考慮城市干道車隊(duì)運(yùn)行特點(diǎn)的交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制算法

摘要： 為建立交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制算法并確定其適用條件，考慮車隊(duì)離散、車輛轉(zhuǎn)出、下游交叉口排隊(duì)長(zhǎng)度3個(gè)因素，在分析羅伯遜離散模型的基礎(chǔ)上，提出了交叉口協(xié)調(diào)相位車流到達(dá)圖式的預(yù)測(cè)方法，并根據(jù)車流到達(dá)時(shí)刻與協(xié)調(diào)相位綠燈啟亮、結(jié)束時(shí)刻的關(guān)系，建立了協(xié)調(diào)相位車流延誤的計(jì)算模型；以交通控制子區(qū)內(nèi)各交叉口協(xié)調(diào)相位車流總延誤最小為優(yōu)化目標(biāo)，以相位差為優(yōu)化變量，設(shè)計(jì)了信號(hào)協(xié)調(diào)方案優(yōu)化算法.仿真結(jié)果表明：與改進(jìn)數(shù)解法相比，該算法降低了協(xié)調(diào)相位車流延誤7.4%；隨著交叉口間距、轉(zhuǎn)出車輛數(shù)、下游排隊(duì)長(zhǎng)度的增加，信號(hào)協(xié)調(diào)控制效益逐漸下降.

關(guān)鍵詞： 信號(hào)協(xié)調(diào)控制；車輛延誤；車隊(duì)離散；轉(zhuǎn)出車輛；排隊(duì)長(zhǎng)度

中圖分類號(hào)： U491文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ASignal Coordination Algorithm Considering Vehicle Platoon

交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制是交通控制系統(tǒng)中的一種重要控制方式，對(duì)于減少干線交通流延誤具有重要作用.該方式首先預(yù)測(cè)交叉口協(xié)調(diào)相位的車流到達(dá)情況，然后通過(guò)合理設(shè)置相鄰交叉口之間的相位差，使到達(dá)車流以最小延誤通過(guò).一般城市干道上的交通流具有以下特點(diǎn)：

（1） 車隊(duì)離散.由于期望速度的差異，車隊(duì)中的車輛在向下游行駛過(guò)程中有不同程度的離散現(xiàn)象，相鄰車輛之間的車頭時(shí)距變大.

（2） 車輛轉(zhuǎn)出.例如從上游交叉口直行相位駛出的車流，雖然較多車輛駛向下游直行相位，然而在到達(dá)渠化區(qū)之前會(huì)有一些車輛從車隊(duì)中轉(zhuǎn)出駛向下游的左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)相位.

（3） 受下游排隊(duì)的影響.車隊(duì)在即將到達(dá)下游停車線時(shí)，如果前方排隊(duì)車輛尚未完全消散，則其運(yùn)行狀態(tài)受到影響，產(chǎn)生減速或停車現(xiàn)象.前方排隊(duì)車輛有可能是上游其他相位駛來(lái)的車輛，也有可能是上個(gè)周期綠燈結(jié)束前未通過(guò)停車線而滯留的車輛.

在建立信號(hào)協(xié)調(diào)控制算法時(shí)，只有完整、科學(xué)地對(duì)上述特點(diǎn)進(jìn)行表達(dá)，才能精確預(yù)測(cè)協(xié)調(diào)相位車流到達(dá)情況，并優(yōu)化出最佳相位差.

對(duì)信號(hào)協(xié)調(diào)控制算法的研究已取得豐富的成果.根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)的不同，可將現(xiàn)有算法分為兩類：

（1） 綠波帶寬度最大的算法，以圖解法和數(shù)解法為代表，西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)第48卷第2期別一鳴等：考慮城市干道車隊(duì)運(yùn)行特點(diǎn)的交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制算法假設(shè)協(xié)調(diào)相位駛出的車流不受車隊(duì)離散、轉(zhuǎn)彎車流以及下游排隊(duì)長(zhǎng)度的影響，以理想交叉口間距與實(shí)際交叉口間距的偏移量最小為目標(biāo)優(yōu)化配時(shí)方案，使協(xié)調(diào)相位綠波帶寬度最大[17].

