基于CAM的港口道路交叉口設計參數(shù)優(yōu)化

龐明寶，吳淑香，蔡章輝

(河北工業(yè)大學　土木工程學院,天津　300401)

?

基于CAM的港口道路交叉口設計參數(shù)優(yōu)化

龐明寶，吳淑香，蔡章輝

(河北工業(yè)大學土木工程學院,天津300401)

基于元胞自動機模型研究以大貨車為主的港口道路交通系統(tǒng)交叉口設計參數(shù)優(yōu)化。在STNS模型的基礎上，建立了一個以大貨車為主的混合交通流的港區(qū)道路交叉口元胞自動機模型,其中大貨車在換道和轉彎時分前后兩部分分別演化。從交通組織和渠化方面分別設計、構思可能方案，對貨物集疏運高峰期的交通流非線性行為進行仿真和指標計算，確定設計參數(shù)的優(yōu)化值。結果表明對該類以大貨車為主的交叉口，可依據交通實際需求通過建立所提出的元胞自動機模型，確定是否拓寬進口車道及合理長度、轉彎半徑合理長度，從而達到抑制交通擁堵，提高道路實際通行能力的目的。

交通工程；交叉口；元胞自動機模型；元設計參數(shù)優(yōu)化；大型貨車；港口道路交通系統(tǒng)

0　引言

隨著供應鏈技術的廣泛應用和社會經濟的快速發(fā)展，包含物流在內的港口規(guī)模在急劇擴大，很多已形成港城[1-3]，如天津港、曹妃甸港等。而作為連接港口碼頭、物流中心、后方堆場、港外集疏運道路等的港口道路交通系統(tǒng)，具有不同于城市道路和一般公路的特點：其混合交通流主要由長度較長、剎車性能低于小汽車的大型集疏運貨車組成，在彎道、交叉口極易發(fā)生車輛交織、擁堵嚴重和事故頻發(fā)從而造成通行能力急劇下降的現(xiàn)象[3-4]，即使有信號控制的交叉口改善也有限。而這一現(xiàn)象在類似城市上下班交通流潮汐的集疏運高峰期愈加嚴重[2-3]，排隊較長通行能力下降，網絡可靠性低，司機等客戶廣義費用(時間、油耗等)過高，碼頭正常作業(yè)無法得到可靠保證。造成這一現(xiàn)象的原因之一是現(xiàn)有港口道路交叉口設計依據一般道路設計規(guī)范，無論是參照以客流為主的城市道路規(guī)范還是以客貨混行的公路規(guī)范，設計的交叉口供給均與實際需求有一定的偏差，使得道路無法達到原設計目標。如何在現(xiàn)有道路設計規(guī)范基礎上，結合港口道路交通流特點，對交叉口設計進行參數(shù)優(yōu)化，從而達到預定目標，提高港口道路通行能力，已經成為迫切需要解決的技術問題。

理論研究分4方面：(1)傳統(tǒng)港口道路交叉口研究。雖然客貨混合交通流交叉口設計研究的文獻較多[3-4]，但較少涉及到以大型貨車為研究對象的港口道路交通，僅有對以貨車為主的交叉口偏重于采用調查統(tǒng)計的一些影響因素分析，或考慮到駕駛行為模型的交叉口沖突綜合評價研究。(2)采用元胞自動機(cellular automaton,CA)的交叉口優(yōu)化設計方法。隨著近年來能將時間、空間和變量均離散化的CA模型研究的深入[5-10]，該方法在交叉口方面得到了應用[4,7-10]。這些研究涉及到交通工具的多樣性、交通流沖突等具體特性，但面向的是城市道路或一般公路，不是以大貨車為主的港口交叉口為研究對象。(3)港口道路交叉口CA模型僅有韓小濤等的研究[3]，在模型中引入車型參數(shù)控制因素，以車輛間沖突制動距離為評價指標，對大型車輛彎道行駛軌跡及產生的沖突進行安全性評價，為港口道路交叉口研究提供基礎。但其面向的是交叉口沖突綜合評價，不涉及設計參數(shù)的優(yōu)化；CA模型中沒有針對交叉口實際，分若干子區(qū)域分別建立詳細的動態(tài)演化規(guī)則。(4)現(xiàn)交叉口的CA模型研究中，將占據元胞數(shù)量是小汽車2倍的大貨車看作一個主體，按同一規(guī)則進行演化。實際上大貨車在動態(tài)演化時，不僅體現(xiàn)在制動上，還主要體現(xiàn)在長度方面，特別在換道和轉彎時，同一時刻車輛前后部分在空間上的進化方向可能是不同的，而細致地映射出其前后兩部分不同的動態(tài)進化是建立大貨車CA模型的基本要求。基于此，本文在交通流對稱型雙車道(symmetric two-lane Nagel-Schreckenberg，STNS)CA模型等研究的基礎上，建立一個細分為若干區(qū)段以大貨車為主混合交通流的港口交叉口CA模型,其中大貨車在換道和轉彎(含調頭)時分前后兩部分分別演化，從交通組織和渠化設計方面分別進行方案構思，對集疏運高峰期交通流的非線性行為進行仿真計算，為港口道路交叉口優(yōu)化設計提供參考。

