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    城市道路綠波帶信號控制優(yōu)化研究

    2020-12-28 06:57:53吳剛葉婉君白鈺潔馬禎林國靖秦鐘
    中國管理信息化 2020年23期

    吳剛 葉婉君 白鈺潔 馬禎 林國靖 秦鐘

    [摘 ? ?要] 為研究城市綠波信號控制對城市道路交通情況的使用效果,根據(jù)金州大道的道路交通情況和干線協(xié)調(diào)控制理論,對金州大道進行了綠波帶信號控制優(yōu)化研究,提出了交通優(yōu)化方案,通過VISSIM建立仿真模型驗證方案的有效性,結(jié)果表明金州大道在綠波方案下相關(guān)指標(biāo)有所優(yōu)化,綠波信號控制是解決城市干道交通問題的有效措施。

    [關(guān)鍵詞] 綠波帶;干線協(xié)調(diào);VISSIM;微觀仿真

    doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 23. 073

    [中圖分類號] U491 ? ?[文獻標(biāo)識碼] ?A ? ? ?[文章編號] ?1673 - 0194(2020)23- 0174- 04

    0 ? ? ?引 ? ?言

    隨著我國社會經(jīng)濟快速發(fā)展,汽車保有率不斷提高,交通設(shè)施建設(shè)的緩慢增長無法適應(yīng)交通需求快速增加,交通擁堵問題日益嚴(yán)重[1]。為解決城市干道的交通問題,降低干線車流的行車延誤和停車次數(shù),國內(nèi)外學(xué)者提出了城市干道協(xié)調(diào)控制理論,模擬波浪效果,使干道上的車流在一定條件下一次性通過多個信號交叉口,從而降低干道車輛延誤和停車次數(shù),提高干道的通行能力。目前國內(nèi)外學(xué)者研究綠波信號控制的方法主要有最大綠波和最小延誤,兩者均是通過干線控制中的交叉口相位差從而得到綠波控制方案的最優(yōu)解[2]。文章通過研究干道協(xié)調(diào)控制理論,基于最大綠波研究方法,以金州大道為例,運用VISIIM對案例進行仿真分析,驗證綠波信號控制對解決城市道路問題的有效性。

    1 ? ? ?干線協(xié)調(diào)控制理論與方法

    城市干道是由交叉口和路段組成[3],小部分通過立交設(shè)施對交通流進行空間分離,從而提高道路通行能力,大部分通過信號控制輔以交通標(biāo)志標(biāo)線對交通流進行時間分離,從而提高道路通行能力。城市干線協(xié)調(diào)控制基本原理是將干線當(dāng)成一個整體去考慮,干線上每個交叉口當(dāng)做整體的一部分,通過對各交叉口綠燈發(fā)生時間的調(diào)整,使其與相鄰交叉口信號存在相位差,從而使車流每行至一個交叉口時,該交叉口信號周期大概率處在放行狀態(tài),降低車輛的停車次數(shù)和等待時間,使車輛形成連續(xù)的車流,提高道路通行能力[4]。

    1.1 ? 綠波帶原理

    綠波帶是交通信號控制中干線信號控制的另一種說法,從干線協(xié)調(diào)優(yōu)化后各交叉口信號配時繪制的“時間-距離”圖上看,綠燈之間的連線形成帶狀區(qū)域,其寬度表示能供給車輛通過的時間,故被稱為“綠波帶”[5]。綠波帶信號控制的最重要工作就是尋找合適的配時方案和相位差。

    目前相位差的優(yōu)化方法主要是從兩個方面進行的:一是基于最大綠波帶,二是基于最小延誤,二者是計算相位差最常用的方法。最大綠波帶法使用簡單有效,結(jié)果直觀易懂,而最小延誤法更為科學(xué),但是車輛延誤數(shù)據(jù)收集較難準(zhǔn)確獲得,計算誤差較大,因此一般使用最大綠波帶法計算相位差。

    基于最大綠波帶的綠波信號控制方案,可以通過時間—距離圖表示,如圖1所示。橫坐標(biāo)表示時間,縱坐標(biāo)表示交叉口間距,時距圖中兩條綠波帶軌跡線之間的區(qū)域為綠波帶;帶寬表示綠波通過時間,即兩條軌跡線在同一縱坐標(biāo)上的橫坐標(biāo)間隔;軌跡線的斜率為車流的通過速度[6]。在綠波信號控制下,車流按照標(biāo)定范圍的車速行駛,就能夠連續(xù)通過干道上各交叉口,從而達到綠波效果,降低延誤和停車次數(shù),提高道路通行能力。

    1.2 ? 相位差計算

    對于單向交通干線或者雙向交通量相差過大的城市道路,只需要對單向或者雙向道路上的關(guān)鍵方向進行綠波控制。單向綠波帶由于只需要優(yōu)化單個方向的車流,可以形成更大的帶寬,在實際應(yīng)用上有更強的適應(yīng)性[7]。單向干線協(xié)調(diào)中相鄰交叉口相位差差可按公式①計算:

