李佳澎

摘要：為充分利用現(xiàn)有城市道路交通空間，在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下對(duì)無(wú)信號(hào)交叉口控制優(yōu)化方法進(jìn)行了研究。根據(jù)交通流沖突點(diǎn)理論，交叉口分為不同的空間區(qū)域，車(chē)輛進(jìn)入不同的區(qū)域需要申請(qǐng)?jiān)搮^(qū)域路權(quán)資源；利用賦時(shí)Petri網(wǎng)建立無(wú)信號(hào)交叉口控制模型。根據(jù)優(yōu)化算法，得到較優(yōu)的車(chē)輛通行序列，從而實(shí)時(shí)引導(dǎo)車(chē)輛通過(guò)交叉口；分析了不同數(shù)量車(chē)輛對(duì)交叉口的延誤時(shí)間、車(chē)輛平均延遲時(shí)間的影響，并將其與傳統(tǒng)的信號(hào)控制方法進(jìn)行對(duì)比。研究結(jié)果表明：基于Petri網(wǎng)的無(wú)信號(hào)交叉口控制方案改善了交叉口通行狀況，控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)的信號(hào)控制方法。

關(guān)鍵詞：車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)；無(wú)信號(hào)交叉路口；Petri網(wǎng)

DOIDOI：10.11907/rjdk.181026

中圖分類(lèi)號(hào)：TP303

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)文章編號(hào)：1672-7800（2018）008-0021-07

英文摘要Abstract：In order to make full use of the existing space of city road，under the collaborative vehicle-infrastructure systems environment，the unsignalized intersection optimization control method is investigated.According to the conflict theory of traffic flow，the intersection is divided into different regions，and vehicles need to apply for road right resources while entering different regions.The unsignalized intersection control model is designed by using timed Petri net.Therefore，the optimal vehicle traffic sequence is obtained by the optimization algorithm，which can guide vehicles cross the intersection in real time.The influence of different quantity of vehicles on the delay time of the intersection and the average delay time of vehicles is analyzed and the method is compared with the traditional signal control method.The result indicates that the timed Petri net model method can improve the intersection traffic，and its effect is superior to that of the traditional signal control method.

英文關(guān)鍵詞Key Words：intelligent vehicle-infrastructure cooperation systems； unsignalized intersection； Petri net

0 引言

近5年我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量每年增加1 400萬(wàn)輛左右，到2017年第一季度，機(jī)動(dòng)車(chē)保有量已突破3億輛。隨著機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的不斷增加，城市交通擁堵愈發(fā)嚴(yán)重，進(jìn)而引發(fā)車(chē)輛延誤、交通事故等一系列問(wèn)題。面對(duì)這些難題，通過(guò)擴(kuò)充或新建交通設(shè)施無(wú)法完全解決。道路交叉口作為交通網(wǎng)的樞紐點(diǎn)，對(duì)車(chē)輛的疏導(dǎo)能力直接影響道路的通行效率。在現(xiàn)有交通設(shè)施環(huán)境下，針對(duì)交叉路口的管理創(chuàng)新成為解決城市擁堵問(wèn)題的研究熱點(diǎn)。信號(hào)控制是我國(guó)城市交叉路口的主導(dǎo)模式，信號(hào)控制的優(yōu)劣是影響城市道路交通系統(tǒng)運(yùn)行效率的重要因素。全球廣泛應(yīng)用的交通信號(hào)控制系統(tǒng)SCOOT[1]（Split Cycle Offset Optimization Technique，綠信比、周期長(zhǎng)、相位差優(yōu)化技術(shù)），是一種對(duì)交通信號(hào)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)控制的自適應(yīng)系統(tǒng)，可用來(lái)制定信號(hào)配時(shí)方案，但其相位不能自動(dòng)增減，相序不能自動(dòng)改變，導(dǎo)致通行車(chē)輛不必要的停車(chē)，影響交叉口通行效率。

