江 竹,林 豪,李樹彬,雷震宇
(1.西華大學(xué)a.能源與動(dòng)力工程學(xué)院,b.流體及動(dòng)力機(jī)械教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都610039;2.山東警察學(xué)院交通管理工程系,濟(jì)南250014;3.同濟(jì)大學(xué)鐵道與城市軌道交通研究院,上海201804)
城市快速路是城市交通量的主要承載者,突出特點(diǎn)是主線行駛車輛不受信號(hào)燈控制,可提高車輛的行駛速度,縮短行車時(shí)間,緩解道路交通擁擠程度.隨著私家車擁有量的逐年增加,城市快速路系統(tǒng)與其他道路一樣,擁堵現(xiàn)象日益凸顯.為緩解交通擁堵,針對(duì)城市道路的交通管理也越來越受到重視,有效調(diào)節(jié)交通供給和交通需求之間的矛盾可進(jìn)一步提高城市道路的利用率.對(duì)于交通供給,需要分析信號(hào)控制、道路施工等因素對(duì)路段通行能力有何影響.匝道控制是城市快速路最主要的控制方式.一條城市快速路包含多個(gè)匝道,為實(shí)現(xiàn)整個(gè)城市快速路網(wǎng)的全局最優(yōu)控制,對(duì)多匝道協(xié)調(diào)控制的研究就更具實(shí)際意義.學(xué)者主要從以下幾個(gè)方面對(duì)多匝道協(xié)同控制進(jìn)行了研究:協(xié)同控制思想和策略,如自適應(yīng)協(xié)同控制[1]、區(qū)域路網(wǎng)全局控制等[2];協(xié)同控制方法,如分層遞階控制[3]、分布式控制[4];對(duì)控制率求解算法的改進(jìn),如基于線性規(guī)劃的方法[5]、基于生物免疫的方法等[6];匝道控制效率和公平問題[7],以及多匝道控制次序等[8].對(duì)于交通需求,通常采用動(dòng)態(tài)OD(Origin-Destination)矩陣對(duì)其進(jìn)行刻畫.基于預(yù)測(cè)的交通需求信息制定交通控制方案,使其在作用時(shí)段內(nèi)更加有效,可提高動(dòng)態(tài)交通控制系統(tǒng)的性能.
綜上所述,為有效緩解出行高峰期城市快速路上的交通擁堵,基于分層分布式思想,展開城市快速路入口匝道協(xié)調(diào)控制問題研究,建立一個(gè)分層分布式控制系統(tǒng).整個(gè)控制系統(tǒng)包括網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、交通量預(yù)測(cè)、狀態(tài)估計(jì)、入口匝道優(yōu)化和城市快速路網(wǎng)共5個(gè)模塊.旨在根據(jù)OD矩陣估計(jì)與預(yù)測(cè)信息,制定合理的城市快速路入口匝道控制方案,實(shí)現(xiàn)前攝式的動(dòng)態(tài)交通管理,保證控制系統(tǒng)對(duì)時(shí)變的交通狀況做出及時(shí)有效地響應(yīng).
與城市道路交通不同,城市快速路沒有平面交叉口,其交通流是連續(xù)的.考慮其運(yùn)行特點(diǎn),交通流模型由車流密度ρ(i,k)、交通流量q(i,k)和車輛行駛速度v(i,k)構(gòu)成,具體表述形式[9]為
匝道排隊(duì)長度p(i,k)為
式中:i為路段編號(hào),i=1,…,N,N為路網(wǎng)中路段總量;ρ(i,k)為k時(shí)刻路段i上的車輛平均密度(veh?km-1?lane-1);li為路段i的長度;ni為路段i的車道數(shù);q(i,k)為從時(shí)刻k開始第i路段的出口車流量(veh?h-1?lane-1);r(i,k)為k時(shí)刻路段i上的調(diào)節(jié)率;e(i,k)為k時(shí)刻駛出路段i的車流量;v(i,k)為k時(shí)刻路段i內(nèi)的車輛平均行駛速度(km?h-1);p(i,k)為k時(shí)刻路段i上等待進(jìn)入匝道的車輛排隊(duì)長度;d(,k)為k時(shí)刻入口匝道i上OD車輛在k時(shí)刻的交通需求(veh?h-1);vf為自由流車速;ρjam為交通阻塞時(shí)的最低密度;T為周期.
