吳 嵐，蔣中陽，丁閃閃，刁含樓，姜 圣

(中設(shè)設(shè)計集團(tuán)股份有限公司，南京 210014)

0 引言

隨著社會與經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市出行需求越來越大，道路資源愈發(fā)緊張，交通擁堵、交通安全、環(huán)境污染等問題不斷凸顯，居民對交通的服務(wù)水平要求越來越高，交通管控的精細(xì)化程度也越來越高. 實時微觀交通仿真技術(shù)，能構(gòu)建與現(xiàn)實十分接近的交通環(huán)境，利用其交通狀態(tài)再現(xiàn)技術(shù)，模擬真實車輛行為、信號控制運行等，評價不同優(yōu)化方案的預(yù)計實施效果，基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來道路交通狀態(tài)發(fā)展趨勢，為管理部門提供新型而有效的決策支撐手段，促進(jìn)并實現(xiàn)交通管控精細(xì)化、科學(xué)化、高效化、智慧化的發(fā)展[1-2].

目前，在實時交通仿真方面，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了一定的探索研究. J. Maroto等[3]研究開發(fā)了一種能實時模擬城市交通狀況的微觀模型，并將其應(yīng)用于駕駛模擬器中；Pell等[4]對17種仿真軟件進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)越來越多地已經(jīng)使用在線數(shù)據(jù)應(yīng)用于實時交通管理，并強調(diào)了未來仿真在多種路網(wǎng)下的實時模擬應(yīng)更具靈活性與適應(yīng)性；吳斗[5]提出了一種在線微觀交通仿真模型，并設(shè)計研發(fā)了OMTSS仿真系統(tǒng)，實時、真實地還原交通，使交通仿真過程與真實交通控制管理同步. 但這些研究只在單個交叉口或極小范圍路網(wǎng)進(jìn)行測試，并未對大范圍路網(wǎng)進(jìn)行建模應(yīng)用，且缺乏對路網(wǎng)交通狀況的評價體系. 而較為成熟的實時在線交通仿真多采用宏觀、中觀仿真模型[6]，主要原因是微觀仿真模型計算量大，運算速度很難達(dá)到與實際系統(tǒng)同步運行的要求[7]；林祥興等[8]在不同交通流量情況下開展VISSIM仿真精度實驗，發(fā)現(xiàn)計算機性能和仿真運行設(shè)置對單步仿真運算時間精度具有一定的影響，計算機性能越好、流量越低、仿真精度越低，則運算時間越低.

而如何將外場實時交通信息同步有效傳入微觀仿真模型進(jìn)行專業(yè)實時仿真分析，仍是難點，尤其是路網(wǎng)級別的數(shù)據(jù)交互，具體技術(shù)不足表現(xiàn)在：①微觀仿真模型在運行過程中不能進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入輸出，手動干預(yù)會造成大量時間延誤，從而嚴(yán)重影響實時性；②交通出行生成隨機，交通流分布隨機，同步路網(wǎng)輸入輸出以及各路段流量較為困難，導(dǎo)致仿真結(jié)果準(zhǔn)確難以保障；③聯(lián)網(wǎng)信號機可直接與仿真模型進(jìn)行交互，但仍存在斷網(wǎng)或離線信號機，無法實時持續(xù)在線同步，對仿真中交叉口車輛行為同步有較大影響. 總體而言，尚且缺少成熟而又成體系、同步性較好、與實際交通環(huán)境相匹配的實時在線微觀交通仿真技術(shù).

本文采用目前技術(shù)較為成熟、在交通組織優(yōu)化與信號控制優(yōu)化等方面應(yīng)用較為廣泛的微觀模型VISSIM[9-10]作為系統(tǒng)基礎(chǔ)，通過其COM接口二次開發(fā)，設(shè)計并開發(fā)實時在線仿真各大技術(shù)模塊，并進(jìn)行性能優(yōu)化處理，與實際時間盡可能同步，最后基于該技術(shù)搭建系統(tǒng)平臺，實時仿真真實路網(wǎng)，驗證系統(tǒng)的精確性、同步性和穩(wěn)定性.

