基于VISSIM仿真的干線綠波交通協調控制設計

詹 斌， 田園園， 朱家明

(1.武漢理工大學 交通學院,湖北 武漢 430063；2.安徽財經大學 統計與應用數學學院，安徽 蚌埠 233030)

0 引 言

隨著經濟水平的提升,我國近年來私人汽車保有量逐年增加。數據統計顯示，2018年我國私人汽車擁有量為20 574.93萬輛,較2017年的18 515.11萬輛增長了11.13%[1]。私家車出行已成為市民出行的主要交通方式，但伴隨而來的就是城市交通常態化擁堵。為了緩解城市交通擁堵這一難題,國內學者進行了諸多研究。

石佳等[2]以緊密聯系的交叉口所構成的OD路徑為切入點,建立了智慧子區劃分算法,在智慧子區內部實行“線軸”結合控制,通過仿真驗證發現實施新型控制方案后能有效提高交通子區通行量;曲大義等[3]運用交通波理論闡釋了干線車流排隊現象,揭示了大流量線控系統綠波交通產生的內在機制,結果表明城市干線綠波交通可以提高干線運行效率,但卻增加了其交叉支線的行程延誤;施俊慶等[4]利用微觀仿真軟件VISSIM對城市主干道雙向綠波交通實施效果進行了評價,表明在特定流量下,實行干線綠波交通能有效減少主干道延誤,且車輛速度和相位差均對綠波交通實施效果有顯著影響。田家斌等[5]提出適用于不同層次、不同特點的交叉口相位相序結構建立相位差協調策略算法利用相序的調整設計交叉口的配時優化方案來實現干線道路雙向綠波協調控制。夏井新等[6]針對現有干線交通信號綠波控制方法采用平行等寬的綠波帶寬無法考慮相鄰交叉口間交通流運行速度波動性的缺陷，引入了基于路段速度波動區間的不等綠波帶寬，提出了干線交通雙向綠波優化控制方法。

上述學者的研究中均提出城市干線綠波交通能夠有效改善城市交通狀況,提高道路運行效率并減少空氣污染。在此基礎上,本文建立了城市干線綠波交通模型,并以山東省青島市瑞昌路某一日晚高峰為例進行實例驗證,將模型得出的配時方案加載到VISSIM仿真環境,評估模型的有效性。

1 干線綠波交通模型建立

1.1 單點交叉口高峰小時交通量

在調查中,取5 min連續時段內的統計交通量,此連續5 min所計交通量最大的那個時段,就是高峰小時內的高峰時段,把高峰時段的交通量擴大為1 h的交通量即為高峰小時交通量。

因此對于已選定高峰時段的交通量,需按該高峰時段內交叉口各進口道不同流向分別確定,其計算公式如下:

qdmn=12×Q5mn

(1)

式中:qdmn為配時時段中由進口道m流向出口道n的交通量，pcu/h,即為擴大的高峰小時交通量;Q5mn為配時時段中由進口道m流向出口道n的高峰小時中最高5 min的流量，pcu/5min。那么,在配時時段中,由進口道m流向出口道n的高峰小時交通量為:

Qdmn=qdmn×PHF

(2)

式中:PHF為高峰小時系數,指高峰小時交通量與高峰小時內某一時段的交通量擴大為高峰小時交通量之比,一般取0.85。

1.2 單點交叉口信號配時計算

根據每一交叉口的平面布局及計算交通量,按單點定時控制的配時方法,確定每一交叉口的周期時長,周期時長一般取值為40～180 s。單點交叉口信號配時計算步驟如下所示:

步驟一:計算信號總損失時間。按下式計算:

L=nl+AR

(3)

式中:L為總損失時間，s;n為信號相位數;l為相位的損失時間,取3 s;AR為一周期中的全紅時間。

步驟二:計算車道飽和流量。飽和流量的定義是:在一次連續的綠燈信號時間內,進口道上一列連續車隊能通過進口道停車線的最大流量,單位是pcu/h。飽和流量隨交叉口幾何因素、渠化方式、信號配時及各流量交通沖突等情況而異,比較復雜。飽和流量用實測平均基本飽和流量乘以各影響因素校正系數的方法估算。即進口道車道的估算飽和流量為:

Sf=Sbi×f(Fi)

(4)

式中:Sbi為第i條進口車道基本飽和流量，pcu/h;f(Fi)為各類進口車道的校正系數。

其中各進口車道的基本飽和流量見表1。

表1 各類進口車道的基本飽和流量

步驟三:計算流量比總和。按下式計算：

(5)

式中:Y為組成周期的全部信號相位的各個最大流量比y值之和;j為一個周期內的相位數;yj為第j相的流量比;qd為設計交通量，pcu/h;Sd為設計飽和流量，pcu/h。

