是指在某條干道方向上協(xié)調(diào)各個路口的信號燈設(shè)置，使一隊車在綠燈時間通過一個路口后將一路通過接下來的路口的綠燈，而不會遇到紅燈.綠波帶不僅可以大大緩解交通壓力，提高道路通行能力，而且還可以讓駕駛員行駛過程更加舒暢.

國內(nèi)外對綠波交通進行了深入的研究.Morgan等[1]建立了MAXBAND模型，利用混合整數(shù)線性規(guī)劃方法尋找最大綠波帶寬度，實現(xiàn)信號配時參數(shù)的優(yōu)化;Gartner 等[2]針對不同路段交通流量、通行條件及帶寬需求，在MAXBAND模型的基礎(chǔ)上提出了可變帶寬的主干道雙向綠波協(xié)調(diào)控制模型；《交通工程手冊》[3]介紹了2 種簡便易用的雙向綠波協(xié)調(diào)控制信號配時設(shè)計方法，即圖解法與數(shù)解法；王殿海等[4]采用延誤時間約束與通行能力約束分別確定信號周期允許變化范圍的上下限，建立了以實際交叉口位置與理想交叉口位置偏差之和最小為優(yōu)化目標的公共信號周期優(yōu)化模型;吳震[5]討論了協(xié)調(diào)控制方案評價時流量因素的重要性，提出了以仿真為基礎(chǔ)的干線協(xié)調(diào)控制方案的交通效益分析指標，該指標可用于分析協(xié)調(diào)控制方案對流量變化的適應性和敏感性;陳寧寧等[6]利用微觀交通仿真軟件Paramics，對比分析了3種優(yōu)化模型的控制效果，仿真結(jié)果表明:組合模型可在減小路網(wǎng)延誤的前提下，提供較大的主干道雙向綠波帶寬;Brockfeld等[7]研究了信號周期對交叉口通行能力的影響，仿真結(jié)果表明:低密度下綠波控制可以提高系統(tǒng)流量，高密度下同步控制策略要優(yōu)于綠波控制;鄒亮等[8]利用VISSIM仿真軟件對比分析了綠波控制與單點控制的效果，結(jié)果表明:綠波控制能夠有效降低延誤時間、停車時間和停車次數(shù).

雖然綠波交通已經(jīng)被廣泛應用于國內(nèi)各個城市，但目前國內(nèi)還沒有比較明確的控制效果評價方法.常用指標為連續(xù)通過帶寬和各交叉口的有效綠信比，但這種評價指標不能準確反映綠波協(xié)調(diào)控制的效果.本文以浙江省金華市雙龍南街為例，在交通調(diào)查的基礎(chǔ)上，以主干道車均延誤作為評價綠波交通實施效果的主要指標，利用VISSIM仿真軟件對該路段的綠波交通進行了仿真與評價.

圖1 綠波交通路段示意圖

1 金華市雙龍南街的交通調(diào)查

雙龍南街是浙江省金華市區(qū)的一條南北向主干道，2011年開始實行綠波交通.選取雙溪西路至李漁路路段作為研究對象，評價綠波交通的實施效果.該路段沿途有3個交叉口，自北向南分別為雙溪西路、賓虹路和李漁路交叉口.為方便表述，從雙溪西路開始，依次給交叉口編號，記為A,B,C.路段及交叉口如圖1所示.

2014年11月5日17:00—18:00晚高峰期間，對上述3個交叉口進行了交通流和信號配時方案的調(diào)查.3個交叉口均采用7相位信號配時方案，周期時長為124 s.以交叉口A為基準偏移點，則交叉口B,C的相位差分別為45 s和65 s.交叉口流量和現(xiàn)狀信號配時方案分別如圖2和圖3所示.

圖2 交叉路口幾何特征和流量示意圖

圖3 交叉路口現(xiàn)狀信號配時方案

2 綠波交通與單點控制實施效果的比較

為了評價綠波交通的實施效果及對相交路段的影響，根據(jù)各交叉口的流量，利用韋伯斯特(Webster)配時法對各個交叉口進行了單點信號配時方案的設(shè)計.單點信號控制相位圖和信號配時方案如圖4和表1所示，黃燈時間為3 s.

