本发明涉及智能交通领域,更具体的,涉及一种高饱和度路段上下游交叉口间的相位差优化方法。
背景技术:
在交通高峰期,城市路段流量趋于饱和时,常出现周期性的长距离排队,甚至出现溢流现象,造成路口瘫痪,严重影响交通安全。信号协调控制在干道交通控制和缓解拥堵方面有着至关重要的作用,故众多学者对干道协调优化展开了深入研究,其方向主要分为两类:
一类是以绿波带最宽为优化目标,通过建立绿波带宽与信号周期、相位差、相序方式、绿信比、行驶速度等变量间的数学模型,以求解最大带宽的信号参数取值,其中little、gartner分别提出了经典的maxband模型和multiband模型;李祥尘通过优化干线上交叉口的信号相位和相序,来增加干线上相邻交叉口间相位差的调整区间,从而提升干线双向绿波带的带宽;刘小明提出了一种优化相位差时兼顾协调范围内不同数量连续路口间的绿波带宽,进而使控制范围内绿波协调的综合带宽最大化的方法;荆彬彬在maxband模型的基础上考虑车队实际行驶速度在一定范围随机波动的特性,以双向绿波带宽之和最大为一级目标,以速度波动百分比之和最大为二级目标,建立了一种绿波协调控制目标规划模型。
另一类则是以延误最小为优化目标,通过分析不同情形下车流到达规律,提出延误计算方法并建立相位差优化模型。万绪军对上、下行车辆在交叉口的延误规律进行分析研究,提出三角形延误方程,并以沿干线双向行驶的车辆延误最小为目标,建立了干线相位差调节的优化模型;卢凯针对行驶车队在一个以红灯启亮为起始的信号周期之内到达和跨越一个以红灯启亮为起始的信号周期到达两种情况,对停车延误进行了分析研究,得到了包括延误时间在内的性能指标与相邻交叉口相位差等协调控制变量之间的相关关系;曲大义基于相邻信号交叉口的车流到达特性,针对各种状况下关联交叉口间的排队集结与消散,建立了干线协调控制相位差优化模型;鄢小文通过分析不同周期下相邻交叉口间的车流到达规律,利用交通波理论建立了不同周期相邻交叉口间的延误模型,并提出了基于最小延误的不同周期交叉口间的相位差优化方法。
对于饱和度较高的路段,相比绿波带带宽及延误,周期性的长距离排队是城市交通管理者及实际交通参与者更迫切期待解决的问题,而现有对排队长度研究主要集中于如何利用先进交通检测技术精准估计路段排队长度,鲜有考虑排队长度的影响程度、以排队长度影响最小为干道协调优化目标的研究。
技术实现要素:
为了解决现有技术对排队长度研究鲜有考虑排队长度的影响程度、以排队长度影响最小为干道协调优化目标进行研究的不足,本发明提供了一种高饱和度路段上下游交叉口间的相位差优化方法。本发明首先使用适用于高和度路段的冲击波理论描述存在直行、左转、右转三股汇入车流时下游交叉口排队车辆的集结-消散过程,其次建立相邻交叉口间的排队长度模型与延误模型,定义排队影响权重,提出了上下行加权排队总长最小作为主、总延误最小为次的相位差分层优化方法。
为实现以上发明目的,采用的技术方案是:
一种高饱和度路段上下游交叉口间相位差优化方法,包括以下步骤:
步骤s1:路段说明及建系,具体包括以下步骤:
步骤s101:路段几何条件及上下游相位设置,有相邻十字交叉口ia、ib,路段iaib长度为l,公共信号周期为c,皆设置为三相位,相序依次为相位1南北直行、相位2南北左转、相位3东西放行,依相序用
步骤s102:进行建系;以交叉口ib西进口停车线为初始距离建立距离轴,方向指向交叉口ia,初始距离l=0m;以ib交叉口第n个周期相位1红灯起始时刻为初始时刻建立时间轴,初始时刻t=0s;
步骤s2:路段排队长度与延误建模,具体包括以下步骤:
步骤s201:排队长度建模:t=0时,到达车流
步骤s202:延误时间建模:延误是因信号控制造成车流状态改变,实际行驶时长相对车流状态不变通过路段所增加的时长,即实际行驶时长与以到达车速驶过排队路段的时间差,可分为排队延误和消散延误,对车流排队消散的分析如下;
假定排队车辆均清空,则
以排队演变分分析与排队消散分析为基础,构建延误模型,
步骤s3:提出高饱和度路段上下游交叉口间相位差优化方法,具体包括以下步骤:
步骤s301:定义排队长度影响系数:
高饱和度城市路段常出现周期性长距离排队甚至溢流,不同情形下,同一路段上、下行方向排队长度的影响也存在不同,通常有以下情形:
(1)路段上、下行方向所处道路环境对排队长度无特殊要求;
(2)路段某方向的下游路段易出现溢流现象,该方向的排队长度适当增加将有利于下游的溢流控制;
(3)路段某方向上设有一重要场所的出入口,当该方向的排队车辆超过出入口位置时,出入车辆需停车等待直至排队消散至出入口处;
故定义路段上下行加权总长δl,上下行总延误d,有
式中:
步骤s302:对相位差进行优化,依次以minδl和mind作为目标建立相位差优化流程,对相位差进行分层求解。
优选的,步骤s302的具体步骤如下:
