李祥塵,李進(jìn)龍,何夢(mèng)辰
(西南交通大學(xué),交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,成都 610031)
干線協(xié)調(diào)控制是緩解城市交通擁堵和減少交通延誤的重要方式,也是減少交通排放的重要措施。干線上交叉口間的間距不均勻等因素,使得傳統(tǒng)的綠波協(xié)調(diào)控制方法難以在干線上設(shè)置雙向綠波,并且其綠波帶的帶寬較窄,綠波速度也難以符合干線設(shè)計(jì)速度的要求。
近年來,很多學(xué)者針對(duì)干線協(xié)調(diào)控制的局限提出了不少的優(yōu)化策略。Xiangjie Kong等提出的雙層控制策略能夠利用實(shí)時(shí)的交通數(shù)據(jù)來調(diào)整干線協(xié)調(diào)控制的參數(shù)[1,2];Ma Nan 、Lin Guo和Baolin Ye等提出的左轉(zhuǎn)相位提前關(guān)閉和延遲開放等措施能夠在一定程度上增加干線雙向綠波帶的帶寬[3-5];Jun Zhou利用圖解法來進(jìn)行實(shí)例設(shè)置干線雙向綠波帶也取得較為理想的效果[6];王俊剛等將綠信比協(xié)同優(yōu)化考慮到干線協(xié)調(diào)控制模型中,通過改變干線上交叉口的綠信比來增加綠波帶的帶寬[7];Chengkun Liu和Guojiang Shen等將干線分為多段,對(duì)每段分別設(shè)置雙向綠波,能夠進(jìn)一步增加協(xié)調(diào)控制的效果[8,9];裴玉龍等從干線協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)方面對(duì)協(xié)調(diào)控制模型進(jìn)行優(yōu)化,能夠提升干線上交叉口通行能力和減少交通延誤[10];Pengpeng Jiao利用實(shí)時(shí)交通信息來預(yù)測(cè)短時(shí)左轉(zhuǎn)流量,從而調(diào)整公共周期和綠信比,能夠進(jìn)一步縮短延誤[11]。雖然這些方法能夠增加干線協(xié)調(diào)控制的效果,但是其并沒有最大限度地提升雙向綠波帶的帶寬,并且綠波速度也難以符合干線的設(shè)計(jì)速度要求。
城市干線上各相鄰交叉口間的間距往往是不均勻的,這使得干線雙向車流到達(dá)交叉口的時(shí)刻和交叉口對(duì)應(yīng)方向的綠燈放行時(shí)間難以匹配,從而增加了干線雙向綠波設(shè)置的難度。針對(duì)這一情況,本文提出一種基于交叉口相位優(yōu)化的干線綠波協(xié)調(diào)控制方法來增加干線協(xié)調(diào)控制的性能。該方法通過調(diào)整干線上每個(gè)交叉口的信號(hào)相位組成和信號(hào)相位順序,來增加相鄰交叉口沿干線雙向相位差的調(diào)整區(qū)間,從而使得其與干線雙向車流到達(dá)時(shí)刻更好地匹配,進(jìn)而增加干線雙向綠波帶的帶寬。本文以干線雙向綠波帶的帶寬最大為目標(biāo),以每個(gè)交叉口的各個(gè)方向通行需求得到滿足為限制條件,建立干線雙向綠波協(xié)調(diào)控制的優(yōu)化模型。案例分析指出,相較于傳統(tǒng)的圖解法,本文提出的方法能夠設(shè)置更寬的雙向綠波,減少車輛的交通延誤和停車次數(shù),并且新方法能夠嚴(yán)格按照干線的設(shè)計(jì)速度來設(shè)置綠波速度。
傳統(tǒng)方法難以設(shè)置干線雙向綠波的根本原因是交叉口沿干線雙向車流的到達(dá)時(shí)間和對(duì)應(yīng)方向綠燈時(shí)間難以匹配。由于干線上交叉口的間距無法調(diào)整,干線最優(yōu)行車速度也比較固定,所以無法調(diào)整干線雙向車流到達(dá)交叉口的時(shí)刻。因此,通過調(diào)整交叉口沿干線方向直行的綠燈時(shí)間來更好地匹配干線雙向車流到達(dá)時(shí)刻是比較可行的。傳統(tǒng)干線綠波協(xié)調(diào)控制方法中,各交叉口沿干線雙向的信號(hào)配時(shí)往往是對(duì)稱放行(見圖1(a)的相位1和2)或是單口放行(見圖1(b)的相位1和2),這使得相鄰交叉口沿干線雙向的相位差調(diào)整區(qū)間變得很小,幾乎無法調(diào)整。但是,通過信號(hào)相位優(yōu)化來增加相鄰交叉口沿干線雙向相位差的調(diào)整區(qū)間是可行的。