步驟四:計算信號周期時長。信號周期時長需選用最佳周期時長,利用韋伯斯特(Webster)方法進行計算:

(6)

式中:C0為最佳周期時長,s;L為總損失時間,由式(3)可計算得到,即L為6 s;Y為交叉口流量比,由式(5)可計算得到。

實際上,由韋伯斯特方法計算得到的周期長度經過現場實驗調查后發現,通常都比用別的公式算出的短一些,但仍比實際需要使用的周期要長。因此從實際情況出發, 為保證延誤最小,周期可在0.75C0～1.5C0范圍內變動。當交通量過小,容易造成信號周期設置過短,不利于行車安全。因此,需要人為規定周期取值下限,參考西方國家,一般為25 s。而當交通量過大,易造成周期過程過長,則車輛延誤時間驟然極速增長,反而會造成交通擁堵。

步驟五:計算各相位有效綠燈時間。按下式計算:

(7)

式中:gej為各相位有效綠燈時間;Ge為交叉口總有效綠燈時間,即周期時長減去總損失時間;yj為各相位流量比;Y為交叉口總流量比。

步驟六:計算各相位顯示綠燈時間。按下式計算

Gj=gej-lj

(8)

式中:lj為第j相位的損失時間。

1.3 干線交通信號協調控制計算

由上述單點交叉口信號配時方案可計算出每一交叉口所需周期時長。在實際的交通干線協調中,一般以所需周期時長最大的交叉口為關鍵交叉口,并以此周期時長為線控系統的備選周期時長。以各交叉口所需時長并根據主次道路的流量比,可計算各交叉口各相位的綠信比以及綠燈時間。假設干線上第m個交叉口為關鍵交叉口,那么:

gm=gme-Im+l

(9)

(10)

非關鍵交叉口上次要道路方向顯示綠燈時間,是該交叉口對次要道路所必須保持的最小綠燈時間。顯示綠燈時間以gn表示,有效綠燈時間以gne表示,則:

gn=gne-In-l

(11)

(12)

系統周期時長大于非關鍵交叉口所需周期時長時,非關鍵交叉口改用系統周期時長,其各相位綠燈時間均隨之增長。非關鍵交叉口次要道路方向的綠燈時間只需保持其最小綠燈時間即可。為有利于線控系統協調雙向時差,在非關鍵交叉口上保持其次要方向的最小綠燈時間,把因取系統周期時長后多出的綠燈時間全部加給主干道方向,這樣還可適當增寬線控系統的通過帶寬。

通過上述算法可計算得到線控交叉口周期與綠信比,但具體相位差還需根據實際案例進行具體分析。

2 實例驗證

2.1 現狀調查

本次實驗以山東省青島市瑞昌路干線5個交叉口為例,如圖1所示。

圖1 瑞昌路干線交叉口分布圖

該干線路網規整,條路清晰,且主干道瑞昌路道路渠化較好,適合進行整體信號優化設計。通過整體信號優化后,可以降低行車延誤和停車次數,提高市區整體通行效率,改善擁堵現狀。本實驗交通調查方式采用人工計數法,記錄5個交叉口進出口道渠化現狀，詳見表2,并記錄進口道轉向流量。進口道轉向流量包括左轉、直行、右轉、總和;從16∶00至21∶00，每間隔5 min統計一次并記錄,部分原始數據如圖2所示。

表2 各交叉口渠化現狀

圖2 瑞昌路金華路原始數據記錄圖

2.2 數據預處理

根據該交叉口交通量實測數據的對比分析,并對實測交通量進行系數換算,得到各個進口道高峰小時交通量、各個交叉口直行車大車率及最高15分鐘流率換算的高峰小時流率qdmn，見表3～表7。

表3 交叉口1瑞昌路-廣昌路晚高峰小時各流向流量表

表4 交叉口2瑞昌路-金華路晚高峰小時各流向流量表

表5 交叉口3瑞昌路-杭州路晚高峰小時各流向流量表

表6 交叉口4瑞昌路-人民路晚高峰小時各流向流量表

表7 交叉口5瑞昌路-吉水路晚高峰小時各流向流量表

2.3 瑞昌路干線協調控制

根據各個交叉口交通現狀調研情況,結合流量變化統計,對單點路口進行方案優化。針對綠時損失、配時失衡等問題，通過整合道路資源,對路口時空資源的再分配,對路口進行優化設計。

本實驗中包括5個交叉口,各交叉口間距示意圖如圖3所示,通過上述干線綠波交通模型計算得出公共周期時長為133 s,系統帶速暫定為v=30 km/h,接下來利用“時空數解法”以實際調研情況計算理想信號偏移量。

