考虑诱导一致性的交通流协同管理模型研究.pdf

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1、第 32 卷 第 2期2008 年 4 月武 汉 理 工 大 学 学 报(交通科学与工程版)Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science&Engineering)Vol.32No.2Apr.2008考虑诱导一致性的交通流协同管理模型研究*收稿日期:2007-11-06卢守峰:男,30 岁,博士,主要研究领域为智能交通系统*国家自然科学基金项目资助(批准号:60474068)卢守峰1)刘喜敏1)杨兆升2)(长沙理工大学交通运输学院1)长沙410076)(吉林大学交通学院2)长春130022)摘要:交通信号控制与路

2、径诱导在时间、空间两个方面共同影响着交通流模式的演变,诱导信息生成与信号控制策略间有强烈的耦合关系,研究两者间的关联关系并使之协同能够提高路网使用效率,改善交通流运行状况.文中从工程应用的角度出发,强调诱导信息的生成必须满足诱导一致性.在此基础上,提出了运行交通流诱导系统的逻辑流程,建立了考虑诱导一致性的VMS 诱导系统与线控系统协同模型.关键词:智能交通系统;诱导一致性;交通流协同管理;诱导信息生成中图法分类号:U491.5+1交通流诱导系统的引入,给交通管理方式带来了显著变化,由原来的被动式管理发展为主动式管理,利用信息技术研究交通运输问题是当前研究的热点 1-2.目前,可变诱导屏(var

3、iable mes-sage signs,VMS)成为城市的基本交通工程设施,基于可变诱导屏发布诱导信息已成为现实,对诱导信息响应的驾驶员将改变路径选择,因此改变了交通流量在路网中的分布.1诱导信息生成方法1.1基于全信息动态交通分配模型的诱导信息生成方法Wardrop 用户平衡(user equilibrium,UE)原理自20 世纪 50 年代提出以来一直是交通分配所依据的重要原则,交通分配模型经历了由静态模型阶段到动态模型阶段,这两类模型建模时都假设出行者在出行前能够获得完美的交通信息,驾驶员只在起点进行路径选择,沿着这条路径驶向终点,中途不改变路径,即全信息模型.其局限性在于没有考虑人

4、的因素,也就是没有考虑驾驶员对诱导信息的响应行为,假设驾驶员完全服从诱导信息,因此是理想情况.如V.M.T om 3所研究的组合交通分配与信号控制.1.2面向交通事故或紧急事件的诱导信息生成方法大多情况下,城市路网由快速路、主干道、次干道、支路组成,道路基础设施在它的整个生命周期内,除了建设费用外还有运营维护费用,对于一些次干道或支路,当交通需求很小时,交通管理部门投入的运营维护费用相对来说很小.随着车流量的增加和智能交通系统(intelligent transporta-tion systems,IT S)的出现,次干道或支路的利用率逐渐增加.因此,就需要权衡维护替换路径所花的费用与带来的效

5、益.魏恒 4从面向工程应用的角度,对交通流诱导系统实施后,替换路径能够减少交通拥挤的程度进行了定量分析.这种方法主要针对主路发生交通事故或紧急事件时,主路通行能力显著下降的情况,这时利用诱导系统将主路交通流诱导到替换路径.1.3基于交通状态识别的诱导信息生成方法该方法的核心是建立交通状态识别算法,实时检测当前交通状态,并按照一定的指标将交通状态分为堵塞、拥挤、畅通等,以文本或图形方式发布到交通诱导屏.这类方法的局限性在于不能保证驾驶员实际经历状态与诱导信息显示状态相一致,属于开环控制,如上海高架路诱导系统 5.1.4考虑诱导一致性的诱导信息生成方法交通流诱导系统为驾驶员提供的是建议性信息,与交

6、通信号控制相比属于软控制,诱导系统的性能高度依赖驾驶员对诱导信息的响应,因此对交通流诱导系统的建模必须考虑人的因素.诱导信息的可靠性是增加驾驶员响应诱导系统的关键因素,这就涉及一致性的概念,J.A.Bottom 6对考虑诱导一致性的路径诱导生成模型和算法进行了系统研究,通过模拟分析了MSA 算法、Polyak算法的效率,以及交通模拟模型产生随机性的原因.一致性要求驾驶员实际经历状态与诱导信息显示状态相一致,举个例子来说,一个 OD(Ori-gin-Destination)对间有两条可选路线,当前时刻a路径交通状态相对 b 路径来说更拥挤,诱导信息根据当前交通状态显示选择路径b,对该诱导信息响应

