一种基于拥堵状态分级的城市快速路入口匝道信号控制方法技术

本发明专利技术提出了一种基于拥堵状态分级的城市快速路入口匝道信号控制方法，该方法主要分为三个部分，分别是考虑拥堵指数的拥堵状态分级、基于拥堵状态分级的匝道信号控制绿信比确定和匝道信号控制方案生成。首先基于主路和匝道拥堵状态综合指数得到拥堵状态分级；其次，考虑车道影响差异性和匝道排队长度约束，设计一种分级反馈控制方法，使用主线流量作为控制方法的输入参数，匝道信号控制绿信比为输出参数，动态调整匝道交通信号灯的绿信比来控制车辆的汇入，以保证主路下游的期望饱和流率保持在期望值水平；依据本发明专利技术提出的匝道信号控制方法对城市快速路入口匝道车辆进行控制，可以在保证城市快速路运行效率的前提下，优化匝道排队长度，减少车辆等待时间，提高车辆通行效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于拥堵状态分级的城市快速路入口匝道信号控制方法


[0001]本专利技术涉及城市快速路交通控制领域，具体涉及到一种城市快速路入口匝道控制策略。

技术介绍

[0002]随着城市交通的快速发展，交通拥堵问题日益严重。城市快速路互通立交承担着交通转换的功能，是连接快速路、次干路、地方路的关键节点，也是交通拥堵频繁发生的位置之一。目前，能够有效缓解城市快速路交通拥堵问题的主要控制方法有入口匝道控制和主路可变限速控制两种。其中，入口匝道控制是城市快速路交通控制中应用最广泛、最有效的方法。该方法通过在匝道上设置交通信号灯来控制进入主路的交通流，以提高主路的通行能力,从而使路网通行能力和容量被充分挖掘。现有的匝道控制算法主要将交通流密度或占有率作为控制算法的输入参数。
[0003]在入口匝道控制方法中，ALINEA算法是一种非常有效的方法，已经得到了广泛应用。ALINEA算法通过调整交通信号灯的匝道汇入率来控制车辆的汇入，以保证主路下游的占有率保持在期望值水平。但一方面该算法的效率往往取决于临界占有率的设置，临界占有率通常依靠经验数据，准确度不高；另一方面，该算法直接用主线下游占有率作为输入参数，未考虑主线和匝道的道路拥堵状态，从而对交通流运行状态进行预判。
[0004]因此，针对现有匝道控制方法存在的缺陷，本文基于主路和匝道拥堵状态综合指数得到拥堵状态分级阈值区间，考虑车道影响差异性和匝道排队长度约束，设计一种分级反馈控制方法自适应调整匝道信号控制绿信比，得到一种动态的信号配时方案来控制匝道车流的汇入，从而提高合流区的整体运行效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术面向多车道城市快速路单入口匝道提出了一种改进的入口匝道控制方法，根据主路和匝道拥堵状态综合指数得到的拥堵状态分类自适应调整匝道信号控制绿信比，使用主线流量作为控制方法的输入参数，输出最优匝道信号控制绿信比。此外，为了保证衔接道路的交通效率不受匝道队列溢出的影响，当匝道队列长度超过临界值时，通过选择匝道信号控制绿信比动态调整信号配时方案。本方法可以在保证城市快速路运行效率的前提下，优化匝道排队长度，减少车辆等待时间，提高车辆通行效率。
[0006]该方法的具体实现步骤如下：
[0007]步骤1，计算主线拥堵指数和匝道拥堵指数，赋予不同权重得到综合拥堵指数，采用K
‑
Means聚类方法对综合拥堵指数进行拥堵状态分级。步骤1的具体实现步骤如下：
[0008]步骤11主线拥堵指数计算
[0009]交通拥堵指数是用量化方法表达道路交通运行拥堵程度，是道路交通状态的数字化表达。它反应了一定范围内道路的平均车速和人们对道路交通拥堵程度的感受。
[0010]考虑到我国不同城市的快速路的车道数、车道宽度的差异性，根据微波检测器的
交通流数据中的平均速度，以100单位为基础指数，计算主线最大限速值与平均车速值差值与最大限速值的比值，得到主线拥堵指数I
主
为：
[0011][0012]其中，v
限
是该快速路主路最大限速值，且当时，I
主
取0。
[0013]步骤12匝道拥堵指数计算
[0014]根据匝道微波检测器测得的时间占有率，以100单位为基础指数，计算匝道最大车道占有率与车道占有率的差值与最大车道占有率的比值，得到匝道拥堵指数I
r
为：
[0015][0016]其中，R
t
代表匝道车道占有率；R
max
代表匝道最大车道占有率，与匝道车道长度、车型分布、匝道车道数有关。当R
t
>R
max
时，R
t
取100。
[0017]步骤13合流区拥堵状态综合指数计算
[0018]由步骤11和12中得到的主线拥堵指数I
主
和匝道拥堵指数I
r
，分别赋予两者不同的权重系数，得到合流区综合拥堵指数为：
[0019]I＝σ1I
主
+σ2I
r
[0020]其中，σ1,σ2分别为主路和匝道的拥堵状态权重系数，取初始值为σ1＝0.5,σ2＝0.5；I为综合拥堵指数，取值范围为[0,100]。
