CN106530763A - 进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，首先通过环形线圈检测器，检测出车辆占用检测器的时间，确定交通流信息统计参数；其次建立相位阈值计算方程，计算各相位的相位阈值及其有效路径的阈值；最后是相位自适应控制，选取相位阈值最大的相位，计算自适应控制参数，给予该相位一次最小绿灯时间，并且该相位绿灯结束之后实时更新各相位的相位阈值，选取相位阈值最大的相位，更新最小绿灯时间，给予该相位分配最小绿灯时间，如此循环往复。本发明可以根据交叉口实时情况自适应控制信号控制参数以及各相位的绿灯时间和顺序，有利于节省道路资源，避免交通拥堵，提高道路服务水平，最终实现交通流在时间分布上的优化控制和空间分布上的合理分配。

Description

进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法

技术领域

本发明涉及一种城市交通系统，具体涉及一种过饱和交通自适应信号控制方法。

背景技术

随着社会经济的发展，居民生活水平的提高，越来越多的城市居民拥有自己的小汽车，使得城市机动车的数量迅速增加。而城市空间资源毕竟有限，不足以满足随着车辆增加而增长的交通需求，因而交通拥堵越来越严重。产生交通拥堵的本质原因在于局部通行能力与通行需求不相匹配，是需求大于供给的矛盾，若信号控制方式不科学，导致交通分布过度集中，在交通平峰期也会触发城市主干道交叉口陷入过饱和的境况。

跨学科的研究已经证明，城市交通系统是一个不均衡的震荡随机系统，交通流的到达与离散充满着不确定，这种不确定随着交通网络规模的增涨而变的愈发不确定。这一发现突显了基于最优化理论的信号控制方法的局限性，传统最优化交通信号控制系统只能用于对确定交通场景的离线控制，控制策略基于预设的周期性计划，只能实现某一小区域内的集中式控制。这些局限意味着，当相位到达交通流不均衡时，绿灯时间的浪费往往不可避免。基于此，自适应交通信号控制开始受到关注，它能依据交通流运行指标灵活制定最佳决策，协调各向冲突交通流有序利用交叉口时空资源，是解决交叉口过饱和的重要策略。

伴随着信息检测与预测技术的进步以及交通流理论的发展，一共出现了三种类型的交叉口自适应交通信号控制系统。第一类是固定式离线信号控制系统，基于历史交通流量数据，以优化交叉口通行效率为目标，TRANSYT和MAXBAND是其中的典型代表。这类控制系统自适应能力较差，但其信号优化算法较为实用，最新版本也融合了元胞传输模型，初步具备了处理过饱和交通的能力。第二类和第三类自适应信号控制系统已广泛应用于国内外城市，在线运算是它们区别于第一类信号控制系统的主要特征。第二类系统在预设相位、相序下，利用检测器数据寻找最优信号控制三参数，SCATS和SCOOT是其典型代表。第三类系统不只关注优化信号三参数，而是进化到超越预设相位相序限制，基于强化学习理论，寻找最优相序、相位、绿时长，其信号方案适应交通流变化的能力更强。

以上三种类型首先由于自身因素、时间、地点等原因，并不是在所有场合都适用；其次，模型参数的标定比较繁琐，完全依靠交通研究人员的经验，没有什么依据；最后只能处理停车线附近抵达的交通流和实现有限时间范围内的优化。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法。

技术方案：本发明提供了一种进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，包括以下步骤：

(1)交通流信息检测和统计分析：通过在交叉口每条车道间隔铺设环形线圈检测器n₁,n₂,...n_k...，检测出车辆占用检测器的时间并计算交通流信息统计参数；

(2)相位阈值计算：确定交叉口各信号相位集合ψ＝(ρ₁，ρ₂，…)并计算各出口道容纳能力N_V，建立相位阈值方程，得到各相位的实时相位阈值以及各相位有效通行路径的阈值；

(3)相位自适应控制：实时更新各相位的相位阈值，选取相位阈值最大的相位，给予该相位更新后的最小绿灯时间，如此循环往复，实现交叉口的自适应信号控制。

进一步，步骤(1)所述交通流信息统计参数包括进口道各车道排队车数N_S、进口道各车道排队车辆的排队时间T_S以及出口道各车道所能容纳车数N_P。

进一步，步骤(1)进口道各车道排队车数N_S的计算包括以下步骤：根据机动车自由流速度V_c和车辆长度L_c，计算自由流状态机动车通过检测器时间T_X：

式中，d为环形线圈检测器顺着车道方向上的长度；

从进口道某车道起点第n₁个检测器开始，当大于T_X，该检测器附近路段处于拥挤状态，否则处于自由流状态；当进口道某车道第n₁个检测器测得的大于T_X，而该车道第n_k-1检测器测得的不大于T_X，检测器间隔为10m，计算进口道各车道车辆排队长度S_Pa：

