面向安全改善的收费站收费通道布设方案研究

欧阳任得

(湖南高速信息科技有限公司, 湖南 长沙 410026)

出于可重复性、成本、安全等考虑,对收费站通道布设方案无法进行实地测试,主要通过交通微观仿真分析方案运行结果得出最佳布设方案。目前收费站仿真分析软件有TPSIM、VISSIM、Paramics等。Al-Deek H. M.采用TPSIM微观仿真模型研究了ETC(电子不停车收费)收费通道的引入对收费站整体交通延误的影响[1]。Jehad A. E.等结合VISSIM和 SSAM软件进行仿真,评估不同收费通道配置对收费站交通安全的影响[2],但其仿真模型未使用真实轨迹数据标定,不能完全反映真实交通运行情况。赵述捷利用Paramics研究了ETC收费通道的通行能力及收费通道的开放情况对收费站通行能力的影响[3]。

也有学者对收费站安全影响因素进行了分析,如吴晓武认为收费广场渐变率、服务水平和收费广场入口段纵断面坡度等收费站几何参数是影响高速公路收费站交通安全的重要因素[4];张志召通过探究高速公路收费站和立体交叉口分合流区的交通冲突种类,依据采用碰撞时间TTTC与后侵入时间TPET计算模型得到的冲突数量,构建了以交通量、交通组成、运行速度为核心因素的交通冲突预测模型[5];张莹、孙博认为收费通道配置方案的变化会通过影响ETC用户换道决策间接影响车辆行驶安全[6-7]。

针对收费站收费通道配置方案,Zarrillo M. L.等基于不同收费类型和车辆类型构建 SHAKER 模型,得到了收费站最佳收费通道配置方案[8-9];Levinson D.等研究了ETC收费通道数量和通行费折扣的最佳组合[10];Zhang X. Y.等建立了以最小化系统熵为目的的收费站收费通道数量优化模型[11];Hajiseyedjavadi F.等认为最安全的收费通道配置是仅由ETC收费通道组成的配置[12]。目前对收费站的研究缺乏真实交通流数据的采集与分析,导致仿真结果失真,无法反映真实车辆安全状态,也缺乏对安全改善的关注,多从宏观角度出发,缺乏对微观车辆相互作用的分析。本文基于主线收费站的现状进行仿真模型搭建及校验,研究面向安全改善的收费站收费通道布设方案。

1 数据处理

采用无人机在南京某高速公路收费站东进口分流区垂直上空拍摄大范围的俯拍角度视频,利用视频轨迹识别软件获得1 104辆车的完整轨迹数据,从中提取真实微观运动特征。在视频识别中,取分流区1道ETC起始点为坐标原点,建立直角坐标系,并标定6个关键节点的坐标(大地坐标),绘制收费站分流区等比例示意图(见图1)。

图1 收费站等比例示意图

基于轨迹数据,提取如下参数:车辆i在时间t的形心坐标Ot,i;车辆i在时间t的速度vt,i;车辆i在分流区的总行驶时间Ti;车辆i通过指定断面时的车头时距Si;车辆i在时间t的速度方向与x轴正方向之间的夹角θt,i;车辆i在时间t的拓展碰撞时间TETTC,t,i;车辆类型Vtype,i,包含小汽车、货车和大客车;车辆的初始通道Vinitial,1;车辆的收费通道Vtarget,i,由内侧向外侧依次编号为1～12;时间t时车辆i与前车j之间的距离Dij,t。

1.1 特征检验

为评估数据的准确性,对车辆行程时间进行正态性检验,包括Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)和Shapiro-Wilk检验(S-W检验)。由于MTC(人工半自动收费)车辆样本数量过多,结合P-P图示法对MTC车辆的行程时间进行正态分布检验。检验结果见表1、图2、图3,均服从正态分布。

表1 车辆行程时间的K-S检验和S-W检验结果

图2 MTC车辆行程时间的正态P-P图

图3 MTC车辆行程时间的去趋势正态P-P图

运用Tukey’s Hinges算法(T-H算法)检验车辆速度数据的正常范围,检验结果见表2。在此基础上,进一步进行K-S检验,检验结果表明车辆在分流区的初始和最终速度服从正态分布(见表3)。

