信号交叉口控制（精选十篇）
信号交叉口控制 篇1
就我国交通管理现状而言, 交叉口单点信号控制仍是最主要的控制手段之一。交叉口单点信号控制主要分为定时信号控制和感应信号控制两种。定时信号控制由于成本较低, 在我国广泛应用;感应信号控制由于成本较高, 在我国应用较少。感应信号控制有其自身的优点, 在交通流量较小、交通流量波动较大的交叉口, 应用感应信号控制, 能够有效提高交叉口的运行效益。
本文对交叉口感应信号控制的优越性和局限性、工作原理、控制参数进行了简要说明, 并运用微观交通仿真软件VISSIM 对实例交叉口进行了仿真分析。
1 感应信号控制的优越性和局限性
1.1 感应信号控制的适用条件及优越性
1) 在交通量变化大而不规则、难于用定时控制处置的交叉口以及必须降低对主要干道干扰的交叉口上, 用感应控制效益更大。
2) 感应控制特别适用于交通只在一天的部分时间里需要信号控制的地方。
3) 感应控制在交通强度较小的交叉口有其优越性, 不会导致主要道路上的交通产生不必要的延误。
4) 感应控制在有几个流向的交通量时有时无或多变的复杂交叉口上, 可得到最大效益。
5) 半感应信号通常适用于主次道路相交, 只在次路有车辆和行人时才中断主路车流的交叉口上。
6) 随交通流的变动采用不同的控制。
1.2 感应信号控制的局限性
感应式控制只适用于交通流量没有达到其饱和量的交叉口, 如果交叉口的交通流量已经达到其饱和流量, 则感应控制就没有意义了[2]。为检测各进口道需安装检测器, 投资多, 维护费用高。饱和度高时, 绿灯时间分配无多大余地, 无异固定配时。
2 感应信号控制的工作原理
交通感应控制系统由信号控制器及与之相连的车辆检测器组成。所需信号控制器, 简称信号机, 通常是以微处理器为核心。检测器通常是普通的时间型环形线圈检测器, 其埋设位置一般有2种情况:①检测器设在距离停车线一定距离的进口道[3];②检测器设在刚越过停车线的路口内[4]。通常所讲的感应控制都是针对第一种感应控制的情况, 对于这种感应控制, 所需要确定的配时参数有:各相位的最小绿灯时间、最大绿灯时间、单位绿灯延长时间、检测器的设置位置, 即检测器与停车线之间的距离等。
图1是感应信号工作原理图, 它体现了感应信号控制的基本工作原理。一相位起始绿灯, 感应信号控制器内预设有一个“初期绿灯时间” (Gmin) , 到初期绿灯结束时, 如在一个预设的时间间隔内, 无后续车辆到达, 则可更换相位;如检测器测到有后续车辆到达, 则每测得一辆车, 绿灯延长一个预置的“单位绿灯延长时间” (G0) , 即只要在这个预置的时间间隔内, 车辆中断, 即换相;连续有车, 则绿灯连续延长。绿灯一直延长到一个预置的“极限延长时间” (Gmax) 时, 即使检测到后面仍有来车, 也中断这个相位的通车权。实际绿灯时间 (G) 大于初期绿灯时间 (Gmin) 而小于绿灯极限延长时间 (Gmax) [1]。
3 感应信号控制的控制参数
3.1初期绿灯时间
给每个相位初期预先设置一段最短绿灯时间。不管本相位或其他相位是否有车, 对本相位必须保证放完这段绿灯时间。设置初期绿灯时间时应考虑以下几个因素[1]:
1) 保证停在检测器和停车线之间的车辆, 全部驶出停车线所需的最短时间。初始绿灯时间应等于这段最短绿灯时间加上一段单位延长绿灯时间。
2) 保证行人安全过街所需的时间。
3) 我国还需考虑保证红灯时停在停车线前的非机动车安全过街所需的时间。
3.2单位绿灯延长时间
单位绿灯延长时间对于感应信号控制的效率起决定性的作用。单位绿灯延长时间应保证车辆能从检测器开出停车线, 同时应尽可能不产生绿灯时间损失。
单位绿灯延长时间可以参考公式[5]
式中:Δi为各相位的单位绿灯延长时间;Di为i相位关键进口道上检测器与停车线之间的距离, m;Vi为i相位关键进口道上车流的正常行驶速度, m/s.
3.3绿灯极限延长时间
绿灯极限延长时间是为了保持最佳绿信比而对各相位规定的绿灯时间的延长限度。信号到达绿灯极限延长时间时, 强制绿灯结束并改换相位。绿灯极限延长时间, 实际上就是按定时信号最佳周期时长及绿信比分配到各个相位的绿灯时间, 绿灯极限时间一般定为30～60 s[6,7]。
4 实例仿真分析
本文选取南京市鼓楼区某一典型十字交叉口进行仿真比较分析。
4.1实地调查
经过实地调查, 该交叉口具体情况见图2。
该交叉口定时控制周期为150 s, 具体配时见图3。
说明:①南、北进口右转:红灯35 s, 绿灯52 s, 黄灯2 s, 红灯30 s, 绿灯29 s, 黄灯2 s;②南、北进口直行:红灯92 s, 绿灯39 s, 黄灯2 s, 红灯17 s;③南、北进口左转:红灯133 s, 绿灯15 s, 黄灯2 s;④东、西进口右转:红灯35 s, 绿灯52 s , 黄灯2 s, 红灯30 s, 绿灯29 s, 黄灯2 s;⑤东、西进口直行:红灯3 s, 绿灯62 s, 黄灯2 s, 红灯83 s;⑥东、西进口左转:红灯67 s, 绿灯20 s, 黄灯2 s, 红灯61 s;⑦东、西进口人行道:红灯92 s, 绿灯27 s, 红灯31 s;⑧南、北进口人行道:红灯3 s, 绿灯32 s, 红灯115 s。
4.2感应控制设计
本文进行感应信号控制设计时遵循以下原则:当检测到某车道停车线后车辆等待达到一定时间或者车辆排队达到一定长度时, 应尽快给该车道放行, 以减少车辆等待时间, 避免出现较长排队现象, 减少延误, 保证道路交通流的畅通。充分考虑行人交通, 尽量减少行人的等待时间。
该交叉口的定时控制相位较复杂, 为了简化感应控制以便达到更好的效果, 现将其简化为4个相位, 见图4。
由于条件所限, 本文没有对该交叉口的交通量进行详细调查。根据观察发现, 该交叉口东西向道路交通量比南北向交通量大, 且东西向交通量波动较大。现假设人行道流量均为300人/h, 南北向道路交通量为每车道100辆/h不变, 东西向交通量分为每车道100辆/h、200辆/h、300辆/h等3种情况。
根据该交叉口的情况, 感应信号控制参数为:第1、4相位初期绿灯时间15 s, 单位绿灯延长时间6 s, 绿灯极限延长时间40 s;第2、3相位初始绿灯时间12 s, 单位绿灯延长时间6 s, 绿灯极限延长时间30 s。
4.3仿真分析
利用VISSIM微观仿真软件, 在3种不同交通量情况下, 分别对该交叉口进行定时信号控制和感应信号控制仿真, 并对仿真结果进行比较。本文选取平均行程时间作为评价指标。进行仿真时, 程序运行3 600 s, 取500～3 600 s之间的数据进行评价, 这是因为开始时段道路上没有车辆, 前500 s将不进行分析, 如此可以确保数据的真实性、科学性。
运行VISSIM软件, 可以得到车辆和行人在不同控制方式、不同交通量情况 (东西向道路每车道100辆/h、200辆/h、300辆/h) 下的平均行程时间见表1。
由表1的仿真结果可见, 在3种不同交通流情况下, 感应信号控制的效果明显好于定时信号控制。当东西向道路交通量增大时, 感应信号控制下的机动车平均行程时间增加很少, 而定时信号控制下的平均行程时间增加很多, 这充分说明感应信号控制的适应性强于定时信号控制。在感应信号控制设计中, 充分考虑了行人过街, 利用右转车辆之间的间隙, 给行人放绿灯, 从而大大减少了行人的过街时间。
5 结束语
交叉口是道路交通系统的重要组成部分, 能否对交叉口进行有效控制, 提高交叉口的通行能力, 关系到整个道路交通系统的运行效益。
本文对实例交叉口进行了感应信号控制优化设计, 通过VISSIM仿真, 得到了较为满意的结果, 验证了感应信号控制的优越性, 这也证明本文的设想是可行的。
摘要：介绍交叉口感应信号控制的优越性和局限性、基本工作原理以及控制参数。借助于VISSIM软件, 对单个交叉口进行感应信号控制设计, 以车辆和行人平均行程时间作为评价指标, 对该交叉口进行定时信号控制和感应信号控制仿真比较分析, 得到较为理想的结果。
关键词：交叉口,感应信号控制,VISSIM,仿真
参考文献
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[6]任福田, 刘小明.交通工程学[M].北京:人民交通出版社, 2003.
