城市快速路入口匝道控制系统与交通诱导协同管控技术研究

陈乙周

（深圳榕亨实业集团有限公司）

1 引言

城市快速路入口匝道控制系统与交通诱导协同管控技术是出于对高快速路交通拥挤和交通事件管理需要而专门制定的交通管理措施手段，主要针对高快速路动态交通实时状态监控而设置，目的为了尽量确保高快速路主线、支路等交通的畅通、快捷和安全。在快速道路交通功能等级体系的基础上，从区域协调角度出发，制定方案。但随着日益增长的出行量，独立的控制方式已经无法满足需求，快速匝道控制和交通诱导协同控制需要发挥出各自技术优势来弥补当前的使用需求不足。研究内容主要是通过控制进出快速路口城市区域车辆和对其进行动态诱导，来缓解城市快速干线交通压力。

2 城市快速路入口匝道控制系统与交通诱导技术难点创新点

城市快速路入口匝道控制系统与交通诱导所建立的复杂动态交通网络模型设计三类交通网络，如何协调它们之间的相互影响，相互耦合，如何处理这三类交通网络的关系，达到较好的控制与诱导的能力，是一个首先需要考虑的问题。其二，研究涉及交通控制与诱导一体化问题，尽管控制与诱导分别从时间和空间进行交通的调度，但二者的相互作用也必然影响到整体交通网络调度的性能，理清它们的脉络层次，实现控制与诱导的一体化。其三，采用嵌入式硬件（ARM＋FPGA＋DSP＋嵌入式），实现对视频信号的实时分析处理，提取路况特征信息，形成异构信息采集和控制诱导网络大面积覆盖。

本次研究内容的难点与创新点是以交通流建模理论、智能交通控制与诱导理论、智能控制方法为指导，以理论算法研究、现代仿真技术，并结合软硬件设计为主要研究手段，研究复杂动态交通网络控制与诱导问题，并开发相应的实现设备，从而进行理论方法试验、测试，和实际的控制与诱导实现（如图1所示）。

1）将高速口流量网络、进出城市的城乡结合处的主干道流量网络、以及城市主干道流量网络综合为一个复杂动态交通网络来研究解决城市主干道拥挤和堵塞的控制和诱导问题。该问题的研究将突破交通控制和诱导往往仅考虑一种交通网络的局限，而且优化模型预测控制和基于数据驱动的诱导方法的使用还可以进一步增强交通控制的鲁棒性，提高其适应能力，改善诱导的自适应性和实时性，从而，实现减缓城市主干道交通拥挤的能力。创新点将丰富和发展交通网络控制和诱导的理论和方法，同时对复杂交通网络的模型问题也进行了有益的探索，对其他智能交通系统的研究也有一定的借鉴作用（如图2所示）。

图1 快速路入口控制系统设备示意图

2）交通控制和诱导方法的仿真检验平台和实际应用系统有效结合在一起，避免了理论算法研究和实际应用的脱钩，既能够由真实交通信息数据来验证方法，保证理论的真实性，用能够将理论算法快速应用的实际交通控制，缩短了应用的时间，提高经济性。

3 入口匝道控制系统监测方法

通过技术手段对快速路入口进行车辆监测，本次研究采取了全视频检测的多功能车辆信息采集系统是利用摄像机、DSP嵌入式开发板和PC机搭建的硬件平台实现基于视频的实时车流量、平均车速、占有率、车型、车牌照号的检测，通过对检测结果的分析，做出合理规划，合理调节交通车流分配，减少交通事故，提高道路的运输效率。

系统通过对实时视频数据做二值化处理，实现目标分离跟踪检测，实现计数。通过对目标特征点连续多帧跟踪，利用最小二乘法实现测速。克服了传统检测技术的不足，交通类检测方法也有很大的改进。

入口匝道控制系统监测装置安装简单、方便，对外界条件要求比较低，受到外界干扰小，避免了传统交通监控系统中使用物理感应线圈对交通和道路带来的影响，相对于超声波测速，有较高的抗干扰能力。同时通过远程数据传输,可获取现场的实时视频图像，增加了可视化效果，能够提供更丰富的交通视频信息。

