CN106960582A - 一种基于宏观基本图的区域瓶颈控制的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于宏观基本图的区域瓶颈控制的方法。本发明包括根据城市土地利用确定控制区域和边界控制点；利用路段断面数据构建宏观基本图；基于宏观基本图判别区域拥挤情况，若状态指标超过预先设定的阈值，则触发区域瓶颈控制；根据区域状态和宏观基本图中最优状态进行反馈控制，调整进入区域的交通量，进而确定控制相位的绿信比。本发明在于缓解城市区域的交通拥堵问题，通过减少区域需求来提高城市重点区域或敏感区域的交通通行效率。

Description

一种基于宏观基本图的区域瓶颈控制的方法

技术领域

本发明涉及一种区域交通控制方法，具体涉及利用宏观基本图判别区域状态和利用信号控制进入城市区域交通需求的方法。

背景技术

城市交通问题日益严重，在城市内往往出现区域性交通拥堵情况，其根源是交通需求超过交通供给。一般交通管理者通过改变人们的出行方式来缓解城市交通拥堵，但由于大部分城市公共交通还不够完善，这种方法收效甚微。目前，区域拥堵的原因为城市交通吸引点相对集中，外围车辆通过主干路、快速路进入城市中心区域，造成该区域拥堵。

发明内容

本发明主要目的是缓解城市交通拥堵问题，提出一种基于宏观基本图的区域瓶颈控制的控制方法。

本发明包括在城市路网中每个路段安装微波检测器，交叉口进口道安装线圈检测器，交叉口安装信号灯和信号机，并依次连接：其特征在于，通过宏观基本图判别区域状态和确定控制进入区域的交通量，从而提高区域交通运行效率。

本发明的基本步骤如下：

c1、根据城市土地利用和交通状态，确定城市拥堵区域和边界控制交叉口。

c2、根据一个月的区域内路段断面检测器历史数据构建区域宏观基本图，确定触发和结束状态点。

c3、通过路段检测器判断区域拥堵情况，如果状态指标达到预先设定的阈值，则触发区域瓶颈控制。

c4、根据区域状态和宏观基本图中的最优状态的偏差，确定控制点的压缩交通量，从而确定控制相位绿信比。

c5、判别是否结束区域瓶颈控制，若满足结束控制阈值则结束区域瓶颈控制。

步骤c2的过程包括

c21、断面检测数据格式为(q,o,v)，其中q为流量，o为占有率，v为速度，计算单面单车道的流量与密度，计算如下：

由于断面数据的是分每条，所以确定断面数据时需考虑每条车道密度不同，应给予不同权重，本发明用流量加权。

式中q_ij，k_ij，o_ij分别为路段j车道i的流量、密度、占有率，q_j，k_j分别路段j流量、密度，s为有效车身长度，取8m。

c22、计算区域加权流量和密度时，认为同一路段的权重相同，区域加权流量和密度计算如下：

q^w，k^w为区域路网加权平均流量、加权平均密度，l_j，n_j路段j的长度和车道数。

c23、通过c21和c22步骤计算，绘制宏观基本图，即区域内加权流量与加权密度的关系图，最高点作为触发和结束状态点，该点对应密度为密度的阈值，记为k_c。

步骤c3的过程包括：

c31、计算当前区域内的加权密度k^w：

式中，k_ij，O_ij路段j车道i的密度、占有率，k_j：路段j密度，s：有效车身长度，取8m，l_j，n_j路段j的长度和车道数。

c32、计算流入流出比

区域边界检测到的所有节点的流入量和流出量的比值

式中，θ为区域流入流出比；q_in，q_out检测区域总流入量和总流出量。

c33、当区域k^w和流入量θ连续N个间隔内都大于阈值，触发区域瓶颈控制。

步骤c4的过程包括

c41、确定压缩进入区域的交通量，本发明利用反馈控制不断调节进入区域的交通量。

q_in(t+1)＝q_in(t)+K_I[k_c-k^w(t)]-K_P[k^w(t)-k^w(t-1)]

Δq＝q_in(t+1)-q_in(t)

