CN101714298A - 城市信号交叉口混合交通秩序度计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种描述信号交叉口混合交通秩序程度的计算方法,属城市交通管理领域。包括以下步骤:计算信号交叉口绿灯第一阶段行人自行车聚集群的折算速度;运用“虚拟网格”人行横道的方法计算聚集群与机动车的冲突时间;从交叉口时空资源利用角度,计算当前信号控制策略下混合交通秩序度。本发明可以用来为混合交通信号控制策略提供理论决策,为评价信号交叉口混合交通信号控制策略提供一个新的评价指标。同时,利用本发明得到的混合交通控制策略方案应用于实践中,可以提高信号交叉口混合交通的有序程度,增强信号交叉口行人自行车弱势群体的安全性,以及降低机动车在交叉口的延误。
Description
技术领域
本发明涉及一种描述城市信号交叉口混合交通秩序程度的计算方法,属于城市交通管理领域,其可以用来优化混合交通控制策略,为评价信号交叉口混合交通信号控制策略提供一个新的评价指标。
背景技术
混合交通是我国城市信号交叉口最为显著的交通特点之一。目前我国城市信号交叉口的交通运行效率不高,交通安全事故频繁,在很大的程度上与交叉口内混合交通流的运行秩序有关系。良好的交叉口交通运行秩序能够减少机动车的延误时间,降低交叉口的交通事故率,提高交叉口的通行能力。因此,分析信号交叉口混合交通流的运行秩序,可以作为混合交通信号控制策略的重要评价指标,更好的表征我国信号交叉口的混合交通现象。
国外对信号交叉口信号控制策略的评价主要选取机动车延误、通行能力延误等为评价指标。我国对于信号交叉口信号控制策略与配时评价指标的选取,考虑了行人和自行车的影响,把它们化为对机动车的干扰,从而转化为选取以机动车为主的评价指标。
总之,目前国外信号交叉口信号控制策略运行效率的评价主要选取机动车评价为主,国内信号交叉口信号控制策略运行效率的评价虽然考虑了信号交叉口混合交通的影响,但还缺乏衡量信号交叉口混合交通运行秩序的评价指标。
发明内容
基于以上分析,本发明提出了信号交叉口混合交通秩序度的计算方法,把信号交叉口行人自行车作为一种独立的交通对象,没有把它们转化为对机动车的影响,并提供了一种有效衡量信号交叉口混合交通运行秩序的评价指标。
本发明考虑了信号交叉口行人自行车放行的两阶段特性,重点考虑了放行第一阶段的行人自行车聚集群。应用流体力学的二相流理论对行人自行车聚集群的折算速度进行了计算。应用虚拟网格划分的方法进行了聚集群与机动车的冲突时间计算。最后从信号交叉口时空资源利用角度对混合交通秩序度进行计算。
本发明的特点是量化描述信号交叉口混合交通的秩序程度,为评价信号交叉口混合交通控制策略提供了一个新的评价指标,更好的表征信号交叉口混合交通运行的有序程度。
本发明的技术思路特征为:
1、用流体力学中的二相流理论计算行人自行车折算速度;
2、用虚拟网格划分的方法计算聚集群与机动车的冲突时间;
3、从信号交叉口时空资源利用角度计算混合交通秩序度。
为实现上述目的,本发明采用如下步骤:
(1)用流体力学中的二相流理论计算行人自行车聚集群折算速度
流体力学中的二相流理论,是指固体、液体、气体三个相中的任何两个相结合在一起具有相间界面的流动体系。行人与自行车在人行横道内的运动也可以比作一种两相流,根据两相流理论可以推导求出聚集群的折算速度。
由于行人和自行车的速度有差异,所以,行人自行车聚集群速度为聚集群整体折算速度。对于折算速度的公式推导如下:
Q群=K群V群 (1)
Q群=Q行+Q自 (3)
K群=K行+K自 (4)
α行+α自=1 (10)
V群=V行·α行+V自α自 (11)
其中:
Q群:聚集群流量,单位:unit/s;
Q行:行人流量,单位:unit/s;
Q自:自行车流量,单位:unit/s;
K群:聚集群密度,单位:unit/m;
K行:行人密度,单位:unit/m;
K自:自行车密度,单位:unit/m;
V群:聚集群折算速度,单位:m/s;
V行:行人平均速度,单位:m/s;
V自:自行车平均速度,单位:m/s;
α行:聚集群行人数量所占比例;
α自:聚集群自行车数量所占比例。
(2)用虚拟网格划分的方法计算行人自行车聚集群与机动车的冲突时间为了便于对第一阶段的行人自行车聚集群进行定量描述,本发明提出了人行横道“虑拟网格”模型,将人行横道划分为很多虚拟网格。具体的划分方法如下:
对于人行横道虚拟网格的具体划分方法,根据人行横道行人自行车的空间占用面积数据进行划分。美国HCM手册中,行人的行走空间为0.3m2/人,在评价人行设施时,用0.75m2/人作为行人之间的缓冲区。我国资料文献中,提到我国自行车静态停车面积为1.2-1.8m2/辆,动态空间面积为2.0-4.0m2/辆。行人静态空间占用面积约为0.25m2/人,行人动态空间占用面积约为0.35-1.2m2/人。
我国《道路交通标志和标线》(GB5768-1999)中规定,一条人行横道斑马线的宽度为0.45m,长度最少为3m,可根据行人数量以1m为一级加宽,两条斑马线间隔为0.60m。结合国内外行人与自行车的动态空间占用面积,把行人与自行车作为一种运动单体考虑,用unit表示,这种单体的动态空间占用面积范围为0.3-4.0m2/unit。为了方便划分网格,并且便于实验调查,我们以一条斑马线宽度和两条斑马线间隔之和1.05m,为虚拟网格的长度,以一条人行横道斑马线的宽度加宽标准1m,为虚拟网格的宽度。因此,划分的虚拟网格面积为1.05m2,在单体的动态空间占用面积范围内。虚拟网格划分标准如附图2所示,图中表示为信号交叉口一条人行横道的虚拟网格划分,人行横道被划分为很多均匀的网格,既方便调查统计,又满足行人自行车单体的最小动态占用面积条件。
在信号交叉口人行横道内,考虑到绿灯释放第一阶段的行人自行车聚集群特性,运用“虚拟网格方法”对聚集群进行描述,可以得到行人自行车聚集群与机动车冲突时间公式,如公式(12)所示。
t=L/V+x(Q/Y) (12)
其中:
t:聚集群与机动车的冲突时间,单位:s;
L:冲突区域长度,单位:m;
V:聚集群折算速度,单位:m/s;
X:聚集群间隔的平均时距,单位:s;
Q:聚集群所占虚拟网格的长度,单位:m;
Y:人行横道横向虚拟网格长度,单位:m。
(3)从信号交叉口时空资源利用角度计算混合交通秩序度
城市信号交叉口混合交通秩序度的定义:从信号交叉口时空资源合理利用角度,描述行人自行车以及机动车在“时间资源”和“空间资源”利用上的有序程度。本发明所涉及影响混合交通秩序度的因素主要为行人自行车聚集群与机动车的冲突区域数量和在冲突区域发生的冲突时间。
首先,为了便于研究,依据美国的NEMA标准编码规则,本发明对信号交叉口各个方向的车流进行了编号。其中,左转车流的序号为奇数1,3,5,7;直行车流的序号为偶数2,4,6,8。右转车流的序号定义为9,10,11,12。交叉口人行横道的编号为,北进口处人行横道为1,东进口为2,南进口为3,西进口为4。
其次,人行横道的冲突区域用机动车流编号与人行横道编号共同表示(i,j),i为机动车流编号,j为人行横道编号,i和j均为大于等于1的自然数。其中,北进口的人行横道存在的冲突区域的序号为(11,1),(7,1),(12,1);东进口的人行横道内存在的冲突区域的序号为(12,2),(1,2),(9,2);南进口的人行横道内存在的冲突区域的序号为(10,3),(3,3),(9,3);东进口的人行横道内存在的冲突区域的序号为(11,4),(5,4),(10,4)。
从交叉口空间资源利用角度,考虑行人自行车聚集群与机动车流的冲突区域;从交叉口时间资源利用角度,考虑行人自行车聚集群与机动车流冲突区域内存在的冲突时间,基于信号交叉口时空资源有效利用,建立了信号交叉口混合交通秩序度模型。该模型从交叉口时空资源利用角度定量的描述了混合交通运行的有序程度。混合交通秩序度模型的表述如公式(13)所示。
其中:
O:信号交叉口混合交通秩序度;
t:信号交叉口绿灯时间内,聚集群与机动车的冲突时间,单位:s;
T:信号交叉口总的绿灯时间,单位:s;
Sij:当前控制策略下信号交叉口聚集群与机动车的冲突区域,单位:m2;
S:信号交叉口聚集群与机动车总的冲突区域,单位:m2。
附图说明
图1本发明的混合交通秩序度计算步骤图;
图2本发明的人行横道虚拟网格划分图;
图中,1-虚拟网格,2-人行横道。
具体实施方式
选择北京市怀柔区公路局路口为例,应用混合交通秩序度模型,选取混合交通秩序度与机动车延误为优化指标,进行了信号控制策略仿真优化。公路局路口是一个典型的两相位交叉口,南北方向和东西方向均为双向四车道。
采取视频调查的方法,调查时间为2007年4月12日上午高峰7:00-8:00,具体的交通流量统计如下表1所示。
表1公路局交叉口早高峰流量统计表
在人行横道内,绿灯释放第一阶段,行人自行车聚集群与机动车冲突时间可以根据公式(12)得:
基于仿真的方法,首先对原控制方案进行效果分析,然后,根据绿灯释放第一阶段特性,进行信号控制策略优化,具体优化过程如下:
阶段一:行人与自行车相位与机动车同时启动,右转机动车采取许可让行管理形式。原相位相序条件下,利用Synchro软件进行优化配时如表2所示,效果评价如表3所示。
