基于仿真實(shí)驗(yàn)的匝道場(chǎng)景優(yōu)化控制研究

嚴(yán)欣　康誠(chéng)　潘新福

摘 要：針對(duì)道路交通設(shè)計(jì)與交通組織方案的前沿?cái)?shù)字化研究，搭建高精度交通仿真平臺(tái)，在建模引擎中重構(gòu)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)不同維度的交通場(chǎng)景孿生實(shí)現(xiàn)。借助車流波動(dòng)理論，分析了車流運(yùn)行時(shí)空特性，描述了入口匝道上的車流排隊(duì)過程，以交叉口車流總延誤最小為目標(biāo)，建立了城市快速路入口匝道交通控制優(yōu)化模型，并以城市典型立交為例進(jìn)行模型驗(yàn)證。研究基于交通沖突分析方法，獲取車輛沖突分類和分布等數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而對(duì)各方案交通流運(yùn)行情況進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

關(guān)鍵詞：交通仿真 交通控制 匝道場(chǎng)景

1 概述

隨著我國(guó)城市居民汽車保有量的快速上升，城市快速路所承擔(dān)的交通流量急劇增加，外部車輛從匝道匯入時(shí)，匯入車輛與快速路車輛在合流區(qū)互相搶占道路資源，導(dǎo)致合流區(qū)交通擁擠、匝道排隊(duì)溢出及交通事故頻發(fā)，嚴(yán)重影響了城市快速路以及匝道上游連接道路的通行秩序和通行效率，解決入口匝道交通問題刻不容緩。因此，研究符合我國(guó)城市混合交通特性的微觀交通仿真模型，結(jié)合數(shù)字化交通場(chǎng)景開發(fā)相應(yīng)的混合交通微觀仿真系統(tǒng)并成為交通方案的強(qiáng)有力的研究和分析工具，進(jìn)而豐富混合交通流理論，為交通管理等提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義[1]。

本文選取某城市典型快速路入口匝道場(chǎng)景，對(duì)匝道優(yōu)化控制模型系統(tǒng)的框架進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并通過交通仿真來模擬快速路并分析所提出的控制策略在應(yīng)用時(shí)可取得的效果，為后續(xù)的研究提供基礎(chǔ)。

2 實(shí)例驗(yàn)證及仿真分析

基于收集典型場(chǎng)景地圖數(shù)據(jù)，整理匯總不同采集渠道的各類數(shù)據(jù)，建立面向仿真平臺(tái)的高精地圖數(shù)據(jù)庫(kù)。使用仿真軟件構(gòu)建道路網(wǎng)絡(luò)，動(dòng)態(tài)仿真典型場(chǎng)景交通運(yùn)行狀況，復(fù)現(xiàn)交通流的時(shí)空變化效果，根據(jù)仿真結(jié)果分析車輛及道路交通運(yùn)行特征，提出基于開源仿真系統(tǒng)的高精度交通運(yùn)行仿真平臺(tái)[2]。平臺(tái)預(yù)留交通需求輸入、駕駛特征標(biāo)定、運(yùn)行數(shù)據(jù)輸出等參數(shù)接口，調(diào)試場(chǎng)景中特征點(diǎn)與特征路段的設(shè)計(jì)方案，仿真分析車流運(yùn)行的特性，開發(fā)交通設(shè)計(jì)與組織等功能實(shí)現(xiàn)方法，形成面向交通設(shè)計(jì)、交通組織的場(chǎng)景變化仿真再現(xiàn)技術(shù)[3]。根據(jù)道路屬性和環(huán)境特性，構(gòu)建交通流運(yùn)行仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)道路條件（道路寬度、車道數(shù)量、交叉口組織等）、車輛組成、信號(hào)控制等在交通仿真模型中的模擬，通過加載道路交通流量需求數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)相應(yīng)場(chǎng)景下交通流運(yùn)行仿真[4]。

目前道路安全評(píng)價(jià)方法主要分為直接評(píng)價(jià)法和間接評(píng)價(jià)法。其中，基于交通事故統(tǒng)計(jì)的直接評(píng)價(jià)方法，因方法簡(jiǎn)單而應(yīng)用廣泛，但交通事故數(shù)據(jù)少，周期長(zhǎng)。交通沖突技術(shù)（TCT）作為一種交通安全的間接評(píng)價(jià)方法，在城市道路平面交叉口安全評(píng)價(jià)事故統(tǒng)計(jì)中越來越受到人們的重視。在定性模型分析的基礎(chǔ)上，提出了交通沖突技術(shù)與仿真相結(jié)合的方法，并結(jié)合交通安全研究的特點(diǎn)，對(duì)交通安全評(píng)價(jià)進(jìn)行了分析?；诂F(xiàn)有的交通仿真軟件提取交通參與者在時(shí)間和空間上的運(yùn)動(dòng)軌跡，利用SSAM提取安全評(píng)價(jià)指標(biāo)的沖突數(shù)，這是一種極為有效的安全評(píng)價(jià)方式[5]。以某城市典型立交作為研究對(duì)象，根據(jù)不同的交叉口隔離方案的安全性能評(píng)價(jià)，使用微觀仿真模型和SSAM比較不同方案的交通安全特性，從而選擇最優(yōu)解。將項(xiàng)目構(gòu)建的仿真系統(tǒng)下不同交通組織方案運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，根據(jù)方案各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)某城市典型立交案例中交通設(shè)計(jì)方案和交通組織方案進(jìn)行仿真環(huán)境中的多維效能計(jì)算與綜合評(píng)價(jià)[6]。

