（交通信息工程及控制专业论文）城市路口交通信号的自适应模糊控制策略研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 近年来，随着交通规模不断扩大，城市交通与经济发展的矛盾日趋尖锐，城市道路 面临着日益拥挤的交通问题。传统的交通控制技术与方法己不能有效解决日益严重的交 通问题，而信息技术、网络技术、和智能控制技术的日臻完善促进了城市交通控制技术 的发展。 本文在研究城市交通流特性的基础上，由点到面对城市道路交通信号系统的智能控 制展开了分析研究。先描述了一个四相位的单路口交通模型，由于模糊控制不需要建立 被控制对象的精确数学模型，吸收了人工控制的经验，能模仿人脑的逻辑推理和决策过 程，特别适用于随机性很强的、复杂的城市交通控制系统，因此根据单路口的交通流特 性设计了基于车辆排队长度和车辆平均延误的模糊控制器，然后针对城市交通的实际情 况，将单路口拓展到多路口，考虑到多路1 ：3 之间的交通流相互关联，采用双模糊系统对 路口进行控制，不但能够调整各相位的绿灯时间和交叉口的信号周期，还能协调控制相 邻交叉口中问路段上的车流。 由于上述模糊控制器模糊控制规则和隶属度函数都是依据专家经验设计，其参数在 整个控制过程中固定，若交通流状况变化较大，模糊控制器的效果就会受到影响。根据 交通状况对系统参数自适应地调整将有助于改善控制系统的效果，本文利用遗传算法对 单路1 ：3 模糊控制器和多路口的双系统模糊控制器的模糊规则和隶属度函数进行实时优 化，使之能适应不同交通流的变化，从而实现交叉路口信号的自适应控制。最后对单路 口和多路口模糊控制器分别在定时控制，模糊控制和遗传优化模糊控制情况下进行仿真， 仿真结果表明模糊控制合理有效，相比定时控制有效减小了车辆平均延误，而通过遗传 算法优化的模糊控制器能够适应不同交通流的变化，控制性能得到进一步提高。 关键字：交通信号控制；优化设计；模糊控制；遗传算法； 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 i 页 a b s t r a c t w i t ht h er a p i di n c r e a s ei nt r a f f i c ，t h ec o n t r a d i c t i o n sb e t w e e nu r b a nt r a n s p o r t a t i o na n d e c o n o m i cd e v e l o p m e n ta r eb e c o m i n ga c u t ea n dt h ec i t yi sf a c i n ga ni n c r e a s i n g l yt r a f f i c c o n g e s t i o np r o b l e m s i th a sb e e nu n a b l et oa d d r e s st h eg r o w i n gt r a f f i cp r o b l e m se f f e c t i v d y u s i n gt r a d i t i o n a lt r a f f i cc o n t r o lt e c h n i q u e s ，a n di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y , n e t w o r kt e c h n o l o g y , a n di n t e l l i g e n tc o n t r o lt e c h n o l o g yp e r f e c t e df o rt h eu r b a nt r a f f i cc o n t r o lt e c h n o l o g y i nt h i st h e s i s ，i no r d e rt or e l i e v et r a f f i cc o n g e s t i o n , i n - d e p t hs t u d yo ni n t e l l i g e n tc o n t r o lo f u r b a nt r a f f i cs i g n a li sc a r r i e do u to nt h e b a s i so fr e s e a r c ho nu r b a nt r a f f i cf l o w af o u r - p h a s e t r a f f i cm o d e lf o ri s o l a t e di n t e r s e c t i o ni sd e s c r i b e d s i n c ef u z z yc o n t r o ld o e sn o tn e e dt o e s t a b l i s ha c c u r a t em a t h e m a t i c a lm o d e lo f t h eo b j e c t ，a b s o r b i n gt h ee x p e r i e n c eo f m a n u a l c o n t r o l ，c a nm i m i ct h eh u m a n 呲l o g i c a lr e a s o n i n ga n dd e c i s i o