第二章 交通控制的基本理论.doc

第二章 道路交通控制的基本理论和方法经过近百年的发展，交通控制已经形成了一套较成熟的概念和方法。迄今为止，一些传统的方法仍在继续发挥作用。本章主要介绍交通控制的基本概念、交通信号控制参数、交通模型和基本的交通控制方法等内容。这些内容也是设计智能交通控制系统的基础。2.1 基本概念在城市道路中存在大量的平面交叉路口，成为交通流的汇集和分流点。为了使交通流安全地进入和离开平面交叉路口，必须采用某种控制方法，合理地分配通行权，使发生冲突的交通流在时间上和空间上分离，从而保证车辆和行人的安全通行。平面交叉路口一般可分为十字形、X形、T形、Y形和多路交叉形。由于多路交叉交通组织复杂，应尽量避免。各种平面交叉路口类型如图2.1所示。图2.1 各种平面交叉路口十字形交叉口多路形交叉口Y形交叉口T形交叉口X形交叉口平面交叉口根据交通量情况可采用不同的交通组织方式，主要有：(1)环形交通。在交叉口中央设置圆形交通岛，使进入交叉口的车辆一律绕岛单向行驶。(2)无信号控制。交通量较小时不设人或信号灯管制。(3)信号控制。采用信号机控制或人工指挥。本书主要讨论采用信号机进行交通控制的基本概念和方法。2.1.1交通灯信号交通灯给出的信号为红、黄、绿三色。在多相位信号控制中灯光信号还包含左转、直行及右转的绿色和红色箭头灯。世界各国对交通信号灯各种灯色的含义都有明确规定，其规则基本相同。国务院1988年3月颁布的“中华人民共和国道路交通管理条例”中有如下规定：(1)绿灯亮时，准许车辆、行人通行，但转弯的车辆不准妨碍直行的车辆和被放行的行人通行；(2)黄灯亮时，不准车辆、行人通行，但已越过停止线的车辆和进入人行横道的行人，可以继续通行；(3)红灯亮时，不准车辆、行人通行；(4)绿色箭头灯亮时，准许车辆按箭头所示方向通行；(5)黄灯闪烁时，车辆、行人须在确保安全的原则下通行。对人行横道灯信号有如下规定：(1)绿灯亮时，准许行人通过人行横道；(2)绿灯闪烁时，不准行人进入人行横道，但已进入人行横道的，可以继续通行；(3)红灯亮时，不准行人进入人行横道。2.1.2交通信号灯的安装与排列交叉路口交通信号灯的安装方式有两种，一种是安装在伸向交叉路口中央上空的形臂上；一种是安装在路口边或中央的灯柱上。信号灯的排列方式通常分为两种：(1)水平排列式，从道路的中心线一侧起以红、黄、绿的顺序向路边排列。这种方式常用于路面较宽的道路，如图2.2所示；(2)垂直排列式，从上往下依次是红、黄、绿灯。这种方式常用于路面较窄的道路，如图2.3所示。遮阳罩遮阳罩 图2.3信号灯垂直排列方式红黄绿红黄绿图2.2信号灯水平排列方式按固定方式排列信号灯有两个好处，一是把红灯信号放在最醒目的位置；二是可使患有色盲的人凭位置来判断信号的含义。在交叉路口中央上空安装信号灯时应符合车辆通行净空高度界限的要求。信号灯的亮度应保证人们在100m以外能看清。为了避免阳光直接照射到信号灯表面，一般要在每个信号灯上加装遮阳罩。2.1.3交通信号的设置条件设置交通信号的主要目的是解决平面交叉路口的交通冲突问题。然而，并不是所有的平面交叉路口都需要安装信号灯。在交通量较小的路口，实施交通信号控制反而会造成车辆和行人的延误。我国目前尚未制订交通信号灯设置规范，下面介绍美国的标准以供参考。(1)最小交通流量依据如表2.1所示，当一天中任意8小时平均交通量达到表中数据时，则应安装交通信号灯。