表2 车辆速度的T-H算法检验结果 单位:km/h

表3 分流区车辆行驶速度的K-S检验结果 单位:km/h

对车头时距分布进行指数分布拟合检验,采用MATLAB进行负指数分布拟合,得相关系数为0.990 8,均方根误差为0.018 7。拟合度较高,认为车头时距服从负指数分布,车辆到达服从泊松分布。

因此,采用泊松分布对该收费站的车辆到达进行描述。

1.2 基于交通冲突替代指标的行车安全分析

相较于交通事故,交通冲突往往难以直接观察和测量,故引入交通安全替代指标进行定量化判别。考虑到收费站分流区交通冲突存在多角度的特征,采用拓展碰撞时间TETTC对行车事故风险进行估计[13],计算公式如下:

TETTCi(t)=

式中:Oi、Oj分别为车辆i、j的中心点(形心);L1为前车的长度;Lf为后车的长度;vi、vj分别为车辆i、j的速度。

基于车辆轨迹数据,计算得到所有车辆在收费站分流区的TETTC分布。根据统计分析结果,大多数车辆的TETTC为2～5 s。选取3 s作为危险场景判别阈值,共有66.58%的冲突为高危冲突,车辆在收费站分流区的行车风险较大。

进一步对ETC与MTC车辆的交通冲突情况进行T检验,结果见表4。显著性小于0.05,ETC和MTC车辆之间存在较大的行车风险差异。

表4 车辆TETTC值T检验结果

2 仿真模型搭建

2.1 模型建立

图4为南京某收费站VISSIM仿真系统框架,主要包含输入模块、仿真模块与输出模块。

图4 VISSIM仿真系统框架

以收费站实际几何设计为参考设置几何参数:4条主线车道,每条宽度为3.75 m,定义主线车道一般行为为自由车道选择;收费通道共12条,驾驶行为定义为某类收费通道仅允许通行对应类型车辆,禁止收费通道间的换道行为,其中ETC收费通道3条,MTC收费通道9条,从内到外依次分布,通道宽度均为3.5 m,中央分隔带宽度1.8 m;分流区总长为360 m,其中无车道划线分流区(减速渐变段)300 m,有划线分流区60 m;收费岛宽度约70 m。按照以上数据在VISSIM中绘制收费站道路模型。

根据实测收费站车流数据,同等比例放缩得到1 h交通量,并定义各车辆类型的物理参数(包含车宽与车长)、期望速度分布和加减速度(见表5)。

表5 车辆物理参数及动力参数标定

ETC与MTC车流量比例是收费站微观交通流仿真建模的重要参数。为此,以真实车辆比例进行参数标定,同时根据实际车辆收费流程,将MTC通道收费处的速度设置为零,缴纳通行费停留时间设置为10～20 s且服从泊松分布;根据车辆类别和实际情况将ETC车辆通过收费通道的速度设置为10～20 km/h且服从泊松分布。停车缴费通过创建停车标志(Stop Sign)实现,ETC减速不停车收费通过创建减速区实现。

按上述方法建立的仿真模型见图5。设置仿真时间为3 600 s,仿真时间步长为5 s,随机数种子为42,选择最大仿真速度和评价指标,完成仿真。

图5 南京某收费站仿真模型3D图

2.2 仿真模型校验与安全评价

根据实测数据选取断面车辆平均速度、车辆行程时间、交通量、车辆换道情况进行仿真模型校验,校验结果见表6。各项误差均在7%以内,仿真模型基本与真实情况相符。

表6 仿真模型校验结果

使用SSAM对收费站模型进行安全评价,交通冲突替代指标包括TTTC、TPET、最大速度vmax、速度差vdelta。将TTTC、TPET的阈值设为4 s,4 s内交通冲突指标计算结果见表7,其中vdelta均在15 km/h以内,说明在冲突发生时两车的速度差较小,紧急制动情况较少,安全水平较高。

表7 SSAM交通冲突替代指标计算结果

3 面向安全改善的收费通道配置优化

3.1 单一因素变化仿真

在控制其他因素不变的情况下,分别改变ETC收费通道数量、ETC收费通道位置、ETC收费通道限速与ETC车辆比例,分析各因素变化对收费站交通安全的影响程度,寻求安全性最高的收费站收费通道布局。仿真方案相关参数见表8。