n - m a k i n gp r o c e s s ，i ta p p l i e d t or a n d o m ，c o m p l e xu r b a nt r a f f i cc o n t r o ls y s t e m af u z z yc o n t r o l l e rf o raf o u r - p h a s ei s o l a t e d i n t e r s e c t i o ni sd e s i g n e db a s e do nt h ea v e r a g eq u e u e l e n g t ha n dv e h i c l ed e l a y a c c o r d i n gt ot h e a c t u a ls i t u a t i o nf o ru r b a nt r a f f i cf l o w , ad u a l - f u z z yc o n t r o l l e rf o rm u l t i - i n t e r s e c t i o n sw a s d e s i g n e da n dac o o r d i n a t i n gc o n t r o l l e ri sa d d e d t oc o o r d i n a t et h et r a f f i cf l o wo ft h el o c a l i n t e r s e c t i o na n dt h ea d j a c e n ti n t e r s e c t i o n s i n c et h ef u z z yc o n t r o lr o l es e t sa n dm e m b e r s h i pf u n c t i o i l sa r eo f t e np r e - d e t e r m i n e d a c c o r d i n gt oh u m a ne x p e r i e n c e ，a n dt h e yw o n tc h a n g e 血t h ew h o l e c o n t r o lp r o c e s s t h e r e f o r e ， w h e nt h ei n t e r s e c t i o nt r a f f i cc o n d i t i o n sc h a n g e dg r e a t l y , t h ec o n t r o lp e r f o r m a n c eb e c o m e s u n s a t i s f a c t o r y a d a p t i v e l ya d j u s tt h ep a r a m e t e r so f t h es y s t e ma c c o r d i n gt ot h et r a f f i cc o n d i t i o n s w i l lh e l pt oi m p r o v et h ec o n t r o le f f e c t t h eo e n e t i ea l g o r i t h mi su s e dt oo p t i m i z et h ef u z z y r u l e sa n dm e m b e r s h i pf u n e t i o n so ft h ei s o l a t e di n t e r s e c t i o na n dm u l t i - i n t e r s e c t i o n sf u z z y c o n t r o l l e r , s ot h a ti tc a na d a p tt od i f f e r e n tc h a n g e si i lt r a f f i cf l o w , a c h i e v i n gt h ea d a p t i v ec o n t r o l o fi n t e r s e c t i o ns i g n a l f i n a l l y , w ec a r r i e do u ts i m u l a t i o no ff u z z yc o n t r o l l e ra tf i x - t i m ec o n t r o l ， f u z z yc o n t r o la n dg e n e t i co p t i m i z a t i o no ff u z z yc o n t r 0 1 s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h ef u z z y c o n t r o li se f f i c i e n tc o m p a r e dt ot i m ec o n t r o l ，i ti se f f e c t i v et or e d u c ea v e r a g ev e h i c l ed e l a y , a n d f u z z yc o n t r o l l e rb yg e n e t i ca l g o r i t h mo p t i m i z a t i o nc a l la d a p tt od i