表2.1最小车流量(PCU/h)依据区域主道(双向流入量)支道(单向最大流入量)单向进口车道数交通流量单向进口车道数交通流量市区1500115026002200郊区1350110524202140其中，PCU(Passenger Car Unit)称为标准小客车当量，本章2.2节将作详细介绍。(2)连续交通中断依据当交叉口主、次道路的交通量比较大时，次道路上车流穿越或左转进入主道路将非常困难，为此，需设置信号灯，其流量要求见表2.2。表2.2连续交通中断的交通流量(PCU/h)依据区域主道路(双向流入量)次道路(单向最大流入量)单向进口车道数交通流量单向进口车道数交通流量市区175017529002100郊区15251532630270(3)行人交通量依据在交叉口处，除了考虑机动车通行外，还要考虑穿越交叉口的行人。该依据将行人交通量和车流量综合考虑，如果两项指标同时达到，则需要安装信号灯，其流量要求见表2.3。表2.3行人交通流量依据区域主干道(双向流入量)主干道上最繁忙的人行横道中央隔离带(1.2m)交通流量(PCU/h)行人交通量(人次/h)市区无600150有1000150郊区无420105有700105(4)事故记录依据当考虑到交通事故发生的情况时，上述3项依据所规定的交通流量标准要降低20%，即当下述3条均满足时，就要安装信号灯。在12个月内发生了5次及5次以上的交通事故，而这些交通事故可以通过信号控制来避免。为减少交通事故而采用的除信号控制以外的措施均告失败。有交通事故发生，且车辆和行人交通量达到了前述3项依据中任一项所列数据的80%。(5)综合考虑依据对于(1)、(2)、(3)所列3个流量依据，如果实际交通量达到了任意2项依据所规定的流量的80%，则认为应该安装交通信号灯。2.2 交通信号控制参数一般来说，在交通控制中至少有三个基本参数是可以由信号机直接控制的，这就是周期C、绿信比和相位差tos。除此之外，某些信号机还能对相位数进行控制，如从2相位变成4相位或相反等等。2.2.1步与步长图2.4灯控路口考虑图2.4所示的灯控路口。每个方向最多有8种灯色：红、黄、绿、左箭头、直箭头、右箭头、人行红、人行绿。当进行信号控制时，这些灯色中的某些将被点亮。某一时刻，灯控路口各个方向各信号灯状态所组成的一组确定的灯色状态称为步，不同的灯色状态构成不同的步。步持续的时间称为步长。例如：信号机在时刻7时30分0秒开机，此时，方向1和方向3左转绿箭头灯和红灯亮，方向2和方向4的红灯亮，所有人行红灯亮，其它灯均不亮，若该状态持续35(s)，则我们说这是控制方案中的一步，其步长为35(s)。一般来说，步长的变化单位为1(s)，因此，其最小值为1(s)。2.2.2周期用于指挥交通的信号总是一步一步循环变化的，一个循环由有限个步构成。一个循环内各步的步长之和称为信号周期，简称周期，用C表示。若一个循环有n步，各步步长分别为t1, t2, , tn, 则C = t1+t2+tn (2.1)例如，在图2.4中，若一个循环由4步组成：第1步，方向1和3绿灯亮，方向2和4红灯亮，步长为30(s)；第2步，方向1和3黄灯亮，方向2和4红灯亮，步长3(s)；第3步，方向1和3红灯亮，方向2和4绿灯亮，步长35(s)；第4步，方向1和3红灯亮，方向2和4黄灯亮，步长为5(s)。接下来又从第1步开始下一个循环。则周期为C = 30+3+35+5 = 73 (s) 2.2.3相位在交通控制中，为了避免平面交叉口上各个方向交通流之间的冲突，通常采用分时通行的方法，即在一个周期的某一个时间段，交叉口上某一支或几支交通流具有通行权(即该方向上的信号灯为绿色或绿箭头)，而与之冲突的其它交通流不能通行(即该方向上的信号灯为红色)。