基于阵列雷达的城市高架入口匝道智能信号控制方案研究

摘要：本文提出了一种基于阵列雷达的高架匝道智能信号控制方法，可以实现城市高架匝道的智能信号控制，提高高架道路交通事件检测的准确度和交通流运行效率。

关键词：高架匝道;信号

1.前言

随着城市汽车拥有量大幅增加，交通流量和道路供需的矛盾日益突出，城市高架的出现虽然增加了公众快速出行的选择，但是无限制的高架使用常常导致交通的严重拥堵，所以对高架进行智能的匝道信号控制是疏导高架堵死的有效途径。

2.交通信息数据采集

本文选择基于阵列雷达进行城市高架的交通信息采集，主要考虑是新型的阵列雷达交通信息采集方式具有很多长处，它采用二维主动式阵列雷达技术，可以大区域大范围的路面交通信息检测，同时可以准确检测多目标的即时位置和即时速度、可检测排队长度、逆行等多类多元交通参数，有效解决交通事件误报、车辆遮挡、停车漏检或多检问题。

3.匝道信号控制

匝道控制是通过调节入口匝道车辆数，来缓解快速路匝道交汇处拥堵的一种方法，匝道信号控制算法也多种多样，如ALINEA、ALINEA /Q、Mixed-control算法，相互之间各有利弊，本文提出了近似Mixed-control算法观点的方案，考虑快速路的密度变化，研发基于交通运行指數的入口匝道信号控制算法，实现增加高架交通流量和减少匝道排队的目的。

4.智能入口匝道信号控制方法

4.1设备安装

该方法所需的设备，包括阵列雷达检测设备、服务器设备、交通状态处理设备、以及智能信号处理设备。

4.2交通数据采集

在高架道路上安装多个阵列雷达检测设备，并在高架入口匝道前方设置信号机设备;分别对高架道路进行路段划分编码、阵列雷达检测设备编码和信号机设备编码，并将路段划分编码、阵列雷达检测设备编码和信号机设备编码进行关联配对。

其中，I为高架上所有匝道的总个数;J为高架单方向上所有阵列雷达检测器的总个数;S为高架单方向上所有路段的总个数。

4.3实时交通数据采集

交通状态处理设备根据实时交通参数信息，计算路段的平均交通流密度参数，构建密度-运行指数模型，提取实时交通运行指数，包括以下步骤：

1）交通状态处理设备提取各个阵列雷达检测设备检测到的实时交通参数信息，并基于周期分析时间粒度，在空间维度和时间维度层面分别计算路段的平均交通流参数和平均速度参数。

2）利用交通流密度判断模型，计算空间维度和时间维度的平均交通流密度参数，阵列雷达检测设备实时上报的数据格式为，t表示上报时间，n表示所在车道，q表示交通流数据，v表示车流速度数据，的单位分别为秒、1、辆/小时/车道和千米/小时;

假设样本数据集可表示为，样本的处理粒度周期为T，其单位为小时;先利用式（1），统计时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流：

n表示所在车道，N表示，表示第n车道的交通流，表示单位粒度周期的平均交通流;

再利用式（2），计算单位粒度周期的平均速度：

表示第n车道的速度，表示单位粒度周期的平均速度;

利用式（3），统计时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流密度，

表示单位周期粒度的平均交通流密度，其单位为辆/千米/车道。

4.4密度-交通运行指数模型构建

密度-运行指数模型，具体如式（4）所示：

RTPI表示交通运行指数; x，y，z，p，m的值是道路交通拥堵感受优化参数，按照道路等级赋予其参数值，其初始化参考值如表1所示;

安装阵列雷达检测器的路段，路段交通运行指数等于检测器交通运行指数，没有检测器的路段交通运行指数为0，具体如式（5）所示：

其中，表示检测器交通运行指数，表示路段交通运行指数。

4.5智能匝道信号控制

智能信号处理设备根据入口匝道的平均交通运行指数，设置匝道信号控制的信号调节率，计算实时的信号控制绿信比，构建运行指数-绿信比模型，获取绿灯和红灯相位时间，制定当前匝道信号的控制方案。

利用式（6）获取匝道平均交通运行指数：

其中，表示匝道平均交通运行指数，j表示检测器的顺序编号，表示检测器的交通运行指数。

再利用式（7）获取匝道所关联路段的平均交通流：

其中，n表示检测点车道的个数，i表示当前匝道编码，j表示当前匝道所关联的检测器个数，表示第j个检测器第n车道的交通流，表示当前匝道所关联路段的平均交通流;匝道信号周期C初始化参考值如表2。

利用式（8）计算当前匝道的绿信比：

其中，G表示有效绿灯相位时间，R表示红灯相位时间，Y表示黄闪时间，C表示匝道信号周期C，表示当前匝道的绿信比。

提取匝道信号控制方案指令，信号机设备通过调用数据库接口服务对高架匝道的交通信号进行智能控制。

5、结论

通过构建基于阵列雷达检测器数据的智能化匝道信号控制算法，实现了高架入口匝道的智能信号控制，可以提高交通事件检测的准确度和交通流运行效率，降低人工方式进行匝道限行的人力成本，提升高架道路交通的服务水平。

参考文献：

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[2] 高万宝，吴坚，邹娇.基于实时密度的入口匝道控制算法研究[J]. 交通运输系统工程与信息，2012，12（2）：150-156.