孟群壹

(上海理工大學(xué)，上海 200093)

交叉口作為城市道路的咽喉，提高其通行能力對于緩解交通擁堵具有重大意義，其中左轉(zhuǎn)車流與對向、鄰向直行車流的沖突是限制交叉口最大通行能力的重要因素。然而在現(xiàn)行的左轉(zhuǎn)專用車道、左轉(zhuǎn)待行區(qū)和左轉(zhuǎn)進口道拓寬方法中，前兩者在通行效益方面表現(xiàn)不夠顯著，后者則存在較大施工難度和交通干擾。因此，一些符合交通規(guī)則但具有一定非常規(guī)性的交叉口設(shè)計方法被相繼提出，如借道左轉(zhuǎn)、串聯(lián)交叉口和連續(xù)流交叉口等。

目前，針對左轉(zhuǎn)擁堵問題，國內(nèi)應(yīng)用較為廣泛的是借道左轉(zhuǎn)設(shè)計。自2014年率先在邯鄲實施以來，已在該市的25個路口開展了應(yīng)用，在運行初期，邯鄲市通過交警現(xiàn)場疏導(dǎo)和媒體宣傳普及了借道左轉(zhuǎn)概念，提高了駕駛員對設(shè)計的理解和適應(yīng)能力，且施工難度低，車流運行規(guī)律簡易，效果顯著，隨后快速在深圳、長沙等近20座城市相繼實行。該設(shè)計也引起了國外學(xué)者的廣泛關(guān)注，其中美國FHWA在其研究報告中通過交通仿真驗證了借道左轉(zhuǎn)的有效性。針對借道左轉(zhuǎn)設(shè)計，目前研究主要圍繞優(yōu)化模型的構(gòu)建和性能分析展開。趙靖等將CLL設(shè)計的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為了一個混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，并從多方面評價了CLL設(shè)計的運行安全性，發(fā)現(xiàn)安全問題集中車輛滯留[1-3]。羅丹丹等基于交通波理論建立臨界計算公式，研究了在交叉口設(shè)置逆流左轉(zhuǎn)車道的車流量臨界條件，與仿真結(jié)果進行了對比分析[4]。陳松等考慮了車輛到達與駛離的8種情況，基于每種情況，建立延誤計算模型，以交叉口車均延誤最小為目標，優(yōu)化交叉口幾何及信號配時參數(shù)[5]。Wu J M等通過分析左轉(zhuǎn)車輛的到達方式，建立了通行能力模型和延誤模型，以通行能力最大為目標，提出了可變車道長度和預(yù)信號時長的優(yōu)化方案，但仍未從根本上解決滯留車輛易與對向直行車輛發(fā)生碰撞的問題[6-7]。除此之外，在諸多確定可變車道長度的計算方法中，車道的空間利用率在以往的研究中很少被考慮。并且，對于通行效率的雙目標優(yōu)化研究極少，往往以通行能力作為優(yōu)化目標，而忽略或犧牲了車均延誤的實現(xiàn)效果。

為此,本研究結(jié)合典型借道左轉(zhuǎn)設(shè)計存在的車輛滯留風(fēng)險及預(yù)信號時長受限問題，對進口道功能區(qū)進行重新規(guī)劃，并提出一種與可變車道容量和利用率相適應(yīng)的車道長度計算方法，進而確定主預(yù)信號時長，最后基于容量和車均延誤估測模型，建立雙目標優(yōu)化函數(shù)，以期望排放量和周期時長為優(yōu)化變量，使用NSGA-Ⅱ算法和TOPSIS決策法尋找最佳的幾何與配時參數(shù)方案[8]。通過仿真，驗證交叉口信控方案的有效性。

