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    實(shí)地交通信號(hào)燈調(diào)整研究
    ——以樂(lè)山市市中區(qū)為例

    2021-05-06 11:19:36樂(lè)山師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院范政鍇彭佳雯潘姝芹陳茜莉牟谷芳
    內(nèi)江科技 2021年4期
    關(guān)鍵詞:樂(lè)山市車(chē)流量信號(hào)燈

    ◇樂(lè)山師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院 張 樂(lè) 范政鍇 彭佳雯 潘姝芹 陳茜莉 牟谷芳

    本文基于一種以總計(jì)車(chē)輛等待時(shí)間作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的方法來(lái)進(jìn)行研究,考慮到實(shí)地交通路段較窄的情況,通過(guò)加大道路因素在算法中的權(quán)重,來(lái)實(shí)現(xiàn)方法的改進(jìn),在此基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)地交通數(shù)據(jù),優(yōu)化了具體道路的信號(hào)燈配時(shí),減少了車(chē)輛在具體路段的等待時(shí)間。

    1 引言

    城市發(fā)展中的交通問(wèn)題是每個(gè)國(guó)家都需要經(jīng)歷的部分。國(guó)外的研究早于國(guó)內(nèi),在接近50年的國(guó)外研究過(guò)程中,研究?jī)?nèi)容逐漸由單項(xiàng)指標(biāo)過(guò)渡到多項(xiàng)指標(biāo),如Webster和MillerA.J.提出的以車(chē)輛的平均延誤為最小值的控制算法,以及ParkB.等提出了一種以超過(guò)一個(gè)指標(biāo)同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化的方法。當(dāng)然也有考慮人工智能對(duì)交通問(wèn)題解決的學(xué)習(xí)和進(jìn)化的研究,如LiuY.等人提出了采用分布式多智能體Q學(xué)習(xí)的智能交通燈控制解決方案,考慮鄰近交叉口交通信息以及本地機(jī)動(dòng)和非機(jī)動(dòng)交通,以提高整個(gè)控制系統(tǒng)的整體性能。之后的研究不再局限于對(duì)單個(gè)交通信號(hào)燈的研究,城市交通網(wǎng)絡(luò)的研究逐漸出現(xiàn),如GrandinettiP.提出基于信元傳模型的信號(hào)交通網(wǎng)絡(luò)模型,用來(lái)解決大規(guī)模城市網(wǎng)絡(luò)中交通燈動(dòng)態(tài)配時(shí)問(wèn)題。

    國(guó)內(nèi)的研究是在近代逐漸出現(xiàn)的,也是從單個(gè)交叉路口的研究出發(fā),在已有的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)一些算法進(jìn)行改良以及對(duì)交通問(wèn)題的現(xiàn)狀研究也得到了很多的成果。如徐東玲等學(xué)者從智能算法中引入了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,針對(duì)孤立的單個(gè)交叉路口提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配時(shí)優(yōu)化算法。并根據(jù)交通問(wèn)題的最大特點(diǎn)不確定性為出發(fā)點(diǎn),以此得到交通信號(hào)燈控制的方法和結(jié)論,如朱勁、劉志勇等利用模糊控制原理可以處理交通的不確定性這一最大優(yōu)勢(shì),提出了一種基于模糊控制器的多相位交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化算法。徐建閩等研究了交通車(chē)流量的隨機(jī)性特征和交通調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的不完全確定性,針對(duì)城市道路交叉口設(shè)計(jì)了一種基于模糊理論的信號(hào)配時(shí)方法。武建國(guó)等為解決交叉路口的多相位和車(chē)流量實(shí)時(shí)變化的問(wèn)題,提出了模糊控制與感應(yīng)相結(jié)合的信號(hào)配時(shí)方法,有效解決了問(wèn)題[1]。