S_Pa＝10n_k-1+d

进而计算进口道各车道排队车数N_S：

式中，L_c为车辆长度，L_a为车辆前后安全距离。

进一步，步骤(1)进口道各车道排队车辆的排队时间T_S按照该车道排队的第一辆车的等待时间计算。

进一步，步骤(1)出口道各车道所能容纳车数N_P的计算包括以下步骤：

当某一出口道某车道第个检测器测得的大于T_X，而该车道第个检测器测得的不大于T_X，检测器间隔为10m，则有：

式中，L_c为车辆长度，L_a为车辆前后安全距离；当出口道有m条车道，则出口道所能容纳总车数

进一步，步骤(2)相位阈值方程的建立如下：

式中，D(ρ)为相位ρ的相位阈值，D[Lu(ρ)_i]表示相位ρ的第i条有效通行路径的阈值，z为相位ρ的有效通行路径数量，N_Si为Lu(ρ)_i对应的进口道排队车数N_S，T_Si为Lu(ρ)_i对应的进口道排队车辆的排队时间，N_Pi为Lu(ρ)_i对应的出口道所能容纳车数，N_Vi为Lu(ρ)_i对应的出口道的容纳能力；

根据方程计算出各相位的实时相位阈值{D(ρ₁),D(ρ₂),……}以及各相位有效通行路径的阈值{D[Lu(ρ_i)₁]，D[Lu(ρ_i)₂]，……}。

进一步，步骤(3)选取相位阈值最大的相位后，计算包括最小绿灯时间、最大绿灯时间以及黄灯时间的相位自适应控制参数，给予初始相位一次最小绿灯时间。

进一步，给予初始相位一次最小绿灯时间采用滚动时间域的动态信号优选策略，包括以下步骤：

①重新提取各相位的实时相位阈值以及各相位有效通行路径的阈值；

②更新最大相位阈值对应的相位和最小绿灯时间；

③判断本次循环获取的相位与前一次获取的相位是否相同，如果相同，执行步骤④，否则直接执行步骤⑤；

④判断如果给予本次循环获取的相位一次最小绿灯时间，本次循环获取的相位累计获得的绿灯时间是否超过最大绿灯时间，如果不超过就给予本次循环获取的相位一次最短绿灯时间，执行步骤⑥，否则，执行步骤②，给予相位阈值第二高的相位一次最短绿灯时间，执行步骤⑥；

⑤前一相位结束后，给予相位ρ_i清空时间，相位切换到当前相位ρ_i，给予当前相位ρ_i一次最小绿灯时间，执行步骤⑥；

⑥在本循环一次最小绿灯时间即将结束之前，返回执行步骤①。

有益效果：本发明首先通过铺设在进口道和出口道的环形线圈检测器，确定进口道各车道排队车数、进口道各车道排队车辆的排队时间以及出口道各车道所能容纳车数；其次，建立相位阈值计算方程，确定各相位的实时相位阈值及其有效路径的阈值，最后实时更新相位阈值最大的相位，更新计算最小绿灯时间，给予相位阈值最大的相位一次最新的最小绿灯时间，如此循环往复，实现交叉口的自适应信号控制。本发明适合用于任何能够安装检测器的环境，是根据交叉口实时情况无限的自适应控制各相位的绿灯时间和顺序，参数设定简单且有据可行，能够分析处理交通网络所有交通流，有利于节省道路资源，避免交通拥堵，提高道路服务水平，最终实现交通流在时间分布上的优化控制和空间分布上的合理分配，提高了交叉路口的运行效率和安全。

附图说明

图1为环形线圈检测器布设和交通流信息统计参数示意图；

图2为相位有效路径示意图；

图3为滚动时间域的动态信号优选策略流程图。

具体实施方式

下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。

实施例：一种进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，具体流程如下：

(1)交通流信息检测和统计分析

步骤1.1：铺设检测器及获取车辆占用检测器的时间

检测器选取环形线圈检测器，取铺设间隔d为10m，在交叉口所有进口道和出口道的每一条车道铺设检测器，检测器铺设起点位于此交叉口，终点位于此交叉口和相邻交叉口的中间位置，从位于该交叉口停车线位置的检测器开始编号，为n₁,n₂,...n_k...。环形线圈检测器的铺设如图1所示。