1　研究對象及CA模型

研究對象為如圖1 所示的一個以貨運為主的港區(qū)交叉口及與其相連的道路部分。東西和南北均雙向六車道，每個方向進口道路長度為L，車道寬度為W。在鄰交叉口處，當原車道數(shù)無法保證車輛安全順暢通過交叉口時，可拓寬已有道路增加進口車道數(shù)即增加道路寬帶漸變段，如圖1中東西向。考慮到港口道路實際——行人稀少均不設置非機動車道，也沒有該設計問題；機動車以大貨車為主，小汽車、通勤車輛等為輔，本研究簡化為大貨車和小汽車兩種車型的混合交通流，交叉口實行信號控制。

圖1　港區(qū)交叉口研究對象Fig.1　Study object of intersection in port district

圖1所示的研究對象CA模型以改進的STNS模型為基礎建立，考慮到交叉口大型車輛沖突的復雜性和非線性，本研究分若干區(qū)段。

1.1交叉口停車線前路段模型

1.1.1一般道路的演化規(guī)則

道路按車道長度所占據的元胞數(shù)進行劃分，每一個元胞或空或被速度為v的車輛占據，v=0,1,2,…,vmax等整數(shù)值，其中vmax是車輛所允許的最大速度,vmax-car為小汽車,vmax-truck為大貨車，后同。x(i,k)，v(i,k) 與loc(i,k)分別為車輛i在k時位置、速度和車頭位置，d(i,k)為車輛i在k時與第i+1車間空的元胞數(shù)。d(i,k)front、d(i,k)back分別為主線第i車與旁車道上的前、后車間的空元胞數(shù)；dsafe、dr-safe和dv-safe分別為相同方向、相對方向和垂直方向車輛間確保不會發(fā)生撞車的安全距離；隨機慢化概率p的取值范圍為0～1。

本研究取3 m為一個元胞，主要依據為：(1)小汽車車長為4～6 m，港口大貨車為10～12 m，即車輛占據的元胞數(shù)l為lcar=2，ltruck= 4，同時有d(i,k) =x(i+1,k)-x(i,k)-l。(2)按照該元胞長度，車輛加速度a=1(元胞數(shù))對應為速度每秒增加10.8 km/h，符合本研究對象實際。(3)不同車型的安全間距要求，以及仿真模型對元胞長度的約束不能太小等。一般演化規(guī)則為：

(1)加速：v(i,k+1)=min[v(i,k)+1,vmax],表明駕駛員期望以最大速度在道路上行駛。

(2)減速:v(i,k+1)=min[v(i,k),d(i,k)-dsafe],即駕駛員為避免和前車發(fā)生碰撞并保持安全車距而采取的減速措施。

(3)以概率p隨機慢化：v(i,k+1)=max[v(i,k) -1,0],反映由各種不確定因素造成的車輛減速。

(4)運動：x(i,k+1)=x(i,k)+v(i,k+1)； 車輛按照調整后的速度向前行駛，進入下一仿真步。

(5)一般換道規(guī)則。一些駕駛員選擇換道，換道概率為pchang1，滿足下列條件：d(i,k)d(i,k),d(i,k)back>v(i,k)+dsafe(表示旁車道上的駕駛條件比本車道好)；rand()

具體換道大貨車如引言所述，車分前后兩部分，采用兩步換道法，如圖2所示，第一步前1/2車身換道完成，第二步全部換道完成。小汽車為一步換道法，類似大貨車前半部分的換道。

圖2　大貨車換道規(guī)則Fig.2　Lane-changing rules for large truck

(6)強制換道規(guī)則：部分車輛在到達禁止變換車道線前依然無法滿足換道的安全條件，車輛強制換道，即滿足d(i,k)front>1和d(i,k)back>1條件即換道，否則減速等待。