1 實時在線微觀仿真系統(tǒng)設(shè)計

為滿足再現(xiàn)當(dāng)前的交通運行狀態(tài)，完成交通組織方案的定量評估分析，對交通組織管理、交通時間預(yù)警和評估、交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃建設(shè)、交通政策可行性分析研究提供量化的決策依據(jù)，實時交通仿真系統(tǒng)需要接入交通檢測、信號控制等數(shù)據(jù)，及時快速輸入至交通仿真軟件VISSIM運行，并根據(jù)不同場景要求，同步穩(wěn)定輸出多維、合理、科學(xué)的評價數(shù)據(jù)，以提供決策依據(jù). 所以，通過綜合多領(lǐng)域技術(shù)分析研究，設(shè)計了一套實時在線仿真系統(tǒng)，其由交通流數(shù)據(jù)庫、交通評價數(shù)據(jù)庫、VISSIM仿真軟件以及主控程序組成，如圖1所示.

圖1 實時在線微觀仿真技術(shù)框架

主控程序負(fù)責(zé)調(diào)取COM接口、控制VISSIM，以及重構(gòu)數(shù)據(jù)，完成輸入與輸出，是系統(tǒng)的核心部分. 程序采用Python語言編輯，主要考慮Python運行速度快、可移植多平臺等特性，且面向?qū)ο缶幊?，與COM對象結(jié)構(gòu)類似，易于理解；利用Python龐大的標(biāo)準(zhǔn)庫，可簡單方便的操作程序、數(shù)據(jù)庫、XML、GUI(圖形用戶界面)，代碼編寫復(fù)雜度大大降低；同時，Python也是人工智能算法的主要實現(xiàn)語言，未來系統(tǒng)擴展，與人工智能算法結(jié)合，程序也可復(fù)用.

交通流數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)處理存儲外場各類交通檢測器所獲得的交通流數(shù)據(jù)，為主控程序提供穩(wěn)定可靠的實時數(shù)據(jù). 主要包括視頻檢測器數(shù)據(jù)、微波雷達(dá)檢測器數(shù)據(jù)，雖然兩者數(shù)據(jù)來源不同，檢測原理不同，但兩者的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類似，可進(jìn)行融合處理. 檢測器上傳數(shù)據(jù)的時間方式有前端自帶GPS校時與后端服務(wù)器對時，在本系統(tǒng)設(shè)計中必須將實時數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一校時，保證仿真數(shù)據(jù)輸入的同步性. 視頻檢測數(shù)據(jù)精度主要受環(huán)境光影響，導(dǎo)致在實際應(yīng)用過程中夜間數(shù)據(jù)往往不夠理想；微波雷達(dá)檢測原理是根據(jù)波的反射來判斷車輛位置、速度等，障礙物是影響檢測精度的主要因素，如空中的樹葉. 因此，根據(jù)兩者數(shù)據(jù)特性，在數(shù)據(jù)層對其進(jìn)行融合處理，以得到更精確的交通仿真輸入?yún)?shù).

VISSIM仿真軟件，負(fù)責(zé)根據(jù)實際路網(wǎng)數(shù)據(jù)搭建仿真模型，并在設(shè)定流量、速度、路徑、信號配時等參數(shù)后，運行仿真，輸出評價信息. 在搭建模型之前，需收集仿真路網(wǎng)基礎(chǔ)資料，包括道路線形、橫斷面結(jié)構(gòu)、交叉口形狀、全天信號配時方案、車道信息、小區(qū)出入口及衛(wèi)星底圖等；利用VISSIM軟件中的Link和Connector編輯路網(wǎng)、交叉口，信號控制機與信號燈頭設(shè)置交叉口信控方案，以及數(shù)據(jù)采集點、節(jié)點、車輛行程時間等各類檢測評估模塊以在仿真運行過程中采集所需要的評價參數(shù).

