檀文芳 林麗 黃霖霖
摘 要:為提高交叉口處公交車輛運行效率,在停車線法的基礎(chǔ)上針對公交優(yōu)先感應(yīng)信號控制進行研究,提出公交車輛檢測器的設(shè)置距離模型。以整體交叉口以人為單位的通行能力的增加量作為指標(biāo),分別建立綠燈延長、紅燈縮短和插入相位3種方式下的目標(biāo)函數(shù),并以函數(shù)最優(yōu)化為目標(biāo),求出所設(shè)公交車輛檢測器的最優(yōu)位置模型,并借助VISSIM仿真軟件,對檢測器位置模型進行可行性驗證。結(jié)果表明,將本文提出的檢測器位置模型應(yīng)用于公交優(yōu)先控制策略后,整體交叉口以車輛為單位和以人為單位的通行能力均有所增加,且對于交叉口其余社會車輛的延誤影響較小。本文提出的檢測器位置模型具有可行性,在充分體現(xiàn)以人為本的理念下,該距離模型下的公交優(yōu)先策略所帶來的增長效益大于所導(dǎo)致的減少效益,有效減少了公交車在交叉口處的停車等待時間,提高公交車輛的通行能力。
關(guān)鍵詞:公交優(yōu)先;感應(yīng)控制;停車線法;檢測器距離
中圖分類號:U491.54 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1006-8023(2019)01—0093-07
Abstract: In order to improve the operation efficiency and attraction of bus at intersections, a distance model of bus detector is proposed based on the parking line method. Taking the increment of traffic capacity as an index, the objective functions of green light extension, red light shortening and insertion phase are established respectively, and the optimal location model of the bus detector is obtained by optimizing the function. The location of the detector is simulated by VISSIM software. The feasibility of the model is verified. The results show that after applying the proposed detector position model to the bus priority control strategy, the capacity of the whole intersection with vehicles as the unit and people as the unit is increased, and the delay of the other social vehicles at the intersection is less affected. The results show that the detector position model proposed in this paper is feasible. The growth benefit of the bus priority strategy under the distance model is greater than the reduction benefit, which effectively reduces the waiting time of the bus at the intersection and improves the capacity of the bus.
Keywords: Bus priority; inductive control; stop line method; detector distance
0 引言
機動車的快速增長導(dǎo)致交通擁堵成為如今各國的一個突出問題[1],面對存在的問題,越來越多的交通研究者與管理者提出了通過大力發(fā)展公交優(yōu)先實現(xiàn)緩解城市交通擁堵、減少環(huán)境污染的目標(biāo)[2]。目前國內(nèi)外研究的公交優(yōu)先控制策略主要包括被動優(yōu)先和主動優(yōu)先,采用公交優(yōu)先感應(yīng)控制的方式能根據(jù)實時檢測到的公交車輛信息給予不同的優(yōu)先控制方案,適用性較被動優(yōu)先來說更加靈活[3-4]。目前對于如何通過檢測器位置的優(yōu)化設(shè)置來減少信號燈時間的浪費、提高公交運行效率、減少對其余社會車輛的影響方面的研究仍不太成熟[5-7],有學(xué)者也只是通過經(jīng)驗判斷或簡單的計算公式對檢測器位置進行粗略的設(shè)置,未充分考慮到公交車輛到來時交叉口整體的運行狀況及交叉口面積大小等因素的影響[8]。
