基于安全－效率的城市道路交叉口信號優化評價

胡 榮， 陳相宇， 陳昀喆

（1 上海理工大學 管理學院，上海200093； 2 浙江海洋大學 港航與交通運輸工程學院，浙江316022）

0 引 言

隨著我國經濟快速增長和居民生活水平的提高，各類交通工具數量成倍增加，城市道路交通擁堵問題變得愈加嚴重，導致交通事故頻頻發生。 據《道路安全全球現狀報告2018》數據統計，2018 年全球死于交通事故的人數多達135 萬，平均每23 s就有一人死于交通事故，國際交通安全形勢嚴峻。作為城市道路網絡的重要節點，道路交叉口每天匯入和流出了大量的交通流，其通行效率和安全性直接關系到城市整個道路交通系統的暢通程度。 由不同流向交通沖突和大量交通流導致的交叉口事故和延誤會制約整個城市道路網的通行能力［1］。 因此，從道路交叉口角度進行交通優化設計是提升交通通行效率、提高城市交通路網安全性、避免交通事故發生以及減少交通沖突的重要手段。

當前，提高交叉口的安全性等級和通行效率的措施主要分為兩類：基于空間的交叉口優化法和基于時間的交叉口優化法。 基于空間的交叉口優化方法以渠化交通和修建立交等方式為主，而基于時間的交叉口優化方法則主要以交叉口信號配時優化為主。 針對交叉口信號配時優化方法，國內外不少學者主要從提高交叉口通行效率、減少交叉口延誤時間、縮短交叉口最大排隊長度等方面做了研究。 周亞平等［2］針對交叉口運行低效問題，建立了基于線性規劃模型的優化信號燈配時方法，經優化交叉口對連續流交叉口和上游信號交叉口通行能力提升顯著，分別提高了77%和89%。 劉偉等［3］以通行能力最大和延誤最小為目標，利用NSGA－Ⅱ雙目標優化算法優化信號配時，使交叉口控制效率效果顯著。王春娥等［4］以延誤、最大排隊長度、平均停車次數等多指標綜合評估單點交叉口最優信號模型，對比單一指標信號模型結果發現，采用多個指標評價交叉口，更適于獲取交叉口最優信號周期。 劉小明等［5］以平均延誤和平均停車次數為指標，利用MFD控制優化模型進行全局優化和動態調整，對過飽和區域交通運行效率方面改善顯著。 郭建鋼［6］等以延誤和停車次數為指標，應用Synchro 仿真軟件建立干道信號協調控制系統，使交叉口、路段、路網三方面早晚高峰運行效果大幅度提升。 常云濤等［7］以車均延誤和排隊長度為指標，提出了連續流交叉口信號配時優化模型和最優相位差模型，結合案例，證實該優化模型對降低車輛延誤、改善交通通行能力有突出貢獻。

綜上所述，已有研究多以機動車通行效率最大化、延誤時間最短、最大排隊長度為目標優化交叉口信號控制，極少能綜合考慮交叉口交通安全問題對信號控制進行優化。 為此，本文結合VISSIM 軟件和基于安全模型SSAM 軟件，以延誤、最大排隊長度、單位小時最大排隊長度、安全性等級等多指標為目標，提出了一種基于交通沖突技術、考慮交通安全性等級的信號交叉口優化方法，并以南京市仙林大道學海路交叉口為例，利用該方法定量比較優化前后的交叉口通行效率和安全狀況，探討本研究提出的信號交叉口優化方法對交叉口通行效率和安全性的提升效果。

1 評價優化方法

本文綜合考慮交通安全及通行效率，結合VISSIM 和SSAM 軟件，先后對交叉口進行模擬仿真、仿真分析、安全性等級評價、基于webster 模型的仿真優化。 研究思路如圖1 所示。

