CN109543255B - 一种双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法，包括以下步骤：S1：搭建一环形交叉口，在入口处随机生成车辆；S2：将所述环形交叉口用若干离散的元胞表示；S3：车辆按照行驶规则和预定信息在环形交叉口行驶，车辆在所述环形交叉口按时间步长演化，每一时间步长所述车辆在所述道路中沿一定方向前进若干元胞。本发明相比于现有的元胞自动机交通流模型，在模拟过程中车辆数能够动态、随机的增加或减少，使模拟结果更符合实际的交通情况；相比于现有的元胞自动机交通流，本发明的行驶规则和变道规则等更接近实际情况，能够准确地模拟环形交叉口交通情况。
Description
技术领域
本发明涉及元胞自动机模拟交通流领域，更具体地，涉及一种一种双车道环形交叉口元胞自动机模型。
背景技术
随着我国机动车保有量的快速增加，道路容量远远不能满足车辆运行的需求，这样使得道路越来越拥堵。交通拥堵不仅使得人们的出行受到一定的影响，还造成了巨大的经济损失。车辆拥挤和堵塞多数发生在城市道路相交路口，因此，交叉口的拥堵是造成交通拥堵的主要因素。由于环形交叉口在改善交通状况、减缓拥挤和降低事故方面的突出特点，使其成为控制交叉口车辆运行的一种常用设计。对于驶入环形交叉口的各种车辆可以连续不断地按照指定方向行驶，减少了车辆在交叉口的延误时间，环道上行车只有分流与合流，不仅消灭了冲突点而且提高了行车的安全性。
交通流计算机模拟是研究交通流特征的重要方法，目前常用模型有连续模型、车辆跟驰模型、车辆排队模型、元胞自动机模型等。元胞自动机模型将连续的空间和时间进行离散化处理，用有限的元胞数量和简单的演化规则来模拟真实事物的运转和发展过程。由于交通元素从本质上说是离散的，用元胞自动机模型来研究交通，就避免了离散-连续-离散的近似过程，更符合实际的交通现象，因而用来描述实际的交通现象具有独特的优越性。元胞自动机因其简单性以及描述实际交通现象独特的优越性，被广泛用于模拟各类交通问题，并取得了较好的效果。
在城市道路中，大型车、中型车、小型车等多种车型在环形交叉口混行的现象较为普遍。但是，现有的元胞自动机模型都对交通的局部规则进行了大量简化，很难真实反映交叉口复杂的车流运行状态，这大大降低了模型在交通仿真中的真实性。因此，确有必要提供一种基于元胞自动机模型的双车道环形交叉口的交通流仿真模型。国内外学者对此也做了大量的工作，关于环形交叉口的交通流的研究，出现了很多模型和算法，但很少应用元胞自动机对环形交叉口进行研究和分析。即使有，大都只考虑单环道的交通流，而且由于环形交叉口各交通流的复杂性，对速度进行了大量的简化，只考虑快、慢两种速度的影响，与实际情况具有较大的差异。另外，现有模型中环形交叉口的车辆数保持不变，增加了模型模拟结果与真实情况的差异。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法。
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
本发明的首要目的是在模拟过程中能够随机的增加或减少车辆数，符合实际的交通现象，克服运用周期性边界条件模拟时与实际情况的差异，有效提高模拟结果的准确性。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法，包括以下步骤：
S1：搭建一环形交叉口，在入口处随机生成车辆；
S2：将所述环形交叉口用若干离散的元胞表示；
S3：车辆按照行驶规则和预定信息在环形交叉口行驶，车辆在所述环形交叉口按时间步长演化，每一时间步长所述车辆在所述道路中沿一定方向前进若干元胞。
优选地，步骤S1中环形交叉口由内环道路、外环道路、四个单车道的进口道路和四个单车道的出口道路组成。
优选地，步骤S2的元胞对应一定的实际长度，在任一时刻，每个元胞可能为空或被车辆占据。
优选地，步骤S3中车辆按照行驶规则和预定信息在环形交叉口行驶，具体为：