在一个周期内，平面交叉口上某一支或几支交通流所获得的通行权称为信号相位，简称相(位)；一个周期内有几个信号相位，则称该信号系统为几相位系统。(a)相位1(b)相位2(c)相位3(d)相位4图2.54相位信号控制可以用有向线段表示相位，有向线段的箭头方向与车辆运动方向一致。若一个灯控路口为4相位系统，第一相位东西向交通流直行，第二相位东西向交通流左转，第三相位南北向交通流直行，第四相位南北向交通流左转，而所有右转向交通流均不予控制，其交通运行图如图2.5所示。有时为了提高路口利用率，某一相位一支交通流的通行权可以保持到下一个相位，最常见的是左转交通流，如图2.6所示。由于第二相和第四相的左转交通流分别为第一相和第三相的延续，因而其步长可以短一些，如几秒钟。因此，有人称之为“半相位”。不少著作对左转相进行了详细分类1, 2，然而，用步和步长的概念去描述却相当简单：上述例子实际为一个周期中的四步。2.2.4绿信比在一个信号周期中，各相位的有效绿灯时间与周期长度的比称为绿信比。若设tGi为第i相信号的有效绿灯时间，C为周期长度，则该相信号的绿信比i为：i = tGi/C (2.2)(a)相位1(b)相位2(c)相位3(d)相位4图2.6“半相位”信号显然，0i0，- x ，则(2.23)式的解为： (2.24)(2.23)式表明，当密度随时间发生变化时，所产生的交通不均匀性(运动波)随着交通流以速度()进行传播。由q曲线可知：对任意0，cr，都有()0，此时为顺流传播；对任意(cr，jam，都有()0，此时为逆流传播。在顺畅交通情况下，运动波顺流传播，下游交通受到上游当前交通状态的影响。在拥挤交通情况下，运动波逆流传播，下游交通反过来影响其上游。2.3.3城市道路交通模型城市道路的特点是存在大量的平面交叉路口，不同方向车流的冲突也在此发生。因此，研究城市道路交通时，重点应集中在交叉路口的交通特征上。图2.10单交叉口考虑一个交叉口两个相互竞争的过饱和交通流，如图2.10所示。所谓过饱和交通流是指红灯期间到达路口的车辆不能在随后的绿灯时间内全部放行。设车辆到达率分别为q1, q2 (veh/s)，排队长度分别为p1, p2 (veh)，两个方向的饱和流量分别为s1, s2 (veh/s)，两个方向上的有效绿灯时间分别为t1, t2 (s)。交通控制的目标是尽量减少排队，于是可取路口的排队长度作为系统的状态变量。给定信号周期时间为C (s)和总的损失时间为L (s)，用k表示周期时刻(即第k周期)，显然，可写出离散状态方程如下： (2.25)在上式中，车辆到达率是客观需求，无法由路口的信号配时进行调整。我们可以通过C或 t1、t2的选择来控制排队长度。由于t1t2C -L，因此t1、t2是相关的。定义控制变量(通常称为绿信比)=t1/C (2.26)则，代入(2.25)式，得到 (2.27)上式可以推广到多相位的情况。对于欠饱和交通流，排队长度显然为0。在实际应用中，直接检测排队长度是非常困难的。加拿大道路通行能力指南3分别给出了欠饱和交通流和过饱和交通流条件下排队长度的估计公式pccg=3600/Cq (2.28)Pccg=pccg+te(q-s)/60 (2.29)其中，pccg为欠饱和交通流条件下的平均排队长度估计值(veh)，C为信号的周期长度(s)，q为车辆到达率(veh/h)，s为饱和流量(veh/h)，Pccg为过饱和交通流条件下的最大排队长度估计值(veh)，te为观测时间(min)。而车辆到达率是可以测量的。2.3.4高速公路交通模型为了建立模型，将高速公路按实际几何情况和交通情况划分为若干路段。