基于效率的交叉口交通信號感應控制方法

趙敬澤 （中南大學 交通運輸工程學院，湖南 長沙 410075）

0 引言

隨著城市車輛擁有量快速增加，城市的交通問題越來越嚴重，而城區道路交叉口是城市交通運行的瓶頸所在。因此，對于城市交叉口交通效率研究已成為專家、學者重點研究的方向。在城市交叉口的交通管理控制上，存在無交通信號控制和有交通信號控制兩種情況，浙江大學的胡永舉、施俊慶等[1]通過兩種交通控制情況下，對交叉口車道通行能力進行研究，提出了提高城市道路的交通效率的措施。交通信號控制又分為固定信號控制和感應信號控制。固定信號控制是根據歷史數據，對一天中的某個時段，設定信號周期及綠燈時間對相應時段的車流進行交通控制[2]；固定信號控制設置簡單，成本較低，但不能適應日益繁忙、復雜多變的城市道路交通。感應信號控制是使用檢測設備實時測量的數據來實時調整信號配時，以適應復雜多變的交叉口車輛通行[3]。覃鵬、朱方方、王正等[4]從路網交叉口的延誤、交叉口停車、路網容量以及路段速度等四個方面，對城市中心區大街區與小街區交通效率比較分析。董開帆、干宏程等[5]以車輛在路網中總運行時間最少為目標，提出一種基于動態交通分配理論的智能交通控制策略。葉彭姚、陳小鴻等[6]通過對最佳路網密度的研究斷面、路段和路網等三個層面對交通效率進行評價。

交叉口的交通效率影響因素很多，最直接的反映就是交叉口在單位時間通過的車輛數。本文將這種交叉口疏導交通的能力定義為通過能力。即通過能力是交叉口在單位時間內通過車輛數的能力。交叉口的通過能力有別于通行能力。通行能力是指車輛在飽和流量狀態下，車輛以最大車速通過交叉口的車輛數[7-8]。通行能力是交叉口疏導交通的容量，并不能反映交叉口的實時通過能力。因此，文章采用通過能力來評價交叉口的通行效率。

1 模型構建

目前，交叉口的交通流疏導基本上是以效率為主導。目的就是盡快的疏散聚集在交叉口處的車輛。當前，計算交叉口疏導的交通效率，大部分是以延誤為主要指標的交叉口服務水平為主要方式。本文將從交叉口在單位時間內疏導車輛的車輛數為主要評價指標，建立基于效率的通過能力計算模型，從而計算出交叉口在單位時間內疏導的車輛數。

（1）交叉口的通行能力。信號交叉口的通行能力是以飽和流量為基礎進行分析的。交叉口總通行能力通過對各進口單車道組通行能力求和獲得。交叉口各相位的通行能力以及交叉口的通行能力如式（1）、式（2）所示：

式中：Ci—第i相位的通行能力（pcu/h）；λi—第i相位綠信比；Sij—第i相位車道組j或引道j的飽和流量（pcu/綠燈小時）；C—交叉口的通行能力（pcu/h）。

（2）交叉口的通過能力。信號交叉口的通過能力是指交叉口的實際通過的車輛數，即在一個交通小時內交叉口各相位實際通過該交叉口的最大車量數，單位為pcu，用Q表示。每個相位的通過能力如式（3）所示、交叉口通過能力如式（4）所示：

式中：Q—交叉口通過的車輛數，單位pcu；Qi—第i相位交叉口通過的車輛數，單位pcu；qij—第i相位第j車道通過的車輛數，單位pcu。

（3） 車輛排隊長度計算公式如式（5）、式（6） 所示：

式中：lij—是第i相位、第j車道的車輛排隊長度，單位（m）；ls—是車頭間距，單位（m）；Mi—是第i相位車輛通行的車道數。

在相鄰兩交叉口之間，由于兩交叉口的信號控制不可能完全一樣，所以就會出現車輛在上一交叉口駛離、在本交叉口等待綠燈的情況。這時，為了不影響上一交叉口正常的交通疏導功能，本交叉口的車輛排隊長度不允許達到兩交叉口的距離長度。當交叉口的排隊距離接近兩交叉口的距離時，信號燈通行權就要強制轉換到該車道所在的相位。即其約束公式如式（7）所示：