[0021]根据一定时间段内的历史交通流数据，分别计算主路和匝道的拥堵指数并得到综合拥堵指数，采用K
‑
Means聚类方法将综合拥堵指数分为五个等级:
[0022]畅通[I1,I2)、较畅通[I2,I3)、轻度拥堵[I3,I4)、中度拥堵[I4,I5)、重度拥堵[I5,I6)；
[0023]步骤2，基于步骤1中的拥堵状态分级确定匝道信号控制绿信比，采用主线流量作为输入参数，考虑车道影响差异性，设计一种分级反馈控制方法调整匝道交通信号灯的绿信比来控制车辆的汇入，以保证主路下游的期望饱和流率保持在期望值水平。步骤2的具体实现步骤如下：
[0024]步骤21，匝道上的车辆由安装在主路与匝道交界处的信号灯控制，通过选择信号配时方案来控制匝道车辆汇入。采用入口匝道控制时，汇入量会产生一定的折减，采用匝道控制绿信比λ(k)(0≤λ(k)≤1)表示入口匝道的控制程度，若λ(k)＝0，即匝道关闭，若λ(k)＝1，匝道无控制。
[0025]快速路的拥堵状态可以根据每个控制周期计算得到的综合拥堵指数来判断。根据拥堵状况分析，匝道的信号配时可以采用相应的绿信比，通过调整匝道交通信号灯的绿信比来控制车辆的汇入，以保证主路下游的期望饱和流率保持在期望值水平。该方法主要包括控制信号的更新周期和期望饱和流率两个参数的标定。输入数据为上一控制周期来自上游和匝道的交通流到下游时的第i条车道的流量，输出数据为本周期的匝道控制绿信比。
[0026]将上一周期的上游流量q
in
和匝道流量q
r
作为输入量，则上一周期进入下游的流量可用如下公式计算得到：
[0027]q
i
(k
‑
1)＝q
in
(k
‑
1)+q
r
(k
‑
1)
[0028]步骤22，对于城市快速路合流区，由于主线不同车道受到入口匝道车辆汇入的影响不同，外侧车道至内侧车道受合流区车辆汇入影响逐渐减小，因此需考虑不同车道的流量情况，设置β
i
来表示车道的匝道调节率系数，则城市快速路匝道第k个控制周期内可汇入主路的最大交通量如下：
[0029][0030]其中，i表示由主线中心线从内向外的第i条车道，且i＝1,2,3,,,n；β
i
表示车道i的匝道调节率系数，β1到β
n
依次递增；代表快速路主线车道i的期望饱和流率，pcu/h，通过计算本周期下游输出流率与期望饱和流率的差额，可得到下一周期下游可通过的流量，该值可能会受到高峰期的影响。饱和流量可由历史流量数据获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于拥堵状态分级的城市快速路入口匝道信号控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，计算主线拥堵指数和匝道拥堵指数，对所述主线拥堵指数和匝道拥堵指数赋予不同权重得到综合拥堵指数，采用K
‑
Means聚类方法对综合拥堵指数进行拥堵状态分级；步骤2，基于步骤1中的拥堵状态分级确定匝道信号控制绿信比；采用主线流量作为输入参数，根据匝道对不同车道的影响设置β
i
来表示车道的匝道调节率系数，则城市快速路匝道第k个控制周期内可汇入主路的最大交通量节率系数，则城市快速路匝道第k个控制周期内可汇入主路的最大交通量其中i表示由主线中心线从内向外的第i条车道，且i＝1,2,3
……
n；β
i
表示车道i的匝道调节率系数，β1到β
n
依次递增；代表快速路主线车道i的期望饱和流率，通过计算本周期下游输出流率与期望饱和流率的差额，可得到下一周期下游可通过的流量；q
i
(k
‑
1)是k
‑
1周期来自上游和匝道的交通流到下游时的第i条车道的流量；计算第k个控制周期的匝道控制绿信比调节量其中，代表匝道的期望饱和流率；计算第k个控制周期的匝道控制绿信比约束条件为λ
min
≤λ(k)≤λ
max
；其中，λ
max
和λ
min
分别表示匝道信号控制的最大绿信比和最小绿信比；步骤3，基于步骤2提出的匝道控制方法，考虑匝道排队长度约束进一步改进。为了保证衔接道路的交通效率不受匝道队列溢出的影响，当匝道队列长度超过临界值时，通过选择匝道信号控制绿信比动态调整信号配时方案；步骤4，基于步骤3匝道信号控制方法得到的绿信比求出匝道信号灯相位的绿灯时长和红灯时长，生成匝道信号控制方案。2.根据权利要求1所述的一种基于拥堵状态分级的城市快速路入口匝道信号控制方法，期望饱和流率其中饱和流量由历史流量数据获得。3.根据权利要求1所述的一种基于拥堵状态分级的城市快速路入口匝道信号控制方法，其特征在于，根据微波检测器的交通流数据中的平均速度，以100单位为基础指数，计算主线最大限速值v
限
与平均车速值的差值与最大限速值的比值，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘淼淼，魏泽平，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：