智能交通系統仿真方法研究

丁郁　趙婷婷　LIU+Yi

摘要：智能交通系統仿真可以再現交通流運行規律，為智能交通管理提供科學依據。提出了一種智能交通仿真系統，具有交通信息實時提取、微觀交通流實時控制以及區域內交通信號協同控制等特點，可以同時滿足智能交通在交通安全與交通效率方面的仿真需求。

關鍵詞： 智能交通系統；高層體系架構；交通仿真；群智感知；協同計算

近年來，汽車逐漸成為人們日常生活中的主要交通工具之一。一方面，汽車的出現為人類的出行提供了便利；另一方面，汽車使用量的持續增長[1]帶來了一系列的交通問題。世界衛生組織在2015年“道路交通傷害”報告[2]中指出，目前全球每天約有124萬人因道路交通碰撞而死亡，另外還有2 000萬至5 000萬人因此受傷。在中國，道路擁堵、停車困難頻發，已經成為人們出行必須面對的難題。以北京為例，堵車造成的社會成本損失每年高達200多億人民幣[3]。

為了更好地發揮車輛的作用，減少交通事故對人類的傷害，提高道路通行效率，各國政府和研究機構開始了道路交通方面的研究，尤其是對智能交通系統（ITS）的研究。ITS將先進的信息技術、通信技術、傳感技術、控制技術、計算機技術等有效地集成并運用于整個道路交通管理體系，其主要目標是提高道路安全、緩解交通擁塞、減少資源消耗和環境污染、實現公共資源的最大利用。

在ITS中，每輛車都配備有全球定位系統（GPS）、通信、車載診斷系統（OBD）等環境感知單元，有的車輛甚至配備有輔助駕駛等控制單元。ITS通過環境感知和通信模塊實現車車、車路之間的信息群智感知和協作計算，進而實現整個智能交通網絡的信息收集和監控管理工作。

與構建實地實驗相比，智能交通系統仿真具有經濟、安全、可復現、數據易收集、場景可控等優勢，可以再現交通流運行規律，方便采集交通流等數據進行交通控制效果分析，實現各種交通場景的模擬，以及智能交通中車車、車路之間的信息交互，信號燈協調等功能，為ITS進行管理、控制和優化提供科學依據。仿真測試的優勢可以總結為以下3個方面：

（1）規模化仿真。可以實現大規模路網、高密度交通流及高負荷信息交互環境下的車車、車路協同仿真。

（2）多粒度仿真。可以從微觀、中觀、宏觀多角度對車聯網整體效率及安全模式進行分析。

（3）重復性仿真。可以重復對實際環境中交通危險行為和事故進行仿真分析。

1 智能交通仿真發展及現狀

其他國家的智能交通仿真研究經過了很長時間的積累，已取得了很多科研成果。研究大致可分為3個階段：

（1）第1階段，最具代表性的研究成果是英國道路與交通研究所開發的仿真軟件TRANSYT[4]。TRANSYT是一種離線優化交通網絡信號系統，以總延誤時間和總停車次數的加權值作為目標函數，并通過爬山法進行優化。

（2）第2階段，最具代表性的研究成果是美國聯邦公路局開發的微觀交通仿真模型NETSIM[5]。NETSIM的設計目的是分析由于信號控制、行人、公共汽車、停車、工程施工等因素所導致的交通阻塞現象，其對城市道路交通現象的描述精度達到了一個新的高度。

（3）第3階段，最具代表性的研究成果是Paramics、TransModeler等集成化的多功能交通仿真軟件[6]。這兩種軟件集成了路網繪制、可視化、信號控制、仿真數據統計分析等功能，可以分析各種交通條件下，如車道設置、交通構成、交通信號、公交站點等，城市交通和公共交通的運行狀況，是評價交通工程設計和城市規劃方案的有效工具。