1 占進口道左轉(zhuǎn)控制方案設(shè)計

借道左轉(zhuǎn)設(shè)計利用對向出口車道閑置期開辟可變車道，達到增加左轉(zhuǎn)車道數(shù)量的目的。左轉(zhuǎn)車輛首先位于常規(guī)車道內(nèi)排隊，當(dāng)對向出口道閑置時，預(yù)信號啟動，駕駛者為了率先通過交叉口，開口處車輛會進入可變車道，地面設(shè)有導(dǎo)向標線，也可協(xié)助和告知駕駛者可以駛?cè)肽臈l車道[2]?？勺冘嚨劳ㄟ^利用閑置空間設(shè)置，因此可根據(jù)交叉口現(xiàn)實交通需求，靈活使用。圖1為部署于交叉口四條分支的典型借道左轉(zhuǎn)設(shè)計渠化與相位時序方案，各相位及動作用數(shù)字標記。

圖1 現(xiàn)行借道左轉(zhuǎn)渠化與相位時序

但在實際運行時，暴露出以下問題：

(1)車輛位于對向出口道內(nèi)排隊，未被清空的車輛易與對向直行車輛發(fā)生碰撞，存在安全隱患；

(2)預(yù)信號僅可將鄰向直行相位作為保護相位，即預(yù)信號相位時長受限較大，制約了借道左轉(zhuǎn)的效率。

鑒于此，針對借道左轉(zhuǎn)設(shè)計在安全性與效率受限方面的缺陷，發(fā)展了一種占用進口道左轉(zhuǎn)的方法。通過將進口直行車道主停車線向上游移動，開辟若干可變車道，從而增加左轉(zhuǎn)車道數(shù)。東西分支部署可變車道的交叉口渠化方案如圖2(a)所示。圖中可變車道和直行車道均為一條，當(dāng)在進口道最右側(cè)再增設(shè)一條常規(guī)直行車道時，該車道內(nèi)車流的運行策略不受影響，因此對其不做說明。占進口道左轉(zhuǎn)方法需要主預(yù)信號的協(xié)同運作，圖2(b)為交叉口的信控策略方案，相位3、11為預(yù)信號相位。

圖2 占進口道左轉(zhuǎn)交叉口幾何布局與信控策略

與借道左轉(zhuǎn)設(shè)計相比，該布局需對直行車道進行移位，增加了移位車道內(nèi)直行車輛的清空距離，對直行方向存在交通干擾。因此，信控策略采用如下方案：參考直左共行的信號控制策略[9]，由于清空距離增加，延長了直行相位與下一相位之間的全紅時間，但預(yù)信號關(guān)閉后，可變車道逐漸清空，所以與常規(guī)直行相位相比，移位車道主信號可提前開啟，表現(xiàn)為圖2(b)中東西直行相位(編號2、10)與東西左轉(zhuǎn)相位(編號1、9)部分重疊時間。提前開啟時間等于增加的清空時間，因此并未改變直行相位的有效綠燈時長，可認為該策略對上游直行車輛在通行效率方面沒有影響。

對圖2(b)中出現(xiàn)的特殊時間概念進行如下說明：to為重疊時間，代表預(yù)信號和左轉(zhuǎn)主信號均為綠燈；tc為清空時間，用于確?？勺冘嚨纼?nèi)左轉(zhuǎn)車輛全部駛出交叉口，通過設(shè)置合理的清空時間可以有效降低車輛滯留的可能性。tc與可變車道長度L有關(guān):

tc=L/vc

(1)

式中,vc為設(shè)計速度，該值過高會增加車輛無法排空的風(fēng)險。本研究基于一組已有數(shù)據(jù)[1]，通過分析左轉(zhuǎn)車輛在可變車道內(nèi)的平均行駛速度分布，獲得適用于本方法的合理的設(shè)計速度。

