基于交叉口全息检测的信号智能控制方案.docx
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基于交叉口全息检测的信号智能控制方案
基于交叉口全息检测的信号智能控制方案
1 项目建设背景和意义
1.1 项目建设背景
道路交通是城市运行的载体,畅通有序、文明和谐的城市交通是城市经济、文化发展的重要基础和保证,也是城市现代化水平的重要标志和城市竞争力的重要体现。
某市贯彻落实“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念,大力开展智能交通、智慧交通建设,先后实施了交通信号联网与地面公交优先等工程,为支撑全市社会经济发展、引导城市空间拓展发挥了重要作用。
截至2016年12月底,某市机动车保有量已达278万辆,其中载客小型机动车190万辆,同比增幅为11.4%,主城区常住人口日出行总量超过1000万次。
道路设施与公众出行需求的矛盾日益突出,部分交叉口在部分时段交通需求严重不均衡,信号控制策略需要进一步改革提升。
当前,某市的交通信号控制策略主要以定周期控制为主,154条干线1042个路口采用了“绿波”控制策略,控制方案通常是根据操作人员的经验进行调整,无法避免“空等空放”现象。
比如一个路口南北向是绿灯而没有车辆通过,而东西向是红灯,东西向的车辆只能“板等”绿灯。
另外,传统的线圈检测、地磁检测、微波检测、视频检测等手段仅能采集单一断面的流量、占有率信息或者单一检测区域内的车辆排队信息,无法精细刻画路口渠化段内车辆动态。
而随着技术的发展,将断面检测和区域检测相结合,能够精确获取路口渠化区域内车辆行驶速度、到达率、消散率和排队长度等数据。
经过前期的技术论证,检测设备所采集的数据能够实时传输到控制中心和道路交信号控制机应用于分析制定信号控制策略。
全息检测智能控制是通过首创的“时空三段”采集方式,在红灯末段、绿灯中段和绿灯末段分别采集渠化区域内车辆存在性数据、过车数据和排队长度分析计算流量、平均车速、车头时距、交通需求,综合分析得到车辆的到达/消散规律,排队的形成/消散规律,并根据路口各通行方向的实际交通需求,优化信号控制策略,实现交通信号智能化、精细化控制。
最终建成基于全息检测的区域联网交通信号智能控制体系。
1.2 项目建设意义
(1)“时空三段”全息采集
突破了传统检测手段仅单一断面检测或单一区域检测的局限性,采用“时空三段”全息采集方式,可根据信号控制要求设置多个传输时间点,提供多个断面流量、车头时距数据及区域车辆排队数据,掌握整个渠化段内所有车辆实时运动状态,为交叉口精细化控制提供数据支撑。
(2)科学研判智能控制
通过先进的硬件设施在交叉口实时采集交通流运行特征数据,掌握交叉口车辆到达/消散规律和排队形成消散规律,分析车辆行驶特征数据,科学研判道路交通需求,智能优化信号控制策略。
(3)有效缓解拥堵
目前影响道路畅通的主要因素是道路交叉口交通需求不稳定和信号配时的简单化。
通过先进的外场设备,实时全息采集道路交叉口车辆运行数据;通过大数据分析系统,动态分析交叉口交通流状态;通过智能化信号智能控制系统,分析当前交通需求和信号控制策略;强化先进科学的交通管理理念,提高城市路网通行能力。
(4)突破传统应用科技
当前,主要在用传统的分时段的定周期控制和半感应控制两种控制方式进行交通信号控制。
定时控制是基于经验进行配时方案设定,半感应控制只是在部分进口道上设置检测器进行流量检测然后对定周期配时方案进行时段调整,无法达到交通需求和信号控制方式相匹配。
而全息检测的控制方式是基于交通参数实时全息采集,深度挖掘分析,动态调整信号控制策略的控制方式,充分提高交通资源利用率,降低出行延误,改善道路拥堵情况。
(5)发展智慧交通