（2） 車流延誤最小的算法，考慮車隊(duì)離散或下游排隊(duì)對(duì)干道車流的影響，建立協(xié)調(diào)相位到達(dá)車流延誤與信號(hào)配時(shí)的關(guān)系模型，并以車流延誤最小為目標(biāo)優(yōu)化配時(shí)方案[812].

現(xiàn)有算法沒(méi)有考慮車輛轉(zhuǎn)出，而且假設(shè)上游協(xié)調(diào)相位駛出的車隊(duì)完整地到達(dá)下游協(xié)調(diào)相位，這與實(shí)際情況不符.已有的信號(hào)協(xié)調(diào)算法進(jìn)行了較多簡(jiǎn)化，借鑒了許多工程經(jīng)驗(yàn)，但是這些經(jīng)驗(yàn)并非基于對(duì)協(xié)調(diào)控制機(jī)理的完整數(shù)學(xué)表達(dá)，無(wú)法根據(jù)車流運(yùn)行特性的變化辨識(shí)其最佳適用環(huán)境，更無(wú)法嵌入到自適應(yīng)交通信號(hào)控制系統(tǒng)中.因此，建立車流運(yùn)行特點(diǎn)的變量表達(dá)與信號(hào)協(xié)調(diào)控制目標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系，才能詳細(xì)分析各種交通條件變化（交叉口間距、轉(zhuǎn)出車流比例、下游排隊(duì)車輛長(zhǎng)度等）對(duì)協(xié)調(diào)控制目標(biāo)的影響.

為研究協(xié)調(diào)控制算法的適用條件，并為實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)信號(hào)控制奠定基礎(chǔ)，本文在考慮上述3個(gè)車流運(yùn)行特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，以子區(qū)內(nèi)各交叉口協(xié)調(diào)相位車流總延誤最小為優(yōu)化目標(biāo)，建立了交叉口間距、轉(zhuǎn)出車流比例、下游排隊(duì)長(zhǎng)度及相位差與目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系模型，并提出了相位差優(yōu)化方法.1算法建立1.1假設(shè)條件為了簡(jiǎn)化建模過(guò)程，假設(shè)：

（1） 將交叉口協(xié)調(diào)相位紅燈啟亮?xí)r刻作為每個(gè)周期的開(kāi)始時(shí)刻，綠燈間隔時(shí)間結(jié)束時(shí)刻作為每個(gè)周期的結(jié)束時(shí)刻.

（2） 上游非協(xié)調(diào)相位（如以直行相位為協(xié)調(diào)相位，則左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)相位為非協(xié)調(diào)相位）駛出并駛向下游協(xié)調(diào)相位的車流，在下游協(xié)調(diào)相位紅燈期間均勻到達(dá).這是因?yàn)榉菂f(xié)調(diào)相位對(duì)應(yīng)的出口道數(shù)一般大于進(jìn)口道數(shù)，在向下游行駛過(guò)程中車流嚴(yán)重離散，且右轉(zhuǎn)相位車流不受信號(hào)燈控制，隨機(jī)到達(dá)下游.

（3） 采用羅伯遜離散模型描述車流的離散過(guò)程，該模型將時(shí)間離散化為連續(xù)的時(shí)間間隔，車輛也被劃分至不同的時(shí)間間隔中.由于車隊(duì)在向下游行駛過(guò)程中有一定比例的車輛轉(zhuǎn)出，本文假設(shè)車流中各個(gè)時(shí)間間隔轉(zhuǎn)出的車輛比例相同（因?yàn)檗D(zhuǎn)出車輛在車流中的分布位置難以用檢測(cè)器檢測(cè)到，所以采用了平均方法進(jìn)行宏觀描述）.

