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朱偉良 （1968-）
男，1990年畢業(yè)于吉林工業(yè)大學(xué)（現(xiàn)吉林大學(xué)）交通運(yùn)輸管理專業(yè)，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位，交通科技工程師?，F(xiàn)任浙江省上虞市公安局交通警察大隊(duì)副大隊(duì)長(zhǎng)，先后主持了上虞市道路交通管理規(guī)劃、城市交通信號(hào)燈改造、公路智能卡口和電子警察建設(shè)、上虞市三環(huán)線綠波帶建設(shè)等項(xiàng)目30余項(xiàng)，主要研究領(lǐng)域?yàn)橹悄芙煌?、交通工程?BR>

基金項(xiàng)目：國(guó)家863計(jì)劃資助項(xiàng)目 (2007AA11Z216)；國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)(50708094)；浙江省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2007C21169)

摘要：利用模糊理論對(duì)城市路網(wǎng)和快速公路交通進(jìn)行實(shí)時(shí)分散協(xié)調(diào)控制。把路網(wǎng)和快速公路作為一個(gè)大系統(tǒng)，子系統(tǒng)為路網(wǎng)中的各個(gè)交叉口，每個(gè)子系統(tǒng)有一個(gè)控制器，該控制器根據(jù)它自己和相鄰子系統(tǒng)的交通流信息來(lái)動(dòng)態(tài)管理綠燈相位及綠燈時(shí)間?？刂破饔腥齻€(gè)模塊組成：相序選擇模塊，綠燈判斷模塊和相位切換模塊?？刂破鞯目刂颇繕?biāo)是保持快速公路主線密度均衡和路網(wǎng)內(nèi)各車輛平均延誤時(shí)間最短。仿真研究表明該方法控制效果較好。

關(guān)鍵詞：城市路網(wǎng)；城市快速公路；分散協(xié)調(diào)控制；模糊理論

Abstract: This paper uses the fuzzy theory to solve the real time road networks and 
expressway traffic distributed control problem. The road networks and expressway are 
regarded as a large scale system,and the subsystems are the intersections in the road 
networks. Each subsystem has its own traffic controller which manages the phase of green 
light and the phase length dynamically according to its own and its neighbor’s 
traffic situations. The controller consists of three modules: the phase sequencer, the 
green phase decider and the phase switch. The object of the controller is to make the 
expresswayunblocked and the average vehicle delay time of networks shortest. The simulation 
shows good performances.

Key words: Urban Networks; Urban Expressway; Distributed and cooperative control; Fuzzy 
Theory

1 引言

    城市快速公路是指位于城市內(nèi)適用于汽車快速（或高速）通行的道路，城市快速公路主要功能是分擔(dān)城市內(nèi)長(zhǎng)距離交通和進(jìn)出城交通需求。現(xiàn)代城市交通控制系統(tǒng)不再單單是路網(wǎng)交叉口信號(hào)燈控制，而是包括受交叉口信號(hào)燈調(diào)節(jié)的路網(wǎng)交通系統(tǒng)和城市快速公路交通系統(tǒng)（國(guó)內(nèi)如杭州的高架快速路和環(huán)城公路），二者通過(guò)出入口通道耦合在一起，城市大交通網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的非線性大系統(tǒng)。

    大多數(shù)交通控制研究不是側(cè)重于快速公路匝道控制器的優(yōu)化設(shè)計(jì)，便是偏重于路網(wǎng)交通信號(hào)的配時(shí)調(diào)節(jié)，一般很少考慮二者的協(xié)調(diào)[1-3]。因此，許多大城市不同程度的存在著：1）快速公路入口通道處超長(zhǎng)排隊(duì)影響著相鄰路網(wǎng)道路的正常交通；2）因快速公路出口通道的通行能力受限于關(guān)聯(lián)的路網(wǎng)道路所能接受的服務(wù)能力，當(dāng)流出需求大于此通行能力時(shí)，出口通道將出現(xiàn)排隊(duì)甚至延伸至主線上，造成快速公路交通堵塞；3）快速公路和路網(wǎng)交通需求的不平衡。