圖3 行駛速度分布

圖3為借道左轉(zhuǎn)設(shè)計中可變車道內(nèi)左轉(zhuǎn)車輛的平均行駛速度分布，共包含4729個樣本數(shù)據(jù)，占比為1%、2%、5%、10%、15%的車速分別為17.31 km/h、18.05 km/h、19.40 km/h、20.58 km/h、21.52 km/h。為了提高運行的可靠性和安全性，鑒于有99%的駕駛員的行駛速度高于17.31 km/h，本文將vc標定為17 km/h，此時可以確保超過99%的運行可靠性。

2 上游開口位置與信號配時設(shè)計方法

占進口道左轉(zhuǎn)設(shè)計中開口位置直接決定了可變車道長度，較長的車道增加了容量，但也會增加直行車輛清空距離，延長全紅時間。為了平衡二者的關(guān)系，引入空間利用率概念，定義為可變車道內(nèi)車輛排隊長度與車道長度比值，通過提高空間利用率達到既有較高容量又可縮短車道長度的目的。為了驗證現(xiàn)有可變車道空間利用率改進的可行性和必要性，本文選取邯鄲路人民東路—中華北路交叉口作為數(shù)據(jù)采集對象，該路口的東西分支均設(shè)有一套借道左轉(zhuǎn)設(shè)計，可變車道數(shù)量均為1條。最終，共獲取260個信號周期的視頻數(shù)據(jù)，兩個分支的每周期空間利用率統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。

由圖可知，東、西向可變車道利用率都很難達到100%，對于利用率頻率分布較為集中的西進口道而言，也以0.6—0.7的出現(xiàn)頻率最高，而東進口道的利用率頻率分布較為分散，并多集中于低利用率區(qū)間。實際應(yīng)用中，可變車道的使用情況和穩(wěn)定性欠佳，有待改進。

因此，在選擇開口位置時應(yīng)按序滿足以下幾點條件：

(1)預(yù)信號結(jié)束后，可變車道內(nèi)的尾車可在左轉(zhuǎn)相位結(jié)束前駛出交叉口；

(2)高峰期，為了使更多的左轉(zhuǎn)車輛以飽和流率通過交叉口，可變車道應(yīng)盡可能長；

(3)當(dāng)滿足第二個目標時，尋求使可變車道長度最小，可使平峰時也有較高的車道空間利用率，從而減小直行交通干擾。

交通波理論[10]被廣泛用于車流交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換和車輛排隊長度特性分析，本文將基于該理論計算車道最佳長度L。圖5為進口可變車道交通波傳播圖和基本圖。編號1、2、3、4分別代表交通流的堵塞狀態(tài)、飽和流狀態(tài)、飽和流分流和空狀態(tài)，并假定高峰期時可變車道被排滿。主信號啟動后，左轉(zhuǎn)車輛以飽和流率排放；當(dāng)飽和流狀態(tài)傳遞至開口位置時，車流發(fā)生分流；預(yù)信號關(guān)閉后，車道逐漸清空，剩余車輛以飽和流率駛出交叉口。

圖5 進口可變車道交通波動態(tài)圖

通過分析，有三種不同情況,分別對應(yīng)可變車道過短、過長和最佳,圖6(a)中的AB、Ab段分別代表過長和過短的情況。圖中預(yù)信號處的紅燈時間段為清空時間，在三種情況下，清空時間均小于左轉(zhuǎn)主信號綠燈時長，滿足條件(1)。

車道過長時，所有車輛在到達停車線前便全部處于狀態(tài)2，此時左轉(zhuǎn)車輛均以飽和流率通過停車線，滿足條件(2)，但超長的車道在平峰時的利用率較低，不滿足條件(3)；車道過短時，部分車輛將以非飽和流率通過停車線，不滿足條件(2)，且隊列排放時間較長。通過壓縮過長情況下的車道長度，得到圖6(b)所示車道最佳長度，此時，所有左轉(zhuǎn)車輛可以飽和流率駛出進口道，且此時是滿足條件(2)時的最短車道長度。

