基于VisVAP的過飽和交叉口群自適應控制評價

趙亞東,吳其龍

(上海理工大學 管理學院,上?！?00093)

?

基于VisVAP的過飽和交叉口群自適應控制評價

趙亞東,吳其龍

(上海理工大學 管理學院,上海200093)

摘要為了提高交叉口群的運行效率,以改進的TACOS模型為基礎,提出了適應過飽和狀態(tài)下交通流動態(tài)變化的自適應控制策略。該方法以交叉口的關鍵路徑通過最大車輛和平均排隊長度最小為目標,實時優(yōu)化相位放行方案,并根據(jù)最大排隊長度的車流方向放行綠燈進行實時控制。利用Vissim中VisVAP模塊對過飽和交叉口群自適應控制策略進行多項指標評價分析,并與定時控制相比較。結(jié)果表明,該控制方法可有效降低車輛平均等待時間和車均延誤,提高通行能力。

關鍵詞交叉口群;自適應控制;相位切換;VisVAP;仿真評價

Evaluation of Oversaturated Intersection Group Adaptive Control Based on VisVAP Simulation

ZHAO Yadong,WU Qilong

(Business School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

AbstractAn adaptive control strategy based on the improved TACOS model for the supersaturated state of traffic flow dynamic change is proposed to improve the efficiency of intersection group of adaptive control intersection.This method offers real-time optimization phase release plan with the intersection of the critical path through the vehicle maximum and average queue length minimum as the goal and release the green light for real-time control according to the flow direction of the maximum queue length.The Vissim VisVAP module is employed for multiple index evaluation analysis of intersection group of adaptive control strategy,which is compared with the timing control.Results show that the adaptive control method can effectively improve traffic capacity by reducing the average waiting time and delay of motor vehicles.

Keywordsintersection group;adaptive control;phase-switching;VisVAP;simulation and evaluation

交叉口群[1]是地位位置相鄰,具有強關聯(lián)性的各交叉口之間相互影響制約的一個系統(tǒng)。目前在過飽和狀態(tài)交叉口控制方面由于優(yōu)化目標并不成熟,延誤、飽和度等參數(shù)無法直接測量,交叉口又經(jīng)常出現(xiàn)排隊溢出等狀況,所以無法按照穩(wěn)態(tài)流的方法進行控制。針對過飽和狀況下的交叉口群控制,高云峰等提出了交叉口微觀交通狀態(tài)的概念,將交叉口進口道分為3種狀態(tài)并分別建立相對應的交通控制評價指標的實時計算模型[2]。徐洪峰等針對環(huán)形交叉口提出了一種所有進口道實時交通信號控制策略,融合讓行規(guī)則控制和交通信號控制的技術優(yōu)勢,及時判斷并消除環(huán)道“鎖死”的可能性[3]。林曉輝利用Vissim進行建模比較實施全感應控制與定時控制,發(fā)現(xiàn)在高峰時段,延誤、行程時間、排隊長度均有所提高[4]。雷磊等建立了過飽和交叉口群系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)學建模,提出了優(yōu)化模型的求解模型以達到全局最優(yōu)化[5]。過飽和狀態(tài)下交通控制優(yōu)化的本質(zhì)是通過調(diào)整綠燈時間,減少關鍵交叉口的排隊長度,消除滯留排隊防止排隊溢出[6]。因此本文針對過飽和狀態(tài)下交叉口群的交通控制優(yōu)化,選取關鍵路徑通過最大車輛和平均排隊長度最小為目標,通過優(yōu)化相位放行方案,快速確定最優(yōu)相位并切換至最大排隊長度的車流方向放行綠燈進行適時控制。