步骤s303:输入上下游交叉口信号参数、交通流参数,并根据路段环境特征,确定上、下行排队长度影响权重αu、αd;
步骤s304:令相位差
步骤s305:以1s为步长,使用枚举法遍历
步骤s306:以minδl为第一层优化目标,寻找对应的相位差取值范围,得到有效解空间;
步骤s307:以mind为第二层优化目标,从上一层优化的有效解空间中得到最优相位差。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明通过分析存在直行、左转、右转三股汇入车流情形下的路段排队演变,构建了更具有广泛适用性的排队长度模型,现有研究中往往忽略左转或右转车流汇入而导致理论模型在实际应用中存在一定制约性。
2、相比现有基于最小延误的相位差优化方法,本发明所提出的优化方法更符合城市交通管理者及实际交通参与者对于路段协调控制目标的期望,能够获得更优的综合效益。
3、本发明为为城市交通拥堵主动防控及快速疏导问题的解决提供方法支持。
附图说明
图1为高饱和度路段上下游交叉口间相位差优化方法解析图。
图2为路段几何条件及相位设置示意图。
图3为排队演变分析示意图。
图4为延误分析示意图。
图5为路网参数输入参数图。
图6为路网配时信息图。
图7为仿真实验结果图。
图8为本发明的流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
如图1、图3以及图4所示,一种高饱和度路段上下游交叉口间相位差优化方法,包括以下步骤:
步骤s1:路段说明及建系,具体包括以下步骤:
步骤s101:路段几何条件及上下游相位设置,有相邻十字交叉口ia、ib,路段iaib长度为l,公共信号周期为c,皆设置为三相位,相序依次为相位1南北直行、相位2南北左转、相位3东西放行,依相序用
步骤s102:进行建系;以交叉口ib西进口停车线为初始距离建立距离轴,方向指向交叉口ia,初始距离l=0m;以ib交叉口第n个周期相位1红灯起始时刻为初始时刻建立时间轴,初始时刻t=0s;
步骤s2:路段排队长度与延误建模,具体包括以下步骤:
步骤s201:排队长度建模:t=0时,到达车流
步骤s202:延误时间建模:延误是因信号控制造成车流状态改变,实际行驶时长相对车流状态不变通过路段所增加的时长,即实际行驶时长与以到达车速驶过排队路段的时间差,可分为排队延误和消散延误,对车流排队消散的分析如下;
假定排队车辆均清空,则
以排队演变分分析与排队消散分析为基础,构建延误模型,
步骤s3:提出高饱和度路段上下游交叉口间相位差优化方法,具体包括以下步骤:
步骤s301:定义排队长度影响系数:
高饱和度城市路段常出现周期性长距离排队甚至溢流,不同情形下,同一路段上、下行方向排队长度的影响也存在不同,通常有以下情形:
(1)路段上、下行方向所处道路环境对排队长度无特殊要求;
(2)路段某方向的下游路段易出现溢流现象,该方向的排队长度适当增加将有利于下游的溢流控制;
(3)路段某方向上设有一重要场所的出入口,当该方向的排队车辆超过出入口位置时,出入车辆需停车等待直至排队消散至出入口处;
故定义路段上下行加权总长δl,上下行总延误d,有
式中:
步骤s302:对相位差进行优化,依次以minδl和mind作为目标建立相位差优化流程,对相位差进行分层求解。
实施例2
本实施例以图2所示为仿真路段建立仿真对上述模型进行验证,包括2个交叉口(ia、ib)和1条路段iaib,路段iaib长度为l,公共信号周期为c,皆设置为三相位,相序依次为相位1南北直行、相位2南北左转、相位3东西放行,依相序用
路段交通模拟结果分析:
改变仿真软件中“随机因子”参数,模拟5组仿真实验,对比本发明输出的相位差方案与基于延误最小的相位差方案所得的路段车均延误、上下行最大排队总长、平均停车次数三项指标,对高饱和度路段上下游交叉口间相位差优化方法的结果的可靠性验证分析。两方案车均延误、上下行最大排队总长、平均停车次数的输出情况,如图7所示。
(1)上下行最大排队总长
从图7可以看出,本发明所得方案的最大排队总长明显优于基于延误最小的相位差方案,其中方案1所得上下行最大排队总长平均值为225.39m,方案2所得上下行最大排队总长平均值为255.45。本发明有效缩短了路段上下行最大排队总长。
(2)平均停车次数
从图7可以看出,本发明所得方案的平均停车次数明显优于基于延误最小的相位差方案,其中方案1所得上下行最大排队总长平均值为0.52次,方案2所得上下行最大排队总长平均值为0.58次。本发明有效减少了平均停车次数。
(3)车均延误
从图7可以看出,本发明所得方案的车均延误略高于基于延误最小的相位差方案,其中方案1所得车均延误的平均值为30.33s,方案2所得车均延误的平均值为29.56s。本发明将引发车均延误的轻微上升。
以上分析说明了高饱和度路段上下游交叉口间相位差优化方法对路段相位差协调的可靠性。