以“智慧交通”大平台为依托,与智能交通管理系统和智能公共交通管理系统数据相融合,深化交通信号联网与公交信号优先控制功能,实现路网数据实时采集分析,交通需求动态均衡,交通分配合理优化。
服务于交通管理部门、交通运输部门、公交企业、政府信息中心、社会公众等。
2 项目规划及建设方案
2.1 总体建设规划
以“智慧交通”大平台为依托,融合智能交通管理系统和智能公共交通管理系统数据,衔接某干线“绿波”控制和公交优先控制方式。
在交叉口采用“时空三段”的数据采集方式,实时获取排队长度、平均车速、交通流量、占有率以及车头时距等交通流参数,运用实时数据分析和历史数据分析,实现交叉口全面监测、交通需求实时研判、交通信号智能控制。
为保证整个项目的顺利推进,严格把握检测器数据精度测试、系统构架设计、控制优化策略模型、典型路口试点、推广应用等关键环节,确保单点全息检测的信号智能控制效果。
2.2 项目建设目标
项目建设后,可精细刻画路口渠化范围内车辆动态变化过程。
通过掌握多断面车辆到达/消散规律和区域内排队形成/消散规律,实现每个信号周期内信号的精细化自适应控制,消除“多等空放”现象,改善路口通行状况,尤其是针对部分路口夜间交通需求不均衡,信号配时不合理现象,根据实时全息检测数据,优化控制策略;实现多参数表征车辆动态、全天候兼顾交通需求、大数据路口优化研判,道路通行状态实时掌握,实现交叉口大数据智能分析,为路口交通组织调整提供参考。
本项目实施后灯控路口停车次数降低不少于10%,绿灯平均利用率提高不少于15%。
2.3 项目建设原则
(1)统筹规划,资源共享
从城市发展全局出发,以整合交通资源为重点,统筹规划实施,防止重复建设和资源浪费。
强化跨部门交通信息资源的有机整合和高效利用;进一步完善管理机制,加强对共享数据的集约化管理,发挥智能交通系统整体效益。
(2)需求导向,技术先进
紧扣交通相关管理部门及市民交通出行实际需求,梳理当前交通管理发展状况及存在的主要问题和“瓶颈”。
在此基础上引入先进技术,并通过自主创新,制定出针对全市交通实际需求的解决方案,努力形成基于海量信息的交通服务体系和管理架构。
(3)全息采集,闭环应用
项目采用“时空三段”的全息采集方式,实时采集分析交叉口各进口道,各车道渠化区域内的车辆流量、占有率、速度、排队长度、车头时距等交通流参数,即时优化调整信号周期和相位,深入开展历史数据关联分析与应用,同时根据交叉口控制效益更新迭代周期库,形成闭环应用。
(4)分布推进,注重实效
紧扣交通指挥管理与公众出行服务两大核心应用,根据全市交通发展阶段的实际需求,首先选取试验路口进行单点全息检测信号智能控制示范应用,挖掘分析交叉口交通流参数特征关系;然后进行干线和区域信号联网全息检测智能控制的推广应用,并融合某现有信号控制方式,逐步推进课题实施。
2.4 总体设计方案
2.4.1 设计依据
Ø城市交通信号控制系统术语(GA/T509-2004)
Ø道路交通信号控制机(GB25280-2016)
Ø道路交通信号控制方式第1部分:
通用技术条件(GA/T527.1-2015)
Ø道路交通信号控制方式第2部分:
通行状态与控制效益评估指标及方法(GA/T527.2-2016)
Ø道路交通管理数据字典交通信号控制(GB/T29098-2012)
Ø道路交通管理数据字典交通检测器(GB/T29095-2012)
Ø道路交通信号控制机与车辆检测器间的通信协议(GA/T920-2010)
Ø交通信息采集视频车辆检测器(GB/T24726-2009)
Ø交通信息采集微波交通流检测器(GB/T20609-2006)
Ø微波交通流检测器的设置(GB/T26771-2011)
2.4.2 系统架构
基于交叉口全息检测的信号智能控制分为信息采集层、数据层、支撑层以及应用展示层,符合信息化建设规范标准和安全运维的框架体系,系统架构如图1所示。
图1系统架构图
(1)采集层
