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面向?qū)崟r(shí)交通仿真的智慧公路運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估與決策技術(shù)

2022-04-18 18:13吳嵐張明丁閃閃
交通科技與管理 2022年6期
關(guān)鍵詞:效率

吳嵐 張明 丁閃閃

(華設(shè)設(shè)計(jì)集團(tuán)股份有限公司,江蘇 南京 210014)

摘要 實(shí)時(shí)在線微觀交通仿真技術(shù)發(fā)展對(duì)精細(xì)化交通管控產(chǎn)生了重要的推動(dòng)作用。通過構(gòu)建實(shí)時(shí)微觀交通仿真評(píng)價(jià)體系,開展路網(wǎng)交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)動(dòng)態(tài)評(píng)估及預(yù)測(cè);同時(shí),基于動(dòng)態(tài)交通分配的路徑規(guī)劃決策算法支撐路網(wǎng)科學(xué)誘導(dǎo)、智能決策。在智慧公路實(shí)際道路場(chǎng)景中進(jìn)行BIM+GIS三維建模,其測(cè)試結(jié)果與該路段服務(wù)水平相近,面向?qū)崟r(shí)交通仿真的公路運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估與決策技術(shù)助力公路出行服務(wù)效率提升、安全提升。

關(guān)鍵詞 實(shí)時(shí)在線微觀交通仿真;運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估;智能決策;效率

中圖分類號(hào) U495 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949(2022)06-0014-03

引言

基于微觀實(shí)時(shí)交通仿真技術(shù)模擬物理世界高度逼真的交通運(yùn)行環(huán)境,包括真實(shí)車輛行為、交叉口信號(hào)控制狀態(tài)等,利用路網(wǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估體系評(píng)價(jià)各類交通優(yōu)化方案的實(shí)施效果,為交通管理部門提供有效決策依據(jù),有利于實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)行管理精細(xì)化、科學(xué)化、高效化、智慧化的發(fā)展[1-2]。隨著城市擁堵問題的日漸嚴(yán)重,利用實(shí)時(shí)微觀交通仿真技術(shù)進(jìn)行交通狀態(tài)推演和管控成為趨勢(shì),國內(nèi)在此方面進(jìn)行了大量的探索。Giuffrè[3]等研究開發(fā)了一種基于單車道環(huán)形交叉路口的交通仿真模型,并進(jìn)行真實(shí)案例分析證實(shí)其良好的匹配性;魏麗[4]等在微觀交通仿真中提出了基于期望車頭時(shí)距的跟馳模型,開發(fā)出模型程序,仿真結(jié)果更有效評(píng)價(jià)了交叉口信號(hào)控制策略。但方案研究僅限于單點(diǎn)或小范圍路段進(jìn)行試驗(yàn),缺少針對(duì)大規(guī)模路網(wǎng)進(jìn)行驗(yàn)證。目前實(shí)時(shí)在線微觀交通仿真系統(tǒng)缺乏體系化評(píng)價(jià),仿真對(duì)公路的實(shí)際管理效能不足,針對(duì)實(shí)時(shí)交通仿真的智慧公路評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、智能決策的數(shù)學(xué)模型仍有待進(jìn)一步研究探索和應(yīng)用。

該文圍繞實(shí)時(shí)在線微觀交通仿真應(yīng)用場(chǎng)景,提出了一套完整的動(dòng)態(tài)評(píng)估指標(biāo)體系和智能決策方法,推進(jìn)仿真技術(shù)在路網(wǎng)管理中的融合應(yīng)用。

1 路網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估體系

在建立交通仿真指標(biāo)前,須對(duì)實(shí)時(shí)交通模型的合理性進(jìn)行評(píng)價(jià),保證模型誤差在規(guī)定范圍內(nèi);而后從交叉口、路段兩個(gè)層面分別進(jìn)行評(píng)價(jià),最后在路網(wǎng)宏觀層面評(píng)價(jià)延誤與沖突,以形成微觀宏觀一體的完整評(píng)價(jià)體系。

1.1 模型合理性評(píng)價(jià)