城市干線的交通量往往比較大,因此交叉口沿干線方向的左轉(zhuǎn)車流不能夠和對(duì)向的直行車流同時(shí)通行。這種情況下,交叉口沿干線方向的信號(hào)配時(shí)除了對(duì)稱放行和單口放行之外,還有很多其他的信號(hào)相位組成形式。圖1給出了交叉口主要的幾種相位組成形式,橫向?yàn)閰f(xié)調(diào)控制的干線,縱向?yàn)橄嘟坏缆?。由于本文重點(diǎn)討論交叉口沿干線方向車流的信號(hào)相位,為了簡(jiǎn)化問題,相交道路進(jìn)口道的直行和左轉(zhuǎn)車流的綠燈時(shí)間在圖1中不區(qū)分討論,統(tǒng)一為相交道路的綠燈相位(圖(a)、(b)、(c)中的相位3,子圖(d)中的相位2和4)。
在圖1中,(a)圖為干線方向?qū)ΨQ放行,交叉口沿干線雙向直行的綠燈時(shí)間完全重合;(b)圖為干線方向單口放行,交叉口沿干線雙向直行的綠燈時(shí)間完全錯(cuò)開,但在兩個(gè)連續(xù)的相位中通行;(c)圖所示的相位組成形式表示交叉口沿干線雙向直行的綠燈時(shí)間部分重合,部分錯(cuò)開;(d)圖所示的相位組成形式表示交叉口沿干線雙向直行的綠燈時(shí)間完全錯(cuò)開,并且不在兩個(gè)連續(xù)的相位中通行。圖1所示的相位組合形式能增加交叉口信號(hào)配時(shí)的靈活性,從而增加相鄰交叉口沿干線雙向相位差的調(diào)整區(qū)間,有助于干線雙向綠波帶的設(shè)置。
圖1 交叉口信號(hào)相位優(yōu)化形式Fig.1 Phase optimization plans
圖2給出兩個(gè)相鄰交叉口信號(hào)相位優(yōu)化前后雙向綠波帶設(shè)置示意圖。其中圖(a)中,兩個(gè)交叉口沿干線方向都是對(duì)稱放行;圖(b)中,兩個(gè)交叉口都采用圖1(c)所示的相位組合形式。兩個(gè)子圖中的雙向綠波速度(斜率)相同,公共周期相同,對(duì)應(yīng)交叉口沿干線雙向的綠燈時(shí)長(zhǎng)相同。很明顯,圖(b)中的雙向綠波帶的帶寬更寬。
圖2 交叉口信號(hào)相位優(yōu)化前后綠波效果Fig.2 Green wave bands before and after signal phase optimization
基于交叉口相位優(yōu)化的干線綠波協(xié)調(diào)控制方法的步驟為:
(1)首先,根據(jù)交通流量和交叉口車道數(shù)量對(duì)每個(gè)交叉口進(jìn)行信號(hào)配時(shí),選取所有交叉口中周期最大交叉口的周期作為協(xié)調(diào)控制的公共周期。
(2)其次,在公共周期的前提下,計(jì)算干線上每個(gè)交叉口各個(gè)方向的綠燈時(shí)長(zhǎng)。
(3)利用2.2節(jié)中的模型進(jìn)行優(yōu)化求解,得出各個(gè)交叉口沿干線上、下行的直行綠燈起始時(shí)刻,同時(shí)得出干線雙向的綠波帶帶寬。
(4)在上一步驟結(jié)果的基礎(chǔ)上,結(jié)合圖1中交叉口相位組合形式,對(duì)每個(gè)交叉口的信號(hào)配時(shí)進(jìn)行完善。
由于第三步中的模型考慮了每個(gè)交叉口各個(gè)方向車流通行時(shí)長(zhǎng),所以在理論上,第四步中得出的各交叉口信號(hào)配時(shí)能夠滿足各個(gè)方向車流的通行需求。
考慮一條干線上有N個(gè)交叉口,如圖3所示。橫向道路為需要進(jìn)行協(xié)調(diào)控制的干線,每個(gè)交叉口在干線上的進(jìn)口道都不允許左轉(zhuǎn)車流和對(duì)向直行車流同時(shí)通行;縱向道路為相交道路(有N條相交道路)。干線雙向綠波協(xié)調(diào)控制模型要在滿足每個(gè)交叉口所有方向通行時(shí)長(zhǎng)的前提下,使得雙向綠波帶的帶寬最大。
圖3 擁有N個(gè)交叉口的干線Fig.3 An illustrative arterial with N intersections
