基于有效綠燈時間利用率的自適應控制策略研究

屈新明，姚紅云，王玉剛，胡　偉（.重慶交通大學交通運輸學院，重慶 400074；.中煤科工集團重慶設計研究院有限公司，重慶 40006）

基于有效綠燈時間利用率的自適應控制策略研究

屈新明1，姚紅云1，王玉剛1，胡偉2
（1.重慶交通大學交通運輸學院，重慶 400074；2.中煤科工集團重慶設計研究院有限公司，重慶 400016）

為了優化單點交叉口信號控制方案，使其適應各個進口道方向交通流動態變化，提高交叉口通行效率，根據交叉口進口道排隊車輛數建立有效綠燈利用率模型，提出了一種交叉口自適應控制策略。有效綠燈時間利用率模型以交叉口通行能力最大為控制參數，實時優化確定出最佳相位放行方案以及最優相位切換方案，根據進口道排隊車輛最大流向的排隊車輛數和車輛到達預測確定相位放行綠燈時間。利用VISSIM交通仿真軟件對該自適應控制策略仿真運行，與定時控制以及感應控制對比，評價分析不同車輛到達情況下交叉口通行情況。結果表明：該自適應控制策略能有效降低車均延誤，提高交叉口服務水平。

自適應控制；有效綠燈時間利用率；交叉口；相位切換；交通仿真

第1卷 第1期|2015年2月

0　引言

隨著城市交通擁堵越發嚴重，提高交通信號控制能力和管理水平對于緩解交通擁堵作用明顯[1-2]。定時信號控制方案中，其信號配時根據歷史交通量數據的統計確定，由于車輛到達的隨機性和實時性，定時控制無法適應交通的動態變化[3]。感應控制根據交叉口車輛的到達需求，適當改變綠燈放行時間以適應車輛到達的動態變化，能夠改善通行效率，但無法實時確定最優相位控制方案，也難以適應進口道飽和度高條件下的交通流[4]。自適應控制能根據實時交叉口車輛到達情況優化確定最佳相位方案以及放行時間，提高交叉口的通行效率[5]。

自適應控制策略核心是確定出最佳的相位方案以及相位切換決策[6]。Alexander[7]以交叉口各個相位運行的車輛總延誤或者總停車次數最小作為優化控制目標，延長或者切斷當前相位綠燈時間；根據不同的交通事件來建立邏輯判斷規則，根據實時的車輛到達信息與建立的邏輯規則進行對比判斷，用于決定相位綠燈時間的切換。Vincent等人[8]利用進口道檢測器測定的時間占用率以及車頭時距等作為控制參數，對不同車輛到達情況下優化確定出最優相位及相位決策方案。蔣賢才[9]等人在文獻中分析了交叉口不同的信號控制方式，提出了交叉口自組織算法。徐洪峰[10]等人提出了具備公交優先控制功能的自適應邏輯控制功能。

自適應控制策略中，需要確定優化控制參數來確定最佳相位及決策方案，其中延誤為最主要的控制參數。但是延誤模型計算相對復雜，同時主要針對定時控制，延誤計算準確度也難以滿足自適應控制策略的要求[11]。采用檢測器的時間占有率、車頭時距等參數也受到具體環境的影響。

基于上述分析，以延誤作為控制參數存在著缺陷。本文提出一種基于綠燈利用率的自適應控制策略，其中綠燈利用率以交叉口通行能力最大為控制參數，根據排隊車輛數作為控制依據，快速確定出最佳相位及相位放行綠燈時間。

1　有效綠燈時間利用率模型

考慮到啟動延誤[12]的影響，有效綠燈利用率為某一相位綠燈時間內，車輛通過停車線的有效綠燈時間占用該相位總的綠燈時間的比值。其中有效綠燈時間等于通過的車輛數與進口道飽和車頭時距的乘積。在自適應控制策略中，有效綠燈利用率越高，表明放行相位中各個流量車流的綠燈損失時間少，綠燈期間通過進口道停車線的車輛數更多，交叉口整體通行效率就越高。

在理想情況下，某一相位最后一輛車通過停車線時綠燈時間結束，此時的綠燈顯示時間即為最佳的相位綠燈時間。假設該相位由兩股車流組成，其中流量較大一股車流定義為關鍵車流AK，綠燈時間內總共通過NK輛車，流量較小一股車流定義為次要車流AS，綠燈時間內總共通過NS輛車。根據上述最佳綠燈時間為關鍵車流AK全部通過停車線的綠燈時間。相位綠燈時間GP計算如下：