每一路段内交通状态可近似认为是均匀的，即q、v不变，且每一路段内车道数目不变，至多包含一个入口和一个出口，如图2.11所示。s2r1r2rNq0r1, v1q1s1ri, viqisNrN, vNqN图2.11 高速公路的分段i路段1路段i路段N2.3.4.1稳态模型考虑一条高速公路，假如按照实际几何情况和交通情况分为N个路段，每一段内的交通状态近似认为是均匀的，且每段内车道数不变，至多包含一个入口匝道和一个出口匝道，则有 (2.30)(0 aNj a(N-1)j a(j+1)j ajj =1)其中，ri(i=1,2,N)表示第i路段入口匝道的交通量；aij表示路段j的入口匝道进入的车辆中到达路段i的百分比。(2.30)式也可写成向量形式 q=Ar (2.31)其中，q=q1, q2, , qN，r=r1, r2, , rN，A=(aij), i j, i, j =1, 2, , N为一下三角阵，称为起始到达矩阵。2.3.4.2动态模型与城市道路交通不同的是：高速公路没有平面交叉口，因而其交通流是连续的。目前已提出了很多高速公路交通模型，如MACK模型、CORQCORCON模型、FREQ模型、INTRAS模型、SCOT模型等，本节主要介绍MACK模型。60年代末，佩恩(Payne)开始了MACK模型的研究4,5。该模型属于确定性宏观模型，它由一组守恒方程及相应的动态速度密度方程组成。设每个路段的长度为i (i1，2，N )。第i路段交通流量、交通密度和平均速度分别记为qi (k)、i (k)、vi (k)，其入口和出口匝道流量分别记为ri (k)、si (k)，采样周期为T，如图2.11所示。根据车辆守恒关系有： (2.32)该方程的意义十分明显：右边第二项的括号里的内容表示第k周期内第i路段上净增加的交通量，与周期T相乘则表示净增加的车辆数，除以i则为密度的增量。在(2.32)式中状态变量为i(k)，控制量为ri(k)。佩恩在研究中发现，平均速度v(x, t)不可能瞬时地跟随(x, t)而变化，根据关系式(2.10)，q(x, t)也是如此。所以，在动态条件下，2.3.1节的稳态关系不能照搬使用。事实上，驾驶员调整车速总是根据前方交通密度来进行的，由于驾驶员有一个反应过程，车辆的传动装置有一个调整时间，故车速的变化总比前方x处的密度的变化滞后一个时间，即v(x, t+)=v(x+x, t) (2.33)把上式的左边对、右边对x进行Taylor展开，略去高阶项，得 (2.34)通过对微观交通的研究和观察发现，取x为车头距的一半为宜，即x1/(2)；再把v/近似地看作常数(见(2.11)式)，定义0.5v/，并利用全导数 (2.35)代入(2.34)式，得到 (2.36)对(2.36)式作空间离散化和时间离散化处理，得 (2.37)其中，为一修正系数，以便调整该项权重，使模型更好地与实际拟合；为一补偿系数，避免该项中i(k)很小的情况下，会带来较大的误差；v(i (k)由下式确定 (2.38)(2.37)式给出的速度动态模型能够较精确地描述高速公路交通流空间平均速度的动态变化，包括从顺畅交通过渡到拥挤交通及拥挤交通过渡到顺畅交通的过程。该式还表明：平均速度由以下几个方面的因素决定：(1)前一时刻的速度；(2)平均速度要朝着稳态值方向变化，即朝着v(i(k)趋近；且驾驶员反愈快(小)，这一作用愈强；(3)平均速度值与上游相邻路段中的速度相关；(4)平均速度值与前方(下游)相邻路段内交通密度有关：前方交通较密时，速度降低。