交通評價數(shù)據(jù)庫，負(fù)責(zé)存儲交通評價信息，進(jìn)一步分析處理后支撐方案決策、數(shù)據(jù)可視化展示等. 所有評價數(shù)據(jù)的來源均為VISSIM仿真結(jié)果，理論上所有VISSIM生成的評價數(shù)據(jù)均可提取入庫，而這將花費大量的時間，影響同步性. 因此，在實際應(yīng)用中，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，提取所需數(shù)據(jù)，包括路網(wǎng)整體評價、主干道評價、路段評價與主干道評價這幾大類，其提取頻率與實時數(shù)據(jù)輸入頻率一致.

2 主控程序設(shè)計

交通數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，采集頻率不一，VISSIM仿真軟件無法直接對接此類數(shù)據(jù)，所以必須將來自于各類交通檢測器的數(shù)據(jù)輸入中間件，整理多源數(shù)據(jù)、處理問題數(shù)據(jù)、同步數(shù)據(jù)時間；同時，針對VISSIM軟件本身而言，這必須在仿真暫停或停止后才可對輸入流量、轉(zhuǎn)向比例等交通參數(shù)進(jìn)行實時更新以及提取交通評價參數(shù)，為盡可能減少因更新交通參數(shù)而暫停造成的時間延遲，設(shè)計中間件時必須考慮程序運行邏輯、耗時等因素，將延遲時間控制在合理范圍內(nèi)，以實現(xiàn)虛擬與現(xiàn)實的同步. 因此，為實現(xiàn)該功能，設(shè)計了一套代碼精簡、邏輯清晰、冗余極少的主控程序，以連接交通檢測器的實時數(shù)據(jù)以及調(diào)用VISSIM COM接口進(jìn)行仿真對象控制，主要包括仿真運行對象、車輛生成對象、路線決策對象、信號機對象、評價對象，技術(shù)原理如圖2.

圖2 實時在線微觀仿真技術(shù)原理

2.1 仿真時間控制

在交通仿真運行期間不能直接修改各項參數(shù)，因此需要在數(shù)據(jù)實時更新前對仿真進(jìn)行暫停，更新完成后立刻使仿真繼續(xù)運轉(zhuǎn)，保證其連續(xù)性、同步性. 于是，設(shè)計仿真時間控制，用于對實時仿真過程中進(jìn)行各類數(shù)據(jù)輸入與輸出的時間節(jié)點控制，其中包括基于VISSIM中的中斷仿真控制與基于VISSIM中的停止仿真控制.

基于VISSIM中的中斷仿真控制，是在不結(jié)束VISSIM仿真的前提下對本次仿真進(jìn)行暫停，再次啟動后路網(wǎng)運行繼續(xù)；基于VISSIM中的停止仿真控制，是結(jié)束仿真過程，通過獲取本次仿真控制所有交通運行狀態(tài)，包括車輛運行位置、車速信息以及信號控制狀態(tài)，在下次仿真開始后立即輸入以上車輛信息數(shù)據(jù)，形成連續(xù)仿真.

具體地，根據(jù)數(shù)據(jù)交互間隔時間、信號控制劃分時段與仿真總時長等時間參數(shù)，對微觀模型仿真過程的時間節(jié)點控制，并校正實際時間與仿真系統(tǒng)時間的誤差，以達(dá)到其他模塊運行時間與現(xiàn)實同步的目的. 以預(yù)設(shè)的間隔時間為準(zhǔn)，采用中斷仿真控制模式來控制流量數(shù)據(jù)與路線決策數(shù)據(jù)的輸入以及仿真評價數(shù)據(jù)的輸出，并利用仿真速率控制算法對其產(chǎn)生的時間誤差在下一間隔時段進(jìn)行彌補；根據(jù)各個交叉口全天信號控制啟動時段，通過停止控制時間序列算法計算各信控方案更新前的仿真時間，時間結(jié)束后進(jìn)入停止仿真時間控制模式.

2.1.1 仿真速率動態(tài)控制算法

設(shè)定交通生成、路徑?jīng)Q策與評價數(shù)據(jù)輸入輸出的間隔時間Δt(s)，初始仿真速率v=1(步長/s).

