許佳佳,許倩倩，潘立瓊

(1.安徽三聯(lián)學(xué)院 交通工程學(xué)院,安徽 合肥 230601;2.安徽三聯(lián)學(xué)院 計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,安徽 合肥 230601)

0 引言

交叉口作為城市道路網(wǎng)的節(jié)點(diǎn),其通行效率的提升對(duì)路網(wǎng)運(yùn)行通暢有著重要意義,但由于其不同流向的交通流具有時(shí)間與空間不均衡性,在固定交叉口渠化方案下,交叉口的通行能力得到了較大的限制,因此可考慮利用設(shè)置可變車道的方式,對(duì)車道功能進(jìn)行優(yōu)化協(xié)調(diào),充分利用交叉口內(nèi)的空間資源,從而提升交叉口的通行能力。相關(guān)學(xué)者對(duì)可變車道也做了諸多研究,曲昭偉通過(guò)運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)方法與交通沖突技術(shù),分析了逆向可變車道交叉口的左轉(zhuǎn)車流的釋放特性以及其對(duì)逆向可變車道車流的干擾程度[1]。徐書東提出,在交叉口進(jìn)口道設(shè)置一種能通過(guò)信號(hào)燈控制的逆向可變車道,解決交叉口因不均衡交通流所導(dǎo)致的交通擁堵問(wèn)題[2]。張玥玥基于交通流量的特性設(shè)計(jì)了可變車道與信號(hào)燈聯(lián)合控制系統(tǒng),通過(guò)系統(tǒng)編程實(shí)現(xiàn)對(duì)車道變更以及信號(hào)配時(shí)的變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控[3]。張薇通過(guò)優(yōu)化視頻采集技術(shù),并結(jié)合交通流的特性及交叉口渠化參數(shù)等,提出了一種潮汐車道自主控制系統(tǒng)[4]。劉怡通過(guò)對(duì)設(shè)置逆向可變車道的交叉口交通流情況的分析,建立了交通流分階段消散流率模型,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合相序優(yōu)化,建立了可變車道預(yù)信號(hào)配時(shí)參數(shù)模型[5]。祝飛通過(guò)分析道路交通擁堵原因,在現(xiàn)有的道路形式基礎(chǔ)上提出一種應(yīng)用中間帶與路肩進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)可變車道的方法[6]。蔡建榮從無(wú)人駕駛車輛的角度,對(duì)其在用戶最優(yōu)或系統(tǒng)最優(yōu)兩個(gè)目標(biāo)下進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化,建立了針對(duì)無(wú)人駕駛車輛的可變車道模型[7]。徐洪峰通過(guò)分析重載交通的特點(diǎn),并設(shè)置可變車道的方法,提出了基于交通事件的拉鏈車且適用于信號(hào)控制交叉口的動(dòng)態(tài)車道管理方法[8]。魏家蓉基于油耗與排放費(fèi)用最低建立目標(biāo)函數(shù),將可變車道的數(shù)量作為決策變量,同時(shí)考慮延誤數(shù)值的大小,建立了可變車道數(shù)量決策模型[9]。上述研究中,主要是從交叉口延誤、無(wú)人駕駛或環(huán)境效益等不同角度進(jìn)行可變車道的設(shè)置方法的研究,對(duì)于信號(hào)控制交叉口進(jìn)口道可變導(dǎo)向車道的交通運(yùn)行仿真方面的研究較少。

