行驶车辆拥堵测算法的研究及应用
2018-11-27韩君如
韩君如
行驶车辆拥堵测算法的研究及应用
韩君如
(河海大学土木与交通学院,江苏 南京 210098)
随着城市发展及车辆增加,交通拥堵现象越来越严重。特别是上下班期间通勤时间会延长,不但消耗人们大量时间,还造成交通成本升高,环境污染严重。通过研究车辆拥堵测算法来预知车辆拥堵信息,结合雷达测速技术及ITS(Intelligent Transportation Systems, ITS)信息技术,把车辆拥堵信息及时发布,让可回避拥堵车辆的出行者提前做出正确的选择出行方式。
安全行驶“三秒法则”;雷达测速技术;车辆拥堵测算法;拥堵路段最大承载量
1 交通拥堵现状调查及分析
1.1 交通拥堵现状及危害
交通拥堵就是车辆过多拥挤造成车辆难以行进的现象,随着城市化的快速推进,城市区域不断扩大,城市人口大量涌入,车辆增速加快,交通堵塞现象越来越严重。给人们的工作效率和生活质量造成巨大影响,低速行驶所造成的能源浪费和环境污染给国家造成严重的经济损失。车辆管理质量的提升与车辆需求增加的矛盾已成为社会关注的焦点,成为阻碍城市发展的“顽疾”。
1.2 分析拥堵路段的根源及对策
导致交通拥堵的原因有很多,但是最直接的原因是进入道路的车辆超出了该路段的承载能力,主要表现在交叉路口的承载量上。交叉路口是不同方向道路的叠加,为满足不同方向的车辆通行,必须采取分时通断的管理方式,这就使同车道在交叉路口的承载运输能力下降。因此,怎样测算拥堵路段的最大承载量是解决问题的前提条件,对进入拥堵路段的车辆行驶状态的检测推断车辆是否开始拥堵,这是预知拥堵的关键,把车辆拥堵信息及时发布,让出行者提前回避,合理选择出行方式,达到消散拥堵的目的。
2 解决车辆拥堵方案
由上分析可知,解决交通拥堵的原则就是如何实现让可回避拥堵车辆提前预知路段拥堵信息而主动避开拥堵路段。采取的方案共分为三部分:首先实时测算出路段通行的最大承载量;第二把最大承载量转化为拥堵信号发布出来;第三可回避车辆及时获得拥堵信息主动变更行驶路线。国际上流行一种车辆行驶“三秒法则”,其本质都是出于安全,但是测算效果比较认可。“三秒法则”最初由北美流行的“二秒法则”发展而来,它是根据人的反应速度(时间)+踩制动踏板开始到制动起作用的时间+车辆制动开始到停止的时间,得出的安全间隔距离。试验证明,车速36km/h的刹停距离为3.5m,而54km/h的刹停距离则增大为13m,远远大于我们平时理解的距离。所以,开车时一定要保持3秒的安全行车距离。
3 拥堵路段车辆行驶状态的测算方法
交通拥堵的地点一般发生在交叉路口或路险阶段,表现状态都是车辆由少到多的积聚,是一个渐变过程,而对于进入拥堵路段的车辆来说就是运动状态的变化,都有一个加速启动和减速停车的过程。对于多车道的路段只需测算直行车道,分流车辆总是占少数,不影响通行拥堵的判断,路段承载量也是指直行车道的纵向车辆数,即绿灯期间红灯截留车辆以及正在进入的车辆均能够正常通过的车辆数,当承载量达到最大承载量时车辆开始拥堵。通过最大承载量推算出拥堵路段的距离,进一步确定造成拥堵状态的最后一辆车的检测位置,即安装测速装置的地方。反之,测速装置对经过该地点的车辆进行实时检测,判断车辆是否处于制动减速状态,推算路段进入拥堵状态。
下面典型实例来说明最大承载量的测算及行驶车辆状态的检测:
车速40km/h路段,如果从40km/h(v=11)速度在3秒(t=3)内停下来,减速度a=3.67m/s2(v=at),安全停车距离是16.5米(v2=2as)。如果前车是20km/h(5.6m/s)速度3秒中内减到与前一样的速度就可以安全行驶,减速度1.9m/s2。如果前后车速差10km/h(2.8m/s),减速度0.9m/s2(a=(v1-v2)/2),由此推断,如果减速度大于或超过3.67m/s2就说明开始停车了。小车停车占距5米,大车占距8米,每车平均7米距离计算。
假设红灯截留时间为60秒,车辆行驶安全间距是3秒,每车身占7米,自身通过时间0.63秒,每车通过时间是3+0.63=3.63秒,计算出截留辆车是16,排队长度7*16=112米,第17辆车压住112米之线就是红灯熄灭的时刻,因此112米可以作为车辆拥挤(开始拥挤向堵塞过渡)的阀值,该地点就是安装车辆拥堵的测速装置。如果第17辆车开始减速,经过112米逐渐减速,到达路口停止线时,红灯又亮了,等于说这辆车遭遇两次红灯,即从第一次红灯灭之前开始减速,经过一个绿灯时间的减速,刚好到达停止线时第二次红灯开始亮了。就可断定,从这辆车开始道路进入拥挤状态。
进入112米的车辆减速持续到停止线的减速度0.54m/s2(v2=2as,v=40km/h,a是减速度,s=112m),得出结论:减速度大于0.54m/s2时车辆,压112米线,拥挤开始。
习惯上车辆经过两次的红灯亮就可认定为车辆拥堵,如果前面交叉路口红灯截止车辆排了112米,后来车辆继续减速排队到两个112米位置,即224米,该地点就是安装车辆堵塞的测速装置,224米就是车辆堵塞的阀值,只要在224米线的车辆减速度大于0.54m/s2时第二周期的红灯开始亮。