利用在交叉口部署的微波、视频检测器等采集设备,分别在停止线、距停止线30米、渠化末端三个空间位置设置检测断面,分别在相位红灯末段、绿灯中段和绿灯末段三个时间点,实时监视路口各方向从停止线到渠化末端整个检测区域内的交通状态,实现检测范围广、检测维度大和检测数据全的交通流特征参数全息检测。
(2)数据层
通过微波、视频等检测设备采集交叉口通行车辆的存在性数据、过车数据和排队数据,分析得到流量、占有率、车头时距、速度等交通流参数,分类传输到道路交通信号控制机和控制中心进行实时运算。
(3)支撑层
依据交通流理论、车辆跟驰和排队特征,选取相关模型算法对存储的数据进行综合分析,通过大数据挖掘与机器学习算法实现模型算法的自动优化,研判分析路网内车辆的到达/消散规律,排队的形成/消散规律,优化绿灯利用率和制定需求均衡控制策略。
(4)应用层
应用层主要包括了数据分析应用和综合展示,数据分析应用主要是对路网内的交通流状态实时监测,对信号周期和绿信比进行优化,生成全息智能控制策略。
分析历史数据进行路网交通评价,对交通流进行预测预报。
(5)标准规范
标准规范主要是指项目与其所对接硬件设备、应用系统的数据交换标准规范和接口集成标准规范,以及为了实现大数据分析研判所需的分析研判模型的技术规范。
(6)安全运维
安全运维主要是指在建设实施过程中要考虑数据安全、网络安全、软硬件安全、边界接入安全、管理安全等一系列安全保障体系和制度的配套建设。
2.4.3 系统组成
整个系统由路口检测器、配时优化支撑决策系统、道路交通信号控制系统、道路交通信号控制机等部分组成,各部分的任务分工如下:
1)路口检测器:
采集路口各方向渠化段内各断面的存在性数据、过车数据以及区域内的排队数据等检测数据,并传输给全息处理软件和信号机。
2)配时优化支撑决策系统:
接收检测器提供的断面/区域各车道的检测数据,结合信号系统当前相位放行信息,将检测数据划分到信号周期中,并计算出各相位绿灯期间、红灯期间的交通参数。
首先进行综合分析,根据各相位历史的流量信息,结合饱和流率,生成周期与流量的对应关系;根据不同采样间隔,对交通参数进行相似性分析,分析工作日与非工作日或者节假日的出行规律;根据不同粒度对交通参数进行统计分析,输出各种报表。
其次实时监测路口各相位的交通需求变化情况,当交通需求发生较大变化时,根据当前整个路口交通总需求从周期库选取合适的信号周期,并结合各相位的交通需求以及相位权重系数对信号周期长度进行均衡划分生产各相位的绿灯时间,生成当前的信号控制方案,并下发给信号系统。
最后是结合各信号周期内各相位的绿灯利用情况,评价当前交叉口的控制效果。
利用最近若干信号周期各相位绿灯利用率适当调整相位权重系数。
3)道路交通信号控制系统:
实时接收配时优化支撑决策系统生成的信号控制方案,并将该控制方案及方式下发给道路交通信号控制机。
4)道路交通信号控制机:
实时接收道路交通信号控制系统下发的信号控制方案,并在各相位执行期间,根据排队消散情况、停车线车辆消散情况对绿灯时间进行微调。
整个系统的数据流向如下图所示。
图2系统数据流向图
2.5 配时优化决策支撑系统
以下重点对配时优化决策支撑系统涉及的五大子系统进行阐述。
2.5.1 数据采集汇聚
交通信息采集设备可提供两类分车道的交通流数据,一类是基于检测断面,包括流量、占有率、速度、车头时距等;另一类是基于检测区域,包括排队长度等。
(1)采集设备部署
微波检测器安装在任一通行方向对应信号灯杆上,采用多维扫描式雷达技术和先进的DSP跟踪算法,能对路口横向四至八车道、纵向160米范围的大视域内车辆进行实时检测,跟踪区域内所有车辆的行为轨迹,真实量化还原路况状态,提供精准的存在检测、感应检测、单车即时速度、车辆位置等信息,同时提供精准的多断面车流量、平均速度和占有率等交通流统计数据。
视频检测器安装在电子警察杆件上,通过感应量的变化判断车辆的有无,然后CPU对数据进行计算后得出车流量、平均速度、时间占有率、平均车长、平均车间距等交通数据。
