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聲明:本文章僅作為相關(guān)學(xué)術(shù)研究之用,不構(gòu)成對于任何對象的任何建議及意見。
背景
截至2021年底,洛陽市民用汽車保有量140.4萬輛,比上年末增長7.8%,其中私人汽車129.3萬輛,增長8.0%。民用轎車保有量78.0萬輛,增長9.9%,其中私人轎車74.8萬輛,增長10.0%。交通擁堵已成為影響城市環(huán)境和制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要瓶頸。平面交叉口信號配時優(yōu)化依然保持原先方法已不能滿足實(shí)際居民需求。隨著信息檢測技術(shù)和智能優(yōu)化技術(shù)的不斷發(fā)展,交通研究逐漸向智能化轉(zhuǎn)變,衍生出了智能交通系統(tǒng)(ITS)。ITS能夠?yàn)槌鲂姓咛峁┌踩?、高效、可靠的交通系統(tǒng),滿足居民出行需求,提升居民出行品質(zhì)。
一、感應(yīng)控制原理
交通信號控制方法可分為定時控制、感應(yīng)控制、半驅(qū)動控制、綠波控制、區(qū)域靜態(tài)控制和區(qū)域動態(tài)控制等。一個完善的城市區(qū)域交通信號協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)應(yīng)及時響應(yīng)交通需求,在線優(yōu)化配時方案,實(shí)現(xiàn)“適應(yīng)性”特征,即實(shí)時信號配時優(yōu)化。
隨著新型傳感器的大規(guī)模部署,融合多視角和跨領(lǐng)域的各式交通傳感器數(shù)據(jù)引發(fā)了一系列互補(bǔ)性的創(chuàng)新和專用技術(shù)積累。同時,云端計(jì)算能力的提升使得利`用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)直接從觀測數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)信號優(yōu)化決策已成為可能。
1、單點(diǎn)路口感應(yīng)控制
在信號燈配時運(yùn)行到設(shè)定最小綠燈時間后,結(jié)合路口實(shí)時感應(yīng)檢測到的機(jī)動車的請求,決定是否延長綠燈時間,若機(jī)動車沒有感應(yīng)需求,會結(jié)束當(dāng)前相位的綠燈;若機(jī)動車有需求,會延長綠燈時間,并判斷其是否達(dá)到最大綠燈時間。當(dāng)一個方向無機(jī)動車請求后,還會繼續(xù)判斷是否有同斷相位,再決定是否放行下一相位。感應(yīng)控制包括全感應(yīng)控制和半感應(yīng)控制兩種。全感應(yīng)控制適用于車輛到達(dá)不均勻,各進(jìn)口道均布設(shè)檢測器的路口,每個相位在最小綠燈末尾,若檢測到有來車,則延長綠燈,若一定時間間隔內(nèi)沒有檢測到來車,則切換至下一個相位放行;半感應(yīng)控制適用于相交道路等級相差較大時,只在支路上埋設(shè)檢測器,對支路相位進(jìn)行感應(yīng)控制。正常情況下主路常綠,支路為紅燈。當(dāng)支路檢測到有車輛到達(dá)或行人請求時,給支路放行一次綠燈,放行結(jié)束后恢復(fù)主路常綠。主要參數(shù)為初始綠燈時間、最小綠燈時間、單位綠燈延長時間、綠燈極限延長時間。
2、路段綠波控制
如各路口采用相同周期,流量較小的路口經(jīng)常會出現(xiàn)綠燈空放現(xiàn)象。干線協(xié)調(diào)路口感應(yīng)控制是指在干線上各信號控制路口根據(jù)交通流信息實(shí)時自動調(diào)整信號控制參數(shù)的控制方式,采用動態(tài)補(bǔ)償機(jī)制,最大限度減少路口停車延誤和綠損時長,又不破壞綠波協(xié)調(diào)。優(yōu)化模式分為兩種 :一是感應(yīng)模式,在一些交通流條件滿足設(shè)置感應(yīng)的干線協(xié)調(diào)路口,對綠損較大的非協(xié)調(diào)相位進(jìn)行感應(yīng),將損失的時間分配給協(xié)調(diào)相位和主要交通流方向 ;二是綠損模式,通過上一周期的綠損數(shù)據(jù),壓縮非協(xié)調(diào)相位的時間給到協(xié)調(diào)相位,應(yīng)用到下一周期的模式。