模型的輸入變量為:①交叉口i相交道路車流的通行時(shí)長(zhǎng)和行人穿過干線的最小綠燈時(shí)長(zhǎng)由交叉口的信號(hào)配時(shí)給出;②交叉口i沿干線上行方向直行綠燈時(shí)長(zhǎng)giu-t,下行方向直行綠燈時(shí)長(zhǎng),上行方向左轉(zhuǎn)綠燈時(shí)長(zhǎng)giu-l,下行方向左轉(zhuǎn)綠燈時(shí)長(zhǎng)gid-l,同樣由交叉口的信號(hào)配時(shí)給出;③交叉口i和交叉口i+1之間的路段長(zhǎng)度li,i+1;④干線設(shè)計(jì)行車速度v,也是綠波速度。
模型的輸出結(jié)果為:①交叉口i沿干線上行方向直行綠燈起始時(shí)刻下行方向直行綠燈起始時(shí)刻tid-t;②干線上行方向綠波帶的帶寬bu,下行方向綠波帶的帶寬bd。
模型需要滿足的限制條件有:
(1)對(duì)于干線上任意一個(gè)交叉口,干線的左轉(zhuǎn)車流與對(duì)向的直行車流存在沖突;干線直行車流與相交道路車流存在沖突;干線左轉(zhuǎn)車流與相交道路車流存在沖突。這些存在沖突的車流不能同時(shí)通行,因此存在實(shí)數(shù)m、n使得:
式中,C為公共周期,和tih表示在交叉口i中任意兩個(gè)存在沖突的車流的綠燈起始時(shí)刻;gik和gih分別為對(duì)應(yīng)方向車流的綠燈時(shí)長(zhǎng);m,n∈R表示m,n是實(shí)數(shù),其作用是將各變量限制在一個(gè)周期內(nèi)。
(2)對(duì)于任何一個(gè)交叉口i而言,沿干線雙向直行車流調(diào)整時(shí)間不能妨礙相交道路的通行需求:
其中,L為周期內(nèi)損失時(shí)間。
(3)為了保證上、下行方向的綠波帶存在,相鄰交叉口間的上、下行方向的相位差要滿足以下限制條件:
干線綠波帶的帶寬可以用綠波帶的結(jié)束邊緣和開始邊緣之差來表示,上行方向綠波帶的開始邊緣為Bu,s,上行方向綠波帶的結(jié)束邊緣為Bu,e,下行方向綠波帶的開始邊緣為Bd,s,下行方向綠波帶的結(jié)束邊緣為Bd,e:
各個(gè)邊緣的計(jì)算公式如下:
模型的目標(biāo)是求出最大的雙向綠波帶寬。但是由于干線雙向綠波協(xié)調(diào)控制有兩條綠波帶,并且二者之間是此消彼長(zhǎng)的關(guān)系,若同時(shí)以兩條綠波帶的帶寬最大為目標(biāo),將會(huì)形成雙目標(biāo)函數(shù),模型的求解會(huì)比較困難。因此,本模型將干線上、下行方向的綠波帶帶寬之比固定為干線上、下行方向的各交叉口直行流量和之比,如下式所示:
模型的限制條件為式(1)~(8)、(14)。模型中有較多的變量,可以選擇一個(gè)交叉口作為基準(zhǔn)交叉口,該交叉口沿干線上、下行方向綠波的開始邊緣差值定為ts,則其余交叉口沿干線上、下行方向綠波的開始邊緣差值可以用ts、li,i+1/v和周期C的整數(shù)倍來表示。這樣,模型的求解就可以簡(jiǎn)化為確定最佳的ts使得綠波帶的帶寬最大。
案例的協(xié)調(diào)控制干線共有5個(gè)交叉口,每個(gè)交叉口依次從左往右編號(hào)。協(xié)調(diào)控制干線為雙向8車道,所有與協(xié)調(diào)控制干線相交的道路均為雙向4車道。交叉口間的間距由左往右依次為:525m、375m、675m和425m,協(xié)調(diào)控制干線設(shè)計(jì)(綠波)速度為15m/s,每個(gè)交叉口沿干線方向的直行流量相同,干線在各個(gè)交叉口左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)比率為0.3,各相交道路流量輸入為干線流量輸入的三分之一。
在不同的流量大小輸入情況下,分別用傳統(tǒng)圖解法和本文提出的基于相位優(yōu)化方法進(jìn)行干線雙向綠波協(xié)調(diào)控制。按照兩種方法的求解結(jié)果,利用VISSIM仿真軟件進(jìn)行仿真,并從雙向綠波帶的帶寬、綠波速度、平均延誤、平均旅行時(shí)間、平均停車次數(shù)幾個(gè)方面來對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。