1.1.2道路寬度漸變段換道規(guī)則

若交叉口設置寬度漸變段，對需進入展寬路段車輛在經過展寬漸變位置roadlen01后進行換道，具體規(guī)則如圖3和圖4所示?？紤]到車輛在位置roadlen01處若從Lane 1換到Lane 0，所走線路及一般設計均為圖所示的斜形，本研究對Lane 0開始位置采用半個元胞的形式。

圖3　小汽車換道進入右展寬路段規(guī)則Fig.3　Lane-changing rules for car into right broadened lane

圖4　大貨車換道進入右展寬路段規(guī)則Fig.4　Lane-changing rules for large truck into right broadened lane

(1)對產生的隨機數(shù)，若rand()>=pright,該車標記為直行車輛，該標記車輛沿Lane 1車道行駛，方向不變，速度v(i,k+1)=min{min[v(i,k),d(i,k) -dsafe],vmax}；否則v(i,k+1)=min[v(i,k),roadlen01-loc(i,k)]。 其中pright為右轉車輛概率。

(2)若rand()

(3)對小汽車，在車輛尾部過展寬漸變位置roadlen01后，若相鄰新增車道位置狀態(tài)為空(元胞狀態(tài)為vmax+1)且滿足小汽車安全條件，即d(i,k)front>dsafe(dsafe-car=1)，標記車輛按照圖3(圖中顯示為最早換道，后同)所示的方式一步換道；否則減速前行尋找機會盡早換道，規(guī)則同1.1.1中(5)；若到禁止變換車道線前依然無法換道，則按照1.1.1中(6)強制規(guī)則換道。

(4)對大貨車，在車輛3/4部分過展寬漸變位置roadlen01后:①若相鄰新增車道位置狀態(tài)為空(元胞狀態(tài)為vmax+1)且滿足大貨車安全條件，即d(i,k)front>dsafe(dsafe-truck=2)，標記車輛按圖4所示的方式3步換道：第1步前1/2車身換至Lane 0車道，后1/2車身仍留在原車道，速度v(i,k+1)=min[v(i,k),vmax2]，否則v(i,k+1)=min[v(i,k),roadlen01-loc(i,k)]； 第2步，車身前后兩部分分別在各自車道向前一個元胞；第3步，整個車身長全部換至Lane 0車道，v(i,k+1)=min{min[v(i,k),d(i,k) -dsafe-truck],vmax2}，其中專用右轉轉彎車道允許車輛行駛的最大速度降低，為vmax2。②否則前行尋找機會最早換道，規(guī)則同1.1.1中(5)。③若到禁止變換車道線前依然無法換道，則按照1.1.1中(6)強制規(guī)則換道。

車輛進入左邊展寬路段(若有)規(guī)則同上。

1.1.3停車線前道路演化規(guī)則

同1.1.1但禁止換道，車輛到達交叉口stop-line處時作出是否繼續(xù)行駛依據信號燈判斷，即x(i,k)+v(i,k+1) >stop-lineandx(i,k) <= stop-line：

(1)綠燈時，v(i,k+1)=min[v(i,k),d(i,k)front- dsafe]；否則停車等待，v(i,k+1)=min[v(i,k),stop- line-loc(i ,k)]。 (2)紅燈時，v(i,k+1)=min[v(i,k),stop-line- loc(i,k)]。

1.1.4車輛離開交叉口內部區(qū)段后運行規(guī)則

同1.1.1中(1)～(5)，對設有寬帶漸變段的交叉口，此時最右邊車道(寬帶漸變段)車輛需要在寬帶漸變段結束前換入正常行駛車道，規(guī)則同1.1.1中(5)，若在結束時依然無法換入正常行駛車道，則強制換道，規(guī)則同1.1.1中(6)。

1.2交叉口內部模型

1.2.1信號燈控制規(guī)則

交叉口實行四相位的信號控制方案，按照東西直行、東西左拐、南北直行、南北左拐的順序依據各自計算分配的綠燈時間進行，右拐車輛不受限制，具體配時方案優(yōu)化確定。