1改進TACOS模型的自適應控制

TACOS(Traffic Control for Over-Saturated Intersection)模型[7-11],規(guī)定在每條進口車道的停車線附近設置停車線檢測器,而在每條渠化進口車道的展寬段開始位置設置上游檢測器。當某一相位綠燈結(jié)束,將紅燈相位中各進口道排隊車輛等待時間>Tmax(一般取30~180 s)的相位作為備選綠燈相位,選擇備選相位中的排隊時間最長的相位作為下一綠燈相位;若所有紅燈相位的排隊時間均

步驟1計算備選相位關鍵車道的排隊車輛數(shù)Np

Np=max[max(Ni)M]

(1)

(Ni)=(Ni)-1+(Ni)1-(Ni)2

(2)

式中,M為相位p控制的車流;i為相位p的進口道編號,i=1,2,…;(Ni)M為當前信號周期,車流M、車道i的排隊車輛數(shù),單位為veh;(Ni)-1為上一信號周期,車道i的排隊車輛數(shù),單位為veh;(Ni)1為當前信號周期,到達車道i上游檢測器的車輛數(shù),單位為veh;(Ni)2為當前信號周期,通過車道i停車線檢測器的車輛數(shù),單位為veh。

步驟2計算相位p的綠燈時間Gp,Gp應保證相位p關鍵車道的排隊車輛數(shù)以及后續(xù)到達的車輛能夠不停車通過停車線

Gp=SULT+(Np+NAp)×Hdw

(3)

式中,SULT為排隊頭車的啟動延誤,單位為s;NAp為相位p的綠燈啟亮后,到達關鍵車道的車輛數(shù),單位為veh;Hdw為飽和車頭時距,單位為s/veh。

最理想的情況是上一相位綠燈結(jié)束時,最后一輛車通過停車線,這個綠燈時間即為最佳綠燈時間。假設將某相位內(nèi)的車流分為兩種形式,分別為主要車流(Np+NAp)和次要車流Ns,相位有效綠燈時間為

Ge=(Np+NAp+Ns)×Hdw

(4)

步驟3校正綠燈時間Gp,為簡化計算本文中沒有考慮行人安全過街時間,只考慮了最小綠燈時間和最大綠燈時間[12]。

步驟4預測相位p的綠燈期間能夠通過停車線的車輛數(shù)NDp

(5)

(NAi)M=Gp×(Ni)M/(ri)M

(6)

(NAi)M=NAp

(7)

若(Ni)M不是相位p關鍵車道的排隊車輛數(shù),則為式(6),式中(ri)M為車流M、車道i的有效紅燈時間;若(Ni)M是相位p關鍵車道的排隊車輛數(shù),則為式(7)。

步驟5計算相位p的進口道利用程度Ep

Ep=(NDp×Hdw)/Gp

(8)

步驟6重復執(zhí)行步驟1~5,計算所有備選相位的進口道利用程度,并選出進口道最大車流作為主要車流,在可以與主要車流放行的兩股車流中,排隊車輛數(shù)較大的為次要車流,排隊車輛數(shù)小的為備選車流。主要車流與次要車流組成關鍵相位,主要車流與備選車流組成次要相位。

步驟7計算關鍵相位綠燈時間,當前相位切換到關鍵相位。

步驟8根據(jù)關鍵相位當前放行綠燈時間計算主要車流剩余綠燈放行時間G,并比較G與Gi的大小。若G>Gi,則切換到次要相位;反之關鍵相位繼續(xù)放行到相位綠燈時間結(jié)束。

圖1　相位切換流程圖

2仿真測試

2.1道路條件

本次仿真測試取自上海市某路段沿線3個交叉口組成的交叉口群,編號分別為1、2、3,在早高峰8:00～9:00進行分方向、分流向交通流量調(diào)查。進口道采用右側(cè)展寬,最外側(cè)進口道展寬段長度為50 m,展寬漸變段的長度為20 m。路段和進出口道的限制車速均為50 km/h,飽和流率為1 950 pcu/h。

2.2檢測器的布設

一般把交叉口的車輛通行空間分為進口道、出口道、進口展寬段和展寬漸變段。為實時監(jiān)測進口道的交通運行狀態(tài),要求布設進口道上游檢測器、進口道停止線檢測器,如圖2所示,分車道實時獲取排隊長度。

