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    主干線交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制優(yōu)化研究

    2024-11-02 00:00:00宋靜靜
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2024年31期

    摘 要:為了探究車路協(xié)同技術(shù)在主干線交通信號(hào)協(xié)調(diào)過(guò)程中的具體方法與應(yīng)用途徑,該文從系統(tǒng)框架、協(xié)調(diào)措施、案例仿真方面,開(kāi)展車路協(xié)同交通參數(shù)實(shí)時(shí)互通條件下的交通動(dòng)態(tài)控制技術(shù)研究。研究認(rèn)為,車路協(xié)同干線交通控制系統(tǒng)主要由智能路側(cè)系統(tǒng)、智能車載系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)組成。針對(duì)車路協(xié)同干線交通協(xié)調(diào)措施,設(shè)計(jì)“車速誘導(dǎo)+信號(hào)控制”方案的流程與相位差模型,并以某省會(huì)城市5個(gè)相鄰路口的交通數(shù)據(jù)為依托,建立VISSIM仿真模型。計(jì)算結(jié)果表明,相比僅采用車速誘導(dǎo)方案,“車速誘導(dǎo)+信號(hào)控制”方案能夠有效提升路段通行效率,車均延誤指標(biāo)下降13.35%,平均停車次數(shù)指標(biāo)下降37.62%。

    關(guān)鍵詞:車路協(xié)同;主干線;交通協(xié)調(diào);VISSIM仿真模型;交通信號(hào)

    中圖分類號(hào):U491 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-2945(2024)31-0153-04

    Abstract: In order to explore the specific methods and application paths of vehicle-road collaboration technology in the process of traffic signal coordination on trunk lines, this paper carries out research on traffic dynamic control technology under the condition of real-time interoperability of vehicle-road collaboration traffic parameters from the aspects of system framework, coordination measures, and case simulation. Research believes that the vehicle-road coordinated trunk traffic control system mainly consists of intelligent roadside systems, intelligent vehicle-mounted systems, and traffic control systems. Aiming at the traffic coordination measures of vehicle-road coordinated trunk lines, the process and phase difference model of the "speed guidance + signal control" scheme are designed, and based on traffic data of five adjacent intersections in a provincial capital city, a VISSIM simulation model is established. The calculation results show that compared with using only the speed guidance scheme, the "speed guidance + signal control" scheme can effectively improve the traffic efficiency of road sections. The average vehicle delay index is reduced by 13.35%, and the average number of stops is reduced by 37.62%.

    Keywords: vehicle-road coordination; trunk line; traffic coordination; VISSIM; traffic signal

    傳統(tǒng)干線交通協(xié)調(diào)主要依靠信號(hào)燈控制技術(shù),但隨著城市交通量日益增大、交叉口數(shù)量增多,已難以解決交通擁堵問(wèn)題。現(xiàn)有的研究主要集中在車輛誘導(dǎo)、調(diào)整駕駛員行為、優(yōu)化綠波速度模型等方面[1],該策略下的路口信號(hào)燈控制方案往往是固定的,不能根據(jù)車流實(shí)時(shí)變化,及時(shí)匹配綠波速度及信號(hào)燈相位,導(dǎo)致動(dòng)態(tài)控制的效果不足。近年來(lái)隨著車路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展,車輛數(shù)據(jù)能夠被道路檢測(cè)裝置迅速獲取,若將相關(guān)數(shù)據(jù)與車速誘導(dǎo)策略、交通信號(hào)控制策略進(jìn)行聯(lián)動(dòng),將極大提升干線路交通協(xié)調(diào)控制效率[2-3]。因此本文結(jié)合車路協(xié)同技術(shù),分析實(shí)時(shí)交通參數(shù)互聯(lián)互通條件下的干線交通動(dòng)態(tài)控制技術(shù),并通過(guò)實(shí)際案例仿真評(píng)價(jià)交通優(yōu)化效果。