检测器的灵敏度可以人工设置,可存储计算后得到的数据。
(2)全息信息采集
全息检测的数据采集方式是首创的“时空三段”采集方式,分别在相位红灯末端、绿灯中段和绿灯末段统计分析三个设置断面的数据。
红灯末段采集的实时数据主要应用于分析相位绿灯放行时间,绿灯中段,通过均衡计算得到的实时数据进行绿信比优化调节,绿灯末段的数据应用于下一周期的周期选择计算,同时各时段的数据上传至控制系统用于历史数据分析。
根据设计要求在进口道停止线外(距停止线约0.5米),进口道渠化区域内(距停止线约30米处)和进口道渠化末端分别设置1号、2号和3号3个检测断面,如图3所示。
图3微波检测设备安装检测示意图
1号检测断面主要是检测绿灯放行期间各车道通过断面的车辆数目和消散速率,作为历史数据进行统计分析;2号检测断面主要检测车辆占用情况,作为排队长度和绿灯放行时间的参考,同时计算出车辆通过3号检测断面和2号检测断面的平均车速;3号检测断面主要是检测渠化区域外车辆到达情况。
2.5.2 全息信息研判
通过路口各通行方向多个断面检测数据(流量、占有率、速度)和某一区域检测数据(排队长度),进行实时数据综合分析和历史数据综合分析。
(1)实时数据分析
将交通流数据与信号数据相结合,以信号周期为单位,对路口各车道、各通行方向的交通参数进行运算分析。
◆计算和显示各通行方向在红灯期间内通过渠化末端的流量;
◆计算和显示各通行方向在绿灯期间内通过渠化末端、停车线的流量;
◆计算和显示各通行方向的车辆到达率、车辆消散率;
◆计算和显示车道的饱和度、占有率和流量;
◆按相位显示相位长度和对应车道饱和度、占有率、流量;
◆显示相位对应最大饱和度、占有率、流量和相位长度之间的关系;
◆计算和显示各车道、各相位的绿灯利用率。
(2)历史数据分析
对以信号周期为单位的交通流数据进行统计分析,为制定方案库提供依据。
◆路口按年、月、日、时、15分钟、5分钟统计;
◆路口按月平均日交通量统计;
◆路口按高峰小时交通量统计;
◆路口按14小时(从早7点到晚9点)交通量统计;
◆同比路口日交通量统计;
◆同比路口高峰小时交通量统计;
◆同比路口14小时交通量统计;
◆同比路口月平均日交通量统计;
◆本周与上周比较:
路口按小时交通量进行比较;
◆按星期逐日比较,工作日与非工作日交通量统计,相似性分析;
◆路口控制效益评估;
◆路口按相位分析对应的饱和度、占有率、流量和相位长度之间的关系。
2.5.3 全息智能优化
(1)全息智能优化策略分为系统级优化策略和设备级优化策略。
系统级优化策略:
基于海量的历史数据分析交叉口车辆通行规律,并根据实时检测得到的周期数据,进行周期优化选择,根据各通行相位的实际交通需求均衡周期内的绿灯时间,生成系统级优化方案。
设备级优化策略:
执行系统级优化方案,并在各相位期间进行实时调整。
在本相位红灯末段,依照从前端设备获取检测数据,给出本相位绿灯放行时间;绿灯中段,通过排队长度、车辆行驶速度、占有率等数据再次优化绿信比,并执行相关方案;绿灯末段,给出后续相位优化的策略。
图4全息智能优化策略流程图
(2)全息智能优化的特色
●形成闭环控制体系
首先综合分析全息数据,历史分析结果应用于周期库迭代,实时分析结果应用于多参数的路口均衡控制。
周期库迭代过程根据历史检测数据建立周期库迭代模型,并根据路口评价结果实时更新周期库;基于多参数的路口均衡控制过程在每个周期开始前从周期库选择合适的周期,采用实时检测数据均衡各相位交通需求。
根据路口控制效果评价结果,实时调整周期库迭代模型,最后迭代模型又作用于路口均衡控制过程,形成反馈闭环,进而提高控制效果,如图5所示。
图5控制体系
●多层级控制策略
在工作日、双休日、节假日居民出行行为有明显的差异,交叉口呈现出不同的运行状态,智能的信号控制应能全天候适应不同交通状态,实现多层级信号控制策略的自动切换。