圖4 四相位信號控制圖

表1 單點控制交叉口分車流綠燈時長匯總表 s

利用微觀仿真軟件VISSIM建立仿真路段的模型(如圖5所示)，輸入各進口道路的流量和轉(zhuǎn)向比例等數(shù)據(jù)，車輛期望速度設(shè)為50 km/h.在4條道路上設(shè)置8個行程時間和延誤檢測區(qū)段.檢測區(qū)段南北向長1 500 m，跨越3個交叉口;東西向長500 m，跨越1個交叉口.每個交叉口的4個方向各設(shè)置一個排隊長度檢測器.為克服仿真的隨機性，同時體現(xiàn)交通狀態(tài)的波動性，在每種條件下，用不同的隨機種子仿真10次，仿真時長均為1 h ，結(jié)果取平均值.

圖5 仿真系統(tǒng)運行圖

通過仿真，分別得到了單點控制和綠波交通控制下的行程時間、延誤和排隊長度等數(shù)據(jù).在這3個指標中，車均延誤最能體現(xiàn)綠波交通對主干道和相交道路的影響.如圖6所示，與單點控制相比，實施綠波交通后，雙龍南街北向南和南向北的車均延誤分別從92.7 s和106.6 s下降到54.4 s和65.4 s，分別下降了41%和39%，效果非常明顯;而雙溪西路、賓虹路和李漁路等相交道路的車均延誤均有所增加，特別是賓虹路西向東方向車均延誤從26.1 s增加到45.6 s，增加幅度達75%.可見，綠波交通能顯著減少主干道的延誤，但有可能增加相交道路的延誤.

圖6 綠波交通與單點控制主干道車均延誤比較

3 車輛速度對綠波交通實施效果的影響

雙向綠波交通對車輛速度有較高的要求.通常，雙向行駛車輛的車速要相近，或呈一定倍數(shù)的比例關(guān)系，才能保證雙向車輛到達交叉口時都遇到綠燈.如果某一方向車速過快或過慢，就會提前或延遲到達交叉口，都會遇到紅燈，要等候一段時間才能進入綠波交通.

最佳車輛速度取決于交叉口間距、相位差和前后2個交叉口的綠燈時間.比如，北向南方向，交叉口A和交叉口B之間的距離為503 m，交叉口A北向南綠燈時長為33 s，交叉口B的北向南綠燈時長為48 s.由于交叉口B的相位差為45 s，交叉口A北向南綠燈亮了之后，第1輛過交叉口A的直行車必須保證在45～93 s到達交叉口B才能保證遇到綠燈，提前或者滯后都會碰到紅燈.交叉口A北向南綠燈結(jié)束之前最后通過交叉口的直行車輛必須保證在12～60 s到達交叉口B，才能遇到綠燈，否則就會碰到紅燈.那么，第1輛車的最佳速度為19～40 km/h，最后一輛車的最佳速度應大于30 km/h，即車輛在交叉口A到B之間的最佳速度為30～40 km/h，只要車輛保持這個速度行駛，就能保證在交叉口B遇到綠燈.其余區(qū)間依此類推，也能找到最佳速度區(qū)間.

圖7 車輛速度與主干道車均延誤的關(guān)系

在VISSIM仿真模型中，假設(shè)信號周期、綠信比和相位差不變的情況下，模擬不同期望車速對主干道車均延誤的影響.仿真結(jié)果如圖7所示，主干道2個方向的車均延誤并不相等，北向南方向車均延誤明顯小于南向北方向車均延誤；車輛速度不是越大越好，也不是越小越好，主干道車均延誤先隨著速度的增加而減少，然后隨著速度的增加而增加，北向南方向最佳綠波速度為42 km/h，南向北方向最佳綠波速度為43 km/h.2個方向的最佳速度區(qū)間為40～45 km/h，即在現(xiàn)有的信號配時方案下，2個方向的車輛按照這個速度行駛，車均延誤是最小的.

4 相位差對綠波交通實施效果的影響

為使車輛通過協(xié)調(diào)信號控制系統(tǒng)，能連續(xù)通過盡可能多的綠燈，必須使相鄰交叉口間的相位差與車輛在交叉口間的行駛時間相適應.相位差對綠波交通實施效果具有重要的影響.

首先，假設(shè)交叉口B和交叉口C之間的相位差不變，改變交叉口B的相位差，用南北2個方向的車均延誤作為評價指標，尋找交叉口B的最佳相位差.如圖8所示，車均延誤隨著交叉口B的相位差增加先減少，后增加，呈“U”字型.當交叉口B的相位差取35 s時，車均延誤最小.然后，將交叉口B的相位差定為35 s，改變交叉口C的相位差，如圖9所示，車均延誤同樣呈現(xiàn)出“U”字型的特征，相位差為65 s時，2個方向的車均延誤達到最小.對相位差優(yōu)化前后的模型進行了仿真，得到南北向平均排隊長度、車均延誤和行程時間等指標，如表2所示.結(jié)果顯示，優(yōu)化后的評價指標均有所改善，平均排隊長度減少了0.7%，車均延誤下降了3.9%，行程時間減少了2.6%.說明通過相位差的優(yōu)化，綠波交通的實施效果得到了有效的提高.