1.2.2車輛直行規(guī)則

當信號燈為綠燈時，該方向車輛按照1.1.1中(1)～(4)的規(guī)則進行演化，禁止換道。

1.2.3車輛左轉規(guī)則

(1)小汽車左轉規(guī)則：當左轉信號燈變綠，小汽車越過停車線后，依據安全條件換道左轉，如圖5所示。其中加粗線為道路中間線，后同。

圖5　小汽車左轉規(guī)則Fig.5　Left turn rules for car

① 1→2。若位置2為空且安全條件滿足d(i,k)front>dr-safe,d(i,k)back≥0時，車輛按照1.1.1中(5)的規(guī)則一步換到2，k+1時速度v(i,k+1)= v(i,k)； 否則前行尋找機會盡早換道。若到臨中間線后依然無法換道，則在原車道停車等待v(i,k+1) =0，尋找滿足強制換道規(guī)則狀態(tài)，規(guī)則同1.1.1中(6)。2→3同1→2，依據條件判斷盡早換道或直行。

② 3→4。若目標位置4為空且安全條件滿足d(i,k)front>dsafe,d(i,k)back≥0和位置4垂直方向來車安全間距要求d(i,k)vertical≥dv-safe滿足時，車輛經過90°轉彎最終轉彎至與原左轉車道垂直交叉的最內側車道上，即位置4，v(i,k+1)=v(i,k)。

③ 4→5。車輛按照1.1.1規(guī)則和位置5垂直方向來車安全間距要求d(i,k)vertical≥dv-safe滿足時，車輛向前動態(tài)演化，否則停車。

(2)大貨車左轉規(guī)則，如圖6所示。

圖6　大貨車左轉規(guī)則Fig.6　Left turn rules for large truck

①1→2。若位置2為空且安全條件滿足d(i,k)front>dr-safe,d(i,k)back≥0時，車輛按類似圖2所示的方式一步換到位置2(前1/2車身換至相鄰的左車道，剩余1/2仍留在原車道)，k+1時v(i,k+1)=v(i,k)； 否則前行尋找機會盡早換道。若到臨中間線后依然無法換道，則在原車道停車等待v(i,k+1)=0，尋找滿足強制換道規(guī)則狀態(tài)，規(guī)則同1.1.1中(6)。2→3，同1→2，依據條件判斷盡早換道或直行。

② 3→4。若目標位置4為空且安全條件滿足d(i,k)front>dsafe,d(i,k)back≥0和位置4垂直方向來車安全間距滿足即d(i,k)vertical≥dv-safe時，則前1/2車身換至相鄰的對向左轉車道上，剩余1/2車身仍停留在原車道上，v(i,k+1)=v(i,k)。

③ 4→5。若目標位置5為空且安全條件滿足d(i,k)front>dsafe,d(i,k)back>dsafe和d(i,k)vertical≥dv-safe時，前1/2車身經過90°轉彎至與原左轉車道垂直交叉的最內側車道上，即位置5，v(i,k+1)= v(i,k)。

④5→6。按1.1.1規(guī)則和位置6垂直方向來車安全間距要求，即滿足d(i,k)vertical≥dv-safe時，車輛向前動態(tài)演化，否則停車。

1.2.4車輛調頭規(guī)則

(1)小汽車調頭規(guī)則。當左轉信號燈變綠、小汽車越過停車線后，依據同1.2.3中小汽車左轉滿足的安全規(guī)則，參照圖7所示1→2，2→3調頭，其中調頭時占據所換方向1～2個車道。

圖7　小汽車調頭規(guī)則Fig.7　Turning around rules for car

(2)大貨車調頭規(guī)則。依據同1.2.3中大貨車左轉滿足的安全規(guī)則，參照圖8所示1→2,2→3,3→4,4→5調頭，其中每一步均分為車前和車后兩部分演化；調頭時占據所換方向3～4個車道。

圖8　大貨車調頭規(guī)則Fig.8　Turning around rules for large truck

1.2.5車輛右轉彎規(guī)則

(1)小汽車右轉彎規(guī)則。如圖9所示，小汽車越過停車線后，通過1→2,2→3步進行演化。其中轉彎半徑較小時1→2只一次，較大時多次；安全條件同1.1.2規(guī)則，但拐入垂直車道時，還需滿足d(i,k)vertical≥dv-safe?？紤]到右轉道路設計為圓弧形，呈現(xiàn)出圖所示的半個元胞情況，不足半個的在規(guī)則演化中不予體現(xiàn)，大貨車同。

圖9　小汽車右轉規(guī)則Fig.9　Right turn rules for car

(2)大貨車右轉規(guī)則。當轉彎半徑較小時，如圖10所示1→2,2→3,3→4,4→5演化。安全條件同1.1.2規(guī)則，但進入垂直車道，還需滿足d(i,k)vertical≥dv-safe；每一步均分為前1/2車身和后1/2車身兩部分分別演化。由于車長轉彎半徑較小，車輛需占據兩個垂直車道才能右轉。