1 公交優(yōu)先感應(yīng)信號控制檢測器位置模型
本文在停車線法的基礎(chǔ)上針對公交優(yōu)先感應(yīng)信號控制進行研究,提出公交車輛檢測器的設(shè)置距離模型,從而在實現(xiàn)公交優(yōu)先的基礎(chǔ)上盡量減少對其余社會車輛的影響。
公交優(yōu)先主動控制策略即公交優(yōu)先的感應(yīng)信號控制策略,是一個動態(tài)的控制過程,需要在明確控制條件和控制流程等基本內(nèi)容的基礎(chǔ)上一步一步地實現(xiàn)公交優(yōu)先的感應(yīng)控制,從而充分利用交叉口各相位的綠燈時間,使得公交優(yōu)先感應(yīng)控制策略能在盡量減少對交叉口其余社會車輛的影響下實現(xiàn)公交車輛優(yōu)先通行的目標(biāo)[9]。針對本文研究重點,提出以下幾點控制條件:①檢測器的設(shè)置;②設(shè)有公交專用道;③重點針對四相位的十字形交叉口;④合理的交叉口交通設(shè)計方案。
正確的分析研究交叉口的通行能力,并據(jù)此實施交叉口的改進設(shè)計與控制,對于提高交叉口乃至整個交通路網(wǎng)的運行效益都有著十分重要的意義。因此,本文選擇通行能力作為實施公交優(yōu)先感應(yīng)信號控制后的效益評價指標(biāo)[10]。在采用停車法計算交叉口整體通行能力時,利用車輛換算系數(shù)將各類型車輛的交通量換算成標(biāo)準(zhǔn)小汽車交通量[11-12]。
1.1 前提假設(shè)
在進行檢測器布設(shè)位置建模前,首先作出如下假設(shè):
(1)交叉口中有且僅有一個相位上需設(shè)并設(shè)有公交專用道,且公交專用道上只允許公交車輛通行,并該相位上相鄰公交車輛到達交叉口的間隔時間較長,適合采取感應(yīng)控制方式。
(2)在公交專用道上設(shè)有公交檢測器,可以實時獲得公交車輛到達檢測器的時刻,并能夠正確預(yù)測公交車到達交叉口的時間。
(3)忽略車道寬度、坡度等要素對行車速度的影響,忽略非機動車及行人對交叉口交通運行狀態(tài)的影響。
(4)公交車發(fā)車頻率較低,進入公交專用進口道呈現(xiàn)自由流運行狀態(tài),因此假設(shè)速度為一穩(wěn)定值。
(5)公交??空驹O(shè)置在遠離交叉口的地方,即公交車輛進入交叉口時不受??空镜挠绊?。
(6)信號交叉口為典型的四相位十字交叉口,即設(shè)有左轉(zhuǎn)專用相位,且無搭接相位。
1.2 綠燈延長策略模型建立與求解
1.2.1 通行能力優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)建立
本文研究的交叉口信號控制方式為四相位控制,為方便研究,假設(shè)相位順序為:東西向直行相位、東西向左轉(zhuǎn)相位、南北向直行相位、南北向左轉(zhuǎn)相位,且公交相位處于第一相位。假設(shè)當(dāng)公交車輛到達檢測器時,公交相位剩余綠燈時長為T綠剩,設(shè)檢測器與停車線間距離為l1,交叉口距離大小為l2,公交車行車速度為v,則從檢測器行駛到停車線,需用時t1 = l1/v,通過交叉口用時需t2 = l2/v,則需延長的綠燈時長為(t1 + t2 - T綠剩)[16-18]。若不給予公交車輛優(yōu)先權(quán),假設(shè)公交相位有效綠燈時長為gi,則公交車需在交叉口停車線處等待的時長為C - gi - (t1 - T綠剩)。下面分別討論采取公交優(yōu)先綠燈延長控制下公交車輛與社會車輛的通行能力變化。
第二相位左轉(zhuǎn)社會車輛以人為單位的通行能力減少量為:
(3)交叉口整體通行能力效益變化
經(jīng)分析以上各車道在公交優(yōu)先綠燈延長策略下的通行能力變化,將公交車輛通行能力的增量經(jīng)相應(yīng)系數(shù)的換算轉(zhuǎn)化成小汽車當(dāng)量通行能力的增量,可得到最終交叉口整體車流量通行能力的增值為:
1.2.2 約束條件分析
經(jīng)上述分析得到,在公交優(yōu)先綠燈延長策略下,交叉口人流量通行能力關(guān)于變量?t綠的效益增值情況[17],即:
1.2.3 檢測器位置模型求解
由以上分析所得的?t綠范圍,可相應(yīng)求得t1的取值范圍,即:
1.3 紅燈縮短策略模型建立與求解
