交通信號(hào)燈配時(shí)優(yōu)化控制理論研究

靳 敏，康 樂，郁 宇

（1.黑龍江工程學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱150050；2.哈爾濱工程大學(xué) 核科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱150001）

1 交通綠波帶的重要性

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化水平的提高，城市交通問題日益突出。如今的城市交通，面對(duì)越來(lái)越多的車輛，道路擁堵現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。對(duì)城市交叉路口交通實(shí)施合理化控制，有利于緩解日趨緊張的交通擁擠問題。

交通信號(hào)“綠波”控制是一項(xiàng)比較特殊的系統(tǒng)。這項(xiàng)系統(tǒng)一般被稱為“綠波帶”[1]。城市交叉口信號(hào)綠波控制一般是指一條主干道中若干個(gè)連續(xù)交叉口交通信號(hào)間的協(xié)調(diào)控制，目的是使行駛在主干道協(xié)調(diào)控制的交叉口車輛，可以不遇紅燈或者少遇紅燈而通過這個(gè)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中的各交叉口。從被控制的主干道路各交叉口的燈色來(lái)看，綠燈就像波浪一樣向前行而形成綠波，稱這種交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制方式為“綠波帶”控制?？茖W(xué)有效的交通信號(hào)配時(shí)能夠大大提高信號(hào)路口的通過量，有效緩解交通壓力，最大可能地實(shí)現(xiàn)綠波帶。因此，交通信號(hào)優(yōu)化配時(shí)在交通信號(hào)控制中占有重要地位。

2 最佳信號(hào)周期以及相位綠燈時(shí)間的計(jì)算

每個(gè)先進(jìn)的交通信號(hào)控制系統(tǒng)是多種技術(shù)的綜合體，主要涉及信號(hào)周期以及相位綠燈時(shí)間的計(jì)算、高效配時(shí)策略的制定以及配時(shí)策略的優(yōu)化等。

對(duì)于一個(gè)信號(hào)交叉口而言，評(píng)價(jià)其信號(hào)配時(shí)是否最佳的指標(biāo)有延誤時(shí)間、通行能力和交通事故次數(shù)等，其中，延誤時(shí)間是駕駛員最為關(guān)心的指標(biāo)。韋伯斯特利用排隊(duì)論與數(shù)字計(jì)算機(jī)模擬相結(jié)合的方法，提出了計(jì)算交叉口各進(jìn)口道上車輛的平均延誤Uniform和隨機(jī)延誤Random公式[2]。

Uniform延誤公式為

Random延誤公式為

最后，韋伯斯特給出了定時(shí)信號(hào)交叉口車輛延誤的修正計(jì)算公式

式中：C為周期時(shí)間（s），λ為綠信比，y為機(jī)動(dòng)車道流量比，y＝q／s，q為進(jìn)口機(jī)動(dòng)車道實(shí)際流量（vch／s），S為進(jìn)口道飽和流量（vch／s），X 為飽和度，tu為車輛平均延誤時(shí)間（s），tr為車輛隨機(jī)延誤時(shí)間（s）。由于式（3）第三項(xiàng)數(shù)值較小，常忽略不計(jì)，則

F—B法是以一個(gè)周期內(nèi)進(jìn)入交叉路口所有車輛的總延誤時(shí)間D最小作為優(yōu)化目標(biāo)，其計(jì)算公式為

式中：di為第i個(gè)相位機(jī)動(dòng)車的平均延誤時(shí)間，qi為第i個(gè)相位機(jī)動(dòng)車平均到達(dá)率。每一相位的有效綠燈時(shí)間

式中：L為周期總損失時(shí)間，Y為關(guān)鍵相位機(jī)動(dòng)車流量比之和。損失時(shí)間是指在周期時(shí)間內(nèi)由于交通安全及車流運(yùn)行特性等原因，在某段時(shí)間內(nèi)沒有交通流運(yùn)行或未被充分利用的時(shí)間。

