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城市交通流诱导与交通控制系统协同研究综述
城市交通流诱导与交通控制系统协同研究综述
杨兆升,保丽霞,王彦新,刘新杰
(吉林大学南岭校区交通学院,吉林长春,130022
摘要:
本文分析了城市交通流诱导系统与交通控制系统协同运作的必要性,深入剖析了两系统的发展历史,并对国内外UTCS和UTFGS协同的模式策略进行了全面回顾,对两系统协同发展策略的算法进行了总结,为更深入的研究打下基础。
关键词:
城市交通流诱导系统,城市交通控制系统,协同模式,协同策略ResearchReviewofCoordinationbetweenUrbanTrafficFlow
GuidanceSystemandUrbanTrafficControlSystem
YANGZhaosheng,BAOLixia,WANGYanxin,LIUXinjie,
(CollegeofTransportation,JilinUniversity,Changchun,Jilin,130022
Abstract:
Inthispaper,theimportanceandnecessitiesofcoordinationbetweenUrbanTrafficFlowGuidanceSystem(UTFGSandUrbanTrafficControlSystem(UTCSisstudied,afterthoroughlyanalyzingthedevelopmentofthetwosystems,thepapergivesanextensive,
state-of-the-artliteraturereviewofcoordinationpatternofUTCSandUTFGS,thenthealgorithmsofcoordinationstrategiesaresummarized,thusgivingdirectorstomakedeeperresearch.
Keywords:
UrbanTrafficFlowGuidanceSystem,UrbanTrafficControlSystem,CoordinationPattern,CoordinationStrategy
1前言
城市交通流诱导系统(UrbantrafficFlowGuidanceSystem,UTFGS是以动态交通分配理论为基础,实时分析复杂多变的路网交通状态,综合运用GPS和GIS等技术,通过车载信息装置、可变信息板等动态地向出行者提供实时交通信息和最优路径引导指令,达到均衡路网交通流的目的。
城市交通控制系统(UrbanTrafficControlSystem,UTCS主要是采集处理交叉口上下游的交通参数,预测车辆的到达图式和排队长度,确定交叉口合适的信号参数(周期、绿信比、相位差等,给予不同进口方向车辆的时间分配通行权,从而实现交叉口车辆运行的安全、有序。
UTFGS和UTCS是智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS的核心收稿日期:
2005.8.21
基金项目:
博士点基金资助项目(20040183035
作者简介:
杨兆升,男,吉林大学博士生导师,主要研究方向:
智能交通系统
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组成部分,是城市交通管理的两种主要有效手段。
它们具有共同的管理对象——由人、车、路、环境组成的复杂交通流,它们有共同的目标——实现路网交通流的畅通,提高交通运输的安全、舒适性。
它们时空结合,相互反馈,交通控制方案决定了车辆在交叉口的等待时间,改变了车流在时间上的分布,交通流诱导通过合理分配,改变了车流在空间路网上的分布。
因此,只有两系统协同运作,才能发挥211>+的交通管理效果。
2交通流诱导与控制协同的概念及发展模式
2.1UTFGS和UTCS的发展分析
交通控制系统和交通流诱导系统是ITS的重要组成部分,它们是改善城市交通、缓解道路拥挤的主要手段。
但是,从发展历史来看,交通信号控制的出现(1914年在英国远远早于交通流诱导系统。
追溯交通流诱导的起源,最初是以可变信息板的群体诱导出现的,它是包含在交通控制系统当中,比如在SCATS系统中,主要以交叉口信号控制为主,同时系统也可以通过在关键地点安设可变信息板,遇到拥挤、事故发生时就通过可变信息板向驾驶员和出行者提示,从而避开拥挤区,起到疏导、分流交通的作用。