交叉口单点感应信号控制优化设计 篇2
交叉口单点感应信号控制优化设计
介绍交叉口感应信号控制的.优越性和局限性、基本工作原理以及控制参数.借助于VISSIM软件,对单个交叉口进行感应信号控制设计,以车辆和行人平均行程时间作为评价指标,对该交叉口进行定时信号控制和感应信号控制仿真比较分析,得到较为理想的结果.
作 者：胡大伟 吴中 方青 葛灵志 HU Da-wei WU Zhong FANG Qing GE Ling-zhi 作者单位：河海大学交通学院,江苏南京,210098 刊 名：交通科技与经济 英文刊名：TECHNOLOGY & ECONOMY IN AREAS OF COMMUNICATIONS 年，卷(期)：2009 11(2) 分类号：U491 关键词：交叉口 感应信号控制 VISSIM 仿真信号交叉口控制 篇3
关键词：交叉口；交通拥堵；车辆延误；感应式信号控制
1.绪论
近几年来，随着经济的快速增长和社会的快速发展，我国许多城市市区的面积逐渐扩大，道路也逐渐增多，同时出行车辆也随之增加，城市交通开始进入一个快速发展的时期[1]。同时，城市道路的交通拥堵和交通延误也日益突出。在整个道路交通网中，交叉口已经成为通行能力与交通安全上的瓶颈[2]。
2.交通量调查
石家庄中华大街与新石南路交叉口在石家庄火车站附近，随着火车站搬迁到此，不仅会使周围地价上涨，形成新的商业圈，还会对周围的交通情况造成很大的影响。该交叉口正好处在石家庄火车站的西侧，每天换乘的人流量较大。东面正好是高架桥环路出口，南面有公交公司，这些都造成该交叉口车辆拥堵和停车延误。
本文把中华大街与新石南路交叉口的四个进口分别标号，中华大街由南向北的路口记为1号入口，新石南路由东向西的进口记为2号入口，中华大街由北向南的路口记为3号入口，新石南路由西向东的进口记为4号入口。
车辆换算后的交通量如表：
进口机动车交通量
1
左转101.5
直行553
右转211.5
2
左转301
直行120
右转295.5
3
左转301.5
直行605.5
右转146
4
左转200.5
直行61
右转310.5
合计3207.5
中华大街由南向北进口延误的对比：
高峰时期非高峰时期
周期（s）150130
绿灯时间（s）8472
总延误（车·s）76057215
每一停驶车辆的平均延误（s）34.4137
引道上每辆车的平均延误（s）21.9817.39
停车百分比（%）6447
可以从以上的对比中发现：在中华大街与新石南路不同时期不可以用同一的周期，否则会造成绿灯的浪费；调整周期后，各项指标在保持基本不变的情况下有所下降，这样就会充分利用绿灯时间，减少停车延误。
3.感应式信号配时方案
控制没有固定的周期长度，通过在交叉口埋设的检测器检测车流信息，自动驱使信号显示控制状态[3]。其原理是主干道方向一直保持绿灯，次干道来车时，若主干道上无车，则主干道方向的绿灯变成黄灯，再变成红的红灯，次干道方向变成绿灯，次干道的车辆通过后，主干道方向又恢复绿灯。
在进口埋上线圈检测器，检测器距路口的距离30m左右，在感应信号控制器内，设有一个“初始绿灯时间”，到初始绿灯时间结束时，如果在一个预先设置的时间间隔内没有后续车辆到达，则变换相位；如果车辆到达，则绿灯延长一个预设的“单位绿灯延长时间”，只要不断有车辆到达，绿灯时间可继续延长，只到预设的“最长绿灯时间”时变换相位感应式配时方案的设计是为了提高交通运行效率，使车辆延误时间最短，通过时间最快，路口通行能力最好，同时使行车舒适度最高，停车次数最少作为最有目标。在这里把平均延误时间作为目标函数，对模型的优劣进行评价。交通延误时间由滞后时间和等待时间之和。一个合理的信号交叉路口配时方案必须是在满足一定的约束条件下，尽量使延误时间减少，使通行能力增大。这里用Webster的延误模型：
d=C1-λ221-ρ+σ22Q1-σ-0.65CQ21/3δ2+5λ
式中d为车辆平均延误；C为信号周期；λ为绿信比；Q为实际车流量；σ为饱和度；ρ为总流量比，各相位上的关键流量比之和。
将上式右边对C 求偏导，令偏导数等于0，得到总延误极小时的最佳周期长度，Webster 通过反复测算，给出了计算最佳周期的近似公式：
T=1.5L+51-Y
式中T——最佳周期长度，s
Y——周期长度内各相位最大饱和度yi值之和
L=∑l+I-A，每个周期的损失时间，s；
式中 I——绿灯间隔时间，s，即将失去通行权的相位绿灯结束到得到绿灯通行权开始之间的间隔，一般取5-12s；這一间隔减去黄灯时时间为四面红灯时间，即清尾时间，约占周期长的2%；
l——起动损失时间，s；
A——黄灯时间，s，使已进入交叉口的车辆驶过交叉口，一般取3-5s，实际与车速和路口宽度有关系。
中华大街与新石南路交叉口各进口道优化后的通行能力与之前的对比：
进口道优化前优化后
南进口25042756
东进口18121560
北进口25042756
西进口14141352
4.结论
通过计算优化可以看出，中华大街方向的通行能力提高了，同时新石南路方向的通行能力有所下降。由于中华大街是该交叉口的主要行车车道，每天的车流量都较大，且是造成中华大街与新石南路交叉口拥堵、延误的主要原因。因此，该方向的通行能力的提高，必然会降低该交叉口的延误拥堵。新石南路方向的通行能力虽然降低，但是该方向的车流主要以左转或右转到中华大街上。因此该方向的通行能力的降低也会减少该交叉口的压力。（作者单位：重庆交通大学）
参考文献：
[1]刘金明.《基于多目标规划的城市道路交叉口信号配时研究》.北京交通大学，2011
[2]马海红.《快速公交运营车辆发车间隔与交叉口信号配时协调性研究》.长安大学，2005
信号交叉口控制 篇4
本文提出通过VISSIM交通仿真软件[2,3], 对优化配时方案进行仿真模拟, 并与现有配时方案就交叉口交通运行参数进行对比, 从而验证优化配时方案的有效性[4]。对深圳大学周边交叉路口进行观察发现, 在早高峰时段 (7:30~8:30) 桂庙村口交叉口会出现拥堵现象, 加之此时段为学生早上上课时间, 电单车自行车较多, 存在一定的安全隐患。针对以上诸多问题, 本文拟对桂庙村口交叉口现有信号配时方案进行优化, 减少延误、降低运行时间, 提高交叉口的通行能力更好地利用有限的道路资源, 并利用VISSIM建立微观交通仿真模型, 对方案的有效性进行验证[5]。
1 交通数据调查分析
1.1 交叉口几何特性和交通量
桂庙村口的十字交叉路口的东西方向是双向4车道, 其中一条左行车道, 一条直行车道, 设置右行辅道和右行专用车道;南北方向为双向6车道, 其中一条左行车道, 两条直行车道, 设置右行辅道和右行专用车道。车道宽度3.5 m。
依据桂庙村口交叉口交通流特性, 采用人工技术法对该交叉口晚高峰 (7:30~8:30) 的交通量进行调查。具体调查结果如表1所示。
1.2 现有配时方案
桂庙路口十字交叉口采用3相位信号定时控制, 信号周期为143 s。具体相位及绿灯、黄灯时间如图1所示。
2 模型的构建与修正
2.1 仿真模型的构建
利用VISSM仿真软件, 对桂庙村口交叉口的交通流进行仿真所需要的条件包括道路条件、交通条件和信号配时方案, 其中道路条件包括车道数、车道宽度、车道长度等;交通条件包括交通组成、交通量、车辆基本性能等;信号配时方案包括相位、绿灯时间等。
车辆的几何尺寸选用VISSM软件中2D模型中的类似车型尺寸和速度根据桂庙村口交叉口具体情况设置, 如表2所示。