以左轉(zhuǎn)車輛（A）與直行車輛（B）之間的交叉沖突為例，SSAM各項(xiàng)沖突指標(biāo)的計(jì)算方法如圖1所示。現(xiàn)基于交通沖突分析技術(shù)，以微觀交通仿真輸出的車輛軌跡數(shù)據(jù)為分析對(duì)象，獲得車輛沖突數(shù)據(jù)以及沖突分類和分布等信息[7]。通過仿真交通沖突得到的仿真沖突數(shù)據(jù)替代歷史事故數(shù)據(jù)和實(shí)際沖突數(shù)據(jù)，并采用一定的算法對(duì)獲得的所有仿真沖突指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算和分析，識(shí)別出其中有效的仿真沖突指標(biāo)[8]。

2.1 匝道主線雙車道的方案一分析

方案一為現(xiàn)狀的交通流運(yùn)行情況，匝道處為雙車道，即兩個(gè)匯入口，主車道為雙車道且允許車輛變道。在匝道和主車道的車輛通行次序方面上，方案一假設(shè)主車道的車輛擁有道路的優(yōu)先通行權(quán)。圖2為方案一某城市典型立交路段示意圖。

基于上圖可以看出，與其他路段車輛的延誤時(shí)間相比，匝道處的車輛平均延誤時(shí)間較高。對(duì)方案一的某城市典型立交進(jìn)行更加詳細(xì)的分析，基于SUMO仿真以及SSAM分析的結(jié)果，分別得到方案一的流量、速度和密度的時(shí)變圖。方案一的三個(gè)時(shí)變圖如圖3所示。

對(duì)上述三個(gè)時(shí)變圖進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)流量在0-200秒內(nèi)穩(wěn)定增加，200秒之后流量開始逐漸下降；速度在0-200秒整體呈下降趨勢(shì)，在225秒時(shí)陡降至18.83千米/小時(shí)，在225秒之后呈上升趨勢(shì)；密度在0-200秒內(nèi)顯著增加，在195秒時(shí)陡增至353輛/千米，在200秒之后整體呈下降趨勢(shì)。在獲取到方案一的流量、速度以及密度時(shí)變圖之后，通過SSAM軟件繪制并得出在方案一情況下的某城市典型立交路段沖突分布圖，如圖4所示。

對(duì)該路段沖突分布圖進(jìn)行分析，可以看出在原現(xiàn)狀的交通流運(yùn)行情況下，即匝道處為雙車道，兩個(gè)匯入口，主車道處為雙車道，與其他路段的車輛沖突相比，匝道處路段的車輛沖突分布較為密集。在微觀交通流仿真軟件和虛擬場(chǎng)景軟件的聯(lián)合仿真運(yùn)行下，關(guān)于方案一的實(shí)際三維場(chǎng)景展示符合預(yù)期效果。

2.2 匝道單匯入口的方案二分析

方案二的匝道處為單車道，即單個(gè)匯入口，主車道為雙車道且允許車輛變道。在匝道和主車道的車輛通行次序方面上，假設(shè)主車道的車輛擁有道路的優(yōu)先通行權(quán)。圖5為方案二某城市典型立交路段示意圖。

對(duì)方案二的某城市典型立交進(jìn)行更加詳細(xì)的分析，基于微觀仿真以及SSAM分析的結(jié)果，分別得到方案二的流量、速度和密度的時(shí)變圖。方案二的三個(gè)時(shí)變圖如圖6所示。

對(duì)上述三個(gè)時(shí)變圖進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)流量在0-200秒內(nèi)穩(wěn)定增加，200秒之后流量開始逐漸下降；速度在0-50秒之間上升很快，在33秒時(shí)速度達(dá)到58.5千米/小時(shí)，隨后再33秒之后整體呈下降趨勢(shì)，在225秒時(shí)陡降至14.33千米/小時(shí)；密度在0-200秒內(nèi)整體呈上升趨勢(shì)，在225秒時(shí)為356輛/千米，之后密度就呈下降趨勢(shì)。在獲取到方案二的流量、速度以及密度時(shí)變圖之后，通過SSAM軟件繪制并得出在方案二情況下的某城市典型立交路段沖突分布圖，如圖7所示。

對(duì)該路段沖突分布圖進(jìn)行分析，可以看出在方案二的交通流運(yùn)行情況下，與其他路段的車輛沖突相比，匝道處路段的車輛沖突分布較為密集。在微觀交通流仿真軟件和虛擬場(chǎng)景軟件的聯(lián)合仿真運(yùn)行下，關(guān)于方案二的實(shí)際三維場(chǎng)景展示符合預(yù)期效果。