7、的驾驶员将选择路径b,路径b 的流率增加必然导致该路径的行程时间增加,使得路径b 的交通状态比路径a 更拥挤,因此选择路径b 的驾驶员实际经历的状态与诱导信息显示的状态不一致,也就是说诱导信息变成了误导信息,产生了拥挤转移现象.为避免拥挤转移现象产生,就要预测出驾驶员对诱导信息响应的流率增加量.这涉及到人对信息的响应行为,也就是涉及人的因素,这是ITS环境下研究交通管理系统与传统的交通管理系统的显著区别.文献 5 给出了一个驾驶员路径选择行为模型Pi=e?ici/c*j Fe?jcj/c*.式中:Pi为从可选路径集 F 中选择路径 i 的概率;?为效用函数比例系数;?i和?j为路径转换惩罚因子

8、,参照点为驾驶员以前习惯走的路径?0,下标 i 和j 表示第 i 条和第j 条路径,如果i 或j 等于0,则?i或?j等于1,表示没有路径转换惩罚;如果i 或j 不等于0,则?i或?j的取值大于 1,取值越大表明路径转换惩罚越大.cj为路径 j 的行程时间;c*为路径集中的最短路径.2考虑诱导一致性的 VMS 诱导系统与线控系统协同模型为实现VMS 诱导系统功效,一定要考虑两个基本问题:(1)诱导一致性;(2)驾驶员信息响应行为.本文建立的协同模型就是基于这两点,研究线控路网中如何发布诱导信息使得交通流量分布趋于平衡,其本质上是满足诱导一致性原则,寻找使总延误最小的最优信号配时方案.大多数出行

9、者都具有选择主干道的出行惯性,只有当选择次干道节省的行程时间超过某一阈值 时,才会改变路径选择.因此首先考虑的是从信号配时上减少主干道行程时间,只有交通需求超出信号配时调节的范围,才考虑使用诱导信息.逻辑流程图如图1 所示.图1运行交通流诱导系统的逻辑流程图本文以OD 对间有两条可选路径的情况进行建模,路网示意图如图 2,路径a 为主干道,路径b为次干道,a 路径有3 个信号控制交叉口,b 路径有两个信号控制交叉口.1 号检测器用于提前检测交通需求,设诱导信息为路径b 时,路径b 流率为?q,记流率为?q 时路线 b 的行程时 间为Tb(?q);路径a 流率为(1-?)q,记流率为(1-?)q

10、时路线a 的行程时间为Ta(1-?)q,通过调整路线a 和路线b 的信号配时,寻找使各交叉口总延误最小且满足Tb(?q)Ta(1-?)q 的最优信号配时方案.图2线控与VMS路径诱导协同示意路网构建的协同模型的目标函数是各交叉口总延误最小,约束条件是路口b 的行程时间小于等于路径a 的行程时间,路径a 和路口b 的绿波带宽度分别取值在各自的最大最小绿波带之间.模型的数学描述如下.目标函数min(Da+Db+Da+Db)(1)约束条件252武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2008 年第32 卷Tb Taga小 ga ga大gb小 gb gb大(2)进入各条路径的流率由路径选择行为模型预测,基

11、于预测的流率分别进行线控协调配时,如果满足诱导一致性则发布诱导信息,否则不发布.目标函数中用于计算延误的流量是驾驶员基于诱导信息进行路径选择聚集的流量,是可控变量.传统信号控制中用于计算延误的流量是驾驶员基于经验进行路径选择聚集的流量,这是两者的本质区别.诱导信息控制的流量采用路径选择行为模型计算.1)目标函数中延误的计算Da,Db分别为路径a 绿波方向与路径b 绿波方向的延误.Da或Db均由恒定阻滞延误D1、随机与过饱和阻滞延误D2构成.Da,Db分别为与路径 a 和路口b 相交的支路的延误,由恒定阻滞延误Du、随机与过饱和阻滞延误D0构成,采用过渡函数曲线计算.恒定阻滞是指车辆到达率小于通

12、行能力的情况下,车辆通过交叉口受到的阻滞.车辆到达率不是一个常数,而是一个确定的函数式,根据上游交叉口放行车辆驶出率图式进行推算,同时要考虑车辆在行驶过程中的离散影响,本文采用被广泛应用的基于几何分布假定建立的车流离散公式qd(i+t)=Fq0(i)+(1-F)qd(i+t-1)(3)式中:qd(i+t)为第(i+t)个时段,下游某断面上预计的车辆到达率,pcu/h;q0(i)为第i 时段上游停车线断面的车辆通过率,pcu/h;t 为上述两个断面之间,车辆平均自由流行驶时间的0.8 倍;F为车流在运动过程中离散程度大小的一个系数,称作车流离散系数,F=11+0.35t.根据车辆到达离去曲线,可

13、推导出恒定延误 7:绿 灯 期间 内排 队 车辆 能 完全 消 散,即3 600NS ge,则D1=ni=1Ni!t-(n!t-1 800NS-r)N(4)式中:D1为相位总的均匀到达延误,s;Ni为第 i时段累积车辆到达数,pcu/h,Ni=Ni-1+qd(i)i=2,3,N1=qd(1);!t 为 流量 数据的统计间隔时间,s;N 为一个周期累计车辆到达数,pcu/h;S 为饱和流率,pcu/h;n 为车队释放完毕统计间隔数,n=int(3 600N/S+r!t);r 为红灯时长,s.随机与过饱和延误D2采用下面的公式 8计算D2=N0 xq(5)式中:N0=QT4(x-1)+(x-1)2