在系統(tǒng)運行過程中，在第i次數(shù)據(jù)輸入輸出時，獲取信號控制匹配模塊或交通生成數(shù)據(jù)輸入模塊運行開始時刻Tpi，評價數(shù)據(jù)模塊輸出結(jié)束時刻Tqi，運行數(shù)據(jù)輸入輸出所損耗的時間為t1i=Tqi-Tpi-Δt，單位：s

第1次：中斷仿真控制前仿真運行時長為t1=Δt，仿真速率v1=1

運行數(shù)據(jù)輸入輸出所損耗的時間為t11=Tq1-Tp1-Δt，

運行數(shù)據(jù)輸入輸出所損耗的時間為t12=Tq2-Tp2-Δt，

…

運行數(shù)據(jù)輸入輸出所損耗的時間為tl(n-1)=Tq(n-1)-Tp(n-1)-Δt，

第n次：

2.1.2 停止控制時間序列算法

設(shè)Pk為第k次采用停止仿真控制前仿真時長，單位：s，其序列為ΦP={P1,P2,…,Pm}

Sk為第k個信號控制方案開始時刻或k-1個信號控制方案結(jié)束時刻，時間格式為“hh:mm:ss”

各個信號控制方案開始/結(jié)束時刻集合Φs={S1,S2,…,Sn}，順序由小到大，其中S1=00：00：00，Sn=23:59:59

啟動時刻Tstart，時間格式為“hh:mm:ss”

實時仿真總時長,ttotal單位：s

即仿真時間范圍[TS,TE]，其中TS=Tstart,TE=TS+ttotal

比較TS,TE與ΦS內(nèi)各Si的大小，得TS∈[SiSi+1),TE∈(Sj,Sj+1]

若i=j，則停止仿真控制時間序列為{P1},P1=TE-TS

若i≠j，則停止仿真控制時間序列為{P1,P2,…,Pm},其中Pk=Si+k-Si+k-1,m=j-i+1

2.2 交通生成模塊

交通生成模塊用于將通過在路網(wǎng)外部點所采集的實時交通數(shù)據(jù)輸入仿真模型，并在VISSIM模型中的車輛輸入點生成相應(yīng)的交通流量，以及對車輛進(jìn)行速度控制，匹配實際情況. 其負(fù)責(zé)將外部點的交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為VISSIM COM接口標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)并完成輸入設(shè)置. 利用包括但不限于視頻檢測器、雷達(dá)檢測器所采集的交通數(shù)據(jù)，分析實時交通流量、車輛組成類型比例、速度等，并通過COM接口的Vehicle Inputs對象進(jìn)行交通流量批量修改與車輛組成比例選擇，以及操作Speed Distribution Data Point對象進(jìn)行車輛期望速度控制.

2.3 路線決策模塊

路線決策模塊用于根據(jù)在路網(wǎng)內(nèi)部點采集的實時交通數(shù)據(jù)所推算的交叉口各進(jìn)口道轉(zhuǎn)向比例，修改VISSIM中各路線決策點的相對車流，以匹配實際情況. 其負(fù)責(zé)完成交叉口車輛路線決策的相對比例控制. 利用交叉口各進(jìn)口檢測器，包括但不限于視頻、雷達(dá)，采集通過各車道的流量，并根據(jù)車道轉(zhuǎn)向信息，進(jìn)行路線決策相對比例計算；對于混合車道、普通檢測器無法檢測車輛分流情況的，采用人工抽樣調(diào)研統(tǒng)計，通過歷史數(shù)據(jù)推算實時情況，再轉(zhuǎn)換為路線決策相對比例；然后，通過COM接口的Vehicle Routing Decisions Static對象進(jìn)行車輛的路線決策相對比例批量設(shè)置.

