交通动态流量变化仿真范文

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摘要:交通信号控制系统是城市交通的基本组成。本文针对交通路口信号控制中的时间分配算法进行研究。根据交通路口抽象模型,综合多种路口流量因素,引入了综合流量指标来对交通流量进行量化描述。并且以该综合指标为中心设计了具备自适应能力的信号控制算法,实现了能够依据交通流量状况进行路口时间调整的交通信号控制系统模型。通过NetLogo平台进行仿真实验,证明该系统模型可以很好地适应路通流量变化和差异,一定程度上可以作到对交通压力的缓解。

关键词:交通信号控制;仿真平台;自适应控制算法;交通动态流量变化

传统的交通信号控制算法有人工分配和固定时

间分配两种。人工法设置专人值守进行交通信号变换。而固定时间分配方法事先经过观察预测,得到适宜时间长度后进行设置。但是,上述两种方法都存在各种问题。首先,交通流量周期变化大。城市同一路段在不同时段的流量差异比较大。其次,路口实验难度大。所以,研究开发一种以体现交通流量的综合指标为中心,具备动态调节能力的信号控制算法是有必要的。

一、智能控制算法的设计

1.路口模型和问题假设模型路口的环境设置为类似十字交叉路口环

境,车辆四个方向驶向路口。来自每个方向经过路口有三个走向:直行、右行和左行,为方便表示分为三个车道表示三个目的方向。对于交通信号控制模

型,还需要如下假设前提:

(1)系统车辆同质。模型系统中只考虑机动车行驶因素,忽略自行车和行人参与因素。车辆速度、加速度等指标相同车辆行驶规则一致。

(2)交通信号每种信号时间设定最小开放时间

tmin。任何一种交通信号所分配的时间t由最小时间tmin和动态延长时间Δt组成,即t=tmin+Δt。这样可以保证任何方向的车流都能够分配一定时间份额使车辆通过,维护分配公平原则。系统动态调

整的时间只是Δt部分的时间。

(3)交通信号变换周期固定。交通信号变换的周期设置为一个固定值T,要求交通信号在一个固

定时间内必须完成一个周期变换。系统控制算法只

在固定的周期时间中进行动态调整。

2.四维时间比例向量交通信号问题为固定时间的分配问题,就是将

规定的变换周期时间分配到交通信号的每种变化中

去,为分配适当的时间段。交通信号系统存在对称特性,真正有意义的只有四种信号。例如:东西向直行的绿灯信号长度必然等于南北向直行红灯信号长度。由此,表示交通信号系统时间分配情况可以使用四维时间比例向量表示。T=(t1t2t3t4)为时间比例向量的表示,含义如下:t1表示东西方向上绿灯信号时间比例。所谓时间比例为占固定周期中可分配时间的比例,状态表示G;t2表示南北方向上黄灯信号时间比例,状态表示YN;t3表示东西方向上红灯信号时间比例,状态表示R;t4表示东西方向上黄灯信号时间比例,状态表示YE。由固定时间和信号最小时间固定假设,通过计算可以得到每种信号要维持的时间长度。

3.流量指标的设计

传统流量指标为通过路口的车辆数,不能全面反映流量信息。根据控制原则和实现的难易度,将速度和等待车辆两因素引入指标体系。指标的测取都是在等候区中获取。所谓等候区为从路口停车线反向的一段区域。速度为等候区车辆的平均速度,平均速度越快表示车流通过路通系统的时间相对短,控制效果好。等待车辆数为在等待区停车等待的数量,等待队列中车辆的数量越多,交通控制效果越差。

4.自适应控制算法

四路口流量指标R可以用向量St=(st1st2st3st4)表示。进行交通时间的调整实际上也就是通过向量St来调节时间分配表T。在获得新流量指标向

量后,需要根据标准进行判断是否需要进行时间分配调整。选择计算四指标的方差,若超过一定阈值m就进行时间比例向量T的修正调整。最简单的调整方法就是确定流量指标最大和最小项数,根据预设步长从指标值小对应的路口时间比例中转移步长

数量进入到指标值大对应的路口时间项中。

二、交通系统控制模型设计

交通智能控制系统是随时间推进不断检测评估

当前路口流量状况,发现新流量变动进行自动时间比例调节的系统。在交通系统模型中,核心的算法

流程为更新AIList表流程。更新AIList向量流程表示根据流量指标向量Adjust-List所反映的流量状况,对AIList中的时间比例进行调整,增加流量大路口的时间分配比例,同时减少流量小的路口时间分配比例。参数Uptime表示完成的信号转换时间周

期,当交通信号系统运行Tupdate次循环后,进行一次AIList调整尝试。

三、仿真实验和结果

仿真模型使用NetLogo实验平台。车辆采用根据不同方向来源分为四个种类E、W、N、S。对车辆设置属性包含车辆当前速度Speed、速度上下限Speed-limit和Speed-min。基于流量的自适应控制算法优势在于在十字路口两向车流量存在明显差异,算法可以实现在运行一定周期后调整出适当的时间分配比例向量,从而缓解流量压力。为验证这种情况,通过一实验,南北向车流量远小于东西向车流量,相差幅度在两倍左右,而AIList中时间分配近似一致。这样就使系统存在相当的调整空间进行实验。

在仿真实验中,由于流量大,东西向车辆等待队列排满路口等待区的情况是很难避免的。算法对路口时间资源的调整效果是使得东西向满等待队列的时间缩短,减少车辆在队列中的等待时间。图1是两向路口等待车辆数目散点图。其中,细线表示东西方向等待车辆个数。经过观察可知,粗线取最大值是水平时间段,说明在该段时间等待区是满状态。在仿真后期,水平时间段长度明显减少,说明经过一个调整阶段,东西向路口分配的时间增加,等待队列的车辆等待时间有所减少,路口效率提高。新晨

图1系统路口等待车辆随时间变化图

在仿真的20个变换周期中,东西方向车流一共出现了19次等待区排满的情况,而随着系统适应能

力的提高,等待队列持续的时间呈减少的趋势。具

体如表1所示:

从表中,东西向车流队列等待的时间从原先的

153逐渐减少到66,说明等待的时间明显减少。综合上述数据和图表所述,模型系统有效地减少了流

量大路口等待队列的等待持续时间,提高了车辆路

口通过效率。

四、总结

本文提供方法以提高路口资源利用率,增强路口控制能力为目标,以时间资源智能分配为主要手段。控制算法具有根据路口状况自主调节时间分配控制策略,动态改变分配规则,较之传统交通信号控制方式更加适应复杂度高的现代城市交通系统。

[参考文献]

[1]张伯生.城市单交叉路口多向位智能控制方法与计算机仿真[J].系统工程,2001(6).

[2]莫智锋.基于泊松分布的微观交通仿真断面发车数学模型研究[J].城市交通,2002(4).

[3]王震远.城市道路环形交叉口车辆排队及行车延误研究

[J].北京建筑工程学院学报,2004(3).