4 图像处理及相关控制算法

在图像采集过程中，由于外部和内部的干扰，噪声的产生不可避免，从而使图像的质量下降，图像中车辆的特征信息模糊，给后续的分析带来困难。由于光照亮度、摄像机曝光不足等原因，图像可能会出现对比度不足的现象，也会影响到车辆的准确检测。所以，在进行图像分析之前，进行相应的图像处理是必要的。首先，对采样图像进行平滑滤波去噪。噪声的去除是一种图像增强的过程，常见的滤波处理从处理的空间不同，可分为两大类：空域方法和频域方法。前者是直接在图像所在的像素空间进行处理，例如线性平滑、中值滤波等；而后者是通过对图像进行傅立叶变换后在频域上间接进行，如低通、高通、各种小波变换和逆小波变换等。频域处理方法使用的计算机内存和计算时间的开销很大，在智能交通实时系统中效果并不理想。所以，在本文中，利用平滑技术对采样图像进行预处理，对某一像素进行平滑处理时，仅仅是对窗口内的局部像素进行处理，计算速度快，而且可以对多个像素并行处理。对采集的图像进行预处理后，需要进行的是图像分析，在车辆检测中，我们只考虑如何采用一定的算法把运动目标从图像中提取出来。通过视频图像的采集，我们获得了多帧图像，这些离散的图像在时间域上是具有相同一定间隔的序列，表示了图像中的各项信息在时间上的变化过程。通过分析序列帧之间的关系，可获得运动目标的有关信息。

图2 高快速路入口系统控制结构图

5 其他类型辅助方案与模型校验

由于车流分配模型为全市宏观层面的动态监测模型，因此分配检验不必对全市所有道路的流量进行验证，而是主要验证校核线断面和快速干道断面。

专题数据挖掘分析是通过建立相应标准流程与模板，实现对交通数据的直接挖掘利用。专题数据挖掘分析与交通仿真模型体系一起，是应用服务系统基础。专题数据挖掘分析是实现数据到信息升华的重要手段，是数据-信息-知识升级链条的重要环节。分配可靠性检验的方法是用基础年OD表在基础年路网上实施分配程序，将分配得到的各路段流量与同期调查的流量数据进行比较，如果两者差异在可控范围内，则分配程序得到了验证。

1）平衡分配模型算法

城市道路网络交通分配的任务，就是要使用合理的分配程序和算法，模拟驾驶员选择自己路径的心理习惯。模拟得越符合实际，模型的精确度就越高。对比常用的交通分配方法，平衡分配法是最适合拥挤条件下的交通分配法。

2）最短路径算法

全有全无法，它反映人们都愿意走最近路径的交通心里。假定所有起讫点相同，出行者都走最短路径，不选择其他任何路径。

3）多路径概率分配算法

多路径概率分配算法，认为起讫点相同的出行者可能有不同路径，各条路径的使用概率不同，越短路径被使用概率越大，最短路径被使用的概率最高。

图3 微观仿真设计与模型校正与验证

4）容量限制—增量分配算法

最短路径分算配，还是多路径分配，都忽略了道路自身容量的限制，以及随着道路流量的增加，造成道路拥挤使原本的最短路径发生变化，为反映这样情况，提出容量限制分配法。分配时路段行程时间随着道路流量与容量之比V/C变化，增量加载OD分配。

容量限制的多路径分配虽然较符合实际情况，但分配中每次加载的份额须事先认为确定，各条路径流量分配概率计算也较复杂，在一定假设条件下做出。

5）平均分配算法

拥挤条件下的交通分配，基于准则是满足交通网络的WARDROP平衡原理，即在网络达到平衡时，所有被利用的路线具有相同等且最短的行程时间。未被利用的路线与其相比具有相等或更长的走行时间。每个出行者都寻找适合他出行的最短成本路径，对于拥挤条件下的交通分配具有重要意义。

6）最终通过系统微观仿真设计系统控制算法实现模型校正与验证，形成实施方案（如图3所示）。

6 结语

本次研究针对城市快速路入口匝道控制系统与交通诱导协同管控技术的相关问题展开了深入研究，针对交通效益和环境效益两个指标，分别建立了交通效益模型和环境效益模。交通畅通是国家正常发展的重要保证，而大城市交通问题最为重要，针对当前中国大中城市快速路入口流量控制与车辆诱导的研究，实现缓解城市主干道拥塞状况的作用。通过对本技术研究与开发，将对我国智能交通领域的研究起到推动作用，并具有广泛的应用前景。