分層分布式城市快速路優(yōu)化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示.整個(gè)控制系統(tǒng)自下而上共分為3層:城市快速路網(wǎng),匝道協(xié)調(diào)控制層和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化層.城市快速路網(wǎng)作為底層,交通量數(shù)據(jù)通過設(shè)置在其上的監(jiān)視和檢測(cè)設(shè)備采集,并傳輸至網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化層和匝道協(xié)調(diào)控制層.位于最上層的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化層根據(jù)實(shí)測(cè)的交通流信息,應(yīng)用先進(jìn)的動(dòng)態(tài)交通流分配技術(shù)對(duì)總的交通需求進(jìn)行預(yù)測(cè),提前確定將來排隊(duì)長度的上界;基于預(yù)測(cè)的交通需求信息,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化控制模塊提前為每個(gè)匝道尋求一個(gè)最優(yōu)的調(diào)節(jié)率,以實(shí)現(xiàn)“前攝式”的動(dòng)態(tài)交通管理.在不考慮車輛換道的情況下,匝道協(xié)調(diào)控制層統(tǒng)籌考慮快速路上多個(gè)入口匝道上的交通狀態(tài),根據(jù)實(shí)測(cè)交通流數(shù)據(jù)的狀態(tài)估計(jì)值,結(jié)合上層制定的調(diào)節(jié)率優(yōu)化預(yù)測(cè)值,為每個(gè)匝道確定調(diào)節(jié)率,使全局性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu).
圖1 結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of control systems
該分層分布式控制系統(tǒng)從宏觀和系統(tǒng)的角度出發(fā),協(xié)調(diào)快速路主線和各個(gè)匝道之間的利益,實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)整體性能的優(yōu)化,達(dá)到消除交通擁擠,維持主線車流穩(wěn)定,節(jié)省車輛整體出行時(shí)間的目的.
OD矩陣反映城市路網(wǎng)基本的交通需求.OD先驗(yàn)信息中包含大量有用信息,將其引入到當(dāng)前OD值的估計(jì)和將來OD值的預(yù)測(cè)中,勢(shì)必提高OD矩陣的估計(jì)精度.本文將OD矩陣估計(jì)值與其對(duì)應(yīng)先驗(yàn)值的偏差作為估計(jì)變量,基于卡爾曼濾波方法,提出一種多項(xiàng)式趨勢(shì)濾波模型對(duì)OD矩陣進(jìn)行估計(jì)與預(yù)測(cè).
交通網(wǎng)絡(luò)用包含M個(gè)節(jié)點(diǎn)和S條路段的有向圖(M,S)進(jìn)行描述.?r∈P?M×M為OD對(duì),nOD為路網(wǎng)中OD對(duì)的個(gè)數(shù),||P||為所有OD對(duì)在有向圖上的范數(shù),||P||=nOD.xt∈SnOD為待估計(jì)的OD流向量,SnOD為路段中所有OD向量;為t時(shí)段內(nèi)的歷史值.OD流向量的差值可表示為:為時(shí)間段t內(nèi)路段交通量的檢測(cè)值,nl為研究路網(wǎng)中路段的個(gè)數(shù),Snl為路網(wǎng)中的所有路段.
2.2.1 狀態(tài)方程
在時(shí)段t+ζ內(nèi),將OD向量與其先驗(yàn)值的差值表示成一個(gè)λ+1階的多項(xiàng)式模型,即
式中:λ為模型最高階數(shù);ζ為時(shí)間增量;b0,b1,b2,???,bλ為多項(xiàng)式系數(shù).
對(duì)t到ζ時(shí)段內(nèi)的OD量差值αt+ζ作泰勒展開,即
式中:p′為多項(xiàng)式階數(shù),p′=0,1,2,…,λ.
從第k時(shí)刻到第k+1時(shí)刻,將相鄰兩個(gè)時(shí)段內(nèi)的OD偏差看作隨機(jī)變化的量,則狀態(tài)方程可表示為
式中:t為出行時(shí)間,t=kζ;ω(p)t為噪聲向量.
2.2.2 量測(cè)方程
根據(jù)前述定義,建立系統(tǒng)量測(cè)方程為
式(8)與式(9)構(gòu)成動(dòng)態(tài)OD流向量估計(jì)的狀態(tài)空間模型.
需求—容量模型是單匝道控制算法中一種最為典型的控制方法.其入口調(diào)節(jié)率r(k)的計(jì)算公式為
式中:r(k)為k時(shí)刻的匝道調(diào)節(jié)率;qcap為匝道下游允許通過車輛數(shù)的最大值;qin為匝道上游區(qū)域交通量;Ocr為臨界占有率;Oout(k-1)為k-1時(shí)刻匝道下游車輛占有率;rmin為匝道最小調(diào)節(jié)率.
