基于元胞自动机和多主体相结合的交通仿真系统设计与实现

孙有发，吴今培，刘彩燕



基于元胞自动机和多主体相结合的交通仿真系统设计与实现

孙有发1，吴今培2，刘彩燕1

（1. 广东工业大学 管理学院，广东 广州 510520；2. 五邑大学 智能技术与系统研究所，广东 江门 529020）

城市交通系统是典型的基于规则运行的复杂大系统，建立能描述实际交通系统一般特性的交通流模型，寻找交通流的基本规律，揭示交通拥堵产生的机理，实现人、车、路与生态环境之间的和谐统一，一直以来都是该领域的热门主题. 论文基于元胞自动机和多主体技术，应用Matlab编程语言设计并实现集交通道路（含交通规则与信号灯）、机动车以及行人于一体的交通流仿真系统. 在4种交通规则下，分别考察了机动车和行人闯红灯行为对交叉路口通行质量的影响，其结果有助于揭示交通拥堵产生的内在机理，并为自动疏导交通提供参考措施.

交通流；交通仿真系统；元胞自动机；多主体；道路通行质量

近年来，随着我国政府大力投资交通基础设施建设，国内的交通状态有所改善，但城市交通拥堵仍时常发生；尤其是在交叉路口混合交通流情况下，机动车、非机行车以及行人相互干扰，致使道路通行能力严重下降. 贾斌等[1-2]认为，由于国内的混合交通流特性与国外的单纯机动车流特性差别很大，许多国外行之有效的交通管理措施在我国并没有收到预期的应用效果；“水土不服”问题严重，具体表现为假设条件过于理想、处理手段过于简单、大多数规划方案和控制系统存在机理不清等内在缺陷，因而难以从根本上达到缓解和预防我国城市交通拥堵的目的.

由于现实交通流是各个实体执行简单行为规则涌现出来的一种整体上的、综合性的复杂行为，用传统的数学建模方法（如流体力学模型、气体动力学模型、跟驰模型、Gipps模型等）来模拟交通流，存在固有的不足. 元胞自动机（CA）具有时间、空间和状态上的离散性，并按照一定局部规则在离散的时间维上演化，很容易复制出复杂的现象或动态演化过程中的吸引力、自组织和混沌现象，因而基于CA的交通流动力学模型（如确定性CA交通模型[3]、NaSch模型[4]、BML网络模型[5]、CS网络模型等）成为交通流理论模型的重要分支，并开发有多种仿真分析软件，如TRANSIMS等. 然而，现有的基于CA的交通流模型对机动车的处理过于简化和抽象，很少见到同时容纳机动车、道路、信号灯以及行人等的模型研究[6]；此外，模型中的机动车缺乏智能性与自治性等[7]. 由于多主体系统（MAS）研究多主体之间智能行为的协作、竞争等相互作用，系统中的每个主体代表了现实世界中一个自治的实体或个体，因而将MAS的自治性与智能性融入到CA中，创建一种新的结合体，并应用于描述实际交通流系统，就成为当前基于CA的交通流模型研究的重要趋势之一.

在上述背景下，本文基于CA和MAS技术，用Matlab编程语言设计并实现集道路（含交通规则与信号灯）、机动车以及行人于一体的交通流仿真系统. 通过运行该系统，考察任意交通规则设置下交叉路口的充盈率和有序度，以及人的一些行为因素对交通道路通行质量的影响，以揭示交通拥堵产生的内在机理，并提出自动交通疏导措施.

1 交通仿真系统运行规则描述

为设计集道路（含交通规则与信号灯）、机动车以及行人于一体的交通流仿真系统以及实现预期目标，首先对实际交通系统中的一些运行规则包括机动车行驶规则、交叉路口的交通规则、机动车变道规则、机动车加速规则以及行人的一些行为等进行抽象描述.

1.1 机动车行驶规则

根据元胞自动机理论模型，本交通仿真系统中的机动车运行规则设计为移位方式，如图1所示，如果机动车运行方向上有空位，则在下一时间步允许其前行占位. 注意到，移位运行规则与机动车跟驰运行规则[8-9]不同，后者如图2所示.

图1 元胞移位规则

图2 元胞跟驰运行规则

1.2 交叉路口的交通规则

交通仿真系统中机动车的正常运行规则，根据现有的道路交通规则设计而成：在直路上，机动车执行直行规则，同时允许安全情况下机动车变道、加速；在交叉路口，执行直行、掉头、右拐弯、左拐弯等组合规则等.

