基于电子车牌的感应式干道协调控制方法研究.docx
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基于电子车牌的感应式干道协调控制方法研究
基于电子车牌的感应式干道协调控制方法研究
摘要：
针对传统协调控制不能适应交叉口交通流的随机变化，传统感应式干道协调控制在高饱和流量时控制策略会失效等局限。
该文改变传统感应控制理论以车辆间时间间隔作为控制依据，提出利用电子车牌以车辆密度作为感应控制绿灯是否延长的控制依据，当车辆密度高于设定的阈值则绿灯延续，反之，切换相位。
通过利用VISSIM仿真对比分析表明，改进后的感应控制策略不仅可以克服高饱和流量下感应控制失效，而且可以有效减少交叉口的平均延误提高绿灯的利用率。
关键词：
电子车牌；协调控制；感应控制；平均延误
中图分类号：
TN99?
34文献标识码：
A文章编号：
1004?
373X（2016）10?
0088?
04
Researchoninductivearterycoordinationcontrolmethodbasedon
electronicvehicleidentification
LIUYunxiang，JIALu
（SchoolofComputerScienceandInformationEngineering，ShanghaiInstituteofTechnology，Shanghai201418，China）
Abstract：
Thetraditionalcoordinationcontrolisunabletoadopttherandomvariationoftheintersectiontrafficflow，andthetraditionalinductivearterycoordinationcontrolwillloseefficiencywhenthetrafficinhigh?
saturationflow.Thetimeintervalamongvehiclestakenasthecontrolbasisoftraditionalinductivecontroltheoryischanged.Theschemeoftakingvehicledensityofelectronicvehicleidentificationastheinductivecontrolisproposed，whichisusedtojudgewhetherprolongingthegreenlight.Whenthevehicledensityishigherthanthesettingthresholdvalue，greenlightiscontinued，otherwisethenextlightisturnedon.ThecontrastiveanalysisresultsofVISSIMsimulationshowthattheimprovedinductivecontrolstrategycanovercometheinductivecontrolfailureinhigh?
saturationflow，andeffectivelyreducetheaveragedelayintheintersectiontoimprovethegreenlightutilization.
Keywords：
electronicvehicleidentification；coordinationcontrol；inductivecontrol；averagedelay
0引言
目前我国大部分交叉口依旧采用固定式协调控制，主要是通过给主干道分配较多的绿灯时间来实现主路的绿波控制，实现主干道车流连续无停车通过多个交叉口。
但车流的到达具有随机性，固定式协调控制会增加交叉口的延误。
感应控制可以根据实时的交通流数据调整绿信比，它对车辆随机到达的适应性较大，可使车辆在停车线前尽可能少停车，提高绿灯的利用率，达到交通流畅的效果，因此感应控制广泛地应用于交通控制中。
但是基于线圈的感应控制策略存在缺陷：
基于线圈的感应控制一般选择交通流量较小、交通流波动较大的交叉口；它以断面的密度来判断路段密度，对交通的实际状况判断可能会出现偏差：
（1）高饱和流量下控制策略失效。