羅伯遜模型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于工程應(yīng)用的特點(diǎn)，但是該模型無(wú)法描述轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出車流對(duì)城市干道車均速度的影響，影響機(jī)理參考文獻(xiàn)[13].1.2變量表達(dá)如圖1所示，該協(xié)調(diào)控制子區(qū)包括I個(gè)交叉口，設(shè)東西直行相位為協(xié)調(diào)相位.根據(jù)韋伯斯特周期公式，計(jì)算交叉口i的最佳周期tCi；根據(jù)周期最大原則確定關(guān)鍵交叉口，并將關(guān)鍵交叉口的周期作為該子區(qū)的公共周期，即

根據(jù)改進(jìn)數(shù)解法優(yōu)化出的3個(gè)相位差分別為31、57和42 s.兩種協(xié)調(diào)算法優(yōu)化出的相位差較為接近，這是因?yàn)榉抡媛肪W(wǎng)中協(xié)調(diào)相位釋放車流的轉(zhuǎn)出比例較小（均小于0.20），此時(shí)上游協(xié)調(diào)相位釋放且到達(dá)下游協(xié)調(diào)相位的交通流量占據(jù)了下游協(xié)調(diào)相位到達(dá)流量的較大比重，對(duì)相位差優(yōu)化產(chǎn)生了重要影響，導(dǎo)致兩種協(xié)調(diào)算法優(yōu)化的相位差比較接近.當(dāng)轉(zhuǎn)出車流比例較大時(shí)，兩種算法優(yōu)化出的相位差的差別較大.2.3敏感性為在信號(hào)協(xié)調(diào)控制算法中用變量表示車隊(duì)離散、轉(zhuǎn)出車輛、停車線前排隊(duì)車輛等影響因素，并通過(guò)分析上述變量對(duì)協(xié)調(diào)控制效益的影響，確定該算法的最佳適用環(huán)境.車隊(duì)離散與交叉口間距有關(guān)，下游排隊(duì)車輛數(shù)與上游交叉口左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)相位行駛至下游交叉口直行相位的流量有關(guān)，轉(zhuǎn)出車輛數(shù)與轉(zhuǎn)出車流比例有關(guān).下面以兩個(gè)相鄰交叉口為例，分析上述3種影響因素變化對(duì)信號(hào)協(xié)調(diào)控制效益的影響.

考慮圖4中的交叉口1和交叉口2，其信號(hào)配時(shí)、流量等參數(shù)見(jiàn)表1和表2，但此時(shí)交叉口2由東向西方向的協(xié)調(diào)相位變成了外部相位，流量到達(dá)不再受相位差的影響.

（1） 交叉口間距的影響

交叉口1與2之間的距離為L(zhǎng)12，以100 m為步長(zhǎng)，將L12從400 m增加至900 m，計(jì)算不同距離下協(xié)調(diào)控制與單點(diǎn)控制效益，如圖5所示.

由圖5可以看出，當(dāng)L12=400 m時(shí)，協(xié)調(diào)控制效果非常好，相位2車總延誤由99 921 s降至82 934 s.隨著L12的增大，相位2車總延誤下降比例逐漸減小.當(dāng)L12>800 m時(shí)，協(xié)調(diào)控制對(duì)應(yīng)的車總延誤已經(jīng)大于單點(diǎn)控制對(duì)應(yīng)的車總延誤，這主要是因?yàn)榇藭r(shí)車隊(duì)離散已經(jīng)非常嚴(yán)重，協(xié)調(diào)效果較差；而且進(jìn)行協(xié)調(diào)控制時(shí)需要執(zhí)行公共周期，交叉口2的周期由74 s增加到81 s，周期時(shí)長(zhǎng)的增大會(huì)導(dǎo)致各個(gè)相位延誤的增加.

為精確獲得兩種控制方式評(píng)價(jià)指標(biāo)相等時(shí)的L1，2，可以縮小L1，2的增長(zhǎng)步長(zhǎng)，例如縮小至20 m，由于篇幅限制，本文不再列出具體數(shù)據(jù)，只給出最終結(jié)果：當(dāng)L12=760 m時(shí)，兩種控制方式對(duì)應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)基本相等；當(dāng)L12>760 m時(shí)，兩個(gè)交叉口已經(jīng)不再適合執(zhí)行協(xié)調(diào)控制.