式中，q_p表示控制点相位流入交通量。Δq为需压缩的交通流量，一般Δq<0，即相对于t时刻，应该减少t+1时刻进入控制区域的交通量。q_in(t)表示第t个间隔检测进入控制区域流量(能检测到的)换算成平均每车道进入区域的交通量。k^w(t)：第t个间隔时区域加权密度。k_c-k^w(t)表示控制量需修正偏差，当区域内的交通流状态越差，该值越大，需要减少进入的交通量越多。K_I，K_P都为非负参数，K_I反应控制强度，K_I越大，控制强度越大，效果越好，K_I越小，单位时间内控制量越小，区域交通流状态变化慢，另外K_I取的过分大会出现不稳定的情况。K_P根据区域内状态演化，若区域内拥堵开始缓解，压缩的交通量可以减少，若仍在恶化需增加压缩量。K_I和K_P实际检测到进入量和区域内状态变化标定。

c42、计算控制相位绿信比压缩比例。控制点绿灯时间以饱和流率释放，所以压缩比例取与流量压缩比例相同，则

式中，γ：绿信比压缩比例。

c43、确定控制相位绿信比为：

λ_p(t+1)＝(1-γ)λ_p(t)

式中，λ：相位p的绿信比。

步骤c5的过程包括：

根据步骤c2和c3计算得结束区域瓶颈控制阈值k_c和区域加权密度k^w，若k^w<k_c，结束区域瓶颈控制。

本发明有益效果：本发明在于缓解城市区域的交通拥堵问题，通过减少区域需求来提高城市重点区域或敏感区域的交通通行效率。

附图说明

图1为城市拥堵区域和边界控制交叉口图；

图2为区域宏观基本图；

图3为区域密度临界值示意图；

图4为区域瓶颈控制触发条件；

图5为区域瓶颈控制结束条件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细阐述，本发明的具体步骤如下：

1、根据城市土地利用和交通状态，确定城市拥堵区域和边界控制交叉口，一般为商业中心等交通需求大的区域，见图1。

2、构建宏观基本图

(1)、采集数据

采集区域内路段的交通流基本参数：第t个信息采样间隔该区域内路段j的第i条车道的流量q_ij，时间占有率o_ij。

(2)、计算各路段的不同采样间隔的交通状态参数

对于区域内路段j的交通状态参数流量和密度，分别为所有车道流量和密度对流量的加权平均值，计算如下：

(3)、计算区域的不同采样间隔的交通状态参数

对于区域加权流量和密度对路段长度和车道数的加权平均，计算如下：

由该区域的交通流量和密度绘制散点图，得要该区域的宏观基本图，如图2所示。

3、判断是否触发需求控制

密度阈值k_c由宏观基本图确定，为最佳密度，触发和结束密度阈值示意图如图3。流入流出比阈值θ_c＝1，当流入大于流出时触发区域瓶颈控制。

(1)判断区域拥堵情况

计算当前区域内的加权密度k^w和区域流入流出比：

当区域k^w和流入量θ连续N个间隔内都大于阈值，触发区域瓶颈控制，触发逻辑条件如图4。

4、计算交通调控量

根据区域状态和宏观基本图中的最优状态的偏差，确定控制点的压缩交通量，从而确定控制相位绿信比。确定压缩进入区域的交通量，本发明利用反馈控制每隔时间间隔T调节一次进入区域的交通量。

q_in(t+1)＝q_in(t)+K_I[k_c-k^w(t)]-K_P[k^w(t)-k^w(t-1)]

Δq＝q_in(t+1)-q_in(t)

5、计算绿信比压缩量

γ：绿信比压缩比例。

6、判定是否结束区域瓶颈控制

计算当前区域内的加权密度k^w：

时间间隔T后，若k^w满足结束控制阈值则结束区域瓶颈控制，结束逻辑图如图5。

Claims (1)