2.4 信號控制匹配模塊

對于聯(lián)網(wǎng)信號控制系統(tǒng)，VISSIM具備專用DLL進(jìn)行關(guān)聯(lián). 本文針對無聯(lián)網(wǎng)控制信號機，設(shè)計信號控制匹配模塊，用于同步交叉口其信號控制方案，以匹配實際交叉口的車輛放行順序與時間. 其負(fù)責(zé)保證仿真環(huán)境中各交叉口信號燈運行狀態(tài)與外場實際盡可能一致，分為3個子模塊：信號狀態(tài)時間獲取子模塊、信號狀態(tài)判別子模塊、信號相位差設(shè)置子模塊.

2.4.1 信號狀態(tài)時間獲取子模塊

負(fù)責(zé)分析卡口或其他設(shè)備拍攝的信號燈運行圖片，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中包括：當(dāng)前時間、信號燈燈色、倒計時. 在實際操作過程中，對于缺乏倒計時屏的信號設(shè)備，可在信號燈燈色剛改變的那一刻進(jìn)行時間記錄，則倒計時可取“0”，另外對于無卡口條件的交叉口，可利用人工采集，跳過此子模塊，直接輸入采集數(shù)據(jù)至下一模塊.

2.4.2 信號狀態(tài)判別子模塊

負(fù)責(zé)將獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判別，確定該時刻所運行的控制方案及所處的信號周期時間位置，并計算絕對相位差.

式中，C為該交叉口目前運行方案周期，s；n為方案相位總數(shù)；gi為第i相位所占時間，s；Tp為獲取信號燈運行圖片的時間戳；S為根據(jù)燈色判斷的當(dāng)前階段序號，s≤n；t為當(dāng)前階段倒計時，s；Tq為信號方案最近開始啟動時間戳；Tn為當(dāng)前仿真運行時間戳；Δt為信號方案絕對相位差，s.

2.4.3 信號相位差設(shè)置子模塊

負(fù)責(zé)批量設(shè)置VISSIM模型中各信號機的信號控制方案及其啟動相位差，具體操作：VISSIM中各信號機對應(yīng)的配置文件(.sig)采用XML語言編譯，通過程序解析，直接進(jìn)行批量修改，而后再重新啟動仿真，模型即可加載新配置的信號控制方案，并且與外場信號燈運行狀態(tài)一致.

2.5 評價數(shù)據(jù)輸出

評價數(shù)據(jù)輸出模塊用于將仿真過程中VISSIM所得的評價數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后存入數(shù)據(jù)庫，通過可視化手段將仿真運行狀態(tài)及仿真評價結(jié)果呈現(xiàn)出來. 其負(fù)責(zé)獲取VISSIM實時仿真過程中的評價數(shù)據(jù)并存入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)處理子模塊、數(shù)據(jù)存儲子模塊和數(shù)據(jù)可視化子模塊.

通過數(shù)據(jù)處理子模塊，在獲取評價數(shù)據(jù)的過程中對其空值、異常值進(jìn)行補全、修正；通過數(shù)據(jù)存儲子模塊，將評價數(shù)據(jù)篩選處理，按設(shè)計表結(jié)構(gòu)存入數(shù)據(jù)庫中；通過數(shù)據(jù)可視化子模塊，將數(shù)據(jù)以圖表形式展示出來，一方面展示實時交通評價數(shù)據(jù)，另一方面存儲有歷史數(shù)據(jù). 基于此，可進(jìn)行時間軸上的分析得出深度交通評價指數(shù)，進(jìn)一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)的時空分析，支撐交通組織優(yōu)化和管理決策.