依据桂庙村口交叉口平面布局 (如表1所示) , 在VISSIM仿真软件中建立仿真模型, 依据表2中的车辆特性, 并分别将表1和图1中的交通流量数据与信号配时方案输入模型中, 最后得到该交叉口交通仿真模型, 如图2所示。
2.2 模型的修正
微观模型修正的基本方法:通过交通微观仿真软件VISSIM, 对已建立的十字交叉口微观模型进行服务水平的评价, 输出得到各个进口的延误, 再与实地测得的延误进行对比, 对模型进行改进与匹配。
经过对桂庙路口十字交叉口的观察得知, 由于由南到北方向车流量比较大, 且该方向调头和左转的车辆远大于直行方向的车辆, 由后海大道左转到学府路宽收窄, 导致后海大道南行和学府路西车辆在行进过程中产生冲突。学府路中东西双向通行左转也阻碍直行车辆和行人。该路口仿真模型对于该位置的冲突区设置时, 左转车辆应该为人行横道交通流让行, 这样也造成了东西直行方向的车辆延误的增加, 但是实际路况却不是如此。实际情况一般都是行人为左转车辆让行。以至于模型中出现了较大的车辆延误。
在发现问题之后, 选取后海大道南北直行、后海大道南左转和学府路东西直行这5个车流比较大的方向进行仿真和检验。对于车流较少, 不存在延误的车流方向不做考虑。在修正过程中, 将东西方向的人行横道的冲突区域修正为:人行横道交通流让行于左转车辆。修正之后再对模型进行评价输出。表3给出了修正前后仿真结果延误数据比较, 模型修正后延误总误差由37.4下降到了18.3, 下降了51%。
3 配时方案的优化与评价
3.1 配时方案的优化
在此处引入“等效交通量”的计算方法, 方法如下:
(1) 等效交通量
在根据交通量确定信号灯周期长度时, 需要将交叉口交通量转换成等效交通量, 换算公式为:
式中:Ve为等效交通量;V为交叉口进口实际交通量;H为公交车、货车车辆数;L为左转车车辆数;n为进口有效车道数。
(2) 周期长度
式中:T为周期时间;P为相位数;V为等效交通量。
当周期长度确定后, 便可按相交车流的等效交通量比例分配给各相位绿灯通行时间。
由于计算所得的周期较短, 容易造成车辆停车次数的增加, 从而增加车辆停车延误时间, 为了寻求最优的有效绿灯时长, 将原来配时方案通过“等效交通量”计算出来的配时方案、2倍于计算出来的配时方案和3倍于计算出来的配时方案运用VISSIM仿真软件进行仿真。对该交叉口各个信号配时方案的交通状况分别进行10次模拟仿真, 得出各种交叉口交通评价指标, 经整理得出该交叉口的仿真结果, 如表4所示。
注:A代表原来配时方案;B代表“等效交通量”计算配时方案;C代表2倍于计算出来的配时方案;D代表3倍于计算出来的配时方案。
3.2 仿真结果分析
表4仿真评价数据表明, D方案相对A方案交叉口停车时间下降了10.96%, 而B、C方案停车时间比A方案有所增加。D方案相对A方案交叉口平均排队下降了15.82%, 同样B、C方案平均排队长度比A方案有所增加, D方案相对A方案通过车辆数增加了12.92%, 较优于其他方案, 综上所述, 说明D配时方案能够有效提高该交叉口的服务水平, 提高通行率。所以改进后的信号配时如下:学府路东行和学府路西行的绿灯时间为21 s, 后海大道南行的绿灯时长为21 s, 后海大道北行绿灯时长为81 s。周期时间为132 s, 相位不变化。如图3所示。
4 结语
运用等效交通量法对桂庙村口十字交叉口的信号灯配时进行改进, 并通过微观仿真软件VISSIM进行评价, 与原配时方案进行比较, 结果表明优化配时方案能够有效提高该交叉口的服务水平, 提高通行率, 并为后续信号配时方案调整提供参考。
参考文献
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信号交叉口控制 篇5
基于BRT优先的交叉口信号优化设计研究
论述了基于预信号控制BRT车辆优先通行的进口道设置方法、BRT车辆停靠规则、主信号停车线与预信号停车线之间距离的确定,对主、预信号相互协调设计和十字路口 BRT优先通行权的设置进行了深入研究.
作 者：王会彬 马国雄 张玉轻 韩可率 Wang Huibin Ma Guoxiong Zhang Yuqing Han Keshuai 作者单位：北京市市政专业设计院有限责任公司,北京,100037刊 名：市政技术英文刊名：MUNICIPAL ENGINEERING TECHNOLOGY年，卷(期)：28(1)分类号：U491.2关键词：公交方式 BRT 交叉口 优化 预信号
信号交叉口控制 篇6
关键词：感应控制,Vissmi,单交叉口,绿灯时间
0引言
感应信号控制是通过车辆检测器测定到达交叉口的实时交通需求, 使信号配时适应交通变化的1种反馈式控制方式。相比定时控制, 感应控制对车辆随机到达的适应性较好, 可使车辆在停车线前尽可能减少停车, 提高交叉口服务水平, 在一些车流量较小但波动比较大的交叉口适宜采用感应控制。
传统感应控制方法在确定配时参数、检测器位置等过于经验化, 控制策略比较单一, 控制效果也不明显。因此, Darroch［１］以总延误最小为目标, 提出了1种单位绿灯延长时间的计算模型; Cowan［２］建立了感应控制改进模型, 获得了实时条件下机动车平均延误与排队长度, 可有效评价感应控制效果;邵峰［３］得到了减少车辆平均延误的1种单位绿灯延时的计算方法;郭谨一［４］基于Synchro进行了2相位单交叉口感应控制仿真, 与定时控制方案对比, 结果表明相对于定时控制, 感应控制在交叉口饱和度较低情况下, 能够有效地降低延误, 但是在交叉口饱和度较大时控制效果不佳。但这些研究大多数基于模糊控制理论, 通过建立数学模型或采用概率分布建模的研究方法并不多。
基于交叉口车辆到达的随机特性, 笔者对车辆到达率及其时间间隔的概率特征进行了研究, 分析了车头时距和单位绿灯延长时间的概率关系, 建立了多种影响因素下初始绿灯时间模型, 建立了车头时距分别服从负指数分布和移位负指数分布2种情况下的最大绿灯时间计算模型, 通过Vissim仿真, 最后证明了提出的模型能有效降低交叉口延误, 提高通行能力。
1感应控制配时参数计算
1.1感应控制原理
感应控制根据检测器设置位置不同可以分为半感应控制和全感应控制, 基本的感应控制原理［６］为:在当前相位绿灯时间结束时, 若在1个预置的时间间隔内检测器检测到无后续车辆到达, 即运行下1相位;若有后续车辆到达, 则每测得1辆车绿灯延长1个预设的单位绿灯延长时间。如果在延长时间内又有车辆到达, 则绿灯时间持续延长。绿灯一直延长到预置的最大绿灯时间, 如果达到最大绿灯时间, 则无论后续是否有车辆到达都立即中断该相位的通行权。
1.2初始绿灯时间
初始绿灯时间［６］是1个相位初期预先设置的1段固定显示的绿灯时间, 它是该相位必须保持的基本通行时间。初始绿灯时间取决于检测器的位置, 还应保证在检测器和停车线之间排队等待的车辆全部驶出停车线所需的最短时间, 保证行人安全过街所需的时间, 还应避免2次停车的发生。
首先初始绿灯时间必须大于行人过街时间, 为满足行人安全过街最短绿灯时间G１ (s) , 根据人行横道长度及行人过街步行速度确定:
式中:d为人行横道宽度, m;vｒ为第15百分位行人步行速度, 一般为1.5m/s;I为绿灯间隔时间, s。对于车道数较多的交叉口, 可以考虑2次过街。