圖4為傳統(tǒng)圖解法和基于相位優(yōu)化方法求解出來的雙向綠波,每個(gè)子圖的左側(cè)為傳統(tǒng)圖解法求解的綠波,右側(cè)為基于相位優(yōu)化方法求解的綠波。圖(a)表示公共周期長(zhǎng)度為60s時(shí),傳統(tǒng)圖解法得到的雙向綠波帶的帶寬分別為15s和16s,綠波速度略低于15m/s;基于相位優(yōu)化方法的雙向綠波帶的帶寬為28s,并且綠波速度為15m/s。圖(b)表示公共周期為100s時(shí),傳統(tǒng)圖解法得到的雙向綠波帶的帶寬為30s,綠波速度遠(yuǎn)高于15m/s;基于相位優(yōu)化方法的雙向綠波帶的帶寬為46s,并且綠波速度為15m/s。圖(c)表示公共周期為150s時(shí),傳統(tǒng)圖解法得到的雙向綠波帶的帶寬為36s,綠波速度遠(yuǎn)高于15m/s;基于相位優(yōu)化方法的雙向綠波帶的帶寬為67s,并且綠波速度為15m/s。在不同的公共周期長(zhǎng)度下,基于相位優(yōu)化方法設(shè)置的干線雙向綠波帶的帶寬都要大于傳統(tǒng)圖解法的綠波帶帶寬。同時(shí),在不同公共周期長(zhǎng)度下,基于相位優(yōu)化方法得出的綠波速度都是15m/s,而傳統(tǒng)圖解法得出的綠波速度隨周期變化的波動(dòng)較大,較大地偏離干線設(shè)計(jì)速度。
在不同流量大小輸入情況下,分別用傳統(tǒng)圖解法和基于相位優(yōu)化方法對(duì)干線雙向綠波進(jìn)行求解,并用VISSIM仿真軟件對(duì)得出的結(jié)果進(jìn)行仿真和評(píng)價(jià)。圖5給出了兩種方法在不同流量大小輸入情況下,車輛通過整條干線的平均延誤。圖6和圖7分別為車輛通過干線的平均旅行時(shí)間和平均停車次數(shù)。兩種方法的車輛平均延誤、平均旅行時(shí)間和平均停車次數(shù)都隨著流量增加而增加,但是基于相位優(yōu)化方法的各項(xiàng)指標(biāo)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)圖解法。
圖4 不同周期長(zhǎng)度下兩種方法的雙向綠波帶設(shè)置情況Fig.4 Comparison of the green wave bands under difference cycle lengths
圖5 兩方法平均延誤Fig.5 Comparison of average delay
圖6 兩方法平均旅行時(shí)間Fig.6 Comparison of average travel time
圖7 兩方法平均停車次數(shù)Fig.7 Comparison of number stops
流量較小時(shí),兩種方法延誤和停車次數(shù)均較小。隨著流量增大,基于相位優(yōu)化方法的優(yōu)勢(shì)明顯顯現(xiàn)出來。隨著流量進(jìn)一步增大,兩種方法延誤和停車次數(shù)都增大,并且二者之間的差距縮小,其原因是流量超出各交叉口的能力,整個(gè)干線都處于擁堵狀態(tài),協(xié)調(diào)控制無法發(fā)揮其作用。
本文提出的基于交叉口相位優(yōu)化的干線綠波協(xié)調(diào)控制方法不僅能夠增加干線雙向綠波帶的帶寬,還能提升綠波速度對(duì)干線設(shè)計(jì)速度的適應(yīng)性。相較于傳統(tǒng)的圖解法而言,基于相位優(yōu)化方法能夠極大地降低干線車流的交通延誤,縮短車輛的旅行時(shí)間,減少車輛的停車次數(shù),有助于緩解城市干線的交通擁堵,減少交通出行成本。
本文通過優(yōu)化交叉口相位的組成和順序來提升干線的協(xié)調(diào)控制的效果,該方法的思路在優(yōu)化路網(wǎng)協(xié)調(diào)控制方面也存在較大的潛力,其具體效能有待進(jìn)一步研究。
[1] KONG Xiangjie,XIA Feng,LIN Chuang,et al. Urban arterial traffic intelligent coordination control technique and its application[C]// Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation,Jinan,2010:5042-5047.