模型合理性評(píng)價(jià)采用仿真與實(shí)測(cè)對(duì)比的方法進(jìn)行。具體地,標(biāo)定一個(gè)路段,一方面,利用VISSIM旅行時(shí)間測(cè)量模塊獲取仿真運(yùn)行過程中通過該路段的所有車輛的平均行程時(shí)間;另一方面在對(duì)應(yīng)的仿真模擬時(shí)段使用測(cè)量車,對(duì)標(biāo)定路段進(jìn)行實(shí)際行駛時(shí)間測(cè)量,最后兩者進(jìn)行對(duì)比,誤差不得超過10%。即:

式中:——仿真結(jié)果誤差值;

——在不同隨機(jī)種子下進(jìn)行仿真得出平均仿真旅行時(shí)間,s;

——在對(duì)應(yīng)仿真時(shí)段多次實(shí)測(cè)的平均行駛時(shí)間,s。

1.2 交叉口評(píng)價(jià)

交叉口評(píng)價(jià),是根據(jù)仿真結(jié)果中交叉口整體延誤時(shí)間來判定其服務(wù)水平。在不同隨機(jī)種子下進(jìn)行模型仿真,得到多組延誤數(shù)據(jù),整合計(jì)算,進(jìn)而得到最終的交叉口整體延誤時(shí)間;最后,通過延誤時(shí)間判斷交叉口的服務(wù)水平等級(jí),輸出評(píng)價(jià)結(jié)果。

式中:——交叉口整體延誤時(shí)間,s;

——第i組仿真該交叉口延誤時(shí)間,s;

——第i組仿真該交叉口通過總流量,veh。

1.3 路段評(píng)價(jià)

通過評(píng)價(jià)路段服務(wù)水平,來快速有效地把控運(yùn)行效率,出現(xiàn)問題,能及時(shí)發(fā)現(xiàn),采取控制匝道、小區(qū)流量匯入的措施,保證主路運(yùn)行通暢。按《HCM2010》劃分道路,保證每個(gè)路段只有一種類型,具體里程不作要求。根據(jù)對(duì)各路段仿真評(píng)價(jià)結(jié)果中的路段交通流量、平均速度進(jìn)行分析,獲得路段交通密度,進(jìn)而判斷路段交通服務(wù)水平。

式中:K——該路段交通流密度,veh/km;

Q——該路段仿真總流量,veh;

——該路段仿真通過車輛平均行駛速度,km/h。

1.4 路網(wǎng)延誤評(píng)價(jià)

對(duì)仿真區(qū)域內(nèi)整體路網(wǎng)延誤進(jìn)行評(píng)價(jià),是為了最快地從宏觀層面了解整體路網(wǎng)交通運(yùn)行情況,從整體角度出發(fā),關(guān)注全局通行能力,這有利于管理部門更有效地調(diào)整交通資源,保證管轄區(qū)域內(nèi)整體交通運(yùn)行穩(wěn)定。路網(wǎng)評(píng)價(jià),主要依賴延誤指數(shù),延誤指數(shù)越高,整體交通服務(wù)水平越差。

延誤指數(shù),即道路交通實(shí)際通行時(shí)間與理想順暢狀態(tài)下通行時(shí)間的比值。一般暢通狀態(tài)下的通行時(shí)間,是仿真夜間車輛通行所獲得的。即:

式中:——延誤指數(shù);

——當(dāng)前時(shí)刻仿真路網(wǎng)內(nèi)某路段車輛行程時(shí)間;

——暢通狀態(tài)下仿真路網(wǎng)內(nèi)某路段車輛行程時(shí)間。

1.5 路網(wǎng)沖突評(píng)價(jià)

通過結(jié)合微觀交通仿真軟件與仿真沖突分析軟件SSAM(Surrogate Safety Assessment Model的簡稱),根據(jù)分析得到的仿真沖突代替歷史事故和現(xiàn)場(chǎng)交通沖突對(duì)交通設(shè)施進(jìn)行安全評(píng)價(jià),從而間接進(jìn)行交通安全評(píng)價(jià)。