    本文利用模糊理論對(duì)包含城市路網(wǎng)和快速公路的城市大交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)分散協(xié)調(diào)控制[4][5]。對(duì)城市快速公路不設(shè)立出入口匝道控制（目前國(guó)內(nèi)多數(shù)市內(nèi)快速公路都如此），這部分功能由與快速公路出入口通道相鄰的交叉口信號(hào)燈控制來(lái)完成。圖1是城市大交通網(wǎng)絡(luò)示意圖，其中上面是一條城市快速公路，下面部分是城市路網(wǎng)，交叉口分兩類：A類交叉口定義為路網(wǎng)中沒與快速公路出入口通道相鄰的交叉口，它僅控制路網(wǎng)交通流；B類和C類交叉口分別定義為與快速公路入口通道和出口通道相連的交叉口，它協(xié)調(diào)路網(wǎng)和快速公路交通流。基本控制思想是：把城市大交通網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)大系統(tǒng)，子系統(tǒng)為路網(wǎng)中的各個(gè)交叉口。每個(gè)子系統(tǒng)有一個(gè)控制器，該控制器根據(jù)它自己和相鄰子系統(tǒng)的交通流信息來(lái)動(dòng)態(tài)管理綠燈相位及綠燈時(shí)間?？刂破鞯目刂颇繕?biāo)是保持快速公路主線密度均衡和路網(wǎng)內(nèi)車輛平均延誤時(shí)間最短。仿真研究表明該方法控制效果較好。

                            圖1   城市大交通網(wǎng)絡(luò)示意圖

2 控制器設(shè)計(jì)

2.1 簡(jiǎn)介

    按照分散控制原則，在城市大交通網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)交叉口建立一個(gè)模糊控制器來(lái)進(jìn)行優(yōu)化控制。為了補(bǔ)償由于各控制器相互獨(dú)立而丟失的各交叉口間和交叉口與快速公路間相互耦合信息，采取如下措施：第一，各控制器的輸出要保證在時(shí)間上一致，從而減少車輛延誤；第二，當(dāng)A類交叉口下游交叉口存在過(guò)多的車輛或B類交叉口相連的快速公路上密度較大時(shí)，要控制當(dāng)前交叉口相應(yīng)相位的車輛駛出，當(dāng)C類交叉口相連的快速公路上密度較大時(shí)，要優(yōu)先放行快速公路出口通道對(duì)應(yīng)相位上車輛的駛出，從而避免在路網(wǎng)和快速公路上出現(xiàn)交通擁擠。

    為了對(duì)城市大交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的控制，采用了相序優(yōu)化，即除了當(dāng)前綠燈相位外，所有的紅燈相位中交通要求最嚴(yán)重的相位優(yōu)先放行?？刂破靼ㄈ齻€(gè)模塊：相序選擇模塊，綠燈判斷模塊和相位切換模塊。每個(gè)模塊都有自己的模糊規(guī)則。相序選擇模塊用來(lái)評(píng)價(jià)除當(dāng)前綠燈相位外所有紅燈相位的交通情況，然后選擇交通情況最緊急的相位為下一個(gè)優(yōu)先放行的相位。綠燈判斷模塊用來(lái)評(píng)價(jià)當(dāng)前綠燈相位的交通情況，從而對(duì)是否該停止放行當(dāng)前綠燈相位作出判斷。相位切換模塊根據(jù)前兩個(gè)模塊的輸出來(lái)決定是否需要進(jìn)行綠燈相位切換?？刂破髅扛粢欢〞r(shí)間（如4秒）運(yùn)算一次。該控制器體現(xiàn)了相位序列和綠燈時(shí)間隨實(shí)際交通環(huán)境動(dòng)態(tài)改變。

                            圖2   C類交叉口及其所有可能相位示意圖

    交通信息檢測(cè)的好壞對(duì)控制器的控制效果起著決定性的影響。假定每個(gè)交叉口的每條進(jìn)口引道（快速公路出入口通道除外）上都安裝有兩個(gè)檢測(cè)器，一個(gè)安裝在靠近停止線處，另外一個(gè)安裝在距停止線一定的距離處，如圖2。每個(gè)檢測(cè)器應(yīng)能計(jì)算出經(jīng)過(guò)的車輛數(shù)。另外，兩檢測(cè)器間的距離與車道的長(zhǎng)度成正比，即如果車道長(zhǎng)度為大于等于400米時(shí)，兩檢測(cè)器間的距離為200米，那么當(dāng)車道長(zhǎng)度為300米時(shí)，兩檢測(cè)器間的距離則為150米。

2.2 相序選擇模塊

    相序選擇模塊是用來(lái)決定下一個(gè)候選的綠燈相位。它的輸入是除當(dāng)前綠燈相位外所有紅燈相位的交通情況，而輸出是交通要求最緊急的紅燈相位及其優(yōu)先權(quán)PDP（The priority degree of a phase)。PDP反映了對(duì)應(yīng)紅燈相位的緊急程度。為了選擇候選的綠燈相位，相序選擇模塊能計(jì)算所有紅燈相位PDP，經(jīng)過(guò)比較，把PDP最大的紅燈相位作為下一個(gè)綠燈相位的候選相位。

