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雙向綠波信號控制優(yōu)化研究

2020-10-24 02:46:18吳剛葉婉君白鈺潔馬禎林國靖秦鐘
科技與創(chuàng)新 2020年20期
關(guān)鍵詞:綠波干線交叉口

吳剛,葉婉君,白鈺潔,馬禎,林國靖,秦鐘

雙向綠波信號控制優(yōu)化研究

吳剛,葉婉君,白鈺潔,馬禎,林國靖,秦鐘

(廣州大學 土木工程學院,廣東 廣州 510006)

為研究雙向綠波信號控制在實際交通狀態(tài)下的應用,根據(jù)干線協(xié)調(diào)控制原理和興南大道的道路交通狀況,對興南大道進行雙向綠波信號控制優(yōu)化研究,提出了考慮滯留車輛條件下的雙向綠波優(yōu)化方案,并通過VISSIM驗證方案的有效性,結(jié)果表明加入滯留車輛計算后,興南大道在雙向綠波方案下相關(guān)指標有所優(yōu)化,滯留車輛的雙向綠波信號控制在實際工作中應用效果較好。

干道協(xié)調(diào);雙向綠波;滯留車輛;微觀仿真

從汽車出現(xiàn)開始,道路基礎(chǔ)設(shè)施與交通需求之間的矛盾便從未消失,特別是中國經(jīng)濟水平的不斷提高,居民擁有汽車的門檻不斷降低,道路擁堵問題越發(fā)成為常態(tài)。盡管國家大力倡導公共交通出行,但公共交通舒適度較低,且私家車出行量仍舊龐大,交通擁堵問題仍然無法有效解決,因此,從交通管理的角度,綠波信號控制便成為廣大學者研究的重點之一。國外學者LITTLE等人開發(fā)的MAXBAND系統(tǒng)計算擁有最大綠波相位的配時方案[1],國內(nèi)沈國江等人利用模糊控制算法對雙向綠波進行優(yōu)化[2],王東建立了以相位差為控制變量的雙向交通流動態(tài)優(yōu)化控制模型[3]。本文將基于滯留車輛的影響研究雙向綠波信號控制模型,并以興南大道為例分析模型的可行性和優(yōu)化效果。

1 雙向綠波設(shè)計原理與方法

道路是城市的脈絡(luò),在城市內(nèi)道路相互交織形成了數(shù)量繁多的交叉口[4]。為了保證出行便利,道路間距注定不會太大,也就意味著大部分相鄰交叉口間距會控制在一定范圍之內(nèi),一般在300~1 000 m之間。在這種條件下,單點控制方案易造成干線車輛停車次數(shù)較高,停車延誤較大。單向綠波方案則是在干線上下行流量相差較大的情況,通過控制流量最大的車流方向,使車流在經(jīng)過每一個交叉口時,能夠剛好處于放行狀態(tài),適用性較好,但對反向車流影響較大。而雙向綠波方案則是通過尋找適合的相位方案,通過設(shè)置合適的相位差使干線上下行車流能夠連續(xù)通過交叉口,降低停車延誤,提高道路通行效率。

1.1 雙向綠波配時設(shè)計

中國大部分交叉口都是采用各進口依次放行的相位方案,而這種相位方案很難實現(xiàn)雙向綠波信號控制,因此,在設(shè)計雙向綠波信號控制時,需要重新設(shè)計相位方案,使干線直行車流通行權(quán)處在同一個相位上,以十字交叉口東西方向為干線車流為例,雙向綠波控制信號相位一般設(shè)置為“東西進口直行”“東西進口左轉(zhuǎn)”,南北進口的相位方案則相對隨意,有兩種方式可以選擇。

配時方案設(shè)計則是基于各交叉口幾何形狀、流量、車速、通行能力等數(shù)據(jù),利用webster法計算各交叉口周期,確定關(guān)鍵交叉口,并將其周期設(shè)置為公共周期,將其他交叉口富裕的綠燈時間分配到綠波相位上最終得到的[5]。

1.2 相位差計算

傳統(tǒng)相位差是通過計算車輛從第一個交叉口綠燈開始出發(fā),到下一個交叉口時剛好遇到綠燈開始的這個時間差確定的[6],如公式(1)所示:

式(1)中:i為相鄰交叉口的理想相位差,s;為相鄰交叉口間距,m;為車輛行駛車速,m/s;為整數(shù);0為公共交叉口信號周期。

考慮實際情況下交叉口在每周期均會有一定的車輛滯留在交叉口,而這部分車輛在綠燈時會優(yōu)先通行,從而影響綠波帶的使用效率。因此在計算相位差時應當考慮此類影響,如公式(2)所示:

式(2)中:r為實際相位差,s;h為滯留車輛消散時間,s,可根據(jù)公式(3)計算。

式(3)中:為平均滯留車輛數(shù),pcu;為平均車頭時距,s/pcu;s為排隊車輛啟動損失時間,s。

綠波計算則是使用數(shù)解法[7],通過計算相鄰交叉口的理想間距,尋找干線上最大相鄰交叉口實際信號位置與理想信號的位移量之差,確定最適合的理想信號位置,確定連續(xù)行駛通過帶計算相位差,從而得到綠波信控配時。