a：车辆前方元胞为空，则车辆前进1至3个元胞；车辆前方元胞被占据，车辆将停车等待；
b：车辆位于进口道路接近外环道路上的元胞时且车辆前方元胞为空，则车辆以一定概率前进一个元胞进入外环道路；车辆位于进口道路接近外环道路上的元胞时且车辆前方元胞被占据，车辆将停车等待；
c：车辆位于内环道路或外环道路接近预定出口时，优先在外环道路行驶，在内环道路的车辆可停车等待变道至外环道路；
d：在内环道路和外环道路的车辆与进口道路的车辆在下一时刻将占据同一元胞，优先通行内环道路和外环道路的车辆。
优选地，步骤S3中车辆在所述环形交叉口按时间步长演化包括加速过程、减速过程、随机慢化过程、更新车辆位置过程。
优选地，演化过程中，车辆可变道，具体为：
车辆位于内环道路或外环道路接近预定出口时，优先在外环道路行驶，在内环道路的车辆可停车等待变道至外环道路；车辆还会换道至前方车辆数更少的道路。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明相比于现有的元胞自动机交通流模型，在模拟过程中车辆数能够动态、随机的增加或减少，使模拟结果更符合实际的交通情况；相比于现有的元胞自动机交通流，本发明的行驶规则和变道规则等更接近实际情况，能够准确地模拟环形交叉口交通情况。
附图说明
图1为一种双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法流程图；
图2为双车道环形交叉口示意图；
图中1为车辆占据的元胞，2为空元胞。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施例提供的一种双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法，如图1，包括以下步骤：
S1：搭建一环形交叉口，在入口处随机生成车辆；
S2：将所述环形交叉口用若干离散的元胞表示；
S3：车辆按照行驶规则和预定信息在环形交叉口行驶，车辆在所述环形交叉口按时间步长演化，每一时间步长所述车辆在所述道路中沿一定方向前进若干元胞。
步骤S1中环形交叉口如图2，由内环道路、外环道路、四个单车道的进口道路和四个单车道的出口道路组成。
步骤S2的元胞对应一定的实际长度，在任一时刻，每个元胞可能为空或被车辆占据。
步骤S3中车辆按照行驶规则和预定信息在环形交叉口行驶，具体为：
a：车辆前方元胞为空，则车辆前进1至3个元胞；车辆前方元胞被占据，车辆将停车等待；
b：车辆位于进口道路接近外环道路上的元胞时且车辆前方元胞为空，则车辆以一定概率前进一个元胞进入外环道路；车辆位于进口道路接近外环道路上的元胞时且车辆前方元胞被占据，车辆将停车等待；
c：车辆位于内环道路或外环道路接近预定出口时，优先在外环道路行驶，在内环道路的车辆可停车等待变道至外环道路；
d：在内环道路和外环道路的车辆与进口道路的车辆在下一时刻将占据同一元胞，优先通行内环道路和外环道路的车辆。
步骤S3中车辆在所述环形交叉口按时间步长演化包括加速过程、减速过程、随机慢化过程、更新车辆位置过程。
演化过程中，车辆可变道，具体为：
车辆位于内环道路或外环道路接近预定出口时，优先在外环道路行驶，在内环道路的车辆可停车等待变道至外环道路；车辆还会换道至前方车辆数更少的道路。
在具体实施过程中，将内环道路和外环道路分别离散成32个元胞，进口道路和出口道路分别被离散成6个元胞，每个元胞长度对应实际道路长度为5米。初始时刻，按车辆产生概率为每个元胞随机分配车辆，如果该元胞分配有车辆，则按车型的分布概率、速度的分布概率和出口的分布概率分别为其生成初始值；在时间步长t→t+1过程中，模型中的车辆按加速过程、减速过程、随机慢化过程和更新车辆位置过程4个步骤进行演化，具体的：
在加速过程中，车辆的加速规则为：
若vi＜vmax，则vi→min(vi+di，vmax)；
其中，vi表示第i辆车的速度，vmax表示最高速度，di表示第i辆车前面空的元胞数，在模型中，vi表示第i辆车在一个时间步长中前进的元胞数，高速时vi＝3，中速时vi＝2，低速时vi＝1，零时vi＝0，vmax＝3。
