基于廣域雷達(dá)數(shù)據(jù)的交叉口微觀仿真研究

張森銀, 吳一昊, 施俊慶,3, 程明慧, 李 睿

(1.浙江師范大學(xué) 工學(xué)院, 浙江 金華 321004；2.金華市公安局交通警察支隊(duì), 浙江 金華 321015；3.浙江師范大學(xué) 浙江省城市軌道交通智能運(yùn)維技術(shù)與裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江 金華 321004)

0 引 言

近年來(lái)，隨著城市人口的增多和機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的增加，城市交通問(wèn)題日益突出，主要表現(xiàn)為交通擁堵及由此帶來(lái)的環(huán)境污染、交通安全等一系列問(wèn)題[1].交叉口作為路網(wǎng)中的基本單元和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，直接影響著路網(wǎng)的運(yùn)行效率和承載能力.基于微觀仿真技術(shù)，利用檢測(cè)器采集的數(shù)據(jù)，提取車(chē)輛行駛軌跡，重現(xiàn)交叉口交通流的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，是對(duì)交叉口實(shí)施科學(xué)合理的交通控制、確保交叉口的交通安全和通行效率的基礎(chǔ)環(huán)節(jié).

針對(duì)微觀交通仿真的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)取得了豐富的研究成果.20世紀(jì)80年代末開(kāi)始，隨著系統(tǒng)仿真技術(shù)的出現(xiàn)及智能交通系統(tǒng)的逐漸被重視，交通仿真技術(shù)得到了充分的研究和開(kāi)發(fā)，在交通管理與控制方面得到了很好的應(yīng)用[2-3].目前，國(guó)外已經(jīng)有一些比較成熟的微觀仿真軟件，例如：德國(guó)的VISSIM[4]，SUMO[5]；美國(guó)的CORSIM[6]，TRANSMODELER[7]；英國(guó)的PARAMICS[8]；西班牙的AIMSUN[9]等.我國(guó)對(duì)交通仿真技術(shù)的研究主要集中在高校的研究機(jī)構(gòu).鄒志軍等[10]開(kāi)發(fā)了TJTS交通仿真軟件，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通仿真，為道路規(guī)劃和信號(hào)控制方案提供驗(yàn)證平臺(tái)；孫晉文等[11]提出了基于Agent技術(shù)的智能交通體系結(jié)構(gòu)，可以根據(jù)需求繪制車(chē)輛、街道、交叉口、信號(hào)燈等交通Agent，實(shí)現(xiàn)跟車(chē)、變道等行為的仿真；商蕾等[12]建立了一個(gè)基于改進(jìn)的跟馳模型的交通仿真系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了仿真的三維可視化；李素蘭等[13]基于元胞自動(dòng)機(jī)模型，建立了信號(hào)控制交叉口的微觀仿真平臺(tái)，利用仿真平臺(tái)輸出的數(shù)據(jù)計(jì)算車(chē)輛的尾氣排放量.盡管學(xué)者們相繼開(kāi)發(fā)了具有不同特點(diǎn)的仿真軟件和仿真系統(tǒng)，但是仍然存在諸多不足.目前關(guān)于微觀仿真的研究，主要是為道路規(guī)劃和信號(hào)控制提供驗(yàn)證平臺(tái)，描述交通流中的單個(gè)車(chē)輛、車(chē)輛隊(duì)列和速度-交通量-密度關(guān)系等.根據(jù)路徑?jīng)Q策、跟馳模型和換道模型生成的行駛軌跡與實(shí)際不符，且交叉口內(nèi)部的車(chē)輛行駛軌跡被過(guò)分簡(jiǎn)化，無(wú)法體現(xiàn)真實(shí)的車(chē)輛沖突行為，不足以充分準(zhǔn)確地模擬和演示城市道路交叉口擁堵的演化過(guò)程.因此，建立能夠真實(shí)再現(xiàn)車(chē)輛行駛軌跡的交叉口微觀仿真平臺(tái)具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義.

運(yùn)用現(xiàn)代化交通檢測(cè)技術(shù)可以采集車(chē)輛的位置、速度、方向等數(shù)據(jù)，得到每輛車(chē)的行駛軌跡，為微觀交通仿真提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù).廣域雷達(dá)檢測(cè)器因其可以實(shí)現(xiàn)交叉口多車(chē)道、大范圍檢測(cè)，獲取交叉口更全面、精準(zhǔn)的交通信息，與傳統(tǒng)檢測(cè)器相比優(yōu)勢(shì)明顯，目前已在我國(guó)多個(gè)城市應(yīng)用.

