基于電子車牌的感應(yīng)式干道協(xié)調(diào)控制方法研究

摘 要： 針對傳統(tǒng)協(xié)調(diào)控制不能適應(yīng)交叉口交通流的隨機變化，傳統(tǒng)感應(yīng)式干道協(xié)調(diào)控制在高飽和流量時控制策略會失效等局限。該文改變傳統(tǒng)感應(yīng)控制理論以車輛間時間間隔作為控制依據(jù)，提出利用電子車牌以車輛密度作為感應(yīng)控制綠燈是否延長的控制依據(jù)，當車輛密度高于設(shè)定的閾值則綠燈延續(xù)，反之，切換相位。通過利用VISSIM仿真對比分析表明，改進后的感應(yīng)控制策略不僅可以克服高飽和流量下感應(yīng)控制失效，而且可以有效減少交叉口的平均延誤提高綠燈的利用率。

關(guān)鍵詞： 電子車牌； 協(xié)調(diào)控制； 感應(yīng)控制； 平均延誤

中圖分類號： TN99?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）10?0088?04

Research on inductive artery coordination control method based on

electronic vehicle identification

LIU Yunxiang， JIA Lu

（School of Computer Science and Information Engineering， Shanghai Institute of Technology， Shanghai 201418， China）

Abstract： The traditional coordination control is unable to adopt the random variation of the intersection traffic flow， and the traditional inductive artery coordination control will lose efficiency when the traffic in high?saturation flow. The time interval among vehicles taken as the control basis of traditional inductive control theory is changed. The scheme of taking vehicle density of electronic vehicle identification as the inductive control is proposed， which is used to judge whether prolonging the green light. When the vehicle density is higher than the setting threshold value， green light is continued， otherwise the next light is turned on. The contrastive analysis results of VISSIM simulation show that the improved inductive control strategy can overcome the inductive control failure in high?saturation flow， and effectively reduce the average delay in the intersection to improve the green light utilization.

Keywords： electronic vehicle identification； coordination control； inductive control； average delay

0 引 言

目前我國大部分交叉口依舊采用固定式協(xié)調(diào)控制，主要是通過給主干道分配較多的綠燈時間來實現(xiàn)主路的綠波控制，實現(xiàn)主干道車流連續(xù)無停車通過多個交叉口。但車流的到達具有隨機性，固定式協(xié)調(diào)控制會增加交叉口的延誤。

感應(yīng)控制可以根據(jù)實時的交通流數(shù)據(jù)調(diào)整綠信比，它對車輛隨機到達的適應(yīng)性較大，可使車輛在停車線前盡可能少停車，提高綠燈的利用率，達到交通流暢的效果，因此感應(yīng)控制廣泛地應(yīng)用于交通控制中。但是基于線圈的感應(yīng)控制策略存在缺陷：基于線圈的感應(yīng)控制一般選擇交通流量較小、交通流波動較大的交叉口；它以斷面的密度來判斷路段密度，對交通的實際狀況判斷可能會出現(xiàn)偏差：

（1） 高飽和流量下控制策略失效。交通流量較大時，車輛間隔始終小于預(yù)設(shè)的時間間隔，信號燈傾向于達到最大綠，實際配時情況無異于固定配時，周期往往超過實際需求，造成延誤增加，感應(yīng)控制在高飽和度條件下的控制效果較差。

（2） 隊列前的間隔，會切斷整個隊列。由于斷面數(shù)據(jù)的短視，一個過大的間隔，可能阻斷整個隊列，導(dǎo)致綠燈切換，造成延誤增加，如圖1所示。

所以本文針對傳統(tǒng)感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制存在的缺陷提出一種基于電子車牌的感應(yīng)式干道協(xié)調(diào)控制方法并利用VISSIM仿真取得較好的實驗結(jié)果。

