基于陣列雷達(dá)的城市高架入口匝道智能信號(hào)控制方案研究

摘要：本文提出了一種基于陣列雷達(dá)的高架匝道智能信號(hào)控制方法，可以實(shí)現(xiàn)城市高架匝道的智能信號(hào)控制，提高高架道路交通事件檢測(cè)的準(zhǔn)確度和交通流運(yùn)行效率。

關(guān)鍵詞：高架匝道;信號(hào)

1.前言

隨著城市汽車(chē)擁有量大幅增加，交通流量和道路供需的矛盾日益突出，城市高架的出現(xiàn)雖然增加了公眾快速出行的選擇，但是無(wú)限制的高架使用常常導(dǎo)致交通的嚴(yán)重?fù)矶拢詫?duì)高架進(jìn)行智能的匝道信號(hào)控制是疏導(dǎo)高架堵死的有效途徑。

2.交通信息數(shù)據(jù)采集

本文選擇基于陣列雷達(dá)進(jìn)行城市高架的交通信息采集，主要考慮是新型的陣列雷達(dá)交通信息采集方式具有很多長(zhǎng)處，它采用二維主動(dòng)式陣列雷達(dá)技術(shù)，可以大區(qū)域大范圍的路面交通信息檢測(cè)，同時(shí)可以準(zhǔn)確檢測(cè)多目標(biāo)的即時(shí)位置和即時(shí)速度、可檢測(cè)排隊(duì)長(zhǎng)度、逆行等多類(lèi)多元交通參數(shù)，有效解決交通事件誤報(bào)、車(chē)輛遮擋、停車(chē)漏檢或多檢問(wèn)題。

3.匝道信號(hào)控制

匝道控制是通過(guò)調(diào)節(jié)入口匝道車(chē)輛數(shù)，來(lái)緩解快速路匝道交匯處擁堵的一種方法，匝道信號(hào)控制算法也多種多樣，如ALINEA、ALINEA /Q、Mixed-control算法，相互之間各有利弊，本文提出了近似Mixed-control算法觀點(diǎn)的方案，考慮快速路的密度變化，研發(fā)基于交通運(yùn)行指數(shù)的入口匝道信號(hào)控制算法，實(shí)現(xiàn)增加高架交通流量和減少匝道排隊(duì)的目的。

4.智能入口匝道信號(hào)控制方法

4.1設(shè)備安裝

該方法所需的設(shè)備，包括陣列雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備、服務(wù)器設(shè)備、交通狀態(tài)處理設(shè)備、以及智能信號(hào)處理設(shè)備。

4.2交通數(shù)據(jù)采集

在高架道路上安裝多個(gè)陣列雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備，并在高架入口匝道前方設(shè)置信號(hào)機(jī)設(shè)備;分別對(duì)高架道路進(jìn)行路段劃分編碼、陣列雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備編碼和信號(hào)機(jī)設(shè)備編碼，并將路段劃分編碼、陣列雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備編碼和信號(hào)機(jī)設(shè)備編碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)配對(duì)。

其中，I為高架上所有匝道的總個(gè)數(shù);J為高架單方向上所有陣列雷達(dá)檢測(cè)器的總個(gè)數(shù);S為高架單方向上所有路段的總個(gè)數(shù)。

4.3實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)采集

交通狀態(tài)處理設(shè)備根據(jù)實(shí)時(shí)交通參數(shù)信息，計(jì)算路段的平均交通流密度參數(shù)，構(gòu)建密度-運(yùn)行指數(shù)模型，提取實(shí)時(shí)交通運(yùn)行指數(shù)，包括以下步驟：

1）交通狀態(tài)處理設(shè)備提取各個(gè)陣列雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)到的實(shí)時(shí)交通參數(shù)信息，并基于周期分析時(shí)間粒度，在空間維度和時(shí)間維度層面分別計(jì)算路段的平均交通流參數(shù)和平均速度參數(shù)。