式中：H—兩相鄰交叉口之間的距離，單位（m）。

綜上，基于效率的城區道路交通信號感應控制模型如式（8）所示：

式中：gimin—第i相位的最小綠燈時間，單位（s）；gimax—第i相位的最大綠燈時間，單位（s）。

其中，式（9）表示車輛的最大排隊長度小于兩相鄰交叉口之間的距離；式（10）表示通行相位的綠燈時間不得低于最小綠燈時間，最大不得高于最大綠燈時間。

2 算法設計

以交叉口的交通量作為主要控制目標，追求信號周期內車輛通行最大化為目的。采取已被選中相位車輛最大排隊長度為最小綠燈時間控制因素，以綠燈相位中車輛到達率為延長時間控制因素。構建基于效率的感應控制模型算法，具體運算步驟如下：

Step1：初始化；

Step2：確定初始相位，并賦予該相位最小綠燈時間Tmin；

Step3：確定通行相位后，賦予通行相位綠燈時間；通行相位綠燈時間確定后，在該綠燈時間快結束時，以綠燈相位的車輛到達情況，確定當前相位的綠燈延時時間△T（Ti=Tmin+△T）。當△T不為0時，即選擇當前相位為通行相位：如果0＜Ti＜Tmax-Tmin，則延長綠燈時間△T，并返回Step3；如果 Ti＞Tmax-Tmin，則延長綠燈時間△T=Tmax-Ti；當△T為0時，返回step2；

Step4：輸出此時的通過車輛數（Q）。

3算例

以某城區道路的平面十字交叉口為對象，4個進口道的車道數如圖1所示。道路1（A和C）是東西方向，為雙向10車道，其中直行車道數為2車道，左轉車道數為2車道，右轉車道數為1車道；道路2（B和D）是南北方向，為雙向14車道，其中直行車道數為4車道，左轉車道數為2車道，右轉車道數為1車道，每個車道寬度取3.5m。城區道路交叉口如圖1所示。

經過實際調查，該交叉口交通信號設置的最小綠燈時間為Tmin=16s，最大綠燈時間為Tmax=72s。該交叉口某個時段調查車流量的原始數據如表1所示：

利用vissim仿真技術，定義基于效率性的交叉口交通信號感應控制流程，對交叉口進行模擬仿真。仿真模擬圖如圖2所示：

由求解算法，以實際調查數據作為原始數據進行初始化，對此進行交通模擬仿真。在一個仿真小時內，對仿真結果通過車輛數Q（pcu） 進行評價。

（1）固定信號仿真模擬。固定信號就是在整個仿真時期內，交通信號按一定的相位順序和綠燈時間進行交叉口車輛疏導。固定相位配時圖如圖3所示：

圖1 道路交叉口平面圖

圖2 交叉口交通仿真模擬圖

圖3 固定相位配時圖

表1 交叉口各相位調查數據

固定信號仿真時段交叉口通過的車輛數，即交叉口通過車輛的流量Q（pcu），各時段的車輛統計數據見表2所示。

表2 仿真時間通過車輛數Q（pcu）

固定信號仿真時間內通過車流量變化趨勢如圖4所示：

（2）基于效率的感應控制模擬仿真。在感應控制模擬仿真時，控制根據感應車輛到來信息進行信號控制，以達到交叉口疏導交通的目的。因此，交叉口相位順序的改變是根據交叉口處車流變化而變化的。感應控制下的交叉口通行相位變化圖如圖5所示：

圖5 感應控制模擬仿真相序變化圖

感應信號仿真時段交叉口通過的車輛數，即交叉口通過車輛的流量Q（pcu），各時段的車輛統計數據見表3所示。

感應信號仿真時間內通過車流量變化趨勢如圖6所示：

由于仿真時，系統會有一個預熱時間，即前720仿真秒的“預熱時間”。因此，本文采取以2880仿真秒統計的數據進行修正（3600/2880），然后對修正后的數據進行評價。由仿真數據來看，在交通信號采取固定配時方案時，按仿真時間修正過后的交叉口通過車輛數為8547（pcu），稍優于實際調查的結果，這是由于在仿真時將影響道路交通的條件簡化了；在交通信號采取感應配時方案時，由統計數據可以看出，按仿真時間修正過后的交叉口通過車輛數為8898（pcu）。因此，在相同交通環境條件下，感應配時方案要優于固定配時方案。

表3 仿真時間內通過車輛數Q（pcu）

圖6 交叉口通過車流量Q（pcu）

4 結束語

對于當前的城市交通狀況，面對日益復雜的交通環境，交通信號感應控制越來越體現出其優異的適應交通環境及控制能力。城市交通信號的感應化、智能化越來越受重視，為國家提出的建設智慧城市提供有力的智慧交通保障。