綠波協調控制系統運行狀態的動態監控方法＊

郭海鋒

（浙江工業大學信息工程學院 杭州 310023）

所謂“綠波”，是指車流沿某條主要路線行進過程中，連續得到一個接一個的綠燈放行信號，暢通無阻地通過沿途所有交叉口.已有的綠波協調控制方法，從不同角度選擇優化目標，尋求單向或雙向綠波協調控制系統的最優帶寬［1－3］.雖然已相對成熟的城市道路交通狀態判別方法可以判別道路交通狀態，但是方法中需要的交通數據在現實狀況下還很難獲得［4－5］.此外，對于干線協調控制系統而言，某一路段或某一交叉口發生擁擠，未必會立即導致干線協調控制失效，若以此為依據切換信號控制方案可能會使控制效果不理想.本文以道路上交通檢測器采集到的實時交通數據為基礎，設計一種有效協調時間的計算方法，監控綠波協調系統的運行狀態，并以VISSIM為工具通過編程對上述方法進行模擬驗證.

1 有效協調時間

由圖1、圖2可以看出，設計帶寬是一個理論值，適合低流量情況.在高流量及飽和情況下，實際運行中各交叉口綠燈前段時間通常先放行停車線前的排隊車輛，綠燈后段時間才參與綠波協調放行上游駛來的車流.如果交叉口綠波方向排隊車輛數較多，將導致該交叉口參與綠波協調的時間較少，即占用了設計帶寬的一部分時間用于放行綠燈起始時刻停車線前的排隊車輛.由此可見，各交叉口有效協調時間越小，意味著從上游駛出的車流能連續通過下游交叉口的概率越小，當有效協調時間低于某一閾值時，綠波協調將難以實現，因此，有必要實時計算有效協調時間的數值.

在本文研究中，有效協調時間（available coordinated time，ACT）是指綠波協調控制過程中能夠真正起到綠波通行作用的那部分時間.

圖1 理想情況下綠波協調控制系統時－空圖

圖2 擁堵情況下綠波協調控制系統時－空圖

由圖1、圖2及前述分析可知，某一個相位的綠燈時間可分為兩部分，一部分用于釋放停車線前的排隊車輛，另一部分釋放上游交叉口當前綠燈放行過來的車輛，使其無阻滯地通過交叉口.本文將前者記為本地時間Gloc（i），將后者記為彈性時間Grem（i）.

在某一信號周期內，各交叉口綠波方向的彈性時間Grem（i）越多，系統獲得的有效協調時間越多.整個系統的有效協調時間受各交叉口中最小的彈性時間制約，即某個交叉口的彈性時間Grem（i）較小，則會影響當前信號周期整個系統運行的有效協調時間，成為系統的瓶頸點.

2 計算方法

本文以SCATS系統為例，該系統每組最多支持6個交叉口進行綠波協調控制，因此設計有效協調時間計算方法時假定參與綠波協調的交叉口數量為N，2≤N≤6；同時假定綠波方向參與協調的末端交叉口與其下游相鄰交叉口間的路段較長，足以容納末端交叉口釋放的車輛而不會排隊溢出.

2.1 Gloc和Grem的計算

SCATS系統停車線前各車道布設有檢測器，能夠實時計算出相鄰兩輛車通過檢測器的時間間隔.飽和情況下，綠燈開始的前期階段，排隊車輛以車隊的形式通過檢測器，飽和車頭時距通常為1.5～3.5s［6］.

本文對某一實際路口進行了實際調查，綠燈期間通過的車輛均是小車，車頭時距見圖3所示.經過數據統計分析，排在隊前的車輛車頭時距較大，排在隊尾的車輛車頭時距較小，最小的車頭時距為1s，15輛車放行完畢后，逝去的綠燈時間為29s，該方向綠燈時間為35s，因此綠燈剩余時間為6s.

由此可知，若檢測器檢測到的車輛間隔時間大于飽和車頭時距，則可認為排隊車輛已放行完畢，綠燈剩余時間為彈性時間，可用于放行上游正駛來的車輛.

圖3 飽和車頭時距分布圖

設相鄰車輛通過檢測器的間隔時間為Tgap，某交叉口綠波方向所在相位綠燈時間為G（i），則

式中：Tgap（j）為檢測到的第j個間隔時間，當Tgap（j）小于4s時，認為釋放的是排隊車輛；一旦Tgap（j）大于4s，則后續再檢測到的車輛認為是上游交叉口剛放行駛來的車輛，間隔時間不再參與公式（1）的計算，Gwaste為綠燈初始損失時間.

顯然，0≤Grem（i）≤G（i），即若綠燈起始時刻，停車線前排隊車輛數為0，則當前交叉口的綠燈時間可全部用于綠波協調；若當前交叉口綠燈起始時刻停車線前排隊車輛數較多，則Grem（i）將趨于0，即交叉口用于綠波協調的時間為0.

2.2 有效協調時間的計算

由前述分析可知，綠波協調控制系統當前信號周期的有效協調時間計算見式（3），即當前系統最小的Grem（i）值.