3、區(qū)域動態(tài)控制
區(qū)域動態(tài)協(xié)調(diào)信號控制算法主要包括兩部分:宏觀動態(tài)協(xié)調(diào)戰(zhàn)略決策和微觀信號控制戰(zhàn)術(shù)決策。宏觀動態(tài)協(xié)調(diào)的戰(zhàn)略決策是根據(jù)交通需求的變化對交叉口群進(jìn)行協(xié)調(diào)策略的動態(tài)優(yōu)化,微觀信號控制的戰(zhàn)術(shù)決策是基于當(dāng)前的協(xié)調(diào)策略和交通需求,計(jì)算周期、綠信比和相位差,對配時方案進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化。
圖3 區(qū)域動態(tài)控制技術(shù)路線圖
二、感應(yīng)控制實(shí)踐應(yīng)用分析
1、關(guān)圣路宜人東路口信號配時優(yōu)化建議
以關(guān)圣路宜人東路平面交叉口為研究對象。
該路口東西向、南北向均為支路,南北向車流量較大,東西向車流量較小,且隨機(jī)性較大,沒有固定的規(guī)律。交叉口采用定周期控制,東西向綠燈時間為9s,黃燈3s,紅燈65s,造成東西向單信號周期僅能通過3輛車,綠燈時間不足,但南北向單信號周期綠燈損失時間較大,使整個交叉口服務(wù)水平較低。
對該單點(diǎn)路口信號控制設(shè)置為自適應(yīng)控制,根據(jù)仿真模型的路口評價數(shù)據(jù)對比,優(yōu)化后的延誤指數(shù)、排隊(duì)長度、停車次數(shù)平均下降5%至20%。優(yōu)化后的早高峰、平峰和晚高峰各時段因車頭時距過大而產(chǎn)生的周期綠燈時間損失時間平均減少50%至60%。(數(shù)據(jù)僅供參考)
2、龍門大道段信號配時協(xié)調(diào)優(yōu)化建議
以龍門大道段(伊洛路-濱河南路)為研究對象。
(1) 現(xiàn)狀調(diào)查分析
龍門大道段為城市主干路,是連接洛北與洛南主要通道,但平面交叉口過多,造成平均行程時間較長、停車延誤較大。需對龍門大道段(伊洛路-濱河南路)進(jìn)行信號自適應(yīng)綠波控制優(yōu)化。
龍門大道段(伊洛路-濱河南路)設(shè)置有信號燈的平面交叉口共有14處,全長約6.9km。通過對各交叉口晚高峰的交通調(diào)查,結(jié)果表明,各交叉口綠燈損失時間較大,且各信號燈配時之間無規(guī)律,造成車輛行程時間延誤較大。
圖5 龍門大道段距離位置圖
表1 晚高峰信號配時及交通量調(diào)查表
表2 晚高峰各交叉口綠燈損失時間表
(2) 優(yōu)化方案研究
對景石路口、趙村、宜人路口、政和路口、翠云路口共5個交叉口實(shí)施信號燈自適應(yīng)控制。其余9個交叉口做信號綠波控制,綠波速度建議為40km/h。
根據(jù)調(diào)查交通量及車道數(shù)對9個交叉口信號配時同步進(jìn)行優(yōu)化,并對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行綠燈時間檢驗(yàn),置信度達(dá)到95%,方案可行。其中最大周期長度為古城路口120s,綠波中各交叉口必須采用相同的周期長度,并取最長的作為本系統(tǒng)的公共周期長度,因此確定綠波中各交叉口周期長度為120s,并根據(jù)綠信比對各相位時間重新進(jìn)行分配。
表3 各交叉口信號配時優(yōu)化表
圖7 龍門大道干線綠波時距圖
表4 龍門大道段綠波信號配時表
(3) 效果評價(數(shù)據(jù)僅供參考)