    以上的研究對(duì)于城市交通的改善有著極大的作用,也在慢慢的影響城市交通未來(lái)的形成與發(fā)展。基于以上研究成果為基礎(chǔ),本文研究了一種適合于樂(lè)山市(以市中區(qū)為例)的信號(hào)燈配時(shí)方案,再結(jié)合實(shí)地的情況進(jìn)行調(diào)整,以達(dá)到緩解樂(lè)山市交通壓力。

    2 現(xiàn)實(shí)情況簡(jiǎn)析

    2.1 車(chē)輛信息采集系統(tǒng)的應(yīng)用與前景

    車(chē)輛信息采集系統(tǒng),是停車(chē)場(chǎng)專用車(chē)牌識(shí)別軟件,通過(guò)針對(duì)停車(chē)場(chǎng)車(chē)輛信息需求而開(kāi)發(fā)研制的特用軟件。該軟件以專用車(chē)輛信息采集器獲得視頻信號(hào),通過(guò)車(chē)牌識(shí)別算法來(lái)實(shí)時(shí)獲取機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌信息,并與公安交管部門(mén)對(duì)應(yīng)管理中心同步信息。

    根據(jù)樂(lè)山市近期開(kāi)展的關(guān)于《四川省國(guó)土空間規(guī)劃(2019-2035年)大綱報(bào)告》的會(huì)議,“成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈”上升為國(guó)家戰(zhàn)略,為樂(lè)山發(fā)展帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。隨著《樂(lè)山港總體規(guī)劃》修編工作會(huì)的召開(kāi),樂(lè)山市的水運(yùn)方面開(kāi)始了一系列的規(guī)劃與設(shè)計(jì),可以預(yù)見(jiàn)到陸運(yùn)的有關(guān)會(huì)議也即將提上議程。

    這一點(diǎn)也在《全市重大交通項(xiàng)目推進(jìn)工作專題會(huì)》上有所涉及,在會(huì)議材料的附件中,有一份包含交通信號(hào)燈改造建設(shè)的文件,文件內(nèi)指出對(duì)交通運(yùn)輸?shù)呐涮自O(shè)施的改造內(nèi)容。結(jié)合文件內(nèi)容以及樂(lè)山市交通運(yùn)輸局2020年的預(yù)算編制和近期樂(lè)山市的交通規(guī)劃,我們小組認(rèn)為在交通管制方面會(huì)采用一種視頻監(jiān)測(cè)技術(shù)。

    這種監(jiān)測(cè)技術(shù)的采集方式是通過(guò)攝像頭進(jìn)行路段的拍攝,拍攝出來(lái)的圖像中蘊(yùn)含著許多重要的參數(shù)信息,并通過(guò)適當(dāng)?shù)膱D像處理技術(shù)以得到我們所需要的參數(shù)信息,切要保證參數(shù)信息的準(zhǔn)確性。這是目前流行且適用性良好的一種車(chē)流量的采集方式,本文也將采用此類方式進(jìn)行相應(yīng)參數(shù)的采集[2]。

    2.2 行人行為的影響

    在樂(lè)山道路交通系統(tǒng)中,步行是人們最基本的交通行為方式,但行人的出行廣泛且不安全。在出行方式中,步行占據(jù)很大比例,尤其在市中區(qū)交通復(fù)雜的街道上,人車(chē)搶行的狀況時(shí)常發(fā)生,加上缺乏有效安全管理設(shè)施,導(dǎo)致行人過(guò)街問(wèn)題日益突出。但行人通過(guò)馬路時(shí)處于相對(duì)弱勢(shì)的一方,稍有不慎就可能會(huì)造成車(chē)禍。這阻礙了交通的流暢程度,同時(shí)不合理通過(guò)路口的行人極有可能造成交通堵塞,降低了路口的通行能力,使道路的利用率降低。