與這些研究相比，中國的智能交通仿真研究還處在相對落后的階段。清華大學、浙江大學、同濟大學、北京工業大學等科研院所在交通仿真軟件方面已經取得了階段性的成果。其中，北京交通大學的王宏[7]對交叉口信號預測控制進行了研究，提出基于元胞自動機的交通信號預測控制策略，利用遺傳算法對交叉口信號配時進行優化。清華大學的李強等提出了基于路徑的動態交通仿真模型RDTS[8]，實現路網中每輛車整個行駛路徑的模擬。同濟大學的鐘邦秀[9]則提出了基于面向對象的微觀交通仿真模型的建模過程。

2 智能交通系統仿真設計

2.1 智能交通系統仿真框架

典型的智能交通系統仿真重點關注城市交通規劃及交通管理控制方案的仿真驗證，城市交通系統的通行效率為主要評估指標。然而，道路安全同樣是智能交通系統的研究重點。因此，我們在效率評估的基礎上補充了安全相關技術方案的仿真模擬和效果評估，對相關技術方案改善交通系統安全性的效果進行評價。為了實現道路安全技術仿真，仿真系統需要加深對車輛的控制程度。在不同的控車等級，仿真系統對關鍵數據（通信延誤、定位誤差、傳感器參數）指標的需求不同，通過模塊化仿真的手段對關鍵數據進行測試能夠提高效率、減少成本。

針對智能交通系統的高交互性、系統復雜性的特點，仿真系統通常采用模塊化仿真方式。模塊化仿真自提出以來經歷了分布式交互仿真（DIS）、聚合仿真協議（ALSP）、高層體系架構（HLA）3個階段[10]，其技術特點如表1所示。

在分布交互仿真和聚合級仿真協議的基礎上建立的HLA是新一代模塊化仿真框架，它采用對稱的體系結構，即在整個仿真系統中所有的應用程序都通過一個標準的接口進行交互作用，可以有效降低大型復雜系統仿真的難度同時保證各個仿真成員的獨立性。

目前，HLA已經廣泛應用于各種多系統、多模塊的仿真系統中。在進行大型復雜的軍事仿真時，美國、歐洲等國家或地區都把HLA作為標準的仿真體系。中國海軍航空工程學院的導彈裝備軍民一體化維修保障仿真系統[11]、北京交通大學的CTCS-3級列車運行控制系統仿真平臺[12]、西北工業大學航天學院的機載激光武器仿真系統[13]、華中科技大學控制科學與工程系的導彈作戰虛擬仿真系統[14]等都采用了HLA作為仿真系統框架。

2.2仿真模塊構成

為了兼顧交通安全與交通效率的智能交通系統仿真需求，我們設計了一種具有交通信息實時提取、微觀交通流實時控制以及區域內交通信號協同控制等特點的智能交通仿真系統。交通仿真系統由以下5個系統模塊組成，如圖1所示。這5個系統模塊分別為：交通仿真模塊、通信仿真模塊、三維視景模塊、管理評估模塊、行為控制模塊。

（1）交通仿真模塊功能。通過繪制交通路網，設定路口交通信號控制方法，輸入車流參數來進行交通仿真；通過底層車輛行駛模型參數來改變車輛行為特征；提取車輛狀態信息、控制車輛的行為，生成危險仿真場景。

（2）通信控制模塊功能。通過交通仿真模塊提取的車輛信息，將每輛車作為一個通信節點，模擬車聯網中車車、車路通信過程，并且實現通信延誤、通信丟包等功能。

（3）三維視景模塊功能。提供路網中關鍵元素的可視化呈現，能夠隨著仿真動態展示車輛的行為狀態，以及提供車內視角可視化呈現。

（4）管理評估模塊功能。管理仿真平臺各個模塊的運行和暫停，將危險場景以數據化的形式發送給交通仿真模塊，并通過交通仿真模塊中危險場景的生成、通信控制模塊中節點通信情況和車輛行為控制模塊的預警信息，管理數評估模塊能夠給出特定參數如定位、通信、傳感器與車輛安全的關系，達到評估系統參數和預警方法的目的。