圖2　檢測器的布局示意圖

2.3相位方案設計

為簡化計算,不考慮右轉(zhuǎn)方向和行人流。根據(jù)雙環(huán)結(jié)構(gòu)[13]的原則:每環(huán)只有一個相位能夠被激活,且被激活的相位必須處于同一屏蔽中。因此共有如下所示的8種情況,分別對應著8個相位。

圖3　雙環(huán)結(jié)構(gòu)和相位方案

2.4仿真模型控制參數(shù)的設置

在Vissim里仿真時長為3 600 s,考慮到Vissim仿真開始時車輛并沒有全部進入路網(wǎng),不能反映真實交通情況,為確保仿真更符合實際路網(wǎng)運行狀況,實驗數(shù)據(jù)采集時段為600~4 200 s,以600 s為間隔進行統(tǒng)計。仿真實驗總計進行6次,每次仿真運行選取的隨機種子數(shù)分別為7,14,21,28,35,42。其他參數(shù)以Vissim默認的參數(shù)進行設置。

在VisVAP模塊中,相位間隔文件pua中的相位間隔的持續(xù)時間為3 s,VAP文件中飽和車頭時距h為2.25 veh/s,綠燈時間清空系數(shù)為1.2。如圖4所示,當位于stage_1時,信號燈組1和5放行,信號燈組2、3、4、5、6、7、8處于紅燈狀態(tài),以此類推,其他相位切換類似。VAP文件主程序如圖5所示,Stage_active(i)表示相位i是否為綠燈狀態(tài),T_Green(i)表示返回指定信號燈組i的綠燈持續(xù)時間,gtime1為最小綠燈時間,由計算公式gtime1=q(i)×h×1.2,其中q(i)在子程序number中計算得到。

圖4　相位切換方案

3分析評價

將調(diào)查得到的表1數(shù)據(jù)輸入Vissim仿真軟件中,利用VisVAP編程模塊實現(xiàn)上述自適應控制策略,結(jié)合Vissim的評價功能并與定時控制進行對比分析。

表1　各交叉口交通流量調(diào)查表　pch/h

圖5　VAP模塊主程序流程圖

3.1以行程時間為評價指標

本文在每個交叉口的每個進口道左轉(zhuǎn)和直行方向布設行程時間檢測器,每個路口8個,總共設置24個行程時間檢測器。評價結(jié)果如圖6所示。對比定時控制方案,除了第5組行程時間優(yōu)化結(jié)果為-4%,其他行程時間均不同程度的減少了。從時間分布情況看,行程時間與流量輸入相一致,從2 400～4 200 s,即8:30～9:00,行程時間比前半小時要多,這也與實際相符合。隨著上班早高峰,人們出行量增大,必然造成道路的擁堵,行程時間也相應增大。

圖6　行程時間評價

3.2以排隊延誤時間為評價指標

使用數(shù)據(jù)采集點可以進行單點數(shù)據(jù)采集,采用自動編組方式,采集多車道路段的相關數(shù)據(jù)。本文選取了排隊延誤時間作為評價指標,評價結(jié)果如圖7所示。

圖7　排隊延誤時間評價

3.3以節(jié)點為評價指標

通過Vissim自帶的分析器報告功能采集了仿真過程中的平均排隊長度、延誤時間、最大排隊長度、人均延誤、車均停車延誤、車均停車次數(shù)、服務水平LOS等7項指標,如圖8所示。從節(jié)點評價結(jié)果看,除了節(jié)點1和節(jié)點3在最大排隊長度稍遜于定時控制,其他指標自適應控制均表現(xiàn)良好的效果,各節(jié)點服務水平均有所提高。