3 智能交通配時(shí)策略

城市道路信號(hào)配時(shí)的智能控制往往依據(jù)路口車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度。因此，車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)是智能交通控制的基礎(chǔ)。近幾年來(lái)，隨著圖像處理技術(shù)在車輛自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中應(yīng)用越來(lái)越廣泛[3]。利用車流圖片或者車輛視頻調(diào)節(jié)交通滯留狀況的智能交通系統(tǒng)成為交通科學(xué)管理系統(tǒng)的一個(gè)重要研究熱點(diǎn)話題。在模擬進(jìn)行的研究中，每條路的進(jìn)口正上方都裝有一個(gè)攝像頭，分別用來(lái)檢測(cè)由東向西方向、西向東方向、南向北方向、北向南方向的車輛到達(dá)信息，為優(yōu)化決策提供必要的數(shù)據(jù)。

實(shí)際應(yīng)用中，攝像頭比較理想的安裝高度應(yīng)該在7.5～10m范圍內(nèi)，如圖1所示。

圖1 攝像頭安裝位置

每個(gè)虛擬像素點(diǎn)代表的實(shí)際長(zhǎng)度為

式中：θ為攝像機(jī)的視場(chǎng)（FOV）角度，θ／r為一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的角度，L為一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的實(shí)際長(zhǎng)度，r為圖像的垂直分辨率（1幅圖像的行數(shù)），h為攝像機(jī)的安裝高度。

為了簡(jiǎn)化程序設(shè)計(jì)，可以分段考慮比例尺變化的情況[4]。即車流隊(duì)首開始120個(gè)像素點(diǎn)的比例尺都為72，接下來(lái)的120個(gè)像元的比例尺都為72×k，k可以為1.2、1.4、1.5等。依次類推，進(jìn)一步近似接近實(shí)際的車流長(zhǎng)度。

為獲得最佳性能指標(biāo)，研究根據(jù)車流檢測(cè)信息，以交叉路口流通能力最大、平均延誤時(shí)間最小或排隊(duì)等候的車輛數(shù)最少為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)交叉路口車流情況進(jìn)行綜合優(yōu)化，實(shí)時(shí)修正各個(gè)相位的配時(shí)。圖2顯示的是單交叉口路口，下面以該種類型路口2相位信號(hào)燈控制方案為例介紹實(shí)時(shí)優(yōu)化控制策略。

對(duì)信號(hào)燈進(jìn)行實(shí)時(shí)控制從根本上講就是尋找最佳信號(hào)周期和交叉口兩方向的綠燈比，使通過交叉口車輛平均延誤盡可能小。假設(shè)攝像頭能夠拍攝的最大距離為100m，最大綠燈時(shí)間Tmax＝60s，最小綠燈時(shí)間Tmin＝18s，車隊(duì)長(zhǎng)度為L(zhǎng)。本次對(duì)于周期和相位信號(hào)配時(shí)同時(shí)優(yōu)化，具體控制策略如下：

1）給定每個(gè)相位的最大綠燈時(shí)間Tmax＝60s，最小綠燈時(shí)間Tmin＝18s。

圖2 單交叉口方向

2）控制開始時(shí)，先設(shè)定一個(gè)路口綠燈初始放行時(shí)間18s。

3）控制攝像頭拍攝車流圖片，獲取該相位的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度。

4）在100m可視范圍內(nèi)，如果車隊(duì)是滿的，再放行40s，即60s的綠燈通行時(shí)間。按照單位車輛長(zhǎng)度綠燈放行△t＝40s／100m，所以綠燈放行時(shí)間Tgreen＝18s＋△t×L。

5）獲取另一相位的車輛長(zhǎng)度L′，此時(shí)設(shè)定一個(gè)閾值L0＝60，若L′＞L0，則中斷正在通行的相位轉(zhuǎn)向執(zhí)行另一相位，若L′＜L0，則繼續(xù)放行正在通行的相位。