当车辆前沿进入环形线圈的一边时，检测器被触发产生信号输出，而当车辆尾部驶离环形线圈另一边时，信号强度低于触发闭值，输出电平为零。车辆通过检测器产生的脉冲信号经过平滑滤波处理后形成方波信号输出。一个方波信号即可以表示一辆车的通过，方波信号的宽度发送到交通流信息统计分析模块，该信号宽度即车辆占用检测器的时间

步骤1.2：计算交通流信息统计参数

交通流信息统计分析模块实时提取线圈检测器的车辆占用检测器的时间并计算交通流信息统计参数：交叉口进口道各车道排队车数N_S和排队车辆的排队时间T_S以及出口道各车道所能容纳车数N_P，具体计算如下：

步骤1.2.1：计算自由流状态机动车通过检测器时间T_X

首先，确定机动车自由流速度V_c；根据《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》和《城市道路设计规范》(CJJ37-2012)可知，不同城市道路等级机动车自由流速度如表1所示，具体情况还需考虑道路限速条件、周边交通环境因素等：

表1不同城市道路等级机动车自由流速度

注：机动车行驶中遇有下列情形之一的，最高行驶速度不得超过每小时30公里：

①进出非机动车道，通过铁路道口、急弯路、窄路、窄桥时；

②掉头、转弯、下陡坡时；

③遇雾、雨、雪、沙尘、冰雹，能见度在50米以内时；

④在冰雪、泥泞的道路上行驶时；

⑤牵引发生故障的机动车时。

其次，确定车辆长度L_c；在我国《公路工程技术标准》(JTGB01-2014)中规定了机动车辆外廓尺寸界限，如表2所示：

表2《公路工程技术标准》(JTGB01-2014)规定的设计车辆外廓尺寸

车辆类型	小客车	大型客车	铰接客车	载重货车	铰接列车
						总长(m)	6	13.7	18	12	18.1

根据得到的V_c和L_c，计算自由流状态机动车通过检测器时间T_X：

式中，d为环形线圈检测器顺着车道方向上的长度。

步骤1.2.2：确定进口道各车道车辆排队长度S_Pa

从进口道某车道起点第n₁个检测器开始，判断检测器测得的与T_X的大小关系，当大于T_X，该检测器附近路段处于拥挤状态，否则处于自由流状态。

当进口道某车道第n₁个检测器测得的大于T_X，而该车道第n_k-1检测器测得的不大于T_X，检测器间隔为10m，计算公式如下：

S_Pa＝10n_k-1+d。

步骤1.2.3：计算进口道各车道排队车数N_S

式中，L_a为车辆前后安全距离，经过实际调查100组车辆前后安全距离，求平均值，再结合《城市道路设计规范》，确定L_a为2m。

步骤1.2.4：统计进口道各车道排队车辆的排队时间T_S

排队车辆等待时间按照该车道排队的第一辆车的等待时间计算，也就是

步骤1.2.5：统计出口道各车道所能容纳车数N_P

当某一出口道某车道第个检测器测得的大于T_X，而该车道第个检测器测得的不大于T_X，检测器间距为10m，计算公式如下：

式中，当出口道有m条车道，则出口道所能容纳总车数

(2)相位阈值计算

根据上述交通流信息检测和统计分析获取的N_S、T_S、N_P，建立相位阈值方程，确定各相位的相位阈值D(ρ)。

步骤2.1：确定交叉口各信号相位集合ψ＝(ρ₁，ρ₂，…)，画出信号相位图。

步骤2.2：计算各出口道容纳能力N_V，N_V是净空的有效出口道所能容纳的最大车辆数，即此交叉口到相邻交叉口中间位置这一段有效出口道的容纳能力：

式中，n为该出口道车道数，L_RN为有效出口道的长度。

步骤2.3：建立相位阈值方程；

Lu(ρ)_i表示相位ρ的第i条有效通行路径，D[Lu(ρ)_i]表示相位ρ的第i条有效通行路径的阈值。相位阈值是指某一相位中所有有效通行路径的阈值之和，所述有效通行路径是指某一相位中交通流的有效流径通道，举例说明，图2显示的是交叉口的某一相位的所有有效通行路径：路径1(Lu(ρ)₁)、路径2(Lu(ρ)₂)、路径3(Lu(ρ)₃)、路径4(Lu(ρ)₄)，该相位的相位阈值是四条有效通行路径阈值之和。

