基于车路协同的单交叉口逐相位交通控制策略外文翻译资料

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基于车路协同的单交叉口逐相位交通控制策略

王吟松 杨晓光 黄罗毅 张伦

摘要：近年来不断发展的车路协同系统（CVIS）使得监测高精度的车辆探测数据成为可能。本文提出了一种逐相位控制策略，在单独信号交叉口中的每一辆车都能够与控制器通信的假设下，其能够优化分离与周期。每一相位的绿灯时间在开始时就已确定，取决于相应的到达车辆的探测数据。通过仿真实验比较所提策略与定周期控制策略，实验表明，本方法在平均排队长度以及路网中所有车辆的通行时间（TTS）上更为优秀。

关键词：城市交叉口 交通控制 车路协同 即时解决

来源：中国海外运输协会第13届交通运输专业人士国际会议（CICTP 2013）

1 简介

信号控制是现代社会中解决交通拥堵的有效方法。但是其需要适应交叉口动态的交通需求。考虑到不断变化的交通情况，再过去几十年里，基于模型的预测控制、感应控制、以及自适应控制的理论已经有了长足的发展(B. Wu amp; Y. Li, 2009, D. Fajardo, 2011 )。由于传统交通信息采集上的限制，基于模型的交通预测控制无法有效地应答交通流的变化。感应控制在多变的低流量情况中十分出众，但在饱和信号交叉口则无法表现优异。作为自适应控制的示例，SCOOT(P. Hunt, et al., 1988)与SACTS(P.R. Lowrie, 1982)能够基于环形线圈在线控制信号。然而，一两个截面的环形线圈数据无法描述高速公路上交通的动态性质。

对于交通控制而言，一个有效的及时解决办法依赖于交通到达者即时的高分辨率数据，这在近几年日益普及。例如，美国的车辆互连（CV，2012）项目、欧洲的车路协同（CVIS，2011）项目以及日本的车辆信息与通信系统（VICS,2010）项目已经启动并且部分完成。CV项目是美国交通运输局（USDOT）组织的为交通系统运行提供全新解决方案的大型ITS研发计划，主要研究内容包括车路协同基础技术、车路协同应用、车路协同政策。CVIS项目旨在设计、开发和测试车车、车路通信新技术，提高交通运输系统的效率。其研究成果对车路协同技术的发展产生了深远影响。VICS系统通过GPS导航设备，无线数据传输，FM广播系统，将实时路况信息和交通诱导信息即时传达给交通出行者，从而使得交通更为高效便捷。之前一份刊物(X. G. Yang, et al., 2012)中展现了同济大学的同济车路协同系统（TJ-CVIS）原型概念的证明。通过利用传感器技术与标准化的通信协议，在同济-车路协同系统中，车辆探测数据，例如位置、速度以及计划路线，都能够准确、迅速地自动采集。基于同济-车路协同系统，我们旨在及时地响应交通需求，最小化绿灯损失以及依据车辆探测数据逐相位地优化分离与周期。

2 逐相位交通控制策略

2.1 初步分析与方法：

在交通控制中应用两种类型的输入对应于不同的控制模式。第一种类型，对应于定周期控制，是基于历史车流量观测与离线计算的统计数据。在这种情况下获取交通流的变化是不足的。第二种类型，对应于感应控制与自适应控制，是环形线圈采集的实时交通流量。大部分在线优化控制假设，在很短的时间内，交通流不会跟着从之前一个或多个周期数据推断出的趋势变化。这种假设在涵盖多个周期的时间跨度内，良好地描述了交通到达的特点（例如，流量以及排队长度的期望值）。但是当我们逐周期地检验实际值（例如，排队长度），发现即使在持续交通流中也仍然存在轻微的变化。结果，交通信号配时不像他们应该的那样经常检查和更新。图1中的例子表明了在预设绿灯相位中的绿灯损失。为了恢复损失或者提供不停车通行（例如，图1中的最后一辆车），一些传统的在线配时控制策略基于环形线圈在绿灯相位内调整绿灯时间，但是不确定的绿灯时间在确定行人通行信号或者向驾驶员显示信号倒数时又会带来一些问题。

图1 绿灯损失现象

本逐相位控制策略的新型方法是在车路协同系统的理念下，通过切断或者延长绿灯时间响应交通到达的轻微变化。在红灯阶段，变化是从车辆探测数据中提取（例如，观测实际等待通行车辆的探测数据）。因此，绿灯时间能够在每一相位开始时确定，这可以保留信号倒计时并且在未来的车路协同系统环境中进一步应用倒计时功能到速度适应。

2.2 同济-车路协同系统数据描述

同济-车路协同系统建造于同济大学来研究车路协同情景并实现安全、移动性以及环境责任上的目标。车载单元（OBU）与路侧单元（RSU）的通信利用专用短程无线通信（DSRC）实现。在同济-车路协同系统中，已经规定好车辆探测数据的消息格式，主要包括以下7个内容