圖6 過短、過長和最佳長度下的時空圖

綜上所述，根據(jù)設(shè)計者期望的每周期左轉(zhuǎn)車輛排放量Qdem，最佳長度L可表示為以下可計算的聯(lián)立方程：

(2)

(3)

則

(4)

可得預(yù)信號和左轉(zhuǎn)相位主信號時長：

gL=C-t1-tc

(5)

(6)

其中

(7)

式中qi代表交通狀態(tài)i時的交通流率(輛/h)；ki代表交通狀態(tài)i時的車輛密度(輛/km)；vj代表交通波速(m/s)；ncon和nalt分別代表傳統(tǒng)左轉(zhuǎn)車道和可變車道數(shù)量；Gbest為最佳通過時間(s)，在該時間內(nèi)所有車輛均以飽和流率通過停車線；h表示左轉(zhuǎn)車輛的飽和車頭時距(s)；C為交叉口的運行周期(s)；暫時將Qdem定義為交通規(guī)劃者根據(jù)交通需求，憑經(jīng)驗確定的值。至此，針對占進口道左轉(zhuǎn)交叉口，形成了一套由Qdem確定的幾何與配時參數(shù)計算體系。

3 交叉口信控優(yōu)化模型構(gòu)建

3.1 基于排隊特性的容量估測方法

相較于常規(guī)車道，可變車道空間有限，根據(jù)定義，無法對可變車道的通行能力進行估測。本節(jié)以周期為單位，估測可變車道的容量，即可變車道在當(dāng)前交通需求下的每周期排放量。現(xiàn)實中，由于單位時間內(nèi)左轉(zhuǎn)車輛的到達數(shù)量具有隨機性，所以在估測容量時，問題關(guān)鍵在于有多少左轉(zhuǎn)車輛進入可變車道，并探究每種情況發(fā)生的可能性。

根據(jù)占進口道左轉(zhuǎn)設(shè)計運行規(guī)則，預(yù)信號啟動時，開口上游車輛可駛?cè)肟勺冘嚨?；在重疊時間期間，當(dāng)下游車輛全部處于飽和流狀態(tài)時，上游排隊車輛或新到達車輛將按比例分流駛?cè)肟勺冘嚨?。若假定nalt=ncon=1，則有以下幾種情況：

(9)

S為進入可變車道的車輛數(shù)；n為單條可變車道可容納的最大車輛數(shù)；k為重疊時間內(nèi)進入可變車道的最大車輛數(shù)；M代表重疊時間內(nèi)到達交叉口的左轉(zhuǎn)車輛數(shù)；N代表上周期左轉(zhuǎn)結(jié)束到本周期左轉(zhuǎn)相位啟動的時間間隔內(nèi)(t1+t2)到達的左轉(zhuǎn)車輛數(shù)。通常假設(shè)車輛的到達服從泊松分布[7]，則以上幾種情況中車輛到達數(shù)量M、N的值處于各區(qū)間的概率可通過式(10)計算。

(10)

綜上，可變車道容量cgain(輛/cycle)可被估計為:

(p4+p5)p2N+(p4+p5)p3(n+k)+

(p4+p5)p2(1-n)

通過變形化簡，可得：

cgain=p2(N-n+1)+p3(n+k)+

式中，p1、p2、p3分別代表到達數(shù)量N位于N≤n-1、n≤N≤2n-2、N≥2n-1區(qū)間的概率，p4、p5分別代表M位于0≤M≤2k、M≥2k區(qū)間的概率。

3.2 基于交通狀態(tài)的車均延誤估測方法

車輛延誤指車輛通過交叉口的實際時間與車輛無減速或停車自由通過交叉口的時間的差值，由減速延誤、停車延誤、加速延誤組成。由于加減速延誤與交通狀況、駕駛員行為等因素相關(guān)，不完全取決于信控方案，因此，對交叉口車均延誤建模時僅考慮停車延誤。