其次为避免2次停车, 即保证在上个信号周期中停留在停车线和检测器之间的车辆在本次放行中全部通过交叉口, 假设饱和流率为1 800 pcu/h, 即2s释放1辆车, 可利用下式计算为避免2次停车所需最短绿灯时间G２。
式中:L０为停车线与检测器间的距离, m;l珋为排队车辆平均车头间距, 一般可采用6m。
最后, 初始绿灯时间要保证检测器和停车线之间的排队车辆安全消散。保障排队消散的最短绿灯时间由3部分组成:消散波传递时间、排队尾车达到目标车速消耗的时间、排队尾车从达到目标车速到驶出停车线消耗的时间。
绿灯亮起后, 设车队消散速度为v, m/s, 设停车线和检测器之间距离为D, m, 车辆行驶加速度am/s２;目标车速为V, m/s。
保证排队消散的最短绿灯时间为
综上, 最终初始绿灯时间为
1.3单位绿灯延长时间
单位绿灯延长时间［７］是在初期绿灯时间结束后, 在一定时间间隔内, 检测器测得有连续车辆到达时所延长的绿灯时间, 要保证车辆行驶速度能行驶完检测器到停车线之间的距离, 保证车辆在该延时内能够顺利通过停车线。单位绿灯延长时间根据下式计算［８］
式中:D为检测器到停车线之间的距离, m;v为进口道车流平均车速, m/s。
1.4最大绿灯时间
在全感应控制下, 普遍采用定时控制绿灯时间计算方法, 根据最佳周期和绿信比分配相位绿灯时间, 再乘以折扣系数确定。由于感应控制和定时控制机理不同, 周期和绿信比不是定值, 当交通状态发生变化时, 该参数不能随之而系统地周期性变化。因此, 需设计1种能有效调整相位最大绿灯时间的优化方法。
根据全感应控制机理, 相位中绿灯时间分为2种情况:1种是初始绿灯时间末没有检测到来车, 这时相位总绿灯时间为初始绿灯时间, 另1种是初始绿灯时间加上总单位绿灯延长时间。交叉口车辆到达情况也可以分为2种:第1种是以车队形式到达, 其车头时距较小, 后车受到前车的影响;第2种是以自由流的情况到达, 车辆的行驶不受前车的影响。
负指数分布用于描述有充分超车机会的单列车流和密度不大的多列车流的车头时距分布, 而移位负指数分布则用来描述不能超车的单列车流的车头时距分布和车流量低的车流的车头时距分布［５－６］, 考虑到车队和自由流行驶中车头时距和单位绿灯延长时间的关系, 此处由负指数分布和移位负指数的分布函数可得到车头时距h>t的概率为
式中:为以自由流行驶的平均车头时距;为行驶中受前车干扰的非自由流车辆的平均车头时距;tｍ为最小车头时距 (根据饱和流量来决定) , β 为自由流行驶车辆所占的比例。
1) 相位未获得单位绿灯延长时间。初始绿灯时间结束时没有检测到来车, 即来车的车头时距大于单位绿灯延长时间, 此种情况概率为
这种情况下的绿灯时间为初始绿灯时间, 即Gａ=Gｍｉｎ, 式中:U为单位绿灯延长时间。
2) 相位获得单位绿灯延长时间。当初始绿灯时间结束检测到来车, 即来车的车头时距小于单位绿灯延长时间 (h<U) , 单位绿灯时间延长至有车头时距大于单位绿灯延长时间时为止, 车头时距小于单位绿灯延长时间的概率为
为了更准确的描述概率分布下绿灯时间机理和避免与文中的相关概念发生混淆, 这里引入概率分布条件下实际绿灯使用时间来计算最大绿灯时间, 实际绿灯使用时间为计算得到的绿灯时间乘其对应的概率, 由于实际中感应信号控制过程中并不是1个单位绿灯时间刚结束的时候才会检测到来车, 而是之间的单位绿灯会有重叠的部分, 即在上1个单位绿灯延长时间内检测到下1辆来车, 随即开始下1个单位绿灯延长时间, 所以实际占用的单位绿灯延长时间等于激活本次单位绿灯延长时间开始到下次检测到来车之间的时间, 见图1。
由图1可见, 绿灯延长总时间为每个单位绿灯延长时间U减去各自重叠的绿灯时间Vｉ的总和, 即
式中:Vｅ为绿灯延长总时间;Vｉ为各个单位绿灯延时之间重叠的时间;为平均重叠时间;n为Vｅ时间内到达的车辆数, U为单位绿灯延长时间。
而绿灯延长总时间乘以到达率λ即为Vｅ时间内到达的车辆数, 可得出
这里可以得出此情况下绿灯时间的计算公式
因此, 结合以上2种情况的绿灯时间和各自情况下对应的概率, 最终交叉口某相位实际绿灯使用时间可表示为
式中:λ为该相位的车辆到达率;Gｍｉｎ为所计算相位的最小绿灯时间。
则交叉口某相位的最大绿灯时间可由下式计算。
这里提出的最大绿灯时间概率模型可以用来确定某相位实际最大绿灯时间, 由于相位中可能存在单进口道和多进口道2种情况, 在某相位控制单个进口道时, 可以根据以上的公式直接确定相位最大绿灯时间Gｍａｘ, 若相位存在2个及以上进口道时, 则根据实际的交通量确定1个对此相位有明显影响的车道作为主进口道, 根据上述的公式确定最大绿灯时间, 如果多个进口道的交通量相差不大, 可以根据各车道的车头时距, 到达率等参数的平均值来计算最大绿灯时间。
2仿真与结果分析
2.1信号配时参数设计
笔者以某十字路口感应信号控制为例, 考虑不同时段的交通量及饱和度, 检验感应控制配时参数对不断变化的交通量的适应情况, 该路口在不同时间段交通量见表1, 仿真平台采用Vissim, 检测器铺设位置如图2所示, 感应器1, 2, 5, 6检测南北进口直右车辆和专用左转车辆在停车线后的等待时间, 距离停车线6m;感应器3, 4, 7, 8检测东西进口直右和左转车辆在停车线后的等待时间, 距离停车线5 m;感应器9, 10, 13, 14检测东西进口车辆到达情况, 距离停车线35 m;感应器11, 12, 15, 16检测南北进口的车辆到达情况, 距离停车线40 m。其中, 车辆到达数服从泊松分布, 周期开始所有进口道初始车辆排队长度之和Q０取值为0, 绿灯间隔时间给定值为5s, 检测器距停车线的放置距离D给定值为40m。为与仿真实验结果比较, 传统感应控制配时参数采用HCM2000模型计算得到:第1、3相位初始绿灯时间为10s, 单位绿灯延长时间为4s, 最大绿灯时间固定为40s;第2、4相位初始绿灯时间为10 s, 单位绿灯延长时间为4s, 最大绿灯时间为30 s。当车队消散波传递速度为6m/s, 目标车速为35km/h, 根据笔者提出的计算模型求出不同饱和度下配时参数和相位方案见表2, 由具体交通量和左转车流所占比例确定该交叉口设置为4相位, 第1相位为南北直行右转, 第2相位为南北进口道左转, 第3相位为东西进口道直行加右转, 第4相位为东西向进口道左转, 其中自由流交通量占35%, 非自由流占65%, 最小车头时距取6s, 绿灯间隔时间取5s。
pcu/h
2.2仿真结果分析
根据实际控制方案和感应检测器设置情况编写VISVAP语言插件和pua文件, 对该交叉口在不同的饱和度下感应信号控制参数进行仿真, 并与传统感应控制仿真结果对比分析。采用的评价参数是平均延误时间, 平均停车次数, 最大排队长度。最终的仿真结果见图3~5。
从仿真结果可以看出, 3个评价指标均表现出相同的趋势, 笔者提出的模型控制效果优于传统感应控制模式。在平均延误方面, 饱和度小于0.6时, 改进感应控制和传统感应控制上相差不大, 但在饱和度大于0.6时, 改进感应控制比传统感应控制降低了约25%, 改进感应控制的停车次数和最大排队长度2项指标相比传统感应控制也有一定的改进。仿真数据表明, 在高饱和度的情况下传统感应控制效果已经很有限, 而改进后的感应控制平均延误和停车次数2个控制重要评价参数明显低于传统感应控制, 最大排队长度也有一定的优化。