圖1 思路流程圖Fig.1 Thought flow chart

1.1 基于VISSIM 的交叉口模擬仿真

VISSIM 是一種基于時間間隔和駕駛行為離散隨機模型的微觀交通流仿真系統，由德國PTV 公司開發而成。 相較于PARAMICS、AIMSUN、CUBE、EMME 等微觀交通仿真軟件，VISSIM 在識別嚴重沖突、模擬道路車輛運行軌跡等方面精度更為靈敏、應用更為成熟、操作更為便捷，被廣泛用于實際道路二維或三維的交通狀況模擬和參數獲取等方面。 因此，本文采用VISSIM 實現對交叉口現狀的模擬仿真，獲取交叉口交通流特性及基礎設施參數等信息。首先，針對當前交叉口交通現狀進行路網繪制，標定車輛屬性和構成、路徑決策、駕駛行為、車道寬度、各相位信號配時等參數。 之后，在交叉口各出口道的出口處，設置數據檢測器和排隊計數器，分別對單位時間內通過車輛數量和排隊長度進行檢測，在各進口道的起點處設置行程時間檢測器，對延誤和行程時間檢測。 通過軟件對交叉口基礎特征和交通狀況進行仿真再現，并獲取交叉口各進口機動車道的最大排隊長度、延誤、單位小時內通過車輛數以及包含車輛速度及加速度的TRJ 軌跡文件。

1.2 基于SSAM 模型的仿真沖突分析

安全間接分析模型（SSAM）是一種基于網格的沖突識別分析模型，由美國聯邦公路局研發，主要用于獲取軌跡文件中車輛的距離沖突發生時間（TTC）、前車通過某個位置與后車通過同一位置的時間差（PET）、后車在沖突過程避險的初始減速度（DR）、沖突車輛的最大速度（MaxS）和沖突車輛間最大相對速度（DeltaS）等分析指標。 不同于傳統人工觀測法和錄像觀測法［8］。 該交通仿真分析模型在數據獲取和數據分析方面優勢突出，具體包括：①數據獲取渠道不受外界自然條件影響，不需要大量的人力物力，獲取成本較低；②獲取的沖突數據不受觀測人員的主觀影響，數據更為真實客觀；③模型在數據處理方面更為便捷，能快速獲取大量交通流的基礎特征參數。

基于SSAM 模型的仿真沖突原理示意如圖2 所示。 在此以左轉車A 和直行車B 之間的交叉沖突為例進行闡述。 圖中，ti表示隨著仿真步長增加的連續仿真時刻，i ＝1，2，3，...； xi（ti） 表示τi時刻車輛j實際運行位置，j ＝A，B，......。 進行仿真沖突分析時，默認設定TTC ∈［0，1.5］s， PET ∈［0，5］s。 首先，將VISSIM 仿真輸出的軌跡文件投影到可以覆蓋整個仿真軌跡的網格上，以單位時間步長分析軌跡文件，計算車輛A 保持減速前的車速在TTC 臨界值時間內可運行的距離S1，以及第一個單位時間步長內兩車實際距離S2。 若S2 ＜S1，則令S1 為S1 與S2 之差，令S2 為下一個單位步長內兩車實際距離，直到有軌跡段滿足S2 ≥S1 為止。 同樣，采用該方法對車輛B 行駛軌跡進行處理，觀測兩車軌跡段是否有重合。 若有重合，且TTC＜1.5 s 時，則判定兩車發生交通沖突，反之，則沒有交通沖突［9］。 隨后，根據兩車車頭之間的夾角（又稱沖突角度）與沖突發生位置，確定沖突類型。 若沖突車輛始終同行駛于一條道路，且沖突角度在0°～30°，則視該沖突為追尾沖突；若同路段沖突車輛發生在變換車道位置，且沖突角度在30°～80°，則視為變道沖突；若沖突車輛處于交叉口發生變換路段，沖突且角度在80°～180°之間，則認定為交叉沖突。

圖2 沖突模型示意圖Fig.2 Conflict model diagram

1.3 基于安全－－通行效率的交叉口信號評價優化

綜合考慮交叉口安全性和通行效率，先后對交叉口進行評價。 針對安全性和通行效率不高的交叉口，利用信號配時優化模型進行信號控制優化，對比信號優化方案前后交叉口安全性等級和通行效率指標，綜合判定信號優化方案優劣，循環往復測試確定最終信號交叉口信號配時優化方案。 其中，交叉口安全等級主要基于機動車間沖突率和《交通安全城市分級評價標準》確定。 交叉口的安全等級主要取決于大流量機動車背景下的各流向機動車間沖突為主，具體機動車沖突率計算公如下：

式中， R機－機為機動車與機動車之間的交通沖突率；T 為交叉口單位小時內機動車之間的交通沖突數；P 為參與對象機動車與機動車當量交通量。《交通安全城市分級評價標準》 是參照江蘇省大量實地調查、交通沖突率評價以及交通安全相關資料而設定的，其中，R ≤0.01 代表交叉口安全等級為“特別安全”；0.01 ＜R ≤0.02 代表交叉口安全等級為“安全”；0.02 ＜R ≤0.03 代表交叉口安全等級為“安全邊緣”；R ＞0.03 代表交叉口安全等級為“不安全”［10］。