f f e r e n tc h a n g e si nt r a f f i cf l o w , c o n t r o lp e r f o r m a n c ei sf u r t h e ri m p r o v e d k e yw r o d s ：t r a f f i cs i g n a lc o n t r o l ，o p t i m a ld e s i g n ，f u z z yt h e o r y , g e n e t i ca l g o r i t h m 西南交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授 权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用 影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 保密口，在年解密后适用本授权书； 2 不保密囹，使用本授权书。 ( 请在以上方框内打“寸) 学位论文作者签名：阵乾 指导老师签名： 日期：细f 口多加 日期： 矽z d 厂、2 口 西南交通大学硕士学位论文主要工作( 贡献) 声明 本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下： 本文融合了模糊逻辑和遗传算法等人工智能理论，从单路口到多路口的交通信号控 制问题，对城市交通信号系统的智能控制展开了深入研究，以缓解城市交通拥堵带来的 危害。文完成的主要工作有以下三个方面： 1 针对单路口交通信号控制的问题，设计了基于车辆排队长度和平均延误的模糊控 制器，仿真结果表明了本文控制方法的有效性。为了克服人工确定模糊控制器变量隶属 度函数和模糊控制规则不够合理的缺点，在控制过程中利用遗传算法根据交通流的变化 实时优化隶属度函数和模糊控制规则。仿真结果表明，通过遗传算法优化的模糊控制器， 控制性能得到迸一步提高。 2 针对多路口交通信号控制问题，设计了双系统模糊协调控制器，这种方法不但能 根据本地路口的交通流调整绿灯时间，还能根据本地路口和相邻交叉口中问路段的交通 流情况进行协调控制，提高了控制的灵活性和实时性。并利用遗传算法优化模糊控制器 的隶属度函数，然后给出了多路口协调控制的计算机仿真研究。 3 在m a t l a b 进行数据仿真的基础上，利用交通仿真软件p a r a m i c s 对上述两种模糊 控制器分别在定时控制，模糊控制以及遗传优化模糊控制的情况下进行了可视化仿真， 得到了更加直观的控制效果。 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除 文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研 究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了 解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。 学位论文作者签名：i 缘她 日期：抄f o 弓如 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 1 1 研究背景及意义 第1 章绪论 交通运输系统是人类生活，社会经济活动的重要组成部分。良好的交通运输系统是 人们日常生活，企事业等正常运转及促进经济飞速发展的必不可少的基本条件。二十世 纪以来，经济的发展推动了交通的发展、城市道路建设、高速公路的铺设以及路网的形 成，使交通规模不断扩大。交通的发展，促进了人类社会的不断进步，而社会的进步和 科技的发展又促进了交通设施的建设、交通工具的改进。但是随着汽车数量飞速增长， 城市道路面临着日益拥挤的交通问题。交通拥挤导致时间延误，环境污染加剧，交通事 故增多，燃油损耗上升。城市的交通体系不完善，直接影响到城市的建设和发展，人们 的生活和当地的经济。所以，城市交通问题己经引起了各个国家的重视，解决交通拥挤 与堵塞己经迫在眉睫，对改善城市的交通状况，促进当地的经济发展有着积极的意义。 而城市交通系统是随机性大、影响因素多的复杂系统，在现有的道路条件下，提高交通 控制和管理水平，合理使用现有交通设施，充分发挥其能力，是解决交通问题的有效方 法之，一【1 1 。 1 2 国内外研究现状 城市交通信号控制是城市交通管理中的一个极为重要的环节。在1 9 世纪，人们就开 始研究交通信号控制系统，用信号灯指挥道路上的车辆交通，控制车辆进入交叉路口的 顺序。近几十年来，城市交通控制的范围在不断扩大，逐渐从单个信号交叉口的点控， 单条干道的线控，发展到整个交通网络的面控。同时控制方式也从离线定周期控制发展 到在线实时控制。 1 2 1 国外研究现状 城市道路交通自动控制技术的起源始于交通信号灯的诞生，可以追溯到十九世纪末 二十世纪初。为了保证冲突车流能分时使用交叉路口和减少交通事故的发生，英国于1 8 6 8 年在伦敦w e s t m i n s t e r 地区安装了世界上第一台交通信号卡几【2 】，不同于现在的三色交通灯， 它只有红绿两种颜色【3 1 。1 9 1 8 年，纽约街口安装了一种手动的三色信号灯，1 9 2 6 年，英 国在沃尔佛汉普顿第一次安装了和使用自动化控制器来控制交通信号灯，实现了单时段 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 定周期的红绿灯切换，标志着城市交通自动控制的开始。 