隨著交通管理和服務(wù)需求的提高，基于協(xié)同管控和服務(wù)的交通系統(tǒng)建設(shè)引起各國(guó)政府和企業(yè)界的重視，產(chǎn)生了如美國(guó)的智能駕駛、日本的ITS安全示范和歐盟的ITS行動(dòng)計(jì)劃，而我國(guó)的智能車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)（Intelligent Vehicle-Infrastructure Cooperation Systems，i-VICS）正是順應(yīng)未來(lái)交通系統(tǒng)發(fā)展的產(chǎn)物。智能車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)基于無(wú)線(xiàn)通信、傳感探測(cè)等技術(shù)，通過(guò)車(chē)與車(chē)（Vehicle-to-Vehicle，V2V）、車(chē)與路（Vehicle-to-infrastructure，V2I）的信息交互和共享，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的智能協(xié)同與配合，達(dá)到優(yōu)化利用系統(tǒng)資源、提高道路交通安全、緩解交通擁堵的目標(biāo)。

智能車(chē)路協(xié)同成為現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)性?xún)?nèi)容，智能交通原有和新增的所有功能及服務(wù)均可在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下展開(kāi)。近幾年，許多學(xué)者在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下，對(duì)智能交通系統(tǒng)，尤其是無(wú)信號(hào)交叉口的車(chē)輛通行控制方法進(jìn)行了創(chuàng)新，如Dresner等[2]提出了一種自治交叉路口管理（Autonomous Intersection Management，AIM）的多智能體方案。在該方案中，駕駛員和交叉路口均被看作是自治的智能體。在通信協(xié)議環(huán)境下，交叉路口采用一種基于預(yù)約的方法管理車(chē)輛通行；Vasirani等[3]基于A(yíng)IM系統(tǒng)，分析了在單個(gè)無(wú)信號(hào)交叉口條件下，基于組合拍賣(mài)的預(yù)留分配方法對(duì)交叉口吞吐量的影響，和競(jìng)爭(zhēng)激烈的情況下交通分配策略對(duì)駕駛員路線(xiàn)選擇的影響，提出一種基于拍賣(mài)的交通控制策略與競(jìng)爭(zhēng)性交通分配策略相結(jié)合的自適應(yīng)管理機(jī)制；Lee等[4]基于車(chē)路協(xié)同環(huán)境，提出一種無(wú)信號(hào)交叉口控制算法，該算法用于消減車(chē)輛之間的軌跡沖突，使車(chē)輛安全通過(guò)交叉口；Lee等[5＼]在單交叉路口車(chē)輛協(xié)同控制算法基礎(chǔ)上，提出了適用于多個(gè)交叉口的協(xié)同控制以及評(píng)價(jià)模型，衡量安全和環(huán)境的影響；Raravi等[6]提出了一種車(chē)車(chē)協(xié)同環(huán)境下的車(chē)輛自動(dòng)合并控制系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)造一個(gè)有約束的優(yōu)化問(wèn)題，確保道路交叉路口車(chē)輛安全行駛，提高了智能交通系統(tǒng)安全性；Ahmane等[7]在車(chē)車(chē)協(xié)同環(huán)境下，基于一種帶乘法器的賦時(shí)Petri網(wǎng)模型（Timed Petri Nets with Multipliers，TPNM），通過(guò)對(duì)模型的結(jié)構(gòu)分析得到車(chē)輛通行順序控制策略，車(chē)輛按照車(chē)載單元提示通過(guò)交叉路口；Fadi[8]等在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下，根據(jù)無(wú)信號(hào)交叉口中央控制站控制模式，設(shè)計(jì)了交叉口防碰撞系統(tǒng)。交叉口傳感器將檢測(cè)到的信息傳遞給智能路側(cè)單元，路側(cè)單元根據(jù)得到的信息判斷交叉口整體通行情況，預(yù)測(cè)車(chē)輛行駛軌跡進(jìn)而判斷車(chē)輛是否會(huì)發(fā)生碰撞。