    如果某一紅燈相位中有多條車道，相序選擇模塊首先計(jì)算每條車道的交通緊急度UDL（the urgency degree of every lane），然后把該紅燈相位中所有車道的UDL的代數(shù)平均值作為該紅燈相位的PDP。比如，在圖2的相位3中，有從西到北和從西到南兩股交通流，為了計(jì)算相位3的PDP，首選分別計(jì)算這兩股交通流的UDL，然后把這兩個(gè)UDL的代數(shù)平均值作為為相位3的PDP。

    相序選擇模塊以NCar，ETime，STime和FNCar作為它的模糊輸入。NCar表示交叉口某紅燈相位中某一車道上兩檢測(cè)器間的車輛密度，其語(yǔ)言值：Z（零），S（小），M（中），L（大），VL（很大）；ETime表示該車道上的紅燈延續(xù)時(shí)間，其語(yǔ)言值：Z（零），S（?。?，M（中），L（大），VL（很大）；這兩個(gè)輸入反映了該交叉口本身的交通狀況。STime為上游交叉口和當(dāng)前交叉口該車道之間的相位差，如果上游沒有交叉口，可設(shè)STime為+∞，其語(yǔ)言值和ETime的語(yǔ)言值相似； FNCar為當(dāng)前交叉口該車道和下游交叉口兩檢測(cè)器間的車輛密度，如果下游沒有交叉口，可設(shè)FNCar為0，如果該車道的下游是快速公路的入口通道，那么其語(yǔ)言值為：S（?。?，L（大）；這兩個(gè)輸入反映了相鄰交叉口間或交叉口和快速公路間的耦合。相序選擇模塊的輸出是： Urgency，即該車道的交通緊急度，其語(yǔ)言值為：Z（零），L（低），M（中），H（高），VH（很高）。

    例如，對(duì)于圖2的相位5的從南到北的直行車道，NCar為該交叉口入口直行車道上兩檢測(cè)器間的車輛密度；ETime為相位5到目前位置的紅燈延續(xù)時(shí)間；STime為上游交叉口和該交叉口該車道之間的相位差。通過(guò)模糊推理，就可得到該車道的Urgency，經(jīng)過(guò)清晰化得到UDL。

    相序選擇模塊的各輸入輸出變量的模糊劃分這里就不詳盡描述了，它的模糊規(guī)則是這樣的：Urgency正比于NCar和ETime，也就是說(shuō)，當(dāng)某一車道上兩檢測(cè)器間的車輛數(shù)越多（或?qū)?yīng)的快速公路出口處密度越大），且（或）該車道上的紅燈延續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，那么該車道上的交通情況越緊急，Urgency越大；對(duì)于信號(hào)一致性，如果上游交叉口和該交叉口該車道之間的相位差越長(zhǎng)，該車道的Urgency也越大；如果FNCar越多，表明下游有太多的車輛在等待(或?qū)?yīng)的快速公路入口通道處車輛越密)，那么應(yīng)該減小該車道的Urgency。相序選擇模塊有36條模糊規(guī)則，表1列舉了部分控制規(guī)則。

    表1   相序選擇模塊的部分規(guī)則
             

	NCar	ETime	STime	FNCar	Urgency
1				L	Z
2	VL	L		S	VH
3	L	M		S	H
4	M	L		S	H
5	M		L	S	H
6	S		S	S	M
7	Z		Z	S	M
…	…	…	…	…	…

2.3 綠燈判斷模塊

    綠燈判斷模塊根據(jù)當(dāng)前綠燈相位的交通情況，來(lái)決定是否停止該綠燈相位的放行。它輸出一個(gè)叫停止度SDGP（the stop degree of the green phas）的變量，SDGP表示控制器該停止當(dāng)前綠燈相位放行的程度。類似于相序選擇模塊，如果當(dāng)前綠燈相位存在多個(gè)車道，那么先計(jì)算當(dāng)前綠燈相位中每個(gè)車道的停止度SDL（the stop degree of every lane），然后把各個(gè)SDL的代數(shù)平均值作為SDGP。

    表2   綠燈判斷模塊的部分規(guī)則

	RNCar	ORate	FNCar	Stop
1			L	Y
2	Z	Z	S	Y
3	S	H	S	M
4	L	H	S	N
…	…	…	…	…

    綠燈判斷模塊以O(shè)Rate，RNCar和FNCar作為模糊輸入。Orate表示交叉口綠燈相位中某一車道的出口車流率，如果該車道對(duì)應(yīng)的是快速公路的出口通道，那么 ，其語(yǔ)言值：Z（零），L（低），H（高）；RNCar表示該車道上兩檢測(cè)器間依然滯留著的車輛密度，其語(yǔ)言值：Z（零），S（小），L（大）；這兩個(gè)輸入定義了當(dāng)前交叉口的綠燈時(shí)間使用率和交通堵塞情況，代表了該交叉口的車流信息。FNCar的定義同相序選擇模塊中的定義一樣。綠燈判斷模塊的輸出是當(dāng)前綠燈相位中該車道的停止度（Stop），用來(lái)衡量是否該停止當(dāng)前該車道的放行，其語(yǔ)言值：N（否），M（可能），Y（是）。