由于交通流具有连续运动的特点，特别是当两个相邻交叉口距离很近时各交叉口的 孤立控制方式势必造成频繁停车和控制效果的下降。在此情况下应考虑采用系统工程的 思想进行相邻交叉口的协调控制。在1 9 1 7 年美国盐湖城建成了世界上第一个绿波带控制 系统【4 】。为了避免绿灯的浪费提出了感应控制的思想 5 3 ，其基本原理是某相位在最小绿灯 结束时，若检测到车辆到达则给出一个单位延长时间，否则转到下一个相位，直到达到 最大绿灯时间。最早的感应控制系统是在1 9 2 8 年由美国完成的【6 】。1 9 2 2 年，美国休斯顿 市建立了一个同步系统，该系统以一个交通亭为中心控制十二个交叉路口，并使用了电 子自动计数器。1 9 2 8 年，上述系统经过改进，形成了”灵活步进式”的定时系统，并很快 在美国推广普及。这种系统以后不断改进和完善，发展成为当今的交通信号协调控制系 统。 1 9 5 2 年，美国科罗拉多州丹佛市首次利用模拟计算机和交通检测器实现了交通信号 灯的实用化，并成为世界上第一个具有电子数字计算机城市交通控制系统的城市【7 1 。到 2 0 世纪6 0 年代，世界各国开始研究控制范围较大的信号联动协调控制系统，建立模拟各 交叉口交通流状况的数学模型，以解决信号配时的优化问题。1 9 6 4 年，加拿大的多伦多 市建成了世界上第一个利用计算机进行集中协调感应控制的交通信号控制系统，作为城 市交通控制系统发展的里程碑，这一系统使得城市交通信号控制的发展进入了一个崭新 的阶段。此后，随着计算机技术和自动控制技术的发展，交通流理论的不断完善，以及 交通运输组织与优化理论和技术水平的不断提高，交通管制中心的功能得到增强，控制 手段和算法越来越先进，形成了一批高水平有实效的城市道路交通控制系统，在这些信 号控制系统中，比较典型的是英国交通与道路研究所( t r r i ，) 于1 9 6 6 年开始研究开发 的t r a n s y t 系统、s c o o t 系统和澳大利亚的s c a t s 系统，日本的京三系统以及美国 等国家开发的一些系统。由于上述系统均为交通信号控制专用系统，所以开放性较差， 难于同其它系统进行连接和协调控制，具有一定的局限性。而国外的城市交通组成跟我 国的城市交通组成有很大的差异，如国外以小汽车交通流为主，而我国却存在着大量的 自行车交通流和非机动车交通流。另外，无论从设施条件、车辆条件还是驾驶员心理、 社会人文环境，国内外都存在很大差别，这就需要我们开发适合中国国情的交通控制系 统 引。 1 2 2 国内发展现状 我国城市交通信号控制系统方面的工作起步较晚，国内部分学者仅在交叉路口线控 制方面做了一些探索工作，而成熟的系统还处于开发研制阶段。1 9 7 8 年以前，城市交通 信号控制还处于人工控制阶段，1 9 7 8 年国产单点信号控制实验取得成功，迅速得到了推 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 广，在应用过程中功能得到了不断完善。1 9 7 9 年，北京、天津等城市开始进行研制干线 协调控制系统，同时，车辆检测器和感应式信号控制机的也研制成功。随着计算机技术 和其他相关技术的迅猛发展，我国城市交通控制系统逐渐向区域控制系统发展。8 0 年代 中期，对于部分大城市来说，城市的交通拥挤问题已十分严峻。北京、上海、深圳等大 城市，开始陆续引进国外先进的区域控制系统，同时开始结合我国城市交通的特点，研 发实时自适应控制系统对机动车、模型的建立，配时参数的优化等问题均进行了研刭9 1 0 1 1 1 2 】。9 0 年代中期，由于计算机、通讯和控制等技术的日益成熟，加上交通量迅速增加 的压力，我国开始了i t s 的初期研究阶段，逐步构建了城市i t s 的基本框架【l3 1 。近几十 年来，我国的城市随着经济的发展变的越来越大，城市交通的问题也越来越多越来越复 杂，这也决定了研究城市交通控制系统的必要性和紧迫性，国家一方面对u t s m ( u r b a n t r a f f i cs y s t e mm a n a g e ) 进行技术研究；另一方面采取引进国外先进的控制系统，并结合本 地的交通特点，由此开发了一些适合本城市管理要求的道路交通信号控制系统。比如上 海交通大学的s u a t a 系统和南京、深圳等地研制的系统。 1 3 城市交通信号控制技术的新技术及其发展趋势 近年来，随着全球经济的飞速发展和城市节奏的加快，传统的交通控制技术与方法 己不能有效解决日益严重的交通问题，城市交通与经济发展的矛盾日趋尖锐，对城市交 通控制技术提出了更高的要求。计算机技术、网络技术、信息技术和智能控制技术的日 臻完善促进了城市交通控制技术的发展。 计算机的出现和广泛应用促成了人工智能技术研究的热潮。智能技术由于具有良好 的非线性逼近能力，不依赖精确的数学模型，能模仿人的思维等突出优点，因而吸引了 很多研究者试图利用智能计算的手段来寻求交通控制的解决方案。近年来，针对传统交 通控制系统的固有缺陷和局限性，国内外学者把人工智能中的专家系统、人工神经网络、 模糊系统、遗传算法等实用技术相继推出并应用到交通工程领域【8 】。 1 专家系统( e x p e r ts y s t e r a ，e s ) 【1 4 】：专家系统具有便于运用结构化、模型化方法和推 理模型、充分吸收人类专家经验和实现辅助决策的特点。