鄒 亮，龐鈺駒，潘 洲，潘 冬

（深圳大學(xué)土木工程學(xué)院，廣東深圳 518060）

VISSIM在城市交叉口綠波帶方案優(yōu)化中的應(yīng)用
——以白石路深大段為例

鄒 亮，龐鈺駒，潘 洲，潘 冬

（深圳大學(xué)土木工程學(xué)院，廣東深圳 518060）

白石路深大段平峰時(shí)段車流穩(wěn)定，粵海門村交叉口與桂廟村口交叉口之間的距離適中，兩個(gè)十字路口的距離為1.4 km，且信號配時(shí)方案相似，適合綠波帶研究。本文首先通過人工計(jì)算法對該路段的兩個(gè)交叉口的車流量進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和信號配時(shí)相位、配時(shí)時(shí)間的確定，然后對采集數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行了3種綠波帶配時(shí)方案的優(yōu)化，并用VISSIM建立該路段的仿真模型，檢驗(yàn)修正仿真模型后，實(shí)現(xiàn)VISSIM的微觀仿真評價(jià)。仿真結(jié)果表明:3種優(yōu)化方案中，雙向通行合計(jì)的延誤時(shí)間、停車時(shí)間和停車次數(shù)比原配時(shí)方案分別下降了36.5%、36.8%和40.6%，有效提高通行率和服務(wù)水平。

綠波帶;信號配時(shí);微觀交通仿真

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)，城市的規(guī)模擴(kuò)大，路網(wǎng)復(fù)雜，私家車數(shù)量與日俱增，城市交通狀況也變得極為復(fù)雜。目前大部分的科研工作者和工程技術(shù)人員只重視交叉口信號控制而造成的車輛擁堵、延誤的研究［1-2］。然而因交叉口信號控制造成的車輛擁堵一般發(fā)生在早晚高峰兩個(gè)時(shí)段，平峰時(shí)段一般不會出現(xiàn)車輛擁堵現(xiàn)象。相對早晚高峰時(shí)段，平峰時(shí)段更注重路段中的交叉口之間相互協(xié)調(diào)以達(dá)到提高路段的通行率，減少車輛的延誤時(shí)間。實(shí)現(xiàn)路段中交叉口之間的相互協(xié)調(diào)需要“綠波帶”［3-9］?！熬G波帶”是指在一個(gè)區(qū)域或一條道路上實(shí)行統(tǒng)一的信號燈控制，將納入控制范圍的信號燈全部連接起來，通過計(jì)算機(jī)加以協(xié)調(diào)控制，使車流在干道上行駛過程中，連續(xù)得到一個(gè)接一個(gè)的綠燈信號，暢通無阻地通過沿途所有交叉路口［10］。對深圳大學(xué)周邊交叉路口進(jìn)行觀察，發(fā)現(xiàn)在粵海門村交叉口和桂廟村口交叉口之間的白石路段車流、行車速度穩(wěn)定，距離適中為1.4 km，路段交通秩序較好，兩交叉口信號配時(shí)相位、周期相似，主干道連接深圳灣口岸和市區(qū)，對行程時(shí)間有較高的要求，具備了設(shè)置綠波帶的條件。針對以上路段特點(diǎn)和交通需求，本文擬對粵海門村和桂廟村口交叉口現(xiàn)有信號配時(shí)方案進(jìn)行綠波帶優(yōu)化，通過VISSIM交通仿真軟件［11-13］對綠波帶優(yōu)化配時(shí)方案進(jìn)行仿真模擬，并與現(xiàn)有配時(shí)方案就交叉口交通運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行對比，從而驗(yàn)證優(yōu)化配時(shí)方案的有效性。為該路段減少延誤、降低運(yùn)行時(shí)間，提高交叉口的通行能力、更好地利用有限的道路資源提供改良方案。

1 交通數(shù)據(jù)調(diào)查分析

1.1 交叉口幾何特性和交通量

粵海門村交叉口東西方向?yàn)殡p向六車道，連接桂廟村口交叉口的主干道，南北方向?yàn)殡p向四車道;桂廟村口的十字交叉路口的東西方向是雙向四車道，南北方向?yàn)殡p向六車道，連接桂廟村口交叉口的主干道。

依據(jù)兩個(gè)交叉口交通流特性，采用人工技術(shù)法［14］對兩個(gè)交叉口平峰時(shí)段的交通量進(jìn)行調(diào)查。具體調(diào)查結(jié)果如表1所示。

表1 道路條件及平峰時(shí)段流量統(tǒng)計(jì)表

1.2 原有配時(shí)方案

粵海門村交叉口采用四相位信號定時(shí)控制，信號周期為101 s;桂廟村口十字交叉口采用四相位信號定時(shí)控制，信號周期為97 s。具體相位及綠燈、黃燈時(shí)間如圖1、2所示。

