雙向綠波信號控制優化研究

吳剛，葉婉君，白鈺潔，馬禎，林國靖，秦鐘

雙向綠波信號控制優化研究

吳剛，葉婉君，白鈺潔，馬禎，林國靖，秦鐘

（廣州大學 土木工程學院，廣東 廣州 510006）

為研究雙向綠波信號控制在實際交通狀態下的應用，根據干線協調控制原理和興南大道的道路交通狀況，對興南大道進行雙向綠波信號控制優化研究，提出了考慮滯留車輛條件下的雙向綠波優化方案，并通過VISSIM驗證方案的有效性，結果表明加入滯留車輛計算后，興南大道在雙向綠波方案下相關指標有所優化，滯留車輛的雙向綠波信號控制在實際工作中應用效果較好。

干道協調；雙向綠波；滯留車輛；微觀仿真

從汽車出現開始，道路基礎設施與交通需求之間的矛盾便從未消失，特別是中國經濟水平的不斷提高，居民擁有汽車的門檻不斷降低，道路擁堵問題越發成為常態。盡管國家大力倡導公共交通出行，但公共交通舒適度較低，且私家車出行量仍舊龐大，交通擁堵問題仍然無法有效解決，因此，從交通管理的角度，綠波信號控制便成為廣大學者研究的重點之一。國外學者LITTLE等人開發的MAXBAND系統計算擁有最大綠波相位的配時方案[1]，國內沈國江等人利用模糊控制算法對雙向綠波進行優化[2]，王東建立了以相位差為控制變量的雙向交通流動態優化控制模型[3]。本文將基于滯留車輛的影響研究雙向綠波信號控制模型，并以興南大道為例分析模型的可行性和優化效果。

1 雙向綠波設計原理與方法

道路是城市的脈絡，在城市內道路相互交織形成了數量繁多的交叉口[4]。為了保證出行便利，道路間距注定不會太大，也就意味著大部分相鄰交叉口間距會控制在一定范圍之內，一般在300～1 000 m之間。在這種條件下，單點控制方案易造成干線車輛停車次數較高，停車延誤較大。單向綠波方案則是在干線上下行流量相差較大的情況，通過控制流量最大的車流方向，使車流在經過每一個交叉口時，能夠剛好處于放行狀態，適用性較好，但對反向車流影響較大。而雙向綠波方案則是通過尋找適合的相位方案，通過設置合適的相位差使干線上下行車流能夠連續通過交叉口，降低停車延誤，提高道路通行效率。

1.1 雙向綠波配時設計

中國大部分交叉口都是采用各進口依次放行的相位方案，而這種相位方案很難實現雙向綠波信號控制，因此，在設計雙向綠波信號控制時，需要重新設計相位方案，使干線直行車流通行權處在同一個相位上，以十字交叉口東西方向為干線車流為例，雙向綠波控制信號相位一般設置為“東西進口直行”“東西進口左轉”，南北進口的相位方案則相對隨意，有兩種方式可以選擇。

配時方案設計則是基于各交叉口幾何形狀、流量、車速、通行能力等數據，利用webster法計算各交叉口周期，確定關鍵交叉口，并將其周期設置為公共周期，將其他交叉口富裕的綠燈時間分配到綠波相位上最終得到的[5]。

1.2 相位差計算

傳統相位差是通過計算車輛從第一個交叉口綠燈開始出發，到下一個交叉口時剛好遇到綠燈開始的這個時間差確定的[6]，如公式（1）所示：

式（1）中：i為相鄰交叉口的理想相位差，s；為相鄰交叉口間距，m；為車輛行駛車速，m/s；為整數；0為公共交叉口信號周期。

考慮實際情況下交叉口在每周期均會有一定的車輛滯留在交叉口，而這部分車輛在綠燈時會優先通行，從而影響綠波帶的使用效率。因此在計算相位差時應當考慮此類影響，如公式（2）所示：

式（2）中：r為實際相位差，s；h為滯留車輛消散時間，s，可根據公式（3）計算。

式（3）中：為平均滯留車輛數，pcu；為平均車頭時距，s/pcu；s為排隊車輛啟動損失時間，s。

綠波計算則是使用數解法[7]，通過計算相鄰交叉口的理想間距，尋找干線上最大相鄰交叉口實際信號位置與理想信號的位移量之差，確定最適合的理想信號位置，確定連續行駛通過帶計算相位差，從而得到綠波信控配時。