交通流量较大时，车辆间隔始终小于预设的时间间隔，信号灯倾向于达到最大绿，实际配时情况无异于固定配时，周期往往超过实际需求，造成延误增加，感应控制在高饱和度条件下的控制效果较差。
（2）队列前的间隔，会切断整个队列。
由于断面数据的短视，一个过大的间隔，可能阻断整个队列，导致绿灯切换，造成延误增加，如图1所示。
所以本文针对传统感应式协调控制存在的缺陷提出一种基于电子车牌的感应式干道协调控制方法并利用VISSIM仿真取得较好的实验结果。
1基于电子车牌的感应式协调控制
随着RFID（RadioFrequencyIdentification）技术的不断发展，电子车牌也已广泛应用到城市交通控制中。
目前交通控制系统大多利用地磁线圈对车辆信息进行采集，这种采集方式只能够采集到断面数据，是一种被动地适应车流量的系统，不能够把握整体交通流的分布。
电子车牌能够同时采集快速移动和静止车辆的标签信息，标签信息量相对较小，能够检测到路段范围内的车辆数据信息，并且在传输和处理的过程中都比较方便。
本文利用电子车牌这一新型数据，初步构建新型信号控制策略。
利用设置在路口的RFID读写器，读取路段区间装有电子车牌车辆数，以路段区间车辆密度作为控制指标进行感应控制，如图2所示。
感应式协调控制是在分析固定式协调控制与单点感应控制的基础上，综合协调控制和感应控制的优点，将信号相位区分为协调相位和非协调相位。
协调相位按照固定配时方案的模式运行，参与路口协调；非协调相位按照感应控制的模式运行，以适应交通控制的车流到达的随机性。
感应式协调控制的关键是实现相位绿灯时间优化与保持交叉口相位差不变，达到实现主路绿波控制、次路车流绿灯时间有效利用的目的。
2基于电子车牌的感应式协调控制结构设计
基于电子标签感应协调控制系统结构由底端信息采集系统、通信系统、交通控制系统三部分组成。
其中，底层信息采集包括基站单元和车载信息单元；通信系统是指读写器将检测所得数据信息传输到控制机；交通控制系统是指控制中心将根据采集的道路车辆信息调整信号灯的配时方案，如图3所示。
具体系统实现步骤如下：
（1）当安装有源电子标签的车辆驶入阅读器的读取范围，路侧的RFID阅读器读取车辆信息，记录路段区间车辆数量。
（2）阅读器将读取的车辆数据信息通过、RS485总线将数据传输至路口控制机。
控制机利用阅读器获取的数据，根据绿灯延续模型，生成感应信号方案。
（3）控制机利用生成感应信号控制方案对路口的信号灯进行实时控制。
3基于电子车牌的感应式协调控制策略设计
基于电子车牌的感应式干道协调控制与传统感应控制原理相同，如图4所示，根据设置在路口的RFID读写器，读取路段区间装有电子车牌车辆数，控制机利用阅读器获取的数据，根据绿灯延续模型，生成感应信号方案，实时优化各相位的绿灯时间。
由本文提出的基于电子车牌的干道协调控制是利用设在路口阅读器读取路段区间范围内的车辆数，并计算出路段范围内车辆的密度，根据路段区间车辆密度构建类似HCM2000绿灯延续模型。
若路段区间内车辆密度高于阈值Δρ，则延长绿灯，直至最大绿灯；当路段车辆密度低于阈值Δρ，则停止延长绿灯，切换至下一相位。
在感应协调控制下，平时协调控制相位上总是绿灯，感应控制相位上总是红灯，只有当感应控制相位检测到有车辆到来时，其灯色才转换为绿灯。
若感应控制路段区间内车辆密度高于阈值Δρ，则延长绿灯，直至最大绿灯；当路段车辆密度低于阈值Δρ，则停止延长绿灯，切换至下一相位。
在实际应用中为了避免交通事故，当感应相位检测到车辆到达时，必须等到主干道设置的最小绿灯结束，才能把绿灯信号转移到次干道。
即只有同时满足感应控制相位有车到达并且协调相位绿灯结束两个条件，感应控制相位才会获得通行权。
感应式干道协调控制流程图如图5所示。
4实验仿真设计及结果分析
4.1VISSIM仿真模型
为了对比两种感应式干道协调控制的控制策略效益，本文利用VISSIM仿真软件构建三个两相位十字交叉路口为例进行研究。
VISSIM是一种微观的、基于时间间隔和驾驶行为的仿真建模工具，用以城市交通和公共交通运行的交通建模，它可以分析各种交通条件下，城市交通和公共交通的运行状况，是评价交通工程设计和城市规划方案的有效工具。
VAP（VehicleActuatedProgramming）即车辆感应控制编程是用于交通感应控制逻辑语言，可以嵌入VISSIM中实现感应控制。