14、+6(x-x0)QTx x00 x x0 x0=0.67+Sg600;x 为饱和度.Du=qC(1-u)22(1-y)x x00 x x02)约束条件中最大最小绿波带宽度计算(1)在负荷最高的关键交叉口计算出最佳周期长度.(2)共同的周期长度确定之后,便可安排各相位的绿信比.首先,根据关键交叉口的各进口通道负荷大小,即各进口y 值与总的Y 值比例大小,计算出每一相位应该分配的有效绿灯时间.然后,根据信号阶段的划分情况和绿灯损失时间,再求出各信号阶段的实际绿灯时间.(3)关键交叉口沿绿波方向所必需的绿灯长度是最低限绿灯长度,公式为 B=y1Y(C-L).对于次要交叉口,沿绿波方向的最低限绿灯长度

15、g小=B,最高限绿灯长度 g大的确定,只需把支路(与绿波方向相交的道路)上所需要的最低限度绿灯长度值扣除掉,扣除绿灯间隔时间,余下的都分给主路方向.沿主路方向“最高限度绿灯长度”g大=C-N1g支小-l.式中:g大为某次要路口沿主路方向最大限度绿灯长度;C 为信号周期长度;n 为该交叉口支路(即与绿波控制路线相交的道路)上车辆方向所安排的信号阶段数,即总信号阶段数减去放行主路车辆安排的信号阶段数;g支小为每一个支路专用信号阶段的最低限绿灯长度;l 为全部信号阶段的绿灯间隔时间总和.253第2 期卢守峰,等:考虑诱导一致性的交通流协同管理模型研究3求解步骤1)基于路径选择行为模型 Pi=e?ic

16、i/c*j Fe?jcj/c*预测发布诱导信息后各条替换路径的流量.2)基于第一步预测的流量采用式(3)(7)计算目标函数中的延误.3)计算如果加载流量后是否满足诱导一致性.如果TbTa,则发布诱导信息,否则不发布.4结 束 语诱导一致性是保证驾驶员继续使用诱导系统的必要条件,反之,如果诱导信息不能保证诱导一致性,那么驾驶员实际经历的交通状态与诱导信息显示的交通状态不一致,驾驶员对诱导系统的信赖度将逐渐降低,使用率逐渐降低,诱导系统也就失去了意义,诱导系统的性能很大程度上取决于驾驶员对诱导信息的响应行为.因此,诱导一致性原则是实现信号控制系统与交通流诱导系统两者协同的基本原则.参 考 文 献

17、1 李文顺,刘伟.信息技术的应用与运输关系的研究J.武汉理工大学学报:交通科学与工程版,2005,29(5):807-809.2 齐功远,彭国雄,杨晓光.停车诱导信息的发布J.武汉理工大学学报:交通科学与工程版,2005,29(4):514-517.3T om V M.Combined traffic assignment and signalcontrolC/Proceedings of the international confer-ence on Transportation systems planning and opera-tion.Chennai,2004:631-640.4

18、魏恒.最大化道路运输系统效率问题研究D.长春:吉林大学交通学院,2005.5 冯奇,杜豫川,孙立军,等.上海市延安路高架道路监 控系统运行效果评价J.中国市政工程,2004,112(6):56-61.6 Bottom J A.Consistent anticipatory route guidanceD.Massachusetts:Massachusetts Institute ofT echnology,September2000.7 丁玉兰.人因医学M.上海:上海交通大学出版社,2004.8 全永.城市交通控制M.北京:人民交通出版社,1989.Study on Consistent an

19、dIntegrated T raffic Management ModelLu Shoufeng1)Liu Ximin1)Yang Zhaosheng2)(Traf f ic and Transportation College,Changsha University ofScience and Technology,Changsha 410076)1)(T raf f ic College,Jilin University,Changchun 130022)2)AbstractFor traditional signal control,traffic flow is regarded as

20、 exogenous and uncontrollable variable,which is not influenced by signal setting.For integrated signal control and route guidance,traffic flowand signal setting are determined endogenously by integrated traffic management model.Traffic flowis controllable variable.This is the essential difference be

21、tween integrated traffic management and tra-ditional signal control alone.T raffic signal control and route guidance influence traffic flow evolutiontogether in time and space.Guidance information generating methods are summarized.For engineer-ing application,guidance information generation must com

22、ply with guidance consistency.Based onguidance consistency criteria,the paper puts forward the logical step of disseminating guidance infor-mation.Integrated model of VMS route guidance and arterial signal control are formulated.Key words:intelligent transportation system;guidance consistency;integrated traffic flow manage-ment;guidance information generation254武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2008 年第32 卷