    式①中:O為相鄰信號相位的時差,s;S為相鄰信號交叉口距離,km;v為車輛可持續(xù)運行速度,km/h。

    對于非單向交通干道或不適用單向綠波的道路,計算相位差還有基于最大綠波帶的圖解法和數(shù)解法,二者是求解干線協(xié)調(diào)相位差常用方法。由于數(shù)解法的實用性較好,計算精度較高,故使用數(shù)解法進行綠波信控計算。

    數(shù)解法能通過相應(yīng)的計算,獲得最優(yōu)的相位差,使用波動參數(shù)的方法尋找干線系統(tǒng)中各設(shè)計信號與理想信號的最大位移量的最小值,對比分析確定相位差,得到最后的結(jié)果。其計算步驟如下:

    (1)計算各個交叉口之間的理想間距,設(shè)為a列[8];

    (2)將設(shè)計信號位置與理想信號的挪移量按各交叉口在綠波帶上的順序排列,并計算各相鄰交叉口相位位移量之差,將最大差值放進b列;

    (3)確定最合適的理想信號位置;

    (4)做連續(xù)行駛通過帶;

    (5)計算時差。

    2 ? ? ?案例分析與仿真評價

    2.1 ? 案例分析

    金州大道位于廣州長洲島,是島內(nèi)唯一一條貫穿東西的干道,其分為金州南路和金州北路兩段,其間有4個信號交叉口。由于道路等級較低且道路空間有限,高峰時段內(nèi)現(xiàn)有道路交通設(shè)施及其管理措施難以滿足通行需求,道路利用效率低下。

    通過對該路段的交通狀況進行調(diào)查,研究發(fā)現(xiàn)該路段各交叉口間距適中,交通情況較為理想,可以用于綠波信號控制管理。針對干道4個交叉口進行交通調(diào)查,收集交叉口幾何參數(shù)、交通量、車速、現(xiàn)狀信號配時等數(shù)據(jù),運用數(shù)解法計算綠波信號控制方案?,F(xiàn)狀配時方案和綠波信號控制方案如表1、2所示。現(xiàn)狀配時方案中采用單進口放行、各進口依次放行的方式,其中,交叉口A放行次序為東—西—南—北;交叉口B、C放行次序為東—西—南;交叉口D放行次序為東—北—西。綠波信號控制方案相位基本保持不變,但交叉口D放行次序改為西—東—北。

    2.2 ? ? ?仿真評價

    傳統(tǒng)方法評估綠波信號優(yōu)劣性主要采用帶寬和設(shè)計車速兩種指標(biāo),文中另辟蹊徑,結(jié)合微觀仿真技術(shù),通過VISSIM仿真軟件重現(xiàn)金州大道的道路交通狀況,對方案進行仿真,對結(jié)果進行定量分析,輸出平均排隊長度、最大排隊長度、車輛平均延誤、停車次數(shù)等仿真結(jié)果評價方案以驗證有效性和優(yōu)化程度。

    通過LocaspaceViewer下載高清版的金州大道衛(wèi)星圖,將衛(wèi)星圖導(dǎo)入VISSIM內(nèi)設(shè)置好比例尺,對交通量、車輛構(gòu)成、行駛車速等參數(shù)進行標(biāo)定,對道路幾何參數(shù)和交通參數(shù)進行校對,使模型精度符合精度要求。

    根據(jù)VISSIM仿真結(jié)果,得出平均排隊長度、最大排隊長度、車輛平均延誤、停車次數(shù)等仿真結(jié)果,如圖2、3所示,無論是行駛在綠波帶上的車流還是干道上的總車流,各指標(biāo)大都有明顯下降,其中干道綠波方向進口(即各交叉口西進口)平均排隊長度最大下降幅度為84%、最大排隊長度最大下降幅度為68%、車輛平均延誤最大下降幅度為77%、停車次數(shù)最大下降幅度為82%;干道交叉口平均排隊長度最大下降幅度為34%、最大排隊長度最大下降幅度為31%、車輛平均延誤最大下降幅度為40%、停車次數(shù)最大下降幅度為58%。因此綠波方案對金州大道的優(yōu)化效果良好。

    3 ? ? ?結(jié) ? ?語

    文章的主題為城市道路綠波帶信號控制優(yōu)化研究。研究的目的在于實現(xiàn)城市道路的干線協(xié)調(diào)控制,通過對交叉口信號燈的聯(lián)動控制,調(diào)節(jié)其相位差,減少停車時間,實現(xiàn)車流的綠波通行,從而減少行車延誤,提高道路的通行能力。

    以長洲島金洲大道為例,對長洲島各個交叉口的交通現(xiàn)狀進行調(diào)查分析,根據(jù)各交叉口的之間的距離和信號燈配時方案、車流行駛特性等劃定干線協(xié)調(diào)的路段,并使用綠波帶優(yōu)化方法確定交叉口相位差配時方案,對金洲大道進行干線協(xié)調(diào)交通控制,最后使用仿真軟件VISSIM對其進行驗證。

    文章的綠波帶信號配時計算是基于理論基礎(chǔ)最大綠波帶法計算出來的,得出的結(jié)果較為公式化,沒有考慮到行人、機非混行等情況對干道車流的影響。實際應(yīng)用中為了得到更加精確和適用范圍更廣的綠波帶配時方案,可以考慮使用多目標(biāo)函數(shù)或者模糊算法等來求解。

    主要參考文獻

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