基于道路联网的动态信号灯配时模型

袁普 唐子坚 张琦 马继丰

摘要：在拥堵交通状态下，目前的信号灯配时算法仅限于处理单个路段的拥堵状况，忽视了致使拥堵的原因是由于未限制过多的汇入车辆而造成的。本文选取当下使用较为普遍的一种算法——Webster绿信比优化模型，在原有模型基础上，将每个信号灯关联，使每一个信号灯时长的分配不再仅取决于单个路段交通流特征，还受限于与其关联的其余信号灯的分配时长，以达到一处拥堵，多处联合调节的优化模式。经仿真实驗所证实，本优化算法在处理拥堵，尤其是多处拥堵同时发生的情况，较之传统配时模型更为有效。

Abstract： Under congested traffic conditions， the current signal timing algorithm is limited to dealing with congestion on a single road segment， ignoring the cause of congestion due to not restricting too many incoming vehicles. This paper selects the Webster green letter ratio optimization model， which is currently used more generally， and on the basis of the original model， associates each signal lamp， so that the allocation of the duration of each signal lamp no longer depends only on the traffic characteristics of a single road section. Limited by the duration of the distribution of the remaining semaphores associated with it， to achieve a congestion， multiple joint optimization of the optimization mode. The simulation experiments confirmed that this optimization algorithm is more effective than traditional time-matching models in dealing with congestion， especially when multiple congestions occur at the same time.

关键词：拥挤交通；信号灯配时；道路联网

Key words： crowded traffic；signal timing；road network

中图分类号：U463.7+9 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）26-0176-02

0 引言

城市拥堵中，以大型交叉口拥堵最为典型，当前大多信号灯配时系统尽管在少量拥堵状态下表现良好，但当一个区域整体出现大规模交通拥堵时，其控制能力便下降，对整体的拥堵疏散并无多大帮助。这是受限于传统信号灯配时模型，其优化部分仅限于局部的交通状态，要解决局部拥堵问题，不仅是对单个路口的信号灯优化，更应对其余路口对本路口输送的车辆数予以限制。因此本文将拥堵归结于两个因素：①由于车辆补充过快所致使的道路流入车辆数大于流出车辆数；②由于信号灯实际配时与道路车辆数所需配时不相匹配。

在拥堵交通状态下，信号灯联网可监测并及时处理每一处发生的拥堵，可继续在目前的配时系统下，将每个独立的信号灯相关联，使其彼此制约，动态去调节每一个绿灯时长以及总周期时长的分配，从而达到针对局部的全局优化，以确保可以从根源及预防解决拥堵。

1 模型的建立

1.1 传统配时算法及Webster绿信比算法

选取Webster信号灯配时算法[1-3]进行讨论，即在信号周期确定后，各信号相位的绿灯时间是按各相位临界车道的交通流量比进行比例分配的，其分配方法按式（1）进行：

式中：gi—第i相位的有效绿灯时间；（v/s）i—第i相位关键车道的流量比；C—周期时长；L—周期损失时间。

1.2交叉口网格化

模型从宏观出发，将城市所有大型交叉口抽象为网格图，每一个交叉口即对应图中各自节点。如图1所示。

每个节点分为两类（左转和直行）8个相位，以图1为例，即M（1，0），M（-1，0），M（0，1），M（0，-1）分别到M（0，0）的直行和左转。若M（0，0）处拥堵，与其相同相位的节点为M（1，0），M（-1，0），M（2，0），或者M（0，1），M（0，-1），若M（0，0）处需最大化排出车辆，根据具体相位而选择M（0，1），M（1，0），M（0，-1），M（-1，0）减少涌入车辆，再以M（1，0）处为例，与其直接相关路口为M（1，1），M（-1，-1）， M（2，0），而相应地M（1，1）与M（0，1）相关联，即M（1，1）向M（0，1）和M（1，0）两处分配车辆数应减少，以此类推，M（0，0）处的拥堵压力分担到道路网络中的每一处节点。

1.3 信号灯网络模型

Webster配时模型的一个明显的缺陷是，若道路流量比无约束的增加，则对应相位的绿灯时长也随之无限增加，这显然是不现实的。因此在实际中，需设定一个上限值。现对上述每个节点定义拥堵阈值PM （i，j）。在M′（k，j）处阈值PM′ （k，j）以确定情况下，若要使Webster配时模型行之有效，即有（1）始终成立。因此，若在某一相位有gM′ （k，j）？叟PM′ （k，j），则应在下一周期中取PM′ （k，j）代替gM′ （k，j），那么相应地在下一周期中PM′ （k，j）所对应的车流量y′M′ （k，j）也应取代目前gM′ （k，j）所对应的车流量数yM′ （k，j），即上一个向其注入车辆的路口所对应的车流量yi，M （k，j）也应减少，且分别对应的绿灯时长gi，M （k，j）相应减少，同样的，致使与M′（k，j）相通的另外三个节点的绿灯分配时长和车流量减少，以此类推，即实现了一处拥堵，全城调控的缓堵模型，根据Webster模型，即得到：

式中：v—节点处单一相位车流量；i—相位序数（交叉口各个左转，直行）；s—道路最大饱和量；y—临界车道车流量比；Y—交叉口交通流量比；n—信号相位数；l—相位信号损失时间；AR—周期红灯时间。

2 案例分析

本文选取西安市五路口十字及其东西北共4个交叉口的交通调查数据，结合本优化模型，使用MATLAB进行数据仿真得到表1中的结果。表中列出了优化后各个路段通过的车辆数。从仿真结果可以看出，该模型优化后每个交叉口的车辆数出现变换并趋于一致，车辆在各个路段的分配不再集中，而较为均匀地分配到其他的路段，使拥挤路段进行了合理高效的疏散，缓解了交通压力。有效解决了交通拥挤状态。其中分别代表第x个交叉口的东西南北4个路段方向。

3 结束语

本文通过对国内城市交通信号控制现状研究分析，针对当下信号灯配时模型所存在问题，提出基于道路联网的交通信号控制模型，该模型较之传统的经典配时算法有以下两方面改善：一、保留了经典配时算法的优点，并在其基础上，针对单个路口简化了相位的设置，在实际应用时耗时更少；二、提出了城市道路联网系统以解决拥堵问题，将单个路口所有相位的拥堵压力均衡的向周围路口分压，使整个配时系统实现动态化，智能化。经仿真实验验证，在拥挤交通状态下，本模型有更好的优化结果，因此在实际应用中具有更强的操作性。

参考文献：

[1]裴玉龙，蒋贤才.饱和交通状态下的绿信比优化及其应用研究[J].哈尔滨工业大学学报，2005，37（11）：1499-1502.

[2]Mchalopoulos，P.G， Stephanopolos，G.May. Optimal Control of Oversaturated Intersections Theoretical Practical Considerations| J]. Traffic Engineering & Control，1978， Vol.11（3）：216-221.

[3]蔡锦德.城市道路交叉口的信号配时优化研究[D].北京交通大学，2012.