结论:压224米线,减速度大于0.54m/s2时车辆,车辆开始堵塞(v2=2as),下表1(Tab1)描述的截留车辆从第一辆车开始依次停车的过程。
4 测算方案可行性
4.1 雷达测速技术
[2]雷达测速是一种应用广泛而成熟的技术雷达测速具有测速技术成熟、性价比较高等优点,同时测速范围比较大,这样对安装位置的要求相对较低。雷达测速是基于多普勒原理,当雷达波束射到移动目标时,其反射信号将携带目标的速度信息,由检测器通过算法获取目标与雷达的相对速度。最新出台的MPR-MU系列多目标多车道定位跟踪测速雷达是业界推出的第一款该类卡口雷达,可安装于检测车道上方任意位置,实时跟踪观测区域内1~4车道所有行驶车辆,并在车辆抵达指定位置时给出车辆速度及触发信号。基于同样的原理,要求在检测区内对车辆进行多次采样,计算出车速及速度的变化率,并把数据上传到系统数据处理中心。
4.2 车辆拥堵测算法具有较大的冗余性和适应性
由于车辆的复杂性和瞬时性都比较大,难得找到一个公式或精确数字来作出车辆拥堵的逻辑判断,事实上也没有必要力求十分准确,因为车辆拥堵本身就是一个不确定概念,没有十分明确的数字界定。前面进行测算的依据也是一个定性的概念,但是理论的推导是确切的,从而说明这种方法是可行的,具有较大的冗余性,因为对前提条件的要求较宽。雷达测速很准确但是范围可达一两百米,对安装位置的要求不需要十准确。可以充分发挥软件的智能作用,尽量把因素考虑更全一些,发出信息更切合实际的需要,总之这种测算方法是一种简便有效的测算方法,具有较强的操作性和实践性。
5 解决车辆拥堵具有较大的现实意义
有数据分析每车辆在市区行驶因堵车所消耗油量不少每天1升,截止2017年我国机动车量突破3亿辆,北京突破5百万辆。欧洲每年因交通事故造成的经济损失达500亿美元之多,20世纪90年代对伦敦进行的一次检测报告证明大气中74%的氮氧化物来自汽车尾气排放。系统的深入分析和数据存储为交通规划或城区改造提供有力的科学依据,积极推动智能交通发展,由此分析,经济效益不可估量。
[1] 杨楠.城市交通拥堵的危害及原因分析[A]中共锦州市委党校,《中国市场》.(2014)42-0100-02.
[2] 李明.雷达目标识别技术研究进展及发展趋势分析[J].现代雷达, 2010,32(10):1-8.[2018.4]http://kns.cnki.net/kns/ViewPage/viewsave.aspx.
Research and application of vehicle congestion calculation method
Han Junru
(School of Civil Engineering and Transportation, University of Ocean, Jiangsu Nanjing 210098)
with the development of cities and the increase of vehicles, traffic congestion is becoming more and more serious. In particular, commuting time during the commuting period will be prolonged, which will not only consume a lot of time, but also lead to higher traffic costs and serious environmental pollution. Through the study of vehicle congestion calculation method to predict vehicle congestion information, combined with radar speed measurement technology and ITS (Intelligent Transportation Systems, ITS) information technology, the vehicle congestion information is released in time, so that the travelers who can avoid congestion vehicles make the correct choice of travel mode in advance.
safe driving "three seconds rule"; radar speed measurement technology; vehicle congestion measurement algorithm; maximum bearing capacity of congested roads
B
1671-7988(2018)16-53-02
U462.1
B
1671-7988(2018)16-53-02
CLC NO.: U462.1
韩君如,男,就读于河海大学土木与交通学院。
10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.16.019