随着智能交通系统在全世界的快速发展,先进的交通管理系统(AdvancedTrafficManagementSystem,ATMS和先进的交通信息系统(AdvancedTrafficInformationSystem,ATIS成为ITS重点发展的两大子系统,而交通信号控制系统和交通流诱导系统分别属于其中,交通信号控制系统在接近百年的发展过程中已趋于成熟,而交通流诱导系统则成为继交通信号控制系统后的重点发展领域。
并且,交通流诱导也由原来单一群体诱导发展到单车最佳路径诱导,丰富了单一群体诱导只能通过可变信息板、Internet、交通广播给出行者提供交通信息的方式,可以通过车载诱导装置分析实时变化的路网交通状态,为起讫点计算最佳行驶路径,比如日本的VICS系统、欧洲的DRIVE系统等,它们通过合理诱导车辆,达到均衡分配路网车流,提高运输效率的目的。
交通流诱导和交通控制的共同管理对象都是由人、车、路、环境构成的复杂时变的交通流,两系统的共同管理目标都是为了实现路网交通流的畅通,提高安全性、舒适性,并且交通信号控制的配时参数设定都是依据交叉口车辆到达,同时,交叉口的车辆延误更是动态车辆最优路径规划的一个重要阻抗,因此,可见研究两系统协同运作的必要性。
2.2国内外UTCS和UTGS协同的模式策略研究
前文提到,最初可变信息板诱导是作为交通信号控制系统的一个功能,它们是集成的、共享的,但是,随着单车最佳路径交通诱导方式的出现,尤其是车载诱导系统的开发,诱导已经不作为交通控制系统的子系统,而是从规模上完全可以与交通信号控制系统抗衡。
因此,采用何种模式将UTCS和UTFGS协同起来发展成为国内外专家首先探讨的热点。
Belleta1(1991年提出了交通流最佳路径诱导和交通控制协同的两种途径:
一是低水平协同,即两系统的数据共享;二是高层次协同,即两系统相互影响和相互作用。
这种协同思路比较容易操作,交通控制系统和交通流诱导系统都需要全面实时的采集到路网交通信
息,而现在的各种检测设备基本上都是为交通控制服务的,因此第一层次应该考虑如何实现交通规划数据、基础设施数据、交通控制、交通监控、接处警等交通信息的共享。
H.Shimizu,Kobayashi(1995等人提出一个以交通控制为主的两系统协同概念框架,信号控制系统通过检测到的交通信息进行信号基本参数优化,以综合PI指标值最小放行交叉口的到达车辆,动态路径诱导则根据路段行程时间和交叉口的车辆延误计算OD的最佳路径。
这个系统中路径诱导对疏导交通流的主动作用比较小,主要是交通信号控制根据流量调节交叉口的通过能力,避免交叉口的拥堵。
NathanH.Gartner和ChronisStamatiadis(1996提出了一种实时交通信号控制与动态交通流诱导协同的框架。
该理念首先依据不同的交通状态将交通信号控制分为六个层次的自适应控制策略,在动态交通分配模型预测路网交通状态的基础上,与信号控制策略进行匹配,这样在选定的交通控制策略下进行路径规划,这里交通控制策略能使车辆在交叉口的延误最小。
所以,它是一种以诱导为主的协同模式。
国外相关交通流诱导与交通控制的协同,或者称之为组合、一体化,基本上以上面三种为典型,目前仍侧重于发展模式探讨、理论模型深入研究,应用于实践的还比较少。
我国从90年代后期也开始了该方面的研究,尤其以吉林大学、天津大学、同济大学、河北工业大学等院校的研究成果较多,他们大多是是依托国家自然基金等项目等对交通流诱导和交通控制协同做出了系列研究。
吉林大学杨兆升教授、徐立群博士针对我国城市目前的交通管理系统,提出一种依托目前的道路交通控制中心的交通流诱导与控制的协同机制,他们将交通信息共享作为实现两系统协同的基础,根据实时采集的路网交通信息,交叉口信号配时优化和动态路径最优选择同步进行,并将诱导信息发布出去,构成一个循环,其框架见图1。
图1以交通信息共享为基础的UTCS和UTGS协同框架
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天津大学马寿峰博士、徐岩宇博士、王亮硕士等在对国内外交通控制与交通诱导的各种组合模式进行阐述之后,剖析了他们各自的不足,并提出了一种改进的两系统组合框架结构(见图2。
该协同模式将控制与诱导置于同等重要的地位,充分考虑两系统的耦合关系,可以用两种方法实现,一是另辟一个新的交通管理系统,以路网总体指标为最优目标,建立统一的优化模型进行求解得到控制、诱导策略;另一种解决方法则借鉴系统递阶控制的思想,在低层次上对诱导、控制分别求解,在高层次上进行交互协调优化。