3结束语
以单个交叉口感应信号控制为研究对象, 针对传统感应控制配时参数确定中存在的问题, 对感应控制配时参数进行了优化研究, 提出了多因素影响下初始绿灯时间和基于车辆到达服从概率分布的最大绿灯时间模型。通过仿真表明在不同饱和度下改进后的感应控制模型较传统感应控制算法能有效地降低车辆的平均延误, 在停车次数和排队长度等参数也有一定优化。研究中未考虑非机动车的影响, 虽然在车辆构成中考虑到了公共交通车辆, 但是未设置公交专用车道或相位, 且部分参数由经验获得, 需继续研究以提高其适用性。
参考文献
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信号交叉口控制 篇7
当前我国的城市交通现状令人堪忧, 虽然城市道路一直在大刀阔斧的进行建设, 可是却远远跟不上汽车增加的速度, 因此交通拥堵也一直成为城市交通中的诟病。那如何在有限的交通资源之下, 让最多的人得到出行便利, 也就成为了一件不得不思考的问题。在这样的背景下, 公交优先策略也就运应而生了。在城市交通系统中由于公交系统具有极高的运载效率, 公交优先在提高了公交的运行效率之后必然使得乘坐公交出行的人群得到便利, 从而使得出行人群更更愿意乘坐城市公交, 进一步的就能减少路上车辆的数量, 最终实现交通资源的最大化利用。
因此, 对公交优先策略进行研究, 也就有着很大的社会意义。能够从根本上改善公共道路资源利用不合理的现状。
1 我国城市公交优先运用现状
与先进国家相比, 我国对公共交通优先的运用还比较落后, 在国内的各个城市中目前运用最多的是通过公交专用道来提高公交车的运行效率, 对于公交优先的信号控制方面还没有太多的运用。这个问题的原因:一是由于理论研究的还不够深入, 因此还不具备大规模运用的条件。二是公交优先的信号控制不止是涉及到公交车辆还涉及到社会车辆和城市建设等方方面面的问题, 牵涉的越广运用方面的难度自然也就越大。针对于此, 我们可以从两方面来进行解决, 一是进一步加强研究力度保证在技术方面不出现纰漏, 二是可以考虑在个别的红绿灯路口先行试用, 逐步扩散进行以点及面的建设。
2 公交优先智能信号控制系统
公交优先智能信号控制系统的建设必须从两个方面进行研究, 一是控制策略, 二是运用技术。下面我们分别对其进行解析。
2.1 绿灯延长和绿灯提前启亮控制策略
目前在公交优先策略研究中, 比较常见的策略是绿灯延长和绿灯提前启亮控制策略绿。灯延长控制过程是:当公交车辆到达交叉口附近, 为了是公交车顺利通过交叉口采取延长绿灯的策略。绿灯提前的控制策略是:当公交车辆到达交叉口附近, 为减少公交车等待时间从而提前启亮绿灯。由此可见, 绿灯延长和绿灯提前启亮控制策略是在减少其它车辆通行时间为前提的, 必然会增加其余车辆的拥堵程度。这就要求在使用该控制策略时必须把握一个度。而这个度的建设也就是我们必须要研究的问题。目前主要从两个方面进行研究:
(1) 结合粗糙集理论构建了红灯相位车辆急切度、绿灯相位阻塞度、绿灯相位公交车优先度等三个粗糙控制参数, 使用粗糙集理论对该决策表进了约简, 获取了粗糙控制规则作为控制策略, 最后根据控制规则在交叉口应用情况, 使用延误模型, 分别对采用粗糙控制和定时控制的两种方式进行了对比, 结果表明, 使用粗糙控制算法可以减少公交车乘客在交叉口的平均等待时间大约是6.86%, 实现了公交车在交叉口时间通行权上的优先。
(2) 对公交车流率和交叉口延误之间的关系进了研究, 结合延误面积模型构建并计算了车均人时总延误、车均延误、尾气车均排放等参数, 建立了交叉口效益模型, 根据效益模型, 对采用绿灯延长时间动态变化和绿灯延长时间固定两种方式对各相位绿灯延长时间进行了合理分配, 采用绿灯延长时间动态变化方式比采用绿灯延长时间固定方式, 所实现的交通效益值的优化程度为22.618%;从而在交叉口的交通效益最大化的情况下使公交车获得了优先通过权。
2.2 系统功能的技术实现
目前超高频RFID技术被运用到了公交优先技术中, 在超高频RFID技术的基础上发展起来的公交优先交通控制系统, 把先进的RFID技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地结合在一起, 能够有效的服务于城市交通控制系统, 可在城市交叉口信号控制机的工作基础上, 实现公交车辆优先通过交叉口, 从而降低公交车通过城市交叉口的运行时间, 提高公交车辆的运行效率。
超高频RFID技术的运用可以实现远距离车辆信息的识别、采集和控制, 简单、灵活地实现公交优先算法设置独特的车辆运行方向判断。在系统中, 公交优先智能信号控制器通过综合考虑公交车优先级和所有车辆的流量, 计算出红灯相位的急切度和绿灯相位的转换度;然后, 依据交通警察指挥交通的实际经验所建立的模糊规则库, 通过模糊推理系统进行智能决策, 得到下一时刻的绿灯延长时间, 以实现对绿灯信号的实时自动调节。
RFID公交优先控制系统应用射频RFID技术结合交通信号控制系统对公交车辆在“时间”上给予的优先, 它主要体现在:当公交车辆行驶到十字路口附近时, 公交优先控制系统识别到车辆并判断车辆的运行方向, 为公交车辆提供优先通行信号, 从而让城市运载主体公交车进行优先通行, 快速高效的发挥作用。
RFID公交优先控制系统主要包含无源电子标签和基站式读写器、信号控制器, 通过对远距离移动公交车辆的自动识别和非接触性信息采集处理, 把先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地综合运用于地面交通管理体系, 从而建立起一种大范围、全方位发挥作用, 并且实时、准确、高效的交通管理系统, 实现公交优先的目的。
在路口各个方向的红绿灯前50-100米处安装RFID读写器。当公交车接近路口时, 安装在车头的射频卡 (Tag) 被读写器自动识别, 读写器将公交车辆的基本信息送至控制系统进行有关数据处理, 控制系统触发信号机。当公交车辆接近路口遇绿灯时, 判断公交车能否通过, 否则适当延长当前的绿灯相位时间, 保证公交车辆能够通过路口;当公交车辆接近路口遇绿灯时, 判断公交车能否通过, 否则适当延长当前的绿灯相位时间, 保证公交车辆能够通过路口;当公交车辆接近路口遇红灯时, 控制相关相位执行最小相位时间, 减少公交车辆等候时间。尽可能提高公交车辆在路口的通行效率, 保证城市公交车辆运行的快速与及时, 最大程度上发挥其为运载主体的作用。
3 总结
优先发展公共交通是解决城市交通问题的必由之路, 通过设置公交专用车道或锯齿型公交优先进口道, 可以实现公交车在空间通行权上的优先, 而公交优先的交叉口红绿灯控制策略可以实现公交车在时间上的优先, 两厢结合可以就可以在最大的程度上使得公交车能够比其余车辆有更好的通过性。如此一来就可以引导在城市中出行的人们更多的使用公共交通工具从而减少道路上的社会车辆。最终实现在有限的道路资源下, 最大化运输效率的目的。
参考文献
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信号交叉口控制 篇8