2）利用交通流密度判斷模型，計(jì)算空間維度和時(shí)間維度的平均交通流密度參數(shù)，陣列雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)上報(bào)的數(shù)據(jù)格式為，t表示上報(bào)時(shí)間，n表示所在車(chē)道，q表示交通流數(shù)據(jù)，v表示車(chē)流速度數(shù)據(jù)，的單位分別為秒、1、輛/小時(shí)/車(chē)道和千米/小時(shí);

假設(shè)樣本數(shù)據(jù)集可表示為，樣本的處理粒度周期為T(mén)，其單位為小時(shí);先利用式（1），統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)待測(cè)路段空間維度和時(shí)間維度的平均交通流：

n表示所在車(chē)道，N表示，表示第n車(chē)道的交通流，表示單位粒度周期的平均交通流;

再利用式（2），計(jì)算單位粒度周期的平均速度：

表示第n車(chē)道的速度，表示單位粒度周期的平均速度;

利用式（3），統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)待測(cè)路段空間維度和時(shí)間維度的平均交通流密度，

表示單位周期粒度的平均交通流密度，其單位為輛/千米/車(chē)道。

4.4密度-交通運(yùn)行指數(shù)模型構(gòu)建

密度-運(yùn)行指數(shù)模型，具體如式（4）所示：

RTPI表示交通運(yùn)行指數(shù); x，y，z，p，m的值是道路交通擁堵感受優(yōu)化參數(shù)，按照道路等級(jí)賦予其參數(shù)值，其初始化參考值如表1所示;

安裝陣列雷達(dá)檢測(cè)器的路段，路段交通運(yùn)行指數(shù)等于檢測(cè)器交通運(yùn)行指數(shù)，沒(méi)有檢測(cè)器的路段交通運(yùn)行指數(shù)為0，具體如式（5）所示：

其中，表示檢測(cè)器交通運(yùn)行指數(shù)，表示路段交通運(yùn)行指數(shù)。

4.5智能匝道信號(hào)控制

智能信號(hào)處理設(shè)備根據(jù)入口匝道的平均交通運(yùn)行指數(shù)，設(shè)置匝道信號(hào)控制的信號(hào)調(diào)節(jié)率，計(jì)算實(shí)時(shí)的信號(hào)控制綠信比，構(gòu)建運(yùn)行指數(shù)-綠信比模型，獲取綠燈和紅燈相位時(shí)間，制定當(dāng)前匝道信號(hào)的控制方案。

利用式（6）獲取匝道平均交通運(yùn)行指數(shù)：

其中，表示匝道平均交通運(yùn)行指數(shù)，j表示檢測(cè)器的順序編號(hào)，表示檢測(cè)器的交通運(yùn)行指數(shù)。

再利用式（7）獲取匝道所關(guān)聯(lián)路段的平均交通流：

其中，n表示檢測(cè)點(diǎn)車(chē)道的個(gè)數(shù)，i表示當(dāng)前匝道編碼，j表示當(dāng)前匝道所關(guān)聯(lián)的檢測(cè)器個(gè)數(shù)，表示第j個(gè)檢測(cè)器第n車(chē)道的交通流，表示當(dāng)前匝道所關(guān)聯(lián)路段的平均交通流;匝道信號(hào)周期C初始化參考值如表2。

利用式（8）計(jì)算當(dāng)前匝道的綠信比：

其中，G表示有效綠燈相位時(shí)間，R表示紅燈相位時(shí)間，Y表示黃閃時(shí)間，C表示匝道信號(hào)周期C，表示當(dāng)前匝道的綠信比。

提取匝道信號(hào)控制方案指令，信號(hào)機(jī)設(shè)備通過(guò)調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)接口服務(wù)對(duì)高架匝道的交通信號(hào)進(jìn)行智能控制。

5、結(jié)論

通過(guò)構(gòu)建基于陣列雷達(dá)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的智能化匝道信號(hào)控制算法，實(shí)現(xiàn)了高架入口匝道的智能信號(hào)控制，可以提高交通事件檢測(cè)的準(zhǔn)確度和交通流運(yùn)行效率，降低人工方式進(jìn)行匝道限行的人力成本，提升高架道路交通的服務(wù)水平。

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