1 基于電子車牌的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制

隨著RFID（Radio Frequency Identification）技術(shù)的不斷發(fā)展，電子車牌也已廣泛應(yīng)用到城市交通控制中。目前交通控制系統(tǒng)大多利用地磁線圈對車輛信息進行采集，這種采集方式只能夠采集到斷面數(shù)據(jù)，是一種被動地適應(yīng)車流量的系統(tǒng)，不能夠把握整體交通流的分布。電子車牌能夠同時采集快速移動和靜止車輛的標簽信息，標簽信息量相對較小，能夠檢測到路段范圍內(nèi)的車輛數(shù)據(jù)信息，并且在傳輸和處理的過程中都比較方便。本文利用電子車牌這一新型數(shù)據(jù)，初步構(gòu)建新型信號控制策略。利用設(shè)置在路口的RFID讀寫器，讀取路段區(qū)間裝有電子車牌車輛數(shù)，以路段區(qū)間車輛密度作為控制指標進行感應(yīng)控制，如圖2所示。

感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制是在分析固定式協(xié)調(diào)控制與單點感應(yīng)控制的基礎(chǔ)上，綜合協(xié)調(diào)控制和感應(yīng)控制的優(yōu)點，將信號相位區(qū)分為協(xié)調(diào)相位和非協(xié)調(diào)相位。協(xié)調(diào)相位按照固定配時方案的模式運行，參與路口協(xié)調(diào)；非協(xié)調(diào)相位按照感應(yīng)控制的模式運行，以適應(yīng)交通控制的車流到達的隨機性。感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制的關(guān)鍵是實現(xiàn)相位綠燈時間優(yōu)化與保持交叉口相位差不變，達到實現(xiàn)主路綠波控制、次路車流綠燈時間有效利用的目的。

2 基于電子車牌的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制結(jié)構(gòu)設(shè)計

基于電子標簽感應(yīng)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由底端信息采集系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)三部分組成。其中，底層信息采集包括基站單元和車載信息單元；通信系統(tǒng)是指讀寫器將檢測所得數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)娇刂茩C；交通控制系統(tǒng)是指控制中心將根據(jù)采集的道路車輛信息調(diào)整信號燈的配時方案，如圖3所示。

具體系統(tǒng)實現(xiàn)步驟如下：

（1） 當安裝有源電子標簽的車輛駛?cè)腴喿x器的讀取范圍，路側(cè)的RFID閱讀器讀取車輛信息，記錄路段區(qū)間車輛數(shù)量。

（2） 閱讀器將讀取的車輛數(shù)據(jù)信息通過、RS 485總線將數(shù)據(jù)傳輸至路口控制機?？刂茩C利用閱讀器獲取的數(shù)據(jù)，根據(jù)綠燈延續(xù)模型，生成感應(yīng)信號方案。

（3） 控制機利用生成感應(yīng)信號控制方案對路口的信號燈進行實時控制。

3 基于電子車牌的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制策略設(shè)計

基于電子車牌的感應(yīng)式干道協(xié)調(diào)控制與傳統(tǒng)感應(yīng)控制原理相同，如圖4所示，根據(jù)設(shè)置在路口的RFID讀寫器，讀取路段區(qū)間裝有電子車牌車輛數(shù)，控制機利用閱讀器獲取的數(shù)據(jù)，根據(jù)綠燈延續(xù)模型，生成感應(yīng)信號方案，實時優(yōu)化各相位的綠燈時間。

由本文提出的基于電子車牌的干道協(xié)調(diào)控制是利用設(shè)在路口閱讀器讀取路段區(qū)間范圍內(nèi)的車輛數(shù)，并計算出路段范圍內(nèi)車輛的密度，根據(jù)路段區(qū)間車輛密度構(gòu)建類似HCM2000綠燈延續(xù)模型。若路段區(qū)間內(nèi)車輛密度高于閾值Δρ，則延長綠燈，直至最大綠燈；當路段車輛密度低于閾值Δρ，則停止延長綠燈，切換至下一相位。