图2天津大学提出的诱导控制组合框架结构
另外,清华大学的李瑞敏博士也提出一种基于多智能体的交通控制与交通诱导的集成体系,河北工业大学魏连雨教授、韩志新硕士提出了一种基于自组织理论和协同学原理的交通协调策略等。
综上,国内外关于交通流诱导与控制策略协同的发展模式主要归结为重点强调基础交通信息采集与共享,在这之上可以侧重与交通流诱导、交通控制,或二者并重,协同运作,实现路网交通流的顺畅。
3国内外UTFGS和UTCS协同的模型算法研究
当交通流诱导与交通控制系统的协同发展模式确定以后,最重要,最关键,也是最难解决的问题就是如何通过模型算法优化出两系统协同发展的策略。
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交通控制主要针对交叉口,从控制方案生成上看,包括固定信号配时、方案选择式、自适应信号配时三种,从控制区域来看则有单点控制、线控、面控三种。
而交通流诱导除了实时动态交通信息的群体广播、可变信息板诱导外,更值得一提的是最近几年发展很快的车载诱导方式。
因此,两系统的协同建模需要在各种不同的控制诱导方式基础上,研究驾驶员行为、信号控制参数的确定、动态交通分配模型、路阻计算、优化目标函数等等一系列问题。
国内外针对不同的协同运作模式做了很多深入的模型算法学术研究、实验室模拟以及小范围的实例验证评估。
其建立的模型主要概括为以下几种:
(1在既定的交通控制下研究动态交通分配模型
Allosp(1974首次提出交通控制与交通流诱导的协同,他发现按照Wardrop第一原理的交通分配与信号控制有很大关系,他提出用迭代的方法在交通流分配模型中考虑信号控制的影响。
Charlesworth(1975使用TRANSYT模型,将路段的总运行延误时间作为路段流量的函数,研究了在一个固定信号配时控制的路网上如何通过交通流估计运行时间。
这个模型主要是以信号控制参数不变为基础,通过路段流量大小估计行程时间。
吉林大学孙喜梅博士(2000也延承这种思想,研究了一种基于排队论的路段行程时间预测,其核心就是用排队论预测交叉口的等待时间、通过时间。
Meneguzzer(1990试验和评价了一个与交叉口运行时间相协调的平衡路线选择模型。
模型结果表明交通工程学中的交叉口通行能力和延误分析的方法适合用于协调路线选择模型。
(2在确定性交通流诱导策略下进行交叉口信号控制实时优化
这种策略下两系统独立运作,但是基础信息共享,信号控制配时的更改基于实时变化的交通流。
它一般基于群体诱导(Internet、广播、可变信息板等交通流诱导方式,给出实时动态的路网交通信息,关键在于控制中心根据交叉口实时检测的交通信息进行信号控制方案优化调整。
自适应交叉口交通信号配时研究已经比较成熟,以SCOOT为代表的交通控制系统就是这样,它的检测器埋设在上游交叉口出口处,通过描述车辆离散特性,在当前下游交叉口预测车辆的到达图式,实时更新交通信号配时方案,以适应交通流的变化。
(3交通控制与动态交通分配迭代优化
Gartner(1976和1977强调有必要把路网交通均衡分析结合到区域交通控制设计中,他提出把路径选择结合到交通信号最优过程设计,把交通流量作为交通信号配时问题的目标函数的决策变量,二者迭代优化。
Allsop和Charlesworth(1977进行了多次模拟试验,用TRANSYT在6个交叉口上模拟交通流的迭代控制和实时分配。
试验表明,对控制—诱导协同问题,多个彼此一致的点可能存在,即流量是处于用户平衡状态,而信号配时对交通流是最优的。
尽管这些解有不同的流
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量和绿灯时间模式,但总计出行时间实际上是相等的。
他们还发现迭代过程的最终解依赖于初始信号设置。
Cantarella等人(1991提出组合交通控制和交通诱导求解的一种迭代方法。
该方法中交通控制问题以二阶段方法解决(即第一阶段确定绿信比,第二阶段基于总计延误最小来确定信号调整,但是在小规模网络上试验后还发现它并没有令人满意的收敛性。
Al-Malik和Gartner(1995、1996和1997研究了Webster控制下的Wardrop交通均衡。
他们将绿灯时间看作决策变量,修改了Beckmann交通均衡公式。