在减速过程中，车辆的减速规则为：
若vi＞0，则vi→max(vi-di，0)；
其中，vi表示第i辆车的速度，di表示第i辆车前面空的元胞数。
在随机慢化过程中，随机慢化规则为：
以随机慢化概率p，vi→max(vi-di，0)，对应于现实中各种不确定性因素造成的驾驶员的随机减速，其中，vi表示第i辆车的速度，di表示第i辆车前面空的元胞数。
在车辆位置更新过程中，车辆位置更新规则为：
在t→t+1过程中，xi→xi+vi；
其中，vi表示第i辆车的速度，xi表示第i辆车在某个车道中的位置。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：搭建一环形交叉口，在入口处随机生成车辆；
S2：将所述环形交叉口用若干离散的元胞表示；
S3：车辆按照行驶规则和预定信息在环形交叉口行驶，车辆在所述环形交叉口按时间步长演化，每一时间步长所述车辆在道路中沿预设方向前进若干元胞；
所述步骤S3中车辆在所述环形交叉口按时间步长演化包括加速过程、减速过程、随机慢化过程、更新车辆位置过程；
在加速过程中，车辆的加速规则为：
若vi<vmax，则vi→min(vi+di,vmax)；
其中，vi表示第i辆车的速度，vmax表示最高速度，di表示第i辆车前面空的元胞数；
在减速过程中，车辆的减速规则为：
若vi>0，则vi→max(vi-di,0)；
其中，di表示第i辆车前面空的元胞数；
在随机慢化过程中，随机慢化规则为：
以随机慢化概率p，vi→max(vi-di,0)，对应于随机减速，其中，di表示第i辆车前面空的元胞数；
在车辆位置更新过程中，车辆位置更新规则为：
在t→t+1过程中，xi→xi+vi；
其中，xi表示第i辆车在某个车道中的位置；
所述步骤S3中车辆按照行驶规则和预定信息在环形交叉口行驶，具体为：
a：车辆前方元胞为空，则车辆前进1至3个元胞；车辆前方元胞被占据，车辆将停车等待；
b：车辆位于进口道路接近外环道路上的元胞时且车辆前方元胞为空，则车辆以预设概率前进一个元胞进入外环道路；车辆位于进口道路接近外环道路上的元胞时且车辆前方元胞被占据，车辆将停车等待；
c：车辆位于内环道路或外环道路接近预定出口时，优先在外环道路行驶，在内环道路的车辆可停车等待变道至外环道路；
d：在内环道路和外环道路的车辆与进口道路的车辆在下一时刻将占据同一元胞，优先通行内环道路和外环道路的车辆；
所述演化过程中，车辆可变道，具体为：
车辆位于内环道路或外环道路接近预定出口时，优先在外环道路行驶，在内环道路的车辆可停车等待变道至外环道路；车辆还会换道至前方车辆数更少的道路。
2.根据权利要求1所述的双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S1中环形交叉口由内环道路、外环道路、四个单车道的进口道路和四个单车道的出口道路组成。
3.根据权利要求2所述的双车道环形交叉口元胞自动机模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S2的元胞对应预设的实际长度，在任一时刻，每个元胞可能为空或被车辆占据。
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
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| US9633560B1 (en) * | 2016-03-30 | 2017-04-25 | Jason Hao Gao | Traffic prediction and control system for vehicle traffic flows at traffic intersections |
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