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城市快速路入口匝道控制方法研究综述

2020-09-10王智

交通科技与管理 2020年9期
关键词:快速路控制方法

王智

摘 要:针对城市快速路拥堵问题,对城市快速路入口匝道控制方法进行研究。对快速路入口匝道单点控制方法与协调控制方法进行总结,对快速路匝道常见的控制算法ALINEA算法及其改进算法、METALINEA算法、SWARM算法、HELPER算法以及未来发展方向进行了总结介绍。

关键词:快速路;控制方法;ALINEA算法

中图分类号:U491.54 文献标识码:A

0 引言

城市快速路为城市内部交通运行的主动脉,其通行能力、行驶速度、服务水平等均高于城市内其它普通道路;但随着汽车保有量的不断增多,城市快速路拥堵状况时有发生。城市快速路拥堵多发生于其出、入口匝道,进出快速路车辆与快速路主线车辆相互交织,使得快速路主线行驶速度下降,通行能力降低。

1 城市快速路控制方法

城市快速路与其它道路通过匝道相连接,对城市快速路匝道进行控制是缓解城市快速路交通拥堵的重要方法。城市快速路匝道控制按照控制匝道数目进行分类可以分为匝道单点控制和匝道协调控制。

1.1 城市快速路单点控制

单点控制是对城市快速路单一的入口匝道进行控制,主要应用实际的交通流数据通过入口匝道信号灯对进入匝道的车流量进行控制。单点控制方法可以分为定时控制、感应控制与智能控制。

定时控制是最简单的控制方法,是根据历史交通流数据确定固定的信号周期和相位,按时允许一定量的车辆驶入匝道,适用于交通流稳定的情况,缺少对交通流变化的适应性。感应控制是在快速路与快速路匝道上设有地磁、雷达、线圈等交通检测器来获得道路实时交通运行信息,通过控制算法对快速路入口匝道进行控制,单点控制算法主要包括ALINEA算法、ZONE算法等。匝道智能控制是通过智能交通系统对入口匝道进行控制的方法,智能控制方法主要包括神经网络控制、模糊控制、支持向量机控制、无模型自适应控制等。

1.2 城市快速路协调控制

协调控制是对快速路控制系统内所有或者部分相关联的入口匝道同时进行控制,协调各个入口匝道的匝道调节率,使得主线的交通流运行处于最佳和最稳定的状态。协调控制可以分为合作型控制、竞争型控制以及一体化型协调控制。

合作型匝道控制是先对每个匝道进行单点控制,得出每个匝道的最佳匝道调节率,在此基础上考虑快速路主线瓶颈路段的交通堵塞和关键匝道的排队溢出,进一步对每个匝道的调节率进行合理调整,达到快速路系统整体通行效率最优的控制方法。匝道合作型控制是一种改进的单点控制策略,能够在一定程度上改善交通运行状态,合作型匝道控制算法主要包括HELPER算法和LINK-RAMP控制算法。竞争型控制是选定两组匝道,分析两组匝道的单个匝道交通状况以及全局的交通状况,将两组匝道中限制更严格的匝道作为调节率计算的基础。竞争型匝道控制是牺牲交通运行状况较好匝道通行能力来满足关键匝道的控制方法,竞争型匝道控制算法主要包括瓶颈路段控制算法COMPASS控制算法、以及SWARM控制算法。一体化协调控制是先设立系统控制目标,考虑系统约束条件,通过一定的控制策略来求解各个快速路匝道的调节率。通常以系统总行程时间最小,快速路主线通过量最大或各入口匝道总流入量最大等作为目标,以快速路主线运行速度、入口匝道通行能力等为约束条件进行求解。一体化协调控制方法主要包括模糊逻辑控制算法、线性规划控制算法、SPER22RY控制算法、BALL AEROSPSCE/FHWA控制算法以及动态匝道控制算法。

2 匝道控制的典型算法

2.1 ALINEA算法及其改进算法

ALINEA算法由Papageotgiou与1991年提出,是最为经典的匝道控制方法。它通过实时监测匝道下游主线占有率,与期望占有率进行比较,根据两者之差确定入口匝道的汇入率,保证下游主线通行能力最大。ALINEA算法是基于PID的控制模型,PID的一般形式以及传递函数如式(2-1)所示。

ALINEA是一种循序渐进改变控制率的控制方法,能够较好的缓解交通拥堵,所以很多学者在ALINEA算法的基础上提出了改进算法,比如AD-ALINEA算法、FL-ALINEA算法等。

2.2 METALINEA算法

ALINEA算法及其改进是单点控制算法,Papageorgiou等于2001年在ALINEA的基础上提出了多匝道协调控制的METALINEA算法。METALINEA算法通过将多个入口匝道下游主线检测到的占有率建立控制矩阵,综合计算各个匝道的调节率,以达到系统最优化。其调节公式如(2-2)所示:

METALINE算法在计算时较为复杂,且实际运用效果与K的取值关系较大,所以对算法运用者的水平提出了更高的需求。在法国巴黎、荷兰阿姆斯特丹等地对METALINEA算法进行过实地测试及应用,均表现出比独立ALINEA算法更为优越的控制效果。

2.3 SWARM算法

SWARM是全系统自适应匝道控制系统,基于预测交通流密度进行实时控制。SWARM算法在快速路匝道协调层和单点层计算出各自调节率,以其中最小调节率对匝道进行控制,目的是保证道路上每个路段的交通流密度都低于饱和交通流密度。因SWARM依赖于预测交通密度进行交通控制,交通预测的准确性对模型影响巨大。

2.4 HELPER算法

HELPER算法在进行协调控制时设立单点控制层与协调控制层。单点控制层对每个匝道设置6个控制级别,在运行时根据上游车道占有率选择一个控制级别,当匝道排队过长则提升一个控制级别。当某条匝道连续三个周期处于最大级别则视其为关键匝道并进入协调控制层,降低上游匝道控制级别将关键匝道交通量分配给上游匝道,减轻关键匝道交通压力。

3 结论与展望

快速路入口匝道控制是缓解城市快速路拥堵的重要手段,专家学者已在单点控制方法、协调控制方法上有了较多研究,能够更大程度发挥城市快速路的交通通道职能。然而由于控制过程复杂,交通流变化难以全时掌握,在实际应用上仍有所欠缺。交通大数据、人工智能等新兴技术与城市快速路匝道控制方法相结合能够更好的解决城市快速路拥堵问题,这些方面可以进一步进行研究。

参考文献:

[1]Papageorgiou M,Kotsialos,A,2002.Freeway ramp metering: an overview.IEEE Trans.Intell.Transport.Syst.3,271-281.

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