表2 相位差優(yōu)化前后主干道評價指標對比

5 結(jié) 語

本文首先對浙江省金華市雙龍南街雙溪西路到李漁路路段的3個交叉口進行了交通流和信號配時方案的調(diào)查，然后利用韋伯斯特(Webster)配時法對各個交叉口進行了單點信號配時方案的設(shè)計，最后利用微觀仿真軟件VISSIM對城市主干道雙向綠波交通實施效果進行了評價.研究結(jié)果表明，與單點控制相比，實施綠波交通后，明顯減少了主干道車均延誤，但增加了相交道路的車均延誤；相同的期望速度下，主干道2個方向的車均延誤并不相等；車輛速度不是越高越好，也不是越小越好，而是存在一個最佳的速度區(qū)間，使得南北向的車均延誤達到最小；相位差與主干道車均延誤之間呈現(xiàn)“U”字型的特征.利用VISSIM仿真軟件進行城市主干道雙向綠波交通的仿真與評價是一種行之有效的方法，通過該方法能找到最佳的綠波速度和相位差，使得綠波交通實施效果達到最優(yōu)化.

圖8 交叉口B相位差與車均延誤的關(guān)系

圖9 交叉口C相位差與車均延誤的關(guān)系

[1]Morgan J T,Little J D C.Synchronizing traffic signals for maximal bandwidth[J].Operations Research,1964,12(6):896-912.

[2]Gartner N H,Assmann S F,Lasaga F,et al.Multiband——A variable-bandwidth arterial progressino scheme[J].Transportation Research Record,1990(1287):212-222.

[3]中國公路學會《交通工程手冊》編委會.交通工程手冊[M].北京:人民交通出版社,1998.

[4]王殿海,李鳳,宋現(xiàn)敏.干線協(xié)調(diào)控制中公共周期優(yōu)化方法研究[J].交通信息與安全,2009,27(5):10-13.

[5]吳震.基于仿真的干線協(xié)調(diào)控制分析指標[J].武漢理工大學學報:交通科學與工程版,2009,33(2):349-352.

[6]陳寧寧,余志,何兆成.基于Paramics的干線協(xié)調(diào)控制模型效果對比研究[J].公路交通科技:應用技術(shù),2009(11):208-211.

[7]Brockfeld E,Barlovic R,Schadschneider A,et al.Optimizing traffic lights in a cellular automaton model for city traffic[J].Physical Review E,2001,64(5):056132.

[8]鄒亮,龐鈺駒,潘洲,等.VISSIM在城市交叉口綠波帶方案優(yōu)化中的應用——以白石路深大段為例[J].實驗室研究與探索,2014,33(8):75-78.

(責任編輯 杜利民)

SimulationandevaluationofurbanarterialroadbidirectionalgreenwavetrafficbasedonVISSIM

SHI Junqing1， TAO Jueqiang1， ZENG Jufang1, LIU Yuanlin2

(1.CollegeofEngineering,ZhejiangNormalUniversity,JinhuaZhejiang321004,China; 2.WuhanTransportationScienceResearchInstitute,WuhanHubei430015,China)

Green wave traffic had been one of the important measures to alleviate congestion of urban arterial roads. It was evaluated the implementation effect of urban arterial road bidirectional green wave traffic based on the microscopic simulation software VISSIM. The simulation results showed that the green wave traffic could reduce delay of arterial road relative to single point control under specific traffic flow, but the delay of partial intersecting road might increase. In addition, speed of vehicle and signal offset both would have significant effect on the implementation effect of green wave traffic. Along with the increase of speed and signal offset, the average delay presented a “U” type. Using VISSIM, it could find out the best green wave speed and signal offset, and maximize the effect of the green wave.

bidirectional green wave traffic; VISSIM; the implementation effect; simulation and evaluation; signal offset

10.16218/j.issn.1001-5051.2015.02.017

2014-12-22

湖北省交通運輸廳科研項目(2014-721-3-13)

施俊慶(1982-)，男，浙江永康人，講師，博士.研究方向：交通運輸系統(tǒng)仿真.

U491.51

A

1001-5051(2015)02-0220-06