    綠燈判斷模塊有10條規(guī)則，表2列舉了綠燈判斷模塊的部分規(guī)則，其基本思想是：如果綠燈相位中各車道的駛出率較大（或?qū)?yīng)的快速公路出口通道處流量較大），且（或）各車道滯留的車輛數(shù)較多（或?qū)?yīng)的快速公路出口通道處密度較大），那么應(yīng)該考慮繼續(xù)放行該綠燈相位；如果下游交叉口中與當(dāng)前交叉口放行車道相連的車道上滯留較多的車輛（或?qū)?yīng)的快速公路入口通道處密度較大），那么應(yīng)該立即停止當(dāng)前綠燈相位的放行。

2.4 相位切換模塊

    相位切換模塊的輸入分別是相序選擇模塊的輸出Urgency和綠燈判斷模塊的輸出Stop。輸出是相位切換權(quán)(Switch)，用來(lái)決定是否該將放行相位切換到由相序選擇模塊得到的優(yōu)先權(quán)最大的那個(gè)候選綠燈相位，其語(yǔ)言值：N（否）和N（是），如果清晰化后的切換度大于某一設(shè)定的閥值，那么控制器就切換當(dāng)前的綠燈相位。

表3   相位切換模塊的部分規(guī)則

	Stop	Urgency	Decision
1	N	H	N
2	M	M	N
3	Y	M	Y
…	…	…	…

    相位切換模塊有15條規(guī)則，表3列舉了相位切換模塊的部分規(guī)則，其基本思想是：如果候選相位的優(yōu)先權(quán)很高，且（或）當(dāng)前綠燈相位的停止權(quán)很大，那么馬上進(jìn)行相位切換。

3 仿真研究

    為了驗(yàn)證該算法的有效性，分別在輕度交通流量、中度交通流量和重度交通流量三種交通環(huán)境下情況下進(jìn)行仿真，仿真時(shí)間是1800s：在0～600s內(nèi)為輕度交通流量，東、南、西三方向的交通流量分別為1200PCU/h，1250 PCU/h，1300 PCU/h，在600～1200s內(nèi)為中度交通流量，東、南、西三方向的交通流量分別為1500PCU/h，1550 PCU/h，1600 PCU/h，在1200～1800s內(nèi)為重度交通流量，東、南、西三方向的交通流量分別為1900PCU/h，1950 PCU/h，2000 PCU/h。每次交通流量的變化相當(dāng)于一種階躍干擾。

    以車輛延誤（單位為h?PCU，即“小時(shí)?客車當(dāng)量”）為性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，仿真結(jié)果如圖3所示。由圖3(a)可以看出，在三種交通環(huán)境下，每次流量的改變，該算法都能使快速公路上的主線密度迅速地恢復(fù)到最佳密度值并保持穩(wěn)定。由圖3(b)可以看出，在輕度、中度交通流量環(huán)境下，路網(wǎng)車輛延誤保持在一種較小值并維持穩(wěn)定，重度交通流量環(huán)境下路網(wǎng)車輛延誤較大，這是由于各路段車流量已接近該路段的飽和流量。

                            圖3   仿真結(jié)果

4 結(jié)論

    城市路網(wǎng)交通和城市快速公路交通的集中控制，是交通領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)，也是該研究領(lǐng)域中的一個(gè)難點(diǎn)。本文根據(jù)分散控制原則和模糊理論，設(shè)計(jì)了一種對(duì)城市大交通網(wǎng)絡(luò)分散協(xié)調(diào)智能控制的新方法。該方法沒有對(duì)城市快速公路交通流進(jìn)行直接的控制，而是通過(guò)對(duì)各交叉口的有效控制，達(dá)到路網(wǎng)和快速公路交通流量的平衡。仿真研究表明，本文提出的控制方法，在各種交通環(huán)境下能保持快速公路主線密度維持在最佳值附近，并使整個(gè)系統(tǒng)車輛平均延誤時(shí)間盡可能的最小。

    從上世紀(jì)90年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外的城市交通控制專家和學(xué)者一致認(rèn)為，智能控制將是城市交通控制研究的發(fā)展方向。本文以模糊理論為工具對(duì)城市路網(wǎng)交通和城市快速公路交通的集中控制進(jìn)行研究，也是一種有意義的嘗試。

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