基于此，本文提出了基于廣域雷達(dá)數(shù)據(jù)的交叉口微觀仿真模型,通過(guò)廣域雷達(dá)檢測(cè)器采集車(chē)輛的位置、速度、方向等數(shù)據(jù)，通過(guò)坐標(biāo)變換和數(shù)據(jù)處理，提取車(chē)輛行駛軌跡；建立交叉口仿真平臺(tái)，重現(xiàn)交叉口車(chē)輛行駛過(guò)程，輸出車(chē)道占有率、平均瞬時(shí)速度、排隊(duì)長(zhǎng)度及延誤等指標(biāo).研究成果可為交叉口精細(xì)化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化、專(zhuān)業(yè)化的管理與控制及車(chē)路協(xié)同奠定基礎(chǔ).

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究以浙江省溫州市車(chē)站大道與學(xué)院路交叉口為例，如圖1所示.該交叉口南北方向各10條車(chē)道，其中，進(jìn)口道由道路中心線(xiàn)向外側(cè)分別為1條公交專(zhuān)用道、1條左轉(zhuǎn)專(zhuān)用道、3條直行車(chē)道和1條右轉(zhuǎn)專(zhuān)用道；出口道有4條車(chē)道.東西方向各7條車(chē)道，其中，進(jìn)口道由道路中心線(xiàn)向外側(cè)分別為1條左轉(zhuǎn)專(zhuān)用道、3條直行車(chē)道和1條右轉(zhuǎn)專(zhuān)用道；出道口有2條車(chē)道.

圖1 交叉口衛(wèi)星圖

廣域雷達(dá)檢測(cè)器安裝在出口道上方的信號(hào)燈懸臂上，如圖2所示，每個(gè)方向各設(shè)1個(gè)，面向交叉口，可同時(shí)檢測(cè)多個(gè)車(chē)道、跟蹤多個(gè)目標(biāo)，覆蓋來(lái)車(chē)方向200 m區(qū)域.

圖2 廣域雷達(dá)檢測(cè)器安裝位置示意圖

設(shè)交叉口南面、東面、西面和北面4個(gè)出口道上方的檢測(cè)器編號(hào)分別為1，2，3和4，與其對(duì)應(yīng)的停止線(xiàn)距離Ln(n=1,2,3,4)分別為78.0，82.0，83.0和75.0 m.

以檢測(cè)器為原點(diǎn)，以檢測(cè)器往正前方停止線(xiàn)的方向?yàn)閤軸正方向，以原點(diǎn)為中心，將x軸按逆時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn)90°為y軸正方向，分別建立x1O1y1，x2O2y2，x3O3y3和x4O4y44個(gè)坐標(biāo)系.

本研究以2020-08-11采集到的數(shù)據(jù)為例開(kāi)展研究.廣域雷達(dá)檢測(cè)器每隔50 ms左右記錄1次區(qū)域范圍內(nèi)的所有目標(biāo)車(chē)輛，檢測(cè)數(shù)據(jù)包括車(chē)輛位置、瞬時(shí)速度、車(chē)輛長(zhǎng)度等信息.以3號(hào)檢測(cè)器為例，數(shù)據(jù)形式如表1所示.x3和y3表示車(chē)輛在x3O3y3坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值.vx3表示車(chē)輛x軸方向的速度，車(chē)輛行駛方向與x軸正方向一致的為正值，不一致的為負(fù)值；vy3表示車(chē)輛的y軸方向的速度.

表1 廣域雷達(dá)數(shù)據(jù)示例

2 數(shù)據(jù)處理

廣域雷達(dá)檢測(cè)精度雖高，但仍存在受到其他設(shè)備信號(hào)干擾的現(xiàn)象，需要對(duì)異常數(shù)據(jù)加以處理.交叉口每個(gè)方向各設(shè)1個(gè)檢測(cè)器，交叉口內(nèi)部區(qū)域存在重復(fù)、缺失的數(shù)據(jù)，需要對(duì)交叉口內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行刪減、修復(fù)等處理，才能實(shí)現(xiàn)交叉口內(nèi)部的仿真；廣域雷達(dá)檢測(cè)器無(wú)法獲取車(chē)輛牌照信息，且車(chē)輛ID在1～255重復(fù)，存在不同車(chē)輛編號(hào)相同的情況，需要對(duì)目標(biāo)車(chē)輛重新編號(hào).基于上述3個(gè)原因，需要對(duì)廣域雷達(dá)檢測(cè)器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.