在交通流理論分析中，累積到達—駛離曲線法是估測車輛延誤最為簡明直觀的方法，本節(jié)基于該方法建立針對占進口道左轉(zhuǎn)方法的車均延誤模型。當(dāng)左轉(zhuǎn)主信號啟動時，可變車道與傳統(tǒng)車道同時放行，因此在可變車道排空前，釋放曲線的斜率將是排空后的2倍。非飽和狀態(tài)下對本周期所有車輛取均值，即為車均延誤du，如圖7(a)所示。當(dāng)交通需求大于排放能力時，部分車輛無法在本周期駛離交叉口，停車時間將超過一個信號周期，此時到達曲線與釋放能力曲線之間的陰影部分為附加延誤(過飽和延誤)do，如圖7(b)所示。

由圖可知，估測車均延誤的關(guān)鍵問題是計算本周期內(nèi)，各車輛停車狀態(tài)的持續(xù)時間。結(jié)合以上分析，車均延誤的估算方法如下：

du=[(t1+t2+T1-2T1·q2/λ)(T2·q2+

2T1·q2)+(t1+t2)·2T1·q2]/2λ·C

(11)

do=[1-q2/(ncon+nalt)·λ]·Tp/2

(12)

T1=min{[λ·(t1+t2)-n+I]/q2,(n+k)/q2}

(13)

T2=min{[λ(t1+t2)+T1(λ-q2)]/(q2-λ),tc}

(14)

d=max{du,du+do}

(15)

du為非飽和狀態(tài)下的車均延誤(s)；do為過飽和狀態(tài)下的車均附加延誤(s)；λ為左轉(zhuǎn)車輛到達率(輛/s)；T1為清空可變車道所需時間(s)，即傳統(tǒng)車道和可變車道內(nèi)車輛同時釋放過程的持續(xù)時間；T2為可變車道清空后，清空傳統(tǒng)車道所需時間(s)，即僅傳統(tǒng)車道內(nèi)有車釋放的持續(xù)時間；Tp為研究時長(s)；d為某一交通需求下的實際估算車均延誤(s)。

圖7 左轉(zhuǎn)車輛累計到達駛離曲線

3.3 雙目標模型建立

按照常規(guī)思路，應(yīng)以左轉(zhuǎn)主預(yù)信號時長、信號周期、可變車道長度為優(yōu)化變量，以容量最大化和車均延誤最小化為優(yōu)化目標。但基于本研究對上游開口位置選擇方法的說明，左轉(zhuǎn)主預(yù)信號時長和車道長度可由期望周期排放量求得，所以將二者由Qdem替代；信號周期可理解為由左轉(zhuǎn)主信號綠燈時長和紅燈時長組成，為了避免個體交叉后產(chǎn)生的子代出現(xiàn)綠燈時間占整個周期時長比重過大的失真情況，將信號周期由RL替代；根據(jù)車輛消散過程的隊列均衡原則，可變車道和常規(guī)車道同時以飽和流率釋放時，實現(xiàn)的排放量大致相等，此時容量最大化等價于整個交叉口分支的排放量最大化。綜合以上分析，本節(jié)將以Qdem和RL為優(yōu)化變量，以容量最大和車均延誤最小為優(yōu)化目標，基于容量和車均延誤估測模型建立雙目標函數(shù)，可表述為式(16)：

(16)

約束條件為：

(17)

條件1：合理的車均延誤不應(yīng)大于90s，否則將被淘汰。

條件2：在非飽和交通需求下，根據(jù)式(12)將計算得do<0，而此時不應(yīng)包含過飽和延誤。

條件3：Qdem過大，在過飽和狀態(tài)下，容易導(dǎo)致相鄰交叉口的左轉(zhuǎn)排隊車輛堵塞本方向中央開口，在此將最大Qdem設(shè)為50，取值步長為0.1。

