CN108922204B - 一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法 - Google Patents

一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法。该方法包括：S1元胞长度可变化设置；S2区域元胞划分方法设计；S3元胞传输模型仿真粒度细化为个体车辆；S4信号控制交叉口元胞发送流率动态调整，实现交叉口信号控制环境下的元胞传输模型的建立。本发明相比传统元胞传输模型，能够适用于路段长度多样化、信号控制交叉口遍布的城市道路中，可重现交叉口交通流的排队形成与消散过程，同时相比于传统仿真模型，该方法能够进一步提高仿真速度可及时向管理者提供方案的仿真效果，帮助管理者做出科学合理的决策。

Description

一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法
技术领域
本发明涉及交通仿真技术领域，尤其是一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法。
背景技术
目前，交通拥堵已成为全世界各大中城市共同面临的难题，每年因拥堵所造成的损失居高不下。尽管如今在治理拥堵方面已取得不少的研究成果，但其实施效果并不理想。事实表明，只有深入理解各种交通现象的本质、探究交通流演化的内在机理，才能提出科学有效的控制和管理措施。因此，提出一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型(CellTransmission Model,CTM)改进方法，利用改进的元胞传输模型重现交叉口处交通流的排队形成与消散过程，使元胞传输模型适用于城市道路网络下交通流的仿真。
元胞传输模型最初在高速公路的车流模拟上得以运用，后来经过许多学者的研究与改进，使之与实际交通流传播规律更加接近，可用于模拟城市路网上的交通流。但传统的元胞传输模型要求所有元胞的长度必须相同，而复杂的城市路网难以构建相同长度的元胞。因此，本发明提出一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法，相比传统元胞传输模型，能够适用于路段长度多样化、信号控制交叉口遍布的城市道路中，可重现交叉口交通流的排队形成与消散过程。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的上述不足，提供一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法。元胞传输模型是以流体动力学为基础的LWR 宏观交通流模型的离散化近似，其基本思想为：将路段划分为一系列首尾相连的元胞，根据流量守恒定律、最大容量约束与元胞的当前状态计算元胞的输入和输出交通量，由此确定元胞的下一个状态，如此不断迭代，便可获得元胞的动态交通特征。
本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。
一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法，其包括如下步骤：
S1根据宏观基本图定义，结合流量守恒定律，进行元胞长度可变化设置；
S2考虑交叉口因素，包括交叉口进口道的车道功能、交叉口空间大小，进行元胞划分方法设计；
S3将元胞传输模型CTM的仿真粒度细化为个体车辆，修改分流连接的车辆传输方式，并制定局部先进先出的传输规则；
S4根据停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率，建立适用于交叉口信号控制环境下的元胞传输模型。
进一步的，步骤S1中所述元胞长度可变化设置，以宏观基本图定义与能量守恒定律为先决条件，该设置方法不局限于宏观基本图定义与能量守恒定律。
进一步的，步骤S2中进行元胞划分方法设计，考虑到交叉口进口道不同车道功能的设置差异与交叉口空间的有限性；交叉口进口道的元胞划分方法为：将具有不同功能导向的车道划分为不同的元胞，具有相同功能导向的车道划分为一个元胞；
交叉口内部空间的元胞划分方法为：将车辆从进口道行驶至出口道所经过的区域称为衔接段；在此基础上，交叉口内部空间的元胞划分总体原则为将衔接段划分为独立的元胞，若由于衔接段长度不足导致元胞长度不满足约束条件，则利用出口路段的空间作为补充；若由于出口道路段的车道数不足引起非法的元胞连接出现，则拓宽出口路段，以增加额外的车道。
进一步的，步骤S3中仿真粒度细化为个体车辆，在行驶路径已知的条件下修改分流连接的车辆传输模型，车辆实行先进先出模式；该设置不局限于分流连接的车辆传输方式与局部车辆先进先出规则。
进一步的，步骤S4的交叉口信号控制环境下的元胞传输模型，根据停车线处的放行流率的变化，实现对受信号控制交叉口元胞的发送流率动态调整。