针对交通阻塞成因与交通流运 行的相互影响关系，专家系统技术在一些交通控制系统中被用来监视、跟踪、分析、解 释和处理阻塞问题，或用于相位结构的调整与左转相位的选择等。 2 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，a n n ) t 1 5 1 61 718 】：人工神经网络具有良好的 非线性逼近能力，并具有自适应、自组织和学习的功能，被广泛应用于模式识别、数据 分析与处理等工程领域。近年来，国内外学者就人工神经网络技术在道路交通控制领域 的应用进行了较为深入的研究，这些工作主要包括基于人工神经网络的交通流预测、阻 塞识别和路线导航系统对司机选线的影响模型、以交通流最优化为目标的交叉路口的自 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 学习动态适应性控制系统、基于神经网络的实时适应性城市交通信号控制系统的交通仿 真模型研究等。 3 模糊逻辑( f u z z yl o g i c a l ，f l ) e 1 9 2 0 2 12 2 ：模糊逻辑与模糊推理是一种处理不确定性和 非线性等复杂问题的有力工具，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具 有良好效果。模糊控制被认为是城市道路交通智能控制最有发展前景的研究方向，国内 外学者从不同的角度进行研究，建立了各种性能的交通模糊控制算法与模型。在交通信 号控制方面，孤立交叉口模糊控制的研究成果比较丰富，由于多交叉口模糊控制规则提 取的困难性，干线和区域交通模糊控制还有待于进一步研究。 4 遗传算法( g e n e t i c a l g o r i t h m ，g a ) 2 3 】：遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间中 的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型设 计与计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算 法来解决区域控制系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此 引起的交通方案组合爆炸现象。 随着交通控制技术智能化的不断提高，利用模糊控制、遗传算法、神经网络控制等 智能控制技术对交叉口信号灯控制能取得比定时控制与感应控制更好的效果，但是单一 使用一种智能控制方法，在技术上会存在一定的优缺点，如果把多种智能控制方法结合 起来，充分发挥它们互补的性质特点，其控制效果将有很大的提高，所以采用多种智能 控制方法的结合对城市交通信号的控制是一种必然的趋势 8 】。对于单点控制，当交叉口处 于近饱和或者过饱和状况时，无论多么智能的控制系统也无能为力，仍然需要交警的指 挥来疏导交通，随着城市交通的发展，交通量的增大，多相位路口的信号控制将逐渐成 为主流，所以今后研究的重点将是多相位控制。城市交通控制研究的新发展还体现在城 市交通路网的各个方面：区域交通信号灯和城市高速公路匝道口的新的控制方法；实现 区域和高速路的集成控制；采用动态路由导航与交通路网控制结合；实现以先进车辆控 制系统为主的智能运输系统( ( i t s ) ；实现先进的交通管理系统和先进的交通信息系统为主 的城市多智能体交通控制系统以及一些辅助的交通策略，如道路自动计费、公共交通优 先权等。从城市交通控制的发展历史和未来社会对城市交通的要求来看，实现城市整体 交通网络智能化控制将是发展的必然趋势。 1 4 论文的主要工作及内容安排 本文在学习了城市交通流特性的基础上，由点到面对城市道路交通信号系统的智能 控制展开了研究，对单路口和多路口交通流及模型进行了描述，针对单路口设计了基于 交通流量和车辆延误的模糊控制器。根据多路口交通流的特性设计了双系统模糊控制器， 不但能够调整各相位的绿灯时间和交叉口的信号周期，还能协调控制相邻交叉口中间路 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 段上的车流。针对模糊控制器参数固定的问题，通过遗传算法来优化其模糊规则和隶属 度函数，使之能适应不同的交通流的变化，并通过m a t l a b 分别在定时控制，模糊控制和 遗传优化模糊控制情况下进行仿真。最后用交通仿真软件p a r a m i c s 进行了可视化仿真。 论文的结构安排如下： 第1 章：绪论。首先介绍了本课题的研究背景及意义，接着介绍了城市交通信号控 制的国内外的发展概况及新技术与发展趋势。最后是本文的工作内容和结构安排。 第2 章：本章介绍了城市交通信号控制的基本知识，阐述了交通信号控制的分类方 式，交通信号控制的基本参数和评价指标。 第3 章：本章首先描述了四相位单路口口交通模型及其车辆平均延误的计算模型； 接着将基于车辆排队数量和平均延误时间的交通信号模糊控制策略运用于单路口，设计 了模糊控制器并进行计算机仿真；在交通流等条件相同的情况下，与传统的定时控制进 行了对比。 第4 章：讨论了运用遗传算法分别对应用于城域单路口的模糊控制器的模糊规则集 和模糊子集隶属度函数的优化问题，并根据路口车流量的变化，对模糊控制器的模糊规 则和输入、输出量的模糊子集隶属度函数进行实时优化，详细阐述了设计思想、编码方 案、适应度函数的选取、遗传算子的改进等细节问题。 