式中：SULT為啟動延誤； h為飽和車頭時距。

相位有效綠燈時間Ge計算如下：

有效綠燈利用率VL可近似按下式計算確定：

由式（3）可知，在相位方案設計中，需考慮到相位切換時啟動延誤對有效綠燈利用率的影響。同時，該相位中關鍵車流AK和次要車流AS在每個相位綠燈時間中， NA和NK差值越小，該相位有效綠燈利用率也就越高，車輛能更好地通過交叉口。

2　檢測器布設方案

在交通流量數據采集中，各進口方向使用兩組檢測器實時獲得車輛到達情況。上游檢測器布設在進口道展寬處，檢測車輛到達信息，下游檢測器布設在交叉口停車線附近，檢測車輛離開信息。通過上下游檢測器來采集數據得到各進口方向排隊車輛數。檢測器布設方案以及交叉口平面如圖1所示。

圖1　檢測器布設方案及交叉口平面圖

上述檢測器布設方案中，最大排隊長度根據實際方案確定，根據車輛排隊長度確定，本文中設定最大排隊長度為100m。

3　相位切換流程

3.1相位方案

在相位設計階段，在不考慮右轉影響的情況下，為消除沖突點，直行（左轉）可與同方向左轉（直行）或者對向直行（左轉）進行組合同時放行。為提高通行效率，不考慮相位方案中允許某一進口方向直行（左轉）單獨放行情況下，典型的十字交叉口可能的八種相位方案如表1所示。

表1　相位方案

3.2相位切換

相位切換過程發生在當前相位綠燈時間結束時刻，為提高有效綠燈利用率，分為不同關鍵車流相位之間的切換和同一關鍵車流關鍵相位向次要相位切換這兩種切換決策。

3.2.1不同關鍵車流相位切換

不同關鍵車流相位切換決策是指，當前相位綠燈時間結束后，需要切換到的相位與當前相位不存在相同的車流。其切換流程如下。

步驟1：獲取當前各進口方向排隊車輛數。

步驟2：當前排隊車輛數最大車流作為關鍵車流AK。

步驟3：確定關鍵相位PK和次要相位PS。確定關鍵車流AK后，根據相位方案可知，直行（左轉）可與同方向左轉（直行）或者對向直行（左轉）進行組合同時放行。在可以分別與關鍵車流AK同時放行的兩股車流中，排隊車輛數較大車流定義為次要車流AS，排隊車輛數較少車流定義為備選車流AL。其中關鍵車流AK和次要車流AS組合成關鍵相位PK，關鍵車流AK和備選車流AL組合成次要相位PS。

步驟4：計算關鍵相位PK綠燈時間以及關鍵相位有效綠燈利用率，從當前相位切換到關鍵相位PK。

3.2.2同一關鍵車流相位切換

同一關鍵車流相位切換是指由關鍵相位PK切換到次要相位PS的決策過程。其相位切換決策發生在關鍵相位PK中次要車流最后一輛車通過停車線時刻，此時關鍵相位中只剩下關鍵車流AK單獨放行，其相位切換決策流程如下。

步驟1：根據關鍵相位PK當前放行綠燈時間計算關鍵車流AK剩余綠燈放行時間GT。

步驟2：比較剩余綠燈放行時間GT與綠燈間隔時間Gi大小，若GT大于綠燈間隔時間Gi，則轉到步驟3，若GT小于綠燈間隔時間，關鍵相位PK繼續放行至相位綠燈時間結束，放棄切換到次要相位PS。

步驟3：切換到次要相位PS。

3.3相位切換決策流程

根據上述兩種不同情況下的相位切換決策，整體相位切換決策流程如圖2所示。

圖2　相位切換決策流程圖

3.4相位切換依據

在不同關鍵車流相位切換過程中，根據當前最大排隊車輛數確定關鍵相位PK綠燈放行時，如不切換至次要相位PS，則關鍵相位PK有效綠燈利用率VL1計算如下：

采用關鍵相位PK切換到次要相位PS后，能夠有效利用關鍵相位綠燈時間后期只剩下關鍵單獨放行造成有效綠燈利用不高的問題。若剩余放行時間GT大于綠燈間隔時間Gi，此時相位有效綠燈利用率VL2計算如下：