具体相位阈值方程如下所示：

式中，D(ρ)为相位ρ的相位阈值，z为相位ρ的有效通行路径数量，N_Si为Lu(ρ)_i对应的进口道排队车数N_S，T_Si为Lu(ρ)_i对应的进口道排队车辆的排队时间，N_Pi为Lu(ρ)_i对应的出口道所能容纳车数，N_Vi为Lu(ρ)_i对应的出口道的容纳能力。

步骤2.4：根据交通信息统计分析模块计算出的实时的交叉口各进口道各车道排队车数N_S、各进口道各车道排队车辆的排队时间T_S以及各出口道所能容纳车数N_P，计算各相位的实时相位阈值{D(ρ₁),D(ρ₂),……}以及各相位有效通行路径的阈值{D[Lu(ρ_i)₁]，D[Lu(ρ_i)₂]，……}。

(3)相位自适应控制

选取相位阈值最大的相位，给予该相位一次最小绿灯时间，再实时更新各相位的相位阈值，选取相位阈值最大的相位，给予该相位分配更新后的最小绿灯时间，如此循环往复，实现交叉口的自适应信号控制。

步骤3.1：从步骤2.4提取各相位的实时相位阈值{D(ρ₁),D(ρ₂),……}以及各相位有效通行路径的阈值{D[Lu(ρ_i)₁]，D[Lu(ρ_i)₂]，……}。

步骤3.2：选取最大相位阈值对应的初始相位ρ_i，其中，ρ_i＝max(D(ρ₁)，D(ρ₂)，……)。

步骤3.3：计算自适应控制参数：

步骤3.3.1：计算初始最小绿灯时间G_min，最小绿灯时间应允许所有排队的车辆都能进入交叉口，计算步骤如下：

确定相位ρ_i中阈值最大的有效通行路径为Lu(ρ_i)_k；

Lu(ρ)_k＝max{D[Lu(ρ_i)₁]，D[Lu(ρ_i)₂]，……}

计算最小绿灯时间G_min；

G_min＝4+2N_Sk

式中，N_Sk为Lu(ρ_i)_k所占进口道的车道的排队长度。

步骤3.3.2：计算最大绿灯时间G_max：

在假定采用定时式信号控制之下，计算该交叉口的最佳周期以及每个相位的绿灯时间。定时式信号配时的方法这里不予陈述，计算得出各相位的绿灯时间为G(ρ_i)，计算最大绿灯时间G_max＝1.25G(ρ_i)。

步骤3.3.3：计算黄灯时间T_Y：

式中，t为驾驶员反应时间，v₈₅为第85百分位车速，a为汽车减速度，g为坡度，用小数表示。

根据《城市道路设计规范》(CJJ37-2012)，驾驶员反应时间取值1s，汽车减速度取值为3，单位为m/s²。第85百分位速度可以用平均速度加上一个标准偏差，一个标准偏差取经验值2.2m/s，即v₈₅＝V_c+2.2。

步骤3.4：给予初始相位ρ_i一次最小绿灯时间，本实施例采用滚动时间域的动态信号优选策略，具体滚动流程如图3所示：

步骤3.5：从步骤2.4重新提取各相位的实时相位阈值以及各相位有效通行路径的阈值；

步骤3.6：更新最大相位阈值对应的相位ρ_i和最小绿灯时间G_min；

步骤3.7：判断本次循环获取的相位ρ_i与前一次获取的相位是否相同，如果相同，执行步骤3.8，否则直接执行步骤3.9；

步骤3.8：判断如果给予本次循环获取的相位ρ_i一次最小绿灯时间时，本次循环获取的相位ρ_i累计获得的绿灯时间是否超过最大绿灯时间，就给予本次循环获取的相位ρ_i一次最短绿灯时间，执行步骤3.10；否则，执行步骤3.6，给予相位阈值第二高的相位一次最短绿灯时间，执行步骤3.10；

步骤3.9：前一相位结束后，给予相位ρ_i清空时间，相位切换到当前相位ρ_i，给予当前相位ρ_i一次最小绿灯时间，执行步骤3.10；

步骤3.10：在本循环一次最小绿灯时间即将结束之前，返回执行步骤3.5。

Claims (8)

1.一种进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)交通流信息检测和统计分析：通过在交叉口每条车道间隔铺设环形线圈检测器n₁,n₂,...n_k...，检测出车辆占用检测器的时间并计算交通流信息统计参数；

(2)相位阈值计算：确定交叉口各信号相位集合ψ＝(ρ₁，ρ₂，···)并计算各出口道容纳能力N_V，建立相位阈值方程，得到各相位的实时相位阈值以及各相位有效通行路径的阈值；