在感應(yīng)協(xié)調(diào)控制下，平時協(xié)調(diào)控制相位上總是綠燈，感應(yīng)控制相位上總是紅燈，只有當感應(yīng)控制相位檢測到有車輛到來時，其燈色才轉(zhuǎn)換為綠燈。若感應(yīng)控制路段區(qū)間內(nèi)車輛密度高于閾值Δρ，則延長綠燈，直至最大綠燈；當路段車輛密度低于閾值Δρ，則停止延長綠燈，切換至下一相位。在實際應(yīng)用中為了避免交通事故，當感應(yīng)相位檢測到車輛到達時，必須等到主干道設(shè)置的最小綠燈結(jié)束，才能把綠燈信號轉(zhuǎn)移到次干道。即只有同時滿足感應(yīng)控制相位有車到達并且協(xié)調(diào)相位綠燈結(jié)束兩個條件，感應(yīng)控制相位才會獲得通行權(quán)。感應(yīng)式干道協(xié)調(diào)控制流程圖如圖5所示。

4 實驗仿真設(shè)計及結(jié)果分析

4.1 VISSIM仿真模型

為了對比兩種感應(yīng)式干道協(xié)調(diào)控制的控制策略效益，本文利用VISSIM仿真軟件構(gòu)建三個兩相位十字交叉路口為例進行研究。VISSIM是一種微觀的、基于時間間隔和駕駛行為的仿真建模工具，用以城市交通和公共交通運行的交通建模，它可以分析各種交通條件下，城市交通和公共交通的運行狀況，是評價交通工程設(shè)計和城市規(guī)劃方案的有效工具。VAP（Vehicle Actuated Programming）即車輛感應(yīng)控制編程是用于交通感應(yīng)控制邏輯語言，可以嵌入VISSIM中實現(xiàn)感應(yīng)控制。在VISSIM仿真過程中，VAP解譯控制邏輯命令，并且控制VISSIM路網(wǎng)中信號燈色的改變。本文基于VISSIM ，利用VAP編程模擬實現(xiàn)電子車牌下的感應(yīng)控制環(huán)境。

在VISSIM仿真軟件中，在上下游間隔一定距離設(shè)置兩個地磁線圈模擬閱讀器所能夠讀取的路段區(qū)間，來統(tǒng)計路段區(qū)間范圍內(nèi)的車輛數(shù)量，如圖6所示。

根據(jù)兩個檢測器間的車輛數(shù)量作為感應(yīng)控制參數(shù)。以此來模擬電子車牌下區(qū)段內(nèi)車輛數(shù)量檢測。

4.2 仿真實驗描述

本文以連續(xù)3個交叉口作為仿真實例。對每個進道口流量在100 veh/h，200 veh/h，300 veh/h，400 veh/h，500 veh/h，600 veh/h，700 veh/h情況下進行仿真，流量涵蓋了低飽和度、中飽和度、近飽和與高飽和度的車流量情況，對比固定配時、基于線圈檢測感應(yīng)控制以及基于電子車牌感應(yīng)控制的實際效果，以平均延誤作為評價指標。

固定配時方案是根據(jù)各個進口道車流量利用信號優(yōu)化配時軟件Synchro 7優(yōu)化后得出。

基于線圈檢測感應(yīng)控制的車輛間隔參數(shù)，經(jīng)過測試設(shè)置為3 s，確保在各個場景綜合表現(xiàn)最優(yōu)。仿真利用VISSIM自身所帶的VAP控制模塊。本文采用2.4G有源電子標簽作為電子車牌原型，該電子標簽的有效讀取范圍為100～150 m，本次實驗將讀取范圍定為80 m。其中車輛密度閾值設(shè)置為2輛/80 m，當80 m內(nèi)車輛大于2 輛則綠燈時間加1 s，當80 m內(nèi)車輛小于2輛則切換紅燈。