本文針對(duì)城市道路信號(hào)控制交叉口各進(jìn)口道流向交通流量的不均衡性進(jìn)行分析,以及結(jié)合交叉車道條件,設(shè)計(jì)了交叉口可變導(dǎo)向車道的控制系統(tǒng),并運(yùn)用VISSIM軟件對(duì)交叉口進(jìn)行建模,對(duì)可變導(dǎo)向車道處于不同狀態(tài)時(shí)的交叉口交通運(yùn)行情況進(jìn)行仿真,通過(guò)軟件統(tǒng)計(jì)所得的進(jìn)口道總體車均延誤指標(biāo)前后對(duì)比變化情況,確定在不同的進(jìn)口道左轉(zhuǎn)與直行交通流量比例情況下可變導(dǎo)向車道所應(yīng)對(duì)應(yīng)的最佳狀態(tài),為交通管理者進(jìn)行交叉口可變導(dǎo)向車道的狀態(tài)變換提供決策依據(jù)。

1 交叉口可變導(dǎo)向車道控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)交叉口每一個(gè)進(jìn)口道,分析其左轉(zhuǎn)與直行車流量的變化規(guī)律,當(dāng)該進(jìn)口道車道數(shù)在3條以上,而且一天內(nèi)左轉(zhuǎn)和直行流量分布具有明顯的潮汐特性時(shí),將該進(jìn)口道的一條中間車道渠化為可變導(dǎo)向車道。通過(guò)對(duì)交叉口進(jìn)口道直行與左轉(zhuǎn)不同方向的交通流量分布狀況,比較左轉(zhuǎn)與直行方向及整個(gè)路口車道轉(zhuǎn)變前后的運(yùn)行效率指標(biāo),作為下一相鄰時(shí)刻的車道變換的決策依據(jù),向交叉口可變導(dǎo)向車道控制系統(tǒng)輸入命令,根據(jù)控制系統(tǒng)的控制流程對(duì)可變導(dǎo)向車道實(shí)施變道策略,進(jìn)行進(jìn)口道導(dǎo)向車道的智能變換控制,并將控制器的執(zhí)行命令傳遞給可變車道指示牌,實(shí)現(xiàn)交叉口進(jìn)口道直行與左轉(zhuǎn)方向的導(dǎo)向車道的最佳組合渠化設(shè)置。

交叉口進(jìn)口道可變導(dǎo)向車道的具體設(shè)計(jì)形式如圖1所示。在可變導(dǎo)向車道,即車道2上設(shè)置2條停車線,停車線1為交叉口停車線,停車線2設(shè)置在渠化區(qū)開(kāi)始處,并對(duì)應(yīng)有動(dòng)態(tài)LED車道方向信號(hào)燈,為左轉(zhuǎn)與直行組合形式的燈。當(dāng)車道轉(zhuǎn)向功能發(fā)生變換時(shí),對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)LED車道方向信號(hào)燈兩種方向均顯示全紅狀態(tài)禁止通行,待原通行權(quán)下的2條停車線之間的車輛清空后,動(dòng)態(tài)LED車道方向信號(hào)燈顯示變換后的車道方向,并允許后續(xù)車輛駛?cè)搿?/p>

圖1 交叉口進(jìn)口道可變導(dǎo)向車道設(shè)置形式Fig.1 Variable guide lane setting form of intersection inlet

2 基于VISSIM的導(dǎo)向車道變換仿真與評(píng)價(jià)

2.1 VISSIM仿真系統(tǒng)基本原理與步驟

VISSIM由德國(guó)PTV公司開(kāi)發(fā),是一款進(jìn)行微觀交通與建模仿真的軟件工具,通過(guò)在軟件中對(duì)實(shí)際交通流系統(tǒng)中的車道設(shè)置形式、車型比例構(gòu)成、信號(hào)配時(shí)方案等路段與交叉口的各種交通條件進(jìn)行建模設(shè)定,實(shí)現(xiàn)對(duì)交通系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行仿真分析,從而評(píng)價(jià)交通組織與設(shè)計(jì)方案的合理性以及提出相應(yīng)的優(yōu)化措施。