现代化的城市交通信号控制系统依靠先进的交通数据采集技术、通讯技术、计算机技术产生了大量的实时或非实时交通数据,可是这些数据使用后往往被丢弃或以不同的专用格式存储,致使这些宝贵的交通数据资源不能很好地被智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)的其它各系统共享或进行数据深层挖掘[1]。针对这个问题,本文基于XML建立了交通信号控制标记语言,设计了信号控制交叉口远程在线系统。
1 XML技术
XML即可扩展标记语言,是以一种开放的、自描述的方式定义数据结构的元语言。XML把数据从创建它的应用程序中解放出来,对于构建简单、模块化和松耦合系统提供了新的体系结构。XML是纯数据描述,与编程语言、操作系统或传输协议无关,非常适合于应用程序之间的数据交换,为软件系统的开发提供真正的、有开放标准和自描述数据控制的多层分布式系统,它的灵活性和扩展性使其可以对不同应用甚至是差异很大的应用间的数据进行描述。
XML能允许个人与组织来创建自己的行业标识语言,应用这些标识语言他们就可以在自己的领域内自由地交换信息。在交通领域,国外已发布了一些基于XML的TIML(交通信息标记语言)、RWML(道路网络信息标记语言)、T3ML(公交时刻表标记语言)、TMML(交通模型标记语言)、TranXML(物流电子商务标记语言)等专业标识语言[2]。XML这种独立于平台和设备、描述数据内容和格式分开的特性,使基于XML的方法描述的数据非常适合于在松散耦合的不同系统之间进行数据交换。因此,对于分布式的城市交通信号控制系统的实时或非实时交通数据自动交换和数据共享这一个关键需求,提供了数据描述方法。
2 系统的设计与实现
2.1 交通信号控制标记语言的建立
在城市交通信号控制系统中,面对数量众多的异构交通信号机软、硬件平台,要解决系统之间的交互和数据交换问题,建立城市交通信号控制系统的专业标记语言已经成为必需。交通信号控制标记语言(SignalML)是基于XML建立的专业标记语言,是一种统一描述、包装、存储以及传递交通信号控制系统数据的格式标准,便于交通信号控制系统与不同路口的信号机进行信号控制和信息的交换和共享。
SignalML作为标准的交通信号控制系统数据交换格式,主要面向用于描述交通信号控制系统路口的几何特性描述、控制参数、检测数据、评价信息、远程控制等来定义平台无关的、标准的类框架,并提供标准的标签格式,数据结构在软件层通过相应的SignalML DTD或Schema来提供有效性验证,但其不包括具体厂商路口信号控制机面向应用的内部控制算法描述。SignalML作为描述信号灯控制数据流的标记语言标准,按照交通信号控制系统数据内容传输和数据共享的需求采用面向对象分析的方法,自顶向下建立对象数据模型,包括对象类型、对象内部属性、以及各种对象之间的关联层次关系。其主要目的是采用XML描述在交通信号控制系统中传输的数据信息,便于中心应用程序与路口信号机应用程序实现层次化数据信息的交互和控制指令的传递,以及将来借助Webservice技术实现通过互联网远程查询与配置信号控制路口。借助xmlspy软件编辑建立的数据层次框架结构如图1所示,因篇幅所限,未列出所有层次。
SignalML作为信号机控制软件通信的数据元语言,中心系统与信号机之间交换的一系列消息必须做到数据格式的一致性,所以交换的SignalML文档必须满足有效性约束。SignalML Schema模式是提供这些共同的、公共的数据格式约定。在信号控制软件的开发中,它发挥着格式仲裁者的作用,在设计阶段,软件开发者可以按照该模式输出交换的数据;在执行阶段,SiganlML解析器可以检验一个文档是否遵循指定的模式。SignalML Schema模式实际是SignalML文档提供者与接收者之间的一个合同。只有遵循了模式中定义的所有规则,而且符合格式良好的标准,一个SignalML文档才是有效的。
2.2 系统的结构
系统建立的基础是研制一块专门解析交通信号控制标记语言编辑文档的通用通信板,作为用户端系统与不同信号机交流的桥梁。具体的实现过程为:交通信号控制中心用户端使用自己的管理权限通过Web browser以及其它接口,借助通信网络以标准的SignalML格式传递控制指令、状态查询等请求给通信板,间接地对不同厂商的信号机进行远程控制、状态查询、故障监视等。反之,信号机也可把设备自身的运行状况、检测器采集的数据,通过通信板反向自动向中心以SignalML数据格式发送。
通信通用板是以μCLinux为操作系统的嵌入式硬件平台,其上内置SignalML解析器用于读取、创建和操作一个或多个SignalXML文档。SignalML解析库是基于expat xml处理库开发的。原expat库不直接支持汉字系统,并且在μclinux环境下不能直接编译,因此,我们对expat进行了大量的修改和扩充。整个应用系统的结构如图2所示。通过XmlCraft程序将文法分析程序、编码程序及架构处理程序衔接在一起,统一对外进行接口。
2.3 应用系统的构建及界面的实现
路口远程在线系统IOLS(Intersection On-Line System)是结合嵌入式Web service技术开发的,利用互联网进行信号控制交叉口远程控制与信息查询的系统,其中借助的关键技术有:基于SVG 的路口、路网矢量图形显示和操作技术;与信号机控制核心系统建立实时连接取得状态数据,并进行干预交互的接口技术;客户端Web 页面与信号机服务器端实时数据传输和页面刷新技术;SignalML数据的显示XSL和转换XSLT技术等。要实现以上功能,信号机需具有固定的IP地址和嵌入式Web server。整个系统开发采用了SignalML、XSL、xmlspy、asp等技术,路口几何图形依靠SVG来实现,并在最后编写了代码,限于篇幅,下面只给出部分SignalML的文档。
< xml version="1.0" encoding="UTF-8" >
<SignalMl xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
……
<检测器参数 ID="0">
<检测位置>
<进口道ID>6</进口道ID>
<车道ID>48</车道ID>
</检测位置>
<检测日期>2005-06-17</检测日期>
<开始时间>14:20:00-05:00</开始时间>
<流量 单位="pcu/h">900</流量>
<速度>31.4</速度>
……
</检测器参数>
……
总体上来讲,整个系统主要分为路口信息共享部分和路口信号配置两大部分,其部分实现的界面如图3所示,仿真平台调试如图4所示。
3 结 语
为了解决城市交通信号控制系统的数据共享问题,本文从数据交换标准化的角度,结合XML的特点,提出并建立基于XML的交通信号控制标记语言SignalML,以SignalML为通用数据格式设计开发了信号控制交叉口远程在线系统,并借助已开发的以μCLinux为操作系统的嵌入式通信板仿真平台进行了初步的调试,结果表明具有一定的可行性。但如何更进一步地具体实施和验证还有待于继续研究。
参考文献
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信号交叉口控制 篇9
1 有效绿灯时间的定义
根据美国《道路通行能力手册 (2010) 》 (HCM2010) , 有效绿灯时间是指分配给已知交通流向或一组交通流的车辆以饱和流率等效通行的时间, 等于相位时间减去损失时间[1]。
损失时间是指相位中未被交通流有效利用的通行时间, 包括启动损失时间和清尾损失时间[1]。计算启动损失时间和清尾损失时间是计算有效绿灯时间的关键。
