城市交通过饱和状态下干线信号控制优化的研究

（山东科威达信息科技股份有限公司，山东济宁 272000）

当前，我国城市化水平不断提升，交通体系的完善度越来越高，城市交通的首要问题集中在拥堵的解决上。城市交通拥堵的问题主要体现在干线道路上，在高峰时间，实际流量通常会超过容量并变得过饱和。若不能及时平衡交通流量与道路容量之间的关系，拥堵问题将由点到面蔓延，影响周边整体交通环境，造成区域交通瘫痪。解决以上问题，需要对交通主线干线的信号进行控制参数优化，针对信号控制参数的优化问题，目前学界已有三种研究方案：基于数学编程模型的优化；基于宏模型的优化；基于微仿真的优化。

信号控制参数的优化方案中，基于数学编程模型的优化方式在有效性方面较好，但其作用的发挥对实时参数的准确性要求较高，实际应用中难以核准。现有数学方法的多数目标模型用于非饱和交通量，可以在过饱和条件下应用。基于宏模型的优化方式则可以避免上述问题，有效解释控制变量与交通状况变化之间的关系。基于微观仿真的优化方式可以模拟共享车道溢出队列对车辆耗散和阻塞的影响，在实际应用中表现良好，可进一步对车辆的行驶状况进行更直观表现，得出最优的信号调控方案。

1 交通干线信号控制原理

针对交通干线信号控制的研究首先需要进行建模，通过对交通流进行模拟，可以制定更加合理的标准，得出相应的信号参数，以有序控制汽车、非电动汽车和道路上的行人。可以指导交通拥堵和事故的发生频率，并最终降低出现问题的可能性。针对交通干线信号灯控制的研究对真实数据具有较高的依赖性，需要及时调整干线信号灯控制计划。为交通参与者提供更好的宏控制，提高整个道路网络的实时交通效率。交通干线信号灯的控制系统必须是闭环反馈控制。试验需要在所选择的交通路段安装相应的数据收集器，对车辆信息进行实时汇报，以便分析调整干线信号，得出进一步的数据与结论。

交通干线信号控制结构原理图如图1所示。

图1 交通干线信号控制结构原理图

根据结构图的展示，将交通干线信号灯控制器作为此干线信号控制系统的核心，其与闭环控制器具有对应关系，因此，干线信号控制系统可视为闭环系统。控制器的设计与整个干线信号控制的有效性和准确性有关。对应十字路口干线信号闭环控制的执行器，可视为相应的连接器与转换器，是十字路口信号灯发光状态的指示前端。通过道路交通流量与闭环控制，可对不同方向的车流进行整体调控，使局部拥堵问题得到科学疏通。

车辆检测设备支持可提供实际道路交通参数的实时反馈的受控闭环反馈设备。调节了输出控制干线信号，被控制对象向预定目标改变，减小了控制误差。

2 交叉路口干线信号控制性能评价指标

交通干线信号控制性能评估，以提高交通控制效果的科学性为目标，通过客观分析，优化、改进当前的交通控制系统和策略。交通控制指标通常是一个综合的目标函数，由交通参数、干线信号控制系统的物理量及参数（主要包括容量、延迟时间、饱和度、平均队列长度、停车率、服务水平等）组成。

2.1 通行能力

对于道路通行能力的界定，主要观点认为每小时规定路段的最高通行车辆数。交叉口的容量分为相容量和交叉口的容量，其大小与饱和流量、绿色干线信号比直接相关。

相位差时距图如图2所示。

图2 相位差时距图

相位通行能力单位时间内关键相位通道的通过总数。在某些路况下，主要取决于关键车道的饱和流量和干线信号定时计划。计算如下：

式中：i——对应相位；ti——绿灯时间；Ci——对应相位的通行能力；qs，i——关键车道饱和流率；λi——绿信比；T——干线信号周期。

根据对道路通行能力的表述，将某一路段内交叉路口通行能力的总和，通过以下公式进行表达：

式中：i——相位；n——相位数；其他物理量不变。

由式（2）可知，在一定条件下，交叉路口的通行能力与交叉路口绿灯数量成正比，可见通过对交叉路口绿灯数量的调控能够有效影响该地的通行能力。绿色字母的比例λ∈（0，1）。因此，通过增加绿色字母的比例，提高交叉路口的通行能力。

2.2 延误时间

车辆延迟主要与交通量、饱和流量、入口车道交叉口干线信号定时参数有关。车辆延迟时间通常用于评估干线信号控制策略的有效性，通常分为总延迟时间（TDT）和平均延迟时间（ADT）。

在区域交通协调控制中，总延迟时间指该区域所有路口的车辆总延迟时间。平均延迟时间指该区域所有路口的平均车辆延迟时间。相交延迟通常由每个阶段的关键车道延迟之和表示：

式中：D——相位i的车辆总延时间；d——平均延时间；n——相位数。

2.3 停车率

停车率在实际场景中是一项较为中重要的交通影响指标。停车次数的增加将导致延迟时间的增加，对交叉路口而言，车辆需要停车等待红绿灯，因此，对交叉路口的停车条件有所要求。站点数量定义为干线信号周期内完全站点的总数，交叉口的站点数量等于每个车道的站点总数：

式中：n——总车道数；S——停车次数；Si——车道i的停车次数。

2.4 排队长度

排队长度是交叉点处停车线与队列中车辆的终点之间的长度，表示为队列中的车辆数。车辆排队主要由交叉路口或道路拥挤的某些阶段的红灯引起的。线长对于干线信号的调控是必须考虑的数据，但安装车辆检测器可以提供更加精确的线长。将线长与平均队列长度统一考虑，可得：

3 过饱和状态下干线信号FTF仿真优化模型

为了干线信号的优化可顺利实现，可以有效改善当前道路使用效率不足造成的拥堵问题。应提高绿灯的实际利用效率，在交通量和周期一定的情况下，提高通行能力是主要的解决方式，通行能力的提升，对于道路容量有较高的要求。针对式（1）、式（2）所示的调谐和优化过饱和干线信号的问题，提出了一种FTF交通干线信号仿真优化模型：

FTF模型的建立要求对影响干线信号的不同参数进行控制与调整。（1）对四个干线信号优化变量的控制。其中G、h、0//SW、C四个符号分别指代绿色干线信号比率、确定相位实际执行顺序的相序、相位差和共享周期。（2）干线信号的三项优化标准。其中，平均车辆延误和系统的平均排队车道长度比率需要进一步降低，系统的容量需最大限度地提升。（3）对于四个干线信号控制参数的约束。周期持续时间约束，每个相位的绿色干线信号持续时间约束等于周期约束，即相交i的相集，相对相位差约束，Off是交点i与i之间的相对相位差。用AD表示车辆平均时延，代入下式：

式中：Ntem——仿真结束时未驶出研究区域的车辆集合；Nout——已驶出研究区域的车辆集合；N——仿真期间进入路网的所有车辆集合；toutk——车辆k进入和离开研究区域的时刻；ttem——仿真结束的时刻；dk——车辆k的行驶路程；vfree——车辆期望速度。

4 结语

通过分布式解决方案与MPC控制思想，得出相对复杂的交通干线信号控制模型，将交通情况限制在饱和条件下，通过分析干线交叉路口的信号时序，依次排查各个变量，以形成相应的FTF仿真模型。通过干线信号优化，降低过饱和条件下的平均车辆延迟。