1.3.1 通行能力優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)建立
為方便研究,假設(shè)相位數(shù)與相位順序同上述綠燈延長策略中的安排一致。假設(shè)當(dāng)公交車輛到達檢測器時,公交相位剩余紅燈時長T紅剩,3 s為黃燈時長,設(shè)檢測器與停車線間距離為l1,交叉口距離大小為l2,公交車行車速度為v,則從檢測器行駛到停車線需用時t1 = l1/v,公交車輛減少的紅燈等待時間為(T紅剩 - t1)。下面分別討論采取公交優(yōu)先紅燈縮短控制下公交車輛與社會車輛的通行能力變化。
1.4 插入相位策略模型建立與求解
同樣為公交優(yōu)先插入相位策略建立以人為單位的通行能力增量的目標(biāo)函數(shù)PI,為方便研究,假設(shè)相位數(shù)與相位順序同上述綠燈延長策略中的安排一致,且假設(shè)在第二和第三相位中插入一個公交相位。由于在本文接下來并未涉及插入相位,因此忽略模型的求解具體步驟,求得檢測器距離停車線的最大長度為:
2 模型可行性仿真檢驗
選取任一設(shè)有公交專用道的交叉口,利用VISSIM交通仿真軟件,針對上述提出的檢測器布設(shè)位置 進行仿真測試,用以驗證模型的可行性[21]。
2.1 示例交叉口分析
選取一個四相位交叉口為例,各方向含有四條進口道,三條出口道,南北方向設(shè)有公交專用道。具體相位及配時方案見表1。
根據(jù)所提出的檢測器布設(shè)模型,求得該交叉口在采取綠燈延長措施時,檢測器最優(yōu)布設(shè)位置為距離交叉口停車線28 m處,此時綠燈延長時間為4 s;當(dāng)采取紅燈縮短策略時,檢測器最優(yōu)布設(shè)位置為距離交叉口停車線49 m處,公交相位綠燈提前啟亮?xí)r間為7 s。由于該交叉口不適合采用插入相位措施,且實際四相位信號控制中一般不采用插入相位策略,因此這里不做分析驗證。
由表2和表3可見,將本文提出的檢測器位置模型應(yīng)用于公交優(yōu)先控制策略后,綠燈縮短策略下整體交叉口以車輛為單位和以人為單位的通行能力分別增加171輛、2 049人;紅燈延長策略下整體交叉口以車輛為單位和以人為單位的通行能力分別增加380輛、3 823人,均有所增加,因此理論上該模型確定的檢測器設(shè)置距離可行。
2.2 仿真檢驗
本論文在VISSIM 5.3的軟件環(huán)境下對交叉口的運行狀況進行仿真模擬,通過繪制路段、車輛輸入、路徑分配和信號控制等步驟實現(xiàn)仿真過程。
首先根據(jù)綠燈延長時間和紅燈縮短時間的設(shè)置,仿真證明公交車輛在采取措施后能順利通過交叉口。接著分別針對原信號控制方案、綠燈延長控制方案、紅燈縮短控制方案這三種情況下的交叉口運行狀態(tài)進行仿真,選取延誤為評價參數(shù),判斷公交優(yōu)先措施對于交叉口其余社會車輛的影響程度。最終將仿真得到的數(shù)據(jù)整理見表4。
采取綠燈延長措施時,公交相位社會車輛平均延誤減少了2.7 s,公交下一相位社會車輛平均延誤增加了2.5 s,整個交叉口的社會車輛延誤平均值相比原信號控制方案減少了0.1 s。結(jié)合通行能力效益指標(biāo)變化值和仿真得到的延誤變化值可知設(shè)置的距離較理想,即綠燈延長策略下的距離模型可行。當(dāng)采取紅燈縮短措施時,公交相位社會車輛平均延誤減少了3.6 s,公交上一相位社會車輛平均延誤增加了5.3 s,整個交叉口的社會車輛延誤平均值相比原信號控制方案增加了0.4 s。延誤效益有所增加但綜合考慮通行能力效益指標(biāo)的增值,同時考慮到公交車輛載客量遠遠大于社會車輛,在充分體現(xiàn)以人為本的理念下,該距離模型下的公交優(yōu)先策略所帶來的增長效益大于所導(dǎo)致的減少效益,因此,認為模型具有可行性。
3 實例應(yīng)用
選取四相位控制交叉口,且各相位車輛均較多,若采取插入相位策略會導(dǎo)致對其他社會車輛的影響較大,不利于整個交叉口的高效運行。因此,該交叉口僅研究綠燈延長策略和紅燈縮短策略。實際操作時綜合擇優(yōu)布設(shè),現(xiàn)假定分別以綠燈延長策略下求得的檢測器最優(yōu)位置、以紅燈縮短策略下求得的檢測器最優(yōu)位置以及兼顧兩策略的位置平均值為基礎(chǔ),求出各值下的目標(biāo)函數(shù)值,從而最終選取出最優(yōu)布設(shè)位置。
由表5可見,45.5 m的檢測器設(shè)置距離獲得的車輛通行能力增量平均值及人通行能力增量平均值均最大,且兩種策略下的增量差幅較小。