很多學(xué)者在車(chē)車(chē)協(xié)同控制模式下對(duì)車(chē)輛控制策略進(jìn)行創(chuàng)新。本文在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下針對(duì)無(wú)信號(hào)交叉口，采用中央控制站控制模式，提出一種新的車(chē)輛調(diào)度通行策略，將交叉口的空間區(qū)域劃分為路權(quán)資源，車(chē)輛要通過(guò)交叉路口需要占用不同的路權(quán)資源，通過(guò)構(gòu)建的Petri網(wǎng)模型和遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，得到較優(yōu)的車(chē)輛通行順序，并按照指引信息有序地通過(guò)交叉路口，在保證行車(chē)安全前提下使路口延誤時(shí)間最小。

1 無(wú)信號(hào)交叉口Petri網(wǎng)模型

1.1 無(wú)信號(hào)交叉路口結(jié)構(gòu)

車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)是各種功能、技術(shù)和信息的綜合體，包括自治車(chē)輛、智能路側(cè)系統(tǒng)以及協(xié)同信息交互系統(tǒng)。因此，本文構(gòu)建的模型主要由以下3部分組成：

（1）自治車(chē)輛：具有智能車(chē)載系統(tǒng)的車(chē)輛。當(dāng)自治車(chē)輛進(jìn)入路口感應(yīng)區(qū)間時(shí)能將自身狀態(tài)信息實(shí)時(shí)發(fā)送給智能路側(cè)系統(tǒng)，并能實(shí)時(shí)接收智能路側(cè)系統(tǒng)的指令信息。

（2）智能路側(cè)單元：與交叉路口區(qū)間內(nèi)的自治車(chē)輛進(jìn)行信息交互，獲取車(chē)輛的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，通過(guò)信息交互系統(tǒng)給車(chē)輛發(fā)送指令信息。

（3）協(xié)同信息交互系統(tǒng)：自治車(chē)輛和智能路側(cè)系統(tǒng)信息傳輸載體。

目前，智能化無(wú)交通信號(hào)的交叉路口控制模式分為中央控制站控制模式和車(chē)車(chē)協(xié)同控制模式，分別如圖1和圖2所示。

本文采用中央控制站控制模式。在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下，當(dāng)車(chē)輛進(jìn)入交叉口的進(jìn)口區(qū)域，依據(jù)智能車(chē)載技術(shù)中的車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)感知技術(shù)、定位技術(shù)等，采集交叉口范圍內(nèi)所有車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，通過(guò)車(chē)路通信技術(shù)發(fā)送給智能路側(cè)設(shè)備，等待路權(quán)分配。智能路側(cè)設(shè)備根據(jù)交叉口優(yōu)化控制方法將車(chē)輛的決策控制信息反饋給智能車(chē)載設(shè)備，引導(dǎo)自治車(chē)輛安全有效地通過(guò)交叉口，使交叉口延誤時(shí)間最小。

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

本文的研究對(duì)象是單個(gè)雙向四車(chē)道交叉路口，如圖4所示。交叉口共有16條車(chē)道（C1，C2，C3，…，C16），C3、C7、C11、C15是專(zhuān)用左轉(zhuǎn)車(chē)道；C4、C8、C12、C16是直行右轉(zhuǎn)車(chē)道。

根據(jù)車(chē)道數(shù)量，將交叉口的物理空間劃分為16個(gè)路權(quán)資源，如圖4中1，2，3，…，16所示。在車(chē)輛通行過(guò)程中，車(chē)輛不可避免地要使用某些路權(quán)資源，例如，從車(chē)道C4直行駛向C9的車(chē)輛要依次使用資源13-14-15-16，從車(chē)道C3左轉(zhuǎn)進(jìn)入C14的車(chē)輛要依次使用資源9-10-7-3，從車(chē)道C4右轉(zhuǎn)進(jìn)入C5的車(chē)輛需要使用資源13。