进一步的，步骤S4中，以停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率，建立适用于交叉口信号控制环境下的元胞传输模型；用于CTM的饱和流率计算公式：
qs＝q0nfwflfr (6)
其中：
qs为元胞的饱和流率；
q0为每车道的理想饱和流率；
n为车道数量；
fw为车道宽度修正系数，其值使用公式fw＝1+(dw-3.6)/9计算得到，其中dw为车道宽度；
fl为左转车的修正系数；
fr为右转车的修正系数；
由于受信号控制元胞的发送流率与当前的信号灯状态和CTM的迭代间隔时长有关，因此使受信号控制元胞的发送流率与停车线处的放行流率保持一致，根据放行流率动态调整受信号控制元胞的饱和流率。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：本发明提出一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法，以密度取代传统的车辆数作为描述元胞动态特征的交通参数，使CTM适用于城市道路成为了可能；然后根据进口道的车道功能，设计一个具有普适性的元胞划分方法；同时将CTM的仿真粒度细化为个体车辆，在车辆行驶路径已知的条件下修正车辆传输模型，并制定一个实现局部先进先出原则的方法；最后以停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率，构建了适用于CTM的信号控制模型。实例表明，本文提出的改进CTM可重现交叉口处交通流的排队形成与消散过程，且仿真结果的准确度较高。传统的元胞传输模型要求所有元胞的长度必须相同，而复杂的城市路网难以构建相同长度的元胞。因此，本发明提出一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法，相比传统元胞传输模型，能够适用于路段长度多样化、信号控制交叉口遍布的城市道路中。
附图说明
图1是本发明实施例中一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法的工作流程图。
图2是进口道的元胞划分方法示意图。
图3是出口道的元胞划分方法示意图。
图4是停车线处放行流率的变化曲线图。
图5是实例中VISSIM仿真路网图。
图6是元胞拓扑结构图。
图7a是交叉口一相位设计图；
图7b是交叉口二相位设计图；
图7c是交叉口三相位设计图。
图8a是不受信号控制元胞的交通流密度对比图；
图8b是受信号控制元胞的交通流密度对比图。
图9是元胞平均交通流密度对比图。
图10是误差分布图。
图11中为实例中两种方法在不同输入流量下仿真一小时所需运行时间的对比图。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明的具体实施作进一步说明，但本发明的实施和保护不限于此，需指出的是，以下若有未特别详细说明之处，均是本领域技术人员可参照现有技术实现的。
本实例提出一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法，以密度取代传统的车辆数作为描述元胞动态特征的交通参数，使CTM适用于城市道路成为了可能；首先在可变元胞长度的基础上，提出根据车道功能和交通信号对交叉口区域进行元胞划分的方法；然后将CTM的仿真粒度细化到个体车辆，在行驶路径已知的条件下修改分流连接的车辆传输模型，并制定局部先进先出的传输规则；最后以停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率，构建适用于CTM的信号控制模型。考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法流程如图1所示。
第一步是根据宏观基本图定义，结合流量守恒定律，进行元胞长度可变化设置。具体方法为，计算宏观基本图的流率，其计算公式：
q＝min{kvf,qs,w(kj-k)},0≤k≤kj (1)
其中，
q为流率；
k为密度；
vf为自由流速度；
qs为饱和流率；
w为阻塞状态下的后向激波速度；
kj为阻塞密度。
在公式(1)的基础上，上游元胞的实际输出流率(即下游元胞的实际输入流率)等于上游元胞的发送流率与下游元胞的接收流率的较小值。上游元胞的实际输出流率计算公式：
Figure BDA0001655897320000061
其中，
Si(t)为元胞i在时刻t的发送流率，
Figure BDA0001655897320000062
用于定量描述元胞在当前间隔内的最大输出能力；
Ri(t)为元胞i在时刻t的接收流率，
Figure BDA0001655897320000063
用于定量描述元胞在当前间隔内的最大输入能力；
qi(t)为元胞i时刻t的元胞流率；
ki(t)为元胞i时刻t的元胞密度。