條件4：結(jié)合以往研究，合理的周期時長約為4倍相位時長。根據(jù)Qdem的設(shè)定范圍，將有效紅燈時長限定為0～200 s，取值步長為0.1。

4 仿真實驗與對比分析

4.1 NSGA-Ⅱ算法求解

NSGA-Ⅱ算法被稱為多目標進化算法，適用于復(fù)雜的多目標優(yōu)化問題，其解決了原NSGA算法的主要缺陷，通過引入精英策略和快速非支配排序算法實現(xiàn)了快速的搜索效率，且能夠避免優(yōu)秀個體丟失，實現(xiàn)了快速且準確的檢索性能[11]。由于其簡潔有效，該算法已成為多目標優(yōu)化算法中的最常用的基本算法之一。

設(shè)定NSGA-Ⅱ算法的種群規(guī)模為200，最大迭代次數(shù)為300，交叉概率為0.8，變異概率為0.1，假定左轉(zhuǎn)方向交通需求為480輛/h，根據(jù)以往研究可知，該交通需求通常對于傳統(tǒng)交叉口而言屬于過飽和需求。使用Matlab編程求Pareto最優(yōu)解集與目標參數(shù)值。目標函數(shù)Pareto解集如圖8所示,由圖可知，容量越大，車均延誤越大。

圖8 目標函數(shù)Pareto解集

對Pareto解集使用TOPSIS決策法選擇最優(yōu)解，將容量及車均延誤的決策權(quán)重分別設(shè)定為0.7、0.3。交通規(guī)劃者可根據(jù)交通狀況，采取更加科學(xué)和貼近具體情況的方法設(shè)定決策權(quán)重。使用TOPSIS法得到的Pareto解集中次序前10的解見表1。將次序1的解作為優(yōu)化設(shè)計的最佳方案，并使用Qdem值標定車道長度和主預(yù)信號時長參數(shù)，由RL確定信號周期。

表1 決策得到的最優(yōu)解集中次序前10的解

4.2 基于VISSIM的仿真對比分析

VISSIM軟件是交通工程領(lǐng)域最為常用的交通仿真軟件之一，通過搭建路網(wǎng)，設(shè)置車輛特性，使交通仿真可視化，具有一定的直觀性和真實性。本節(jié)使用VISSIM進行仿真實驗，實驗中以帶有傳統(tǒng)雙左轉(zhuǎn)車道的進口道為基準，探究進口可變車道在多大程度上提高了傳統(tǒng)單左轉(zhuǎn)車道的吞吐量，并與典型借道左轉(zhuǎn)設(shè)計比較，突出增加預(yù)信號時長所帶來的優(yōu)勢。對于采用可變車道的進口道，按照NSGA-Ⅱ算法和TOPSIS決策法產(chǎn)生的最優(yōu)方案，標定交叉口幾何與配時參數(shù)，其他三種設(shè)計僅在預(yù)信號參數(shù)上與其存在區(qū)別，其中借道左轉(zhuǎn)設(shè)計的預(yù)信號時長按照其保護相位確定，不同設(shè)計概念的幾何特征如表2所示。為探究不同時段的性能，設(shè)置了不同的交通需求，范圍從300 veh/h到600 veh/h，變化間隔為50 veh，對于每種情景，排除了第一個周期的仿真結(jié)果，每個場景共模擬運行120 min,每20 min更換一次隨機種子。最后，記錄左轉(zhuǎn)排放量和車均延誤，結(jié)果如表3、4所示。

