基于hpm2000算法的信号控制延误分析

基于hpm2000算法的信号控制延误分析

0信号交叉口安全性分析信号交叉口延误是指信号控制导致的车辆信号传播时间短的车辆信号时间，包括列车延误、信号延迟、信号延迟和信号线路延误。用于评估信号交叉口服务的延误主要是平均信号延迟和平均控制延误。平均信号延迟在实际应用中很容易确定，被研究人员广泛接受。在大多数情况下，平均信号延迟方法用于评估信号交叉口的服务，但对于进入交叉口的车辆，为了避免在信号交叉口的实际交通流中频繁中断，每条交通流都必须减少、停止、启动和加速。这将导致车辆运营时间的损失。为了全面评估信号交叉口的运营效率，美国《交通能力手册》引入了控制延误。控制延误是停车延误和加速减速造成的损失时间的总和。一般来说，控制延误通常容易描述，停车延迟容易观察和测量。本文将分别运用点样本法、HCM2000法(美国道路通行能力手册)和VISSIM4.1微观仿真软件计算武汉市小东门交叉口的延误,并对计算结果进行分析比较.1信号交叉口延迟分析的主要方法1.1确定最小样本数交叉口延误的调查方法主要有点样本法和抽样追踪法2种,考虑到点样本法容错性较好,在本文的分析中采用点样本法.在交叉口处,按15s预定的时间间隔清点停在停车线后的车数,同时清点经过停车后通过停车线的车辆数(停驶数)和不经停车通过停车线的车辆数(不停驶数).连续不间断的重复上述过程,直至取得所需样本量或交叉口引道上交通显著地改变时为止.为保证调查精度,必须有足够的样本数,根据二项分布来确定需要调查的最小样本数为Ν=(1-p)x2pd2(1)N=(1−p)x2pd2(1)式中:N为最小样本数;p为交叉口引道处停驶车辆百分比;x2为在所求置信度下x2值,一般情况下,置信度为90%时,相应的x2=2.7;d为停驶车辆百分率估计值的允许误差,范围是0.01～0.1,通常取0.1或0.05.交叉口点本样法延误调查,可得出以下数据总延误=总停驶数×抽样时间间隔(2)每一停驶车辆的平均(停车)延误=总延误/停车数(3)每一入口车辆的平均(停车)延误=总延误/入口交通量(4)停驶车辆百分比=停车数/总入口车数×100%(5)停车百分比的容许误差=√(1-p)x2pΝ(6)总延误=总停驶数×抽样时间间隔(2)每一停驶车辆的平均(停车)延误=总延误/停车数(3)每一入口车辆的平均(停车)延误=总延误/入口交通量(4)停驶车辆百分比=停车数/总入口车数×100%(5)停车百分比的容许误差=(1−p)x2pN−−−−−−√(6)1.2引道每车延迟和整个产品约束附加延迟本文应用HCM2000延误计算模型.d=d1ΡF+d2+d3(7)d=d1PF+d2+d3(7)式中:d为各车道每车平均信控延误,s/pcu;d1为均匀延误,即车辆均匀到达所产生的延误;PF为均匀延误的调整参数;d2为随机附加延误,即车辆随机到达并引起超饱和周期所产生的附加延误;d3为初始排队附加延误,即在延误分析期初停有上一时段留下积余车辆的初始排队使后续车辆经受的附加延误.引道每车延误和整个交叉口的每车延误为dA=∑idivi/∑ipi(8)dΙ=∑AdAvA/∑AvA(9)式中:dA为引道A的延误;di为引道A中车道组i的延误;vi为车道组i的调整流率;dI为交叉口I的每车延误;vA为引道A的调整流率.考虑调查初始时交叉口就存在车辆排队对延误的影响,所以模型中增加延误d2考虑了交叉口过饱和情况下的增加延误,但假定车道组在分析期起点没有初始排队,如果存在初始排队则需要计算d3,否则d3等于0.1.3vissim仿真利用德国PTV公司研发的VISSIM软件进行仿真研究计算.VISSIM系统核心仿真模型采用德国Karlsruhe大学Wiedemann教授建立在驾驶员反映行为之上的“心理-物理学跟车模型”.在使用VISSIM进行仿真过程中,需要根据车辆的位置、速度和加减速率采取不同的运行状态:(1)当车辆遇到信号控制或车辆排队时减速行驶;(2)车辆必须在车辆排队队尾或交叉口停车线前停止;(3)当排队消散或信号变为绿灯时,车辆加速再次达到正常运行速度;(4)车辆在无信号控制影响状态时按理想运行速度行驶.2点样本法适用于停车延迟较大的信号控制交叉口1)点样本法的各个样本是相互独立的,某个样本的错误或遗漏对总的结果几乎没有影响.