在公式(2)的基础上，以链状排列、交通流均匀分布的两个相邻元胞i和i+1 作为研究对象，根据流量守恒定律Δt(qi(t)-qi+1(t))＝di(ki(t+Δt)-ki(t))，得到用于更新元胞状态的迭代公式：
Figure BDA0001655897320000064
其中，
Δt为元胞迭代的时间间隔；
di为元胞i的长度，且必须满足元胞长度约束条件di>vfΔt,
Figure BDA0001655897320000071
第二步考虑交叉口因素，包括交叉口进口道的车道功能、交叉口空间大小，进行元胞划分方法设计。
交叉口进口道的元胞划分方法为：将具有不同功能导向的车道划分为不同的元胞，具有相同功能导向的车道划分为一个元胞，进口道的元胞划分方法如图2所示。
交叉口内部空间的元胞划分方法为：为方便描述，将车辆从进口道行驶至出口道所经过的区域称为衔接段。在此基础上，交叉口内部空间的元胞划分总体原则为将衔接段划分为独立的元胞——若由于衔接段长度不足导致元胞长度不满足约束条件，则利用出口路段的空间作为补充；若由于出口道路段的车道数不足引起非法的元胞连接出现，则拓宽出口路段，以增加额外的车道。具体的划分方法见图3。信号控制环境下该划分方法可以保证进口与出口元胞的顺畅连接，使交通流能够平稳地经过交叉口。
第三步将CTM的仿真粒度细化为个体车辆，修改分流连接的车辆传输方式，并制定局部先进先出的传输规则。
将CTM的仿真粒度细化到个体车辆，在车辆进入路网之前为其分配行驶路径，且在行驶过程中不再动态调整，因此可以根据车辆当前所处的元胞准确判断即将访问的下一目标元胞，即可建立路径已知条件下的车辆传输模型。假设元胞a中去往元胞b的交通量为ya,b，去往元胞c的交通量为ya,c，则根据最大传输原则，实际流入元胞b和元胞c的流率的计算公式：
qa,b(t)＝min{ya,b/Δt,Rb(t)} (4)
qa,c(t)＝min{ya,c/Δt,Rc(t)} (5)
其中，
qa,i(t)为由元胞a流入元胞i的实际流率；
Ri(t)为元胞i在时刻t的接收流率，
Figure BDA0001655897320000081
用于定量描述元胞在当前间隔内的最大输入能力。
路径已知条件下的车辆传输模型能准确地统计出在分流点处不同流向的交通量，而无须引入一个参数表示不同流向交通量所占的比例，这也能在一定程度上提高仿真的准确度。此外，路径已知条件对合流连接和普通连接情形的车辆传输模型无影响。
同时，为每辆车设置一个计时器，用于记录车辆在所有驶经元胞的停留时间。记录车辆在所有驶经元胞的停留时间有两个作用，一是可以评估路段乃至道路网络的运行状况；二是可以实现局部的先进先出，根据停留时间可判断车辆进入当前元胞的先后顺序，按照进入的顺序确定离开的顺序，由此便可满足先进先出的原则。当车辆进入下游元胞时，停留时间清零；当车辆由于交通堵塞或信号控制而无法驶离当前元胞时，停留时间增加一个迭代间隔时长，并且不断累积直至车辆进入下游元胞。需要注意的是，该传输规则只能保证元胞级别的先进先出，而不能保证路段，乃至整个路网的先进先出，因此称这种先进先出为局部的先进先出。
第四步是以停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率，建立适用于交叉口信号控制环境下的元胞传输模型。本发明提出一个适用于CTM 的饱和流率计算公式：
qs＝q0nfwflfr (6)
其中：
qs为元胞的饱和流率；
q0为每车道的理想饱和流率；
n为车道数量；
fw为车道宽度修正系数，其值使用公式fw＝1+(dw-3.6)/9计算得到，其中dw为车道宽度；
fl为左转车的修正系数；
fr为右转车的修正系数。
由于受信号控制元胞的发送流率与当前的信号灯状态和CTM的迭代间隔时长有关，因此需对其进行动态修正以获取准确的仿真结果，具体为使受信号控制元胞的发送流率与停车线处的放行流率保持一致，根据放行流率动态调整受信号控制元胞的饱和流率。
图4为停车线处放行流率的变化曲线，记停车线处的放行流率为q＝f(t)，则在时间间隔[t,t+Δt)内，通过停车线断面的交通量
Figure BDA0001655897320000091
平均流率
Figure BDA0001655897320000092
则将进口元胞的发送流率调整为：
S′(t)＝min{vfk(t),qsλ(t)}＝min{vfk(t),q0nfwflfrλ(t)} (7)
其中，
λ表示饱和流率的折减系数，由公式
Figure BDA0001655897320000093
计算得出。
从停车线处放行流率曲线变化图(图4)可以看出，λ实际上等于位于曲线以下区域的面积M1与总面积M1+M2之比，随着起始时间t0取值的不同而发生变化，并且与信号相位一样具有周期性变化的特征。
下面结合表与附图对发明的改进方法进行了实例演示：