圖10　轉彎半徑小時大貨車右轉規(guī)則Fig.10　Right turn rules for large truck when turning radius is small

當轉彎半徑較大時，如圖11所示1→2,2→3,3→4,4→5,5→6步進行演化，其中1→2,2→3依據不同轉彎半徑步數(shù)不同。由于轉彎半徑較大，大貨車可類似小汽車只需占據一個垂直車道就直接實現(xiàn)右轉。

圖11　轉彎半徑大時大貨車右轉規(guī)則Fig.11　Right turn rules for large truck when turning radius is large

1.2.6車輛沖突運行規(guī)則

本模型加入了車輛演化過程中相同方向、相對方向和垂直方向間安全距離閾值dsafe,dr-safe和dv-safe，確保不會發(fā)生撞車；同時實行四相位信號控制，確保交織時最大限度地避免車輛沖突。

當兩輛車間均滿足按照距離要求時，均按照自己的規(guī)則進行演化；當出現(xiàn)d(i,k)front=dr-safe或d(i,k)vertical=dv-safe時，出現(xiàn)可能的沖突，本研究參照基本交通規(guī)則進行演化：左轉、右轉車輛讓直行，調頭車輛讓直行。

1.3邊界條件

開放邊界條件，具體為：

(1)入口邊界。各進口車道交通量分時間段按一定均值的泊松分布到達，其中小汽車、大貨車各占比例為p2,1-p2。設每小時每進口道其中一條車道上游進車carsum0,則該車道進車概率為p1=carsum0/3 600。每仿真步更新結束后，隨機產生的概率rand1()≥p1時進口處不產生車輛；否則產生一輛車。對再隨機產生的概率rand2()

(2)出口邊界。若頭車位置xlead>Lmax(道路總長度)，車輛駛出研究對象。

2　應用仿真試驗分析

2.1試驗條件和信號配時優(yōu)化

采用1所建立的CA模型來具體表述如圖1所示研究對象——天津港北疆港區(qū)某一交叉口的交通流過程。該交叉口位于前方碼頭和后方堆場、保稅物流園區(qū)等的中間位置，在集疏運高峰時段擁堵嚴重?，F(xiàn)狀如圖1所示，現(xiàn)其中所有方向均沒有展寬路段現(xiàn)，轉彎半徑為18 m，信號控制。受地形限制各方向道路無法擴建，但可對該交叉口進行適當展寬改建，以適應在集疏運高峰期大型貨車運輸和提高通行能力的要求。

CA模型中進口道路長度均為L=200，道路寬度W=4/3；大貨車最大速度在進口道和出口道vmax=5，即50 km/h，右轉vmax1=3，即30 km/ h，左轉vmax2=2即20 km/h；dsafe，dr-safe和dv-safe小汽車分別為2，3和1，大貨車分別為3，4和2?？紤]到本問題主要是解決集疏運高峰期的交通擁堵，以該時間段調查預測的交通量作為進口流量，確定出1，3方向進口道來車carsum=3 600 veh/h，2，4方向carsum=3 200 veh/h，小汽車占比p2=20%，大貨車80%；進口道2-4方向含調頭左轉、直行、右轉車輛所占比例分別為30%，40%，30%，進口道1-3方向左轉、直行、右轉車輛所占比例分別為25%，50%，25%。仿真時長7 200 s，步長1 s，為防止非穩(wěn)態(tài)因素干擾，舍棄每次試驗前3 600個時間步，即為3 600步后的試驗分析。

對仿真試驗時交叉口信號配時問題，本交叉口由于集疏運高峰期時間段處于飽和交通狀態(tài)且兩個方向交通需求差別不大，依據“不同交通流狀態(tài)應采用不同信號控制策略方式，飽和狀態(tài)下宜采用定時控制方式”[11-14]，本研究仿真試驗采用定時控制方式，且考慮到仿真的復雜性和時間長的特點，不宜采用如遺傳、多目標規(guī)劃等方式。針對試驗中的每一個方案，在仿真前采用TRRL(Webster法)、ARRB(Australian Road Research Bureau)和沖突點法，進行各信號配時方案的計算比較，在此基礎上分別進行仿真，依據效果選出最佳配時方案。其中維持現(xiàn)狀方案的計算和仿真結果見表1所示。綠燈時間按東西直行、東西左拐、南北直行、南北左拐的順序列出?？梢钥闯觯?1)TRRL(Webster法)作為各定時信號配時方法中的最基礎方法，由于沒有改進使其控制效果最差。(2)無論何種信號配時方案，信控周期均比一般城市道路交叉口信控周期75～150 s要長，這是由于大貨車比例高，交通需求大，延長信控周期時間是提高交叉口通行能力的必然選擇。(3)在維持現(xiàn)狀方案中，ARRB方法較佳。而在其他設計方案中，均按照本方法予以確定。