在VISSIM仿真过程中，VAP解译控制逻辑命令，并且控制VISSIM路网中信号灯色的改变。
本文基于VISSIM，利用VAP编程模拟实现电子车牌下的感应控制环境。
在VISSIM仿真软件中，在上下游间隔一定距离设置两个地磁线圈模拟阅读器所能够读取的路段区间，来统计路段区间范围内的车辆数量，如图6所示。
根据两个检测器间的车辆数量作为感应控制参数。
以此来模拟电子车牌下区段内车辆数量检测。
4.2仿真实验描述
本文以连续3个交叉口作为仿真实例。
对每个进道口流量在100veh/h，200veh/h，300veh/h，400veh/h，500veh/h，600veh/h，700veh/h情况下进行仿真，流量涵盖了低饱和度、中饱和度、近饱和与高饱和度的车流量情况，对比固定配时、基于线圈检测感应控制以及基于电子车牌感应控制的实际效果，以平均延误作为评价指标。
固定配时方案是根据各个进口道车流量利用信号优化配时软件Synchro7优化后得出。
基于线圈检测感应控制的车辆间隔参数，经过测试设置为3s，确保在各个场景综合表现最优。
仿真利用VISSIM自身所带的VAP控制模块。
本文采用2.4G有源电子标签作为电子车牌原型，该电子标签的有效读取范围为100～150m，本次实验将读取范围定为80m。
其中车辆密度阈值设置为2辆/80m，当80m内车辆大于2辆则绿灯时间加1s，当80m内车辆小于2辆则切换红灯。
VISSIMVAP控制模型代码如下：
PROGRAMtest；
/*ARRAYS*/
/*SUBROUTINES*/
/*PARAMETERSDEPENDENTONSCJ?
PROGRAM*/
/*EXPRESSIONS*/
mingreen1：
=T_green（k1）>=5；
mingreen2：
=T_green（k2）>=5；
exit1：
car2：
=（Rear_ends
（2）?
Front_ends
（1）<2）AND（Rear_ends（4）?
Front_ends（3）<2）；
/*MAINPROGRAM*/
S00Z001：
IFStage_active
（1）THEN
S01Z001：
IFmingreen1THEN S02Z001：
IFexit1THEN
S03Z001：
interstage（1，2）
END
END
END；
S00Z003：
IFStage_active
（2）THEN
S01Z003：
IFmingreen2THEN
S02Z003：
IFcar2THEN
S03Z003：
interstage（2，1）
END
END
END
PROG_ENDE
4.3仿真实验分析
在基于电子车牌感应控制中，对阈值车辆密度进行不同选取，结果如表1所示。
仿真结果表明，阈值对于感应控制效果影响很大，选择合适的阈值是实现电子车牌感应控制的关键因素。
分析结果可知，阈值取0.025veh/m最合适，能实现基于电子车牌感应控制最大效益。
三种控制方式下车辆延误仿真结果对比如表1所示，交叉口车辆评价延误对比如图7所示。
图7交叉口车辆平均延误对比图
在低饱和度下，基于线圈的感应式协调控制和改进后的基于电子车牌的感应式协调控制都优于固定配时协调控制，改进后的感应式协调控制在传统感应控制基础上有一定的效益提升。
在高饱和度的情况下，传统基于线圈检测的感应式协调控制的、车辆平均延误显著增加，甚至比固定配时协调控制效益低下。
与此对比，改进后的感应协调控制策略在高饱和度下控制效果明显优于固定配时协调控制和传统感应式协调控制，能够显著的降低交叉口车辆平均延误，从而提高交叉口的通行效率，同时克服了传统感应控制在高饱和度下失效的缺陷。
5结语
本文针对传统线圈感应控制存在的不足，提出以电子车牌检测所得路段区间车辆数量数据，对传统感应式协调控制进行优化，以车辆密度是否超过阈值作为感应控制中绿灯是否延长的评价标准。
通过VISSIM仿真，验证了基于电子车牌的感应式协调控制克服了线圈检测在车辆高饱和度情况下控制效率不佳的缺陷。
后续工作将利用VISSIM的二次开发统计道路区间总车辆停留时间，并且利用合适的数学模型确定时间阈值，提高交叉口的通行效率。
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