在确定一路段的交通流量时，应考虑其上游流量的影响(顺畅时)和下游流量的影响(拥挤时)，于是可用加权和的形式表示路段i的流量qi(k)=i(k)vi(k)+(1-)i+1(k)vi+1(k)-ri+1(k)-si(k) (2.39)其中，(0, 1)为加权系数。当i1cr时，接近于1，即qi主要取决于其上方；当i1cr时，接近于0，即qi主要由下方交通状况决定。(2.32)、(2.37)、(2.38)和(2.39)式组成了MACK模型。2.4 基本的交通控制方法单路口的交通信号控制是最基本的交通控制形式，也是线控和面控系统的基础，其控制目标是通过合理的信号配时，消除或减少各向交通流的冲突点，同时使车辆和行人的总延误时间最小。单路口的交通信号控制主要分为定时控制、感应控制、实时自适应控制等。其中，定时控制和感应控制是基本的交通控制方法，这是本节要介绍的内容。2.4.1信号控制下的车辆运动过程及车辆延误观察信号控制下的交叉口的车辆运动过程可以发现：车辆到达交叉口的数量和到达的时间间隔是随机变化的，因此，在每个信号周期内，总有一部分车辆遇到红灯信号，需要减速并停车等待。当红灯信号结束并转为绿灯信号时，等待的车辆要起动、加速并通过交叉口。还有一种情况就是一部分车辆在到达停车线前，只是减速，而未真正停止前进。TRANSYT系统称之为“不完全停车”。与“完全停车”的概念相比较，“不完全停车”的含义就是指车辆的延迟时间还不够长，以致未能构成一次车速减至零的“完全停车”。TRANSYT系统在计算停车次数时，将“不完全停车”折算为“完全停车”，从而更加客观地描述车辆的延误情况。一般来讲，车辆通过交叉口的延误时间主要受车辆到达率和交叉口的通行能力的影响。在交叉口通行能力不变的情况下，延误时间主要取决于车辆到达率。为了分析信号控制下，交叉口某一进口道的延误，不妨设车辆的到达率为q (PCU/h)，同时设绿灯期间车辆的驶出率为s (PCU/h)。进口道周期时间，可分为绿灯时间tg和红灯时间tr (可理解为包括黄灯时间和损失时间)。显然有：Ctg+tr。图2.12描述了车辆到达交叉口和驶出交叉口的过程(图中假设到达率和驶出率均为常数)。在红灯期间，车辆的驶出率为0，车辆排队等待；当信号转换为绿色时，排队车辆以s(PCU/h)驶出率离开交叉口。绿灯开启后g0(s)内，队长消失。此时到达车辆以到达率q (PCU/h)离开交叉口，直到信号变红为止。在不饱和交通流的情况下，排队长度为红灯期间所到达的车辆数qtr；而绿灯时净驶出率为s-q，显然，队长消散所需时间g0由下式计算Ctrtgg0斜率s斜率q时间累计到达流量绿红图2.12 车辆到达和驶离交叉口的过程 (2.40)为了保证每个周期时间内排队车辆能消散，必须有g0tg，即 (2.41)其中，为该通行相位的绿信比。在满足(2.41)式的情况下，每周期内车辆的总延误td等于图2.12中阴影部分三角形的面积，即(2.42)每周期到达的车辆总数为Cq，因此，每辆车的平均延误为(2.43)(2.43)式是由于车辆均匀到达交叉口而引起的延误，一般称为均匀延误。经实验发现，按(2.43)式计算的平均延误偏低，因为它没有考虑车辆到达的随机性。即使(2.41)式成立，有时发生的车辆密集到达也可能使一些车辆等待整个周期。可以这样来解释这种现象：除红灯期间车辆排队引起的延误外，还有一种随机延误，这种随机延误可以用排队论来描述。把交通信号作为服务台，到达的车辆作为顾客。设该排队系统的到达率服从均值为q(PCU/h)的泊松分布，该排队系统的驶出率为常数s (PCU/h)(即平均每辆车需1/ s小时离开队列)，这样，该排队系统可用M/D/1排队模型来表示。