西安市科技路西口十子交叉口的交通系统仿真

交通系统建模与仿真总总总题目城市交叉口交通系统仿真学院电子与控制工程学院专业交通信息工程及控制姓名学号任课教师完成时间西安市科技路西口十子交叉口的交通系统仿真本文以西安市科技路西口十字口的交通状况为背景，建立了道路设施模型、车辆生成模型、车速模型、车辆换车道模型、交叉口延误模型、排队模型等，并利用VISSIM仿真软件对交通配时进行仿真，最后对结果进行了简要分析，验证和提出了对城市交叉口进行信号灯配时时，应该注意的一些关键因素。1、城市交叉口交通流微观仿真模型分析道路系统中驾驶员的运行决策取决于车辆的动力特性与交通环境。我国城市道蹄交叉口车型种类繁多，车辆间的运行特性差异很大，从而对交通流产生不同影响的情况，为了建立信号交叉口交迥流的仿真模型，我们从车辆的动力特性，分析、发车模型、期望车速、减速度、车辆的跟驰行为、可接受间隙摸等七方面进行了仿真机理的研究。微观仿真控制系统包括车辆事件、车道选择、期望车速、信号优化控制等众多模型,用来仿真交通流微观的运行和控制。系统总的流程如图1所示。2、仿真模型的建立21道路交叉口模型在交通系统仿真的诸多模型中，道路设施模型是最重要的静态模型，在一次仿真开始后，对象参数不再改变。道路设施模型主要包括道路几何参数、车道划分、隔离带及路肩宽度路面类型等。此处道路交叉口模型，以西安市小寨十字交叉口为背景，针对其特征建立道路交叉口模型。该交叉口东西方向约32米、南北方向约26米，两个方向均为双向四车道每车道宽约35米。建立的图形模型如图2。图2科技路西口道路交叉口22车辆生成模型车辆生成模型描述了车辆的随机到达数分布，到达车辆的车型分布，到达车辆的流向分布，到达车辆车道选择方法，到达车辆车色分布。车辆生成模型是交叉口车辆运行模型的基础。车辆发生模型车辆发生模型主要包括到达分布模型和车辆属性模型两部分。221到达分布模型车辆到达分布模型主要用以模拟车辆到达的随机性,即依照输入的流量、流向按泊松分布或二项分布描述发生车辆。泊松分布用于描述车流密度不大、车辆间相互影响较小、其他外界干扰基本不存在的交通状况二项分布用于描述车辆比较拥挤且自由行驶机会不多的车流。对于车辆到达的随机性分布，我们利用概率统计论中用来描述可数事件统计特性的离散模型，泊松POISSON分布。1基本公式221,210,XETXPT若令为在计数间隔内平均到达的车辆数，则式（221）可写为TMTXM（222）当为已知时，应用式（222）可求出在计数间隔内恰好有辆车到达的TX概率。用泊松分布拟合观测数据时，参数按下式计算2NFKFMGJJGJJJ11总总计间隔数23式中观测数据的分组数；G计数间隔内到达辆车这一事件发生的次（频）数；JFTJK计数间隔内的到达数或各组的中值；JK观测的间隔总数。N2适用条件车流密度不大，车辆间相互影响微弱，其它外界干扰因素基本不存在，即车流是随机的,此时应用泊松分布能较好的拟合观测数据。由于南北方向车流量大于东西方向，在仿真时，对于南北方向车流量均值设置为600VEH/H，东西方向车流量均值为400VEH/H。在VISSIM中设置如图3。图3车流量设置表222车辆属性模型车辆包括OD、车型、车类、颜色、状态、停车次数、时间等属性。系统首先根据车辆OD生成车辆,又将车辆OD记入车辆属性,再按输入的“大车比例”生成相应数量的大车数,选择大车车型,并随机选择大车车型库中的不同类型车辆。其余车辆为小车,选择小车车型,并随机选择小车车型库中的不同类型车辆生成的每辆车从车辆颜色库中随机选择车辆颜色车辆状态属性是指车辆是否已经通过交叉口的一个开关控制量,未通过交叉口的车辆状态为1,已经通过交叉口的车辆状态为0停车次数属性是记录车辆停车次数的计数参数时间属性记录车辆在交叉口的时间,从车辆出现在交叉口始,至车辆消失在交叉口止,用于评价行车延误。23期望车速模型车辆通过交叉口的期望车速与驾驶员、车辆、道路以及交通条件等有关。参照典型交叉口调查数据,本模型建立与车型、道路和交通条件相关的期望车速模型,期望车速如表1所示。此外,左、右转车辆在交叉口的期望车速会有所降低,降低值取决于交叉口的大小。如图4所示，VISSIM中流量设置，建立与车型、道路和交通条件相关联的期望的车速模型。