VISSIM軟件中的交通流是隨機(jī)與離散的形式進(jìn)行定義,車輛進(jìn)行橫向的車道變換運(yùn)動(dòng)采用了基本規(guī)則Rule-based的算法,并且劃分保守型和冒險(xiǎn)型駕駛員行為;車輛的縱向運(yùn)動(dòng)模型采用的是Wiedemann教授1974年發(fā)明的“心理-生理跟馳模型”,即當(dāng)后車駕駛員心理上認(rèn)為與前車之間的距離小于安全距離時(shí)開(kāi)始減速,直到之間的距離增大到心理安全距離后開(kāi)始緩慢加速,如此周而復(fù)始,形成一個(gè)加速、減速的迭代過(guò)程,基于這一理論進(jìn)行的交通仿真能較真實(shí)地重現(xiàn)實(shí)際交通狀況。其基本步驟如下:

1)確定研究對(duì)象,調(diào)查其車道功能劃分與尺寸、各車道的交通流量流速、各相位的信號(hào)時(shí)長(zhǎng)、公交站點(diǎn)的布置等基本數(shù)據(jù)與參數(shù);

2)通過(guò)其他繪圖軟件繪制研究對(duì)象的bmp格式平面形式圖或效果圖;

3)將上一步中所繪制的底圖作為背景導(dǎo)入VISSIM軟件中,根據(jù)研究對(duì)象的尺寸設(shè)置底圖的比例,并在底圖上對(duì)應(yīng)位置繪制路網(wǎng);

4)設(shè)置車型比例的構(gòu)成以及車輛運(yùn)行規(guī)則參數(shù),輸入道路的流量數(shù)據(jù),劃分路徑,設(shè)計(jì)信號(hào)控制機(jī),布置信號(hào)燈;

5)在路網(wǎng)上設(shè)置相應(yīng)的檢測(cè)器,選擇需統(tǒng)計(jì)的相關(guān)交通運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo),設(shè)置仿真的時(shí)間與步長(zhǎng),進(jìn)行動(dòng)畫仿真;

6)根據(jù)統(tǒng)計(jì)所得到的交通運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo),分析現(xiàn)狀交通問(wèn)題,優(yōu)化交通組織與設(shè)計(jì)方案,重復(fù)以上步驟對(duì)優(yōu)化方案仿真評(píng)價(jià),直至達(dá)到優(yōu)化效果。

2.2 可變導(dǎo)向車道不同狀態(tài)下的VSSIM仿真評(píng)價(jià)方法

本文選取交叉口作為研究對(duì)象,通過(guò)VISSIM仿真就交叉口導(dǎo)向車道的現(xiàn)狀設(shè)置合理性進(jìn)行評(píng)價(jià),并在交叉口各流向流量分布情況的分析基礎(chǔ)上,通過(guò)可變導(dǎo)向車道控制系統(tǒng)進(jìn)行可變車道的導(dǎo)向轉(zhuǎn)變,優(yōu)化交叉口的車道功能劃分,再運(yùn)用VISSIM仿真對(duì)優(yōu)化后的方案進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià),說(shuō)明優(yōu)化后所提升的交叉口通行能力以及減小的交叉口每車平均延誤效果?；赩ISSIM的導(dǎo)向車道變換仿真與評(píng)價(jià),具體仿真過(guò)程如圖2所示。

圖2 交叉口進(jìn)口道可變導(dǎo)向車道變換控制運(yùn)行仿真流程Fig.2 Simulation process of variable guide lane change control operation at intersection entrance

2.2.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集

進(jìn)行VISSIM仿真運(yùn)行評(píng)價(jià),需要收集相關(guān)的仿真數(shù)據(jù),作為系統(tǒng)參數(shù)輸入仿真系統(tǒng),從而才能進(jìn)行仿真的運(yùn)行,對(duì)于交叉口相關(guān)的仿真,收集的相關(guān)數(shù)據(jù)主要有:一是交叉口的平面形式,主要包括交叉口各個(gè)進(jìn)口道的不同方向?qū)虻能嚨罃?shù)、車道寬度和縱坡度等;二是交叉口信號(hào)配時(shí)的情況,主要包括相位個(gè)數(shù)、各相位的時(shí)間分配以及全紅時(shí)間等;三是交叉口現(xiàn)狀流量的情況,主要是交叉口各個(gè)進(jìn)口道不同流向的高峰小時(shí)交通當(dāng)量。

