考虑公交优先的过饱和交叉口交通信号控制

马旭辉，刘小明，张金金

(1.北京交通大学 交通运输学院，北京100044;2.北方工业大学 城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室，北京100144)

0 引 言

城市机动车数量的不断增加导致道路资源与交通需求间的矛盾更加明显。与非饱和交通状态下信号控制的目标不同，过饱和交通控制往往以避免交叉口溢流作为首要目标，在此基础上尽量使交叉口或路网的通行能力达到最大。围绕过饱和交叉口信号控制问题，国内外众多学者已展开广泛的研究，主要方法包括排队长度控制［1-2］、相邻交叉口控制［3-6］、区域自适应控制［7-8］等。

传统的过饱和交通信号控制方法大多是在固定的相位组合及相序基础上，对周期、绿信比和相位差3 类参数进行优化，而考虑到交叉口过饱和交通状态上、下游放行空间的约束，仅仅通过对上述3 类参数的优化难以实现控制目标，因此增加相位组合、相序变化等交叉口交通信号可控变量，加强信号控制的灵活性，对于过饱和交通下交叉口车流的有序运行十分必要。另一方面，上游交叉口排队车辆的放行需求与下游路段可容纳上游放行车辆的剩余排队空间之间的矛盾，决定了过饱和交通状态下需要对上、下游交叉口进行关联控制，以最大程度地避免交叉口交通溢流的发生。

上述过饱和交通控制方法及思路主要是针对社会车辆，考虑到公交优先能够提高公交系统服务水平，有利于缓解城市交通拥堵的优点［9］，在进行过饱和交通控制时，有必要与公交优先技术相结合，使得在交通拥堵的情况下，更能体现出公共交通的服务优势，从而进一步影响人们的出行方式。

基于上述分析，本文首先从过饱和交叉口相位放行需求及防止溢流两方面出发，设计了动态相位组合流程;在此基础上，将公交优先技术与过饱和交通控制相融合，提出了考虑公交优先的过饱和交叉口分布式关联控制方法。

1 过饱和交叉口的交通控制模型及方法

1.1 排队长度阈值的确定

在进行交叉口过饱和交通关联控制前，首先需要确定交叉口各相位进口路段车辆排队长度阈值，计算方法可参考文献［10］。

在排队长度阈值计算方式确定的前提下，交叉口上游(进口道)车辆排队长度进入设定区域事件的检测由上游交叉口安装的视频检测器提供。需要指出的是，正是由于视频检测器具有可灵活设置检测区域的优点，因此可以根据交叉口不同相位组合时进入该路段的车流组成，从排队长度最大阈值处向路段上游提前设置多个检测区域，以便适应文献［10］中提到的动态阈值。假如交叉口所用的视频检测设备有效检测距离有限，则可通过埋设饱和交通控制专用线圈的方式，在确定的路段排队长度阈值处埋设线圈，利用线圈检测到的车流量、占有率来判断排队长度是否已超过阈值，判断方法可参见文献［11-12］。

1.2 动态相位组合方法

在过饱和交通状态下，根据交叉口各流向车流到达率及所在路段长度等因素，进行合理的动态相位组合，一方面能够降低交叉口发生溢流的概率，另一方面也能够增加交叉口信号控制裕度，加强信号控制的灵活性。本文在设计动态相位组合时，首先考虑同一相位内的各股车流之间不能存在冲突;其次考虑到过饱和交通状态下避免溢流的重要性，在车流冲突判别的基础上，对各股车流下游路段的车辆排队剩余空间的属性进行分析(是否可容纳拟进入车流在最小绿灯时间内的车辆排队)。图1 为一典型交叉口示意图，包含车流σ1～σ8，其对应地考虑车流冲突后的相容性如图2(a)所示，对应相容性矩阵为B，见式(1);假设检测判断可知车流σ4下游路段剩余空间不足以容纳σ4在最小绿灯时间驶出车辆的排队，则车流间相容性示意图变为图2(b)，对应相容性矩阵变为B'，见式(2)。

