微观交通仿真模型研究

1、总第196期2003年第1期交通科技T ran spo rtati on Science &T echno logy Serial N o . 196N o . 1Feb . 2003微观交通仿真模型研究商蕾高孝洪孙俊(摘要介绍微观交通模型研究的意义。点及各个子模型的建模方法V C +、汇流和分流仿真、高速, 交通的混乱与阻塞已成为影响社会经济生活的主要问题之一。为了在路网出现拥挤的情况下管理好交通, 必须对交通流的特性有清楚的认识。也就是说, 必须了解阻塞的成因, 影响阻断时间和地点的决定因素, 阻塞在路网中的传播等问题。因此, 在过去的50年里, 出现了大量的交通流理论和模型。如果

2、按细节层次分, 交通流模型可分为亚微观模型、微观模型、中观模型和宏观模型。以前的研究主要集中于宏观模型, 讨论交通流量及密度的变化。现在, 由于高速运算计算机的发展以及交通仿真的需要, 研究热点逐渐转移到微观仿真模型。微观交通模型在每一时刻均计算每一辆车的位置、车速、加速度等特性, 因此可为交通管理和仿真提供详细的信息。1微观交通模型的意义和发展根据互联网上的统计, 目前共有24种微观交通仿真软件。2微观交通仿真的应用2. 1仿真输出(1 任何时刻路网各处的车辆密度分布。由各种交通管理措施及控制策略在实施之先, 必须进行仔细评估, 交通管理中心的管理人员在上岗前必须在仿真环境下先进行培训。由于

3、这两个原因, 微观交通模型及交通管理仿真器成为世界研究的热点。麻省理工学院仿真实验室于1996年开始研发微观交通仿真器M IT S I M L (m icro scop ic traffic si m u lato r labo rato ry , 经过数年不断改进, 已用于斯德歌尔摩等大型城市的交通仿真。类似的大型仿真软件或仿真器尚有英国的PA RAM I CS 采用C rayT 3D 可同时计算25万辆车, 而其速度快于实时。已经用于伦敦、爱丁堡格拉斯哥, 并形成了以此命名的有限责任公司。市场化后已经在美国、阿根廷、日本及新加坡出售。收稿日期:2002210229此可以观察阻塞的形成及疏通

4、过程, 以及最快的通行路线。(2 任何观测点的车流量分布形态。包括日最大车流量、平均车流量等特征数。(3 出行车辆到达目的地所需的时间及其分布。2. 2仿真输入微观交通模型的输入也十分丰富, 各种交通设施及规则的影响已在模型中考虑, 因而可用仿真结果来加以评估。(1 桥梁和高速路的架设, 路桥控制设施的建立或撤销, 有无红绿灯管制、停车或不停车收费等。(2 控制策略红绿灯时间控制策略, 限速。(3 出行路线在线优化或旅行指南。(4 事故仿真阻塞传播, 应急对策(告示及疏导路线 。3微观交通模型微观交通模型以各个车辆个体在路网空间上的运动为求解目标, 模型的核心功能是描述目标车辆与其周围交通环境

5、的相互关系, 即周围的交通环境如何导致或决定车辆的驾驶行为。其中车辆交通环境包括目标车周围的车辆、所在的道路设施和交通规则。3. 1目标车辆(1 车长;2003年第1期商蕾等:微观交通仿真模型研究5x j -1(t t -(2 车辆的最大速度及最大加(减 速度; (3 驾驶员的期望速度; (4 出行路线。3. 2微观模型的特点(1 车辆的运动是一维的, 求解的是x ij (t ,¨x ij (t , x ij (t , 其中x 是沿路道中线的位移, j 是目d s式中:d s 是车辆在停止状态下的安全间距x j (t =¨22 d c j (t 2¨x j (t

6、+t =x j (t +x j (t tx j (t +t =x j t j (t t标车辆的序号, i 是道号;(2 车辆的相互关系是前车决定后车(换道时还取决于相邻道的前后车辆 , 车辆联立求解, , 方式。态刷新;(3 为, 而人的行为是最复杂的, 其个性化表现很难描述。因此车辆之间的关系通常只是经验性的, 只在统计学平均的意义上反映相互间的关系;(4 条件及边界条件的确定也必须采用宏观统计的结果。如:出行车辆日流量的分布、出行车辆种类分布、出行路线统计等。3. 3跟驰模型在行驶过程中, 车辆运动受到其前车的影响, 驾驶员一方面希望以期望速度行驶, 同时又必须与前车保持一定的安全距离。但

7、是这种影响是不对称的, 后车并不能对前车产生同样的影响。描述这种关系的是跟驰模型。车辆跟驰见图1所示。, 后车的减速23. I 模型x =¨(x j -1-x j (x j -1-x j 式中:、都是经验参数。后车相对于同道前车间可能处于3种状态。(1 自由驾驶后车与前车间距大于作用 区, 此时驾驶员以期望速度或规则限制速度行驶。(2 紧急状态后车与前车间距过小, 驾驶员将采取必要的减速度以避免与前车发生碰撞, 同时增加车头距。(3 跟驰状态后车与前车间距处于作用区内, 此时车辆行驶速度受前车影响。3. 4换道模型在多道路段上, 如果驾驶员在本道上达不到期望速度(如前车太慢 , 则可

