一种交通高峰期高密度路网的信号控制方法

摘要

交通高峰期高密度路网的信号控制方法根据驶入高密度路网内交通流总量，采集高密度路网基本数据，包括交通静态数据、交通动态数据、决策者的决策数据；其中，交通静态数据和决策者的决策数据均属于静态数据，从高密度路网的静态数据库中获取，交通动态数据属于动态数据，通过交通流检测设备采集，生成具有较长绿灯时长和红灯时长特点的信号控制方案，并将该控制方案统一应用于高密度路网内所有信号交叉口。通过对高密度路网内的交通流总量控制和交叉口之间协调控制，提高高峰期高密度路网内各交叉口的交通流通行效率，减少机动车的交叉口延误，实现高密度路网高效运行。

主权项

1.一种交通高峰期高密度路网的信号控制方法，其特征是针对高峰期高密度路网特点，通过自动优化、生成具有较长绿灯时长和红灯时长特点的信号控制方法，其具体执行过程为：1)采集高密度路网基本数据，包括交通静态数据、交通动态数据、决策者的决策数据；其中，交通静态数据和决策者的决策数据均属于静态数据，从高密度路网的静态数据库中获取，交通动态数据属于动态数据，通过交通流检测设备采集，2)由高密度路网信号控制目标生成方法根据高密度路网横向长度L_WE、高密度路网纵向长度L_NS、横向单车道平均直行车流量Q_WE、纵向单车道平均直行车流量Q_NS、高密度路网的理想平均车速V，建立基于停车次数最少的控制目标$O_{\mathrm{stop}}=\frac{Q_{\mathrm{WE}}{L}_{\mathrm{WE}}}{G_{\mathrm{WE}}V}+\frac{Q_{\mathrm{NS}}{L}_{\mathrm{NS}}}{G_{\mathrm{NS}}V}$和基于平均排队延误最小的控制目标$O_{\mathrm{delay}}=\frac{Q_{\mathrm{WE}}{L}_{\mathrm{WE}}}{V}{G}_{\mathrm{NS}}+\frac{Q_{\mathrm{NS}}{L}_{\mathrm{NS}}}{V}{G}_{\mathrm{WE}},$G_WE、G_NS为交通信号控制的优化参数，G_WE为高密度路网的横向直行相位绿灯时长，G_NS为高密度路网的纵向直行相位绿灯时长，3)高密度路网信号优化目标函数生成方法叠加基于停车次数最少的控制目标O_stop和基于平均排队延误最小的控制目标O_delay，生成高密度路网直行信号优化目标函数$O=\min [\frac{Q_{\mathrm{WE}}{L}_{\mathrm{WE}}}{V}(G_{\mathrm{NS}}+\frac{1}{G_{\mathrm{WE}}})+\frac{Q_{\mathrm{NS}}{L}_{\mathrm{NS}}}{V}(G_{\mathrm{WE}}+\frac{1}{G_{\mathrm{NS}}})],$4)由高密度路网外围路段约束条件生成方法根据与高密度路网直接相连的东、西、南、北各个方向的最短连接路段长度L_E、L_W、L_S、L_N，东、西、南、北各个方向的单车道平均直行车流量Q_E、Q_W、Q_S、Q_N，交通拥堵密度K_jam，相连路段的安全保护系数δ建立路网外围路段的约束条件：$\frac{G_{\mathrm{WE}}{Q}_W}{3600K_{\mathrm{jam}}}\le {\mathrm{\delta L}}_E,$$\frac{G_{\mathrm{EW}}{Q}_E}{3600K_{\mathrm{jam}}}\le {\mathrm{\delta L}}_W,$$\frac{G_{\mathrm{NS}}{Q}_N}{3600K_{\mathrm{jam}}}\le {\mathrm{\delta L}}_S,$$\frac{G_{\mathrm{SN}}{Q}_S}{3600K_{\mathrm{jam}}}\le {\mathrm{\delta L}}_N,$5)由高密度路网非机动车等待约束条件生成方法根据非机动车在交叉口处最长忍耐的红灯等待时间T_bike，非机动车的平均行驶速度V_bike，横向路段平均长度L_WE和纵向路段平均长度L_NS，建立非机动车等待约束条件：$G_{\mathrm{WE}}\le T_{\mathrm{bike}}[\frac{G_{\mathrm{NS}}{\bar{V}}_{\mathrm{bike}}}{{\bar{L}}_{\mathrm{NS}}}+1],$$G_{\mathrm{NS}}\le T_{\mathrm{bike}}[\frac{G_{\mathrm{WE}}{\bar{V}}_{\mathrm{bike}}}{{\bar{L}}_{\mathrm{WE}}}+1],$6)由高密度路网稳定通行约束条件生成方法根据高密度路网的理想平均车速V和机动车理想的最短行驶距离L_cr，建立车流稳定通行约束条件：G_WEV≥L_cr，G_NSV≥L_cr，7)由高密度路网直行信号寻优方法根据以上步骤3)～6)获得的高密度路网直行信号优化目标函数、路网外围路段的约束条件、非机动车等待约束条件、车流稳定通行约束条件，通过粒子群优化算法计算高密度路网直行相位绿灯时长，为便于交叉口信号灯的信号实施，将获得的高密度路网直行相位绿灯时长取为5的整数倍，得出高密度路网的优化的横向直行相位绿灯时长和优化的纵向直行相位绿灯时长8)由高密度路网转弯相位绿灯时长生成方法根据步骤7)得出的优化的横向直行相位绿灯时长和优化的纵向直行相位绿灯时长以及由步骤1)获得的横向单车道平均直行车流量Q_WE和纵向单车道平均直行车流量Q_NS，交叉口的平均转向直行比β，交叉口转弯饱和流量q，得出优化的横向转弯相位绿灯时长$G_{\mathrm{WE}}^L={\mathrm{\beta Q}}_{\mathrm{WE}}{G}_{\mathrm{WE}}^{*}/14400q$和优化的纵向转弯相位绿灯时长$G_{\mathrm{NS}}^L={\mathrm{\beta Q}}_{\mathrm{NS}}{G}_{\mathrm{NS}}^{*}/14400q,$9)由高密度路网信号控制方案生成方法按优化的横向直行相位绿灯时长优化的横向转弯相位绿灯时长优化的纵向直行相位绿灯时长优化的纵向转弯相位绿灯时长的相位顺序，将四个相位组成高密度路网内信号交叉口的信号控制方案，10)由高密度路网信号控制方案更新方法根据计时器控制信号控制方案实施时间；当信号控制方案实施时间超过30分钟，则通过交通流检测设备重新采集交通动态数据，判断高密度路网内单车道平均直行车辆流量(Q_W+Q_E+Q_S+Q_N)/4是否大于高峰期高密度路网单车道平均直行总流量最低标准Q_min；如果(Q_W+Q_E+Q_S+Q_N)/4≥Q_min，则转入步骤2)重新优化、生成信号控制方案；如果(Q_W+Q_E+Q_S+Q_N)/4<Q_min，结束通过交通高峰期高密度路网的信号控制方法对高密度路网交叉口实施信号控制。