图4车辆构成及车速分布24车道选择模型车道的选择是根据车道的功能来划分。第一，判断某个流向的车辆能够选取车道数，如果为单车道,那么就直接合入这个单车道；如果为多车道,那么选择车辆排队长度最短的车道驶入。车辆排队长度计算是通过计算车道中各类车辆的数量以及车辆间的安全距离得到的。车辆车道选择取决于车道功能的划分。根据用户指定的车道功能，各入口引道最内侧车道分配给左拐车，最外侧车道分配给右拐车，直行车加入到允许直行的车道中交通量较少的车道。本仿真的路口设置为双向四车道。25信号控制模型车辆在交叉口受信号灯控制,在进口道可能遇到绿灯、红灯或黄灯,需分别采用不同的模型进行控制。251绿灯控制模型车辆遇绿灯时直接通过交叉口,根据车辆初始车速可分为两种情况。若车辆原车速小于期望车速,则加速至期望车速通过交叉口,加速度值调用“车类加速度数据库”若车辆原车速大于或等于期望车速,则减速至期望车速通过交叉口,减速度为式中V0车辆初速度VT期望车速S车头至停车线的距离。252红灯控制模型车辆遇红灯则减速停下。模型中将遇红灯或黄灯未通过停车线的第一辆车称为“头车”。在红灯时期,模型设置一头车令牌,并在距离停车线DTOKEN处设置一检测线。通过检测线的车辆发头车令牌,通过停车线的车辆收回头车令SAVT2202牌253黄灯控制模型车辆遇黄灯,若已经通过停车线,则按绿灯控制模型处理若未通过停车线,则按红灯控制模型处理。26交叉口延误模型车辆的延误是计算交叉口信号配时和确定交叉口服务水平的一个重要参数。引起交通延误，有交通冲突和控制设施限制等多方面原因，但就交叉口范围内而言，车辆延误与交通控制有密切的关系。在采用不同交通控制方式的交叉口会产生不同机理的车辆延误，而且其计算方法也不同，对于有信号控制的交叉口，能够影响车辆延误的主要因素为信号灯配时和车辆到达率。交通延误是运行车辆不能以期望速度行驶而产生的时间损失。WEBSTER根据理论研究和数值模拟的方法，最早建立了信号控制交叉口车辆延误的近似模型，并被广泛应用。3、交叉口定时控制的配时31韦伯斯特（WEBSTER）配时法这一方法是以韦伯斯特（WEBSTER）对交叉口车辆延误的估计为基础，通过对周期长度的优化计算，确定相应的一系列配时参数。包括有关原理、步骤和算法在内的韦伯斯特法是交叉口信号配时计算的经典方法。32WEBSTER模型与最佳周期长度WEBSTER模型是以车辆延误时间最小为目标来计算信号配时的一种方法，因此其核心内容是车辆延误和最佳周期时长的计算。而这里的周期时长是建立在车辆延误的计算基础之上，是目前交通信号控制中较为常用的计算方式。针对的是一个相位内的延误计算，则有N个信号相位的交叉口，总延误应为NIIDQD1321其中ID第相交叉口的单车延误；IQ第相的车辆到达率。代入321式，可得到交叉口的总延误与周期长度的关系式。因此周期长度最优化问题可以归纳为NIIDQMD1YLC通过对周期长度求偏导，结合等价代换和近似计算，最终得出如下最佳周期计算公式YLO15322其中0C最佳周期长度（S）；L总损失时间（）；Y交叉口交通流量比；其中总损失时间为ARNLL323式中L一相位信号的损失时间；N信号的相位数；AR一周期中的全红时间。交叉口交通流量比Y为各相信号临界车道的交通流量比（IY）之和，即NIYY1324所谓临界车道，是指每一信号相位上，交通量最大的那条车道。临界车道的交通流量比等于该车道的交通量和饱和流量之比。实际上，由公式114确定的信号周期长度0C经过现场试验调查后发现，通常都比用别的公式算出的短一些，但仍比实际需要使用的周期要长。因此，由实际情况出发，为保证延误最小，周期可在0750150范围内变动。值得注意的是，韦伯斯特模型受到交通量大小的影响，使用范围有限。当交通量过小，容易造成信号周期若设置过短，不利于行车安全。因此，需要人为规定周期取值下限，参考西方国家，一般为25秒。而当交通量过大，造成设置周期过长，则车辆延误时间骤然急速增长，反而会造成交通拥挤。非饱和交通流通常以120秒作为最佳周期的上限值。但多相位信号及饱和交通流情况下不常常突破该上线。33WEBSTER模型修正及拓展在WEBSTER延误公式中，当饱和度X1时，既X越接近于1，算得的延误越不正确，更无法计算超饱和交通情况下的延误。