基于主线拥堵场景的快速路级联信号控制方法

代磊磊，刘东波，华璟怡，徐 棱，王 波

(公安部交通管理科学研究所，江苏无锡21451)

0 引 言

快速路是城市中大运量交通主干道，是城市交通运输的重要支撑和保障.随着全国机动化和城镇化进程的快速推进，当前快速路主线高峰时段呈现出周期性、长时间、长距离的交通堵塞.据统计，2019年全国机动车保有量超100万辆的城市中，高峰期快速路出现拥堵的城市占比超过80%，平均拥堵里程占快速路总里程的比例达到23.5%.快速路主线局部交通堵塞往往会影响整条快速路甚至周边区域的交通状况，对快速路主线拥堵实施疏导控制，解决快速路通行效率不高与交通拥堵等问题，已成为城市交通管理的新需求.

国内外众多学者已从不同角度对匝道控制进行了研究，根据控制思想和控制原理的不同，其研究与应用方法可分为多变量控制、系统最优控制和启发式控制三种类型.其中，多变量控制主要指线性二次型优化控制，代表性控制策略包括ALINEA算法[1]、METALINE算法[2]等；系统最优控制可以根据实时交通信息确定最优的匝道控制调节率，使系统交通流始终保持在最优状态运行，代表性控制策略包括LWR模型[3]、ACTM模型[4]、近似Mixed-control算法[5]等；启发式控制是实际应用最广泛的一种控制策略，通过制定启发规则，控制各进口匝道调节器的工作状态，对匝道进行实时控制，代表性控制策略包括SWARM算法[6]、DHPC算法[7]、CPSO-RBF-PID模型[8]等.然而，现有研究大多以匝道控制为主，对于快速路主线和匝道的系统协调控制考虑较少，特别是面向不同程度的主线拥堵场景，开展分级响应的主线和匝道协同控制方法亟待突破.

本文以保障快速路主线拥堵快速疏导和高效通行为目标，立足于快速路主线不同拥堵场景，通过协同主线和匝道信号灯构建对应不同等级的响应控制，建立针对主线拥堵场景的快速路级联信号控制方法，实现应对快速路拥堵的均衡疏导控制，从而提升快速路的交通控制水平，提高快速路网的通行效率.

1 级联信号控制流程设计

快速路级联信号控制是对快速路主线与匝道进行协同控制，因此，在主线和入口匝道上设置了三级交通检测器，并对应进行三级信号灯控制，通过检测器实现对拥堵状态的准确识别，并触发响应信号灯进行关联控制.三级检测器主要设置在入口匝道、主线上游和下游路段，位置如图1所示，具体包括：①D1，匝道检测器，用于检测匝道排队情况；②D2，主线下游检测器，用于检测下游路段拥堵溢出情况；③D3，主线上游检测器，用于检测上游路段拥堵情况.三级信号灯控制包括：①L1，匝道车道灯，用于控制匝道的开启和关闭；②L2，匝道汇合处信号灯，用于控制匝道汇合处并入主线车辆控制；③L3，主线车道灯，用于控制主线车道开启和关闭.为保证主线控制效果，配套设置限速和诱导标志，LED诱导屏显示“前方外侧车道关闭、请选择内侧车道通行”字样，设置VMS限速标志进行速度控制，并在距离汇合点200 m范围内施划减速标线，配套电子警察抓拍设备.如图1所示.

图1 级联信号控制系统部署Fig.1 Multilevel coordinate signal control system deployment

系统采用视频检测设备进行交通流检测，通过主路检测器D1、D2和匝道检测器D3采集到的交通流量、车辆排队长度数据，判断相应交通拥堵状态及触发条件，进行主线和匝道的协同控制，具体流程如图2所示.

(1)通过视频检测方式，采集通过流量、车辆排队长度和尾部占有状态指标，依据主线不同位置检测器采集的指标为依据，来判断交通拥堵程度，并启动相应控制策略.

(2)基于交通状态触发的判断阈值判断交通运行状态，针对主线畅通、主线缓行、主线上游拥堵、主线下游拥堵、严重阻塞等状态，分别设计畅通状态、缓行响应、拥堵一级响应、拥堵二级响应、拥堵三级响应5类控制策略.