2 案例分析與仿真

2.1 案例分析

興南大道位于廣州番禺區，為東西走向干道，沿線分布較多大型小區和商業中心，車流來往密切，沿線交叉口在高峰時段易出現車輛停車次數較多的現象。由于興南大道沿線交叉口間距適宜、無路邊式公交站等易造成車輛延誤的交通設施，上下行交通量差距較小，比較適合雙向綠波信號控制方案實施，因此案例截取番興交叉（番禺大道北—興南大道）、登興交叉（登云大道—興南大道）、華興交叉（華南新城—興南大道）等3個交叉口進行分析，設計出2種雙向綠波信號控制方案，方案一是根據公式（1）設計的普通雙向綠波方案，其是在現狀相位方案上重新設計配時方案，用傳統相位差計算方式設計雙向綠波配時，方案二是根據公式（2）設計的優化雙向綠波方案，其是重新設計相位方案和配時方案，用考慮滯留車輛的相位差計算方式設計雙向綠波配時。根據調查數據，以番興交叉—登興交叉—華興交叉為序，現狀配時周期分別197 s、139 s、140 s；方案一配時公共周期為174 s，相對相位差分別為0 s、45 s、140 s，帶寬為24 s；方案二配時公共周期為141 s，相對相位差分別為 0 s、129 s、48 s，帶寬為22 s。

2.2 仿真評價

以東行車流為上行，西行車流為下行，通過微觀仿真技術，建立興南大道的仿真模型，得出排隊長度、延誤、停車次數等指標并以此對方案進行評價，使評價結果更加科學實際。

通過繪制興南大道路網CAD圖并導入VISIIM內部建立仿真路網，輸入流量、車型、車速等相關參數，通過比較仿真得出的排隊長度和實際調查得到的排隊長度，對模型精度進行校正，最終使模型符合精度要求。

仿真結果顯示，較興南大道現狀，普通、優化雙向綠波信號控制下交叉口最大排隊長度下降最大比例分別為14%、42%；普通、優化雙向綠波信號控制下干線延誤下降比例上行分別為28%、49%，下行分別為38%、52%；普通、優化雙向綠波信號控制下干線停車次數下降比例上行分別為4%、21%，下行分別為30%、31%。根據三個指標的分析結果，考慮滯留車輛下的雙向綠波控制方案對道路優化程度和對傳統雙向綠波控制方案的優化程度較好。

3 結束語

本文的主題為雙向綠波信號控制優化研究，研究目的為通過對雙向綠波模型的深入研究，增強雙向綠波信號控制的實用性，能夠在更復雜的道路條件下優化道路交通狀況，降低延誤，減少停車次數，提高通行效率。通過加入滯留車輛計算各相鄰交叉口之間的相位差，降低以傳統相位差設計的雙向綠波方案中滯留車輛對車隊前排的影響，并以興南大道為例，運用微觀仿真技術對優化前后的雙向綠波方案進行仿真驗證。本文的雙向綠波信號控制配時計算是在傳統算法上加入滯留車輛的影響得出的，得出的結果仍未脫離綠波算法的基礎假設，沒有考慮駕駛員心理和習慣對車速的影響、行人過街影響和違章影響等諸多帶有主觀影響因素。因此，現實中為了使雙向綠波的應用范圍更加寬廣，可以考慮建立多種主觀因素影響模型。

［1］LITTLE J D C，KELSON M D，GARTNER N H，et al.A program for setting signals on arteries and triangular networks［J］.Transportation Research Record，1981（795）：40-46.

［2］沈國江，徐衛明.交通干線動態雙向綠波帶控制技術研究［J］.浙江大學學報（工學版），2008（9）：1625-1630.

［3］張玲玲.基于人工勢場跟馳模型的雙交叉口交通流仿真［D］.北京：北京交通大學，2013.

［4］高振鋒.淺談環形交叉口對城市交通的影響［J］.科技創新導報，2019，16（6）：233，235.

［5］徐建閩，李巋林.考慮干道瓶頸交叉口的雙向綠波協調控制［J］.北京工業大學學報，2018，44（12）：1528-1536.

［6］嚴新平，吳超仲.智能運輸系統原理、方法及應用［M］.武漢：武漢理工大學出版社，2006.

［7］吳兵，李曄，佩昆，等.交通管理與控制［M］.4版.北京：人民交通出版社，2009.

2095－6835（2020）20－0044－02

U491

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.20.016

吳剛（1997—），男，寧夏銀川人，本科在讀，研究方向為智能交通、交通控制、圖像處理。

秦鐘（1972—），男，山東棗莊人，碩士研究生，副教授，研究方向為智能交通、交通控制、圖像處理。

〔編輯：王霞〕