車路協(xié)同下基于速度引導(dǎo)的雙周期干道綠波協(xié)調(diào)控制方法

荊彬彬　盧凱,2?　鄢小文　吳煥　徐建閩,2

(1. 華南理工大學(xué) 土木與交通學(xué)院，廣東 廣州 510640；2. 東南大學(xué) 現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210096)

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車路協(xié)同下基于速度引導(dǎo)的雙周期干道綠波協(xié)調(diào)控制方法

荊彬彬1盧凱1,2?鄢小文1吳煥1徐建閩1,2

(1. 華南理工大學(xué) 土木與交通學(xué)院，廣東 廣州 510640；2. 東南大學(xué) 現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210096)

針對傳統(tǒng)雙周期干道綠波協(xié)調(diào)控制方法的不足，建立了一種新的雙周期干道綠波協(xié)調(diào)控制模型，利用車路協(xié)同環(huán)境下車-車、車-路實時雙向通信的特點，提出了一種基于加減速引導(dǎo)的雙周期干道綠波協(xié)調(diào)控制方法，并結(jié)合算例對比分析了加減速引導(dǎo)前后車輛的通行效果。仿真結(jié)果表明：加速引導(dǎo)策略能夠有效降低車輛的平均行程時間、平均延誤時間與平均停車次數(shù)；減速引導(dǎo)策略則能夠在保證平均行程時間與平均延誤時間不增加的前提下，有效降低車輛的平均停車次數(shù).

交通控制；車路協(xié)同；車速引導(dǎo)；雙周期；綠波協(xié)調(diào)

干道綠波協(xié)調(diào)控制作為現(xiàn)代交通管理控制的重要手段，對于提高干道通行效率具有重要意義.在線控系統(tǒng)中，干道上各交叉口的信號周期通常相等，如果干道上某個交叉口的流量比較小，其所需周期時長接近公共周期的一半，則可以將公共周期的一半作為該交叉口的實際信號周期，從而形成雙周期綠波協(xié)調(diào)控制[1].目前對于雙周期綠波協(xié)調(diào)控制通常借鑒傳統(tǒng)的干道綠波協(xié)調(diào)控制方法，如圖解法[1- 2]、數(shù)解法[3- 4]、模型法[5- 7].然而利用上述傳統(tǒng)方法得到的雙周期綠波方案通常存在以下問題：①車輛由雙周期交叉口按綠波帶速行駛至公共周期交叉口時，會周期性出現(xiàn)“不阻滯-阻滯-不阻滯-阻滯”的情況；②車輛由公共周期交叉口按綠波帶速行駛至雙周期交叉口時，車隊常被截斷成兩部分，破壞了綠波效果.

近年來，隨著無線通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，車路協(xié)同系統(tǒng)受到廣泛關(guān)注，成為智能交通系統(tǒng)的重要發(fā)展方向.利用車路協(xié)同環(huán)境下車輛與信號機之間可實時雙向通信的特點，根據(jù)車輛當(dāng)前的運動狀態(tài)信息(如速度、位置等)以及信號機當(dāng)前運行狀況，實時引導(dǎo)車輛加速或減速，從而主動調(diào)整車輛行駛時間，為解決采用傳統(tǒng)方法獲取雙周期綠波協(xié)調(diào)控制方案所存在的不足提供了新的技術(shù)理念與手段.Abu-Lebdeh等[8- 9]將行駛車速作為決策變量植入信號優(yōu)化問題中，以車速、綠信比、相位差作為決策變量，建立了動態(tài)車速控制模型，并將該模型應(yīng)用于路網(wǎng)協(xié)調(diào)控制中.Yang等[10]構(gòu)建了車路協(xié)同系統(tǒng)的仿真應(yīng)用體系架構(gòu)，并利用VISSIM驗證了速度引導(dǎo)策略的有效性.Niu等[11]利用車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時獲取車輛狀態(tài)、交通信號等信息，提出了“綠波速度引導(dǎo)”和“節(jié)能駕駛速度引導(dǎo)”兩種動態(tài)速度引導(dǎo)策略.Yang等[12]提出了一種基于速度引導(dǎo)的干道交叉口信號控制方法，通過引導(dǎo)車輛加減速避免停車，從而降低了車輛的行程時間.Cai等[13]提出了一種基于速度引導(dǎo)與車路信息交互的無信號交叉口控制方法，以延誤與停車最小作為優(yōu)化目標(biāo)，對引導(dǎo)車速進(jìn)行優(yōu)化控制.張存保等[14]利用車路協(xié)同技術(shù)可全面獲取車輛運動狀態(tài)信息的特點，以交叉口延誤時間和停車次數(shù)最小為目標(biāo)，建立了車路協(xié)同下的單交叉口信號控制優(yōu)化方法.馬萬經(jīng)等[15]利用車路協(xié)同環(huán)境下公交車-信號機可雙向通信的特點，以公交優(yōu)先通行及節(jié)能減排為優(yōu)化目標(biāo)，提出了公交車速與控制方案的協(xié)調(diào)優(yōu)化方法.吳偉等[16]利用車輛-信號機可雙向通信的特性，以流量與車速乘積最大為目標(biāo)，建立了基于動態(tài)車速的干道相位差模型.