考慮問題的復雜性和設計時先后順序，研究按交通組織設計和渠化設計的順序分別進行。

2.2交通組織設計參數(shù)優(yōu)化分析

進口道1-3方向車道現(xiàn)出現(xiàn)大排隊嚴重，而進口道2-4方向相對較輕。從各方向進口流量來看,2-4方向左、直行、右車輛所占比例分別為30%，40%，30%，而具體三車道分別按左轉、直行、右轉設置，符合交通需求實際，不再需要優(yōu)化。而1-3 方向交通需求各方向比例分別為25%，50%，25%，車道現(xiàn)設置分別為左轉、直行、直右，直右車道兩個方向車流量交織，造成排隊嚴重問題。本研究就針對1-3方向進行交通組織設計，具體通過將該進口道的中心線右移，增加進口車道數(shù)量的方式將直右混行車道中右轉車輛分離出來。右轉車道展寬段長度Ls分別采用0(維持現(xiàn)狀不展寬)，30，36，42，48，54，60 m共7個方案進行仿真試驗，其中展寬時道路漸變段長度采用固定值La=10即30 m，轉彎半徑48 m。

表1　各信號配時方案和仿真結果

圖12為道路不展寬和展寬后(僅顯示展寬長度為30,36,54 m)進口道1原直右混行車道的時空斑圖?？梢钥闯觯?1)拓寬前直右車道在未進入交叉口內部時由于信號燈的控制產生車輛排隊現(xiàn)象，車流速度變慢，密度增加，排隊長度隨時間的增長向上游不斷延伸；當信號燈變?yōu)榫G燈后，車輛啟動駛入交叉口內部，排隊現(xiàn)象有所緩解但仍無法消散，出現(xiàn)二次排隊現(xiàn)象，擁堵程度不斷加重。(2)拓寬后直右混行車道上的車輛在未進入交叉口時呈自由流狀態(tài)，車流暢行；當?shù)竭_車道寬度漸變段時，由于右轉車輛與直行車輛的分離，車輛在臨交叉口時仍會產生不同程度的排隊現(xiàn)象，但隨交叉口信號燈變?yōu)榫G燈，經過一段時間的放行，排隊現(xiàn)象逐漸消散；當車輛駛離交叉口內部到達道路寬度漸變時，相鄰車道的大量車輛匯入該車道，使得車流密度瞬間增加，車流移動緩慢；經過一段時間的加速，車流速度逐漸增加，道路重新恢復至自由流狀態(tài)。(3)這種變化針對不同的展寬長度方案效果不同，Ls取36 m時效果最佳。

圖12　展寬進口道前后原直右混行車道時空演化圖Fig.12　Space-time evolution diagrams of straight-right mixed lane before and after broadening entrance lane

這一現(xiàn)象從不同展寬長度下基本圖比較(見圖13，僅顯示部分)和交叉口通行能力比較(見圖14)中得到進一步證實。該交叉口流量上升和下降的分界點-臨界密度，展寬后比展寬前得到提高；不同的展寬長度，交叉口的臨界密度、實際通行能力也不同，在本案例中設置展寬路段，道路通行能力隨著展寬長度的增加，臨界密度、實際通行能力呈現(xiàn)先增后減的現(xiàn)象，展寬長度在Ls=36 m時取得最大值。這是由于展寬車道的設置，轉彎車輛提前與直行車流分離，使得轉彎車輛縮短通過交叉口所用時間，減少與交叉口內其他方向車流的干擾沖突，從而使得交叉口實際通行能力和安全性大大提高。當展寬段長度超過Ls=36 m后，由于展寬車道允許車輛行駛的最大速度較低，使得車輛通過交叉口的時間增加，實際通行能力反而下降，因此拓寬進口車道并選用合理的展寬段長度是提高類似本交叉口通行能力的首要步驟。

圖13　不同展寬長度交叉口流量-密度圖Fig.13　Flux-density curves of intersection with different broadening lengths

圖14　不同展寬段長度交叉口實際通行能力比較Fig.14　Comparison of actual capacities for intersection with different broadening lengths