根據(jù)交叉口沖突點(diǎn)理論可知，不同方向的車(chē)輛在通過(guò)交叉路口時(shí)可能會(huì)占用相同的路權(quán)資源。例如，從車(chē)道C4直行進(jìn)入C9的車(chē)輛與從C16直行進(jìn)入C5的車(chē)輛都需要占用資源13。為保證車(chē)輛安全，需要限制路權(quán)資源容量，即同一時(shí)間能夠使用該路權(quán)資源的最大車(chē)輛數(shù)。通常每個(gè)路權(quán)資源的容量為1，但是從C3左轉(zhuǎn)進(jìn)入C14的車(chē)輛和從C11左轉(zhuǎn)進(jìn)入C6的車(chē)輛，資源7和10是可以共享的。實(shí)際情況是相向行駛車(chē)輛左轉(zhuǎn)路線(xiàn)一般不會(huì)相交，本文將資源6、7、10、11的容量設(shè)置為2，與此同時(shí)將資源6、7、10、11的中心點(diǎn)設(shè)置為4個(gè)方向左轉(zhuǎn)路線(xiàn)的相交區(qū)域。假設(shè)該區(qū)域?yàn)槁窓?quán)資源0，該資源同一時(shí)刻只能被一輛車(chē)占用。

1.2 賦時(shí)變遷Petri網(wǎng)基礎(chǔ)理論

本文采用賦時(shí)變遷Petri 網(wǎng)（Timed Transition Petri Net，TTPN）對(duì)交叉路口進(jìn)行建模。TTPN 是由6個(gè)元素組成的有向圖：

N=（P，T，I，O，m0，d）

其中，

P={P1，P2，…，Pn}是庫(kù)所的有限集合，n>0；

T={T1，T2，…，Tm}是變遷的有限集合，m>0，P∩T=；

I：（P×T）→N是輸入函數(shù)，它定義了從P到T的有向弧的權(quán)的集合，N={0，1，…}為非負(fù)整數(shù)集；

O：（T×P）→N是輸出函數(shù)，它定義了從T到P的有向弧的權(quán)的集合；

m0：系統(tǒng)的初始狀態(tài)標(biāo)識(shí)，即初始時(shí)令牌在各庫(kù)所的分布；

d：P→R+∪{0}為分配變遷延遲時(shí)間的函數(shù)，R+為實(shí)數(shù)集，其中變遷的延遲時(shí)間服從：①固定時(shí)間延遲；②隨機(jī)時(shí)間延遲。

為模擬系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化，Petri網(wǎng)中的標(biāo)識(shí)根據(jù)以下的激發(fā)規(guī)則進(jìn)行變化：①當(dāng)且僅當(dāng)p∈P，m（p）≥I（p，t），變遷t使能；②當(dāng)系統(tǒng)處于標(biāo)識(shí)m時(shí)，使能變遷t激活后，p∈P，m′（p）=m（p）+O（p，t）-I（p，t），得到新的標(biāo)識(shí)m'。

1.3 無(wú)信號(hào)交叉口Petri網(wǎng)模型

在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下，根據(jù)賦時(shí)Petri網(wǎng)特點(diǎn)，結(jié)合中央控制站控制模式，將無(wú)信號(hào)交叉口的模型分為兩部分：①對(duì)交叉口的通行過(guò)程建模；②對(duì)路權(quán)資源分配控制建模。

圖4中交叉路口的Petri網(wǎng)模型如圖5所示。圖中16個(gè)陰影區(qū)域?qū)?yīng)該交叉路口的16個(gè)路權(quán)資源，庫(kù)所（R1，R2，…，R16）的令牌數(shù)量表示各個(gè)路權(quán)資源的容量。庫(kù)所R6、R7、R10、R11的令牌數(shù)量為2，其余資源庫(kù)所的令牌數(shù)量為1。長(zhǎng)方形（t1，t2，t3，…，t83）表示即時(shí)變遷，長(zhǎng)方形（T6，T7，T8，…，T84）表示延時(shí)變遷。

到達(dá)交叉口的每輛車(chē)看作一個(gè)獨(dú)立的被控對(duì)象，即一個(gè)令牌代表一輛車(chē)。從圖5可以看到，在陰影區(qū)域之外的即時(shí)變遷t1、t2、t18、t35、t46、t63、t75等模擬了車(chē)輛進(jìn)入交叉口過(guò)程。若這些變遷滿(mǎn)足使能條件，表示有車(chē)輛要進(jìn)入交叉口；同樣，t3、t4、t5、t10等即時(shí)變遷模擬了車(chē)輛離開(kāi)交叉口狀況。