8、选择超车或换道。能否超车或换道, 取决于相邻车道上的前后位置能否保障换道时前后车距安全。描述能否换道的模型称为换道模型。换道可分为强制换道及自择换道。强制换道是在目标车辆接近出口或入口时, 按照出行路线及交通规则必须进行的换道, 见图2所示。其中还包括分流及汇流两种, 以及优先及避让规则。自择图1车辆跟驰3. 3. 12s 模型1换道是由于前车的限制, 司机不能达到期望速度, 而邻道(如超车道 又可以进入时的换道。最早的跟驰模型是车间距保持2s 行程, 即:x j -1-x j =2x j这一模型简单, 但不能直接反映司机的驾驶行为。3. 3. 2激励模型1司机的加速或减速通常是因为前车与本车

9、有速度之间的差别, 这种差别越大, 则加(减 速度越大。采用这种原理, 称为激励模型。x j (t +T =x j -1(t -x j (t 3. 3. 3PA RAM I CS 模型2d c j (t =x j -1(t -x j (t -图2强制换道3. 5间距接受模型l (j +驾驶员对目标车道上对应位置的前后间距进行判断, 只有前后车间距离均满足时, 车辆才可以换道至相邻车道。最小前 后车间距因人而异, 因交通状况而异, 是交通流速度、密度等因素的函6商蕾等:微观交通仿真模型研究2003年第1期数。间距接受模型可以简单表述为:如果当前的前(后 车距小于最小前后车距, 就拒绝此间距;如果

10、当前的前(后 车距大于最小前后车距, 就接受此间距;如果前后间距均被接受, 就执行换道操作。3. 6路径选择模型2路径选择模型根据每辆车的OD 选择旅行总时间最短的路线。该路线可在出行前确定, 行驶过程中实时选择 。存, 但是计算量大, 但3所示。5x -t 图假设车道1在某点分流至车道2和车道3, “ ”表示到车道2的车辆, “”表示到车道3的车辆。见图6所示。图3基于路段的路径选择(动态的路径选择4仿真实现4. 1单道交通仿真图6分流交通仿真x -t 图采用PA RAM I CS 模型对单道的车辆跟驰进行研究。假设某车道上的车流在某一时刻发生阻塞, 经过一段时间后恢复。图4是通过微观仿真得

11、到的车辆x - t 轨迹以及通过观测点1和观测点2所监测到的流量曲线。4. 4高速公路交通仿真智能交通在高速公路上的应用主要是匝道控制。假设在某个高速公路的入口匝道上安装一个信号灯, 见图7所示。图7入口匝道的信号灯控制图4单道交通仿真x -t 图通过这些轨迹和曲线, 可以对事故的发生、位置、处理以及阻塞的传播进行判断。交通管理者也可根据图像表达的信息对交通状况做出反应, 及时采取有效措施, 保证交通流的通畅。4. 2 汇流交通仿真假设车道2和车道3在某点汇流入车道1, “ ”表示经过车道2的车辆, “”表示经过车道3的车辆, 见图5所示。5结论微观模型对每辆车的运动都进行详细的描述, 使得系

12、统可以模拟交通流的动态特性以及驾驶员对路径指引的反应。微观仿真模型对于从操作层面上评估动态交通管理系统是非常必要的。由于计算机技术的飞速发展, 采用微观模型仿真大型路网已成为可能。正是由于微观交通模型的这些优势, 使其成为智能交通的一个研究热点。总第196期2003年第1期交通科技T ran spo rtati on Science &T echno logy Serial N o . 196N o . 1Feb . 2003城市交通规划地理信息系统设计(摘要, 探讨, , 且G IS 空间数据属性数据M apX城市交通规划工作中涉及到大量基础数据, 主要有空间数据和具有较强地理特征的

13、属性数据信息, 例如, 各个交通区的交通发生吸引量、人口、就业岗位、用地状况, 交通区间OD 分布等等, 合理有效地对这些信息进行管理非常重要。以往的做法是将属性数据存储在数据库中, 用抽象的编码和相应数据表示, 将空间数据用纸质地图或者更新CAD 图来保存。这种做法使得数据的维护、都很繁琐, 且容易出错, 直接影响到规划结果的精确性; 另外, 单纯用数据库来管理属性数据, 只能对属性数据进行常规的关系查询分析, 而对于数收稿日期:2002209204据中隐含的重要空间信息却无法进行分析, 无形中浪费了很多宝贵信息资源。地理信息系统(G IS 集成CAD 和DBM S 二者的优点, 不但能有效

14、管理空间和属性数据, 还可对其进行空间查询与分析, 充分发掘现有数据的信息内涵。此外, 地理信息系统多样化的直观输出方式, 如专题地图等, 能大大方便领导部门的决策, 提高决策的科学性和准确性。1需求分析及系统目标1. 1需求分析现有信息管理模式主要存在以下问题:参考文献1Hoogendoo rn S P Bovy P H L . State 2of 2the 2art ofveh icu lar traffic flow modeling . Special Issue on Road T raffic M odelling and Con tro l of the Jou rnal of

15、System s and Con tro l Engineering . 20002Q Yang . A si m u lati on labo rato ry fo r dynam ic traffic. m anagem en t system sPhD thesis , M assachu settsIn st . of T ech . Cam b ridge , M A , 19973徐吉谦. 交通工程总论. 北京:人民交通出版社, 19934丹尼尔L . 鸠洛夫, 马休J . 休伯著, 蒋璜译. 交通流理论. 北京:人民交通出版社, 1983Research of M icrosco

16、p ic Traff ic Flow M odel i ng and Si m ula tionS hang L ei , Gao X iaohong , S un J un(Schoo l of Energy and Pow er Engineering , W U T , W uhan 430063, Ch ina Abstract :T h is p ap er illum inates the sign ificance , app licati on areas and research trend of m icro scop ic traffic flow m odeling and si m u lati on . In troduces the m odeling m ethods of every m icro scop ic traf