2.2.2建立可變導(dǎo)向車道變換前狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的交叉口模型

根據(jù)所采集到的交叉口相關(guān)數(shù)據(jù),在VISSIM軟件中建立可變導(dǎo)向車道變換前狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的交叉口結(jié)構(gòu)模型,結(jié)合實(shí)際情況與數(shù)據(jù)值輸入仿真系統(tǒng)相關(guān)的參數(shù)值,并設(shè)定與實(shí)際相符的運(yùn)行規(guī)則,主要包括流量與信號(hào)配時(shí),并且設(shè)置好仿真過(guò)程中需要對(duì)模擬運(yùn)行情況的相關(guān)運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的功能,然后進(jìn)行調(diào)試與運(yùn)行仿真,并輸出所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù),主要包括交叉口各進(jìn)口道的車均延誤、排隊(duì)長(zhǎng)度,在此基礎(chǔ)上可以推算出交叉口的服務(wù)水平,從而對(duì)交叉口的運(yùn)行情況進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。

2.2.3建立可變導(dǎo)向車道變換后狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的交叉口模型

對(duì)可變導(dǎo)向車道變換前狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的交叉口各進(jìn)口道交通運(yùn)行情況進(jìn)行分析,基于各進(jìn)口道不同方向?qū)蜍嚨赖恼加新?結(jié)合可變導(dǎo)向車道智能控制策略,優(yōu)化交叉口各進(jìn)口道不同流向?qū)蜍嚨赖慕M合設(shè)置方案,在VISSIM軟件中建立可變導(dǎo)向車道變換后狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的交叉口模型,同理于上一步過(guò)程,得到此狀態(tài)下交叉口的車均延誤、排隊(duì)長(zhǎng)度,并推算出其服務(wù)水平。

2.2.4可變導(dǎo)向車道不同狀態(tài)下交叉口運(yùn)行效益對(duì)比與影響分析

通過(guò)兩次可變導(dǎo)向車道不同狀態(tài)下交叉口模型仿真計(jì)算,得到變換前后的參數(shù)值,并進(jìn)行對(duì)比,可直觀地看出可變導(dǎo)向車道的變換對(duì)交叉口運(yùn)行情況所產(chǎn)生的影響,從而正確作出可變導(dǎo)向車道變換決策,體現(xiàn)可變導(dǎo)向車道智能控制系統(tǒng)的優(yōu)越性。

3 實(shí)例應(yīng)用

本文選取合肥市典型擁堵節(jié)點(diǎn)——金寨路與繁華大道交叉口作為研究對(duì)象,進(jìn)行可變導(dǎo)向車道控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì),并運(yùn)用VISSIM軟件對(duì)交叉口可變導(dǎo)向車道不同狀態(tài)下的交通運(yùn)行情況仿真評(píng)價(jià)。

3.1 交叉口交通流量流向分析與可變車道設(shè)置

調(diào)查某工作日15點(diǎn)至17點(diǎn)的金寨路與繁華大道交叉口各進(jìn)口道左轉(zhuǎn)與直行方向的交通流量,因繁華大道所對(duì)應(yīng)的東、西進(jìn)口的車流總量較小,因此選取車流量較大的金寨路所對(duì)應(yīng)的的北進(jìn)口與南進(jìn)口進(jìn)行分析。