以上研究多是將速度引導(dǎo)策略用于單交叉口信號控制或干道綠波協(xié)調(diào)控制中，很少考慮雙周期綠波協(xié)調(diào)控制的需求.基于此，文中將速度引導(dǎo)策略引入雙周期綠波協(xié)調(diào)控制中，提出一種基于加減速引導(dǎo)的控制策略，以克服傳統(tǒng)雙周期綠波協(xié)調(diào)控制模型方法的不足.

1　傳統(tǒng)雙周期綠波協(xié)調(diào)控制問題

圖1　傳統(tǒng)雙周期綠波協(xié)調(diào)控制問題分析

Fig.1Problem analysis for traditional double-cycle green wave coordinated control

2　傳統(tǒng)雙周期綠波協(xié)調(diào)控制模型

假定某干道上有n個信號控制交叉口，其編號分別為I1,I2,…,In.定義由交叉口I1至交叉口In為干道上行方向，由交叉口In至交叉口I1為干道下行方向.假若交叉口Ij采用雙周期，交叉口Ij+1采用公共周期，繪制其干道綠波協(xié)調(diào)控制時距圖，如圖2所示.

圖2　雙周期綠波協(xié)調(diào)控制時距圖

Fig.2Space-time diagram for double-cycle green wave coordinated control

根據(jù)圖2，可以建立如下雙周期干道綠波協(xié)調(diào)控制模型：

(1)

式中：rj(rj+1)表示交叉口Ij(Ij+1)的紅燈時間；mj,j+1表示交叉口Ij與交叉口Ij+1的相位差方程式系數(shù)，取整數(shù)值；Cj(Cj+1)表示交叉口Ij(Ij+1)的信號周期.

3　基于速度引導(dǎo)的雙周期綠波協(xié)調(diào)控制方法

為便于問題分析，做以下假設(shè)：①車路協(xié)同系統(tǒng)能夠獲取車輛狀態(tài)(位置、速度、編號等)與交通信號狀態(tài)信息(紅綠燈時間等)；②車輛能夠遵守速度引導(dǎo)策略；③不考慮行人與非機動車的干擾.

3.1干道上行方向速度引導(dǎo)方法

對于干道上行方向，車輛由交叉口Ij行駛至交叉口Ij+1時，將周期性地出現(xiàn)“不停車-停車-不停車-停車…”的現(xiàn)象，在此提出以下解決思路：將交叉口Ij周期k綠燈期間放行的車輛分成兩部分，一部分進(jìn)行加速引導(dǎo)，利用交叉口Ij+1周期l的“帶寬后富余時間”(wBj+1)，使加速車輛不停車地通過下游交叉口Ij+1；另一部分進(jìn)行減速引導(dǎo)，利用交叉口Ij+1周期l+1的“帶寬前富余時間”(wFj+1)，使減速車輛不停車地通過下游交叉口Ij+1.定義周期k的上行加速引導(dǎo)速度為va,k，上行減速引導(dǎo)速度為vd,k.上行方向速度引導(dǎo)方法如圖3所示.

圖3　干道上行方向速度引導(dǎo)示意

3.1.1干道上行加速引導(dǎo)

(1)加速引導(dǎo)速度的理論取值范圍

干道上行方向加速引導(dǎo)速度理論取值范圍分析如圖4所示.

圖4　上行加速引導(dǎo)速度理論取值范圍

Fig.4Theoretical range of accelerating speed guidance in up direction

由圖4可知，加速引導(dǎo)速度va,k的取值應(yīng)介于速度v1與速度v2之間.速度v1、v2可分別由式(2)、(3)計算得到.

(2)

(3)

綜上所述，上行加速引導(dǎo)速度Va,k的理論取值范圍為

v2≤va,k≤v1

(4)

(2)加速引導(dǎo)速度的實際取值

為獲得更大通行效益，加速引導(dǎo)速度va,k的取值原則為：對交叉口Ij周期k綠燈期間頭車進(jìn)行加速引導(dǎo)，使其行駛至下游交叉口Ij+1的時刻點與交叉口Ij周期k-1綠燈期間尾車行駛至下游交叉口Ij+1的時刻點盡量接近，爭取在交叉口Ij+1周期l中有更多的綠燈時間可以分配給加速引導(dǎo)車輛通過.va,k具體取值為

(5)

式中:vmax與vmin分別表示干道上行方向引導(dǎo)速度允許取值的上限與下限；v0表示引導(dǎo)前的上行車速，va,k=v0表示不實施速度引導(dǎo).