表2　服務水平

圖8　節(jié)點評價

3.4路網(wǎng)性能綜合評價

路網(wǎng)性能評價可對仿真運行中整個路網(wǎng)的參數(shù)進行評價,本文主要選取平均延誤時間、平均停車次數(shù)、平均速度、平均停車延誤、總延誤時間、總停車延誤和總行程時間等7項指標。結(jié)果如圖9所示,除了停車次數(shù)略微高點,其他各項指標均表現(xiàn)不錯,尤其是出行者關心的延誤、行程時間,說明過飽和交叉口群采用自適應控制改善了交通擁堵的狀況,提高了交叉口的服務水平和整體運作效率。

圖9　路網(wǎng)綜合性能評價

4結(jié)束語

本文以過飽和交叉口群為例,基于VisVAP仿真評價研究,以行程時間、排隊延誤、節(jié)點評價以及路網(wǎng)性能總體評價進行分析,并與定時控制相比較。結(jié)果顯示過飽和交叉口群實施自適應控制縮短了出行時間,提高了交叉口群整體的交通運作效率。目前階段,過飽和狀態(tài)交叉口群控制策略及優(yōu)化目標并不成熟,本文只是做了初步探索,自適應控制實際投入運營維護費用高,決策者應該綜合考慮各方面因素,做到因地制宜。

參考文獻

[1]李巖,過秀成.過飽和狀態(tài)下交叉口群交通運行分析與信號控制[M].南京:東南大學出版社,2012.

[2]高云峰,胡華,陳紅潔,等.交叉口群交通控制實時評價模型仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學報,2007,19(24):5607-5612,5616.

[3]徐洪峰,耿現(xiàn)彩,何龍.單進口輪流放行方式的四路環(huán)形交叉口交通信號控制[J].吉林大學學報:工學版,2014,44(4):953-962.

[4]林曉輝.基于全感應控制的交叉口信號控制方法與模型[J].現(xiàn)代交通技術,2015,12(1):44-46,82.

[5]雷磊,吳洋,劉昱崗.過飽和交叉口群系統(tǒng)建模及優(yōu)化模型[J].計算機工程與應用,2010,46(4):26-28.

[6]李巖,過秀成,楊潔,等.過飽和狀態(tài)交叉口群信號控制機理及實施框架[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2011,11(4):28-34.

[7]Brandy H,Mark C.What have we learned about ITS? arterial management[M/OL].(2009-02-23)[2015-09-08]www.usdot.com.http://ntl.bts.gov/lib/jpodocs/repts_te/13319.pdf.

[8]Li H,Prevedouros P D.Traffic adaptive control for oversaturated isolated intersections:Model development and simulation testing[J].Journal of Transportation Engineering,2004,130(5):594-601.

[9]Crabtree M R,Henderson I R.MOVA traffic control manual application guide 44[M].Washington D C:TRL Limited,2005.

[10]Dion F,Hellinga B.A rule-based real-time traffic responsive signal control system with transit priority:Application to an isolated intersection[J].Transportation Research Part B,2002,36(4):325-343.

[11]徐洪峰,李克平.單點自適應控制策略回顧與展望[J].武漢理工大學學報:交通科學與工程版,2009,33(4):615-619.

[12]道路與交通工程研究學會.交通信號控制指南:德國現(xiàn)行規(guī)范RiLSA[M].李克平,譯.北京:中國建筑工業(yè)出版社,2006.

[13]Trafficware Ltd.Traffic signal software-user guide:synchro studio 7examples[M].Washington D C:Trafficware Ltd,2009.

歡 迎 訂 閱 2016 年《電子科技》雜 志

郵 發(fā) 代 號 52-246

中圖分類號TP273+.2;U491.2+3

文獻標識碼A

文章編號1007-7820(2016)03-017-05

doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.03.005

作者簡介:趙亞東(1990—),男,碩士研究生。研究方向:交通仿真等。吳其龍(1990—),男,碩士研究生。研究方向:交通信息工程及控制。

收稿日期:2015- 11- 06