该模型中每个顾客的平均延误为 (2.44)其中X=q/s (2.45)称为饱和度，在排队论中称为有效利用率。该式被称为随机延误。将(2.43)和(2.44)式相加得到每辆车的平均延误为(2.46)用上式估计的延误比实际延误高5%15%。韦伯斯特(Webster)用蒙特卡罗模拟法进行了标定(2.47)该公式称为韦伯斯特公式，它与实际延误的误差在5%以内。实际应用表明：对于到达率不完全服从泊松分布的情况，韦伯斯特公式也能保证足够的精度。2.4.2信号控制的配时设计对单路口的信号控制来说，评价其配时方案是否最佳的主要指标有延误时间、通行能力和交通事故次数等等。显然，延误时间是驾驶员最关心的指标，而且也容易折合成经济指标。将(2.47)式的右边对C求偏导数，并令偏导数为零，就可以得到使交叉口总延误到极小值的最佳周期长度表达式。然而，按这种方式得到的公式比较复杂，不便使用。韦伯斯特经反复测算，给出了计算最佳周期的近似公式(2.48)其中，L为每个周期总的损失时间；Y为交叉口交通流量比。现在考虑L和Y的计算方法。设一个周期有n个相位，第i个相位的损失时间为li，全红时间为tri，则总的损失时间L为(2.49)交叉口交通流量比按下式计算(2.50)Yi为第i相信号临界车道的交通流量比。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，qi和si分别为第i相信号临界车道的交通量和饱和流量。在实际应用中，即使按上述公式算出Co，也还需要到现场进行实验调整。韦伯斯特的实验研究表明，当周期在0.75Co至1.5Co的范围内变动时，延误没有明显地增加。因此，还要根据现场的实际情况，选定合适的周期长度。当交通量很小时，按(2.48)式求得的Co值将很小，这意味着各个相位的绿灯时间会很短，这显然对行车安全是不利的。因此，要规定一个最短信号周期的限值，该值一般取各相位最短绿时的和再加上过渡时间(通常指黄灯和全红时间)。另一方面，当信号周期长度超过某一限值后，通行能力的增长便趋于停滞，而车辆延误时间却骤然上升，因此也要规定最长信号周期的限值。通常以200s作为最佳周期的上限值。周期长度确定后，各相位的绿灯时间应按各相位临界车道的交通量作正比例分配。例1 十字路口东南西北入口道的总车流量分别为600、900、900和1200(veh)，各入口道均有两个车道。设饱和流量s =1800(veh/h)，采用两相信号控制，每相信号损失时间为l=4(s)，黄灯时间取为tY =3(s)，全红时间为tR =2(s)。试设计该路口的定时控制配时方案。解：设东西通行为第1相，南北通行为第2相，各相临界车道车流量为：q1=450，q2=600，则各相临界车道流量比为：Y1=q1/s=450/1800=0.25，Y2=q2/s=600/1800=0.333，总损失时间为： L=n(l+tR)=2(4+2)=12，最佳周期为： Co=(1.5L+5)/(1-Y)=55(s)，净绿灯时间为： tg=Co-ntY L=108-6-12=37(s)，各相绿灯时间为：tg1=tg q1/(q1+q2)+l=37450/(450+600)+4=19.9(s)，取tg1=20(s)tg2=tg q2/(q1+q2)+l=37600/(450+600)+4=25.1(s)，取tg2=25(s)故定时控制配时方案为：周期长：20+3+2+25+3+2=55(s)第1相：绿灯20(s)，黄灯3(s)，全红2(s)；第2相：绿灯25(s)，黄灯3(s)，全红2(s)；周期长度及各相位的绿时是与交叉口的交通量密切相关的，然而，交叉口各方向的交通量不是一成不变的，一天中往往呈现几个明显的“高峰”交通流，如上下班期间。