假设某一包含三个交叉口的城市路段，其中，交叉口一为十字型，每个进口均为专用左转、专用直行和专用右转三个车道，专用右转车道不受交通信号控制；交叉口二和交叉口三均为T字型，每个进口均为两车道。交叉口一和交叉口二的距离为800m，连接路段为双向六车道；交叉口二和交叉口三的距离为 640m，连接路段为双向四车道。(所使用电脑系统配置：Intel i7-3770CPU 3.40GHz、8GB DDR3RAM、Windows10操作系统)CTM的基本参数见表1，路网图见图5，元胞拓扑结构如图6。
表1CTM的基本参数
Figure BDA0001655897320000101
三个交叉口的信号控制方案均采用固定信号配时。其中交叉口一采用对称放行，交叉口二和交叉口三采用进口轮流放行。信号周期时长采用韦氏最佳信号周期时长公式计算，三个交叉口的详细信号方案设计见表2和图7 a～图7c。
表2固定信号配时设计
Figure BDA0001655897320000111
结果对比分析：
从图8 a、图8b中可以看出，两种不同仿真方法所产生的密度曲线具有一定的相似性，且由于信号控制的直接或间接影响，都表现出显著的锯齿形变化规律。另外，通过CTM和VISSIM仿真得到的密度均值误差分别为4.07％和9.32％，且前者的标准差均小于后者。多组仿真的统计结果表明，受信号控制元胞的密度均值误差相对较高，这是因为两种仿真方法采用不同的策略模拟交叉口的分合流情况，并且这些策略均包含随机因素，因此导致仿真数据的波动性比较明显。
从图9 、图10 中可以看出，两种仿真方法的结果近似程度较高。最大的误差为45.32％，最小的误差为1.05％，平均误差为9.37％。虽然最大误差值较大，但误差不小于20％的元胞所占比例仅为10％，而误差小于20％的元胞所占比例为 90％，整体误差在可接受的范围内。
从图11 中，展示了两种方法在不同输入流量下仿真一小时所需运行时间的对比情况，可以看出CTM的用时完全不受流量的影响，运行时间基本稳定，而VISSIM 运行时间会随着输入流量的增加而增加，当整个路网接近饱和时，运行时间逐渐稳定。具体来看，当输入流量为200vel/h时，VISSIM的运行时间是CTM的 1.89倍，当输入流量达到2400vel/h时，倍数增加到15.13。

Claims (1)

1.一种考虑交叉口信号控制的元胞传输模型改进方法，以密度取代传统的车辆数作为描述元胞动态特征的交通参数，使CTM适用于城市道路成为了可能；首先在可变元胞长度的基础上，提出根据车道功能和交通信号对交叉口区域进行元胞划分的方法；然后将CTM的仿真粒度细化到个体车辆，在行驶路径已知的条件下修改分流连接的车辆传输模型，并制定局部先进先出的传输规则；最后以停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率，构建适用于CTM的信号控制模型；
第一步是根据宏观基本图定义，结合流量守恒定律，进行元胞长度可变化设置；具体方法为，计算宏观基本图的流率，其计算公式：
q＝min{kvf,qs,w(kj-k)},0≤k≤kj (1)
其中，
q为流率；
k为密度；
vf为自由流速度；
qs为饱和流率；
w为阻塞状态下的后向激波速度；
kj为阻塞密度；
在公式(1)的基础上，上游元胞的实际输出流率即下游元胞的实际输入流率等于上游元胞的发送流率与下游元胞的接收流率的较小值；上游元胞的实际输出流率计算公式：
Figure FDA0002939405160000011
其中，
Si(t)为元胞i在时刻t的发送流率，
Figure FDA0002939405160000012
用于定量描述元胞在当前间隔内的最大输出能力；
Ri(t)为元胞i在时刻t的接收流率，
Figure FDA0002939405160000013
用于定量描述元胞在当前间隔内的最大输入能力；
qi(t)为元胞i时刻t的元胞流率；
ki(t)为元胞i时刻t的元胞密度；
在公式(2)的基础上，以链状排列、交通流均匀分布的两个相邻元胞i和i+1作为研究对象，根据流量守恒定律Δt(qi(t)-qi+1(t))＝di(ki(t+Δt)-ki(t))，得到用于更新元胞状态的迭代公式：
Figure FDA0002939405160000021
其中，
Δt为元胞迭代的时间间隔；
di为元胞i的长度，且必须满足元胞长度约束条件
Figure FDA0002939405160000023
第二步考虑交叉口因素，包括交叉口进口道的车道功能、交叉口空间大小，进行元胞划分方法设计；
交叉口进口道的元胞划分方法为：将具有不同功能导向的车道划分为不同的元胞，具有相同功能导向的车道划分为一个元胞；
交叉口内部空间的元胞划分方法为：为方便描述，将车辆从进口道行驶至出口道所经过的区域称为衔接段；在此基础上，交叉口内部空间的元胞划分总体原则为将衔接段划分为独立的元胞——若由于衔接段长度不足导致元胞长度不满足约束条件，则利用出口路段的空间作为补充；若由于出口道路段的车道数不足引起非法的元胞连接出现，则拓宽出口路段，以增加额外的车道；信号控制环境下该划分方法可以保证进口与出口元胞的顺畅连接，使交通流能够平稳地经过交叉口；