圖1 粵海門村交叉口原配時(shí)方案圖

圖2 桂廟村口十字交叉口原配時(shí)方案圖

2 模型的構(gòu)建與檢驗(yàn)修正

2.1 仿真模型的構(gòu)建

利用VISSM仿真軟件，對交通流進(jìn)行仿真所需要的條件包括道路條件、交通條件和信號配時(shí)方案，其中道路條件包括車道數(shù)、車道寬度、車道長度等;交通條件包括交通組成、交通量、車輛基本性能等;信號配時(shí)方案包括相位、綠燈時(shí)間等。

(1)車道數(shù)、車到寬度依據(jù)實(shí)際情況，如表1所示。

(2)交通量以及實(shí)際調(diào)查的交通流數(shù)據(jù)，如表1所示。

(3)相位、綠燈時(shí)間依據(jù)實(shí)際情況，如圖1所示。

(4)車輛的幾何尺寸選用VISSM軟件中2D模型中的類似車型尺寸和速度根據(jù)粵海門村交叉口具體情況設(shè)置，如表2所示。

表2 車輛特性參數(shù)設(shè)置表

依據(jù)粵海門村和桂廟村口交叉口的衛(wèi)星地圖平面布局，在VISSIM仿真軟件中建立仿真模型。依據(jù)表2中的車輛特性，并分別將表1、圖1、圖2中的交通流量數(shù)據(jù)與信號配時(shí)方案輸入模型中，最后得到這兩個(gè)交叉口交通仿真模型，如圖3所示。

2.2 模型的檢驗(yàn)修正

為了檢驗(yàn)VISSIM仿真的結(jié)果是否與實(shí)際交叉口車輛通行的結(jié)果接近或一致，文中選取延誤時(shí)間作為檢驗(yàn)的評價(jià)參數(shù)，采集實(shí)際路口的延誤參數(shù)使用行程時(shí)間法。首先，在延誤參數(shù)采集的設(shè)定路段隨機(jī)對平峰時(shí)段的30輛車通過該路段的行程時(shí)間進(jìn)行記錄，求出車輛通過該路段的平均行程時(shí)間，用平均行程時(shí)間減去該路段通過的期望行程時(shí)間，最后求得車輛通過該段路程的平均延誤時(shí)間為21.1 s;然后，在VISSIM仿真路網(wǎng)中相同的路段設(shè)置延誤檢測數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，采集得在VISSIM仿真路網(wǎng)該路段的平均延誤時(shí)間為20.6 s;最后計(jì)算實(shí)際路況和VISSIM仿真的兩延誤數(shù)據(jù)相對誤差約為2.4%。檢驗(yàn)結(jié)果為該實(shí)際路況和VISSIM仿真具有較高的吻合度，所以可以利用VISSIM仿真該路網(wǎng)的綠波帶［15］。

圖3 交叉口交通仿真模型圖

3 綠波帶配時(shí)方案優(yōu)化方案及仿真評價(jià)

3.1 綠波帶配時(shí)的優(yōu)化方案

由圖1、2得到粵海門村交叉口與桂廟村口交叉口的白石路雙向的原配時(shí)方案的綠波帶，如圖4所示。由圖4可以看出，白石正反雙向的綠波帶較窄，正向綠波的綠燈通行時(shí)間為10 s，反向綠波的綠燈通行時(shí)間為7 s，可供車輛通過該路段的綠燈時(shí)間較短。所以需要對這兩個(gè)交叉口的原配時(shí)方案進(jìn)行綠波帶配時(shí)方案的優(yōu)化，以提高綠波帶綠燈的時(shí)間，從而減少車輛通過該路段的行程時(shí)間。

圖4 原配時(shí)方案的綠波帶圖

針對原配時(shí)方案的正反綠波的綠燈時(shí)間短，本文分別對單方向正向、單方向反向、正反雙向進(jìn)行了綠波帶的配時(shí)優(yōu)化。

(1)優(yōu)化方案1。通過調(diào)整桂廟村口交叉口的配時(shí)方案，使得由粵海門村交叉口到桂廟村口交叉口的單方向正向綠波帶的綠燈時(shí)間由原來的10 s提高到現(xiàn)在的22 s，如圖5所示。

(2)優(yōu)化方案2。通過調(diào)整粵海門村交叉口的配時(shí)方案，使得由桂廟村口交叉口到粵海門村交叉口的單方向反向綠波帶的綠燈時(shí)間由原來的7 s提高到現(xiàn)在的22 s，如圖6所示。

圖5 優(yōu)化后的單方向正向綠波圖

圖6 優(yōu)化后的單方向反向綠波圖

(3)優(yōu)化方案3。根據(jù)綠波帶的雙向?qū)崿F(xiàn)原理，將粵海門村與桂廟村口兩交叉口周期時(shí)間調(diào)整為101 s，確定交叉口基準(zhǔn)時(shí)間、配時(shí)方案一致，得到兩交叉口的雙向綠波帶信號配時(shí)方案，如圖7、8所示。

