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        城市信控交叉口優(yōu)化方法仿真研究

        2015-04-21 07:17:54關(guān)雅麗劉小勇
        交通科技與經(jīng)濟(jì) 2015年4期
        關(guān)鍵詞:北路交叉口排隊

        關(guān)雅麗,劉小勇

        (新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)械交通學(xué)院,新疆 烏魯木齊830052)

        信號控制是調(diào)節(jié)城市交通流的重要手段。城市交通形成擁堵的一項重要因素是受交叉口信號的阻滯。交叉口以不同顏色信號來控制交通流,一方面給予不同方向有序的通行權(quán),另一方面卻又阻斷了交叉口交通流連續(xù)的運(yùn)行。因此,如何合理、有效地組織好單點交叉口的交通運(yùn)行,給城市交通管理與控制帶來方便,已成為重要的研究課題。

        為更好地解決城市道路擁堵問題,合理設(shè)計交叉口信號周期時長,優(yōu)化信號配時方案是關(guān)鍵。傳統(tǒng)的信號周期時長優(yōu)化方法有國外的TRRL法、ARRB法、HCM法以及由楊佩昆教授提出沖突點法。其中TRRL法和ARRB法都是對Webster法的進(jìn)一步修正與改進(jìn)方法,具有形式簡單、所需參數(shù)較少及精度高等優(yōu)點。HCM法中交通流的到達(dá)為均勻到達(dá),模型在設(shè)計交通量的基礎(chǔ)上尋求最佳信號周期時長并建立模型,而楊佩昆教授提出的沖突點法則是分析兩相位交叉口中對向兩股車流存在沖突點,并以此建立周期時長優(yōu)化模型,其公式較為繁瑣,參數(shù)的設(shè)置相對較難。本文以最小車輛延誤為目標(biāo),采用經(jīng)典的Webster配時模型對交叉口信號配時進(jìn)行優(yōu)化分析。

        1 信控交叉口Webster配時及排隊模型

        1.1 信控交叉口Webster配時模型

        Webster配時模型是交通控制理論中計算信號配時參數(shù)的經(jīng)典方法之一,模型以求得最小車輛延誤時為目標(biāo)來計算信號配時。其主要步驟如下

        根據(jù)韋伯斯特法計算最佳周期長度

        式中:L為交叉口總損失時間;Y為各相臨界車道交通流量比之和;C0為最佳周期長度。

        各相臨界車道交通流量比之和,就是相位流量比之和,算式如下

        式中:yi為各相位的流量比。

        當(dāng)算得最大流量比Y<0.9時,計算各相位綠信比及配時,此時需滿足最小綠燈時間大于行人安全過街時間,如不滿足,則適當(dāng)擴(kuò)大信號周期。最小綠燈時間計算式為

        式中:Lr為行人過街長度;Vr為行人步速;I為綠燈間隔時間;gmin為最小綠燈時間。

        1.2 信控交叉口排隊長度模型

        車流通過信號交叉口遇到紅燈時,車輛便逐漸開始在停車線形成排隊。直到綠燈啟亮,車輛起動并通過停車線,排隊才開始消散,但這時由于隊尾車輛還未開始移動,后續(xù)到達(dá)的車輛依然會在隊尾處停車,排隊隊尾的位置以停車波速Vp不斷的向后傳播,直到隊尾消散為止,此時隊尾的位置稱為排隊最遠(yuǎn)點。當(dāng)交叉口綠燈啟亮?xí)r,產(chǎn)生啟動波S1以起動波速Vs追趕停車波S2,在起動波追上停車波之前,排隊隊尾的位置即是停車波的位置,S1和S2重合的時刻就是排隊消散的時刻,也是排隊隊尾達(dá)到最遠(yuǎn)點的時刻,如圖1所示。

        圖1 車流運(yùn)行示意圖

        設(shè)從紅燈啟亮?xí)r刻開始,排隊消散時間為T,于是有

        式中:vp為停車波波速;vs為起動波波速;tr為紅燈時長。

        求解可得排隊消散時間為

        分析可知,T<C若,則排隊車輛在一個信號周期內(nèi)可以完全消散;否則車隊在一個周期內(nèi)將無法完全消散。設(shè)排隊最遠(yuǎn)點距停車線的距離為Ld,排隊的車輛以v2通過交叉口,則在一個周期內(nèi)處于排隊最尾部的車輛通過交叉口所需要的為Td=Ld∶v2,若Td<T-tr則排隊車輛在一個周期內(nèi)可以完全通過交叉口,否則排隊的車輛將在交叉口形成二次排隊。