6）若L′＜L0，循環(huán)執(zhí)行5），直至正在通行的相位達(dá)到最大周期，轉(zhuǎn)向另一個(gè)相位。

7）若正在放行的相位的綠燈信號(hào)時(shí)間超過60s，轉(zhuǎn)向下一個(gè)相位。

8）該相位綠燈結(jié)束，另一個(gè)相位的綠燈信號(hào)放行18s，并重復(fù)3）～6），依次循環(huán)反復(fù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)燈系統(tǒng)的智能控制。

4 配時(shí)參數(shù)的優(yōu)化

信號(hào)配時(shí)參數(shù)優(yōu)化是其核心技術(shù)和最終解決目標(biāo)。最優(yōu)控制實(shí)質(zhì)上就是優(yōu)化配時(shí)。信號(hào)交叉口的實(shí)際通行能力，車輛通過交叉口時(shí)受阻滯程度，以及其它交通效益量度指標(biāo)都直接受配時(shí)方案的影響。改善配時(shí)設(shè)計(jì)方法，設(shè)法尋求一個(gè)最佳配時(shí)方案，便成了提高城市交通運(yùn)行效率，最終取得良好的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和環(huán)境效益的關(guān)鍵[5]。

目前，對(duì)于城市交通網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化控制研究，大多是依據(jù)出行者起點(diǎn)與終點(diǎn)之間路徑按時(shí)間最短優(yōu)化控制，或針對(duì)城市交通網(wǎng)絡(luò)的交通流分配進(jìn)行優(yōu)化，或是按城市流通能力最大的交通流分配優(yōu)化控制等。

下面針對(duì)2相位的單交叉口交通信號(hào)采用最優(yōu)化方法配時(shí)進(jìn)行討論。

信號(hào)周期是決定點(diǎn)控制定時(shí)信號(hào)交通效益的關(guān)鍵控制參數(shù)，一般信號(hào)燈的最短周期時(shí)長(zhǎng)不少于36s，否則就不能保證車輛順利通過交叉口?？紤]到每一周期的綠燈時(shí)間損失基本相同，同時(shí)又考慮到周期時(shí)長(zhǎng)過長(zhǎng)，在車流較大的情況下，可能引起等待司機(jī)的煩躁或誤認(rèn)為燈色控制已經(jīng)失靈，所以最大周期也必須限制，最長(zhǎng)周期時(shí)長(zhǎng)一般不超過120s[6]?，F(xiàn)有傳統(tǒng)的配時(shí)方法是各成對(duì)方向取基本相同的信號(hào)配時(shí)，這樣有很大的弊端，因?yàn)橐话闱闆r下不同方向道路的最大通行能力基本相同，但是它們各自的車流量卻有較大的差別，因此，它們所應(yīng)分配的時(shí)間應(yīng)根據(jù)實(shí)際需求而不是籠統(tǒng)地取一樣的時(shí)間。

本課題的研究提出了一種新的自適應(yīng)配時(shí)方法，即基于交通信號(hào)控制器驅(qū)動(dòng)攝像頭采集排隊(duì)車流長(zhǎng)度，從而得出一個(gè)排隊(duì)長(zhǎng)度值；設(shè)單位車隊(duì)長(zhǎng)度允許通行的時(shí)間為△t，由測(cè)量得到的車隊(duì)長(zhǎng)度值決定綠燈放行的時(shí)間，如果車隊(duì)長(zhǎng)度長(zhǎng)，那么綠燈放行時(shí)間就長(zhǎng)，反之則少。接著調(diào)用時(shí)間與車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的函數(shù)Timelength（）計(jì)算綠燈放行的時(shí)間，從而驅(qū)動(dòng)信號(hào)燈控制交通通行情況。系統(tǒng)程序框圖如圖3所示。