令牌轉(zhuǎn)移過(guò)程模擬了車(chē)輛通過(guò)交叉口的過(guò)程。當(dāng)有車(chē)輛從C4直行前往C9時(shí)，車(chē)輛需要依據(jù)路側(cè)系統(tǒng)所提示的t63、t65、t67、t69激活時(shí)間，依次占用路權(quán)資源13、14、15、16， 最終到達(dá)C9。當(dāng)路側(cè)系統(tǒng)發(fā)出激活t63指令時(shí)，令牌從庫(kù)所R13轉(zhuǎn)移到庫(kù)所P53。由于此時(shí)R13的令牌數(shù)量為0，根據(jù)變遷使能條件，其它車(chē)輛不可能進(jìn)入該資源所對(duì)應(yīng)區(qū)域。與此同時(shí)，由于P53 的令牌數(shù)為1，延時(shí)變遷T64自動(dòng)激活，系統(tǒng)開(kāi)始記錄車(chē)輛占用該資源所需要的剩余時(shí)間，直至T64的延遲時(shí)間完結(jié)，令牌從P53轉(zhuǎn)移到P54。此時(shí)，當(dāng)路側(cè)系統(tǒng)發(fā)出激活t65指令時(shí)，令牌從R14和P54轉(zhuǎn)移到R13和P55中， 13資源得到釋放，14資源被占用。按照上述過(guò)程的演進(jìn)方法，通過(guò)優(yōu)化瞬時(shí)變遷激活時(shí)間，車(chē)輛即可安全高效地通過(guò)交叉路口，見(jiàn)表1。

2 優(yōu)化控制方法

在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下將無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)輛通行問(wèn)題轉(zhuǎn)化為資源調(diào)度問(wèn)題，這類(lèi)問(wèn)題不僅僅是NP完全問(wèn)題，同時(shí)也是最困難的組合優(yōu)化問(wèn)題。本文采用遺傳算法得到最優(yōu)或次優(yōu)的車(chē)輛通行次序，達(dá)到優(yōu)化交叉口延遲時(shí)間的目的。

2.1 問(wèn)題描述

前面將交叉口劃分為16個(gè)不同的路權(quán)資源，當(dāng)車(chē)輛通過(guò)不同區(qū)域時(shí)，車(chē)輛需要占用該區(qū)域所對(duì)應(yīng)的路權(quán)資源，每次占用同一路權(quán)資源的車(chē)輛數(shù)不能超過(guò)該資源的容量。因此，無(wú)信號(hào)交叉口的車(chē)輛通行問(wèn)題可歸結(jié)為資源調(diào)度問(wèn)題。

（1）16個(gè)共享資源。

（2）12條車(chē)輛通行路線(xiàn)J1，J2，…，J12，其中Ji=（Ji1，Ji2，…，Jik），Jik（k∈{1，2，…，5}）表示第i條路線(xiàn)的第k個(gè)通行階段所占用的路權(quán)資源。

（3）12條車(chē)輛通行路線(xiàn)的時(shí)間T1，T2，…，T12，Ti=（Ti1，Ti2，…，Tim），Tim（m∈{1，2，…，5}）表示第i條路線(xiàn)的第m個(gè)通行階段所消耗的時(shí)間。

無(wú)信號(hào)交叉口的通行優(yōu)化問(wèn)題要求在滿(mǎn)足路權(quán)資源約束的條件下，確定車(chē)輛通過(guò)交叉口的次序以提高交叉口的通行效率。

2.2 優(yōu)化方法

有限資源調(diào)度問(wèn)題具有普遍性、復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)模糊性、多約束性。很多研究人員對(duì)資源調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了深入研究[9]，提出了很多啟發(fā)式方法，如分支邊界法[10]、模擬退火算法[11-12]、禁忌搜索算法[13-14]等。其中，遺傳算法被廣泛認(rèn)為是解決調(diào)度問(wèn)題適當(dāng)并有效的啟發(fā)式方法，使用該方法可找到有限資源調(diào)度問(wèn)題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。本文采用遺傳算法對(duì)到達(dá)交叉口的車(chē)輛進(jìn)行周期性調(diào)度，以提高交叉口吞吐量，減少交叉口延遲時(shí)間。

