Urbansim模型在感应式控制系统中的应用研究

Urbansim模型在感应式控制系统中的应用研究杜攀峰1金双泉2（1．湖南大学土木工程学院，长沙，4100822．广东省公路勘察规划设计院，广东广州510507）摘要：本文基于以CORSIM为研究平台进行二次开发的城市交通网络仿真系统UrbanSim以及国外发展相对成熟的感应式控制原理和UrbanSim在感应式控制中的应用，通过对五一路干道及其周边区域的实验研究，分析了其实行感应式控制的可能性和所产生的效益。关键词：仿真感应式控制流量-密度线控中图法分类号：U491文献标识码：A1引言感应式控制是通过车辆检测器测定到达进口道的交通需求，使信号显示时间适应测得交通需求的一种控制方式；即在交叉口进口道路上设置车辆检测器，信号灯配时方案可随检测器检测到的车流信息而随时改变。通过连续地更新各相位的绿信比，对交通量变化较大且不规则和短期交通发生波动具有较好的适应性，进而提高某一时段（一天或一周）交叉口及路段的总体通行能力；感应控制对车辆随机到达的适应性较大，可使车辆在停车线前尽可能少停车，达到交通通畅的效果[1]。本文以美国联邦公路局支持开发的交通仿真模型CORSIM为平台，以UrbanSim模型产生的有效度作为参考指标，对长沙市五一路六个主要平交路口进行定时式控制（无线控）和感应式控制作技术-经济评价，以期分析和研究实行感应式控制的可行性和适用性。2单点感应式控制2.1单点感应式控制原理及控制型式[1][2]单个路口的交通感应式控制是通过对检测器记录到的交通需求作出反应，试图连续地调节各相位的时间长度及周期长，以期将总的延误减到最小从而得到最大的通行能力。检测器设在一个或多个进入路口的引道上。其工作机理如图1所示，并反应了交通感应信号的三个基本控制参数：初期绿灯时间，单位绿灯延长时间和绿灯极限延长时间。流量-密度式感应控制基本上可以看作是一种更精确的全感应信号控制。这种信号机将检测器设置在离交叉口较远的位置，以便能更早地检测到达交叉口的车辆或车队，如图2所示。2.2流量-密度信号控制投稿日期：2005-7-12[作者简介]杜攀峰（1970-），男，宁夏固原人，湖南大学讲师，主要从事道路、交通方面的教学与研究。由图2可知由于检测器的位置较远，如果最小初期绿灯时间和单位通过时间这两个参数是固定的，必然会造成更大的延误，一方面当主干道相位为黄灯或红灯时，在从检测器到停车线之间的感应区间内就会存在相对较多的车辆(这些车辆已切割了磁力线或激发了检测器)，因此设定的最小初始绿灯时间不能满足这些已存在车辆的通行需要。另一方面单位绿灯延长时间由感应区间的长度和靠近交叉口的标准车速计算，不同车型的动力性能和不同时段的车流量大小的差异均被忽略了，这两种特性客观所具有的各自的特性被统一的单位绿灯延长时间所掩盖[3]。因此，初期绿灯延长时间需要根据感应区间的长度和主干道为红灯或黄灯时车辆激发检测器的次数进行相应地改变，即每激发一次检测器，初期绿灯时间相应地延长一单位附加时间，直至达到设定的最大初期绿灯时间，如图3所示。单位绿灯延长时间（以下简称为通过时间）需要根据次干道中红灯信号时在感应区间内的车辆等待时间进行相应地改变。即先将通过时间设定较大的值，在检测到次干道有通行需求之前，将一直保持为常数。如果次干道检测器被激发，即次干道有通行需求，信号机根据其车辆等待的时间（累计延误）、等待通过的车辆数（累计交通量）以及主干道上检测到的交通流密度将通过时间实时调节，并随着前两项的增大及第三项的减少而减少，且呈线性下降的变化趋势，直至最小通过时间，如图4所示。因此，在低交通量情况下，可以实现不减少或略减少单位绿灯延长时间；而在两个或多个引道上交通量要求很大时，通过时间可能迅速减少。综合图3、图4，对流量-密度控制式中的初期绿灯延长时间和单位绿灯延长时间进行标定，标定后的流量-密度控制式相位配时图如图5所示。3感应式协调控制原理简介[3][4]感应式协调控是用于沿干线街道建立通过带，以流量和密度作为两个基本参量，尽可能调整信号配时与主要的交通流相适应。各交叉口可按其正常的单点感应式信号机操作：在系统某个交叉口前的干道上测得有车队存在时，上游交叉口信号控制机即通知下游邻近控制机，下游控制机协调单元即强令正在执行的相交道路或对向左转相位及时结束，让干道上车队到达时能够通过交叉口。这样使线控系统既能得到良好的连续通行效果，又能保证适应各个交叉口的交通变化。这样就形成感*表示预置配时标定值相位结束黄灯相位*红灯相位*绿灯极限延长时间绿灯延长时间可变初期绿灯时间*附加初期绿灯时间通过时间*相位结束发生响应绿灯相位结束时间通过时间变化前时长最小初期绿灯时间*最小通过时间*通过时间变化时长*绿灯相位开始时间黄灯相位*，红灯相位*最小初期绿灯时间发生冲突响应点通过时间变化时段通过时间,s单位绿灯延长时间最小通过时间附加初期绿灯时间范围可变初期绿灯时间，sｏ:红灯或黄灯相位车辆的响应图3初期绿灯时间变化图秒/响应最大初期绿灯时间绿灯开始时间△Y△X绿灯时间,s绿灯开始时间图4通过时间变化图通过时间变化之前的时长图5流量-密度信号控制配时图应式线控制系统。4感应式信号机控制方式的仿真研究选取长沙市五一路六个平交路口作为研究对象，以流量－密度感应式控制对五一路进行仿真实验，在高峰时段进行感应式控制模拟，与无线控的道路干线信号控制系统进行对比研究。4.1无线控配时仿真结果把五一路所用的交叉口信号控制节点进行编码（见图6），并实测饱和车头时距、交通流量数据及根据WEBSTER法原理，计算的六个交叉口饱和流量信号控制参数（具体计算过程略）见表1。