绿灯时间受约束于Webster等饱和公式。
Sou-Wenchiou(1999提出类似于YangH.等的二层规划方法,着手解决区域交通控制和网络流的最优化问题。
论文提出一个混合搜索的启发式方法并将该方法用于Allsop和Charlesworth(1977的所示网络,测试结果显示混合搜索方法在解决平衡网络流的区域交通控制最优问题方面取得比较好的结果。
综上我们看出,交通流控制和诱导迭代研究强调控制诱导策略的一致性,二者被表示为两个同一层次的相互关联的问题,这两个问题被迭代直至这两个解之间的一致性被满足。
但是诸多研究表明,很多情况下不能保证迭代方法产生一个收敛解,即使这个方法收敛,很可能是局部最优解,而不是整体最优解。
(4)全局优化模型为了克服迭代方法非收敛和局部最优的缺陷,一些研究者已经使用了不同的全局最优方法,其目的在于从整体上去考虑出行者路径调整的控制策略。
麻省理工学院一批研究人员(Gershwin等,1978;Tan等,1979和Gartner等,1980最早用数学方法描述交通控制和诱导协同问题。
他们将网络交通控制问题与单个出行者路径选择行为结合起来表示为一个混合最优化规划(HierarchicalOptimizationPlanning,HOP。
该方法认为交通管理者和驾驶员的目标是不同的,HOP公式类似于二层规划问题。
低层规划利用满足单个驾驶员路径选择行为的平衡交通流来描述。
当交通管理者能够把两个控制参数和交通流作为决策变量来优化大系统费用时,综合系统最优问题也被得到。
在HOP规划中推导了两个扩展的平衡分配原理,类似于用户平衡的相同出行时间和系统最优的相同边际费用。
近年,YangH.和Yagar(1994,1995把组合控制和诱导问题也表示为二层规划,上层是最优化交通控制问题,下层是静态用户平衡分配问题。
为了提供信号控制影响,YangH.和Yagar修改了排队网络的交通诱导模型。
每当路段交通流大于路段离开能力时,流量超过通行能力的部分进入排队。
Gartner和Stamatiadis(1996提出了一个能说明具有实时控制的动态交通分配的框架。
Chen和Hsueh(1997提出将基于Webster延误函数的动态交通响应式信号控制方案与确定性6
用户的最优路径选择行为结合起来表示为一个数学规划。
天津大学的王亮、马寿峰等借鉴大系统递阶优化的思想,利用动态交通分配模型和交通最优控制模型,提出了一种二级结构控制与诱导递阶协调的系统结构,建立协调优化模型,并用迭代的协调算法进行求解,采用仿真路网进行模拟协调验证。
吉林工业大学杨兆升教授(1999在研究交通流诱导控制协同建模求解时,引入一个反映二者协同程度的指标,并将其放入交通控制系统的配时优选函数中。
即交通控制系统在制定控制策略时,不单纯考虑车流在路网上的平均延误时间,停车次数,拥挤度等,而且考虑交通控制系统与交通诱导系统的协同问题,即通过在一个信号周期内,用于交通流诱导的绿灯延长(或缩短时间占绿灯相位时间的比重来反映二者的配合问题。
交通控制系统的交通控制方案主要是随着道路交通条件的变化而进行的实时交通控制。
上海海运学院周八益等(2003)提出了动态交通控制--交通分配组合模型的求解算法,通过研究路网交通流特性,建立了一个将信号周期、绿灯时间、路网流量组合一起的目标函数,并以一个简单的路网进行求解验证。
陆化普、殷亚峰(1996提出用户拥有路径诱导系统并接受诱导的动态系统最优分配模型;杨佩昆、杨超、葛颖恩(1999建立均衡网络下的交通控制策略的数学模型及交通分配与信号控制的若干组合问题;徐建闽、许伦辉、撤元功(2000建立了多起点、多讫点交叉口设置有交通信号控制时的动态配流模型。
4结论本文介绍了智能交通系统的核心——城市交通流诱导系统和交通控制系统的运作原理,并分析了两系统协同运作的必要性。
论文深入剖析了两系统的发展历史,并对国内外UTCS和UTFGS协同的模式策略进行了全面回顾,主要归结为重点强调基础交通信息采集与共享,在这之上可以侧重与交通流诱导、交通控制,或二者并重,协同运作,实现路网交通流的顺畅。
论文在发展模式探讨之后,对两系统协同发展策略的算法进行了总结,包括国内外已经研究的既定交通控制下的动态交通分配模型、交通流诱导信息下的交通控制策略、迭代优化、全局优化等模型方法。
论文对交通流诱导与交通控制协同研究的文献回顾为更深入的研究打下基础。
参考文献:
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