圖3 交通信號(hào)控時(shí)系統(tǒng)程序

在綠燈的配時(shí)方法中，保證兩個(gè)方向的綠燈最少通行時(shí)間t0＝18s。由于綠燈放行的時(shí)間取決于排隊(duì)車輛的長(zhǎng)度，車輛長(zhǎng)度長(zhǎng)，綠燈放行時(shí)間增加，反之，綠燈放行時(shí)間減少，所以要建立一個(gè)最優(yōu)的車隊(duì)長(zhǎng)隊(duì)與時(shí)間的函數(shù)關(guān)系直接影響交通信號(hào)機(jī)對(duì)交通控制的效果。本課題采取簡(jiǎn)單的線性算法，即采取時(shí)間與車隊(duì)長(zhǎng)度的一次比例函數(shù)：Tgreen＝t0＋[（Tmax－t0）／L0]× L 自動(dòng)設(shè)置綠燈的通行時(shí)間，其中綠燈時(shí)間Tgreen不能超過60s[7]。結(jié)果表明：自適應(yīng)調(diào)節(jié)控制綠燈的放行時(shí)間，能有效改變交叉口車流長(zhǎng)時(shí)間等待的通行狀況，減少十字路口車輛長(zhǎng)時(shí)間滯留的問題，提高交通的運(yùn)行效率。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文從信號(hào)周期以及相位綠燈時(shí)間的計(jì)算、高效配時(shí)策略的制定以及配時(shí)策略的優(yōu)化等方面研究了交通信號(hào)的配時(shí)優(yōu)化方法。尋找到一種新的方法：借助于攝像機(jī)獲取等待車隊(duì)畫面并根據(jù)比例計(jì)算出等待車輛的長(zhǎng)度，根據(jù)等待車輛的多少，科學(xué)合理地進(jìn)行動(dòng)態(tài)配時(shí)。另外，本文還介紹了對(duì)配時(shí)方案的優(yōu)化，采取較為簡(jiǎn)單的線性算法，根據(jù)一定的比例函數(shù)，自適應(yīng)調(diào)節(jié)路燈控制時(shí)間，從而有效提高了交通路口車輛通行率。平面交叉口信號(hào)控制理論的配時(shí)計(jì)算是容易的，但由于利用數(shù)據(jù)（交叉口流量統(tǒng)計(jì)）與實(shí)際交通情況的差別以及路口交通和流向變化性和隨機(jī)性，再加上路口周圍的交通環(huán)境不同，在實(shí)際的交通信號(hào)控制中，該優(yōu)化方法的設(shè)計(jì)還有待進(jìn)一步研究改進(jìn)。

[1]陳寬民，嚴(yán)寶杰.道路通行能力分析[M].北京：人民交通出版社，2008：52－54.

[2]楊曉光，楊佩昆.信號(hào)燈控制交叉口停車線車輛延誤模擬算法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，21（1）：67－731.

[3]周正林，姜振廷，宋天明.基于視頻技術(shù)的交通流量預(yù)測(cè)[J].黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，25（3）：29－30.

[4]陳淑燕，陳森發(fā)，吳明贊.單路口交通的多相位實(shí)時(shí)模糊控制[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2009，23（1）：110－115.

[5]顏艷霞，李文權(quán).單點(diǎn)交叉口信號(hào)實(shí)時(shí)配時(shí)模型及螞蟻算法[J].公路交通科技，2011，23（11）：116－119.

[6]劉運(yùn)通，石建軍，熊輝，等.交通系統(tǒng)仿真技術(shù)[M].北京：人民交通出版社，2010：79－81.

[7]Vincent R A，Mitchell A I，Robertson D I.User guide to TRANSYT version 8LR666[R].Transport and Road Research Laboratory，2010：55－56.

[8]Clement S，Anderson J.Traffic signal timing determination：the cabal model[C]／／Proc of 2nd IEE International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems：Innovations and Applications.Glasgow，UK，2011：63－68.