图6五一路线控研究交叉口编码图表1五一路主要交叉口信号控制参数设计汇总编号名称类型饱和车头时距(S)饱和流量（PCU/车道/h）信号周期绿灯信号时间（S）东南西北东南西北时间(S)东西向南北相24五一广场+2.532.622.472.6914826081628680140602025长沙饭店+2.522.592.472.691242770982836141606028省政府+2.522.802.613.0514541761654628144605129袁家岭+13406741788384158753230晓园路口+82801446986124704531车站路口+2301794131601013560注：表中绿灯信号时间为直行绿时长，不包括其左转相位长。根据上表所示饱和流量流向及单点相位配时参数（无线控时间-距离图见图7），在CORSIM模型中以15分钟为一时段进行无线控模拟，产生的有效度统计数据见表5。图7五一路无线控信号时-距图图8五一路流量-密度感应式线控信号时-距图由信号时-距图、仿真结果有效度统计表5，可知路段24-25、72-28、28-29、74-30车辆排队延误情况严重，停车率高，废气排放量大。4.2仿真实验参数设计和标定[5][6]有效使用单点信号机和交通控制系统的最重要的因素是恰当地设计和配置车辆监测器，车辆检测器的定位及配置应该根据各个交叉路口或控制系统进行设计,在五一路全感应控制仿真实验中，一方面使驶入的车辆延误最小，检测器到停车线之间（即感应区间）要有足够的距离，即感应区间应相对长；另一方面要避免延长最小绿信号时间；再者避免绿灯时间过短并相应地确定检测器的位置；同时使用的提前量至少应保证1.5s的通过时间。当提前量换算为时间量纲并等于通过时间时,五一路流量-密度型感应式检测器和信号机参数设计见表3。表3五一路自感应式信号控制(流量-密度型感应式)参数表进口道编码检测器参数设计信号机参数设计检测器类型传感器长度(m)设置数量（个）至停车线距离(m)最小初期绿灯时间(s)附加初期绿灯时间(s/激发)单位绿灯延长时间(s)通过时间减小值(s/s)极限绿灯延长时间(s)23-24环形线圈8318208100.88025-24环形线圈8318208100.88024-25环形线圈83183081017826-25环形线圈83183081017872-28环形线圈8318208100.88029-28环形线圈8318208100.88028-29环形线圈83184081016573-29环形线圈83184081016574-30环形线圈83181081016031-30环形线圈8212205100.55030-31环形线圈8318108100.5504.3仿真实验结果及分析基于上述分析，应用UrbanSim作为仿真平台，对长沙市五一路六个主要交叉口在高峰时段进行流量-密度控制模拟运算，产生五一路感应式线控时-距图(见图8)，运算结果见表4。表4五一路主要路段仿真结果有效度统计表(高峰时段)路段23-2424-2572-2828-2974-3030-3131-3073-2929-2826-2525-24主道小计无线控所有车排队延误(veh.min)21498174187113592809801481472382558所有车平均延误(s/veh)41223030202024148332753448直行车排队延误(s/veh)4422152724205.9169362362448CO排放(g/km)12169.9168.7122117201015156直行车平均车速(km/h)25323330253246282628180停车率(%)6226393932463092584268所有车燃油消耗(l)3733243918191874302230343流量密度感应控制所有车排队延误(veh.min)2051751141947910862355109162681630所有车平均延误(s/veh)3835203417332051263017320直行车排队延误(s/veh)3539124320252042283215310CO排放(g/km)121910167.81622111913.17166直行车平均车速(km/h)29243524282831243024370停车率(%)6969457658886077656733所有车燃油消耗(l)3738214015191839342726314对表4五一路主要路段仿真结果有效度（高峰时段）统计数据作比较，可以得出流量-密度控制比无线控系统所有车辆排队延误主道减少约32%；所有路段平均延误减少约43%；燃油消耗量减少约11%；CO排放量基本持平；但直行车平均车速有所下降。5结论表4流量-密度感应式控制有效度统计表证实了作者的期望：①感应式控制能在较大程度上改善交通流的运行情况，交通效益能得到明显地提高；②五一路采用感应式控制具有可行性和优越性，当然在实际应用中，还应进行详尽的成本-效益分析。感应式控制是一种非常复杂的交通控制方式，交通仿真的应用为其提供了一个强大的分析和评价工具，对于不同的控制策略，产生相应的有效度量化指标，动画演示形象地表达在实验过程中相应参数的变化而改善的效益。参考文献：[1]Connecticutdepartmentoftransportation.Highwaydesignmanual.Virginia:U.S.FHWAPress,2000[2]Feng-BorLin,NingWang,S.Vijayakymar.Developmentofanintelligentadaptivesignalcontrollogic.UrbanTraffic,1999(5):257-279[3]CharlieStallard,LarryE.Owen.EvaluatingadaptivesignalcontrolusingCORSIM.In:Proceedingofthe1998WinterSimulationConference.Virginia,1998[4]A.G.R.Bullen,N.P.Hummon.Newapproachestotheoptimizationandsimulationofavehicleactuatedtrafficsignal.UrbanTraffic,1999