第5 章：本章首先建立了一种面向控制的城市多交叉口交通流模型；接着介绍了多 交叉口交通信号模糊协调控制算法并给出了模糊协调控制器的设计过程；并利用遗传算 法对模糊控制器进行优化，然后给出了协调控制的计算机仿真研究。 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 第2 章城市交通信号控制的基本理论 本章介绍了城市交通信号控制的基本知识，首先阐述了交通信号控制的分类方式， 然后研究了交通信号控制的基本参数和评价指标，包括：信号周期，相位，绿信比，延 误时间和饱和度等，最后对当前世界各国广泛使用的最具代表性的三种典型的交通控制 系统进行简单的介绍。这些研究为后面的城市路口交通信号控制模型及优化方法的研究 奠定了理论基础。 2 1 信号控制方式的分类 智能交通系统的一个很重要的组成部分，那就是交通信号控制。关于交通信号控制， 有很多的分类，一般情况下是根据信号控制范围和信号控制原理来划分的。 按信号控制的范围划分鲫： 1 点控系统 点控系统属于交通控制系统的基础部分，对于与匝道口或者相邻路口的协调关系，不 在点控系统的考虑范围内，对于高速公路的匝道口和城市道路平面交叉路口，点控系统 对其进行独立控制，这样，就能最大限度的减少该匝道口或路口的行车延误时间。 2 线控系统 在点控系统的基础上，慢慢发展，产生了线控系统，它同时也是面控很重要的一部 分，线控通过对相位差的调整，来对多个平面交叉路口的城市道路干线进行信号控制， 对各个路口的控制方案进行调整，从而使进入该干线的车队按某一车速行驶时，能尽量 少遇，或者不遇红灯就能通过该干线。相位差是面控系统的一个关键参数。 3 面控系统 面控系统是从整体出发，对城市中某个区域的多个平面交叉路口做一个整体控制， 根据交通量检测数据，对所有路口的信号配时进行协调处理，使得各个指标如车耗油量、 行车时间、停车次数等等到达最优效果。 按信号控制的原理来分咖： 1 定时控制 定时控制可以分为两种：单时段定时控制和多时段控制。单时段控制是指每天只用 个事先根据交通历史数据设定好的配时方案；推之，一天按多个时段来采用多种不同 的配时方案的控制方法是多时段控制。 2 感应控制 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 i i i 茸t f - = ii i i 为了获取实时的交通流信息，在路面上设置种检测器，这样能高大大提高信号配 时的实时性，这种控制方法叫做感应控制，它一般可以分为半感应控制和全感应控制。 半感应控制主要用于次干道与主干道相交的交叉口上，且主干道交通量大，次干道 交通量小、波动大的情况。一般情况下，除非次干道上有车辆和行人要通过而提出要求， 否则主干道会一直维持着持续不变的绿灯，在给予次干道绿灯之前，主干道会维持一段 最小绿灯时间。 全感应控制：绿灯时间和周期这两大指标会与根据交叉口的检测器检测出来的交通 流大小有很大关系，随着它们的变化而变化。一般情况下，相位的顺序都是事先定好的， 各个相位的最小与最大绿灯时间也是事先已经定好了的。但是相位可以设置可选，如果 在此相位中没有检测到有车辆到达，那么就可以跳过该相位，来运行其他的相位。 3 自适应控制 ( 1 ) 实时交通信号模拟系统：交通模型贮存在中央计算机内，以综合目标函数( 延 误时间、停车次数、拥挤程度及尾气排放量等) 的预测值为依据，对采集到的实时交通 状况信息( 流量、速度、占有率等) 进行分析，同时对控制区域交通信号配时参数作优 化调整，并且为了把交通量图式预测准确性进一步提高，避免控制方的不正常波动，对 各项交通信号配时参数的优化调整均小步距且频繁地进行。 ( 2 ) 配时参数实时选择系统：系统投入运行之后，对交通量等级与配时参数的对照 关系进行执行。即针对不同等级的交通量，选择响应最佳配时参数组合，然后将这套事 先制定好的交通量与配时参数的对应组合关系储存在中央计算机中。中央控制计算机再 根据输在各个路口的车辆检测器反馈的车流参数，来自动选择合适的配时参数，从而依 据所选定配时参数组合对路网交通信号进行实时控制。 2 2 交通信号控制系统的基本参数和评价指标 2 2 1 基本参数 平面交叉口的信号控制的信号配时主要包括以下几个重要参数：周期、相位( 相序、 相位数) 和绿灯时间( 绿信比) 等】。 1 周期 周期长度即信号灯运行一个循环所需的时间，等于绿灯、黄灯、红灯时间之和。一 般信号灯都有最短周期( 每个相位最少1 5 秒) ，否则不能保证几个方向的车顺利通过交叉 路口。最长周期不超过1 8 0 秒【2 5 】，否则会引起等待司机的烦躁和增加车辆延误时间f 2 6 】， 或者误以为信号灯已经失灵。适当的周期长度对疏散路口处的交通流、减少车辆等待时 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 i i 间有重要意义。 2 相位 在交通控制中，为了避免平面交叉口上各个方向交通流之间的冲突，通常采用分时 通行的方法，即在一个周期的某个时间段，交叉口上某支或几支交通流具有通行权( 即该 方向上的信号灯为绿色) ，而与之冲突的其它交通流不能通行( 即该方向上的信号灯为红 色) 。