與現(xiàn)實(shí)情況下的交通沖突概念相類似,仿真沖突是指在仿真模型中兩輛車輛在相互沖突的軌跡上運(yùn)行,由于其中一輛車或者兩輛車同時(shí)采取了避險(xiǎn)行為而沒有發(fā)生仿真事故的事件。根據(jù)仿真沖突的形成過程特點(diǎn),SSAM根據(jù)仿真車輛TTC(Time-to-collision的簡稱)判斷是否存在仿真沖突。TTC指轉(zhuǎn)向車輛離開沖突點(diǎn)到直行車輛保持原有車速和行駛方向到達(dá)沖突點(diǎn)的時(shí)間差。TTC閾值可在運(yùn)行SSAM前根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行修改,其默認(rèn)值為1.5 s,而當(dāng)TTC值大于1.5 s時(shí),認(rèn)為兩車之間沒有發(fā)生沖突(如圖1所示)。

2 智能化決策技術(shù)研究

2.1 決策支持基礎(chǔ)——?jiǎng)討B(tài)交通分配模型

動(dòng)態(tài)交通分配是智能化決策技術(shù)的關(guān)鍵,根據(jù)不同路網(wǎng)交通承載能力將交通需求分配到最優(yōu)路徑上,實(shí)現(xiàn)不同路網(wǎng)交通優(yōu)化目標(biāo)。動(dòng)態(tài)交通分配模型主要分為離線版和在線版,離線版動(dòng)態(tài)交通分配通常用于優(yōu)化與評(píng)估交通規(guī)劃和交通管理方案;在線版動(dòng)態(tài)交通分配更偏重于路網(wǎng)實(shí)時(shí)信息的估計(jì)和預(yù)測(cè)。

2.2 A*最短路徑規(guī)劃算法

A*最短路徑規(guī)劃算法主要采用優(yōu)先搜索算法來尋找單起始點(diǎn)單目的點(diǎn)的最短路徑。相比于Dijkstra 算法,具有更好的執(zhí)行效率。該算法通過距離和權(quán)重組成的函數(shù)來決定搜索的優(yōu)先順序。在搜索過程中,該算法優(yōu)先選擇高權(quán)重的路徑,并重復(fù)搜索,直至最短路徑出現(xiàn)為止。

2.3 基于動(dòng)態(tài)交通分配的路徑規(guī)劃決策

基于動(dòng)態(tài)交通分配的路徑規(guī)劃決策在路徑規(guī)劃過程中引入動(dòng)態(tài)交通信息,進(jìn)行路網(wǎng)狀況與預(yù)測(cè),使得該決策算法更具有動(dòng)態(tài)性;利用微觀交通仿真軟件對(duì)車輛行駛行為進(jìn)行模擬,得以反映動(dòng)態(tài)交通分配模型中不同類型車輛之間在行駛過程中的相互影響,使得該決策算法更具有全面性。因此,算法具有更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)支撐和模型推演,從而獲得更準(zhǔn)確的路徑規(guī)劃結(jié)果(如圖2所示)。

3 研究成果示范應(yīng)用

案例選取S342無錫段智慧公路科技示范工程為應(yīng)用對(duì)象,該路段為已建大流量普通國省道,是江蘇省干線公路快速骨架網(wǎng)“四縱八橫”中的一部分,作為蘇南、蘇皖重要通道對(duì)支撐長三角一體化高質(zhì)量發(fā)展起到重要作用。示范路段全線位于無錫,共計(jì)52.75 km,其中與312國道共線段13 km,共線段與全國最繁忙的滬寧高速公路平行?,F(xiàn)構(gòu)建該區(qū)域的BIM+GIS實(shí)時(shí)交通仿真路網(wǎng)模型,形成動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)和決策方法,支撐路網(wǎng)應(yīng)急管控。

3.1 三維場(chǎng)景跨平臺(tái)呈現(xiàn)