    1 車路協(xié)同下的干線交通控制系統(tǒng)框架分析

    車路協(xié)同技術(shù)是將車輛與道路、城市設(shè)施、其他車輛間的數(shù)據(jù)信息,通過(guò)無(wú)線通信技術(shù)連接與共享,從而實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通、協(xié)同控制,制定更為準(zhǔn)確的速度誘導(dǎo)控制方案及交叉口信號(hào)控制方案,并通過(guò)車路通信功能,將優(yōu)化信息及時(shí)傳輸至駕駛者,如圖1所示?;谲嚶穮f(xié)同的干線協(xié)調(diào)系統(tǒng)主要包含智能車載系統(tǒng)、通信系統(tǒng)及路側(cè)系統(tǒng)。通過(guò)車載系統(tǒng)、路側(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)收集車輛速度、位置、前進(jìn)方向等信息,通過(guò)通信系統(tǒng)將信息及時(shí)傳輸至處理中心,為信號(hào)控制策略的制定提供支持。在車路協(xié)同技術(shù)下,車輛與道路通行實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向聯(lián)系,綠波寬度、車速定制引導(dǎo)等方案制定更具合理性。

    智能路側(cè)系統(tǒng)利用基礎(chǔ)設(shè)施中安置的傳感器,將獲取到的道路信息、交通量信息、氣候信息等傳輸至路側(cè)控制單元,路側(cè)控制單元對(duì)信息整合后傳輸交通控制系統(tǒng);同時(shí)智能車載系統(tǒng)將車輛基本信息、位置、速度、周邊環(huán)境和車頭時(shí)距等信息傳輸至交通控制系統(tǒng);根據(jù)路側(cè)系統(tǒng)及車載系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù),交通控制系統(tǒng)確定每輛車的誘導(dǎo)方案,并實(shí)時(shí)調(diào)整交叉口信號(hào)控制參數(shù),通過(guò)車路通信技術(shù)將協(xié)調(diào)方案發(fā)布至駕駛員及路側(cè)顯示屏,即完成一輪車路協(xié)同下的交通協(xié)調(diào)。車輛協(xié)同技術(shù)下的干線交通協(xié)調(diào)系統(tǒng)框架如圖2所示。

    2 車路協(xié)同下的主干線交通協(xié)調(diào)措施

    2.1 車速誘導(dǎo)

    傳統(tǒng)交通協(xié)調(diào)車速誘導(dǎo)策略是以停車線內(nèi)的一定長(zhǎng)度為誘導(dǎo)區(qū)域,而在車路協(xié)同下誘導(dǎo)區(qū)域可以擴(kuò)展至整個(gè)路段[4],車輛信息、交通流信息、車輛行駛路徑、變道情況都能夠?qū)崟r(shí)捕捉、傳遞,協(xié)調(diào)的范圍更大、效果更強(qiáng)。車路協(xié)同下的車速誘導(dǎo)流程如圖3所示。當(dāng)車輛進(jìn)入干線道路后,交通協(xié)調(diào)系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)路口排隊(duì)情況、下游路口綠燈相位、車輛與路口距離等信息,確定車輛誘導(dǎo)速度,然后通過(guò)人機(jī)交互系統(tǒng),告知駕駛者綠波速度、最優(yōu)車道等,調(diào)整車輛駕駛行為。若車輛以最大速度仍不能通過(guò)交叉口,則在此周期內(nèi)車輛無(wú)法通過(guò)誘導(dǎo)車速實(shí)現(xiàn)不停車通行,需要結(jié)合下游交叉口車輛排隊(duì)信息,確定首車通過(guò)路口的最早界限時(shí)間,調(diào)整誘導(dǎo)速度保證車輛形成飽和車隊(duì)。交叉口綠燈狀態(tài)下無(wú)排隊(duì)和有排隊(duì)時(shí)的車輛通行狀態(tài)如圖4所示。