• GPS数据（经度、纬度、海拔）；
• GPS修正消息；
• 车辆ID；
• 行车速度；
• 当下日期和时间；
• 附加信息

2.3 控制策略的推导：

在研究控制策略的过程中，我们假设交叉口是独立的，这样具有自由流速的持续接近车流的假定才是合理的。同样假设每辆车在通信范围内均将数据高频地（通常大于每秒一次）从探测器发送到控制台，并且探测器数据由所述的同济-车路协同系统数据格式所指定。图2表明了该逐相位控制策略的示意图

在图2所示控制的步骤一中，预设的时间安排表包括周期，相位顺序，并且时间分离根据平均到达量所决定。在每段相位中，预设绿灯时间如图3用T_p表示。为了应对行人过街时间，设定最小绿灯时间T ，如图3（a）、（b）所示。同使也设定了最大绿灯时间T_max以避免超长延误。T_p、T_min、T_max的计算方法能在传统的预设周期控制策略中找到(B. Wu amp; Y. Li, 2009)。

图2中步骤二的主要任务是找出红灯方向的“控制尾”。图3表明了两种类型的“控制尾”。Q_end代表t_R时刻劣势途径停止队列的末尾。Veh_i表示还没有加入停止队列的将要到达的车辆。

（a）“控制尾”识别类型1 （b）“控制尾”识别类型2

图3 “控制尾”识别的图解表示

在图3（a）所示的第一种类型的“控制尾”中，队列末尾Q_end的期望通过时间T_Q比T_p更短。然后将到达车辆的时距加到T_Q中作为T_GI,直到T_Gigt;T_p。因此，图3中的Veh_{i 1}被视为“控制尾”。如图3（b）所示第二种类型，如果T_Q比T_p更长，那么停止队列的最后一辆车将被视为“控制尾”。计算T_Q等候队列最末的车辆被视为“尾翼控制”。T_Q的计算方法将在第三部分介绍。

图4 确定绿灯时间图示

图2中第三步的逻辑过程如图4所示。当信号灯实际工作时，每个相位的绿灯时间T_G应该在红灯结束时刻（图5的t_R）服从于“控制尾”而确定。图5中t_G1,t_G2,t_G3以及t_G4是相应情况的确定绿灯结束时间。

图5 绿灯时间确定的四种情况图示

2.4 控制策略的实现方法

本部分提出了估计队列消散时间以及提取“控制尾”的算法。在呈现公式之前，有必要定义应用到的变量。为了方便陈述，之后用到的定义及符号总结如下。

说明

L_Q=队列长度（米）

V_Q=预估队列尾部车辆行驶速度（米/秒）

T_Q=预估队列消散时间（秒）

d_i=停车线与将要到达的车辆i(米)的距离，递增序列，不包括队列；i=1,2hellip;

v_i=将要到达的车辆i的速度（米/秒），i=1,2,3hellip;

v_i^rsquo;=车辆通过停车线时的期望速度（米/秒）

l_i=车辆i占据的道路长度

T_Gi=由车辆i计算所得的候选绿灯时间

T_G=最后确定的绿灯时长

L_Q容易从车辆探测数据中获得。LQ与VQ的关系需由具体的交通情景确定。我们将在第三部分举例说明这种关系。绿灯时间的决定算法由以下方程式决定： （1）

图5中，如果T_Qgt;T_P，T_G应该延长到t_G3或者t_G4。如果，T_Qlt;T_P，T_G应该由将要到达的车辆的探测数据得到，因此，绿灯结束时间应由图5中的t_G1或者t_G2决定。

T_Gi的初步计算方程为：

（2）

（3）

T_Gi的迭代计算方程（有上界:T_p）为：

（4）（5）

最后，当T_Gigt;T_p时

（6）

图6所示为红灯结束时刻劣势途径的状态实例，以及绿灯结束时间t_G

图6 确定绿灯时间实例

3 仿真实例

鉴于车路协同系统技术在实际的交通环境中并不普及，在本节中，我们在不同饱和度的情况下将本控制策略与预设时间控制策略进行对比仿真来说明其性能。由于可靠的通信与定位能力对于实现逐相位控制策略至关重要，本节介绍了同济-车路协同系统的基本特征。其中包括通信性能与定位性能，且部分应用于仿真。最终，通过平均排队长度以及路网中所有车辆的通行时间来评价其性能。另外，仿真中的驾驶相关参数提取于同济-车路协同系统的场地测试(X. G. Yang, et al., 2012)。

3.1 同济-车路协同系统的基本特征

通信性能

在车路通信的场景下，即时通讯是必须的，因为高速车辆能在短时内行驶很长距离。车辆探测数据检测要求DSRC具有非常低的延时（通常少于100ms）、丢包率（PLR）以及错包率（PER）（通常低于5%）。表1阐述了在校园环境（无车流）以及曹安路上四车道高速公路（正常交通环境）的情况下，我们使用于同济-车路协同系统上的DSRC设备的性能。

表1 DSRC性能

表1表明同济-车路协同系统的通信性能符合基本要求。其同样也支持低延时与高可靠性。以上讨论的特点表明该通信能力有资格能够

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