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        淺談城市智能交通控制系統(tǒng)

        2021-04-07 10:52:01彭寧
        企業(yè)科技與發(fā)展 2021年2期

        彭寧

        【摘 要】文章通過分析目前國內(nèi)外關(guān)于智能交通控制系統(tǒng)的相關(guān)研究,歸納了目前城市智能交通控制系統(tǒng)領(lǐng)域的研究內(nèi)容,概括了有關(guān)學者對該方面的一些研究觀點,總結(jié)了智能交通控制方面的具體研究成果。從中找出目前研究的不足,同時指出智能交通控制系統(tǒng)在城市建設(shè)中有待解決的主要問題,為未來智能交通控制技術(shù)的研究指明了方向。

        【關(guān)鍵詞】城市智能交通;交通控制;自適應(yīng)

        伴隨著我國城市化進程的不斷加快,城市交通運輸?shù)膲毫σ膊粩嘣龃螅@對城市基礎(chǔ)建設(shè)提出了更高的要求。為了緩解城市交通運輸?shù)膲毫?,研制功能完善的城市智能交通控制系統(tǒng)任重而道遠。在設(shè)計和建設(shè)城市智能交通控制系統(tǒng)的過程中,需要立足我國城市交通的發(fā)展現(xiàn)狀,充分發(fā)揮智能化技術(shù)的優(yōu)勢,將先進的計算機技術(shù)、傳感器技術(shù)、自動控制技術(shù)、人工智能技術(shù)等有效地運用到交通服務(wù)、管理行業(yè),建立起一套廣域范圍、多方位發(fā)揮作用的實時、高效的綜合運輸管理體系,解決日益嚴重的交通問題。

        1 研究背景

        伴隨著我國城市化進程的不斷加快及經(jīng)濟的快速發(fā)展,國內(nèi)汽車保有量飛速增長,城市道路面臨越來越嚴重的交通擁堵等問題。以往使用的單一交通控制方式已經(jīng)不能滿足當前城市交通的需求,智能交通控制系統(tǒng)應(yīng)運而生,通過對交叉路口和相鄰路段的交通流量動態(tài)變化自動調(diào)節(jié)紅綠燈時長,最大限度地減少交叉路口通行車輛的排隊時間,提升城市交通控制系統(tǒng)的整體效率。智能交通控制系統(tǒng)符合我國目前交通控制的發(fā)展需求,有著很好的應(yīng)用和發(fā)展前景。

        2 研究現(xiàn)狀

        2.1 國外研究現(xiàn)狀

        20世紀80年代,計算機技術(shù)得以飛速發(fā)展,自動控制技術(shù)也得到不斷改良,城市交通控制技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)了新的方向,逐步由傳統(tǒng)的人為干預轉(zhuǎn)向機械智能化控制。此后,部分發(fā)達國家開始著手對智能化的交通控制系統(tǒng)進行持續(xù)的研究,將城市交通控制加入智能交通運輸大領(lǐng)域中,城市交通控制成為先進交通管理系統(tǒng)的重要子系統(tǒng)。如今,各國使用較多的且最有代表性的交通控制系統(tǒng)包括澳大利亞的SCAT系統(tǒng)、英國的TRANSYT系統(tǒng)及SCOOT系統(tǒng)[1-3]等。

        2.1.1 SCAT(Sydney Coordinated Adaptive Traffic Method)系統(tǒng)

        SCAT系統(tǒng)使用了先進的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù),呈現(xiàn)計算機分層遞階的形式,對于地區(qū)級控制采用聯(lián)機方式,而對于中央級控制則采用離線和聯(lián)機兩種模式,并且這兩種模式可以同時運行。該系統(tǒng)使用相位差、綠信比及周期3種參數(shù),但對于參數(shù)的選取并沒有聯(lián)系實際的交通模型,不能完全反映實時路況。SCAT系統(tǒng)組成如圖1所示。

        2.1.2 TRANSYT(Traffic Network Study Tools)系統(tǒng)

        TRANSYT系統(tǒng)自問世以來,隨著交通工程的實踐得到不斷的改進和完善,到目前為止的最新版本是11版。該系統(tǒng)選取綠信比和相位差進行靜態(tài)控制,被諸多國外城市使用,是公認的最成功的靜態(tài)領(lǐng)域智能交通控制系統(tǒng)。但是,該系統(tǒng)在獲得整體最優(yōu)的配時方案時存在一定的困難,需要大量的交通流數(shù)據(jù)做支撐。TRANSYT方案流程圖如圖2所示。