表2 不同設(shè)計概念的幾何及信控方案

仿真結(jié)果表明，占進口道方法的服務(wù)水平優(yōu)于改造前的傳統(tǒng)單左轉(zhuǎn)車道交叉口。如表3所示，改進后的進口道最大吞吐量約562.2 veh/h，略小于雙車道吞吐量(612.5 veh/h)，但遠遠大于單車道吞吐量(340.8 veh/h)，提高了65%，且相較于借道左轉(zhuǎn)設(shè)計，中高峰時段表現(xiàn)出了更好的通行效益，主要因為增加預(yù)信號時長提高了可變車道開啟與車輛到達的耦合度，當(dāng)交通需求極高以至于克服了車輛到達隨機性后，二者通行效率則幾乎沒有區(qū)別。在所有情況下，本文方案中左轉(zhuǎn)車輛產(chǎn)生的延誤均小于改造前，車均延誤最大減少了35.9%。如表4所示，T檢驗顯示，在任何交通需求下，改進方法與單車道產(chǎn)生的車均延誤，在95%的置信水平下，差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義。還應(yīng)注意的是，對于傳統(tǒng)車道，更大的交通需求勢必造成更大的延誤，但是在中低需求下，本文方案的車均延誤不一定始終增大。這是因為交通需求增大，促進了左轉(zhuǎn)車輛駛?cè)肟勺冘嚨?，在中低交通需求下，需求的增加和空間利用率的提高共同影響了車均延誤，導(dǎo)致需求和延誤之間存在一定的非單調(diào)性，借道左轉(zhuǎn)設(shè)計同樣表現(xiàn)出了該特征。

表3 不同設(shè)計概念的左轉(zhuǎn)吞吐量比較

綜合上述對比分析，采用占進口道左轉(zhuǎn)方法改造的交叉口在吞吐量和車均延誤方面均優(yōu)于改造前的傳統(tǒng)單左轉(zhuǎn)車道設(shè)計，與借道左轉(zhuǎn)設(shè)計相比，在中高峰時段表現(xiàn)出較好的通行效益，且在車均延誤方面，與傳統(tǒng)雙左轉(zhuǎn)車道設(shè)計相差不大。可以認為，雙左轉(zhuǎn)車道占用了過多的道路空間資源，采用占進口道左轉(zhuǎn)方法改造后的交叉口可在不額外開辟左轉(zhuǎn)車道的情況下，使左轉(zhuǎn)通行效率達到具有相同左轉(zhuǎn)車道數(shù)的傳統(tǒng)交叉口服務(wù)水平。

表4 不同設(shè)計概念的車均延誤比較

5 結(jié)語

本研究對借道左轉(zhuǎn)設(shè)計的車道布局和控制方案進行改進，發(fā)展了一種使用進口可變車道增加左轉(zhuǎn)車道數(shù)量的方法，并借助預(yù)信號組織車流。提出了一種基于期望排放量計算最佳可變車道長度的方法，以最大限度地提高車道利用率和降低車輛滯留風(fēng)險。建立排放量和車均延誤的概率估測模型，并使用NSGA-Ⅱ算法,求解交叉口的最佳設(shè)計參數(shù)，以平衡左轉(zhuǎn)排放量和車均延誤，以上方法對類似交叉口設(shè)計研究具有參考和啟發(fā)意義。最后使用最優(yōu)解并根據(jù)期望排放量標定交叉口幾何與配時參數(shù)，通過仿真，比較了本方法與傳統(tǒng)單車道交叉口的運行性能。結(jié)果表明，該設(shè)計方法在吞吐量和車均延誤方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

雖然本方法可以有效改善交叉口的左轉(zhuǎn)運行性能，但也存在一些局限性。首先，由于設(shè)置可變車道，直行車輛的排隊長度勢必增大，而且預(yù)信號處可能存在一些特殊排隊情況，左轉(zhuǎn)車輛的車隊長度也會受到影響，在實際部署時需要考慮相鄰兩個交叉口的距離限制問題；其次，在可變車道中受困的車輛可能阻礙上游直行車輛通過，這種情況可能由車輛故障或駕駛員分心導(dǎo)致。盡管研究表明本方法中左轉(zhuǎn)車輛受困的概率非常小，但它對車流運行的影響不可完全忽略。所以，需要更全面的研究來評估進口可變車道左轉(zhuǎn)方法的運行可靠性，作者建議未來的研究應(yīng)該關(guān)注這些問題。