    2.2 信號(hào)協(xié)調(diào)控制

    車輛誘導(dǎo)措施需要與交叉口信號(hào)控制方案配合,才能實(shí)現(xiàn)交通流的協(xié)調(diào)優(yōu)化。常規(guī)的信號(hào)控制采用相位順序調(diào)整、非關(guān)鍵相位延長(zhǎng)或提前中斷等方法,無(wú)法兼顧不同方向的車流誘導(dǎo),只能使部分車輛的通行受益,對(duì)范圍內(nèi)交通控制相位差造成破壞。在車路協(xié)同下,干線全段都作為車速誘導(dǎo)區(qū),車輛從駛出當(dāng)前交叉口開(kāi)始,就已進(jìn)入下游交叉口交通誘導(dǎo)范圍內(nèi)。車路協(xié)同環(huán)境下的交叉口信號(hào)協(xié)調(diào)控制流程如圖5所示。以關(guān)鍵車流為誘導(dǎo)的主要對(duì)象,以關(guān)鍵車流的相位為下游交叉口交通信號(hào)的第一相位,根據(jù)全線交通情況計(jì)算相位控制的周期時(shí)長(zhǎng),結(jié)合誘導(dǎo)速度范圍、交叉口間距等計(jì)算干線協(xié)調(diào)的相位差范圍。然后對(duì)誘導(dǎo)范圍內(nèi)不同相位的車輛進(jìn)行分析,確定最大誘導(dǎo)車速及最大綠燈結(jié)束時(shí)刻,進(jìn)而確定上游交叉口停車線最晚時(shí)刻[5]。在誘導(dǎo)時(shí)間內(nèi),以上一周期遺留排隊(duì)消散時(shí),本周期首車恰好通過(guò)停止線為車輛通過(guò)交叉口預(yù)期時(shí)間的臨界時(shí)刻,超過(guò)此臨界時(shí)刻則車流無(wú)法在誘導(dǎo)時(shí)間內(nèi)順利通過(guò)路口,需要反饋并調(diào)整信號(hào)燈相位控制措施。對(duì)關(guān)鍵車流進(jìn)行逐車分析,判斷后車是否能夠在誘導(dǎo)速度范圍內(nèi)與前車形成一個(gè)車隊(duì)通過(guò)交叉口,若不能,則以前車通過(guò)路口的預(yù)期時(shí)刻為相位結(jié)束時(shí)刻。

    2.3 誘導(dǎo)車速與信號(hào)控制相位差優(yōu)化模型

    相位差的取值關(guān)系到車流能否在綠燈期間不停車通過(guò)下游交叉口。在車路協(xié)同環(huán)境下,根據(jù)實(shí)時(shí)交通流狀態(tài)信息,相位差方案并非僅根據(jù)交叉口間距和綠波帶設(shè)計(jì)速度被動(dòng)確定,而是以干線雙向車流協(xié)調(diào)的最優(yōu)控制為目標(biāo),在滿足誘導(dǎo)速度范圍的前提下,進(jìn)行相位差方案的調(diào)整。

    1)若交叉口間距較大,可將信號(hào)燈相位差調(diào)整為公共周期一半的整數(shù)CbkRcy5XAFbRut34RMra9VX92WiQYmyt6p+1KrVSTnE=倍,能夠同時(shí)保證雙向關(guān)鍵車流的誘導(dǎo),此理想相位差下的綠波設(shè)計(jì)速度為[6]

    式中:C為相鄰干線路口的信號(hào)控制相位差,s;V為綠波帶設(shè)計(jì)速度,km/h;L為相鄰路口間距長(zhǎng)度,m。根據(jù)上述公式計(jì)算備選相位差及綠波設(shè)計(jì)速度,若存在多個(gè)備選相位差,可取綠波帶設(shè)計(jì)速度最大值所對(duì)應(yīng)的相位差作為干線交通信號(hào)控制相位差。若不存在滿足要求的相位差,則需要根據(jù)車輛正常行駛速度,通過(guò)圖解法計(jì)算最合理的相位差方案。

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    2)若相鄰路口間距較短,則難以同時(shí)滿足2個(gè)方向的關(guān)鍵車流的協(xié)調(diào)控制,此時(shí)可將相鄰的兩個(gè)路口視為一個(gè)路口進(jìn)行交通信號(hào)協(xié)調(diào),通過(guò)保障1/2以上最大誘導(dǎo)速度行駛的雙向車流不停車通過(guò)路口,盡可能同步式協(xié)調(diào)。此時(shí)綠燈信號(hào)時(shí)長(zhǎng)、誘導(dǎo)速度與交叉口間距應(yīng)滿足下列公式