图1 交叉口示意图Fig.1 Schematic diagram of intersection

图2 车流相容性示意图Fig.2 Traffic flow compatibility

在上述车流组合相容性说明的基础上，本文设计的动态相位方法如下:

Step1 从交叉口i 的车流集合CLi中依次选择各股车流，对于每股被选择的车流，从矩阵B'中选择与该车流非冲突的其他方向车流，构成车流子集Pj，j ∈M(M 为车流总数)。

Step2 计算Pj中非冲突车流间的欧式距离:

Step3 对各股车流与其他车流间欧式距离按照由小到大排列为d1，d2，d3，…，dM，将d1对应的车流组合作为一个相位p1，判断d2对应的车流组合中是否有车流与p1中的车流相同，如相同，则继续判断d3对应的车流组合中是否有车流与p1中的车流相同;如不相同，则将d2对应的车流组合作为相位p2，继续判断d3对应的车流组合中是否有车流与p1或p2中的车流相同，依次进行，直至所有的di，i ∈M 均被判断过，且所有车流均被划归到相应相位中。

1.3 关键参数的确定及求取

根据上文所述，过饱和交叉口i 的模糊控制规则集(R)可表示为其中:为输入量，为第m 股车流排队长度;为第m 股车流对应下游路段剩余空间排队溢出时间;为第m 股车流上游路段剩余空间排队溢出时间;Di，m为输出量，表示某相位绿灯可执行程度，最大值为1，表示延长当前相位的绿灯时间或当前相位从红灯变为绿灯，延长时间为1 s;最小值为0，表示结束当前相位绿灯。上述规则虽然以单个交叉口作为研究对象，但既考虑了本交叉口各相位绿灯放行的需求，同时也顾及了避免下游交叉口车辆排队溢流的需求，体现了过饱和交叉口群的关联控制。

为简化起见，此处仅考虑有公交专用车道的交叉口公交优先，在此情形下，当采用断面公交检测方式时，根据公交站点位置的不同，公交车辆到达交叉口公交排队队尾的时间可分为两种:

当公交站点位于公交检测器与停车线之间时:

当公交检测器与停车线间无公交站点时:

当交叉口i 第m 股车流所在相位为红灯时，进行如下判断:若，则1，否则不变。当i 交叉口第m 股车流所在相位为绿灯时，进行如下判断:若则，否则不变。其中，Td为相位切换判断时刻;为假设从Td开始对应相位执行绿灯时，交叉口i 第m 股车流中第j 辆公交车通过交叉口的时刻;为交叉口i 第m 股车流中公交检测器与停车线间剩余公交车辆数;gi，m为交叉口i 第m 股车流所在相位绿灯已执行时间。

对应公交车辆，Td与之间的关系如图3所示。

式中:vs为消散波速;w 为本交叉口在判断时刻绿灯放行时在下游形成的集结波速;qa为一个信号周期对应相位绿灯时间内的平均流量;ka为路段车流平均密度，在饱和交通状态下可认为qa=qm;kj为路段阻塞密度;km为饱和流量下路段平均密度。

由文献［10］可知:

图3 Td 与之间的关系Fig.3 Relationship of Td and

图4 求取示意图Fig.4 computing

式中:Th为交叉口i 第m 股车流绿灯放行时刻;Lr为判断时刻(当前)下游最大排队长度;L 为下游路段总长度;Lu为上游路段总长度;为判断时刻(当前)上游最大排队长度;wu为本交叉口在判断时刻上游排队车辆形成的集结波速。

1.4 模糊控制系统的建立

图5 隶属度曲线Fig.5 Membership curve

某相位绿灯可执行程度Di，m的论域同样设为:{－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5，6}，比例因子kD=1/12，模糊语言值设为:{小，中，大}={S，M，L}。Di，m的隶属度曲线如图5 所示。根据专家经验设计的模糊控制规则如表1 所示。采用重心法得到模糊控制器的输出D1，实际输出D=kDD1+0.5。