將金寨路所對(duì)應(yīng)的北進(jìn)口與南進(jìn)口左轉(zhuǎn)與直行流量占進(jìn)口道總流量的比例差值進(jìn)行計(jì)算、繪圖、分析如圖3所示,南進(jìn)口左轉(zhuǎn)與直行車道的比例差距范圍在-7%～61%之間,區(qū)間長(zhǎng)度為68%;南進(jìn)口左轉(zhuǎn)與直行車道的比例差距范圍在39%～85%之間,區(qū)間長(zhǎng)度為46%?？梢?jiàn),南進(jìn)口左轉(zhuǎn)與直行流量的變化幅度顯著大于北進(jìn)口,即其交通流量流向的不均衡性更為突出,因此選取北進(jìn)口進(jìn)行可變車道設(shè)計(jì),選取現(xiàn)狀北進(jìn)口距中央分隔帶的第二條左轉(zhuǎn)車道作為可變車道,并且分別選取北進(jìn)口左轉(zhuǎn)與直行流量比例差距范圍兩端極限情況的15:40～15:45時(shí)刻與16:45～16:50時(shí)刻的交通流量作為輸入?yún)?shù),運(yùn)用VISSIM軟件進(jìn)行仿真對(duì)比,分析不同時(shí)刻可變車道不同狀態(tài)下的交叉口運(yùn)行效益,從而確定可變車道的最佳狀態(tài)。

3.2 可變導(dǎo)向車道不同狀態(tài)下的交叉口仿真

3.2.1交叉口渠化與配時(shí)參數(shù)

金寨路與繁華大道交叉口東西方向?yàn)榉比A大道雙向10車道,南北方向?yàn)榻鹫冯p向12車道,南北進(jìn)口的導(dǎo)向渠化區(qū)域均有展寬增加一條車道,即雙向14車道,其中北進(jìn)口現(xiàn)狀情況是直行車道3條,左轉(zhuǎn)車道2條,直右車道1條,右轉(zhuǎn)車道1條,如圖4中(a)圖所示,可變導(dǎo)向車道為距中央分隔帶的第二條左轉(zhuǎn)車道,若對(duì)其進(jìn)行控制轉(zhuǎn)換,由左轉(zhuǎn)狀態(tài)變?yōu)橹毙袪顟B(tài),則如圖4中(b)所示形式。

金寨路與繁華大道交叉口的信號(hào)控制形式為固定信號(hào)控制,周期時(shí)長(zhǎng)149 s,共有5個(gè)相位,具體的配時(shí)參數(shù)如表1所示。

3.2.2可變車道不同狀態(tài)下的交叉口交通運(yùn)行仿真

3.2.2.1 現(xiàn)狀可變車道為左轉(zhuǎn)狀態(tài)的交叉口模型

首先根據(jù)交叉口現(xiàn)狀的平面形式在VISSIM中繪制路段與連接器,分別輸入15:40～15:45時(shí)刻與16:45～16:50時(shí)刻的交通流量數(shù)據(jù),并根據(jù)各流向流量比例設(shè)置各個(gè)進(jìn)口道的車輛行駛路徑,然后根據(jù)交叉口的信號(hào)配時(shí)數(shù)據(jù)建立信號(hào)控制機(jī),并在進(jìn)口道停車線處設(shè)置信號(hào)燈,最后在路段上設(shè)置行程時(shí)間檢測(cè)器,選擇延誤評(píng)價(jià)文件,設(shè)置好仿真參數(shù),即進(jìn)行動(dòng)畫運(yùn)行仿真如圖5所示,導(dǎo)出vlz后綴格式的評(píng)價(jià)文件數(shù)據(jù),可變車道為直行狀態(tài)時(shí)北進(jìn)口車道的左轉(zhuǎn)與直行方向的車均延誤、車均停車時(shí)間、車均停車次數(shù)等運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3.2.2.2 可變車道為直行狀態(tài)下的交叉口模型