1.一种基于宏观基本图的区域瓶颈控制的方法，其特征在于，包括如下步骤：

c1、根据城市土地利用和交通状态，确定城市拥堵区域和边界控制交叉口；

c2、根据一个月的区域内路段断面检测器历史数据构建区域宏观基本图，确定触发和结束状态点；

c3、通过路段检测器判断区域拥堵情况，如果状态指标达到预先设定的阈值，则触发区域瓶颈控制；

c4、根据区域状态和宏观基本图中的最优状态的偏差，确定控制点的压缩交通量，从而确定控制相位绿信比；

c5、判别是否结束区域瓶颈控制，若满足结束控制阈值则结束区域瓶颈控制；

步骤c2的过程包括

c21、设断面检测数据格式为(q,o,v)，其中q为流量，o为占有率，v为速度，计算单面单车道的流量与密度，计算如下：

$q_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&Element;l_j}{q}_{ij}*q_{ij}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&Element;l_j}{q}_{ij}}$

$k_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&Element;l_j}{k}_{ij}*q_{ij}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&Element;l_j}{q}_{ij}}$

$k_{ij}=\frac{o_{ij}}{s}$

式中q_ij，k_ij，o_ij分别为路段j车道i的流量、密度、占有率，q_j，k_j分别路段j流量、密度，s为有效车身长度；

c22、计算区域加权流量和密度时，认为同一路段的权重相同，区域加权流量和密度计算如下：

$q^w=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_j{q}_j*l_j*n_j}{{\mathrm{\&Sigma;}}_j{l}_j*n_j}$

$k^w=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_j{k}_j*l_j*n_j}{{\mathrm{\&Sigma;}}_j{l}_j*n_j}$

q^w，k^w为区域路网加权平均流量、加权平均密度，l_j，n_j路段j的长度和车道数；

c23、通过c21和c22步骤计算，绘制宏观基本图，即区域内加权流量与加权密度的关系图，最高点作为触发和结束状态点，该点对应密度为密度的阈值，记为k_c；

步骤c3的过程包括：

c31、计算当前区域内的加权密度k^w：

$k_j=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&Element;l_j}{k}_{ij}*q_{ij}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&Element;l_j}{q}_{ij}}$

$k_{ij}=\frac{o_{ij}}{s}$

$k^w=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_j{k}_j*l_j*n_j}{{\mathrm{\&Sigma;}}_j{l}_j*n_j}$

式中，k_ij，O_ij路段j车道i的密度、占有率，k_j：路段j密度，s：有效车身长度，l_j，n_j路段j的长度和车道数；

c32、计算流入流出比

区域边界检测到的所有节点的流入量和流出量的比值

$\mathrm{\&theta;}=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_i{q}_{in}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_i{q}_{out}}$

式中，θ为区域流入流出比；q_in，q_out检测区域总流入量和总流出量；

c33、当区域加权密度k^w和流入量θ连续N个间隔内都大于阈值k_c，触发区域瓶颈控制；

步骤c4的过程包括

c41、确定压缩进入区域的交通量，利用反馈控制不断调节进入区域的交通量；

$q_{in}\left(t\right)=\underset{p}{\&Sigma;}{q}_p\left(t\right)$

q_in(t+1)＝q_in(t)+K_I[k_c-k^w(t)]-K_P[k^w(t)-k^w(t-1)]

Δq＝q_in(t+1)-q_in(t)

式中，q_p表示控制点相位流入交通量；Δq为需压缩的交通流量；q_in(t)表示第t个间隔检测进入控制区域流量换算成平均每车道进入区域的交通量；k^w(t)表示第t个间隔时区域加权密度；k_c-k^w(t)表示控制量需修正偏差，当区域内的交通流状态越差，该值越大，需要减少进入的交通量越多；K_I，K_P都为非负参数；

c42、计算控制相位绿信比压缩比例；控制点绿灯时间以饱和流率释放，所以压缩比例取与流量压缩比例相同，则

$\mathrm{\&gamma;}=\frac{\mathrm{\&Delta;}q}{q_{in}\left(t\right)}$

式中，γ：绿信比压缩比例；

c43、确定控制相位绿信比为：

λ_p(t+1)＝(1-γ)λ_p(t)

式中，λ：相位p的绿信比；

步骤c5的过程包括：

根据步骤c2和c3计算得结束区域瓶颈控制阈值k_c和区域加权密度k^w，若k^w<k_c，结束区域瓶颈控制。