全局最優(yōu)控制層以整個(gè)城市快速路網(wǎng)為研究對(duì)象,協(xié)調(diào)多個(gè)匝道之間的利益,根據(jù)歷史交通流信息和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),為每個(gè)入口匝道確定一個(gè)調(diào)節(jié)率,實(shí)現(xiàn)整個(gè)路網(wǎng)控制的全局最優(yōu).
2.4.1 總行程時(shí)間最小的性能指標(biāo)
以同時(shí)最小化城市快速路上車輛總行駛時(shí)間與入口匝道上總排隊(duì)等待時(shí)間為性能指標(biāo).
(1)在時(shí)間周期[0,T]內(nèi),車輛在城市快速路上的總行駛時(shí)間為
式中:A為城市快速路路段編號(hào)的集合.(2)入口匝道上總的排隊(duì)等待時(shí)間為
車輛總行駛時(shí)間為
離散化式(13),可得
目標(biāo)函數(shù)為
式中:x表示變量集合,x={ρ(i,k),v(i,k),f(i,k),p(i,k),r(i,k),e(i,k)}.
2.4 .2 約束條件
匝道入口調(diào)節(jié)率滿足
式中:rimin為k時(shí)刻入口匝道i處的調(diào)節(jié)率最小值;rimax為入口匝道i處的調(diào)節(jié)率最大值.
匝道入口排隊(duì)長度不能超過其排隊(duì)容量pimax,即
此外,所有變量均滿足:ρ(i,k)>0,v(i,k)>0,f(i,k)>0,p(i,k)>0,r(i,k)>0,e(i,k)>0等條件.
城市快速路路段結(jié)構(gòu)如圖2所示.橫向路段為主干道,包括9個(gè)路段,均為單向4車道,每段長為3 km;縱向路段為單車道的出、入口匝道.為體現(xiàn)算法的適應(yīng)度,采用2.2節(jié)方法,對(duì)主干道及各入口匝道的交通需求量在較高(路況1)和高(路況2)兩種狀態(tài)下做一步預(yù)測(cè),具體結(jié)果如圖3所示.
圖2 快速路網(wǎng)Fig.2 Traffic network
路況1參數(shù)設(shè)置如下:假設(shè)各匝道入口的初始調(diào)節(jié)率均相同,為610veh?h-1,匝道出口流量初值設(shè)置為410veh?h-1?lane-1,rmax=800 veh?h-1,rmin=160veh?h-1,自由流車速vf=100 km?h-1,擁堵密度ρjam=130veh?km-1?lane-1.仿真時(shí)間為1 h,周期長度T=3 min.不考慮車輛換道,主線上各路段初始密度分別為:19.0,52.0,1.0,44.0,46.0,3.0,27.0,32.0,16.0veh?km-1?lane-1.t在12~30 min內(nèi)主干道上發(fā)生交通擁堵,密度的最高值達(dá)到123veh?km-1?lane-1,接近擁堵密度值.沒有任何控制措施時(shí),車輛擁堵現(xiàn)象從路段4蔓延到路段8,主線上的車輛密度隨時(shí)間在各路段上分布情況如圖4(a)所示.
圖3 主干道及入口匝道交通需求預(yù)測(cè)Fig.3 Demand of mainline and each in-ramp
路況2參數(shù)設(shè)置如下:各匝道入口的初始調(diào)節(jié)率均均為710veh?h-1,匝道出口流量初值均為510 veh?h-1?lane-1,rmax=1 000 veh?h-1,rmin=200 veh?h-1,主線上各路段初始密度分別為:13.0,10.0,4.0,22.0,35.0,17.0,13.0,10.0,61.0 veh?km-1?lane-1.主線上發(fā)生擁堵時(shí),密度最高值達(dá)到148veh?km-1?lane-1,超過擁堵密度值.其他仿真條件同路況1.沒有任何控制措施時(shí),主線上車輛擁堵現(xiàn)象從路段3蔓延到路段8,車輛密度隨時(shí)間在各路段上分布情況如圖4(b)所示.
針對(duì)上述路網(wǎng)情況,若僅采用入口匝道反饋控制,匝道控制率采用線性二次型最優(yōu)控制進(jìn)行控制方案制定,具體[16]為
式中:ρd(i,k)為期望密度,根據(jù)本文研究路網(wǎng)的實(shí)際狀況,設(shè)定ρd(i,k)=60veh?km-1?lane-1;K為控制增益.