图2 级联信号控制策略及流程Fig.2 Strategy and process of multilevel coordinate signal control

①畅通状态控制.应用于主线畅通状态(D2、D3检测判断均为畅通)，入口匝道车道信号灯L1开启、匝道汇合处信号灯L2常绿(或关灯)、主线车道信号灯L3常绿.

②缓行响应控制.应用于主线缓行状态(D2、D3检测判断至少有一个为缓行)，入口匝道车道信号灯L1开启、主线车道信号灯L3 常绿；匝道汇合处信号灯L2根据D1、D2、D3检测到的交通流量等数据输入，进行瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制.

③拥堵一级响应控制.应用于主线上游拥堵状态(D3检测判断为拥堵，D2检测判断为不拥堵)：入口匝道车道信号灯L1开启、主线车道信号灯L3常绿；匝道汇合处信号灯L2根据D2、D3检测到的交通流量及D1检测到的排队长度等数据输入，进行匝道最大排队长度限制下的实时信号控制.

④拥堵二级响应控制.应用于主线下游拥堵状态(D2检测器判断为拥堵，D3检测器判断为不拥堵)，入口匝道车道信号灯L1开启、主线车道信号灯L3关闭最外侧车道，控制可变信息板发布“前方外侧车道关闭、请选择内侧车道通行”信息,并调整动态限速值；匝道汇合处信号灯L2 根据D2、D3检测到的交通流量及D1检测到的排队长度等数据输入，进行匝道最大排队长度限制下的实时信号控制.

⑤拥堵三级响应控制.应用于严重阻塞状态(D2、D3检测判断均为拥堵)：入口匝道车道信号灯L1 关闭，匝道汇合处信号灯L2 给一段绿灯保证清空后，关闭该信号灯；主线车道信号灯L3 关闭最外侧车道，控制可变信息板发布“前方外侧车道关闭、请选择内侧车道通行”信息,同时调整动态限速值.

(3)采取相应控制策略后，评估快速路主线交通运行状态，判断拥堵是否有缓解.如有缓解，则返回缓行响应控制策略；否则，继续启动相应控制策略.

2 级联信号控制模型及算法

对应缓行响应控制和拥堵响应控制，分别设计了两类关键算法：瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制算法及最大排队长度限制下的实时信号控制算法.

2.1 瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制算法

算法目标为在保障主线车辆通行效率的基础上，通过对匝道的信号控制实现主线与匝道流量的最大化[9].其特点表现在信号周期不恒定，根据主线流量计算匝道信号控制理论最佳绿信比，基于红灯持续时间最小值与预设的匝道整流车队车辆数限制，实时计算下阶段绿灯、红灯持续时间.具体计算步骤如下.

(1)计算瓶颈点最大通行量.

瓶颈点1：对于下游检测器缓行判定，可认为是受到下游通行能力不足(事故、车道减少、枢纽合流等)导致的拥堵预警，因此可将瓶颈点设为下游检测器检测范围内.

式中：Fmax为瓶颈点最大通行量(veh/h)；n为主线车道数；为主线下游检测器在当前平均车速v下的车道通行能力(veh/h).

瓶颈点2：对于上游检测器缓行判定，可认为是主线最外侧车道受到匝道汇入车辆影响，采取变道、减速等行为导致的拥堵预警，主线与匝道流量和未超过通行能力，需要通过匝道整流减少对主线的影响范围，因此可将瓶颈点设为匝道与主线的合流点.

当上、下游检测器均有缓行判定，则上面两个点均作为瓶颈点，分别计算通行流量，取值较小的作为瓶颈点.

(2)计算匝道通行量.

(3)计算匝道控制绿信比.

式中：λR为匝道控制绿信比；为匝道限制速度下的车道通行能力(veh/h).

(4)计算下阶段匝道绿灯持续时间.

式中：tG为下阶段匝道绿灯持续时间(s)；t为信号控制下的车道饱和流车头时距；x为拟放行车辆数，计算公式为

式中：LR为红灯结束时匝道检测到的车辆排队长度(m)；l为排队等待车辆的平均车头间距(如6 m)；P为预设的匝道整流车队内包含的车辆数.

(5)计算下阶段匝道红灯持续时间.

式中：tR为下阶段匝道红灯持续时间(s)，在计算时，当匝道排队清空时，为防止周期过短影响主线，令红灯持续时间仍有最小值，从而使实际绿信比小于理论最佳绿信比.