2.1 數(shù)據(jù)清洗

將原始數(shù)據(jù)中每條數(shù)據(jù)的采集時(shí)刻列入廣域雷達(dá)數(shù)據(jù)表中.部分編號(hào)為229的車(chē)輛軌跡數(shù)據(jù)如表2所示，根據(jù)坐標(biāo)和時(shí)刻可以發(fā)現(xiàn)，序號(hào)為1～3、序號(hào)為4、序號(hào)為5～6及序號(hào)為7～12的數(shù)據(jù)分別表示不同車(chē)輛的行駛軌跡，即共有4輛編號(hào)為229的車(chē)輛被檢測(cè)到，圖3為其原始軌跡圖.由于前3輛車(chē)出現(xiàn)的時(shí)間均小于1 s，判定為誤測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)刪除.處理后的車(chē)輛行駛軌跡如圖4所示.由圖4和表2可知，該車(chē)輛正在左轉(zhuǎn).

表2 部分ID為229的車(chē)輛數(shù)據(jù)表

圖3 編號(hào)為229的車(chē)輛軌跡圖

圖4 處理后的車(chē)輛軌跡圖

由于4個(gè)方向的檢測(cè)器采集到的交叉口內(nèi)部車(chē)輛信息存在數(shù)據(jù)重疊問(wèn)題，因此，將交叉口內(nèi)區(qū)域分為4個(gè)部分，每個(gè)檢測(cè)器分別采集其中一個(gè)部分的數(shù)據(jù)，刪除與其他檢測(cè)器重復(fù)采集的數(shù)據(jù).檢測(cè)器1～4的重疊區(qū)域坐標(biāo)范圍分別為:

{(x1,y1)|x1>49.9,y1<61.6}；

{(x2,y2)|x2>21.7,y2>47.0}；

{(x3,y3)|x3<56.9,y3<47.0}；

{(x4,y4)|x4<33.7,y4>32.2}.

2.2 車(chē)道編號(hào)

根據(jù)廣域雷達(dá)檢測(cè)器采集到的數(shù)據(jù)，可以得到各個(gè)方向車(chē)輛軌跡的散點(diǎn)圖.以3號(hào)檢測(cè)器為例，車(chē)輛軌跡如圖5所示.

由圖5可知，檢測(cè)器采集的數(shù)據(jù)范圍為50～200 m.進(jìn)口道與出口道的車(chē)輛行駛軌跡有明顯區(qū)別.上方顯示的是進(jìn)口道的車(chē)輛行駛軌跡，可明顯看出車(chē)道劃分與進(jìn)口道拓寬；下方顯示的是出口道的車(chē)輛行駛軌跡，由于車(chē)輛可以自由換道，因此沒(méi)有明顯的車(chē)道劃分.

圖5 車(chē)輛軌跡散點(diǎn)圖

根據(jù)車(chē)輛的y軸坐標(biāo)，確定每個(gè)車(chē)道的坐標(biāo)范圍，對(duì)每個(gè)車(chē)道進(jìn)行編號(hào).假設(shè)進(jìn)口道最外側(cè)車(chē)道為1號(hào)車(chē)道，往出口道方向依次編號(hào)，并將每輛車(chē)各時(shí)刻所處的車(chē)道編號(hào)添加到廣域雷達(dá)數(shù)據(jù)表中.

2.3 車(chē)輛編號(hào)重置

根據(jù)編號(hào)出現(xiàn)的順序列出所有具有相同編號(hào)的車(chē)輛數(shù)據(jù)，以坐標(biāo)和檢測(cè)時(shí)間間隔作為判斷依據(jù)區(qū)分具有相同編號(hào)的不同車(chē)輛，重置車(chē)輛編號(hào)，使每輛車(chē)有唯一的ID.例如，編號(hào)為241車(chē)輛的部分?jǐn)?shù)據(jù)如表3所示.可以發(fā)現(xiàn)，序號(hào)為7的數(shù)據(jù)與序號(hào)為8的數(shù)據(jù)x坐標(biāo)值與時(shí)刻均差異較大，明顯為不同車(chē)輛的數(shù)據(jù)，可判定為2輛不同的車(chē).同理，序號(hào)為14與序號(hào)為15的數(shù)據(jù)也不是同一輛車(chē)的，需要對(duì)其重新編號(hào).

表3 編號(hào)為241車(chē)輛的部分?jǐn)?shù)據(jù)

2.4 統(tǒng)一坐標(biāo)

由于每個(gè)方向的廣域雷達(dá)檢測(cè)器具有獨(dú)立的坐標(biāo)系,因此，為保證交叉口能在同一坐標(biāo)系中，以1號(hào)檢測(cè)器所在的懸臂為x軸，以3號(hào)檢測(cè)器所在的懸臂為y軸，建立新的坐標(biāo)系xOy，如圖6所示.4個(gè)檢測(cè)器在新坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為(33.0，0)，(90.5，39.4)，(0，52.1)和(52.6，89.1).