在一个周期内，平面交叉口上某支或几支交通流所获得的通行权称为信号相位，简 称相( 位) ；一个周期内有几个信号相位，则称该信号系统为几相位系统。可以用有向线 段表示相位，有向线段的箭头方向与车辆运动方向一致。图2 1 是一个灯控路口为2 相位 系统，第l 相位东西向交通流直行，第2 相位南北向交通流直行。图2 2 是一个4 相位系 统，第1 相位南北向交通流直行，第2 相位南北向交通流左转，第3 相位东西向交通流 直行，第4 相位东西向交通流左转。 ( a ) 第一相位 l 一 ( a ) 第一相位 图2 - 1 二相位交叉路口 ( b ) 第二相位 一l ( b ) 第二相位( c ) 第三相位( d ) 第四相位 图2 - 2 相位交通运行图 相位差是相邻路口同一相位绿灯( 或红灯) 起始时间之差。例如一条东西走向的大街上 有两个相邻交叉口，交通信号周期相等，它们同一相位( 例如东西方向直行) 绿灯( 或红灯) 起始时间之差就是该路口东西直行信号的相位差。当对一条干线上的交通流或一个网络 内的交通流进行控制时，相位差是一个重要的控制参数。通过调整各路口间的相位差， 可以使主干线上一连串路口的信号灯形成一条绿波带，使车队通过这些路口时畅行无阻。 3 绿信比 在一个信号周期中，各相位的有效绿灯时间与周期长度的比值称为绿信比，一般用g 表示。有效绿灯时间指绿灯信号时段内能充分被利用的时间，它等于绿灯信号时段减去 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 前后损失时间( 起动停车损失时间) 。在实际工作中，精确地确定损失时间是非常困难的， 有时也是没有必要的，因此常常用绿灯时间代替有效绿灯时间，可得到绿信比的近似计 算公式。设绿灯时间为g ，周期长度为名，则绿信比g 为： 门 g = 二 ( 2 - 1 ) f c 显然，o g l 。绿信比反应了该信号相位交通流在一个周期中需要绿时的大小。绿信 比的大小对于疏散交通流和减少交叉路口总等待时间有着重要的作用。通过合理地分配 各车流方向的绿灯时间( 绿信比) ，可使各方向停车次数、等待延误时间减至最小。 4 交通流量 交通流量是单位时间内通过某一位置的车辆数，用g 表示，单位为辆小时。一般说 来，交通流量是时间和位置的函数，可表示为g 向，砂。 5 饱和流量 饱和流量指在一次连续的绿灯时间内，交叉口进口道上车队能够连续通过停车线的 折算为当量小车的最多车辆数，用s 表示。 6 通行能力和饱和度 相位通行能力为某一相位的车流通过交叉口的最大允许能力( 即单位时间内该相位 能通过交叉口的车辆总数) ，取决于这些车流所获得的最大通行流率，即饱和流率吼以及 所能获得的有效绿灯时间占整个信号周期的比例( 绿信l l ) 1 1 】： g 。= 华= 吼 ( 2 2 ) o 相位饱和度是实际交通流量q 和通行能力q c 的比值 1 1 】： y ：旦：上( 2 3 ) 口。g 。 从以上两式可以看出，只要增大有效绿信比就可以增大该相位的通行能力，或降低 其饱和度。但是这种方式会使其冲突相位的通行能力相应降低，因此，在制定交通信号 控制策略时必须综合所有相位的交通流情况，把交叉口作为一个整体来考虑。 7 车辆到达率 大量的实际交通观察和统计结果表明，交通流在一定的观测周期内到达的车辆数服 从泊松分布、二项分布等离散型分布规律。 ( 1 ) 泊松分布 泊松分布适用于车流量小、密度不大、车辆间互相影响小，其它外界干扰因素也不 多的情况，即车流中的车辆不是连续不断地到达某断面，而是数量不等地随机到达。此 时用泊松分布能较好地拟合观测数据【2 司： 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 0 页 尸( 七) = 可r a k e - m = t ( q t ) ke -刀(2-4)、7 j i !七! 式中：p 例为观测周期t 内有k 辆车到达某观测断面的概率；q 为车辆平均到达率 ( p c u s ) ，t 为观测周期，即每个计数间隔的持续时间( 秒) ；e 为自然对数的底数，m 为观测 周期t 内的平均到达车辆数( p e u s ) 。 ( 2 ) - - 项分布 当交通比较拥挤，车辆自由行使机会不多时，适合采用二项分布来描述。二项分布 的描述如下【2 8 1 ： p ( k ) = p 。( 1 - p ) ”。 ( 2 5 ) 式中：p 为观测周期t 内到达l 辆车的概率；n 为观测周期t 内可能到达的最大车辆数。 2 2 2 评价指标 交通信号控制的目的就是使单个交叉口或整个交通网络获得良好的交通效益。信号 控制交叉口的信号配时，在一定的道路条件下，应配以适当的周期时长，让通行能力稍 高于交通需求且使延误、停车、油耗等指标达到最小，这样既能保证车辆的畅通又能降 低运行费用。 目前常用指标是通行能力、饱和度、停车率、平均延误时间和平均排队长度【2 刀。 1 通行能力 在现有的交通条件、道路条件以及信号控制条件下，在一定时间内通过进口道停车 线的最大车辆数叫做路口通行能力，它是信号控制效果的重要评价指标之一。路口通行 能力的计算可以表示为饱和流量与对应绿信比的乘积，它是在饱和流量的基础上进行计 算的。交通量一定，通行能力与饱和度成反比，二者对于信号控制路口的评价有相同的 效应。 2 延误时间 车辆在交叉口入口引道处被阻碍下行走所需时间和无阻碍行走所需时间之差叫做延 误时间，它有平均延误和总延误两个评价尺度。