實(shí)現(xiàn)全線微觀交通仿真與三維BIM+GIS平臺(tái)匹配,利用WebSocket通信技術(shù)打通桌面仿真軟件與Web前端的鏈路,基于WebGL可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)三維交通仿真Web端呈現(xiàn)(如圖3所示),將交通仿真軟件中的車輛推送至三維BIM+GIS平臺(tái),跨平臺(tái)實(shí)現(xiàn)車輛流動(dòng),Web前端應(yīng)用中加載WebGL高精度三維模型數(shù)據(jù),建立車輛隊(duì)列管理器,依據(jù)獲取到的仿真程序輸出結(jié)果,實(shí)現(xiàn)車輛對(duì)象動(dòng)態(tài)生成和移除,同時(shí)更新WebGL環(huán)境中車輛對(duì)象位置姿態(tài),實(shí)現(xiàn)仿真計(jì)算結(jié)果的動(dòng)態(tài)同步。

3.2 交通仿真評(píng)價(jià)指標(biāo)

基于實(shí)時(shí)交通仿真評(píng)價(jià)體系,對(duì)交通運(yùn)行狀態(tài)深度挖掘,由點(diǎn)及面,對(duì)節(jié)點(diǎn)、路段、路網(wǎng)等進(jìn)行剖析,分析其時(shí)間、空間上的交通規(guī)律,形成實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)指標(biāo)(如圖4所示),包括延誤、排隊(duì)長度、通行時(shí)間等10余項(xiàng),支撐大規(guī)模路網(wǎng)的實(shí)時(shí)交通管控。同時(shí),結(jié)合仿真技術(shù)與預(yù)測(cè)算法,可對(duì)路網(wǎng)交通狀態(tài)進(jìn)行15/30 min短時(shí)交通預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)指數(shù)涵蓋宏觀路網(wǎng)、微觀路段與交叉口,有助于分析路網(wǎng)未來態(tài)勢(shì)。

3.3 智能決策誘導(dǎo)方案生成

通過智能化的路徑?jīng)Q策算法支持,針對(duì)擁堵、事故、養(yǎng)護(hù)等路網(wǎng)事件,進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通分配,通過科學(xué)的路徑誘導(dǎo)方案實(shí)時(shí)發(fā)布到平臺(tái)端,提示路網(wǎng)管理人員向路側(cè)情報(bào)板、第三方導(dǎo)航平臺(tái)等發(fā)布出行引導(dǎo)信息,平衡路網(wǎng)交通流量、提升通行效率。以望江立交-錫虞立交為例(如圖5所示),仿真系統(tǒng)對(duì)該路段態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)推演擁堵路段態(tài)勢(shì),平臺(tái)智能生成決策誘導(dǎo)方案,引導(dǎo)駕駛員繞開主線。

4 結(jié)語

該文構(gòu)建了實(shí)時(shí)微觀交通仿真評(píng)價(jià)體系,提出了支撐路網(wǎng)科學(xué)誘導(dǎo)、智能決策的路徑分配算法。并利用構(gòu)建的路網(wǎng)及外場(chǎng)檢測(cè)器數(shù)據(jù)搭建系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用測(cè)試,實(shí)現(xiàn)了低延時(shí)、長里程的三維高精度交通仿真路網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)預(yù)警,形成了完整的公路網(wǎng)定量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,使交通管控具備精細(xì)的決策分析能力。未來基于該技術(shù)可構(gòu)建更復(fù)雜的實(shí)時(shí)交通仿真路網(wǎng),結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求科學(xué)制定基于動(dòng)態(tài)決策能力的科學(xué)交通管控和誘導(dǎo)方案,提高普通國省道智慧公路管理效能、提升公路出行服務(wù)水平。

參考文獻(xiàn)

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[2]周勇, 羅佳晨, 陳振武, 等. 基于在線仿真的交通信號(hào)管控應(yīng)用模式思考: 2019年中國城市交通規(guī)劃年會(huì)[C].中國四川成都, 2019.

[3]Giuffrè, O., Granà, A., Tumminello, M.L., Sferlazza, A.Calibrating a microscopic traffic simulation model for roundabouts using genetic algorithms[J]. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 2018(2): 1791-1806.

[4]魏麗, 孫俊, 商蕾. 微觀交通仿真模型建模及應(yīng)用[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2010(4): 793-796+800.

收稿日期:2022-02-17

作者簡介:吳嵐(1986—),女,碩士,高級(jí)工程師,研究方向:智能感知、交通仿真、交通控制和交通安全。

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