為能夠更全面地分析得出檢測器的最優(yōu)布設(shè)位置,將這三種布設(shè)距離下各相位車輛所受的延誤情況進行仿真模擬,得到各延誤時長見表6。通過表中數(shù)據(jù)可以看出,三種不同的檢測器設(shè)置距離35、56、45.5 m對于交叉口其余社會車輛的平均延誤分別為35.9、35.8、35.8 s,可見差距較小。因此,結(jié)合各距離下通行能力增量對比情況,最終將車輛檢測器設(shè)置在距離停車線45.5 m處,即綠燈延長與紅燈縮短措施下分別求得的檢測器距離的平均值處。
4 結(jié)論
我國城市道路交通控制中采用SCOOT信號控制系統(tǒng)和SCATS信號控制系統(tǒng)較多,根據(jù)本文提出的模型確定的距離在一定程度上避免了SCOOT系統(tǒng)和SCATS系統(tǒng)中存在的較大問題,確保了公交車輛有效地通過交叉口,且設(shè)置方式較為簡單,實用性可行性較強。由于公交優(yōu)先通行權(quán)是以其余相位綠燈時間的減少為代價的,所以在提高公交運行效率的同時,難免會造成相關(guān)相位車輛延誤時間的增加和通行能力的減少,但從公交優(yōu)先和以人為本的角度出發(fā),基于本文模型的公交優(yōu)先控制方案帶來的部分效益增量比所失效益更可觀。
本文所提出的檢測器位置模型能實現(xiàn)公交車輛的優(yōu)先通行,減少公交車在交叉口處的停車等待時間,提高公交車輛的通行能力,同時還能較大提高與公交處于同一相位的其余社會車輛的通行能力,但必然也會給相應(yīng)的其他相位的社會車輛造成一定的影響。但綜合整體交叉口通行能力來講,基于本文模型下的優(yōu)先措施能滿足在盡量減少對其余社會車輛影響的條件下,充分體現(xiàn)以人為本的理念,實現(xiàn)公交車輛的優(yōu)先通行,實現(xiàn)整體交叉口以車和以人為單位的通行能力的增加,通過仿真判定所提出的距離模型具有可行性,在公交優(yōu)先通行研究中具有重要的理論和實際意義。
【參 考 文 獻】
[1]徐華兵. 城市公交優(yōu)先發(fā)展影響因素分析[J]. 交通科技與經(jīng)濟, 2010, 12(6):5-8.
XU X B. Analysis of factors affecting urban bus priority development[J]. Transport Technology and Economics, 2010, 12(6): 5-8.
[2]何必勝, 宋瑞, 何世偉,等. 交叉口公交優(yōu)先預(yù)信號感應(yīng)控制策略仿真實現(xiàn)[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2011, 23(9):1909-1914.
HE B S, SONG R, HE S W, et al. Simulation implementation of presignal sensor control strategy for public transport priority at cossroads[J]. Journal of System Simulation, 2011, 23(9): 1909-1914.
[3] 孫剛, 楊敏, 顧惠. 快速公交預(yù)感應(yīng)信號優(yōu)先協(xié)調(diào)控制策略[J] . 交通運輸研究, 2015, 1(1):59-65.
SUN G, YANG M, GU H. BRT presensing signal priority coordination control strategy[J]. Transport Study, 2015,1(1): 59-65.
[4]俞忠東, 劉樹青, 沈文超,等. 基于模糊控制的公交信號優(yōu)先控制方法研究[J]. 交通信息與安全, 2015, 33(1):35-40.
YU Z D, LLU S Q, SHEN W C, et al. Research on bus signal priority control method based on fuzzy control[J]. Traffic Information and Safety, 2015, 33(1): 35-40.
[5]馬萬經(jīng), 吳明敏, 韓寶新,等. 考慮可變速度調(diào)節(jié)的單點交叉口公交信號優(yōu)先控制方法[J]. 中國公路學(xué)報, 2013, 26(2):127-133.
MA W J, WU M M, HAN B X, et al. Considering the variable speed adjustment of the single point intersection bus signal priority control method[J]. China Highway Journal, 2013, 26(2): 127-133.