[2] KONG Xiangjie,SHEN Guojiang,XIA Feng,et al. Urban arterial traffic two-direction green wave intelligent coordination control technique and its application[J].International Journal of Control,Automation,and Systems,2011: 60-68.
[3] MA Nan,SHAO Chun fu,ZHAO Yi. Study on coordination control with bandwidth optimization for signalized intersections in arterial systems[C]// 2010 International Conference on Optoelectronics and Image Processing,2010,425-430.
[4] GUO Lin,YANG Renfa,ZHANG Minjie. Arterial traffic two-direction green wave coordination control based on MATLAB graphical method[C]// 2015 2nd International Conference on Information Science and Control Engineering,2015:632-635.
[5] YE BaoLin,WU Weimin,ZHOU Xuanhao,et al. A green wave band based method for urban arterial signal control[C]// 2014 IEEE 11th International Conference on Networking,Sensing and Control(ICNSC),2014:126-131.
[6] ZHOU Jun. Traffic signal coordination control of city arterial road that based on graphic method[C]// 2011 International Conference on Electronic & Mechanical Engineering and Information Technology,2011: 3562-3566.
[7] 王俊剛,褚世新,余泉,等. 干線協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的綠信比協(xié)同優(yōu)化模型研究[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào),2005,3(2):13-18.
[8] LIU Chengkun,YONG Qin,LI Haijian,et al. Design of double green waves scheme for arterial coordination control[J]. Springer-Verlag Berlin Heidelberg,2013,309-315.
[9] SHEN Guo jiang,YANG Yong yao. A dynamic signal coordination control method for urban arterial roads and its application[J]. Frontiers of Information Technology &Electronic Engineering,2016:907-918.
[10] 裴玉龍,孫明哲,董向輝. 城市主干路交叉口信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào),2004,2(2):41-46.
[11] JIAO Pengpeng,WANG Honglin,SUN Tuo. Real-time arterial coordination control based on dynamic intersection turning fractions estimation using genetic algorithm[J].Mathematical Problems in Engineering,2014, (3):1-10.