胡怡潔，郭 璘，陸 濤，劉晨豪，方冰杰，趙康凱

(寧波工程學(xué)院，浙江 寧波 315211)

0 引 言

近年來，隨著我國機(jī)動車保有量大幅度增長，除了交通壓力越來越大，機(jī)動車尾氣排放也使得環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重。有效提高車輛通行效率對緩解交通壓力、減少尾氣排放、降低環(huán)境污染等具有重大意義。本設(shè)計(jì)在現(xiàn)有綠波系統(tǒng)的基礎(chǔ)上最大程度考慮非協(xié)調(diào)方向車輛通行，從而提升整個(gè)交叉口的通行效率，是對現(xiàn)有傳統(tǒng)綠波帶的進(jìn)一步優(yōu)化。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)在現(xiàn)有交通信號協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)基礎(chǔ)上，前端每個(gè)路口進(jìn)口方向增加1臺視頻檢測器，中心增加深度學(xué)習(xí)服務(wù)器，在維持各個(gè)路口之間綠波協(xié)調(diào)控制和周期不變的前提下，深度學(xué)習(xí)服務(wù)器根據(jù)視頻檢測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算排隊(duì)長度，交通信號控制中心服務(wù)器根據(jù)各進(jìn)口排隊(duì)長度在路口實(shí)施感應(yīng)式交通信號協(xié)調(diào)控制。

視頻檢測器的作用有：檢測每個(gè)車道的排隊(duì)長度；檢測每個(gè)車道的過車量、平均車速；檢測每輛車的行駛軌跡，在交叉口的通行時(shí)間，停車位置。

深度學(xué)習(xí)算法：CNN是一種特殊結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它能夠?qū)W習(xí)到圖像的細(xì)節(jié)特征，并在更高層對抽象特征進(jìn)行組合，從而學(xué)習(xí)到圖形的表征。通常為了學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)θ，需要設(shè)定一個(gè)代價(jià)函數(shù)。該函數(shù)衡量了網(wǎng)絡(luò)的輸出y與期望輸出t(目標(biāo))之間的誤差，如公式(1)所示。通過反向傳播算法可以求解出滿足優(yōu)化目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。反向傳播算法利用鏈?zhǔn)角髮?dǎo)規(guī)則逐層計(jì)算代價(jià)函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)權(quán)重θ的梯度，作為修改θ的依據(jù)。

L(θ)=E|(y-t)2|

(1)

1.2 控制策略

通過深度學(xué)習(xí)算法得到各個(gè)進(jìn)口道在一定區(qū)域內(nèi)的直行、左轉(zhuǎn)車輛的排隊(duì)長度后，在信號周期不變的前提下，改變信號配時(shí)和相位相序。當(dāng)該相位的車輛完全通過時(shí)，以排隊(duì)長度較長為優(yōu)先原則啟動另一相位，一般為120 s。

在已有的綠波帶設(shè)計(jì)路段，通常大多數(shù)只考慮到協(xié)調(diào)方向的信號控制，所以在現(xiàn)有綠波帶的交叉口加裝槍球一體機(jī)，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法計(jì)算排隊(duì)長度，將成千上萬的交叉路口車輛排隊(duì)圖片樣本和對應(yīng)已知排隊(duì)長度存入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，由此得到交叉口的排隊(duì)長度等交通路況信息。

在得出排隊(duì)長度的基礎(chǔ)上，設(shè)單位車隊(duì)通行時(shí)間為Δt，由已知的排隊(duì)長隊(duì)決定綠燈時(shí)長。在綠燈配時(shí)方法中，保證兩個(gè)通行方向的綠燈最少通行時(shí)間t0=18 s。采用調(diào)用時(shí)間與車輛排隊(duì)長度的函數(shù)來計(jì)算的出綠燈放行時(shí)間，以此來實(shí)現(xiàn)信號燈控制交通通行狀況。

調(diào)用時(shí)間與車輛排隊(duì)長度函數(shù)如公式(2)：

Tgreen=t0+[(Tmax-t0)/L0]×L

(2)

2 案例分析—以寧波市中官西路為例

2.1 現(xiàn)狀調(diào)查

現(xiàn)狀寧波市中官西路已實(shí)施定時(shí)式交通信號協(xié)調(diào)控制，但未考慮非協(xié)調(diào)方向，導(dǎo)致早晚高峰中官西路左轉(zhuǎn)和南北方向車輛延誤較大。因此，本文通過對寧波市中官西路兩個(gè)路口為例進(jìn)行現(xiàn)狀流量調(diào)查和延誤調(diào)查。

2.2 優(yōu)化模型

根據(jù)路口所在的地理位置，以及道路段面情況結(jié)合交通流的現(xiàn)狀，給出機(jī)動車輛在等待信號燈控制通過路口時(shí)所出現(xiàn)的各種排隊(duì)模型。通過實(shí)地調(diào)查和數(shù)據(jù)核實(shí)可知，中官西路與興莊路、明海大道交叉口的排隊(duì)長度模型為：

西進(jìn)口：直行車道排隊(duì)長度長，左轉(zhuǎn)車道排隊(duì)長度較短。北進(jìn)口：左轉(zhuǎn)雙車道排隊(duì)長度較短。東進(jìn)口：直行與左轉(zhuǎn)雙車道排隊(duì)長度長。(如圖1所示)

3 效果分析

以寧波市中官西路(興莊路-思源路)5個(gè)路口為例，以高峰小時(shí)采集的各交叉口車道分布、流量、信號配時(shí)等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過Synchro交通仿真軟件對5個(gè)路口的感應(yīng)式協(xié)調(diào)控制進(jìn)行仿真，得到車速、停車次數(shù)等數(shù)據(jù)。

實(shí)施感應(yīng)式交通信號協(xié)調(diào)控制后社會車輛車速提高了20.43%以上，燃料消耗量減少了16.0%，實(shí)現(xiàn)節(jié)能目標(biāo)；社會車輛的CO排放量減少了16.0%，NOx減少了16.0%，VOC減少了16.0%，有效減少了社會車輛廢氣排放量，實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)。以上數(shù)據(jù)表明，我們提出的感應(yīng)式交通信號協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)控制方法能有效減少車輛燃料消耗量以及廢氣排放量，并且可以增加非協(xié)調(diào)方向車輛的通行效率。

4 結(jié) 論

本文對感應(yīng)式交通信號協(xié)調(diào)系統(tǒng)展開研究，利用視頻檢測器，檢測出交叉口各個(gè)方向的車輛排隊(duì)長度和車流量，依據(jù)非協(xié)調(diào)方向和協(xié)調(diào)方向左轉(zhuǎn)車道上的感應(yīng)檢測數(shù)據(jù)等，基于深度學(xué)習(xí)算法反饋協(xié)調(diào)方向綠燈的相位，從而減少對非協(xié)調(diào)方向車輛通行的影響，減少車輛在交叉口的延誤和停車次數(shù)，提高車輛通行效率，體現(xiàn)以人為本的理念和節(jié)能減排的目標(biāo)。將該設(shè)計(jì)用于寧波市中官西路綠波帶，用Synchro交通仿真得出相應(yīng)數(shù)據(jù)并作對比分析，結(jié)果證實(shí)了感應(yīng)式交通信號協(xié)調(diào)系統(tǒng)具有節(jié)能減排省時(shí)的可行性和有效性，有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。