周琪
(中国电子科技集团第二十研究所 软件产品部,陕西 西安710000)
环城道路与城际高速整体运行有较大的不同。城际高速线路长、车流分布稀疏,大多数车辆基本处于自由流行驶方式,合流过程影响基本不明显。而环城道路,设计目的是为了缓解城市中心交通状况,因此在城市交通高峰期,城市环线车流密度大,匝道插入车流大,甚至导致内车道出现排队情况,这样会导致合流区内外侧车道有较大的车流密度差,由于驾驶员期望更好的驾驶收益,导致合流过程中或者合流结束后,内车道出现密集的自发向外车道的换道行为。如图1 所示。
图1 合流区域附近换道情况图
本文关注的重点将在于内车道向外车道的自发换道行为,驾驶员自发换道行为随机性较大,且自发换道行为受驾驶员驾驶风格影响,激进型驾驶员产生的换道行为对后车影响较大,使得合流区附近车流失稳。因此减少合流区自发换道行为或者通过更合理的换道行为代替合流区自发换道行为,可以提高合流区整体流量,减少减速行为产生。
该策略通过在车联网路侧单元,实时获取主路匝道车流数据,计算并选择建议换道车辆,在建议换道区域向内侧车道部分车辆发送换道建议,使其换道至外车道。策略实施步骤如下:
Step 5 向本次建议换道车辆发送换道建议,建议其换道到外侧车道,等待区域内车辆均进入合流区域,结束本次策略。
图2 预换道策略场景图
该策略中换道控制区距离合流区中心距离设为L0,如图2所示,在L0的界定中,应考虑控制区域头车应有足够的具体进行换道准备,且在合流区排队车流前完成换道,因此需要考虑实时车流平均车速与驾驶员反映时间,若换道区域距离合流区域太紧,驾驶员的换道行为仓促,且有可能受到合流区减速波的影响。若距离合流中心过远,车流调整效果减弱,因此存在一个理论阈值。对实际多种因素的考虑,有以下公式描述:
l0为内侧车道排队长度;v 为车流平均速度;T0为驾驶员对换道建议的反应时间;t1为预测换道时间;a 为换道加速度;b 为换道距离折减系数。
本文所描述的策略其目的是减少合流区自发换道行为,而合流区自发换道行为发生的主要原因是驾驶员对于行车收益判断最终决策的结果,在合流区域主要影响驾驶员行车收益的因素是两车道车流速度与本车队减速行为。现阶段主要使用Greenshields 提出的速度-密度线性模型为基础进行研究,基本关系式如下:
图3 不同流量下合流区平均车速
图4 不同流量下合流区平均延误
上式中:k1,k2分别表示外车道与内车道车流密度,l 为控制区长度。
本文所提出优化策略的关键在于在控制区向选定车辆发送换道建议,建议选定车辆提前进行换道,选定建议换道车辆的过程中,必须考虑选定车辆在换道过程中相对于内车道其它车辆对目标车道后随车影响最小。为评价此项换道收益,本策略定义参数Ui为编号为i 的车辆换道收益,该收益通过拟换道车辆与目标车道前车、后车距离以及与后车相对速度来进行评价,其评价公式表示如下:
式中:N 为拟换道车辆与目标车道前车车距;dF为拟换道车辆与目标车道后车车距;dsafe为车辆最小安全距离;vn为拟换道车辆速度;vF为目标车道后车速度;kT为前车车距收益权重;kF为后车车距收益权重。
完成策略建模后,本文选用VISSIM 进行车流密度优化策略的仿真,为了确定优化策略是否可以对车流产生积极影响,需要在仿真中对比策略使用前后合流区车速的变化情况,因此通过逐渐增加仿真路网中的输入车流,并对合流区平均车速以及平均延误进行数据收集,其结果如图3、图4 所示。
通过图3、4 合流区内外车道平均车速进行分析,采用本文所述策略的仿真,在合流区整体车流处于自由流与阻塞流量之间时,采用策略后的车流明显有速度提升,提升幅度约5%。内侧车道车辆在使用策略后延误变化并不明显,说明内侧车道车辆延误产生的主要原因是汇入车辆导致的减速行为,但合流区整体延误有5%-10%的减少,说明车流整体流量有相应的提升。
优化策略通过交通流角度分析合流区车流特点,设计优化策略中换道车辆数目、位置的选择,以及换道区域选择。最终在VISSIM 仿真平台进行策略的仿真,结果可以证实在合流区整体流量较大情况下,对车流整体速度有5%左右的提升,而在车流量未达到最大时,能有效减少合流区整体延误情况。