        排隊最遠(yuǎn)點位置為

        式(5)中停車波波速vp根據(jù)具體的交通環(huán)境而定,當(dāng)上游通行的車流密度較低時,采用格林希爾治停車波,當(dāng)上游同行的車流密度較高時,采用格林伯格停車波。由于起動波的波振面前后密度都較大,因此啟動波采用格林伯格啟動波模型。進(jìn)一步分析可知,車輛起動后以飽和流率通過停車線,因此,可以認(rèn)為車輛從停車起動到通過停車線這段時間以最佳密度和最佳速度行駛,則起動波下游車流密度km=k1,根據(jù)格林伯格啟動波模型可以得出起動波速其實是一個定值。

        2 VISSIM仿真流程

        VISSIM是由德國PTV公司開發(fā)的微觀交通流仿真系統(tǒng),主要以單個車輛為基本單位,以時間步長為0.1s的作為仿真條件。車輛的縱向運(yùn)動采用了“心理-生理跟車模型”;橫向運(yùn)動采用了基于規(guī)則(Rule-based)的算法。其仿真流程為:

        1)確定仿真對象,繪制選擇對象底圖;

        2)導(dǎo)入繪制底圖,在底圖的基礎(chǔ)上按實際比例繪制仿真路口;

        3)建立路網(wǎng),并根據(jù)交叉口進(jìn)口道車流創(chuàng)建路徑?jīng)Q策、設(shè)置信號配時;

        4)輸入交通構(gòu)成。其中交通構(gòu)成包括進(jìn)口道不通車輛類型比例及速度;

        5)設(shè)立路段檢測器,以此獲得進(jìn)行仿真的的評價數(shù)據(jù);

        6)輸出并分析仿真結(jié)果。

        3 實例分析

        3.1 交叉口交通特性調(diào)查

        本文以烏魯木齊市新市區(qū)友好北路—新醫(yī)路交叉口為例,于2014年11月20日19:00—20:00對友好北路-新醫(yī)路交叉口進(jìn)行交叉口平面布局、信號配時方案及各進(jìn)口道方向進(jìn)行了交通特性調(diào)查,獲得高峰小時調(diào)查結(jié)果如圖2、表1和表2所示。

        1)友好北路—新醫(yī)路交叉口平面布局

        圖2 友好北路—新醫(yī)路交叉口平面布局

        2)交叉口信號相位配時,如表1所示。

        表1 友好北路—新醫(yī)路現(xiàn)狀信號配時

        3)交叉口流量流向調(diào)查,如表2所示。

        表2 友好北路與新醫(yī)路交叉口流量流向表

        3.2 仿真分析

        為比較分析信控交叉口方案的優(yōu)劣性,總結(jié)更為適合的信號控制方案,本文選用VISSIM對信控交叉口方案進(jìn)行仿真分析。根據(jù)友好北路—新醫(yī)路西交叉口平面布局及其交通組織,按照仿真步驟,輸入現(xiàn)狀高峰時段交通參數(shù),建立仿真模型,如圖3所示。

        圖3 VISSIM仿真模型示意圖

        通過現(xiàn)場調(diào)查結(jié)果,現(xiàn)狀友好北路—新醫(yī)路各進(jìn)口道已實施路口拓寬,并設(shè)置了相應(yīng)的路口渠化,并對該交叉口現(xiàn)狀信號配時進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)Webster配時模型計算,得優(yōu)化后的信號配時如表3所示。

        表3 信號配時優(yōu)化方案

        同時為比較分析信號交叉口控制方案的優(yōu)劣,筆者選用交叉口進(jìn)口道車輛的排隊長度進(jìn)行評價,具體仿真結(jié)果如表4所示。

        表4 現(xiàn)行方案與優(yōu)化方案評價指標(biāo)比對表

        4 結(jié)束語

        本文對交叉口進(jìn)行配時優(yōu)化,利用VISSIM軟件進(jìn)行仿真分析,并應(yīng)用于烏魯木齊市友好北路—新醫(yī)路交叉口信控交叉口,提出改進(jìn)信號控制方案并對結(jié)果進(jìn)行仿真評價。通過仿真對比優(yōu)化前后各進(jìn)口道平均排隊長度與最大排隊長度,優(yōu)化方案交叉口平均排隊長度和最大排隊長度較優(yōu)化前分別降低10.39%、9.20%,其中較為明顯的是東西進(jìn)口平均排隊長度較優(yōu)化前分別降低17.65%、23.68%,但從各進(jìn)口道的最大排隊長度看來,除去東進(jìn)口道排隊長度較優(yōu)化前降低40.2%,其他進(jìn)口道排隊長度變化不為明顯,特別是西進(jìn)口排隊長度幾乎保持不變,因此,若實行優(yōu)化方案還需要配合相應(yīng)的交通管理措施來改善整個交叉口的服務(wù)水平,減少了車輛在交叉口的停留時間,提升交叉口性能。

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