2 有效绿灯时间计算方法综述
有效绿灯时间计算方法主要有韦伯斯特方法、累积曲线法以及HCM方法。1) 韦伯斯特方法。1940年, 克莱顿提出车流通过交叉口时的基本运动特征, 后由沃德洛尔、韦伯斯特和柯布等沿用并发展了该方法, 后人称之为韦伯斯特方法[2]。韦伯斯特用一条假想的等效曲线代替车流实际释放曲线, 同时构造出一个矩形, 矩形的高等于车队饱和流率, 矩形的宽等于有效绿灯时间。用绿灯显示时间加上黄灯显示时间再减去矩形的宽就得到损失时间。2) 累积曲线法。罗伯特[3]于1988年提出了计算饱和流率和绿灯损失时间的累积曲线法, 王殿海[4]于2003年对该方法提出改进并进行了案例分析。该方法用一条斜率为饱和流率、水平截距为启动损失时间的等效累积曲线描述车队运行情况。使用该方法时, 首先选取处于饱和状态的车流, 观测分析后绘制累积曲线, 从曲线中读取启动损失时间和清尾损失时间, 从而求得有效绿灯时间。3) HCM方法。HCM2010从定义入手计算有效绿灯时间。绿灯启亮后, 驶过停止线的车辆间的车头时距逐渐减小, 车队从第5辆车进入饱和状态[1]。启动损失时间由前4辆车未达到饱和状态的车辆产生。HCM2010虽给出了启动损失时间计算方法, 但未提供清尾损失时间计算公式。三种方法对比分析:1) 韦伯斯特方法形象地描述了车队运行情况, 等效矩形的提出有助于理解有效绿灯时间的内涵, 但该方法未给出损失时间的计算公式。从图中直接读取数据, 准确性不能得到保证;2) 累计曲线法计算过程简便, 绘制出图像后即可读取损失时间。然而, 该方法仅适用于周期固定的情况, 不能用于分析车型等因素对有效绿灯时间的影响;此外, 从图中直接读取数据, 准确性不能得到保证;3) HCM2010从定义入手, 给出了启动损失时间计算公式, 但未提供清尾损失时间计算方法。此外, HCM2010中提出的“车队从第5辆车开始进入饱和状态”的结论是否具有普遍适用性还有待考证。综上, 本文可从有效绿灯时间定义入手, 推导计算方法, 对以往方法进行改进。
3 有效绿灯时间计算公式推导
本部分从定义入手, 推导有效绿灯时间计算公式。
根据定义, 有效绿灯时间计算公式为:ge=G+Y-tL, 其中, tL=I1+I2。其中, ge为有效绿灯时间;G为绿灯显示时间;Y为黄灯显示时间;tL为损失时间;I1为启动损失时间;I2为清尾损失时间。研究启动损失时间和清尾损失时间的计算方法是公式推导的核心内容。
1) 启动损失时间。定义从绿灯启亮到第一辆车车头驶至停止线的时间为“首车启动损失时间”, 记为t0;定义从第一辆车车头驶至停止线到第二辆车车头驶至停止线的时间为“第一车头时距”, 记为h1;依此类推, 有hi (i=1, 2, …, n) 。此处的“首车启动损失时间”t0在HCM2010中被定义为“第一车头时距”, 二者内涵相同。在HCM2010中, 其所定义的“第一车头时距”大于饱和车头时距;笔者经过实地观测分析后发现, 本文中所定义的“首车启动损失时间”t0小于饱和车头时距, 这与HCM2010中的结论不同, 因此有必要单独研究首车启动损失时间。
启动损失时间计算公式为:。其中, I1为启动损失时间;t0为首车启动损失时间;hi为第i车头时距;n为未达饱和的车辆数;hs为饱和车头时距。
2) 清尾损失时间。在红灯启亮前, 车队尾部车辆间的车头时距逐渐增大, 车队由饱和状态进入非饱和状态, 清尾损失时间由此产生。为了计算清尾损失时间, 可用红灯启亮时刻tR减红灯启亮前最后一辆驶过停止线车辆的通过时刻tlast, 得到一个清尾损失时间样本tR-tlast, 重复观测后得多个样本, 对其取期望值得清尾损失时间。计算公式为:I2=E (tR-tlast) 。其中, I2为清尾损失时间;tR为红灯启亮时刻;tlast为红灯启亮前最后一辆驶过停止线车辆的通过时刻。
综上, 有效绿灯时间计算公式为:。
4 案例分析
笔者于2013年7月10日和11日对上海市吴淞路海宁路东进口道进行了交通调查, 调查时段为早晚高峰。选取直行车道上全由小型车组成的饱和车队为研究对象, 记录绿灯启亮后车辆依次驶过停止线的时刻。
1) 计算启动损失时间。对观测到的数据进行统计分析, 得到首车启动损失时间t0数据424组、车头时距hi (i=1, 2, …, n) 数据3 600组, 其中有效数据分别为410组、3 588组。对其分别取期望值, 部分结果列于表1及图1。
s
由统计结果可知, 车队前6辆车未达饱和状态, 车队从第7辆车进入饱和状态。启动损失时间由前6辆车产生:包括第1辆车的首车启动损失时间t0, 及第2辆~第6辆未达饱和状态的车辆产生的损失时间。饱和车头时距。启动损失时间, 选用该值作为启动损失时间推荐值。
2) 计算清尾损失时间。根据公式I2=E (tR-tlast) 计算清尾损失时间, 得到410组样本数据, 其中有效数据402组。清尾损失时间样本分布见图2。
由图2可知, 清尾损失时间样本呈正态分布, 落在区间[1, 2) 和[2, 3) 的样本频率较大。对样本取期望值得:
选用该值作为清尾损失时间推荐值。
3) 计算有效绿灯时间。根据以上计算结果, 有效绿灯时间为:
4) 首车启动损失时间分析。对于吴淞路海宁路东进口道, 首车启动损失时间t0频率分布见图3, 期望值t0=1.121 s。交叉口处首车启动损失时间t0小于饱和车头时距hs (hs=1.949 s) 。此外, 于2013年7月10日对海宁路河南北路西进口道进行的交通调查及数据分析也表明:首车启动损失时间 (t0'=1.170 s) 小于饱和车头时距 (hs'=2.028 s) 。
由此可见, 首车启动损失时间t0低于饱和车头时距hs是上海市普遍情况。HCM2010在计算有效绿灯时间时对停车线后第一辆车的处理方法不适用于上海市情况。
5 结语
本文从信号控制交叉口有效绿灯时间定义入手, 对其计算方法进行了推导。基于上海市交叉口实例, 阐述了计算过程, 并给出启动损失时间和清尾损失推荐值。
鉴于篇幅原因, 本文未讨论进口道类型、光照条件、大型车等因素对损失时间的影响。这部分研究作为未来研究方向, 将在后续文章中进行阐述。
参考文献
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信号交叉口控制 篇10
交织段(weaving segment)一般指一定长度的道路区段,车流在没有信号控制的情况下,经车道变换后通过该区段,从而形成汇入和分流点[1]。以往对其研究主要集中于高速公路,由于交叉口长期以来被认为是城市道路交通的瓶颈,对城市道路通行能力的研究中,交织段往往作为次要因素。
实际观察发现,当交织段临近交叉口进口道时,其自身运行情况会受进口道排队的影响,从而降低了交织段本身的通行能力,同时还会对进口道饱和流率造成折减,严重影响交叉口乃至路网的通行能力。这种情况下,应用一些常用模型(如HCM)估算交叉口通行能力,估算值往往较实际值偏大,影响交叉口评价结果。
本研究将交叉口上游交织段作为信号控制交叉口通行能力的影响因素之一,提出了一种考虑交织段情况下的车道组通行能力计算模型。
1 研究综述
对于信号控制交叉口通行能力计算方法,目前各个国家/地区规范[1,2,3,4,5,6]主要针对停车线处常见的通行能力影响因素(如车道宽度、坡度、大车、车道利用率、转向、行人自行车等),根据实测数据作出相应的修正。此外,还有学者对其中一些影响因素进行了更为细致的研究。