3.1.2干道上行減速引導(dǎo)

(1)減速引導(dǎo)速度的理論取值范圍

干道上行方向減速引導(dǎo)速度理論取值范圍分析如圖5所示.

圖5　上行減速引導(dǎo)速度理論取值范圍

Fig.5Theoreticalrangeofdeceleratingspeedguidanceinupdirection

由圖5可知，減速引導(dǎo)速度vd,k的取值應(yīng)介于速度v3與速度v4之間.速度v3、v4可分別由式(6)、(7)計算得到：

(6)

(7)

綜上所述，上行減速引導(dǎo)速度vd,k的理論取值范圍為

v4≤vd,k≤v3

(8)

(2)減速引導(dǎo)速度的實際取值

為獲得更大通行效益，減速引導(dǎo)速度vd,k的取值原則為：對于交叉口Ij周期k綠燈期間進(jìn)行減速引導(dǎo)的頭車，使其行駛至下游交叉口Ij+1的時刻點與交叉口Ij周期k+1綠燈期間頭車行駛至下游交叉口Ij+1的時刻點盡量拉開，爭取在交叉口Ij+1周期l+1中有更多的綠燈時間可以分配給減速引導(dǎo)車輛通過.vd,k具體取值為

(9)

3.2干道下行速度引導(dǎo)方法

圖6　干道下行方向速度引導(dǎo)示意

3.2.1干道下行加速引導(dǎo)

(1)加速引導(dǎo)速度的理論取值范圍

干道下行方向加速引導(dǎo)速度理論取值范圍分析如圖7所示.

圖7　下行方向引導(dǎo)速度理論取值范圍

Fig.7Theoretical range of speed guidance for vehicles in down direction

(10)

(11)

(12)

(2)加速引導(dǎo)速度的實際取值

(13)

3.2.2干道下行減速引導(dǎo)

(1)減速引導(dǎo)速度的理論取值范圍

采用SPSS16.0和Origin 9.0統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所有數(shù)值均為三次重復(fù)試驗所得數(shù)值的平均值。

(14)

(15)

(16)

(2)減速引導(dǎo)速度的實際取值

(17)

4　算例分析與仿真驗證

4.1算例設(shè)計

假設(shè)某東西向干道上的相鄰交叉口I1采用雙周期，交叉口I2采用公共周期.干道綠波帶設(shè)計速度為10m/s，上行與下行方向引導(dǎo)速度允許取值的下限與上限分別為7m/s與12.5m/s.交叉口I1與交叉口I2的信號配時參數(shù)如表1所示.

表1　信號配時參數(shù)

表2　協(xié)調(diào)控制參數(shù)

4.2仿真環(huán)境設(shè)置

4.2.1仿真平臺搭建

文中選取VISSIM5.0仿真軟件、VISSIM-COM組件以及Visual Studio2012搭建仿真平臺.在Visual Studio2012平臺中，采用C#語言利用VISSIM-COM提供的GetVehilceByNumber(ID)函數(shù)、Vehicle.get_AttValue(“l(fā)ink”)函數(shù)以及Vehicle.get_AttValue(“l(fā)inkcoord”)函數(shù)獲得車輛編號、路段編號、路段坐標(biāo)，并利用Vehicle.set_AttValue(“speed”)函數(shù)實現(xiàn)對個體車輛的加減速控制.

4.2.2評價參數(shù)采集

為對比速度引導(dǎo)前后的通行效果，仿真設(shè)置的“行程時間檢測區(qū)段”將采集10個公共信號周期的仿真數(shù)據(jù)(行程時間、延誤時間、停車次數(shù))進(jìn)行評價分析.

4.2.3引導(dǎo)速度設(shè)置

(1)算例E1：上下行方向加速引導(dǎo)速度的設(shè)置

交叉口I1在周期2、4、6、…、20綠燈期間放行的部分車輛可實施加速引導(dǎo)，各周期v1可分別計算為16.90、14.12、14.71、13.70、19.25、15.75、15.04、14.70、13.69、14.56 m/s，各周期v2則固定取值為11.25 m/s.由式(5)可知，交叉口I1在周期2、4、…、20的上行加速引導(dǎo)速度均應(yīng)取為12.5 m/s.

(2)算例E2：上下行方向減速引導(dǎo)速度的設(shè)置

交叉口I1在周期2、4、6、…、20綠燈期間放行的部分車輛可實施減速引導(dǎo)，各周期v3可分別計算為7.15、7.15、7.15、7.15、7.15、7.15、7.15、7.15、7.15、7.14 m/s，各周期v4可分別計算為6.65、6.70、6.60、6.64、6.64、6.66、6.68、6.60、6.66、6.67 m/s.由式(9)可知，交叉口I1在周期2、4、…、20的上行減速引導(dǎo)速度vd,k=v3.