2 案例分析與仿真

2.1 案例分析

興南大道位于廣州番禺區(qū),為東西走向干道,沿線分布較多大型小區(qū)和商業(yè)中心,車流來往密切,沿線交叉口在高峰時段易出現(xiàn)車輛停車次數(shù)較多的現(xiàn)象。由于興南大道沿線交叉口間距適宜、無路邊式公交站等易造成車輛延誤的交通設(shè)施,上下行交通量差距較小,比較適合雙向綠波信號控制方案實施,因此案例截取番興交叉(番禺大道北—興南大道)、登興交叉(登云大道—興南大道)、華興交叉(華南新城—興南大道)等3個交叉口進行分析,設(shè)計出2種雙向綠波信號控制方案,方案一是根據(jù)公式(1)設(shè)計的普通雙向綠波方案,其是在現(xiàn)狀相位方案上重新設(shè)計配時方案,用傳統(tǒng)相位差計算方式設(shè)計雙向綠波配時,方案二是根據(jù)公式(2)設(shè)計的優(yōu)化雙向綠波方案,其是重新設(shè)計相位方案和配時方案,用考慮滯留車輛的相位差計算方式設(shè)計雙向綠波配時。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù),以番興交叉—登興交叉—華興交叉為序,現(xiàn)狀配時周期分別197 s、139 s、140 s;方案一配時公共周期為174 s,相對相位差分別為0 s、45 s、140 s,帶寬為24 s;方案二配時公共周期為141 s,相對相位差分別為 0 s、129 s、48 s,帶寬為22 s。

2.2 仿真評價

以東行車流為上行,西行車流為下行,通過微觀仿真技術(shù),建立興南大道的仿真模型,得出排隊長度、延誤、停車次數(shù)等指標并以此對方案進行評價,使評價結(jié)果更加科學實際。

通過繪制興南大道路網(wǎng)CAD圖并導入VISIIM內(nèi)部建立仿真路網(wǎng),輸入流量、車型、車速等相關(guān)參數(shù),通過比較仿真得出的排隊長度和實際調(diào)查得到的排隊長度,對模型精度進行校正,最終使模型符合精度要求。

仿真結(jié)果顯示,較興南大道現(xiàn)狀,普通、優(yōu)化雙向綠波信號控制下交叉口最大排隊長度下降最大比例分別為14%、42%;普通、優(yōu)化雙向綠波信號控制下干線延誤下降比例上行分別為28%、49%,下行分別為38%、52%;普通、優(yōu)化雙向綠波信號控制下干線停車次數(shù)下降比例上行分別為4%、21%,下行分別為30%、31%。根據(jù)三個指標的分析結(jié)果,考慮滯留車輛下的雙向綠波控制方案對道路優(yōu)化程度和對傳統(tǒng)雙向綠波控制方案的優(yōu)化程度較好。

3 結(jié)束語

本文的主題為雙向綠波信號控制優(yōu)化研究,研究目的為通過對雙向綠波模型的深入研究,增強雙向綠波信號控制的實用性,能夠在更復雜的道路條件下優(yōu)化道路交通狀況,降低延誤,減少停車次數(shù),提高通行效率。通過加入滯留車輛計算各相鄰交叉口之間的相位差,降低以傳統(tǒng)相位差設(shè)計的雙向綠波方案中滯留車輛對車隊前排的影響,并以興南大道為例,運用微觀仿真技術(shù)對優(yōu)化前后的雙向綠波方案進行仿真驗證。本文的雙向綠波信號控制配時計算是在傳統(tǒng)算法上加入滯留車輛的影響得出的,得出的結(jié)果仍未脫離綠波算法的基礎(chǔ)假設(shè),沒有考慮駕駛員心理和習慣對車速的影響、行人過街影響和違章影響等諸多帶有主觀影響因素。因此,現(xiàn)實中為了使雙向綠波的應用范圍更加寬廣,可以考慮建立多種主觀因素影響模型。

[1]LITTLE J D C,KELSON M D,GARTNER N H,et al.A program for setting signals on arteries and triangular networks[J].Transportation Research Record,1981(795):40-46.

[2]沈國江,徐衛(wèi)明.交通干線動態(tài)雙向綠波帶控制技術(shù)研究[J].浙江大學學報(工學版),2008(9):1625-1630.

[3]張玲玲.基于人工勢場跟馳模型的雙交叉口交通流仿真[D].北京:北京交通大學,2013.

[4]高振鋒.淺談環(huán)形交叉口對城市交通的影響[J].科技創(chuàng)新導報,2019,16(6):233,235.

[5]徐建閩,李巋林.考慮干道瓶頸交叉口的雙向綠波協(xié)調(diào)控制[J].北京工業(yè)大學學報,2018,44(12):1528-1536.

[6]嚴新平,吳超仲.智能運輸系統(tǒng)原理、方法及應用[M].武漢:武漢理工大學出版社,2006.

[7]吳兵,李曄,佩昆,等.交通管理與控制[M].4版.北京:人民交通出版社,2009.

2095-6835(2020)20-0044-02

U491

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.20.016

吳剛(1997—),男,寧夏銀川人,本科在讀,研究方向為智能交通、交通控制、圖像處理。

秦鐘(1972—),男,山東棗莊人,碩士研究生,副教授,研究方向為智能交通、交通控制、圖像處理。

〔編輯:王霞〕

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