同时，再考虑停车因素，完全停车的停车率QCNYHO190331再把优化周期时间的指标改为油耗，而把油耗作为延误与停车的函数，即KHDE332式中油耗；H每小时完全停车数，HQ；K停车补偿参数。K可按不同优化要求，取不同的值。要求油耗最小时，取K04；要求运营费用（包括延误、时间损失等）最小时，取K02；要求延误最小时，取K0。则最佳时间为YLCO16433334计算步骤WEBSTER法完整的计算步骤如下1计算饱和流量，将实际车辆数换算成标准小客车数；2计算流量比SQY；3计算信号损失ARNLL4计算周期长度YC1505绿灯时间的计算；1计算有效绿灯时间LGE0，2计算各相有效绿灯时间YYGIEEI，6计算各相实际显示绿灯时间LAGGEII，7作信号配时图；8计算通行能力SCGNEI（HVE/）（某一信号相位的通行能力）；9计算排队停车延误，有关指标计算参数；10灯控路口的通行能力NSL（交叉口总通行能力）。上述步骤在实际运用中可以根据需要灵活调整。35本仿真的计算结果两条道路交叉，四个路口（每个路口双向4车道或六车道并设有右转车道）；十字交叉口如图5所示，每个入口道有两个车道，各入口道总车流量如图上标出。设饱和交通量为S1800HVE/，采用两相位信号控制，每相信号损失时间为L4秒，黄灯时间取为A3秒。不设全红时间即R0。试用韦伯斯特法设计该交叉口定时控制配时方案。图5路口布置图南北东西200辆/小时300辆/小时200辆/小时300辆/小时解设南北通行第I相，东西通行为第相。则第I相临界车道交通流量为1Q600辆/小时第相临界车道交通流量为2Q400辆/小时。下面分步进行计算1计算最佳周期长度0C总损失时间ARNLL25010S各相临界车道交通流量比SQY/16001300046152400130003076则2107691所以1/50YLC151041076918229S取整数82S2计算有效绿灯时间LCGE0831073S1EG734384404615076912E7329230S03076076913计算各相实际显示绿灯时间443445S1303431S4确定各相灯时因各相黄灯均取3秒。故各相灯时如下第I相绿灯45秒黄灯3秒11第相绿灯31秒黄灯3秒22周期长AC45331382秒5画出这个两相信号的相位图如下4、仿真验证41整体仿真上路网的设置、冲突区、车流量、期望速度、信号灯配置等参数的设置，然后进行整体动态仿真，如图7所示，信号机运行时间表如图8所示。图6信号相位图南北信号灯色东西信号灯色3秒3秒34秒48秒31秒45秒绿黄红图7实际仿真图设置信号灯组时间图8设置信号灯组时间调节信号灯时间图9调节信号灯时间按照以上计算所得的信号配时参数运行，效果良好，在交叉口处很少出现辆车相撞的现象，在冲突去处均能按照设置的优先顺寻通过交叉口，基本上达到车辆最小延迟的要求。但对部分参数进行改变后会出现以下情况（1）当东西方向交通流量不变，增大南北方向交通流量延误时间会明显增大，而且容易在交叉口处出现碰撞现象。（2）当两个方向的交通流量相当大时，若不设置优先通过权利，会严重堵塞，同时车辆相撞现象频发。（3）当左转车流量增加后，不调整信号机相位数的话，延误时间会急剧增加。42结果分析针对以上仿真时出现的问题，对信号机配时控制与交通量的关系进行分析。在给定交叉口交通量和周期的情况下，交叉口的绿信比越高，单车的平均延误也就越小，从而交叉口的通行能力也就越高。因此在我们在提高交叉口的通行能力和服务水平的过程中，提高交叉口的绿信比的值是一个有效途径。其次，为了说明某一方向交通流量增加，其他方向交通量变化不大情况下交叉口的交通运行情况，对车流量参数、信号配时参数重新设置，此处只为研究影响交叉口交通运行的因素，输入的交通量与实际不太符合在相同的周期和绿信比的情况下，南北方向平均交通量不变，东西方向的平均交通量增加的时候，交叉口的延误和平均停车次数都有不同程度的增加，交叉口的服务水平会有一定的降低。因此随着交叉口交通量的增加，必须对信号等的控制周期做出一定的调整。在进口交通量增加的情况下，最佳信号周期也应遵循一定规律地增加，但是考虑到行车安全，信号周期不宜