圖4 無控制時(shí)各路段的密度變化三維圖Fig.4 Change of densities at each link without controlling
針對(duì)路況1和路況2,分別采用入口匝道控制方案和分層遞階反饋控制方案,控制效果如圖5和圖6所示.圖5(a)和圖6(a)為采用入口匝道控制方案后,主線上各路段的車流密度變化三維圖;圖5(b)和圖6(b)為采用本文提出的分層分布式優(yōu)化控制后,各路段車流密度的變化三維圖.結(jié)合圖4分析圖5(a)、圖6(a)可知:不采用任何控制措施時(shí),主干道從第4段開始出現(xiàn)交通擁堵現(xiàn)象,第8段車輛密度最高值達(dá)到123veh?km-1?lane-1;采用入口匝道控制方案后,上述路段的交通狀況得到了有效地緩解,車輛的平均密度最高達(dá)到40veh?km-1?lane-1,路段4~8的擁堵現(xiàn)象也得到了有效緩解.結(jié)合圖4分析圖5(b)、圖6(b)可知,雖然圖6(b)在第5個(gè)時(shí)間段,路段9上出現(xiàn)車輛密度到達(dá)51veh?km-1?lane-1的情況,路段1上車輛的交通密度值也比僅采用入口匝道控制方案高,但從整體上看,整條主干道上的交通擁堵現(xiàn)象得到了有效緩解,車輛密度分布優(yōu)于僅采用入口匝道反饋控制的效果,在交通量需求較高的情況下,本文提出的控制方案能更好地緩解交通的擁堵狀況.
分析表1可知,采用兩種控制方案均為出行者節(jié)省大量的出行時(shí)間.對(duì)于整個(gè)主干道,路況1(路況2)采用本文方法可為出行者節(jié)省約29%(48%)的出行時(shí)間,比采用入口匝道控制方案約節(jié)省6%(3%)的時(shí)間;在匝道3和匝道4處,分層分布式優(yōu)化控制方法與入口匝道反饋控制方案相比較,車輛行駛時(shí)間有所增加,這是因?yàn)楸疚姆桨笧楸WC主干道行駛時(shí)間的減少,犧牲了少數(shù)匝道上車輛的行駛效率,以實(shí)現(xiàn)整體最優(yōu).綜上可知,從全局最優(yōu)的角度看,本文方法的控制效果優(yōu)于入口匝道控制,能有效緩解道路交通擁堵,為出行者節(jié)省更多的出行時(shí)間.
為說明控制效果,對(duì)車輛的行程時(shí)間(選取5個(gè)主要OD對(duì)的參數(shù))和各個(gè)OD對(duì)上車輛出行總量進(jìn)行計(jì)算分析,結(jié)果如表1和表2所示.
圖5 不同控制方案下各路段的密度變化三維圖(路況1)Fig.5 Change of densities at each link using different controlling methods(road condition 1)
圖6 不同控制方案下各路段的密度變化三維圖(路況2)Fig.6 Change of densities at each link using different controlling methods(road condition 2)
表 1 不同控制方案下的出行程時(shí)間Table 1 Travel time using different controlling methods
表 2 不同控制方案下的車輛出行總量Table 2 Travel time using different controlling methods
分析表2可知,在交通需求量較高和高兩種情況下,采用入口匝道反饋控制和分層分布式優(yōu)化控制均能提高道路上車輛的出行總量.入口匝道反饋控制較無控制提高約12%,分層分布式優(yōu)化控制較無控制提高約17%.結(jié)合車輛出行時(shí)間和道路車輛密度變化情況可知,本文提出的分層分布式控制方案通過協(xié)調(diào)各個(gè)匝道之間的利益,能夠有效緩解高峰出行時(shí)的擁堵現(xiàn)象,為實(shí)現(xiàn)城市快速路網(wǎng)整體性能優(yōu)化具有現(xiàn)實(shí)意義.
基于分層遞階思想,針對(duì)城市快速路,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)交通流優(yōu)化控制方案.方案的控制結(jié)構(gòu)分為3層5個(gè)模塊:網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊,入口匝道優(yōu)化模塊,車輛排隊(duì)長度及OD需求預(yù)測(cè),狀態(tài)估計(jì)模塊,以及城市快速路網(wǎng).分別實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)與預(yù)測(cè),優(yōu)化控制參數(shù)等任務(wù).通過分析主干道和上下游交通容量關(guān)系,協(xié)調(diào)各個(gè)入口匝道利益,實(shí)現(xiàn)城市快速路“主動(dòng)預(yù)防式”動(dòng)態(tài)交通管理.由路網(wǎng)中道路交通密度及出行者出行時(shí)間計(jì)算等仿真結(jié)果可知,本文方法對(duì)緩解交通擁堵,節(jié)省車輛行駛時(shí)間均具有顯著效果.