圖6 新坐標(biāo)軸及檢測(cè)器與停止線(xiàn)距離示意圖

假設(shè)an表示第n個(gè)檢測(cè)器到x軸的距離，bn表示第n個(gè)檢測(cè)器到y(tǒng)軸的距離，vxn，vyn分別表示車(chē)輛在坐標(biāo)系xnOnyn(n=1,2,3,4)中x軸方向和y軸方向的速度.統(tǒng)一坐標(biāo)后的結(jié)果如圖7所示,坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方程及結(jié)果如表4所示.

表4 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換表

3 仿真與評(píng)價(jià)

3.1 模型構(gòu)建

將交叉口及周邊的區(qū)域離散成β個(gè)格子，每個(gè)格子長(zhǎng)、寬均為1 m.每個(gè)車(chē)道寬度為3 m，即占3個(gè)格子.根據(jù)統(tǒng)一坐標(biāo)后的數(shù)據(jù)建立車(chē)輛位置矩陣M.當(dāng)M中某個(gè)元素被車(chē)輛占據(jù)時(shí)，該位置的值為1，否則為0.廣域雷達(dá)檢測(cè)器采集到的是車(chē)輛靠近檢測(cè)器的部位，即進(jìn)口道處為車(chē)頭，出口道處為車(chē)尾，車(chē)輛所占格子數(shù)量根據(jù)車(chē)輛長(zhǎng)度確定.

3.2 仿真平臺(tái)建立

根據(jù)廣域雷達(dá)檢測(cè)器數(shù)據(jù)，迭代每個(gè)時(shí)刻的車(chē)輛位置矩陣M，形成交叉口車(chē)輛運(yùn)行的軌跡仿真動(dòng)畫(huà)，仿真效果如圖8所示.

圖8 交叉口仿真效果圖

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)輸出

利用仿真平臺(tái)，輸出如下評(píng)價(jià)指標(biāo):

1)車(chē)道空間占有率Rs

車(chē)道空間占有率是指在檢測(cè)路段中t時(shí)刻車(chē)輛投影與該路段的總長(zhǎng)度之比，即

(1)

式(1)中：q表示該路段上的車(chē)輛數(shù)；Li表示第i輛車(chē)的長(zhǎng)度；L表示該路段的總長(zhǎng)度.

平均瞬時(shí)速度表示t時(shí)刻路段上所有車(chē)輛速度的平均值，即

(2)

式(2)中：vx,i和vy,i分別表示第i輛車(chē)的x軸方向和y軸方向的速度.

3)排隊(duì)長(zhǎng)度Q

假設(shè)當(dāng)進(jìn)口道處車(chē)輛的行駛速度小于5 km/h時(shí)形成排隊(duì)，則

(3)

式(3)中：xmax，ymax分別表示東西進(jìn)口和南北進(jìn)口檢測(cè)到的距離檢測(cè)器最遠(yuǎn)的車(chē)速小于5 km/h的車(chē)輛頭部位置；Ln(n=1,2,3,4)表示檢測(cè)器到對(duì)應(yīng)方向停止線(xiàn)的距離.

4)車(chē)均延誤D

延誤是指車(chē)輛因受到干擾或交通控制造成的損失時(shí)間，即

(4)

以東進(jìn)口為例，空間占有率、平均瞬時(shí)速度、排隊(duì)長(zhǎng)度及延誤統(tǒng)計(jì)情況如圖9所示.

圖9 評(píng)價(jià)指標(biāo)隨時(shí)刻變化圖

4 總 結(jié)

本研究基于廣域雷達(dá)數(shù)據(jù)建立了交叉口仿真平臺(tái)，可以重現(xiàn)交叉口內(nèi)部車(chē)輛的運(yùn)行過(guò)程，實(shí)現(xiàn)交叉口微觀仿真.同時(shí)通過(guò)車(chē)輛軌跡數(shù)據(jù)可以計(jì)算出車(chē)道占有率、平均瞬時(shí)速度、排隊(duì)長(zhǎng)度及延誤等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù).研究結(jié)果為交叉口交通運(yùn)行狀態(tài)判別及信號(hào)控制優(yōu)化等工作打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，有助于實(shí)現(xiàn)交叉口精細(xì)化管理與控制，從而緩解交通擁堵，為交叉口智能化、標(biāo)準(zhǔn)化管理及車(chē)路協(xié)同奠定基礎(chǔ).