2.3渠化設計參數(shù)優(yōu)化分析

在2.2優(yōu)化確定展寬段長度取36 m基礎上，對轉彎半徑R分別取6,10,12,14,16,18,20 m共7個方案進行仿真試驗，對應的實際值分別為18,30,36,42,48,54,60 m。

圖15　不同轉彎半徑下車道時空斑點圖Fig.15　Space-time speckle diagrams of lane with different turning radii

圖15為進口道2右轉車道轉彎半徑R分別取18,30,48 m和60 m的時空斑圖。從圖中可以看出：(1)專用右轉道路上行駛車輛在一個信號周期內始終具有通行權，車輛在與相交叉方向直行車輛在實現(xiàn)交匯的過程中，隨著轉彎半徑的增大，右轉車道均產生不同程度的擁堵現(xiàn)象，隨時間推移排隊長度逐漸增加，且向上游方向傳播。(2)對比4個小圖可以看出，轉彎半徑在R取18，30 m時較R=48 m，右轉車道排隊更為嚴重。這是由于車輛在與相交叉方向直行車輛在實現(xiàn)交匯的過程中，隨著轉彎半徑的增大，沖突點也在逐漸外移，沖突范圍擴大并分散，車輛側面沖突間嚴重程度在逐漸減小，右轉車輛轉彎更易；但到達48 m后，由于轉彎半徑太大，車輛行駛距離增加，而擴大轉彎半徑并沒有從根本上消除沖突，只是將沖突點轉移，因此車輛實現(xiàn)轉彎時間延長，交叉口實際通行能力不再提高，反而降低。

圖16為不同轉彎半徑下基本圖比較(僅顯示部分)，顯然流量上升和下降的分界點——臨界密度剛開始隨著轉彎半徑的增加在增加，但這一趨勢在轉彎半徑增大到48 m后下降，具體可從圖17的交叉口實際通行能力比較圖中可以看出：在轉彎半徑變大過程中，交叉口的實際通行能力從7 416 veh/h上升至7 906 veh/h，之后逐漸降至7 377 veh/h并在其上下波動保持穩(wěn)定。這是由于增大轉彎半徑可以使得車輛特別是大貨車提前轉彎便于右拐，提高了交叉口的實際通行能力；但當轉彎半徑過大時，由于停車線后移過多，增加了車輛通過交叉口的距離和時間，交叉口實際通行能力隨轉彎半徑的增大反而降低，依然無法緩解交通擁堵現(xiàn)象。因此合理的轉彎半徑是交叉口優(yōu)化設計的關鍵內容之一。

圖16　不同轉彎半徑下交叉口平均流量-密度圖Fig.16　Flux-density curves of intersection with different turning radii

圖17　不同轉彎半徑下實際通行能力比較圖Fig.17　Comparison of actual capacities for intersection with different turning radii

3　結論

提出并建立港口交叉口混合交通流CA模型，通過仿真試驗對交叉口展寬、轉彎半徑參數(shù)進行優(yōu)化分析，以期為類似本研究對象的以大貨車為主的道路交叉口優(yōu)化設計提供基礎模型和工程支持。本研究僅是初步研究，在模型建立方面需要對元胞劃分、沖突點分析等規(guī)則進一步細化；在參數(shù)優(yōu)化方面尚需進行多參數(shù)同時變動的不同方案進行比較分析；在管控方面尚需從細化成本算法角度，給交叉口設計信號配時優(yōu)化提出具體指導，使之成為可推廣的方法。

[1]ANOR N,AHMAD Z,ABDULLAH J,et al.Road Network System in Port Klang,Malaysia and Impacts to Travel Patterns[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2012,35:629- 636.

[2]YANG Z Z,CHEN G,MOODIE D R.Modeling Road Traffic Demand of Container Consolidation in a Chinese Port Terminal[J].Journal of Transportation Engineering,2010,136(10):881-886.

[3]韓小濤.基于交通沖突技術的港區(qū)平面交叉口安全性評價方法[D].天津：天津大學,2012.

HAN Xiao-tao.Safety Evaluation of Intersection in Port Based on Traffic Conflict Techniques[D].Tianjin:Tianjin University,2012.

[4]陽思,馬壽鋒,鐘石泉.基于元胞自動機的拖掛車彎道轉彎模型及仿真[J].交通信息與安全,2011,29(4):33-39.

YANG Si,MA Shou-feng,ZHONG Shi-quan.Turning Modeling and Simulation of Trailer Based on Cellular Automaton[J].Journal of Traffic Information and Safety,2011,29(4):33-39.