表8 单因素变化仿真分析的相关参数

(1) ETC收费通道数量影响分析。设置ETC车辆比例为55%、ETC收费通道限速为15 km/h,改变ETC收费通道数量进行仿真。ETC收费通道数量起始值为6条,最大值为9条,变化步长为1条,由收费站内侧向外侧依次增加。仿真结果表明,随着ETC收费通道数量的增加,交通冲突数增加,两者呈正相关关系。

(2) ETC收费通道位置影响分析。设置ETC收费通道数量为7条、ETC车辆比例为55%、ETC收费通道限速为15 km/h,分别对ETC收费通道位于收费站出口内侧、外侧、中央进行仿真。仿真结果表明,将ETC收费通道设置于收费站中央时交通冲突数最高,安全性最差;将ETC收费通道设置在收费站内侧时冲突数最少,安全性最高。

(3) ETC收费通道限速影响分析。控制其他因素不变(ETC收费通道数量为7条,ETC收费通道内置,ETC车辆比例为55%),改变ETC收费通道限速进行仿真。控制ETC收费通道限速为15～45 km/h,步长为10 km/h。仿真结果表明,ETC收费通道限速发生变化,交通冲突数变化不显著,ETC收费通道限速对收费站安全的影响较小。

(4) ETC车辆比例影响分析。控制其他因素不变(ETC收费通道数量为7条,ETC收费通道内置,限速为15 km/h),改变ETC车辆比例进行仿真。控制ETC车辆比例为50%～80%,步长为10%。仿真结果表明,随着ETC车辆比例的上升,交通冲突数呈现下降趋势,两者呈负相关关系。

3.2 正交试验

根据上述单一因素变化仿真结果,ETC收费通道限速对主线收费站安全的影响不明显。因此,正交试验因素选为ETC收费通道数量、ETC车辆比例、ETC收费通道位置,试验指标为交通冲突数。ETC收费通道数量设为4个水平,分别为6条、7条、8条、9条;ETC车辆比例设为4个水平,分别为50%、60%、70%、80%;ETC收费通道位置设为3个水平,分别为内置、外置、中置。

对正交试验结果进行方差分析,结果(见表9)表明,ETC车辆比例和ETC收费通道位置对主线收费站安全有显著影响,其中ETC车辆比例的影响最大。

表9 正交试验结果的方差分析

对正交试验结果进行S-N-K检验,结果(见表10)表明,最优的组合方案为ETC收费通道数量为6条、ETC收费通道内置、ETC车辆比例为80%。

表10 正交试验结果的S-N-K检验

对正交试验结果进行极差分析,结果(见表11)表明,3个因素的主次顺序即重要性大小为ETC车辆比例>ETC收费通道位置>ETC收费通道数量。结合各因素的最佳水平,得出最优方案为ETC收费通道数量为6条、ETC收费通道内置、ETC车辆比例为80%,与S-N-K检验结果一致。

表11 正交试验结果的极差分析

3.3 收费通道配置优化方案

根据仿真及正交试验结果,面向安全改善的收费站收费通道配置优化方案为ETC车辆比例为80%、ETC收费通道数量为6条、ETC收费通道内置,同时设置指示牌引导MTC车流在进入分流区前处于主线车道的外侧、ETC车流处于主线车道的内侧,减少交通流交织形成交通冲突(见图6)。该收费站的ETC通道改建已基本完成,优化后ETC车辆占比得到显著提高且仍在增加,上述收费通道配置方案符合未来发展方向,能有效改善收费站的安全状况,降低事故发生概率。

图6 收费站通道布局示意图

4 结语

本文基于南京某收费站的实际车辆轨迹数据建立微观仿真模型,通过仿真对收费站进行安全性评价。基于仿真模型,采用正交试验方法得出不同ETC收费通道数量、ETC收费通道位置、ETC收费通道限速及ETC车辆比例对收费站交通冲突的影响程度,进行各因素影响严重程度排序。基于仿真模型和分析结果,提出针对ETC收费通道数量、ETC收费通道位置、ETC收费通道限速及ETC车辆比例的收费通道配置优化方案,以改善收费站交通安全状况,降低事故发生概率。但仍有许多因素未考虑周全,如收费广场渐变率和收费站服务水平等,未来可以考虑这些因素进行安全影响分析,建立更符合主线收费站实际情况的跟车换道模型,增强仿真模型的可靠性,更全面地评估主线收费站的交通安全。