    3 主要工作

    本節(jié)基于一種以總計(jì)車(chē)輛等待時(shí)間作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的方法,考慮到實(shí)地交通路段較窄的情況,通過(guò)加大道路因素在算法中的權(quán)重并結(jié)合實(shí)地交通數(shù)據(jù),優(yōu)化了具體道路的信號(hào)燈配時(shí),減少了車(chē)輛在具體路段的等待時(shí)間。首先介紹一些有關(guān)交通方面的概念。

    3.1 路網(wǎng)

    路網(wǎng),指在一定區(qū)域內(nèi),由各種道路組成的相互聯(lián)絡(luò)、交織成網(wǎng)狀分布的道路系統(tǒng)。本文對(duì)交通信號(hào)燈的配時(shí)主要方式為單交通信號(hào)燈配時(shí)方案,市中區(qū)的道路雖然因?yàn)榻ㄖO(shè)施以及道路擴(kuò)建等原因而顯得錯(cuò)綜復(fù)雜,但依然以單交通信號(hào)燈為主,通過(guò)對(duì)單點(diǎn)交叉路口(包括但不限于T字路口,十字路口,Y字路口,大字路口)進(jìn)行配時(shí)。由《道路安全法》中的車(chē)輛行駛速度部分規(guī)定,在市中區(qū)范圍之內(nèi),車(chē)輛的行駛速度不允許超過(guò)50 km/h,再考慮到這是理論上的最大速度,在城市中實(shí)際行駛速度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于這個(gè)速度,表1是樂(lè)山市市中區(qū)不同時(shí)段幾個(gè)地點(diǎn)的平均車(chē)輛行駛速度。

    表1 部分地段車(chē)輛速度

    大多數(shù)車(chē)輛的行駛速度不會(huì)超過(guò)30 km/h,對(duì)于一段1 km長(zhǎng)的路段而言,多數(shù)的車(chē)輛行駛時(shí)間會(huì)在2分鐘左右,我們這樣認(rèn)為對(duì)于長(zhǎng)度間隔大于1 km的兩個(gè)交通信號(hào)燈來(lái)說(shuō),可以認(rèn)為前一個(gè)交通信號(hào)燈的控制對(duì)后一個(gè)交通信號(hào)燈造成的影響很弱,在這里不予考慮。

    3.2 模型建立有關(guān)定義

    通過(guò)對(duì)樂(lè)山實(shí)地的考察我們還發(fā)現(xiàn)按照正確合法的交通規(guī)則行駛時(shí),可以看到,在任何時(shí)候車(chē)輛想要右轉(zhuǎn)都是可以做到的[3]。

    定義1 對(duì)于右轉(zhuǎn)方向的車(chē)流,認(rèn)為其對(duì)于其他方向的交通流沒(méi)有影響。相位設(shè)計(jì)方案,在傳統(tǒng)路口四相位中,左轉(zhuǎn)方向的交通流,其對(duì)于整個(gè)交通流的影響相對(duì)較大。而影響四相位模式優(yōu)缺點(diǎn)的原因就是交通流量的多少,這里給出交通流密度W的定義:當(dāng)前交通流量L對(duì)于總共交通流量的占比。公式為。對(duì)于每一個(gè)交通流來(lái)說(shuō),至少有一個(gè)交通流與其互不干擾,即是說(shuō)每一個(gè)交通流都有與其不沖突的交通流。

    定義2 在任何時(shí)刻,只允許不互相沖突的交通流同時(shí)行駛。當(dāng)一個(gè)交通流行駛的時(shí)候,我們稱這一個(gè)交通流為上交通流,如果有與之不沖突的交通流,我們將這些交通流稱為下交通流。在一個(gè)十字路口,在一個(gè)信號(hào)燈周期內(nèi),一個(gè)綠色信號(hào)燈相位允許兩個(gè)方向的交通流同時(shí)行駛。

    定義3 在一個(gè)時(shí)間周期內(nèi),所有方向的交通流都會(huì)擁有綠燈次數(shù)。每一個(gè)時(shí)間周期里面,每一個(gè)方向的交通流都會(huì)有通行的權(quán)利,雖然綠燈時(shí)間不同,但綠燈時(shí)間一定存在。