在感應(yīng)式動態(tài)綠波協(xié)調(diào)信號控制策略實(shí)施后,通過VISSIM仿真軟件對龍門大道車輛進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,龍門大道上過境機(jī)動車通行效率顯著提高。平均行程時間由16min降低至12min;平均停車次數(shù)6次降低為3次,平均速度由26km/h提升至35km/h;綠燈損失時間也顯著降低,平均損失時間僅為2s。
待自適應(yīng)控制設(shè)備安裝投入使用后,可根據(jù)各交叉口流量信息對綠波信號控制參數(shù)進(jìn)行實(shí)時自動調(diào)整,以最大限度提高通行效率。
3、區(qū)域動態(tài)信號配時優(yōu)化
以龍門大道-太康東路-新伊大街-開元大道圍合區(qū)域?yàn)檠芯繉ο蟆?赏ㄟ^實(shí)施信號自適應(yīng)控制,對整個區(qū)域交通進(jìn)行優(yōu)化。宏觀進(jìn)行整體協(xié)調(diào)控制,微觀對不同交叉口不同時段給出不同的信號配時方案。
三、信號感應(yīng)控制實(shí)施方法
1、交通數(shù)據(jù)采集
交通數(shù)據(jù)采集采用控制策略和控制算法提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集方法采用固定式獲取技術(shù),主要使用線圈檢測和紅外檢測,具有成本低、穩(wěn)定性高、應(yīng)用廣泛的優(yōu)勢。將檢測器固定安裝在道路上的一個特定位置,獲取交通量、行程車速、占有率、車隊(duì)長度、車隊(duì)信息等交通數(shù)據(jù)。
圖8 交通數(shù)據(jù)采集示意圖
圖9 信號優(yōu)化流程圖
4、交通仿真
使用Simulation Urban Mobility(SUMO)仿真軟件;該軟件使用Python與環(huán)境進(jìn)行交互,并允許用戶通過流量控制接口庫,模擬不同的交通對象,包括小汽車、公交車和行人。同時,SUMO還允許從OpenStreetMap中導(dǎo)入真實(shí)的道路網(wǎng)絡(luò),可在網(wǎng)絡(luò)的任意位置設(shè)置駛?cè)腭傠x模塊。SUMO還支持其他高級計(jì)算框架,包括C++、JAVA等,可以快速適配各種應(yīng)用場景。在SUMO的基礎(chǔ)上,CityFlow針對大規(guī)模城市交通場景的MARL做了更好的適配,能夠多線程模擬城市級別的交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行,大幅提升了仿真速率。
圖10 交通仿真軟件示意圖
整個聯(lián)合仿真框架主要使用了四種軟件分別是:RoadRunner、Carla、SUMO、Netedit。
圖11 交通仿真關(guān)系示意圖
通過上述分析、對交叉口信號配時進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)優(yōu)化、動態(tài)綠波、區(qū)域優(yōu)化等目標(biāo),通過綠燈損失時間、排隊(duì)長度、飽和度等指標(biāo)的對比,評價信號優(yōu)化結(jié)果。
圖12 優(yōu)化及評價指標(biāo)圖
5、投資估算
(1)案例借鑒
菏澤市已投資4000余萬元建設(shè)智能信號控制系統(tǒng)。主要包括交通組織優(yōu)化再升級、搭建系統(tǒng)平臺、統(tǒng)一市區(qū)231處路口信號機(jī)型號及安裝96套雷達(dá)測速設(shè)備、264套顯示屏。
(2)單交叉口投資估算(僅供參考)
具體單個交叉口實(shí)施信號自適應(yīng)控制設(shè)備,投資估算如下:
表5 單點(diǎn)交叉口自適應(yīng)控制設(shè)備投資明細(xì)表
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