查阅资料发现,目前关于信号控制交叉口通行能力的研究主要以考虑停车线处道路、交通和信号控制条件的饱和流率修正为主,有关交叉口上游交织段对进口道通行能力影响的研究较少。文献[7]虽然指出了交织段与进口道的交通运行效率会相互影响,但研究仍以交织段通行能力计算为主,未能给出定量的交叉口通行能力影响分析。
本文将交织段作为影响信号控制交叉口通行能力的重要因素,研究交叉口上游存在交织段情况下的进口道通行能力计算方法。
2 交织段影响定性分析
交织段对信号控制交叉口通行能力的相互影响主要反映在以下两个方面。
1) 信号交叉口上游交织段的通行能力限制了交叉口各流向车流到达率。
2) 信号控制交叉口红灯对车流的阻滞作用可能造成超长排队,减少了上游交织段长度,影响了交织段通行能力,从而又反作用于交叉口进口道,降低其通行效率。
根据交织段某流向通行能力与进口道对应流向通行能力的关系,以及进口道最大排队长度,可将交织段对信号控制交叉口通行能力的影响分为4种情况,如表1所列。
注:CAPWi为交织段某流向通行能力;CAPi*为不考虑交织段影响下进口道对应流向通行能力;CAPi为考虑交织段影响后进口道对应流向通行能力。
3 交织段影响定量计算
首先基于交织段与进口道红灯排队之间的相互关系,给出交织段影响下的交叉口理想到达率;在此基础上,得到进口道车道组通行能力计算模型。
3.1 交织段影响下的交叉口理想到达率
3.1.1 总体构思
由定性分析可知,交织段运行状况受对交叉口超长排队的影响,因此交叉口理想(最大)到达率在一个信号周期内是随时间变化的。如式(1)所示,当排队末端未到达交织段时,理想到达率等于交织段正常运行情况下的通行能力;当排队末端未到达交织段后,由于交织段长度减少,理想到达率等于该交织段长度情况下的交织段通行能力。
式中:Si2为交叉口i流向理想(最大)到达率,veh/h;t为研究时刻,以有效红灯开始时刻为0点,s;CAPWi为排队末端未到达交织段时交织段i流向通行能力,veh/h;g(t)为排队末端到达交织段后理想到达率随时间变化的函数;Ta为排队末端到达交织段时刻,有效红灯开始时刻为0点,
3.1.2 交织段通行能力确定
本研究需要得到交织段通行能力及其与交织段长度的关系,将其作为模型的输入参数。现利用HCM2000中不同类型交织段通行能力建议值,得出交织段通行能力与交织段长度的函数关系基本形式。
1) 模型假设。
通过分析HCM2000中不同类型交织段通行能力建议值,发现采用双曲线模型可较好地表述交织段通行能力与交织段长度的关系曲线。即假定CAPW与Lw满足下述函数关系:
式中:Lw为交织段长度,m;k、b为系数;
2) 拟合优度检验。
针对HCM原表(EXHIBIT 24-8)[1]中各组数据应用假设模型进行拟合,并采用相关系数r检验,如表2所列。对于n=5,α=0.001,查相关系数临界值rc表,得rc=0.9916 < | r |,检验满足。由此可得:交织段通行能力与交织段长度符合双曲线模型。
3.1.3 g(t) 确定
其中对于g(t)的计算,通过下列计算步骤完成:
1)根据交叉口进口道展宽段和交织段长度的物理关系(如图1所示),可得:
式中:L为交叉口进口道展宽段和交织段长度总合,m;La′为排队长度,m;Lw′为受超长排队影响的交织段长度,m;
其余参数含义同前。
2) 根据车流到达与排队长度的关系,排队长度可表示为:
式中:n交织为交织段车道数;其余参数含义同前。
3) 根据交织段通行能力与交织段长度的关系,将式(2)作适当变换,则受超长排队影响的交织段长度可表示为:
4) 求解g(t):
将式(5)、式(6)中所得结果代入式(4),得:
即:
根据常微分方程相关理论,可对上式进行求解,得到g(t),如式(7)所示。
由此,便可得到一个周期内交叉口理想到达率随时间变化的函数Si2=Si2(t)。
3.2 交织段影响下的交叉口车道组通行能力
交织段的存在可能造成交叉口非均匀饱和流率,在清空进口道排队车流的时间段内以车道组饱和流量排放车流,在清空进口道排队车流的时间之后以理想到达率放行,如图2所示。交叉口车道组通行能力计算模型如式(9)所示。
式中:CAPi为交叉口车道组i的通行能力,veh/h;Si1为交叉口车道组i的饱和流率,veh/h;Si2为交叉口i流向理想到达率,veh/h;ge为有效绿灯时间,s;re为有效红灯时间,s;C为周期时长,s;Tm为理想到达率情况下最大排队发生时刻,以有效红灯开始时刻为0点,s,计算公式如下:
4 模型检验
上文所述定量计算模型主要由:①交叉口理想到达率计算模型,②交叉口进口道通行能力计算模型两部分组成。下面用仿真的方法对这两个模型进行检验,比较在相同输入条件下,模型计算结果与仿真结果之间的差异。所采用的仿真软件为Vissim 4.30。
4.1 仿真参数标定
通过调整驾驶员行为参数及车速,对基本饱和流率、交织段通行能力进行标定,以保证计算模型和仿真具有相同的输入条件。输入参数如表3所列。
对于交织段各流向通行能力,3.1.2中给出了模型基本形式,在此需要采用仿真数据进行拟合,以保证所需检验的模型和仿真实验具有相同的输入条件,数据拟合结果如图3所示。r检验结果为:对于α=0.001,| r | = 0.998 8 > 0.3211 = rα,检验通过。
4.2 理想到达率计算模型检验
模型计算结果与仿真结果对比,如图4所示(以进口道长度=40 m为例),平均误差为4.76%。
4.3 车道组通行能力计算模型检验
模型计算结果与仿真结果对比,如图5所示(以进口道长度=40 m,交织段长度=60 m,所研究流向绿灯时长占总有效绿灯时长比例=0.4的情况为例),平均误差为7.9%。
5 结 论
1) 对交叉口车辆到达率的限制,是交叉口上游交织段影响车道组通行能力的主要原因。
2) 交织段长度以及交叉口进口道长度对通行能力起主要影响。当用地条件允许的情况,应增加交织段长度,建议不小于150m,以减少上游交织段对交叉口通行能力的影响。
3) 由于交织段通行能力的限制,在一定的交织段长度情况下,通过增加进口道长度来提高通行能力的效果是有限的,从这个层面而言,增加交织段长度比增加进口道长度对提高通行能力更有意义。
本文通过解析的方法,结合交通流理论与概率论相关理论,对交叉口上游交织段对进口道通行能力的影响进行了分析。由于城市道路交织段实测数据的有效性难以检验,本研究采用HCM中相关数据得出模型基本形式,对于城市道路大量实测数据的分析,有待进一步研究,以对模型进行改进。
摘要：交叉口上游存在交织段,在城市道路中是十分普遍的现象,它一方面决定了交叉口各流向车流到达率,同时自身的运行情况又受交叉口红灯排队的影响。根据车流在交叉口到达驶离特性,从定性分析和定量计算两方面研究了上游交织段对信号交叉口通行能力的影响。基于对交织段影响下的交叉口理想到达率的分析,建立了考虑交织段情况下的车道组通行能力计算模型,并通过仿真对模型进行了检验。研究发现,交织段长度、进口道长度对通行能力起主要影响,而且增加交织段长度对于提高进口道通行能力更为重要。
关键词：交通工程,通行能力,仿真检验,交织段
参考文献
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