(3)相位自适应控制：实时更新各相位的相位阈值，选取相位阈值最大的相位，给予该相位更新后的最小绿灯时间，如此循环往复，实现交叉口的自适应信号控制。

2.根据权利要求1所述的进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：步骤(1)所述交通流信息统计参数包括进口道各车道排队车数N_S、进口道各车道排队车辆的排队时间T_S以及出口道各车道所能容纳车数N_P。

3.根据权利要求2所述的进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：步骤(1)进口道各车道排队车数N_S的计算包括以下步骤：根据机动车自由流速度V_c和车辆长度L_c，计算自由流状态机动车通过检测器时间T_X：

$T_X=\frac{L_c+d}{V_c}$

式中，d为环形线圈检测器顺着车道方向上的长度；

从进口道某车道起点第n₁个检测器开始，当大于T_X，该检测器附近路段处于拥挤状态，否则处于自由流状态；当进口道某车道第n₁个检测器测得的大于T_X，而该车道第n_k-1检测器测得的不大于T_X，检测器间隔为10m，计算进口道各车道车辆排队长度S_Pa：

S_Pa＝10n_k-1+d

进而计算进口道各车道排队车数N_S：

$N_S=\frac{S_{Pa}}{L_c+L_a}$

式中，L_c为车辆长度，L_a为车辆前后安全距离。

4.根据权利要求2所述的进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：步骤(1)进口道各车道排队车辆的排队时间T_S按照该车道排队的第一辆车的等待时间计算。

5.根据权利要求2所述的进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：步骤(1)出口道各车道所能容纳车数N_P的计算包括以下步骤：

当某一出口道某车道第个检测器测得的大于T_X，而该车道第个检测器测得的不大于T_X，检测器间隔为10m，则有：

$N_P=\frac{10{\tilde{n}}_{k-1}}{L_c+L_a}$

式中，L_c为车辆长度，L_a为车辆前后安全距离；当出口道有m条车道，则出口道所能容纳总车数

6.根据权利要求1所述的进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：步骤(2)相位阈值方程的建立如下：

$D\left(\mathrm{\ρ}\right)=\underset{i=1}{\overset{z}{\Σ}}D\[Lu{\left(\mathrm{\ρ}\right)}_i\]=\underset{i=1}{\overset{z}{\Σ}}{N}_{Si}*T_{Si}*(N_{Vi}-N_{Pi})$

式中，D(ρ)为相位ρ的相位阈值，D[Lu(ρ)_i]表示相位ρ的第i条有效通行路径的阈值，z为相位ρ的有效通行路径数量，N_Si为Lu(ρ)_i对应的进口道排队车数N_S，T_Si为Lu(ρ)_i对应的进口道排队车辆的排队时间，N_Pi为Lu(ρ)_i对应的出口道所能容纳车数，N_Vi为Lu(ρ)_i对应的出口道的容纳能力；

根据方程计算出各相位的实时相位阈值{D(ρ₁),D(ρ₂),……}以及各相位有效通行路径的阈值{D[Lu(ρ_i)₁]，D[Lu(ρ_i)₂]，……}。

7.根据权利要求1所述的进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：步骤(3)选取相位阈值最大的相位后，计算包括最小绿灯时间、最大绿灯时间以及黄灯时间的相位自适应控制参数，给予初始相位一次最小绿灯时间。

8.根据权利要求7所述的进口流量与出口容量耦合的过饱和交通自适应信号控制方法，其特征在于：给予初始相位一次最小绿灯时间采用滚动时间域的动态信号优选策略，包括以下步骤：

①重新提取各相位的实时相位阈值以及各相位有效通行路径的阈值；

②更新最大相位阈值对应的相位和最小绿灯时间；

③判断本次循环获取的相位与前一次获取的相位是否相同，如果相同，执行步骤④，否则直接执行步骤⑤；

④判断如果给予本次循环获取的相位一次最小绿灯时间，本次循环获取的相位累计获得的绿灯时间是否超过最大绿灯时间，如果不超过就给予本次循环获取的相位一次最短绿灯时间，执行步骤⑥，否则，执行步骤②，给予相位阈值第二高的相位一次最短绿灯时间，执行步骤⑥；

⑤前一相位结束后，给予相位ρ_i清空时间，相位切换到当前相位ρ_i，给予当前相位ρ_i一次最小绿灯时间，执行步骤⑥；

⑥在本循环一次最小绿灯时间即将结束之前，返回执行步骤①。