由GT>G1，即

表明該決策方案能提高有效綠燈時間利用率，能夠優化出最佳相位方案，尤其是在車輛到達隨機性大的時候，控制效果更加明顯。

4　相位綠燈時間計算

在自適應控制策略中，最小綠燈時間Gmin，最大綠燈時間Gmax，綠燈間隔時間Gi等時間參數計算參看文獻[13]。根據某一相位中最后一輛車通過停車線此時該相位綠燈時間結束，此時該相位顯示的綠燈時間為最佳相位綠燈時間這一原則，每相位綠燈時間由關鍵車流AK確定。相位綠燈放行時間GP需保證關鍵車流已經排隊車輛和綠燈放行時間內到達的車輛能全部排空。關鍵車流AK在相位綠燈時間內通過的車輛數NK由下式計算確定：

式中：NAK為綠燈放行時間開始時停車線前排隊車輛數；NSK為綠燈放行時間內到達的車輛數；NAK由當前檢測器測定獲得排隊車輛數，對于相位綠燈時間內到達的車輛數NSK的預測，在較短的時間范圍內，假設相位綠燈時間內，關鍵車流車輛到達率和上一紅燈時間內車輛到達率近似相等，則NSK可由如下計算：

式中：R0為關鍵車流上次紅燈時間。

綜上最終確定相位綠燈時間如下：

5　仿真對比分析

在不同車流量到達情況下，對某交叉口進行仿真評價分析。利用VISSIM仿真軟件中VISVAP可編程模塊實現上述自適應控制策略，對比不同車輛到達情況下，上述自適應控制策略和定時控制以及感應控制最終控制效果。某交叉口車流量到達情況如表2所示。

表2　某交叉口車流量統計表

5.1信號控制參數設置

定時控制分為兩種相位控制方案，方案一的相序為相位方案表1中的相位1、相位3、相位5、相位7；方案二的相序為相位2、相位6、相位4、相位8；感應控制采用全感應控制方式，最小綠燈時間為7s。定時信號控制方案一和方案二根據Web?ster配時方案確定，其中總周期都為90s，相位間隔時間為3s黃燈。方案一中，東西直行放行綠燈時間為19s，東西左轉放行綠燈時間為18s，南北直行放行綠燈時間為19s，南北左轉放行綠燈時間為22s。方案二中，東進口直左放行綠燈時間為18s，南進口直左放行綠燈時間為20s，西進口直左放行綠燈時間為20s，北進口直左放行綠燈時間為20s。

5.2仿真結果分析

對上述三種信號控制方案仿真評價分析，評價分析結果如表3所示。

表3分析結果表明，自適應控制策略在不同的車輛到達情況下，其控制結果都優于定時控制和感應式控制，其中自適應控制策略平均延誤相比定時控制方案一、方案二以及感應控制分別下降35.84%、43.34%、15.70%。這表明本文提出的自適應控制策略能夠適應動態交通流的變化，尤其是在車輛到達隨機性大的情況下，其效果更加明顯。

表3　仿真對比分析結果

6　結論

（1）本文考慮到啟動延誤對交叉口通行效率的影響，根據車輛到達情況，建立了有效綠燈時間利用率模型。

（2）相位綠燈時間根據關鍵車流排隊車輛數以及車輛到達預測確定計算，保證車流盡可能順暢地通過交叉口。

（3）根據有效綠燈時間利用率模型，建立了自適應控制策略中相位及其相位切換策略。不同車輛到達情況下，不同控制方式表明：自適應控制策略能有效降低車輛延誤，提高服務水平。

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Adaptive Control Strategy Based on Effective Utilization Ratio of Green Light Time

QU Xin-ming1,YAO Hong-yun1,WANG Yu-gang1,HU Wei2
(1.School of Traffic&Transportation,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074，China; 2.CCTEG Chongqing Engineering Co.,Ltd.,Chongqing 400016，China)

In order to optimize signal control strategy of single point intersection,adapting the dynamic traffic flow and improving the efficiency of intersection signal control,based on the number of queuing ve?hicles to establish effective green light time utilization model,the intersection adaptive control strategy was proposed.Intersection capacity utilization was the control parameter for the effective green light time utilization model,optimization phase release scheme and phase switching scheme were determined by this model.The phase release green light time was calculated by the largest number of queuing vehicles and ve?hicle arrival prediction.Using traffic simulation software VISSIM,the adaptive control strategy was emu?lated.And compared with fixed timing control and inductive control,intersection traffic situation was eval?uated and analyzed under the situation of different vehicle arrival.The result shows that the adaptive con?trol strategy can effectively reduce the average traffic delay and improve the intersection service level.

adaptive control;effective utilization ratio of green light time;intersection;phase switch?ing;traffic simulation

U491.1

A

2095-9931（2015）01-0054-05

10.16503/j.cnki.2095-9931.2015.01.010

2014-09-17