[5]南天偉，毛保華，陳志杰,等.基于元胞自動機的城市混合非機動車流特性模擬研究[J].公路交通科技,2014,31(1):104-109.

NAN Tian-wei,MAO Bao-hua,CHEN Zhi-jie,et al.Urban Mixed Non-motor Vehicle Flow Character Simulation Based on Cellular Automata[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development,2014,31(1):104-109.

[6]龐明寶，楊敏，張莎莎.高速公路協(xié)調控制信號施加策略研究[J].公路交通科技,2014,31(1):131-138.

PANG Ming-bao,YANG Min,ZHANG Sha-sha.Strategies of Inputting Coordinated Control Signal for Freeway[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development,2014,31(1):131-138.

[7]劉應東,?；菝?王建強.短連線信號交叉口的元胞自動機模型[J].公路交通科技,2015,32(2):140-146,153.

LIU Ying-dong,NIU Hui-min,WANG Jian-qiang.Cellular Automata Model of Short-link Grouped Intersections[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development,2015,32(2):140-146,153.

[8]陳軍華,張星臣,趙凜,等.基于元胞自動機的交叉口仿真平臺研究[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2009,9(1):68-73.

CHEN Jun-hua,ZHANG Xing-chen,ZHAO Lin,et al.Simulation Platform for Non-signalized Intersection Based on Cellular Automaton[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology,2009,9(1):68-73.

[9]CHAI C,YONG Y D.Micro-simulation of Vehicle Conflicts Involving Right-turn Vehicles at Signalized Intersections Based on Cellular Automata[J].Accident Analysis &Prevention,2014,63(1):94-103.

[10]DEO P,RUSKIN H J.Urban Signalised Intersections:Impact of Vehicle Heterogeneity and Driver Type on Cross-traffic Manoeuvres[J].Physica A:Statistical Mechanics and Its Applications,2014,405:140-150.

[11]YAN C W,JIANG H,XIE S Y.Capacity Optimization of an Isolated Intersection under the Phase Swap Sorting Strategy[J].Transportation Research Part B:Methodological,2014,60(1):85-106.

[12]LI Z F,ELEFTERIADOU L,RANKA S.Signal Control Optimization for Automated Vehicles at Isolated Signalized Intersections[J].Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2014,49(49):1-18.

[13]盧凱.不同交通流狀況下的交叉口信號控制策略[J].公路交通科技,2006,23(4):128-131,142.

LU Kai.Signal Control Strategies for Intersection under Different Traffic Flow[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development,2006,23(4):128-131,142.

[14]何兆成,招玉華,趙建明,等.基于狀態(tài)判別的單點交叉口信號配時優(yōu)化方法[J].公路交通科技,2010,27(7):100-104.

HE Zhao-cheng,ZHAO Yu-hua,ZHAO Jian-ming,et al.A Signal Timing Optimization Method for Isolated Intersection Based on Traffic Status Identification[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development,2010,27(7):100-104.

Optimization of Design Parameters for Intersection of Port Road Based on CAM

PANG Ming-bao,WU Shu-xiang,CAI Zhang-hui

(School of Civil Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China)

The optimization of design parameters for mainly large truck oriented intersection of road traffic system in port based on CAM is studied.Based on symmetric two-lane Nagel-Schreckenberg (STNS) model,a cellular automaton model of intersection for large trucks with mixed traffic flow in port district is established,where large truck is divided into 2 parts for evolution respectively when it changes lane and turns.From the aspects of traffic organization and channelization,the possible design schemes are conceived.The nonlinear behavior of traffic flow in peak period of port cargo’s collecting and distributing is analyzed and the indices are computed via the simulation experiment,and the optimized values of design parameters are obtained.The result shows that whether to broaden the entrance lane or not,the reasonable length,and the turning radius,can be determined by establishing the proposed CAM according to the actual traffic demand for mainly large truck oriented intersection,thus the traffic jam phenomena can be suppressed and the goal of improving road capacity can be realized.

traffic engineering;intersection;cellular automaton model (CAM);optimization of design parameter;large truck;road traffic system in port

2015-03-07

天津市科技支撐計劃重點項目(12ZCZDSF0 0300)；河北省自然科學基金項目(E2015202266)

龐明寶(1966-),男,河南西峽人,博士,教授.(pmbpgy@sina.com)

10.3969/j.issn.1002-0268.2016.01.016

U491.2+33

A

1002-0268(2016)01-0103-09