2.3 主線單車道的方案三分析

方案三的匝道處為雙車道，即雙匯入口，主車道為單車道。在匝道和主車道的車輛通行次序方面上，假設(shè)主車道的車輛擁有道路的優(yōu)先通行權(quán)。圖8為方案三某城市典型立交路段示意圖。

對(duì)方案三的某城市典型立交進(jìn)行更加詳細(xì)的分析，基于微觀仿真以及SSAM分析的結(jié)果，分別得到方案三的流量、速度和密度的時(shí)變圖。方案三的三個(gè)時(shí)變圖如圖9所示。

對(duì)上述三個(gè)時(shí)變圖進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)流量在0-200秒內(nèi)穩(wěn)定增加，200秒之后流量開始逐漸下降；速度在0-200秒整體呈下降趨勢(shì)，在226秒時(shí)陡降至16.74千米/小時(shí)，在226秒之后整體呈上升趨勢(shì)；密度在0-200秒內(nèi)顯著增加，在225秒時(shí)密度為256輛/千米，在225秒之后呈下降趨勢(shì)。在獲取到方案三的流量、速度以及密度時(shí)變圖之后，通過SSAM軟件繪制并得出在方案三情況下的某城市典型立交路段沖突分布圖，如圖10所示。

對(duì)該路段沖突分布圖進(jìn)行分析，可以看出在方案三的交通流運(yùn)行情況下，與其他路段的車輛沖突相比，匝道處路段的車輛沖突分布依舊較為密集。在微觀交通流仿真軟件和虛擬場(chǎng)景軟件的聯(lián)合仿真運(yùn)行下，關(guān)于方案三的實(shí)際三維場(chǎng)景展示符合預(yù)期效果。

3 仿真結(jié)果分析

在對(duì)某城市典型立交三個(gè)不同的方案進(jìn)行仿真后，對(duì)某城市典型立交的沖突仿真進(jìn)行分析，基于交叉口沖突、換道沖突以及追尾沖突，選取300秒的仿真時(shí)間，主要選用TTC，PET，MaxS，DeltaS，DR進(jìn)行交通安全風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)，得到三個(gè)方案總的評(píng)價(jià)表。表1為三個(gè)方案在SSAM各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的運(yùn)行結(jié)果。

根據(jù)以上分析結(jié)果，方案一為先原狀的交通流運(yùn)行情況；方案二為限制匝道的交通流運(yùn)行情況，即將匝道的兩個(gè)匯入口限制為一個(gè)匯入口；方案三為限制車道的交通流運(yùn)行情況，即將兩車道限制為單車道。相對(duì)于方案一，方案二的交通沖突減少52.5%，交通沖突時(shí)間TTC增加了5.9%，車輛平均延誤增加20.5%。同樣，相對(duì)于方案一，方案三的交通沖突減少68.1%，交通沖突時(shí)間TTC增加了17.6%，車輛平均延誤增加19.8%。由此可見，在三個(gè)方案之中，方案三較優(yōu)。

4 結(jié)束語

本文基于車流波動(dòng)理論對(duì)入口匝道車流運(yùn)行時(shí)空特性進(jìn)行了分析，以交叉口車流平均延誤最小為目標(biāo)，建立了城市快速路入口匝道交叉口交通控制優(yōu)化模型，分析了不同匝道控制方案條件下的交通沖突指標(biāo)?；诖丝蓪?duì)交通仿真軟件開發(fā)，利用開源地圖等道路數(shù)據(jù)配置，形成高還原度的道路模型，利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的方式，在建模引擎中重構(gòu)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)不同維度的交通場(chǎng)景孿生實(shí)現(xiàn)。目前可實(shí)現(xiàn)區(qū)域道路交通設(shè)計(jì)三維重構(gòu)，區(qū)域內(nèi)部交通組織、交通評(píng)價(jià)、交通管理等工作內(nèi)容，將交通組織優(yōu)化設(shè)計(jì)、交通仿真結(jié)果數(shù)據(jù)與虛擬現(xiàn)實(shí)駕駛評(píng)價(jià)結(jié)果結(jié)合，提供多維的決策支持。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄺先驗(yàn).城市混合交通流微觀仿真建模研究[D].華南理工大學(xué)，2014.

[2]郭弘倩.車路協(xié)同環(huán)境下交互式視景仿真技術(shù)研究[D].北京交通大學(xué)，2016.

[3]劉蘭，孫劍，李克平.城市快速路入口匝道速度控制研究[J].交通信息與安全，2011，29（03）：15-19.

[4]鐘連德，榮健等.城市快速路與高速公路交通流特性的對(duì)比分析[J].公路交通科技，2005，22（1）：48-51.

[5]薛行健，宋睿，晏克非.城市快速路匝道合流區(qū)與基本路段交通流特征對(duì)比[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，35（5）：602-606.

[6]馬國(guó)旗.城市道路交通流特征參數(shù)研究[D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2004.

[7]馮星宇.快速路交織區(qū)通行能力分析方法研究[D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2015.

[8]鄭進(jìn)炫.基于多層統(tǒng)計(jì)模型的城市快速路分流區(qū)通行能力影響因素分析[J].交通與運(yùn)輸，2018，24（7）：72-77.