原相位相序下交叉口混合交通秩序度根据公式(13)计算得:
表2原相位相序条件下优化配时
表3原相位相序条件下各进口道延误
阶段二:由于绿灯释放第一阶段行人自行车聚集群的交通特性,进行控制方案相位相序优化调整。行人与自行车相位提前于机动车释放,因此行人自行车聚集群可以提前进入交叉口,减少与机动车的冲突时间。
优化方案1:南北方向行人自行车早启动5s,东西方向早启动4s。利用Synchro软件进行优化配时如表4所示,效果评价如表5所示。
交叉口混合交通秩序度根据公式(13)计算得:
表4方案1相序条件下优化配时
表5方案1相位相序条件下各进口道延误
优化方案2:南北方向行人自行车早启动4s,东西方向早启动3s。利用Synchro软件进行优化配时如表6所示,效果评价如表7所示。
交叉口混合交通秩序度根据公式(13)计算得:
表6方案2相序条件下优化配时
表7方案2相位相序条件下各进口道延误
优化方案3:南北方向行人自行车早启动3s,东西方向早启动2s。利用Synchro软件进行优化配时如表8所示,效果评价如表9所示。
交叉口混合交通秩序度根据公式(13)计算得:
表8方案3相序条件下优化配时
表9方案3相位相序条件下各进口道延误
结论:通过几种优化策略的比较分析,如表10所示,我们可以看出,方案1的交叉口混合交通秩序度为0.859,为几个方案中最大值,交叉口总延误为24.78s,为几个方案中最低值,因此,方案1为混合交通信号控制策略的一个局部最优解。
表10各种方案效果对比分析表
方案序号 | 原方案 | 方案1 | 方案2 | 方案3 |
交叉口秩序度 | 0.775 | 0.859 | 0.844 | 0.829 |
交叉口总延误(s) | 29.46 | 24.78 | 25.31 | 27.07 |
以上是本发明的几个典型实施例,本发明的实施不限于此。
Claims (4)
1.一种城市信号交叉口混合交通秩序度计算方法,其特征在于:所述计算方法包括以下步骤:
步骤一:用流体力学中的二相流理论计算行人自行车聚集群折算速度;
步骤二:用虚拟网格划分的方法计算行人自行车聚集群与机动车的冲突时间;
步骤三:从信号交叉口时空资源利用角度计算混合交通秩序度。
2.根据权利要求1所述的城市信号交叉口混合交通秩序度计算方法,其特征在于:所述步骤一中,行人自行车聚集群速度为聚集群整体折算速度,对于折算速度的公式如下:
V群=V行·α行+V自α自
其中:
Q群=K群V群,
Q群=Q行+Q自,
K群=K行+K自,
α行+α自=1,
Q群:聚集群流量,单位:unit/s;
Q行:行人流量,单位:unit/s;
Q自:自行车流量,单位:unit/s;
K群:聚集群密度,单位:unit/m;
K行:行人密度,单位:unit/m;
K自:自行车密度,单位:unit/m;
V群:聚集群折算速度,单位:m/s;
V行:行人平均速度,单位:m/s;
V自:自行车平均速度,单位:m/s;
α行:聚集群行人数量所占比例;
α自:聚集群自行车数量所占比例;
此处,行人与自行车作为一种运动单体考虑,用unit表示。
3.根据权利要求2所述的城市信号交叉口混合交通秩序度计算方法,其特征在于:所述步骤二中,人行横道被划分为很多虚拟网格,对于人行横道虚拟网格的具体划分方法,是根据人行横道行人自行车的空间占用面积数据进行划分,从而将人行横道被划分为很多均匀的网格;运用虚拟网格方法对聚集群进行描述,得到行人自行车聚集群与机动车冲突时间公式为:
t=L/V+x(Q/Y)
其中:
t:聚集群与机动车的冲突时间,单位:s;
L:冲突区域长度,单位:m;
V:聚集群折算速度,单位:m/s;
X:聚集群间隔的平均时距,单位:s;
Q:聚集群所占虚拟网格的长度,单位:m;
Y:人行横道横向虚拟网格长度,单位:m。
4.根据权利要求3所述的城市信号交叉口混合交通秩序度计算方法,其特征在于:所述步骤三中,首先,对信号交叉口各个方向的车流和交叉口人行横道进行编号;其次,将人行横道的冲突区域用机动车流编号与人行横道编号共同表示(i,j),其中,i为机动车流编号,j为人行横道编号,i和j均为大于等于1的自然数;最后,混合交通秩序度模型的表述公式如下:
其中:
O:信号交叉口混合交通秩序度;
t:信号交叉口绿灯时间内,聚集群与机动车的冲突时间,单位:s;
T:信号交叉口总的绿灯时间,单位:s;
Sij:当前控制策略下信号交叉口聚集群与机动车的冲突区域,单位:m2;
S:信号交叉口聚集群与机动车总的冲突区域,单位:m2。
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