對于安全級別不高的交叉口，研究將兼顧交叉口安全性問題和通行效率，利用Webster 模型對交叉口信號配時進行優化。 Webster 模型最早由Webster 和Cobbe 提出，以車輛延誤時間最小為目標，優化交叉口單點信號控制配時，該方法理論簡潔、易懂且計算簡單，被廣泛應用于我國各大城市交叉口固定周期信號配時優化中［11］。 Webster 延誤模型為：

式中，d 表示每輛車的平均延誤（s）；C 為周期時長（s）；λ 表示綠信比；x 表示飽和度（有效周期時長與總周期的比值）；q 表示流量（s）。 通過延誤模型推導并計算交叉口的最佳信號周期、信號總損失時間、總有效綠燈時間、各相位有效綠燈時間、各相位綠信比，同時檢驗行人過街時間是否符合要求，得出優化后的信號配時。

2 案例分析

本文以南京棲霞區仙林大道與學海路實地為例，進行交叉口信號優化案例分析。 交叉口由東西向主干道仙林大道和南北向次干道學海路交叉而成，屬于典型的十字交叉口，兩向道路均設有中央綠化分隔帶，交叉口具體幾何特征如圖3 所示。 該交叉口是銜接仙林副城與南京主城的重要通道節點，其通行效率和安全程度對城市城郊走廊早晚交通流暢通與否有重要作用。 此外，交叉口毗鄰仙林中心地鐵站，且周邊用地多樣，集聚了大量的住宅、商業、學校和醫院等。 由此可見，該交叉口周邊存有潛在的大流量交通和復雜交通狀況，存在一定交通安全隱患。 因此，有必要對該交叉口進行安全性評價與信號控制優化。

圖3 仙林大道和學海路交叉口幾何平面圖Fig.3 Plane graph of the intersection of Xianlin Avenue and Xuehai Road

2.1 交叉口交通基礎特征

基于交叉口工作日晚高峰（18：00—19：00）交通實測數據，獲取交叉口各流向、各類型車輛交通流統計結果，如表1 所示。

表1 仙林大道和學海路交叉口晚高峰單位小時交通量（輛／h）Tab.1 Traffic volume per hour at the intersection of Xianlin avenue and Xuehai road at evening peak （pcu ／h）

根據GB50220－95《城市道路交通規劃設計規范》，對觀測車輛分類。 表中，小型車對應于小汽車，中型車分為面包車和小貨車，大型車為大貨車，公交車即為常規公交車，而當量交通為基于不同車輛類型計算得出的當量交通統計值。 表中，晚高峰時段東西向交通干線流量明顯多于南北流向道路流量。 對比東西向不同類型車輛數，發現晚高峰期間東進口的大、中型車輛多于西進口車輛數，說明晚高峰有較多大、小貨車被許可從郊區流向主城。 而西進口小型車數明顯多于東進口車輛數，說明晚高峰小汽車流以主城流出向郊區流入為主，呈現一定潮汐性特征。 對比南北向不同類型直行車流，發現南北向小型車輛數量差異不大，北進口整體車輛數量多于南進口，可解釋為晚高峰期間部分在北進口的大型商場和娛樂場所活動及工作的人群返程所致。

此外，由實測信號周期調查可知，該交叉口信號控制為四相位定時相位，分別為東西直行、東西左轉、南北直行、南北左轉。 其中，右轉車輛不受信號燈控制。 相位如圖4 所示，配時方案如圖5 所示。東西直行相位綠燈時間為50 s，東西左轉相位綠燈時間為29 s，南北直行相位綠燈時間為35 s，南北左轉相位綠燈時間為20 s，整個信號周期時長為150 s，黃燈時間3 s，全紅時間為4 s。