在本系统设计中，为更好地刻画真实的交通流状态以及每种机动车运行规则，给出4种交通灯状态下的详细运行图. 这4种交通灯分别为：绿灯、绿黄灯、红灯、红黄灯. 绿黄灯指示：已经进入到交叉路口的车流应尽快驶出，同时不允许新机动车进入交叉路口，但允许行人通行；红黄灯的含义类似. 注意到，现实交通中仅有3种交通指示灯：红、绿、黄（或红闪、绿闪），本交通仿真系统的4种信号灯设计并不违背常识. 我们这样设计的目的，是为突显黄灯在预防交叉路口拥堵方面的作用. 换言之，本文设计4种交通灯状态，是寻求解决交叉路口拥堵并寻求自动疏通措施的一种探索.

在图3～7中，“→”、“←”、“↑”、“↓”表示机动车行进方向，“x”表示该空间位置禁行.

1）1号规则：直行

图3 交叉路口1号规则

2）2号规则：直行+右拐

3）3号规则：直行+右拐+掉头

图5 交叉路口3号规则

4）4号规则：直行+右拐+掉头+左拐弯

图6 交叉路口4号规则

1.3 变道规则

在路况安全的前提下，部分司机会选择超车或变道运行，如图7所示. 车道变换过程中会产生冲突点，影响交通运行的效率、降低道路运行安全，从而引发道路交通阻塞和事故. 在我国，少部分驾驶员的交通法规及安全意识淡薄，在机动车行驶过程中经常发生变道甚至违章变道. 因此，探寻微观的车道变换行为和宏观的交通流之间的机理，具有实际应用价值[10].

图7 直路上的机动车变道规则

本系统根据实际机动车运行状态，设计了2种类型的变道运行规则：前行变左、前行变右. 以前行变左为例，该变道规则表示：机动车正在向前方行驶，在下一时刻，机动车行驶到左手边临近车道上.

1.4 超速规则

超速行驶是道路上经常发生的交通现象. 本系统对此现象进行描述：如果机动车行驶方向上连续多个结合体位置上都为空，则允许机动车以某概率档加速. 在本系统中，所谓1档，即结合体在一个时间步移动一个位置，以此类推.

1.5 机动车和行人闯红灯规则

李兴莉等[11]结合交通心理学理论，在科学分析人为因素特征（如习惯性、随机性、从众心理等）的基础上，建立了行人乱穿马路行为的元胞自动机模型，探讨了行人过街频率、过街位置分布、过街位置数目对交通流的影响. 该研究为本系统人的行为因素影响交通质量提供了很好的参考价值.

为研究人的因素对交通道路有序度的影响，本系统设计了一些违规运行规则：机动车闯红灯、行人闯红灯等. 如，机动车在交叉路口遇到红灯，如果行驶方向上连续多个结合体位置上都为空，且左右两边无车，则以某概率允许机动车闯红灯；再如，行人在交叉路口遇到红灯，仍然以某概率强行进入人行道上等.

2 基于CA与MAS的交通仿真系统设计

本交通仿真系统中，CA用来描述交通路面状况，MAS技术用来描述机动车以及行人. 机动车、行人在信号灯的指挥下，依据各自行为规则运行在交通路面上；在实现技术上，二者统一构建在一个结合体中. 关于CA与MAS的结合技术详见第3节.

系统包含下列模块：城市道路设计，结合体状态描述，车道（包括直路、交叉路、邻居等）描述，机动车跟踪模块和演化子系统（包括交叉路口的交通规则与信号灯的设置，以及全体元胞在设定的交通规则和灯状态下的运动模式设计等）.

2.1 城市道路设计

2.2 结合体设计

2）如果为直路，则用cell.direction表示行车方向，且设置1为向左行，2为向右行，3为向下行，4为向上行. 如果为交叉路口，则该交叉路中初始元胞的cell.direction由系统随机设计. 如果元胞所在位置非路，则设置cell.direction为0.

3）用cell.occupy.state表示元胞位置被机动车占用状态：0表示无车，1表示有车.

4）用cell.movestate表示元胞位置是否允许机动车运行：0表示禁行，1表示允许. 只有赋予了非0值的元胞，才允许执行规则运动.

5）用cell.neighbor记录元胞8个方向上的邻居，直到非空为止. 如果前行方向有很多个空位，可以调整速度cell.movestate，需要实时调整.

2.3 车道（包括直路、交叉路以及邻居）

本文基于CA与MAS结合体来描述车道，结合体是本系统的一个创新，它继承了二者的优点.

2.4 机动车跟踪模块

为观测交通道路上任意指定的机动车行径，本系统特地设计机动车跟踪模块.

2.5 演化子系统

2.5.1 信号灯时间参数

本系统仅简单地设置了信号灯时间参数，未来可进一步地对城市道路交叉口信号控制方案进行优化设计.