VISSIM VAP控制模型代碼如下：

PROGRAM test；

/* ARRAYS */

/* SUBROUTINES */

/* PARAMETERS DEPENDENT ON SCJ?PROGRAM */

/* EXPRESSIONS */

mingreen1 ：=T_green（k1）>=5；

mingreen2 ：=T_green（k2）>=5；

exit1：

car2 ：=（Rear_ends（2）?Front_ends（1）<2）AND（Rear_ends（4）?Front_ends（3）<2）；

/* MAIN PROGRAM */

S00Z001： IF Stage_active（1） THEN

S01Z001： IF mingreen1 THEN

S02Z001： IF exit1 THEN

S03Z001： interstage（1，2）

END

END

END；

S00Z003： IF Stage_active（2） THEN

S01Z003： IF mingreen2 THEN

S02Z003： IF car2 THEN

S03Z003： interstage（2，1）

END

END

END

PROG_ENDE

4.3 仿真實驗分析

在基于電子車牌感應(yīng)控制中，對閾值車輛密度進行不同選取，結(jié)果如表1所示。仿真結(jié)果表明，閾值對于感應(yīng)控制效果影響很大，選擇合適的閾值是實現(xiàn)電子車牌感應(yīng)控制的關(guān)鍵因素。分析結(jié)果可知，閾值取0.025 veh/m最合適，能實現(xiàn)基于電子車牌感應(yīng)控制最大效益。三種控制方式下車輛延誤仿真結(jié)果對比如表1所示，交叉口車輛評價延誤對比如圖7所示。

圖7 交叉口車輛平均延誤對比圖

在低飽和度下，基于線圈的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制和改進后的基于電子車牌的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制都優(yōu)于固定配時協(xié)調(diào)控制，改進后的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制在傳統(tǒng)感應(yīng)控制基礎(chǔ)上有一定的效益提升。在高飽和度的情況下，傳統(tǒng)基于線圈檢測的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制的、車輛平均延誤顯著增加，甚至比固定配時協(xié)調(diào)控制效益低下。與此對比，改進后的感應(yīng)協(xié)調(diào)控制策略在高飽和度下控制效果明顯優(yōu)于固定配時協(xié)調(diào)控制和傳統(tǒng)感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制，能夠顯著的降低交叉口車輛平均延誤，從而提高交叉口的通行效率，同時克服了傳統(tǒng)感應(yīng)控制在高飽和度下失效的缺陷。

5 結(jié) 語

本文針對傳統(tǒng)線圈感應(yīng)控制存在的不足，提出以電子車牌檢測所得路段區(qū)間車輛數(shù)量數(shù)據(jù)，對傳統(tǒng)感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制進行優(yōu)化，以車輛密度是否超過閾值作為感應(yīng)控制中綠燈是否延長的評價標準。通過VISSIM仿真，驗證了基于電子車牌的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制克服了線圈檢測在車輛高飽和度情況下控制效率不佳的缺陷。后續(xù)工作將利用VISSIM的二次開發(fā)統(tǒng)計道路區(qū)間總車輛停留時間，并且利用合適的數(shù)學(xué)模型確定時間閾值，提高交叉口的通行效率。

參考文獻

[1] 周志浩，葛歡.基于VISSIM仿真的信號交叉口優(yōu)化方法研究[J].交通標準化，2013（2）：134?137.

[2] 甘琴瑜，周建平，梁楚華，等.RFID在道路交通信息實時采集系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].公路交通技術(shù)，2012（3）：125?129.

[3] 邵峰，查偉雄.基于單路口感應(yīng)控制系統(tǒng)的單位綠燈延時研究[J].華東交通大學(xué)學(xué)報，2008，25（1）：37?40.

[4] 王浩，時柏營，楊曉光.自組織式交通信號協(xié)調(diào)控制模型[J].計算機測量與控制，2012，20（11）：2979?2982.

[5] 趙泰洋，郭成安，金明錄.一種基于RFID原理的交通信息獲取系統(tǒng)與車輛定位方法[J].電子與信息學(xué)報，2010，32（11）：2612?2617.

[6] 楊佩昆，吳兵.交通控制與管理[M].2版.北京：人民交通出版社，2003：87?136.

[7] HE Q， HEAD L K， DING J. Multi?modal traffic signal control with priority signal actuation and coordination [J]. Transportation research part C： emerging technologies， 2014， 46： 65?82.

[8] PTV AG. VISSIM 5.20用戶手冊[M]. Karlsruhe： PTV AG， 2009.

[9] MCSHANE W R， CROWLEY K W， LEE B， et al. Traffic control in oversaturated street networks [R]. Washington DC： Transportation Research Board， 1978： 36?45.

[10] GAO L Y， HU X J， WANG W， et al. Development and evaluation of a green wave control algorithm based on two?way bandwidth maximization for transit signal priority [J]. Applied mechanics and materials， 2014， 505： 1046?1054.