将采集后得到的各车道过停止线、过渠化末端断面数据以及排队长度,结合对各相位红灯期间、绿灯期间的检测数据的研判,根据交叉口所处的位置以及交通需求变化情况,灵活选择周期优化、绿信比优化、非等周期优化等模式,实现信号智能控制。
2.5.4 控制效益评估
结合排队消散情况和绿灯期间车辆消散情况,实时监测各信号周期内各相位的绿灯利用率,综合评估整个路口的控制效益,并根据当前若干信号周期内的绿灯利用率适时调整权重系数,量化通行状态评估指标、控制效益评估指标。
(1)通行状态评估指标包括反映各类信号方式下交通运行状况的一般性指标(如交通流量、排队长度、平均车速、占有率等)和在特定信号控制和时空约束下反映交通运行状况的特定指标(如最大流量比、协调方向交通总流量、协调方向平均行程车速等)。
(2)控制效益评估指标包括反映信号控制调整前后特征指标变化幅度的指标(如最大流量比、协调方向交通总流量、协调方向平均行程车速等)和反映信号控制的指标(如单位绿灯时间通过量、饱和度、平均信号控制延误等)。
2.5.5 全息信息实时监视
基于电子地图在统一的界面上集中监视各类交通地理信息,实现对各类交通资源的全面了解和有效管控。
通过综合性可视化查询与分析,能够快速找到所需信息并显示其位置。
实时监测路口各通行方向的车辆到达/消散情况,渠化段内车辆的排队情况,并集成显示当前的控制方案和控制效果。
3 效益分析
3.1 有助于缓解城市交通压力
项目建成将提高整体路网容纳能力和使用效率。
交通需求与供给之间的矛盾缓解,路网负荷度降低,减少总出行时间或行程延误,提高道路交通的安全可靠性,解决由于交通信号非智能化造成的城市交通混乱、堵塞问题,缓解城市交通压力。
3.2 有利于减少排放,环境效益显著
由于城市车辆效率的提高,可减少能源消耗,减少废气排放量和噪声污染等。
根据《中国环境影响评价教材》:
燃烧1m3的柴油排放的主要大气污染物总量:
氮氧化物(以NO2计)8.57kg/m3,二氧化硫10.0kg/m3,烟尘1.80kg/m3。
根据某市目前在运行的柴油轿车和公交数量估算,本项目实施后,节约燃油30万升,相当于减少氮氧化物(以NO2计)2350kg/年,二氧化硫3000kg/年,烟尘540kg/年,有利于环境的保护与改善,促进经济的可持续发展,获得巨大的社会效益。
3.3 节约居民出行时间、创造国民经济价值
道路交通运输是国民经济和现代社会发展的基础。
由于现代社会城市化速度越来越快、国民经济的高速增长、全球经济的一体化进程加快、个人旅行与休闲时间的不断增加以及人们对交通需求越来越高。
中心城区每天车辆流量约100万辆左右,项目实施后,每人每天节约出行时间按10%测算;人均通勤时间按60分钟计算;根据亚洲开发银行的研究结果,中国区的人均时间价值为7.8元人民币/小时。
人均出行天数按300天测算,则项目节约居民出行时间的时间价值:
100万*1*10%*300*7.8=2.34亿元。
4 展望
在完成单路口全息检测的信号智能控制基础上,未来将重点开展干线/区域全息检测信号智能控制,并深度融合公交优先信号控制,实现大范围路网的精细化控制。
通过实时采集区域内所有道路交叉口的各项交通流参数,依托大数据分析技术,深度挖掘各项参数之间的关系,建立路口级间断交通流交通状态识别模型,探索路网级配时自动优化技术,逐步建立区域联网级大数据资源池,信号智能控制方案库,动态调整智能化控制策略,实现干线/区域全息检测信号智能控制。
充分考虑到现在的“绿波”信号控制方案和公交优先控制系统,融合多层级的交通大数据,实现车辆行为分析、路口渠化诊断等深层次的数据挖掘,为交通出行服务、路网规划等提供数据支撑,打造大数据智慧交通。
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- 基于 交叉口 全息 检测 信号 智能 控制 方案