4.3仿真結(jié)果分析

4.3.1算例E1

通過仿真實驗，得到上下行方向加速引導(dǎo)前后的仿真對比數(shù)據(jù)，如表3、4所示.

由表3、4可知，加速引導(dǎo)后，平均行程時間、平均延誤時間、平均停車次數(shù)均顯著減少.

4.3.2算例E2

通過仿真實驗，得到上下行方向減速引導(dǎo)前后的仿真對比數(shù)據(jù)，如表5、6所示.

表3上行加速引導(dǎo)前后的仿真結(jié)果對比

Table 3Before-and-after simulation results of acceleration guidance in up direction

階段平均行程時間/s平均延誤時間/s平均停車次數(shù)/次引導(dǎo)前117.026.40.7引導(dǎo)后93.07.90.2改進(jìn)效果20.51%70.08%71.43%

表4下行加速引導(dǎo)前后的仿真結(jié)果對比

Table 4Before-and-after simulation results of acceleration guidance in down direction

階段平均行程時間/s平均延誤時間/s平均停車次數(shù)/次引導(dǎo)前110.6018.801.00引導(dǎo)后91.205.800.31改進(jìn)效果17.54%69.15%69.00%

表5上行減速引導(dǎo)前后的仿真結(jié)果對比

Table 5Before-and-after simulation results of deceleration guidance in up direction

階段平均行程時間/s平均延誤時間/s平均停車次數(shù)/次引導(dǎo)前116.8017.60.47引導(dǎo)后115.616.500.00改進(jìn)效果1.03%6.25%100%

表6下行減速引導(dǎo)前后的仿真結(jié)果對比

Table 6Before-and-after simulation results of deceleration guidance in down direction

階段平均行程時間/s平均延誤時間/s平均停車次數(shù)/次引導(dǎo)前112.9012.800.62引導(dǎo)后112.2012.900.34改進(jìn)效果0.62%-0.78%45.16%

由表5、6可知，減速引導(dǎo)后，平均行程時間與平均延誤時間基本上保持不變，但平均停車次數(shù)顯著減少.

5　結(jié)語

文中分析了傳統(tǒng)雙周期干道綠波協(xié)調(diào)控制方法的不足，提出了一種基于加減速引導(dǎo)的雙周期綠波協(xié)調(diào)控制方法，并給出了引導(dǎo)速度的計算方法.文中方法所采用的加速引導(dǎo)策略能夠有效降低行程時間、延誤時間與停車次數(shù)，減速引導(dǎo)策略則能夠在不增加行程時間與延誤時間的前提下有效降低停車次數(shù).如何將速度引導(dǎo)融入雙周期綠波協(xié)調(diào)模型中，建立一個集成速度引導(dǎo)的協(xié)調(diào)控制模型，是車路協(xié)同環(huán)境下交通控制研究的一個新問題.

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s: Supported by the National Natural Science Foundation of China(61203164,61174184)and the Science and Technology Planning Project of Guangdong Province(2015A030401024)

Double-Cycle Arterial Green Wave Coordination Control Method Based on Speed Guidance in Vehicle Infrastructure Integration

JINGBin-bin1LUKai1,2?YANXiao-wen1WUHuan1XUJian-min1, 2

(1. School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong, China；2. Jiangsu Province Collaborative Innovation Center of Modern Urban Traffic Technologies, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China)

Aiming at the deficiency of the traditional double-cycle arterial green wave coordination control method, a new double-cycle green wave coordination control model is constructed for arterial signals. In the environment of vehicle-vehicle and vehicle-road communication, a double-cycle green wave coordination control method is proposed based on the speed guidance. Moreover, the passing effects before and after the acceleration and deceleration gui-dance are compared by cases. Simulated results shows that the acceleration guidance can effectively reduce the ave-rage travel time, delay and stops, and that the deceleration guidance can effectively reduce the average stops without increasing the average travel time and delay.

traffic control; vehicle infrastructure integration; speed guidance; double-cycle; green wave coordination

2015- 11- 12

國家自然科學(xué)基金資助項目(61203164，61174184)；廣東省科技計劃項目(2015A030401024)；廣州市南沙區(qū)科技計劃項目(2014MS11)；華南理工大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2015ZZ073)

荊彬彬(1989-)，男，博士生，主要從事交通信號控制技術(shù)研究.E-mail:jingbin19@126.com

盧凱(1979-)，男，副教授，主要從事交通控制技術(shù)研究.E-mail:kailu@scut.edu.cn

1000- 565X(2016)08- 0147- 08

U491.5+4

A

10.3969/j.issn.1000-565X.2016.08.021