2.5.2 交叉路口的交通规则与信号灯的设置

本系统可实现交叉路口任意指定的交通规则预设方案：1）每一时刻的交通规则可任意指定；2）初始化全体交叉路口的交通规则，然后各自开始循环；3）固定各交叉路口的规则.

在同一个规则下，交通灯依次执行：红黄（清空交叉路口）—绿—绿黄—红—红黄—绿.

2.5.3 系统运行

首先设置全部道路允许通行，然后再特别设置交叉路口；根据规则和交通灯，将全体交叉路口边界点相应地设置为禁或行. 在当前的交通规则和灯状态下，结合体开始运动；实时更新结合体状态，动态显示全部状态；最后，计算交叉路口的充盈度以及有序度.

这里给出反映交叉路口通行能力及质量的两个概念：充盈率和有序度. 定义“充盈率”为交叉路口中实际机动车数量占总容纳机动车数比例. 定义“有序度”为交叉路口中机动车行驶方向与理论上该规则红绿灯状态下的行驶方向一致性的比例. 也可以参考现有文献中经常使用的一些概念来描述交通道路的通行质量.

2.6 车辆运行规则设计

如果（cell,cell）是直路（1个方向），则按照直路规则运行：主要是判断前方是否有车，跟驰. 即使是直路，交叉路口边界上也有部分设置是不允许动的. 如果（cell,cell）是交叉路，则按照交通灯（红、绿）、本次以及上一次规则号（单向、2方向、3方向以及4方向）、前方空位情况，跟驰. 直路可以变道，行人和车可以闯红灯等.

3 基于CA与MAS的交通仿真系统运行结果

3.1 交通仿真系统初始化状态

图8 交通仿真系统初始化结果

3.2 交通仿真过程某状态

在整个仿真过程中，本系统较好地捕捉了幽灵塞车交通现象，这与实际观测到的交通流演化规律一致. 此外，我们还观察到发生堵车后，拥堵现象并不会越来越严重，而是随着时间演化，拥堵现象逐渐消失. 这表明本系统具有一定的自动疏导功能.

从重复仿真实验及结果分析来看，该系统性能要归功于4种信号灯规则的创新设计. 注意到：系统中的绿黄灯和红黄灯，类似于现实交通信号灯中的绿闪和红闪. 通过加大2种过渡信号灯的时长，使得已经进入到交叉路口的车流尽快驶出；同时因为禁止了新机动车进入交叉路口，交叉路口及早得到清空，从而为迎接新的交通规则下车流做好准备. 绿黄灯、红黄灯及其持续时长的优化设置，在一定程度上解决了交叉路口拥堵，并发挥了自动疏通拥堵的作用.

图9显示，被观测机动车严格按照设定的交通规则行驶. 在2号规则作用下，被观测机动车直行通过交叉路口（1,1）；前行遇到4号规则，顺利左拐弯，达到垂直方向直路，期间发生了一次变道；最后在交叉路口等候1号规则的通行信号灯.

注意到，被观测机动车在行驶过程中，其速度不是均匀的，从图9的跟踪轨迹不难看到：被观测机动车时而以1档速度运行，时而以2档或3档加速行驶. 同时，我们也注意到，个别机动车闯红灯，没有按照交通信号灯运行，如交叉路口（3,2），这必将导致交通有序度劣化. 本次仿真过程，全体道路基本流畅，机动车运行基本有序.

图9 交通仿真过程截图

4 人的因素对交通系统的影响及量化分析

众所周知，交通道路上发生的违规行为会影响交通道路的通行质量. 本节将定量研究机动车与行人闯红灯对交通道路充盈率和有序度的影响.

由前文定义知，充盈率反映交叉路口中实际机动车数量占总容纳机动车数的比例；而有序度则反映了交叉路口中机动车行驶方向与理论上该规则红绿灯状态下的行驶方向一致性的比例.

从交叉路口交通规则描述来看，在完全有序状态下，各类型交叉路口规则的理想充盈率是不同的，它们的具体数值见表1.

表1 不同交通规则的理想充盈率

由表1知：在完全有序状态下，规则本身对交叉路口的有效利用率是有影响的，其中1号规则的理想充盈率最大（为0.86），3号规则的理想充盈率最小（仅达到0.61）. 也就是说，1号规则对交叉道路的利用率最高，而3号规则使得交叉道路产生了最大的浪费. 这表明，尽管复杂的交通道路规则有利于均衡疏通各个方向的车流通行，但这并不意味着规则越复杂越好，从表1结果来看，交通道路规则越简单，其带来的通行效率往往越高.

如果在实时监控过程中，交叉路口充盈率超出了理想值，这表明出现了机动车拥堵等无序现象.联合充盈率以及有序度，可充分反映交通道路的通行质量.