由于选择观测时间间隔避免了与信号周期的同步,使得各种停车运行状态的样本均可观测到,可以得到每一停驶车辆的平均延误和停驶车辆百分比等统计量.但是点样本法无法获得延误时间的分布特征.从式(4)可以看出:点样本法认为在统计时刻停留在停车线后面的车辆已完全停车了调查间隔值;在调查间隔区段内停车,而在统计时刻前起动加速驶离的车辆的停车延误则忽略不计.由此可见点样本法适用于停车延误较大的信号控制交叉口.一般应是信号周期较长,或者信号相位阶段较多的信控交叉口.该类交叉口由于有效红灯时间较长.绿信比较低,致使车辆因红灯停车延误较大.同时当交叉口停驶车辆百分比很高时,由于排队车辆较多,要在调查间隔时刻瞬间统计出停车排队车辆数,几乎是不可能的,致使点样本法很难适用,精确度不高.2)模型估算法运动方便,受主观因素的影响小,精确度较高.不足在于它是在一定的假设条件之上通过数学模型计算延误,缺乏考虑众多相关因素影响的能力,有时难以充分反映实际情况.HCM2000延误模型是针对美国城市交叉口交通流特征建立的,而我国城市交叉口与美国城市交叉口有很大差异.首先,交通方式要复杂得多.美国城市交叉口交通方式主要是机动化的,且以小汽车为主,而在我国城市交叉口,各种交通方式混杂,包括机动车非机动车和行人,且相互干扰,增加了交叉口的延误.其次,美国公民闯红灯者少,而在我国,城市交叉口闯红灯的现象比较普遍,干扰车辆的正常运行,增加了交叉口的延误.3)VISSIM通过模拟,再现路段交通流的运行情况,直观地反映车流的密集程度、拥挤状况、排队状况等,能模拟路段上的非机动车及行人、交叉口处等待过街和正在过街的非机动车及行人交通流.因此VISSIM不仅能描述信控交叉口车辆的延误,也能计算行人和非机动车的延误.但VISSIM需根据实际交通流情况,调整跟驰模型的参数或车辆动力特性参数等,从而确保其延误分析的精度.3案例分析3.1相位信号控制以武汉市的小东门信号控制交叉口(武珞路与中山路相交)为研究对象,如图1所示,采用四相位定时信号控制.表1为交叉口的小时机动车、非机动车和行人流量调查数据,表2为信号交叉口的相位分配情况.3.2点样本法和hcm200法计算误差仿真结果对比定义排队计数器,按东、南、西、北的顺序,在该交叉口的各进口道停车线附近设置4组排队计数器.其中排队开始车速的上限值为5.0km/h、排队消散车速的下限值为10.0km/h,车辆间的最大车头空距12m,最大排队长度500m;仿真时间0～3600s,仿真计数间隔400s.通过VISSIM运行,可以得到延误输出文件,由于仿真的随机因素,一次仿真的结果具有不稳定性.所以,进行了3次独立的仿真,保证仿真结果的统计稳定性.再使用点样本法和HCM2000法计算延误,得到结果,见图2和表3.从图2和表3的结果分析数据可知:1)点样本法基于现场数据调查,其计算所得到的是停车延误,故计算结果小于HCM2000法计点样本法停车延误得到的控制延误值.由图2可知,点样本法停车延误与HCM2000控制延误曲线有相似性,所以点样本法停车延误可以乘以一定的转换系数,通过适当修正得到控制延误.2)由于南进口道的停车百分比较大,在点样本法实际调查中不能准确的在15s的时间间隔内统计出停车车辆数,所以在南进口道,点样本法在计算停车延误时与VISSIM仿真有较大的偏差,其他进口道的点样本法停车延误与VISSIM仿真的停车延误误差不大.3)VISSIM仿真得到的控制延误数据与HCM2000法计算的延误在允许范围内存在一定的误差.这主要是因为HCM延误模型是针对美国城市交叉口交通流特征建立的,而我国的交叉口交通流特性与美国的存在一定的差异,所以不能直接利用HCM延误模型分析我国城市交叉口的延误.由图2可见,HCM2000延误模型计算曲线与VISSIM仿真延误曲线变化趋势相似,可以近似认为两者存在一定的线性关系,可以适当修正HCM2000模型使之适合我国混合交通流条件下的信号交叉口的延误计算.4)VISSIM4.1仿真软件提供了一个虚拟的平台,通过详细地描述交通主体的行为,设定相应参数来反应实际交通状况,因此利用VISSIM仿真软件得到的交叉口延