圖4 交叉口各相位圖Fig.4 Phase diagrams of intersections

圖5 交叉口信號配時方案Fig.5 Intersection signal timing scheme

2.2 基于SSAM 的安全性仿真分析與評價

為分析仙林大道學海路交叉口安全狀況，研究參照上述調查數據，進行VISSIM 軟件仿真和基于SSAM 軟件的交叉口安全等級評價。 為確保仿真數據的隨機性和可靠性，模擬仿真設定5 次，單次仿真周期設為3 600 s，利用VISSIM 仿真軟件記錄并獲取與實際交叉口交通基礎特征與道路實際車輛行駛特征相符合的軌跡數據。 隨后，在SSAM 軟件中導入軌跡文件進行仿真沖突分析，獲取當前交叉口各類型沖突的仿真平均值。 其中，基于仿真的交叉沖突平均為7，追尾沖突平均為60，變道沖突平均為27，總沖突平均為94。 從以上數據可以看出，交叉口交叉沖突所占比例很少，主要以追尾沖突和變道沖突為主，線沖突所占的比重比點沖突高［12］。 從交叉口運行情況和數據分析情況可以看出，由信號配時不合理引起的交叉口沖突較多。 由于交叉口信號周期為150 s，信號燈利用效率不高，高峰周期最佳信號周期不宜超過120s［13］，且該交叉口平均停車延誤為38.4 s。 根據美國《道路通行能力手冊》，該信號交叉口服務水平等級為D，對應于延誤范圍25.1～40.0 s。 隨后，根據機動車與機動車沖突率模型，計算機－機沖突率為：

對照《交通安全城市分級評價標準》可知，當前交叉口安全等級為四級——“不安全狀態” （R ＞0.03）。因此，有必要針對該交叉口進行信號配時優化設計。

2.3 基于安全－效率的信號交叉口優化

根據上述Webster 信號配時公式，可以得出優化后的實際信號周期時長，各相位綠燈時長，重新繪制各相位信號配時，如圖6 所示。 由于該交叉口地形比較特殊，人行橫道部分位于綠化道上。 因此，該交叉口的機動車綠燈通行時間只需要考慮行人穿越單向車道的時間。 將優化后的信號周期帶入VISSIM 中仿真，重復以上步驟，直至優化后的交叉口既能保證交叉口通行效率，也能保證交叉口的安全性。 表2 和表3 分別為，優化前后的交叉口通行效率參數、交叉口沖突數、安全等級以及服務水平。

圖6 優化后的信號配時Fig.6 Optimized signal timing

表2 優化前后的交叉口通行效率對比Tab.2 Comparison of traffic efficiency at intersections before and after optimization

表3 優化前后對比分析Tab.3 Comparative analysis before and after optimization

由表2 仿真優化前后的對比結果可知，現狀交叉口信號配時的確存在浪費情況。 基于安全－－通行效率的Webster 信號配時優化方案，對仙林大道學海路交叉口通行效率的提升有顯著效果。 從延誤改善情況來看，各進口的延誤改善都很明顯，平均延誤改善高達39%。 從最大排隊長度改善情況來看，從北進口的最大排隊長度降低最明顯，降低了65%，而東進口最大排隊長度改善情況不是很好，因為東進口的車輛數較多而綠燈通行時間縮短。 從單位小時通過車輛數來看，各進口道和整個交叉口通過車輛數增加，增加幅度不明顯。 由平均單位小時通過車輛數、延誤和最大排隊長度3 個指標，得出交叉口通行效率優化了26.4%，從沖突數和安全等級來看，整個交叉口的沖突數減少了22.3%，安全等級從不安全上升到安全邊緣，服務水平等級由D 上升到C，綜合優化了25.4%。 整個交叉口的通行效率和安全等級得到了大幅度提升。

3 結束語

本文以仙林大道學海路交叉口為例，摒棄以往只考慮通行效率指標對交叉口的評價方法，提出了一種基于交通沖突技術的對信號交叉口效率和安全綜合評價優化方案，得出以下結論：

（1）交叉口優化采取Webster 信號配時方法，利用VISSIM 仿真軟件，結合SSAM 安全分析模型，對優化前后的交叉口進行通行效率和安全性綜合分析。 結果表明，優化后的交叉口單位小時通過車輛數、延誤、最大排隊長度、安全等級、服務水平都得到明顯改善。 說明該優化方法對交叉口通行效率和安全等級方面有所提升，在提高交叉口的通行效率的同時要綜合考慮安全性。

（2）本文只是針對某單點信號交叉口固定時間段進行交通數據采集、仿真研究及評價優化。 在今后的研究中，可以采集不同時段數據，設計適合高峰和平峰的信號配時，結合干線協調控制，對交叉口通行效率和安全等級進行更加深入研究。