4.1 机动车和行人完全遵守交通规则，交叉路口充盈率和有序度描述

由图10可知，如果交通道路上的全体机动车和行人均严格遵守交通规则，无论执行何种交通规则，交叉路口的有序度都非常高. 如1、2和4号规则，其有序度均接近100%；相比之下，3号规则的有序度较低，平均仅为90.2%和84.9%.

图10 机动车和行人完全遵守交通规则，交叉路口充盈率和有序度描述

此外，图10中两个执行3号规则（见每个小图右上方数字）的仿真子图显示，这两个交叉路口的充盈率明显比直行其他交通规则的交叉路口高，即该交叉路口中道路被车辆占用率高，也表明发生了长期适度交通拥堵现象. 这点也由该路口的有序度值低于其他路口而印证.

4.2 机动车闯红灯对交叉路口充盈率和有序度的影响

对照图11a）和图11b）不难发现：随着机动车闯红灯概率的增大，无论执行何种交通规则，交叉路口的平均有序度都会在降低.

图11 机动车闯红灯，交叉路口充盈率和有序度描述

4.3 行人闯红灯对交叉路口充盈率和有序度的影响

比较图12与图10可以看出，允许行人闯红灯，交叉路口的平均有序度也会降低. 这表明，行人闯红灯对交通道路的有序度是有影响的. 但比较图12与图11不难发现，行人闯红灯对交叉路口有序度的影响要小于机动车.

图12 行人闯红灯，交叉路充盈率和有序度描述

4.4 机动车和行人均闯红灯对交叉路口充盈率和有序度的影响

对照图13与图11和图12可知，倘若同时允许机动车和行人闯红灯，交叉路口的平均有序度将进一步降低. 此外，与图10~12相比，图13仿真输出的交叉路口充盈率普遍升高，这表明不同交通规则下，交叉路口均产生了不同程度的拥堵现象，其中执行3号规则的交叉路口拥堵最严重.

图13 机动车和行人均闯红灯，交叉路口充盈率和有序度描述

5 结论

基于元胞自动机和多主体技术，本文设计并实现了集交通道路（含交通规则与信号灯）、机动车以及行人于一体的交通流仿真系统，捕捉了幽灵塞车等交通现象，同时观察到拥堵自动疏导现象，这归功于系统中的4种信号灯的创新设计. 此外，在4种交通规则下，分别度量了机动车和行人闯红灯对交通道路通行质量（充盈率和有序度）的影响，仿真研究支持如下结论：交通道路规则越简单，其带来的通行效率往往越高；行人闯红灯对交叉路口有序度的影响要小于机动车. 本交通仿真系统有助于揭示交通拥堵产生的内在机理，为自动交通疏导提供参考措施.

限于篇幅，本文未报告超速和变道等常见行为对城市整体交通道路通行质量的影响. 进一步地，可结合车辆跟驰理论改进系统中的机动车行驶规则；依据实际调研和观测数据，优化设计变道规则、超速规则以及信号灯时间控制等；同时还可结合交通心理学理论，将司机和行人的一些行为因素特征（如习惯性、随机性、从众心理等）融入到本仿真系统中. 以上工作将更逼真地描述现实交通流状况.

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Design and Actualization of a Traffic Simulation System Based on CA and MAS

SUN You-fa1, WU Jin-pei2, LIU Cai-yan1

(1. School of Management, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510520, China; 2. Institute of Intelligence Technology and Systems, Wuyi University, Jiangmen 529020, China)

The metropolitan traffic system is one of complex large-scale systems running on rules. Theory of traffic flow aims at creating models that well characterize the real traffic phenomena, finding underlying traffic flow rules, disclosing traffic jam mechanisms and then regulating the existing system to realize harmony between humans, vehicles, roads and the ecosystem. In this paper, a kind of traffic simulation system which integrates the roads (including traffic rules and signals), vehicles and pedestrians is designed and realized via Matlab based on Cellular Automata and Multi-agent System theory. The impact of red-lights running by vehicles and pedestrians on the traffic quality at cross-roads is investigated respectively under four traffic rules. This research helps to identify the underlying mechanism of traffic jams at cross-roads and provides feasible measures for automatic channeling traffic.

traffic flow; traffic simulation systems; cellular automata; multi-agents; traffic quality

1006-7302（2011）04-0038-12

U491

A

2011-07-20

国家自然科学基金资助项目（No.70801019）；广东省哲学社会科学“十一五”规划学科共建项目资助（08G004）

孙有发（1976—），男，江西临川人，副教授，博士，主要从事系统工程、人工智能技术等方面的研究.