建议成立伦理委员考核制度，要想成为伦理委员必须有标准、有门槛。所有备选委员必须经过医院统一进行的严格培训和各方考核之后才能持证上岗，不经过考核或者考核不通过者均不得成为伦理委员会成员。除此之外，实践是提高伦理委员审查能力的另外一个重要因素，委员应该积极参加伦理审查工作，积累经验，拓宽知识，不断提高临床试验的伦理审查能力和审查觉悟[25]。

表1 模糊控制规则表Table 1 Fuzzy control rule table

1.5 控制流程

在上述工作的基础上，设计过饱和交叉口控制方法如下:

Step1 设受控交叉口i 初始状态为全红状态;

Step2 计算交叉口i 车流集合CLi中的各方向车流的出口路段溢流阈值;

Step3 根据检测值判断交叉口各进口车流对应出口路段剩余空间是否满足最小绿灯时间流入的车辆排队，根据检测结果，形成相容性矩阵B';

Step4 应用动态相位组合方法，形成路口各相位，并计算各相位对应的值;

Step6 判断绿灯相位执行时间是否已大于最小绿灯时间gmin，如大于gmin，则返回Step3。

2 仿 真

以北京市望京地区相邻的5 个交叉口为道路网络背景建立路网仿真环境(见图6)，对本文控制方法进行仿真验证。

图6 仿真路网结构Fig.6 Structure of simulation road network

仿真时设定边界交叉口各进口单车道饱和流量为1500 pcu/h，公交车辆权重α=30，各交叉口左转概率在10%～40%随机取值，右转概率在10%～20%之间随机取值，公交车辆以10%～30%的比例随机出现，为简单起见，仿真中在交叉口1 ～2 和4 ～5 间设置公交停靠站，其余交叉口未设置停靠站点。仿真步长设为0.02 s，每次仿真时间步为3600 步，共仿真20 次。主路边界进口输入流量为饱和流量，支路进口输入流量在800 ～1500 pcu/h 之间随机取值。将定时控制方案运行结果与本文方法相比较，结果如图7 ～图9所示。

图7 两种控制方法下溢流发生时间对比Fig.7 Overflow appearing time with the two control methods

图8 交叉口平均流量对比Fig.8 Comparing for intersections average flow

通过对仿真结果分析可得到如下结论:

(1)本文方法控制下发生溢流次数较定时控制大幅降低，说明本文方法对交叉口溢流的产生起到了一定的抑制作用。

(2)与定时控制相比，本文方法控制下交叉口平均交通流量总体上有所上升，过饱和交通状态下交叉口通行能力得到提高。

(3)由于在本文方法中计算车流排队长度时考虑到了公交权重的影响，公交车辆在单个交叉口的平均延误时间较定时控制下有所降低。

图9 公交车辆在单个交叉口平均延误时间对比Fig.9 Comparing for bus average delay time in every intersection

3 结束语

以避免过饱和交叉口溢流、提高过饱和交叉口通行能力为目标，同时考虑过饱和交通状态下的公交优先需求，首先在车流组合相容性分析的基础上，给出了动态相位组合设计方法，之后考虑到与其相邻上下游路段交通状态，确定了过饱和交叉口信号控制的关键参数，并在路段车辆排队长度参数计算时融入公交车辆权重，同时给出了专用道公交车辆数计算方法，使过饱和交通控制下的公交优先得以体现，最后利用模糊控制方法，对考虑公交优先的过饱和交叉口信号控制问题进行了研究，从而实现过饱和交叉口群的交通信号协调控制。从仿真结果来看，本文提出的控制方法能够较为有效的抑制过饱和交叉口溢流现象发生，而且能够提高交叉口的通行能力，同时使公交车辆在单个交叉口平均延误时间有所降低。需要说明的是，一方面本文在进行公交优先控制时未考虑公交专用相位的设置，在过饱和交通状态下，公交专用相位设置的条件及结合公交专用相位的控制方法等内容需要进一步考虑;另一方面，本文仅考虑了专用道公交优先信号控制，如何将过饱和交通控制与无专用道公交优先控制相结合也值得进一步研究。

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