2.2 最大排队长度限制下的实时信号控制算法

算法目标为在保障匝道排队不溢出排队空间的基础上，实现主线流量的最大化[10].其特点表现在信号周期固定，主线排队出现短暂下降，输出短时绿灯信号，基于匝道放行流量最大值与匝道最大排队长度限制，计算周期内的绿灯持续时间.具体计算步骤如下.

(1)计算匝道最大放行流量.对于上游检测器拥堵判定为

对于下游检测器拥堵判定为

式中：为下游检测器检测到的实时流量(veh/h).

(2)计算匝道实际放行流量.

式中：T为预设的固定周期长度(s)；Q为预设的一个绿灯内放行车辆数上限；为匝道检测器检测到的地面道路进入匝道的到达流量(veh/h).

(3)计算绿灯持续时间和红灯持续时间.

式中：tG为下阶段匝道绿灯持续时间(s)；tR为下阶段匝道红灯持续时间(s)；t为信号控制下的车道饱和流车头时距(如3 s)；3为黄灯持续时间(s).

(4)计算地面进入匝道车辆需缩减比例.

3 应用案例仿真分析

以无锡快速内环为例，选择快速内环东拥堵较为严重的广南立交前主线和入口匝道段，基于主线不同拥堵场景，采用VISSIM仿真软件分析验证上面4种拥堵场景下控制方案前后对比情况，实际道路场景如图3所示，其中，快速路主线为3车道，进口匝道为1车道，合流渐变段长度为150 m，匝道可供排队空间为250 m.同时，通过设置于进口匝道及上下游主线的快速路卡口系统，获取交通流量、行驶速度及车种构成数据.在此基础上，根据上下游主线卡口检测到的车辆行驶速度识别主线缓行、主线上游拥堵、主线下游拥堵、严重阻塞状态，并通过对应时段的交通流量来标定不同拥堵场景下的交通流仿真方案，如表1所示.

图3 实际应用场景选取Fig.3 Practical application scenario selection

表1 交通流仿真方案输入Table1 Traffic flow input of simulation plans

通过对上述表1中拥堵场景进行仿真，以主线-匝道交汇处为划分点，可分别获取主线上游、主线下游和匝道等范围的指标数据，评价指标分别选取表征主线拥堵程度的平均车速和通过流量，表征匝道拥堵程度的排队长度和通过流量等.同时，为对整个控制场景区域进行评价，选取局部路网平均延误作为综合评估指标.分析结果如表2所示.

表2 不同控制方案仿真结果对比Table2 Comparison of simulation results of different control plans

场景1：缓行响应控制.该方案能够在保持瓶颈断面通行能力最大化的目标下，通过信号控制将匝道车流由离散的自由车流转化为连续的跟车车流，在匝道通过流量不变的情况下，最大程度减少了对主线车辆的影响，主线匝道上游、下游的平均车速分别提高了22.1%及43.1%，并基本消除了快速路主线的缓行排队；同时，局部路网平均延误由28.6 s下降至24.4 s，降幅达14.7%.

场景2：拥堵一级响应控制.该方案能够在匝道最大排队长度不超过排队空间的情况下，提升快速路主线上游运行状态.其中，主线上游的平均车速由20.8 km/h提升至24.5 km/h，升幅达17.8%；主线上游的通过流量由3 803辆提升至4 198辆，升幅达10.4%.

场景3：拥堵二级响应控制.该方案能够在有效降低匝道排队长度的情况下，提升快速路主线下游运行状态.其中，主线下游的平均车速由16.5 km/h 提升至21.2 km/h，升幅达28.5%.局部路网平均延误由59.4 s下降至50.2 s，降幅为15.5%.

场景4：拥堵三级响应控制.该方案能够最大程度的同时提升快速路主线上游、下游运行状态，在平均车速方面，主线上游、下游分别提升了16.7%、71.6%，同时局部路网的车辆平均延误由142.5 s下降至124.6 s，降幅达到12.6%.

4 结 论

针对城市快速路交通管控的需求，本文设计了基于三级交通检测判别的多级联动信号控制流程，构建了主线不同拥堵场景下分级响应控制策略，建立了一体化的快速路级联信号控制方法.仿真结果表明，在主线不同拥堵程度下，该方法具有良好的适应性，能有效提升快速路主线通行效率，并且对匝道的影响不大.鉴于快速路主线及匝道场景的多样性，需进一步丰富各种匝道和主线交汇的应用场景，验证该方法的适用性及应用效果.