黃　磊

(安徽四創(chuàng)電子股份有限公司)

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從日常擁堵看未來智能交通

黃磊

(安徽四創(chuàng)電子股份有限公司)

摘要：近年來,隨著社會的發(fā)展、城市不斷擴張、人口的數(shù)量的持續(xù)上漲、生活水平的不斷提高以及汽車價格的不斷降低，汽車保有量在全世界尤其是中國出現(xiàn)了爆炸式的增長。汽車保有量的增長不可避免的導致了城市內(nèi)部各種交通問題，首當其沖的便是交通擁堵問題。

關(guān)鍵詞：道路擁堵；智能交通

1無處不在的擁堵

1.1　神秘的擁堵

想象一下，你在暢通的公路上開著車，突然發(fā)現(xiàn)前方堵了起來，而你只能無奈的踩下剎車，開始一點一點的向前移動。你會發(fā)現(xiàn)有司機開始下車觀望、抽煙或者接電話。但沒過多久，你就開始慢慢加速，因為你前方的車也都飛速向前了。你就發(fā)現(xiàn)不堵車了，沒有事故，也沒有警察例行公務檢查可以車輛，什么都沒有。

究竟發(fā)生了什么事情？看上去什么都沒有發(fā)生為什么會堵車呢？如果視線良好，當你從后視鏡里望去，你后面的那些司機還被困在那里慢慢往前挪甚至還一動未動待在原地等待。究竟是什么造成了諸如此類神秘的擁堵呢？

1.2　移動的擁堵波

在一條單行道中，若A車突然出現(xiàn)故障停車或減速，他后面的其他車也只能停下來等待A車離開后方能繼續(xù)前進。但是若A車只是臨時停在那里，可能只是因為司機接了一個電話然后無意識地踩下了剎車，一分鐘后A車又繼續(xù)前進了。那么當A車的車開走以后，會發(fā)生什么情況呢？

圖1　車流漸漸在后面“聚集”起來

在上面的(圖1A)中，A車離開了臨時停留的位置。但此時并不是所有的車都能往前，因為大多數(shù)車都被困在停止的車后。圖1B顯示的是經(jīng)過T1時間后的路況，圖1C則是經(jīng)過T2時間后的路況。注意(圖1A)中的E車，慢慢的他的前方已經(jīng)不堵了，然后它開始繼續(xù)前進。與此同時，圖中X車方向的車輛K、L靠近過來，被淹沒在堵住的車流里。

從圖1A開始看起，車輛依次脫離擁堵。圖1B當中，擁堵波已經(jīng)從事故現(xiàn)場移開，在圖1C和圖1D中已經(jīng)離開很遠了。但有意思的是：雖然車是從左往右開，但“蒸發(fā)波”的運動方向卻是相反的，它從左向右逐漸擴散到車流里面。

還有一點很重要。雖然有些車還停著，但是還有更多的車在一輛一輛地在后面擁堵起來。就是移走了事故車輛的殘骸，還是會有越來越多的車“聚集”到車流的后面。被堵住的車流就像一條河流，前端在不斷流走，后端卻在不斷聚集而來。觀察靜止不動的車輛的這個整體的話就會發(fā)現(xiàn)靜止在慢慢往上游挪動，與汽車運動的方向相反。事故沒有了，卻留下了一串運動的擁堵車流。

1.3　并不是出了事故才出現(xiàn)了擁堵波

這些運動的擁堵波在交通高峰時很常見。并不一定要有事故了才會出現(xiàn)，有時候只是很小的摩擦——超一下車、在施工現(xiàn)場合并車道，或者只是從匝道上開進來一輛車——任何事件都有可能形成這樣的波。你為了看熱鬧而把速度放慢一點，可能制造這樣一個波。每次你為了從下一個出口離開高速公路減速并道時，也會制造這樣的波。

在事故現(xiàn)場清理以后，“擁堵波”還會持續(xù)多久？它的生命周期取決于車流量的大小和被困在擁堵里的車輛數(shù)量，但有時這些東西可以持續(xù)上很多個小時。當車流量較小的時候，擁堵可能一會兒就衰減不見了。但如果車流量一直很大，那么擁堵波根本就不會消失。

2未來設(shè)想

2.1　綠波

我們知道，在城市的每條主干道都有許許多多大大小小的路口，路口的各個方向上不斷有車駛?cè)?，在?jīng)過路口處總會有遇到紅燈的車輛停下來等待綠燈放行。在等待綠燈的這段時間，信號燈下就慢慢地積累了一大批車輛。當紅燈轉(zhuǎn)為綠燈的時，車輛便逐個開動起來。理論上只要是亮了綠燈大家都可以通過路口，但是事實上并非如此。當綠燈亮后會有兩個結(jié)果，一是所有等待紅燈的車輛都通過了路口駛往各自目的地，二是原來在等待綠燈的車輛只有一部分順利通過了綠燈，其他車輛仍需等待下一個綠燈相位的到來才能通過。許多車輛只是慢慢向紅綠燈移動了一段距離甚至一米也未移動，更讓人煩惱的是等待紅燈的車輛可能并未較之前一個相位等待綠燈的車輛減少。

事實上，路口的擁堵解決策略很明顯。在車流高峰到達的時候，應該給它們大開綠燈，讓占車流大部分的車過去；而車流低谷的時候，正好利用這段時間讓行人和另外方向的車穿過十字路口。這樣創(chuàng)造出來的效果，就是所謂的“綠波”，因為每一個車流高峰都會遇到綠燈，一路暢通。同時，這種“綠波”的設(shè)置，還有助于控制車速。開得太快的車，會先于車流高峰到達信號燈，這時遇到紅燈的它就只能停下，等待高峰到了再一起走，無形中減慢了速度。開得太慢的車，會落后于車流高峰到達信號燈，這時它也會遇到紅燈，只能等著跟下一波高峰一起走。

2.2　無人駕駛

我們將車輛想象成液體中的分子，那么車輛在公路上的運動，與液體在管道中的運動有著相似之處。不過，車流和水流也有不一樣的地方。兩股水流交叉時會互相穿行，好像另一道水流從未存在那樣；但當兩股車流交叉時，我們就必須設(shè)置紅綠燈避免交通事故。相對于水流而言，車流的性質(zhì)更像是粘性非常大的蜂蜜。這種特性使道路堵塞更容易發(fā)生。

僅僅因為人的反應需要時間，就會導致原本不應該出現(xiàn)的堵塞。為了解決這個問題，最明顯的方法就是用計算機去自動控制車速。計算機的反應時間比人快得多，如果它能夠根據(jù)周圍車輛的速度適當調(diào)節(jié)車速的話，就相當于減少了車流的“粘性”，從而使交通更順暢。這正是目前無數(shù)IT公司爭相發(fā)展的方向：無人駕駛汽車。無人駕駛汽車從根本上改變了傳統(tǒng)的“人—車—路”閉環(huán)控制方式，將不可控的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請出去，從而大大提高了交通系統(tǒng)的效率和安全性。

參考文獻：

[1]交通運輸部道路運輸司.城市交通擁堵治理實踐[M].人民交通出版社，2013.

[2]胡啟洲,葉茂,鄧衛(wèi).城市路網(wǎng)交通擁堵態(tài)勢監(jiān)控的理論與方法[M].科學出版社，2013.

作者簡介：黃磊，男，工程師，研究方向：公路工程。

收稿日期：2015-08-05

中圖分類號：U489

文獻標識碼：C

文章編號：1008-3383(2015)08-0181-01