將現(xiàn)狀的交叉口模型進(jìn)行復(fù)制,在其路網(wǎng)結(jié)構(gòu)中將北進(jìn)口距中央分隔帶的第2條左轉(zhuǎn)車道進(jìn)行修改轉(zhuǎn)變?yōu)橹毙熊嚨?路段的交通流量依然為15:40～15:45時(shí)刻與16:45～16:50時(shí)刻的交通流量數(shù)據(jù),即輸入的總流量無(wú)需修改,但需對(duì)路網(wǎng)修改過(guò)程中打斷的左轉(zhuǎn)路徑以及新增的直行車道的路徑進(jìn)行重新設(shè)置,以及由于可變車道導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變對(duì)其停車線上的停車燈進(jìn)行修改,檢查路段上的行程時(shí)間檢測(cè)器設(shè)置情況,并再次進(jìn)行延誤評(píng)價(jià)文件的選擇與仿真參數(shù)設(shè)置,然后進(jìn)行動(dòng)畫運(yùn)行仿真如圖6所示,同理導(dǎo)出vlz后綴格式的評(píng)價(jià)文件數(shù)據(jù),得到同一時(shí)刻同樣流量輸入情況下,可變車道為直行狀態(tài)時(shí)北進(jìn)口車道的左轉(zhuǎn)與直行方向的車均延誤、車均停車時(shí)間、車均停車次數(shù)等運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3.3 數(shù)據(jù)分析

通過(guò)VISSIM軟件的仿真分析,分別得到15:40～15:45時(shí)刻與16:45～16:50時(shí)刻北進(jìn)口左轉(zhuǎn)、直行方向的車均延誤、車均停車時(shí)間、車均停車次數(shù)以及北進(jìn)口總體車均延誤數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 金寨路與繁華大道交叉口北進(jìn)口左轉(zhuǎn)與直行方向運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 2 Left and straight direction evaluation index of the north entrance in Jinzhai Road and Fanhua Avenue intersection

從上表中數(shù)據(jù)可以看出,針對(duì)15:40～15:45時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的交叉口北進(jìn)口交通流量左轉(zhuǎn)比例偏高的流向組成情況,仿真結(jié)果顯示可變導(dǎo)向車道為左轉(zhuǎn)狀態(tài)時(shí),北進(jìn)口直行、左轉(zhuǎn)以及總體車均延誤較可變導(dǎo)向車道為直行狀態(tài)時(shí)均下降50%以上,因此在此時(shí)刻的可變導(dǎo)向車道的狀態(tài)決策應(yīng)為左轉(zhuǎn),從而減小進(jìn)口的車均延誤;而16:45～16:50時(shí)刻交叉口北進(jìn)口左轉(zhuǎn)流量比例相對(duì)直行較小的情況下,仿真結(jié)果顯示可變導(dǎo)向車道為左轉(zhuǎn)狀態(tài)時(shí),北進(jìn)口直行、左轉(zhuǎn)以及總體車均延誤較可變導(dǎo)向車道為直行狀態(tài)時(shí)均有所上升,所以此時(shí)刻的可變導(dǎo)向車道的狀態(tài)決策應(yīng)為直行。

4 結(jié)論

本文針對(duì)交叉口不同流向的交通流量的時(shí)間與空間不均衡性,交叉口進(jìn)口道導(dǎo)向車道的劃分與交通通行狀況匹配度不高,交叉口的資源利用率提高程度有限,通過(guò)選取交叉口的導(dǎo)向車道進(jìn)行可變?cè)O(shè)置,對(duì)可變車道處于不同狀態(tài)的交通運(yùn)行狀況進(jìn)行VISSIM仿真,基于所統(tǒng)計(jì)的車均延誤、車均停車時(shí)間、車均停車次數(shù)等指標(biāo),直觀地對(duì)可變車道設(shè)置方案所產(chǎn)生的效果進(jìn)行評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)能夠基于后續(xù)時(shí)刻各流向的流量預(yù)測(cè)進(jìn)行可變車道的預(yù)先決策,從而提升實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的交叉口車道功能劃分與變換,提升交叉口的通行效率。