圖3 瑞昌路干線交叉口間距圖

步驟一:計算a列即理想位置。先計算理想信號相位間距,S=VC/2=4×133/2=266。因此,相距266 m信號的時差,正相當于交互式協調的時差;相距532 m的信號,正是同步式協調。以266±50作為最合適的S的變動范圍,即216～316,填a列,a列數字是假設理想信號位置,顯然偏移量越小,信號協調效果越好。結果見表7。

步驟二:計算b列。將實際信號位置與理想信號的偏移量,按順序排列(從小到大),并計算偏移量之差,將此差最大值填入b列,并計算216～316各行b值。結果見表8。

表8 “時空數解法”確定信號時差

步驟三:確定最合適的理想信號位置。由表8可知,當a=276時,b=224為最大值。取b為最大值時,對應的a值,即可得1～4各信號到理想信號的最小偏移量,確定理想信號相位間距為276 m,即當VC/2=276時,可以得到最好的系統協調效率。從計算b列的過程可以看出交叉口3～5與理想信號間偏移量之差最大為224,則理想信號與交叉口3之間的偏移量為:

(a-b)/2=(276-224)/2=26

因此,各實際信號距理想信號的偏移量最大為26 m。

理想信號距交叉口3為26 m,則距交叉口1為4 m,依次類推,如圖4所示。

圖4 理想信號與實際信號的相對位置(單位:m)

步驟四:計算相位差(綠時差)與綠波帶寬度。在4中把理想信號依次列在最靠近實際信號下面,見表9。將1～5各信號在理想信號的左、右位置填入表9第三行。把各交叉口信號配時所得的主干道綠信比列入表9的第四行。因實際信號與理想信號位置不一致造成的綠時損失用其位置偏移量除以理想信號的間距表示,填入表9第五行。從各交叉口的計算綠信比減去其綠時損失即為交叉口的有效綠信比,填入表9第六行。

綠時差計算分為奇數和偶數λ。相應于奇數理想信號相位位置的實際交叉口綠時差為(100-0.5λ)%;相應于偶數理想信號相位的實際交叉口相位差為(50-0.5λ)%。

綠波帶的帶寬為左、右兩端有效綠信比最小值的平均值。

計算結果見表9。

表9 計算綠時差及綠波帶帶寬

步驟五：利用人工調試方法得出最終的干線綠波控制方案,如圖5所示。

圖5 瑞昌路干線綠波控制方案

通過信號調優,對方案進行精細化配時,盡量使晚高期間峰實現綠波通行,避免相鄰路口由于距離較近導致車輛溢出,但是隨著車流量的變化,優化效果會降低,可通過人工巡檢的方式進行效果的跟蹤及保障。

3 VISSIM仿真驗證

為了驗證瑞昌路干線綠波交通控制方案的有效性,我們采用VISSIM軟件進行仿真驗證。VISSIM是一款道路仿真設計軟件,可以在電腦上設計出建設道路的具體細節,特別是在城市交通道路分析方面。它可以提供微觀的設計概念,分析所有城市交通模型,并且支持車道配置,交通組成及交通信號等設計。

本次仿真驗證試驗采用VISSIM4.3版本,車道寬度統一設置為3.5 m,車隊組成為10%大巴車與90%小汽車,信號配時采用固定式信號機,以節點為評價對象,以行程時間、延誤和排隊長度為評價目標,仿真種子為10,仿真時間為3 600 s,每300 s統計一次數據并輸出至文件夾。

首先在VISSIM仿真平臺上建立瑞昌路干線模型,包括道路渠化方式,信號機參數,路徑流向比例等,建立好的VISSIM仿真模型3D效果圖如圖6所示。

圖6 瑞昌路干線VISSIM仿真效果圖

然后分別輸入瑞昌路干線綠波控制優化前后交通信號配時方案,如圖7、圖8所示。其中,圖8中原控制方案為瑞昌路干線晚高峰交通量調查當天的匯總結果。輸入方案后在VISSIM仿真平臺中運行,得到行程時間、延誤和排隊長度的仿真數據。

圖7 瑞昌路干線優化前控制方案

圖8 瑞昌路干線綠波交通控制前后對比

最后,對行程時間、延誤和排隊長度仿真數據進行可視化處理,可知5個交叉口平均排隊長度由原來的14 m降低到了11 m,降低了21.4%;平均延誤由原來的239 s降低到了78 s,降低了67%,通過干線的行程時間由原來的401 s降低到了241 s,降低了39.9%。由以上數據可得知,實行線控綠波方案后,可以有效提升交叉口通行效率。

4 結束語

干線綠波交通協調控制能夠提高城市交通路網主干線的通行能力和服務水平,通過進行信號協調聯動控制減少路網中平均排隊長度、延誤以及行程時間,間接地提高了交通安全性并減少空氣污染[7-10]。通過對線控研究的不斷深入,我們還可以進行面控,即將綠波協調控制應用在整個路網,以達到更高效率地緩解城市交通擁堵問題。