采用遺傳算法的交叉口調(diào)度控制優(yōu)化算法流程如圖6所示。其中，種群初始化模塊初始化種群構(gòu)成問(wèn)題的初始解集，適應(yīng)度值計(jì)算模塊計(jì)算染色體的適應(yīng)度值，選擇操作采用輪盤(pán)賭法選擇優(yōu)秀個(gè)體，交叉操作采用整數(shù)交叉法得到優(yōu)秀個(gè)體，變異操作采用整數(shù)變異法得到優(yōu)秀個(gè)體。

2.3 算法實(shí)現(xiàn)

2.3.1 個(gè)體編碼

本文染色體編碼方式采用整數(shù)編碼，每個(gè)染色體表示該周期內(nèi)所有被調(diào)度車(chē)輛的通行順序，如待通行車(chē)輛總數(shù)為n，第i輛車(chē)要通過(guò)交叉口需要依次占用的資源數(shù)為ri，則每個(gè)染色體表示長(zhǎng)度為2∑ni=1ri的整數(shù)串。其中，染色體的前半部分表示該周期內(nèi)所有車(chē)輛的通行順序，后半部分表示每輛車(chē)在通行某區(qū)域占用其對(duì)應(yīng)的路權(quán)資源。如個(gè)體[3，2，4，4，3，1，4，3，2，3，3，4，4，1，2，2，2，1，1，1，8，15，2，6，7，9，21，21，11，10，14，11，12，10，21，6，5，21，3，7]編碼了4輛車(chē)的通行序列，其中前20位表示車(chē)輛的通行順序：車(chē)輛3→車(chē)輛2→車(chē)輛4→車(chē)輛4→車(chē)輛3→車(chē)輛1→車(chē)輛4→車(chē)輛3→車(chē)輛2→車(chē)輛3→車(chē)輛3→車(chē)輛4→車(chē)輛4→車(chē)輛1→車(chē)輛2→車(chē)輛2→車(chē)輛2→車(chē)輛1→車(chē)輛1→車(chē)輛1；21到40位表示車(chē)輛通過(guò)某區(qū)域所對(duì)應(yīng)的路權(quán)資源：資源8→資源15→資源2→資源6→資源7→資源9→資源21→資源21→資源11→資源10→資源14→資源11→資源12→資源10→資源21→資源6→資源5→資源21→資源3→資源7。

2.3.2 適應(yīng)度值

2.4 解碼

圖7演示了當(dāng)交叉口的4個(gè)方向共有44輛車(chē)駛向交叉口時(shí)，中央控制站通過(guò)優(yōu)化算法分配路權(quán)資源得到最優(yōu)或次優(yōu)車(chē)輛通行的次序。

根據(jù)圖3的系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)，優(yōu)化算法需要為Petri網(wǎng)模型變遷激活次序，表2為變遷隨時(shí)間的激活次序情況。

根據(jù)變遷激活時(shí)刻，中央控制站實(shí)時(shí)向車(chē)輛發(fā)送信息，引導(dǎo)車(chē)輛安全通過(guò)交叉口，優(yōu)化交叉口延遲時(shí)間。

3 仿真及結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文提出的模型及優(yōu)化算法的有效性，本文使用Platform Independent Petri Net Editor4.3（PIPE4.3）和MATLAB2014a進(jìn)行仿真。首先，在PIPE4.3中建立交叉口的Petri網(wǎng)模型，生成模型的XML文件。然后，MATLAB讀取生成的XML文件，得到交叉口的Petri網(wǎng)模型，并采用上文給出的算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。仿真過(guò)程如圖8所示，其中本文的仿真時(shí)鐘推進(jìn)機(jī)制采用固定步長(zhǎng)時(shí)間推進(jìn)制。