对于一个包含几个信号相位的交叉口来 说，总延误时间d 可用下式表示【2 8 】： d = 虿吼 ( 2 6 ) i - - i 式中 纺一第i 个相位的平均交通量( 车辆到达率) 。 扛第i 个相位每辆车的平均延误时间。 通过长期的现场交通调查和计算机仿真研究，w e b s t e r 提出了下列计算车辆平均延误 的公式【2 4 】： 西南交通大学硕士研究生学位论文第11 页 互= 而c ( 1 - 丽2 ) + 丽x 习2 o 6 5 ( 舻5 五 ( 2 7 ) 2 ( 1 一兄x )2 9 ( 1 一x )、9 2 7、7 式中扛交叉口给定入口处的车辆平均延误； c _ 信号周期长度； 仁所研究相位的绿信比； 棚研究相位的交通流量； x ：所研究相位的饱和度，就是实际的交通流量与通行能力之比。 公式( 2 7 ) 中的第一项是由车辆均衡到达交叉口而引起的延误，称为均匀( u n i f o r m ) 延测2 4 】： 吃= 器 ( 2 - 8 ) 公式中第二项是由于车辆到达的随机性引起的延误，称为随机( r a n d o m ) 延误【2 4 】： 一2 d r2 丽x (2-9) 3 饱和度 进1 2 的饱和度是指某个交叉口进1 3 的车流量与可从该进口通过交叉口的最大流量 的比值，即实际到达交通量与通行能力之比。计算公式为： x = _ q( 2 1 0 ) 式中字母所代表含义见式( 2 7 ) 。 4 停车率 停车率指每个周期停驶的车辆数占整个周期所到达车辆数的比例，它是信号交叉口 评价的综合指标之一，停车率的大小反映了交叉口的服务水平，而且也从车辆耗油、环 境及出行费用等几方面反映了信号控制的合理性。 总有一部分车辆在信号交叉口行驶时，在到达停车线之前会由于红灯或排队，而不 得不减速甚至停车。停车次数通常也可通过模型来估算，这同延误时间是一样的。它主 要包括稳态理论停车率模型和定数理论停车率模型。 ( 1 ) 稳态理论停车率模型 w e b s t e r 和从a k c e l i k 先后研究了稳态理论条件下的停车率计算模型。其中从a k c e l i k 的模型是在w e b s t e r 的模型基础上进行的改进，a k c e l i k 的平均停车次数计算公式 2 4 】： 万川等+ 其中，万为某一相位的车辆平均停车次数，厂为考虑了部分车辆不完全停车的停车率 校正系数，通常取0 9 。y 为流量比，m 为不饱和交叉口平均过剩滞留车队长度，e = 2 7 1 8 西南交通大学硕士研究生学位论文第12 页 m 2 南( 2 - 1 2 ) 3 2 ( 1 一x ) 五：- 1 3 3 x s g ( 1 - x ) ( 2 - 1 3 ) 其中，g 为有效绿灯时间，c 为周期长( s ) ，x 为饱和度，g 为进道口实际到达的交通 流量( p c u h ) 。总的停车次数为【2 4 l ： 嘻等+ ( 2 ) 定数理论停车率模型 根据梅凯勒和金伯等人的研究结论，过饱和交叉1 3 车辆停车率为 2 4 】： 万：1 + 等( 2 - 1 5 ) 虬：( x - _ 1 ) q t ( 2 - 1 6 ) 其中，n d 为平均过饱和滞留车辆数，q 为进1 3 方向的通行能力( p c u h ) ，t 为研究时 间。 5 平均排队长度 在信号一个周期内各条车道排队最长的长度平均值叫做平均排队长度。各条车道最 长排队长度一般是指该车道的绿灯相位起始时的长度一1 1 。 k 2 善告( 2 - 1 7 ) 其中，n 为车道数。 平均排队长度以周期为单位计算。某个周期平均车辆排队长度与此周期平均车辆延 误的指标基本是一致的。 2 3 三种典型交通控制系统 为了对交通控制系统有一个大概的了解，下面将对当前世界各国广泛使用的最具代 表性的三种典型的交通控制系统进行简单的介绍： 1 t r a n s y t 系统 t r a f f i cn e t w o r ks t u d yt o o l s ( 简称t r a n s m 是由t r r l ( 英国道路研究所) 花费了将 近十年的时间研制而成。t r a n s y t 是一种脱机操作的定时控制系统，系统主要由两部 分组成。其结构见图2 。3 ： 西南交通大学硕士研究生学位论文第13 页 图2 - 3t ra n s y t 系统基本构成【2 州 其交通仿真模型应该对不同配时方案控制下的车流运行参数停车率、车油消耗量、 延误时间等等做出非常准确的估算，从而可以用数学方法模拟车流在交通网上的运行状 况，来研究改变交通网配时参数对车流运行的影响，目的是客观地评价任意一组配时方 案的优劣。系统仿真所得的性能指标作为优化的目标函数，把它送入优化程序部分， t 凡蝌s y t 以网络的延误时间或停车次数以及总行车油耗的加权作为性能指标，然后用 “爬山法对其进行优化，产生较之初始配时更为优越的新的信号配时，把新信号配时 重新送入仿真部分，反复迭代，直到取得各个性能指标最佳的系统最佳配时。 2 s c a t 系统 s y d n e yc o o r d i n a t e d a d a p t i v et r a f f i cs y s t e l n 是一种实时自适应控制系统，由澳大利亚 开发的。在2 0 世纪7 0 年代开始研究，8 0 年代投入使用。s c a t s 的控制结构用的是分层 式三级控制，即分成：中央监控中心地区控制中心一信号控制机。其结构见图2 _ 4 。 在地区控制中心对信号控制机实