（5）行為控制模塊功能。能夠通過加載車輛行駛模型等對車輛的下一步運行狀態進行預演，結合仿真路網所有車輛信息，判斷車輛安全情況，在可能發生危險/擁堵時提前給出預警信息，并改變車輛行駛狀態，以避免危險/擁堵情況發生。

2.3仿真流程

如圖2所示，在我們的智能交通系統仿真過程中，首先要創建仿真環境，并根據真實的交通流數據或經驗數據來復現交通場景。智能交通系統中離不開車車/車路之間的無線通信，因此在仿真的過程中，需要實時提取交通數據，根據實時交通流數據與控制算法制訂交通安全或交通效率策略，并根據制訂的交通策略，對交通元素進行行為控制。仿真結束后，還需要對仿真數據進行統計分析，對交通安全或交通效率控制算法進行性能評估。

2.4 仿真案例

為了驗證仿真平臺的可行性，我們利用Q-Paramics進行了道路建模：長度為2 km，單方向3車道，2個信號燈。車輛到達時間服從負指數分布，平均每小時的不間斷車流量為800輛。智能交通系統仿真通過6臺服務器分別運行交通仿真、通信仿真、控制模塊、評估模塊、行為控制模塊、三維視景模塊功能。6個功能模塊互聯，共同構成了智能交通系統仿真平臺，如圖3所示。

2.5 關鍵技術

我們的交通系統仿真需要兼顧交通安全與交通效率兩方面的仿真需求，因此存在3個關鍵技術：全時空交通信息提取技術、微觀交通流仿真模型優化技術以及多交叉口信號燈協同控制技術。

（1）全時空交通信息提取與控制技術。交通仿真數據的提取，是實現仿真控制的基礎。仿真數據獲取后，需要對數據進行處理，如車輛位置轉換為經緯度信息，車輛相對速度轉換為絕對速度信息等。仿真數據的實時獲取以及有效利用是影響仿真運行效率的關鍵問題。獲取的數據經過處理之后將控制決策輸入到仿真網絡中，可以實現控制策略對仿真網絡的數據控制。

（2）微觀交通流仿真模型優化技術。微觀交通仿真模型是運用數學方法對城市道路交通系統的抽象。智能交通系統仿真中，由于存在車車、車路通信，駕駛員的行為方式會產生一些變化，所以傳統的交通流仿真模型已經不能完全表現交通流的運動情況，需要在已有的基礎上進行改進。

（3）多交叉口信號燈協同控制技術。傳統的單交叉口和干線控制策略，不會根據區域交通流量情況來改變控制策略。在智能交通系統中可獲取車輛位置信息，從而得到區域交通流量信息，對這些信息進行處理、分析的基礎上模擬協同控制算法可以實現單交叉口和干線信號的協同控制，從而驗證智能交通燈算法、車速引導算法等的有效性。

2.6 評價方法

系統仿真的評價方法分為兩種：交通流優化和通信優化。

（1）交通流優化。交通流優化的目標是評價交通流管理的優化效果，主要包括兩個方面：與交通效率相關，如出行速度、時間、整個路網的吞吐量等；與交通安全相關，如最小車距、碰撞次數、預警信息等。

（2）通信優化評價。主要包括車車、車路通信效率的提升，評價參數有上下行通信成功率、上下行通信時延、網絡吞吐量等。

3 結束語

在文章中我們回顧了智能交通系統仿真的研究現狀與功能特點，提出了兼顧交通安全與交通效率的系統仿真設計思路。智能交通系統仿真對于模擬具有多層次、交互性特征的智能交通系統有較好的適應性，通過模塊之間的分工協作可以實現仿真時間管理、跨平臺數據交互、不同模塊成員互操作、仿真進程控制、應用策略靈活集成等主要功能。

中國的道路交通環境與發達國家不同，存在混合交通流、駕駛不規范、交通工具種類多、行人違規行為多等特點。因此，在設計開發智能交通系統仿真的同時，我們還需要仔細研究中國城市交通的具體特點，為實施科學的道路交通管理計劃提供科學依據。

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