基于陣列雷達的城市高架入口匝道智能信號控制方案研究

摘要：本文提出了一種基于陣列雷達的高架匝道智能信號控制方法，可以實現城市高架匝道的智能信號控制，提高高架道路交通事件檢測的準確度和交通流運行效率。

關鍵詞：高架匝道;信號

1.前言

隨著城市汽車擁有量大幅增加，交通流量和道路供需的矛盾日益突出，城市高架的出現雖然增加了公眾快速出行的選擇，但是無限制的高架使用常常導致交通的嚴重擁堵，所以對高架進行智能的匝道信號控制是疏導高架堵死的有效途徑。

2.交通信息數據采集

本文選擇基于陣列雷達進行城市高架的交通信息采集，主要考慮是新型的陣列雷達交通信息采集方式具有很多長處，它采用二維主動式陣列雷達技術，可以大區域大范圍的路面交通信息檢測，同時可以準確檢測多目標的即時位置和即時速度、可檢測排隊長度、逆行等多類多元交通參數，有效解決交通事件誤報、車輛遮擋、停車漏檢或多檢問題。

3.匝道信號控制

匝道控制是通過調節入口匝道車輛數，來緩解快速路匝道交匯處擁堵的一種方法，匝道信號控制算法也多種多樣，如ALINEA、ALINEA /Q、Mixed-control算法，相互之間各有利弊，本文提出了近似Mixed-control算法觀點的方案，考慮快速路的密度變化，研發基于交通運行指數的入口匝道信號控制算法，實現增加高架交通流量和減少匝道排隊的目的。

4.智能入口匝道信號控制方法

4.1設備安裝

該方法所需的設備，包括陣列雷達檢測設備、服務器設備、交通狀態處理設備、以及智能信號處理設備。

4.2交通數據采集

在高架道路上安裝多個陣列雷達檢測設備，并在高架入口匝道前方設置信號機設備;分別對高架道路進行路段劃分編碼、陣列雷達檢測設備編碼和信號機設備編碼，并將路段劃分編碼、陣列雷達檢測設備編碼和信號機設備編碼進行關聯配對。

其中，I為高架上所有匝道的總個數;J為高架單方向上所有陣列雷達檢測器的總個數;S為高架單方向上所有路段的總個數。

4.3實時交通數據采集

交通狀態處理設備根據實時交通參數信息，計算路段的平均交通流密度參數，構建密度-運行指數模型，提取實時交通運行指數，包括以下步驟：

1）交通狀態處理設備提取各個陣列雷達檢測設備檢測到的實時交通參數信息，并基于周期分析時間粒度，在空間維度和時間維度層面分別計算路段的平均交通流參數和平均速度參數。

2）利用交通流密度判斷模型，計算空間維度和時間維度的平均交通流密度參數，陣列雷達檢測設備實時上報的數據格式為，t表示上報時間，n表示所在車道，q表示交通流數據，v表示車流速度數據，的單位分別為秒、1、輛/小時/車道和千米/小時;

假設樣本數據集可表示為，樣本的處理粒度周期為T，其單位為小時;先利用式（1），統計時間內待測路段空間維度和時間維度的平均交通流：

n表示所在車道，N表示，表示第n車道的交通流，表示單位粒度周期的平均交通流;

再利用式（2），計算單位粒度周期的平均速度：

表示第n車道的速度，表示單位粒度周期的平均速度;

利用式（3），統計時間內待測路段空間維度和時間維度的平均交通流密度，

表示單位周期粒度的平均交通流密度，其單位為輛/千米/車道。

4.4密度-交通運行指數模型構建

密度-運行指數模型，具體如式（4）所示：

RTPI表示交通運行指數; x，y，z，p，m的值是道路交通擁堵感受優化參數，按照道路等級賦予其參數值，其初始化參考值如表1所示;

安裝陣列雷達檢測器的路段，路段交通運行指數等于檢測器交通運行指數，沒有檢測器的路段交通運行指數為0，具體如式（5）所示：

其中，表示檢測器交通運行指數，表示路段交通運行指數。

4.5智能匝道信號控制

智能信號處理設備根據入口匝道的平均交通運行指數，設置匝道信號控制的信號調節率，計算實時的信號控制綠信比，構建運行指數-綠信比模型，獲取綠燈和紅燈相位時間，制定當前匝道信號的控制方案。

利用式（6）獲取匝道平均交通運行指數：

其中，表示匝道平均交通運行指數，j表示檢測器的順序編號，表示檢測器的交通運行指數。

再利用式（7）獲取匝道所關聯路段的平均交通流：

其中，n表示檢測點車道的個數，i表示當前匝道編碼，j表示當前匝道所關聯的檢測器個數，表示第j個檢測器第n車道的交通流，表示當前匝道所關聯路段的平均交通流;匝道信號周期C初始化參考值如表2。

利用式（8）計算當前匝道的綠信比：

其中，G表示有效綠燈相位時間，R表示紅燈相位時間，Y表示黃閃時間，C表示匝道信號周期C，表示當前匝道的綠信比。

提取匝道信號控制方案指令，信號機設備通過調用數據庫接口服務對高架匝道的交通信號進行智能控制。

5、結論

通過構建基于陣列雷達檢測器數據的智能化匝道信號控制算法，實現了高架入口匝道的智能信號控制，可以提高交通事件檢測的準確度和交通流運行效率，降低人工方式進行匝道限行的人力成本，提升高架道路交通的服務水平。

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