有效協調時間的計算過程如下：（1）監測交叉口i綠波方向紅燈時間是否結束，如果是則轉向（2），否則繼續監測，i＝1，2，…，N；（2）獲得當前信號周期交叉口i綠波方向的綠燈時間 ，i＝1，2，…，N；（3）計算交叉口i的本地時間Gloc（i），i＝1，2，……，N；（4）計算交叉口i的剩余時間Grem（i），i＝1，2，……，N；（5）計算 N 個交叉口的最小剩余時間 min｛Grem（i）｝，即有效協調時間ACT；（6）輸出當前信號周期綠波協調控制系統的有效協調時間，并對 min｛Grem（i）｝所屬的交叉口i給予1分懲罰，即punish（i）＝punish（i）＋1；（7）如果ACT小于閾值d，則當前綠波協調控制失效，輸出 max｛punish（i），i＝1，...，N｝所屬的交叉口Int（i）；否則轉步驟（1），對下一信號周期進行監測.

2.3 瓶頸交叉口的確定方法

本文以當前綠波協調控制系統的信號周期為時間間隔，在每個信號周期結束時，選取Grem（i）最小的交叉口，并給予其數值為1分的懲罰.當綠波協調控制系統的有效協調時間低于某一閾值時，則表明當前的綠波協調控制失效，此時獲得懲罰分數最大的交叉口即為該系統的瓶頸交叉口.確定瓶頸交叉口的流程圖見圖4所示.

圖4 確定綠波協調控制系統瓶頸交叉口流程圖

由木桶理論可知，實際運行中綠波協調控制系統的有效協調時間受系統中瓶頸交叉口的影響較大，系統實際執行的有效協調時間取決于該瓶頸交叉口所能獲得的綠燈剩余時間.

3 模擬實驗

3.1 方案設計

圖5所示，以連續的五個交叉口為研究對象，5個交叉口所在的道路為城市主干路，各交叉口間距離約為600m.在實驗中以VISSIM模擬軟件為工具，利用VB調用VISSIM的COM接口，讀取檢測器數據及信號控制機參數，模擬時間為3 600s，設置的交通流量隨仿真時間的增加而逐漸增大.

各交叉口東西方向進行綠波協調控制，共用信號周期時長為100s，系統設計的帶寬為25s，即理論上在帶寬所轄25s時間范圍內，自交叉口E駛出的車輛能夠無阻滯地順利通過交叉口A.

圖5 交叉口的渠化結構示意圖

3.2 綠波協調控制系統的運行狀態

圖6中，橫軸為綠波協調控制系統的共用信號周期，縱軸為每一信號周期干線系統的有效協調時間.從圖6中可見，模擬期間綠波協調控制系統的有效協調時間隨著交通流量的增大而逐漸減小.因此，可以通過監測有效協調時間的動態變化對綠波協調控制系統的運行狀態進行動態監控.

圖6 綠波協調控制系統有效協調時間

模擬結果表明，擁堵狀況下綠波協調控制既不能實現理論上的“綠波”通行，又不能對擁擠的車流給予及時疏導.因此，出現擁堵時應及時切換信號控制方案.

3.3 有效協調時間閾值分析

有效協調時間閾值d的確定直接影響干線不同信號控制方案的切換時機.為了確定最優d值，本文采用試探的方法對d分別取值為3，4，5，6，7，當有效協調時間小于d時，則將信號控制方案切換為已有文獻所采用的TSS－CAI控制方案［7］，并對不同取值的實驗結果進行了對比分析，見表1所列.

實驗表明，當d＝5時，模擬期間系統的性能指標最優，即當有效協調時間小于等于5s時已有的綠波協調控制系統應該切斷綠波，而改用其他有利于疏導擁擠交通流的信號控制方案，以便及時地對擁擠的車流進行疏導.

4 結 論

1）綠波協調控制系統實際運行的效果取決于系統各信號周期能夠獲得的有效協調時間，高峰及擁堵情況下有效協調時間較小，因此個別信號周期會出現路段排隊車輛溢出至上游交叉口的現象.

2）確定的瓶頸交叉口，有利于對擁堵的成因進行深入分析，進一步提高干線系統的通行能力.

3）仿真實驗結果表明，利用有效協調時間計算方法，能夠對綠波協調控制系統的運行狀態進行實時監控，為確定不同干線交通信號控制方式的切換時點提供技術支持.

表1 不同有效協調時間閾值d的對比分析結果

［1］馬 楠，邵春福，趙 熠.基于雙向綠波帶寬最大化的交叉口信號協調控制優化［J］.吉林大學學報：工學版，2009，39（S2）：19－24.

［2］吳 震.基于仿真的干線協調控制分析指標［J］.武漢理工大學學報：交通科學與工程版，2010，33（2）：349－352.

［3］Gartner N H，Stamatiadis C.Arterial－based control of traffic flow in urban grid networds［J］.Mathemat－ical and Computer Modelling，2002，35（5－6）：657－671.

［4］鄒 亮，徐建閩，朱玲湘.基于融合技術的道路交通狀態判別模型［J］.清華大學學報：自然科學版，2007，47（2）：1 822－1 825.

［5］姜桂艷，郭海鋒，吳超騰.基于感應線圈數據的城市道路交通狀態判別方法研究［J］.吉林大學學報：工學版，2008，38（S1）：37－42.

［6］趙 星，任 剛.信號交叉口車頭時距特性分析［J］.交通運輸工程與信息學報，2010，8（1）：103－109.

［7］郭海鋒.局部擁擠條件下城市道路交通信號控制方法研究［D］.長春：吉林大學交通學院，2008.