        2.1.3 SCOOT(Split Cyele and Offset Optimization Technique)系統(tǒng)

        SCOOT系統(tǒng)通過利用實時聯(lián)機的動態(tài)控制方式,對綠信比、周期及相位差3鐘參數(shù)進行控制,該系統(tǒng)相對TRANSYT系統(tǒng)有更大的優(yōu)勢,但是SCOOT系統(tǒng)的相位不能自動調(diào)整,實地調(diào)整工作相當煩瑣等問題也需要改善。SCOOT系統(tǒng)工作流程圖如圖3所示。

        2.2 我國智能交通控制系統(tǒng)的發(fā)展

        2.2.1 我國城市交通控制系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀

        近年來,我國城鄉(xiāng)建設(shè)步伐迅速、人口不斷增多、道路車流量增幅巨大,目前國內(nèi)道路網(wǎng)設(shè)計已無法滿足近年來快速增長的交通需求。各級交通管理部門通過自主研究新的技術(shù),并且積極從國外引進先進技術(shù),目前已經(jīng)逐漸替代了原來單一的交通控制方式,諸多先進控制技術(shù)不斷應(yīng)用到新的交通控制系統(tǒng)建設(shè)中。

        在道路交通信號控制方面,王長君等人介紹了21世紀初國內(nèi)有關(guān)信號控制技術(shù)的研究,通過研究表明了在實際使用效果上,單向協(xié)調(diào)的效果較好,雙向協(xié)調(diào)的效果則不理想[4]。楊文臣等人基于模型交通控制、智能計算交通控制和數(shù)據(jù)驅(qū)動交通控制3個方面綜述交通信號自適應(yīng)控制方法應(yīng)用研究的現(xiàn)狀,分析其技術(shù)特征和差異,探討在交通數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境下,3類自適應(yīng)控制建模方法的關(guān)鍵問題和技術(shù)發(fā)展趨勢[5]。唐少虎等人對城市道路交通信號控制方案對降雨條件下道路交通運行參數(shù)特性欠缺考慮,尚未形成完善的降雨情景下城市道路交通信號控制方法的問題進行研究[6]。王嘉文等人研究了雙相位信號控制交叉口人車交互時的避讓行為,通過研究提出了避讓率的概念[7];建立了考慮避讓率的交通參與者總延誤估計模型,對不同避讓率下的行人專用相位設(shè)置效果進行靈敏度分析,針對不同城市區(qū)域分別給出設(shè)置條件。

        在智能交通控制平臺設(shè)計方面,張立立等人針對傳統(tǒng)城市道路交通信號控制仿真存在的諸多問題,通過重構(gòu)開源交通仿真引擎和信號控制設(shè)備軟件、硬件框架,設(shè)計和開發(fā)了基于場景驅(qū)動的交通信號控制一體化仿真平臺,并研究了其仿真效果[8]。通過對仿真結(jié)果的分析可以得出,基于場景驅(qū)動的交通信號控制一體化仿真平臺的仿真規(guī)模大、實時性能良好、性能穩(wěn)定、運行可靠,可用于需要大規(guī)模實時性仿真的城市交通信號控制,解決了傳統(tǒng)城市道路交通信號控制仿真出現(xiàn)的一些問題,對道路交通的仿真有很好的實際應(yīng)用效果。

        龍瓊等人針對當前城市舉辦大型活動時市區(qū)內(nèi)部區(qū)域交通控制問題,提出了面向大型社會活動的個性化區(qū)域交通控制方法,以解決大型活動下的區(qū)域交通控制問題[9]。徐恩炷等人針對城市智能交通信號控制領(lǐng)域存在的控制效果差、算法收斂速度慢等問題,提出了一種基于異步優(yōu)勢行動者—評論者算法的深度強化學習的城市智能交通控制算法。該方法不僅解決了多個交通路口之間的協(xié)作問題及強化學習狀態(tài)空間的表達,并且有效控制方案的時間得到了降低,有效地提高了城市交通路網(wǎng)中路口的通行效率[10]。

        2.2.2 我國集團控制系統(tǒng)的發(fā)展思路

        我國交通控制系統(tǒng)的發(fā)展,有必要打破傳統(tǒng)信號控制的研究方法,要有迎難而上的精神??刂萍夹g(shù)的研究可以借助現(xiàn)代科技逐漸向智能化方向發(fā)展;控制模式要從靜態(tài)轉(zhuǎn)型向動態(tài)發(fā)展,按照我國實際情況調(diào)整發(fā)展方向,使之適應(yīng)我國的交通控制系統(tǒng)。具體的研究發(fā)展思路如下:研發(fā)城市交通智能控制總控系統(tǒng);研制公交優(yōu)先的城鄉(xiāng)交通控制系統(tǒng);研制混合交通流的信號控制模擬評價系統(tǒng);研制信號控制管理信息平臺;不斷提升信號機智能化水平。