由粵海門村與桂廟村口兩交叉口的綠波帶配時(shí)方案得到優(yōu)化后的正反雙向綠波，如圖9所示。通過正反雙向的綠波優(yōu)化配時(shí)方案，使從粵海門村交叉口到桂廟村口交叉口的雙向正向綠波帶的綠燈通行時(shí)間由原來的10 s提高到現(xiàn)在的26 s;從桂廟村口交叉口的雙向反向綠波帶的綠燈通行時(shí)間由原來的7 s提高到現(xiàn)在的23 s。

圖7 粵海門村交叉口綠波帶配時(shí)方案

圖8 桂廟村口交叉口綠波帶配時(shí)方案

圖9 優(yōu)化后的正反雙向綠波圖

3.2 仿真結(jié)果分析

對兩個(gè)交叉口設(shè)置綠波信號配時(shí)的三種方案前后的交通狀況分別進(jìn)行模擬仿真，得出該路段的各種交通評價(jià)指標(biāo)，經(jīng)整理得出該路段的仿真結(jié)果，見表4。仿真結(jié)果表明:單方向正向綠波帶優(yōu)化配時(shí)使得該路段正向通行車輛的延誤時(shí)間、停車時(shí)間和停車次數(shù)分別下降了33.7%、32.7%和41.4%，但雙向通行合計(jì)的延誤時(shí)間、停車時(shí)間和停車次數(shù)均遠(yuǎn)大于原配時(shí)方案;單方向反向綠波帶優(yōu)化配時(shí)使得該路段反向通行車輛的延誤時(shí)間、停車時(shí)間和停車次數(shù)分別下降了50.6%、52.0%和49.1%，雙向通行的合計(jì)延誤時(shí)間、停車時(shí)間和停車次數(shù)與原配時(shí)方案的比較優(yōu)勢不明顯;雙向綠波帶配時(shí)優(yōu)化方案使得該路段正反向通行車輛的延誤時(shí)間分別下降了38.5%、34.3%，正反向通行車輛的停車時(shí)間分別下降了39.0%、34.4%，正反向通行車輛的停車次數(shù)分別下降了41.5、39.7%，雙向通行合計(jì)的延誤時(shí)間、停車時(shí)間和停車次數(shù)比原配時(shí)方案分別下降了36.5%、36.8%和40.6%，說明雙向綠波帶配時(shí)方案能夠有效提高該路段的服務(wù)水平，提高通行率。

表4 原配時(shí)方案與綠波帶優(yōu)化方案的VISSIM評價(jià)對比

4 結(jié)語

運(yùn)用行程時(shí)間法、綠波帶等對粵海門村十字交叉口和桂廟村口交叉口的信號燈配時(shí)進(jìn)行綠波控制改進(jìn)，并通過微觀仿真軟件VISSIM進(jìn)行評價(jià)，與原配時(shí)方案進(jìn)行比較。結(jié)果表明，優(yōu)化配時(shí)方案能夠有效提高該路段的服務(wù)水平，提高通行率，并為后續(xù)信號配時(shí)方案調(diào)整提供參考。

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Optimization of Green Wave Signal Timing for Urban Intersection Based on VISSIM——A Case Study of Shenzhen University Section of Baishi-Road

ZOU Liang， PANG Yu-ju， PAN Zhou， PAN Dong
(College of Civil Engineering，Shenzhen University，Shenzhen 518060，China)

Nearby Shenzhen Univeristy，Baishi Road holds a large segment where traffic is steady at peak hours.The distance between the intersection of“Yue Hai Men Cun”and“Gui Miao Cun Kou”is 1.4km，and the signal timing plans at the two intersections are similar so that its traffic signal control can be researched by using the Green Wave.The paper，uses manual calculation method to collect data acquisition and do signal timing phase of the two the intersections，then analyzes the data and implements three kinds of optimized timing plans of the Green Wave.The simulation model is established by VISSIM.Simulation results show that by using the three kinds of optimization，the total of two-way traffic delays，parking time and number of stops decrease 36.5%，36.8%and 40.6%，respectively，it effectively improve the prevailing rates and service levels.

Green Wave;timing signal plan;micro-simulation for traffic

U 121

A

1006－7167(2014)08－0075－04

2013－12－23

2013年廣東省高等教育教學(xué)改革重點(diǎn)項(xiàng)目(328);2013年度深圳大學(xué)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(430)

鄒 亮(1979－)，男，廣西桂林人，副教授，研究方向:智能交通，交通微觀仿真。

Tel.:0755-86670305，13554883640;E-mail:muscle1979@126.com