3 案例應(yīng)用

選取南京市白下高新園區(qū)紫云大道及其周邊路網(wǎng)包含雙麒路、永豐大道、永智路、運糧河西路等4條次干路以及小區(qū)出入口、企業(yè)停車場出入口等應(yīng)用場景作為研究對象，選取路網(wǎng)周邊工業(yè)、商業(yè)密集分布、居民小區(qū)環(huán)繞，靠近高速匝道，早晚高峰潮汐現(xiàn)象明顯，交通出行規(guī)律穩(wěn)定，是典型的城市交通道路；基于實時在線微觀仿真技術(shù)構(gòu)建該區(qū)域的VISSIM路網(wǎng)，并搭建面向精細(xì)化交通管控的系統(tǒng)平臺，具體實施路線如圖3，系統(tǒng)界面如圖4. 沿線交叉口布設(shè)有10套視頻檢測器、11套微波檢測器用于交通流檢測，覆蓋研究范圍的外部交通數(shù)據(jù)采集點，以及所有交叉口進(jìn)口道，采集精度高. 平臺運行過程中，輸入數(shù)據(jù)包括外圍檢測器的采集數(shù)據(jù)用于交通流量輸入，場景內(nèi)部交叉口檢測器的采集數(shù)據(jù)用于路徑?jīng)Q策轉(zhuǎn)向比例控制與仿真精度驗證；仿真輸出包括VISSIM評價模塊的各類數(shù)據(jù)，如交叉口仿真交通量、車道排隊長度、延誤時間、行駛速度、行程時間、服務(wù)水平等.

圖3 實時在線微觀仿真系統(tǒng)流程圖

系統(tǒng)部署于window環(huán)境的服務(wù)器，其配置為i7-8700 CPU/16G內(nèi)存，仿真精度可達(dá)10 步長/仿真s，為驗證系統(tǒng)有效性、同步性、穩(wěn)定性提供了可靠的環(huán)境.

具體測試結(jié)果見表1、圖6、圖7.

表1是在全天仿真中選取早高峰、平峰、晚高峰內(nèi)各1 h，每仿真300 s統(tǒng)計一次系統(tǒng)所運行的實際時間，比較最終誤差. 數(shù)據(jù)來源于系統(tǒng)運行日志，如圖5所示，通過計算每個間隔開始時刻的差值與運行仿真實際時間比較而得到. 其結(jié)果顯示，各時段內(nèi)1 h延誤時間均在60s以內(nèi)，時間誤差百分比不超過1.5%，一天24 h延誤不超過24 min，基本達(dá)到同步要求.

圖4 實時仿真系統(tǒng)評價數(shù)據(jù)可視化界面

表1 實時仿真系統(tǒng)1 h內(nèi)運行同步情況

圖5 系統(tǒng)運行日志

圖6 一日內(nèi)交叉口每5 min實際與仿真系統(tǒng)中的交通流量關(guān)系圖

圖7 實時仿真系統(tǒng)一日連續(xù)運行資源占用情況

圖6通過對一天24 h內(nèi)每5 min的內(nèi)部交叉口實際通過交通量與仿真運行交通量進(jìn)行統(tǒng)計對比，實際交通量是通過交叉口交通檢測器測得，仿真交通量是通過在仿真路網(wǎng)中設(shè)置數(shù)據(jù)采集點路網(wǎng)運行過程中每5 min采集1次得到，兩者繪制成散點圖，通過梳理分析，平均誤差小于10%，符合線性回歸，且離散程度在合理范圍內(nèi)，表明仿真還原度較高，仿真模型貼近真實路況.

圖7是對系統(tǒng)運行期間計算機的CPU及內(nèi)存占用情況進(jìn)行跟蹤分析，實施例表明在流量較大的早晚高峰下仿真系統(tǒng)對CPU、內(nèi)存占用較多，平峰占用情況較為穩(wěn)定. 對于現(xiàn)使用的計算機，配置仍有較大的冗余，還可支持更大的路網(wǎng)規(guī)模與更高的數(shù)據(jù)更新頻率.

4 結(jié)束語

本文提出了面向精細(xì)化交通管控的實時在線微觀仿真技術(shù)，仿真精度較中觀模型大大提高，模型運行效果良好，還原度較高，并利用構(gòu)建的路網(wǎng)及外場檢測器數(shù)據(jù)搭建系統(tǒng)平臺進(jìn)行實際應(yīng)用測試，解決了交通數(shù)據(jù)、車輛轉(zhuǎn)向、未聯(lián)網(wǎng)信號機等同步問題，形成了評價數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)分析界面，使交通管控具備精細(xì)的決策分析能力；在實際全天運行過程中，仿真精度平均可達(dá)90%以上，同步誤差不超過1.5%，資源未溢出，且仍有較大冗余，系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性得到驗證.