    式中:vmax為路段最大誘導(dǎo)速度,km/h;g為信號(hào)燈相位時(shí)長(zhǎng),s;L同上。

    3 案例應(yīng)用分析

    本文以某市主干線路5個(gè)相鄰路口A、B、C、D和E為依托,調(diào)查各交叉口的交通數(shù)據(jù),建立干線交通協(xié)調(diào)VISSIM仿真模型。其中,A、C、D、E交叉口分別位于B路口的南、北、東、西側(cè),本文以B交叉口為主要研究對(duì)象。在干線方向,交叉口進(jìn)口道車道組成為1條左轉(zhuǎn)+2條直行+1條直右,車道寬度3.5 m。交叉口間距為:A—B間距430 m,B—C間距385 m,B—D間距635 m,B—E間距720 m。交通數(shù)據(jù)來(lái)自市交管控制中心,某周三早上7:00—9:00的交通數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

    3.1 模擬試驗(yàn)方案

    方案一為根據(jù)現(xiàn)狀交通情況進(jìn)行的模擬試驗(yàn),根據(jù)交通統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),車輛正常速度為40 km/h,飽和流率1 450 pcu/h,飽和車頭時(shí)距2.5 s,車輛期望加速度3 m/s2。車輛速度、車流信息通過(guò)COM接口實(shí)時(shí)輸入的信息進(jìn)行控制,并向VISSIM輸出改變車輛速度的控制命令,信號(hào)控制方案根據(jù)交管控制中心數(shù)據(jù)確定,不作改變。

    方案二為進(jìn)行車速誘導(dǎo)+信號(hào)控制優(yōu)化方案,根據(jù)道路功能及設(shè)計(jì)速度,確定最大誘導(dǎo)速度60 km/h,最小25 km/h。車速誘導(dǎo)區(qū)域?yàn)榻徊婵趪傻娜蔚缆?,信?hào)控制方案根據(jù)第二章建立的模型及流程進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,其他信息的錄入與方案一相同。

    3.2 交通仿真分析結(jié)果

    通過(guò)仿真軟件VISSIM進(jìn)行交通流運(yùn)行計(jì)算,輸出停車次數(shù)、平均延誤時(shí)間等指標(biāo)。根據(jù)相關(guān)研究[7],計(jì)算綜合性能評(píng)價(jià)指標(biāo)PI對(duì)交通誘導(dǎo)效果進(jìn)行評(píng)價(jià),其計(jì)算公式如下

    PI=0.954d+8.078n, (3)

    式中:d為平均延誤時(shí)間,s/pcu;n為停車次數(shù),次。

    交叉口的仿真計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2和圖6(a)、(b)所示。

    根據(jù)仿真結(jié)果,在干線信號(hào)控制優(yōu)化后車均延誤指標(biāo)下降13.35%,平均停車次數(shù)指標(biāo)下降37.62%,交叉口平均值下降16.61%,有效提升了路段通行效率。路口左轉(zhuǎn)相位的PI值仍明顯大于直行PI值,這是由于左轉(zhuǎn)相位車流仍需等待直行相位結(jié)束后方可通行,表現(xiàn)為被動(dòng)式車速誘導(dǎo),因此左轉(zhuǎn)PI指標(biāo)較大。但整體來(lái)看,采用實(shí)時(shí)車速及信號(hào)配時(shí)控制能夠明顯提升直行車流車速誘導(dǎo)效率,平均停車次數(shù)的改善效果更為明顯。

    4 結(jié)論

    本文從主干線交通協(xié)調(diào)系統(tǒng)框架、協(xié)調(diào)措施、誘導(dǎo)車速及相位差模型方面,分析車路協(xié)同實(shí)時(shí)交通參數(shù)互聯(lián)互通條件下的干線交通動(dòng)態(tài)控制技術(shù)。車路協(xié)同干線交通協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)主要由智能路側(cè)系統(tǒng)、智能車載系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)組成。論文設(shè)計(jì)了車速誘導(dǎo)+信號(hào)控制方案的流程與優(yōu)化模型,并以某省會(huì)城市5個(gè)相鄰交叉口的交通數(shù)據(jù)為依托,建立干線交通協(xié)調(diào)VISSIM仿真模型。結(jié)果表明,相比僅采用車速誘導(dǎo)方案,車速誘導(dǎo)+信號(hào)控制方案能夠有效提升路段通行效率,車均延誤指標(biāo)下降13.35%,平均停車次數(shù)指標(biāo)下降37.62%。

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