本文采用對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)無(wú)交通信號(hào)交叉路口車(chē)輛調(diào)度進(jìn)行仿真：①對(duì)比無(wú)交通信號(hào)交叉口在平衡交通流量情況下和不平衡交通流量情況下的車(chē)輛吞吐能力；②在相同交通流量情況下，對(duì)比交叉口在本文優(yōu)化策略下和在傳統(tǒng)有交通信號(hào)控制策略下的車(chē)輛吞吐能力。

假設(shè)Sr是一個(gè)變量，表示車(chē)輛數(shù)量。在平衡交通流量環(huán)境下，從車(chē)道C3、C4進(jìn)入交叉口的車(chē)輛數(shù)均為Sr，車(chē)道C4的轉(zhuǎn)向率為0.3，該條件適用其余方向的車(chē)道；在不平衡交通流量條件下，從車(chē)道C3、C4和C11、C12進(jìn)入交叉口的車(chē)輛數(shù)均是Sr，但從C7、C8和C15、C16進(jìn)入交叉口的車(chē)輛數(shù)減少為Sr/2，其它條件和平衡交通流量環(huán)境下相同。

針對(duì)信號(hào)控制策略，本文根據(jù)圖9的四相位信號(hào)控制方案，構(gòu)建信號(hào)控制的Petri網(wǎng)模型[15]如圖10所示，其中變遷T93，T95，T97，T99是固定時(shí)間延遲變遷，代表每個(gè)相位的有效綠燈時(shí)間，本文每個(gè)相位的有效綠燈時(shí)間均為25s；T94，T96，T98，T100是隨機(jī)時(shí)間延遲變遷，代表每個(gè)相位的損失時(shí)間，包含黃燈時(shí)間、紅燈清空時(shí)間、駕駛員啟動(dòng)反應(yīng)時(shí)間。每個(gè)相位的損失時(shí)間服從正態(tài)分布N（5，025），交通信號(hào)周期的期望為120s。

在信號(hào)控制模式下，為更好地模擬實(shí)際情況，車(chē)輛通過(guò)每個(gè)路權(quán)資源對(duì)應(yīng)區(qū)域的時(shí)間減小為中央控制站模式下所消耗時(shí)間的1/3～2/3。例如，在通過(guò)路權(quán)資源1時(shí)，在中央控制站控制模式下，車(chē)輛的通過(guò)時(shí)間為4s，而在信號(hào)控制模式下，從車(chē)道C16到C1的車(chē)輛左轉(zhuǎn)時(shí)間優(yōu)化為3s，從C12到C1直行通過(guò)的時(shí)間為1s。

如圖11所示，在平衡車(chē)流和不平衡車(chē)流條件下，隨著待通行車(chē)輛數(shù)量的增加，采用遺傳算法調(diào)度方法的平均延遲時(shí)間隨著調(diào)度車(chē)輛數(shù)量的增加而增加，但是優(yōu)于信號(hào)控制的平均延遲時(shí)間。

如圖12所示，采用調(diào)度算法能夠顯著改善交叉路口的吞吐量。對(duì)比遺傳算法調(diào)度和信號(hào)控制，給定數(shù)量的車(chē)輛通過(guò)交叉路口的時(shí)間能大幅減少，顯著提高交叉口吞吐量，改善道路交通狀況。

4 結(jié)語(yǔ)

本文采用中央控制站控制模式，首次提出基于資源調(diào)度思想，將交叉路口的空間區(qū)域劃分為路權(quán)資源，通過(guò)優(yōu)化算法得到車(chē)輛最優(yōu)或次優(yōu)的通行序列，然后通過(guò)Petri網(wǎng)模型的仿真模擬，實(shí)時(shí)引導(dǎo)車(chē)輛按次序通過(guò)交叉口。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的方法使交叉口延遲時(shí)間有了較大幅度降低，車(chē)輛平均延遲時(shí)間有一定改善。本文提出的方法為無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)輛通行控制模式創(chuàng)新提供了一種新的思路。通過(guò)構(gòu)建的Petri網(wǎng)模型，為今后引入離散事件系統(tǒng)故障診斷方法，解決車(chē)輛通過(guò)無(wú)信號(hào)交叉口時(shí)出現(xiàn)故障等意外情況提供了理論基礎(chǔ)。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）