[6]ZHANG X J, LI Q S, Tao L. Study on conditional bus priority signal setting based on running timetable[C]. International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, IEEE, 2010:486-488.
[7]李大銘, 趙新良, 林永杰,等. 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時公交到站時間預(yù)測[J] . 東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2011, 32(3):443-446.
LI D M, ZHAO X L, LIN Y J, et al. Short-term bus arrival time prediction based on fuzzy neural network[J].Journal of Northeast University (Natural Science Edition), 2011, 32 (3): 443-446.
[8]LIU H, SKABARDONIS A, ZHANG W B, et al. Optimal detector location for bus signal priority[J]. Transportation Research Record, 2004, 1867:144-150.
[9]李明昊. 基于公交優(yōu)先感應(yīng)交叉口信號控制及仿真[D] . 大連:大連交通大學(xué), 2014.
LI M H. Signal control and simulation based on bus priority intersection[D]. Dalian: Dalian Jiaotong University, 2014.
[10]? 王煒, 過秀成. 交通工程學(xué).第2版[M] .南京:東南大學(xué)出版社, 2011.
WANG W, GUO X C. Traffic engineering(Second Edition)[M]. Nanjing: Southeast University press, 2011.
[11]袁振洲. 道路交通管理與控制[M] . 北京:人民交通出版社, 2007.
YUAN Z Z. Road traffic management and control[M]. Beijing: People's Communications Press, 2007.
[12]卓曦, 鄭柯, 莊小瓊等. 基于車輛檢測器選址的半感應(yīng)信號控制技術(shù)[J] . 公路與汽運, 2010(6):57-62.
ZHUO X, ZHENG K, ZHUANG X Q et al. Semi-inductive signal control technology based on vehicle detector location[J]. Highway and Vehicle Transportation, 2010 (6): 57-62.
[13]黃衛(wèi), 陳里得. 智能運輸系統(tǒng)(ITS)概論[M] . 北京:人民交通出版社, 1999.
HUANG W, CHEN L D. Introduction to intelligent transportation system (ITS)[M]. Beijing: People's Communications Press, 1999.
[14]VINCENT R A, COOPER B R, WOOD K. Bus-Actuated signal control at isolated intersections-simulation studies of bus priority[R].RePort814,UK:Transport and Road Research Laboratory,1978.
[15]任福田, 劉小明, 榮建,等. 交通工程學(xué)-第2版[M] .北京: 人民交通出版社, 2008.
REN F T, LIU X M, RONG J et al. Traffic engineering - Second Edition [M] .Beijing: People's Communications Press, 2008.
[16]翟潤平. 交通感應(yīng)控制的信號配時設(shè)計方法研究[J] . 中國人民公安大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版, 1998(3):43-46.
ZHAI R P.Research on signal timing design method of traffic induction control[J].Journal of Chinese People's Public Security University: Natural Science Edition, 1998 (3): 43-46.
[17]袁黎,季丹丹,胡斌.信號交叉口動態(tài)困境區(qū)及黃燈時間模型研究[J] .公路工程,2017,42(4):120-123.
YUAN L, JI D D, HU B. Research of dynamic dilemma zone and yellow time model at signalized intersection[J]. Highway Engineering,2017,42(4):120-123.
[18]石俊剛,楊靜,王鳳麗.基于交通安全的信號交叉口車道功能優(yōu)化模型[J] .公路工程,2017,42(2):71-75.
SHI J G, YANG J, WANG F L. Optimization model of Lane-use assignment at signalized intersections considering safety[J]. Highway Engineering,2017,42(2):71-75.
[19]王煒,過秀成.交通工程學(xué)[M] .南京:東南大學(xué)出版社,2003.5:98-99.
WANG W, GUO X C. Traffic engineering[M]. Nanjing: Southeast University press, 2003.
[20]嚴(yán)飛, 李克平, 孫劍,等. 考慮倒計時的交叉口公交優(yōu)先檢測器布設(shè)位置研究[J] . 交通信息與安全, 2009, 27(6):79-83.
YAN F, LI K P, SUN J, et al. Study on the location of bus priority detectors at intersections considering countdown[J].Traffic Information and Safety, 2009, 27(6): 79-83.
[21]雋志才.交通系統(tǒng)建模與仿真[M] .北京:科學(xué)出版社,2011.
JUAN Z C. Traffic system modeling and simulation[M]. Beijing: Science Press, 2011.