    車(chē)輛等待時(shí)間,是指所有車(chē)輛在一個(gè)路口的平均等待時(shí)間,這個(gè)時(shí)間主要由紅燈等待時(shí)間及交通流啟動(dòng)時(shí)間(指車(chē)輛完全駛出路口所用的時(shí)間)。

    排隊(duì)長(zhǎng)度,是指一個(gè)方向的交通流的車(chē)輛滯留長(zhǎng)度。排隊(duì)長(zhǎng)度與車(chē)流量的多少成正相關(guān),不同體積權(quán)重的車(chē)輛對(duì)于排隊(duì)長(zhǎng)度的貢獻(xiàn)是沒(méi)有太大區(qū)別的,這是由于樂(lè)山市市中區(qū)的交通網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)多的立體結(jié)構(gòu),車(chē)輛的寬度和高度對(duì)于交通而言影響不大。

    停車(chē)導(dǎo)致的延誤時(shí)間,在上文中我們所提到的都是基于車(chē)輛的平均行駛速度,但聯(lián)系生活實(shí)際,車(chē)輛在紅燈時(shí)停車(chē)以及綠燈時(shí)啟動(dòng)時(shí),需要將車(chē)輛的速度在0到正常行駛速度之間改變,而在這個(gè)過(guò)程中的平均速度是遠(yuǎn)低于其他時(shí)間段的平均速度,這也就導(dǎo)致了時(shí)間上的浪費(fèi)。

    定義4 在一個(gè)時(shí)間周期內(nèi),一個(gè)綠燈相位的綠燈時(shí)間有一個(gè)規(guī)定的最小值和最大值,公式為:

    定義5 車(chē)流量的監(jiān)測(cè)早于交叉路口兩個(gè)時(shí)間周期。在配時(shí)中,對(duì)于這一個(gè)交通信號(hào)燈,車(chē)輛在經(jīng)過(guò)上一個(gè)交通信號(hào)燈后所需要的時(shí)間是會(huì)達(dá)到兩個(gè)時(shí)間周期的。一個(gè)時(shí)間周期是。

    定義6 將黃燈時(shí)間計(jì)入綠燈時(shí)間[4]。這里給出以下所用到的參數(shù):表示第i交通流a周期檢測(cè)時(shí)車(chē)流量,表示T內(nèi)第交通流最大通行能力,表示T內(nèi)最大通行能力,表示最終通過(guò)路口的車(chē)流量。

    當(dāng)?shù)赼周期監(jiān)測(cè)的交通流的車(chē)流量總和超過(guò)了路口總的通行能力后,就按照車(chē)流量比例來(lái)安排對(duì)應(yīng)的路口的通過(guò)車(chē)流量,否則就正常運(yùn)行。其中的是表示前一個(gè)時(shí)間周期時(shí)沒(méi)有通過(guò)路口的車(chē)流量,這些車(chē)流量會(huì)在下一次綠燈時(shí)間首先通過(guò)路口。

    3.3 綠燈時(shí)間算法

    場(chǎng)景的假設(shè):此時(shí)是車(chē)流量監(jiān)測(cè)的第a個(gè)周期,此時(shí)通過(guò)十字路口的是第a-2個(gè)周期的交通流以及第a-3個(gè)周期剩余的交通流,在此交通流前方是第a-1周期的交通流以及在第a-2周期時(shí)會(huì)余下的交通流。此時(shí)針對(duì)于當(dāng)前十字路口的綠燈時(shí)間以及(對(duì)應(yīng)第a-2與第a-1周期監(jiān)測(cè)的車(chē)流量)已經(jīng)給出,此時(shí)需要給出,即當(dāng)前監(jiān)測(cè)的交通流需要的綠燈時(shí)間。對(duì)于綠燈時(shí)間的更新,給出以下算法:

    定義7 更換通行次序后的共計(jì)等待時(shí)間與更換前至少減少20%。

    3.4 算法檢驗(yàn)

    在樂(lè)山市市中區(qū)肖壩路的一個(gè)十字路口處,經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期實(shí)地記錄測(cè)算取得平均值(我們將一天中的7:00-22:00內(nèi)每一個(gè)小時(shí)分為一個(gè)時(shí)間段,再記錄一個(gè)時(shí)間段中每一分鐘通過(guò)這個(gè)路口的汽車(chē)數(shù)量,為方便計(jì)算,將60個(gè)數(shù)據(jù)取平均值后取整十值,作為該時(shí)間段內(nèi)通過(guò)這個(gè)路口的汽車(chē)數(shù)量)。

    表2 肖壩路口通行車(chē)輛數(shù)目表

    通過(guò)分析表格可以看到,在人們上下班(學(xué))時(shí)段的車(chē)流量最為龐大,且在實(shí)地記錄中也出現(xiàn)了一定的堵車(chē)情況,初步認(rèn)為此時(shí)已經(jīng)超過(guò)了最大的通行能力,在以下的計(jì)算中,將以200(輛)作為正常行駛的車(chē)輛正常行駛而不會(huì)引起的最大通行能力。但現(xiàn)實(shí)情況下,由于駕駛技術(shù)等原因使得通過(guò)測(cè)量而得出的最大通行能力要低于上文提到的最大通行能力,故將設(shè)置為300。

    初步給定參數(shù)值為0.6與0.8,以一個(gè)時(shí)間段作為一個(gè)周期,通過(guò)隨機(jī)數(shù)表生成各個(gè)相位上的通過(guò)車(chē)輛,如下所示。

    前文提到過(guò),部分路段狹窄的因素會(huì)影響算法結(jié)果的有效性,對(duì)此在具體路段的配時(shí)中需要對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的修正。在統(tǒng)計(jì)路段中,第四相位的出口較其他出口狹窄,所以在計(jì)算時(shí)間時(shí),將參數(shù)各提高0.1,以及最大通行能力減半。

    以時(shí)間段1為例,得到四個(gè)相位的綠燈時(shí)間分別為0.19,0.24,0.41,0.29個(gè)周期,可以發(fā)現(xiàn)時(shí)間不足以通過(guò)所有車(chē)輛,所以有一部分車(chē)輛需要等待下一個(gè)周期時(shí)通過(guò),并且計(jì)算共計(jì)等待時(shí)間得到通行順序(三→四→二→一),以此往復(fù),得到整天的綠燈時(shí)間表如右表所示。右表較為明顯的體現(xiàn)出時(shí)間段不同帶來(lái)的擁擠程度以及受到道路狹窄引起的通行不便,在獲得算法計(jì)算下的綠燈時(shí)間后,繪制不同時(shí)間段累計(jì)的共計(jì)等待時(shí)間如下圖所示。

    從圖中可以看到,在共計(jì)15個(gè)小時(shí)的通行時(shí)間內(nèi),新的配時(shí)方法將這些車(chē)輛通過(guò)路口所用的總計(jì)時(shí)間降低到了14個(gè)小時(shí)左右,即平均每小時(shí)降低7%共計(jì)等待時(shí)間,可以認(rèn)為得出的這種方案合理且適用。

    4 結(jié)語(yǔ)

    在前文中也有提到過(guò),對(duì)于道路交通的規(guī)劃最大的問(wèn)題就是如何精確的模擬城市中交通內(nèi)容的流向,規(guī)劃的最終目標(biāo)是應(yīng)對(duì)實(shí)際的城市交通問(wèn)題。本文通過(guò)較為簡(jiǎn)單的模擬,經(jīng)過(guò)對(duì)一部分參數(shù)的簡(jiǎn)化從而得出一種基于車(chē)輛的等待時(shí)間最少為目標(biāo)的方案。

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