第三步将CTM的仿真粒度细化为个体车辆，修改分流连接的车辆传输方式，并制定局部先进先出的传输规则；
将CTM的仿真粒度细化到个体车辆，在车辆进入路网之前为其分配行驶路径，且在行驶过程中不再动态调整，因此可以根据车辆当前所处的元胞准确判断即将访问的下一目标元胞，即可建立路径已知条件下的车辆传输模型；假设元胞a中去往元胞b的交通量为ya,b，去往元胞c的交通量为ya,c，则根据最大传输原则，实际流入元胞b和元胞c的流率的计算公式：
qa,b(t)＝min{ya,b/Δt,Rb(t)} (4)
qa,c(t)＝min{ya,c/Δt,Rc(t)} (5)
其中，
qa,i(t)为由元胞a流入元胞i的实际流率；
Ri(t)为元胞i在时刻t的接收流率，
Figure FDA0002939405160000022
用于定量描述元胞在当前间隔内的最大输入能力；
路径已知条件下的车辆传输模型能准确地统计出在分流点处不同流向的交通量，而无须引入一个参数表示不同流向交通量所占的比例，这也能在一定程度上提高仿真的准确度；此外，路径已知条件对合流连接和普通连接情形的车辆传输模型无影响；
同时，为每辆车设置一个计时器，用于记录车辆在所有驶经元胞的停留时间；记录车辆在所有驶经元胞的停留时间有两个作用，一是可以评估路段乃至道路网络的运行状况；二是可以实现局部的先进先出，根据停留时间可判断车辆进入当前元胞的先后顺序，按照进入的顺序确定离开的顺序，由此便可满足先进先出的原则；当车辆进入下游元胞时，停留时间清零；当车辆由于交通堵塞或信号控制而无法驶离当前元胞时，停留时间增加一个迭代间隔时长，并且不断累积直至车辆进入下游元胞；需要注意的是，该传输规则只能保证元胞级别的先进先出，而不能保证路段，乃至整个路网的先进先出，因此称这种先进先出为局部的先进先出；
第四步是以停车线处的放行流率动态调整受信号控制元胞的发送流率，建立适用于交叉口信号控制环境下的元胞传输模型；提出一个适用于CTM的饱和流率计算公式：
qs＝q0nfwflfr (6)
其中：
qs为元胞的饱和流率；
q0为每车道的理想饱和流率；
n为车道数量；
fw为车道宽度修正系数，其值使用公式fw＝1+(dw-3.6)/9计算得到，其中dw为车道宽度；
fl为左转车的修正系数；
fr为右转车的修正系数；
由于受信号控制元胞的发送流率与当前的信号灯状态和CTM的迭代间隔时长有关，因此需对其进行动态修正以获取准确的仿真结果，具体为使受信号控制元胞的发送流率与停车线处的放行流率保持一致，根据放行流率动态调整受信号控制元胞的饱和流率；
记停车线处的放行流率为q＝f(t)，则在时间间隔[t,t+Δt)内，通过停车线断面的交通量
Figure FDA0002939405160000031
平均流率
Figure FDA0002939405160000032
则将进口元胞的发送流率调整为：
S′(t)＝min{vfk(t),qsλ(t)}＝min{vfk(t),q0nfwflfrλ(t)} (7)
其中，
λ表示饱和流率的折减系数，由公式
Figure FDA0002939405160000033
计算得出；
λ实际上等于位于曲线以下区域的面积M1与总面积M1+M2之比，随着起始时间t0取值的不同而发生变化，并且与信号相位一样具有周期性变化的特征。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111882886A (zh) * 2020-04-21 2020-11-03 东南大学 一种基于mfd的交通门限控制子区承载力估计方法
CN112419726B (zh) * 2020-11-20 2022-09-20 华南理工大学 一种基于交通流预测的城市交通信号控制系统
CN112907950B (zh) * 2021-01-20 2022-04-01 东南大学 一种面向车路协同环境的元胞传输模型改进方法
CN113408189B (zh) * 2021-05-27 2023-03-21 华南理工大学 基于可变元胞的城市多点循环式紧急疏散与仿真推演方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2875520B2 (ja) * 1997-06-03 1999-03-31 雅夫 桑原 交通流シミュレータ
CN103280113B (zh) * 2013-05-08 2014-12-24 长安大学 一种自适应的交叉口信号控制方法
CN107945539B (zh) * 2017-08-28 2020-10-16 北京工业大学 一种交叉口信号控制方法

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