上面的分析只考慮了相位2的車總延誤，在進(jìn)行協(xié)調(diào)控制時(shí)，非協(xié)調(diào)相位的富余綠燈時(shí)間由于全部分配給了協(xié)調(diào)相位，延誤也必然增加.

（2） 轉(zhuǎn)出車輛比例的影響

在上游協(xié)調(diào)相位駛出車隊(duì)向下游協(xié)調(diào)相位行駛過(guò)程中，轉(zhuǎn)出車輛比例越大，車隊(duì)越松散，可協(xié)調(diào)的車流越少.與分析交叉口間距對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)影響的思路相同，在轉(zhuǎn)出車輛比例從0.05開(kāi)始以0.05為步長(zhǎng)增至0.30的情況下，分別計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo).此時(shí)上游左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)相位駛?cè)胂掠螀f(xié)調(diào)相位的車流保持不變，協(xié)調(diào)相位流量與表2相比有所下降.

如圖6所示，當(dāng)轉(zhuǎn)出車輛比例逐漸變大時(shí)，與執(zhí)行單點(diǎn)控制相比，執(zhí)行協(xié)調(diào)控制相位2車總延誤降低幅度不斷變小，這主要是因?yàn)楫?dāng)轉(zhuǎn)出車流比例變大之后，下游協(xié)調(diào)相位到達(dá)的各股車流過(guò)于分散，無(wú)法較好地協(xié)調(diào).當(dāng)轉(zhuǎn)出車輛比例小于0.20時(shí)，協(xié)調(diào)控制效果較好；當(dāng)該比例達(dá)到0.30時(shí)，協(xié)調(diào)控制效果已經(jīng)不太明顯.

（3） 上游左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)車流流量的影響

在上游左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)相位車流駛向下游協(xié)調(diào)相位的流量由200 pcu/h開(kāi)始、以50 pcu/h為步長(zhǎng)增至450 pcu/h的情況下，計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo).此時(shí)保持上游協(xié)調(diào)相位駛來(lái)車流量不變，與表2相比下游協(xié)調(diào)相位流量變大，信號(hào)配時(shí)參數(shù)也相應(yīng)變化.

由圖7可以看出，隨著上游左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)相位駛?cè)胂掠螀f(xié)調(diào)相位的流量逐漸增大，協(xié)調(diào)控制效益逐漸下降，并且在該流量達(dá)到400 pcu/h時(shí)協(xié)調(diào)控制對(duì)應(yīng)的延誤大于單點(diǎn)控制對(duì)應(yīng)的延誤.這種變化趨勢(shì)的影響與交叉口間距類似.在左、右轉(zhuǎn)相位駛?cè)肓髁枯^大情況下，上游協(xié)調(diào)相位車流到達(dá)下游時(shí)前方排隊(duì)車輛較長(zhǎng)，可能導(dǎo)致綠燈期間無(wú)法通過(guò)停車線的車流增多，致使延誤增加.

3結(jié)束語(yǔ)將影響協(xié)調(diào)控制效益的車隊(duì)離散、轉(zhuǎn)出車輛數(shù)比例以及下游排隊(duì)長(zhǎng)度等因素量化，建立了協(xié)調(diào)相位車流延誤與相位差的關(guān)系模型，以協(xié)調(diào)相位車總延誤最小為目標(biāo)對(duì)相位差進(jìn)行優(yōu)化.

仿真結(jié)果表明，該算法能夠有效降低協(xié)調(diào)相位的車流延誤.本文建立的協(xié)調(diào)算法特色在于全面考慮了干道車流運(yùn)行特性，可以精確預(yù)測(cè)協(xié)調(diào)相位車流到達(dá)狀況；并用變量表示影響因素，能夠詳細(xì)分析各變量動(dòng)態(tài)變化對(duì)優(yōu)化指標(biāo)的影響，為確定協(xié)調(diào)算法的適用環(huán)境提供理論依據(jù).

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（中文編輯：秦萍玲英文編輯：蘭俊思）