        3 個人評述

        國內(nèi)有關(guān)智能交通控制系統(tǒng)的研究主要集中在信號控制、智能平臺設(shè)計優(yōu)化及符合城市自身屬性發(fā)展建設(shè)方面,研究方法主要有以下幾種:基于模型交通控制、基于智能計算交通控制及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動交通控制3個方面的交通信號自適應(yīng)控制方法;基于智能交通系統(tǒng)(ITS)的人工智能技術(shù)(AI);設(shè)計各類智能交通控制系;等等。從目前所有關(guān)于智能交通控制方面的研究內(nèi)容來看,多數(shù)研究是局部的、個案的、針對理論或理想環(huán)境下研討問題,有關(guān)實地應(yīng)用到交通控制的研究文獻較少,特別是智能交通控制平臺設(shè)計完成后后期系統(tǒng)的優(yōu)化與完善方面的研究缺乏,而針對研制功能完善的符合我國目前發(fā)展趨勢的智能交通控制系統(tǒng)研究具有重要的意義,需要相關(guān)學者深入探索。

        4 發(fā)展展望

        在分析國內(nèi)外城市交通控制系統(tǒng)后,結(jié)合我國國情,筆者提出未來我國道路智能交通控制系統(tǒng)應(yīng)具有如下功能。

        (1)智能化。隨著信息時代的來臨,道路交通控制系統(tǒng)不僅要對交通流量進行相應(yīng)的引導,還要具備引導車輛獲取實時道路交通信息等功能。

        (2)多模式化。根據(jù)不同區(qū)域的實時交通狀況,以交叉口最大通行能力和最短延誤時間作為選擇不同系統(tǒng)的參考標準。

        (3)最佳化。在建立了交通路網(wǎng)的動態(tài)交通分配模型后,可以在一定的地理范圍內(nèi)調(diào)整交叉口的控制參數(shù),實現(xiàn)對交通流的動態(tài)協(xié)調(diào)控制。

        (4)規(guī)整化。在我國尚未建立起完整的道路交通控制體系之時,有必要根據(jù)道路狀況和交通流量制訂多種交通引導和道路使用計劃,使交通和道路更加有序。

        5 總結(jié)

        國內(nèi)智能交通控制系統(tǒng)的研究起步相對較晚,隨著國家一系列良好政策的實施,我國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模逐漸擴大。我國的交通運輸部門和相關(guān)研究人員要不斷研究和采用新技術(shù),學習更先進的理論知識,實現(xiàn)多個學科的綜合應(yīng)用,促進城市智能交通系統(tǒng)的不斷完善與發(fā)展。

        參 考 文 獻

        [1]Hunt P B,Robertson D I,Bretherton R D.The SCOOT on-line traffic signal optimisation technique(Glasgow)[J].Traffic Engineering & Control,1982,23:190-192.

        [2]Trabia M B,Kaseko M S ,Ande M.A two-stage fuzzy logic controller for traffic signals[J].Transportation Research Part C(Emerging Technologies),1999,7(6):353-367.

        [3]Gartner N.OPAC:a demand -responsive strategy for traffic signal control[Z].Transp.Res.Board,W-ashington,D.C.,1983.

        [4]王長君,袁建華,邱紅桐,等.交通信號控制技術(shù)在國內(nèi)的應(yīng)用情況[J].中國交通信息化,2004(10):44-46.

        [5]楊文臣,張輪,田畢江,等.城市道路交通信號自適應(yīng)控制方法研究綜述[J].交通科技,2017(4):152-157.

        [6]唐少虎,周進,尚春琳,等.降雨情景下城市道路交通信號控制優(yōu)化模型與方法[J].系統(tǒng)仿真學報,2020,32(2):149-156.

        [7]王嘉文,陳超,金楊,等.考慮人車交互的兩相位信號控制交叉口行人專用相位設(shè)置條件[J].公路交通科技,2020,37(1):96-103.

        [8]張立立,王力.基于場景驅(qū)動的交通信號控制一體化仿真平臺設(shè)計[J].重慶交通大學學報(自然科學版),2020,39(1):1-7.

        [9]龍瓊,胡列格,張蕾,等.面向大型社會活動的個性化區(qū)域交通控制[J].鐵道科學與工程學報,2018,15(10):2692-2699.

        [10]徐恩炷,朱海龍,劉靖宇,等.基于異步深度強化學習的城市智能交通控制方法[J].智能計算機與應(yīng)用,2019,9(6):164-167.

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