通过交通调查可以确定每日交通量按时间段的分布情况，从而可以进行多时段(TOD, Time of Day)信号控制，即：把每天分为几个时段，每个时段内的交通量基本不变，因此可计算出每个时段的周期长度及各相位绿时，于是，其配时方案就确定下来，交通信号机根据实时时钟自动进行方案的切换。2.4.3感应控制上一小节介绍的定时控制方法(包括多时段控制)是目前使用最广的一种控制方式，其配时方案是根据交通调查所得到的历史数据制定的，而且一经确定，则维持不变，直到下次重新进行交通调查。很显然，这种方式不能适应交通流的随机变化。注意观察进行定时控制的交叉口，有时会发现这样的现象：亮绿灯的车道没有车辆通行，而亮红灯的车道却有车辆排队。这是开环控制带来的结果。为了克服这种现象，就必须采用闭环控制，即首先检测某车道是否有车辆到达，然后再决定是否给该车道开绿灯。这就是感应控制的基本原理。20世纪30年代，美国研制出世界上最早的感应式交通信号控制机。当时采用的是“声控”方式，即车辆到达交叉口的某一指定位置时必须鸣喇叭，信号机内的声音传感器能够接收喇叭发出的声音，从而控制红绿灯的状态。显然，这种方法可靠性差，又会使交叉口的噪声污染加剧，因而遭到公众反对。后来改用气动传感器，并得到推广。20世纪60年代以来，电磁感应检测器、超声波检测器、微波检测器以及视频检测器等逐步取代了气动传感器(详见第四章)，并广泛应用于信号控制系统。长期的实践证明，感应控制的通行效率比定时控制系统高，车辆停车次数减少630%。感应控制从实施方式来看可以分为两种，一种是半感应控制，即在交叉口处将检测器安装在次干道上，根据次干道的交通需求进行信号控制；另一种是全感应控制，即在交叉口的所有入口道上均安装检测器，根据所有入口道的交通需求进行信号控制。本小节主要介绍这两种控制方式。(1)半感应控制某些交叉口往往是由主干道和次干道交汇而成，主干道的交通量明显大于次干道交通量，且次干道交通量波动较大，此时实施半感应控制能获得比较好的效果。该控制方式是在交叉口的次干道的两个入口道上安装车辆检测器，并使用两相位信号进行控制。如图2.13所示。注意到主干道上没有安装车辆检测器，因此，主干道通行的信号相称为非感应相，而次干道通行的信号相称为感应相。半感应控制在工作时，主干道信号灯总维持绿灯信号，次干道总是红灯，只有次干道能检测到车辆到来时，其灯色才可能转换为绿色。0-36m主干道0-36m次干道次干道图2.13半感应控制示意图停止线线圈非感应信号相通常要设置最小绿时，以免绿时太短发生交通事故。当次干道检测到有车辆到达时，必须等到主干道的最小绿时结束，才能把绿灯信号转移到次干道。因此，次干道要获得绿灯信号必须具备两个条件：检测器检测到车辆到达；主干道最小绿时已经结束。主干道绿灯次干道有车吗？主干道最小绿时结束否？次干道绿灯次干道继续来车否？次干道最大绿时到否？有无结束否否来车否到图2.14半感应控制流程图感应信号相要设置初始绿时、单位绿延时和最大绿时。当次干道获得通行权时，信号机首先给该信号相一个初始绿时，使已经到达的车辆通过交叉口。如果此后再无车辆到达，初始绿时一结束，通行权又转移到主干道；如果在初始绿时内检测到车辆到达，则次干道绿灯将延长一个单位绿时；如果在此时间内又有车辆到达，就再延长一个单位绿时，直到累计时间达到最大绿时。此后，即使次干道检测到车辆到达，其绿时也必须结束，通行权转移给主干道。半感应控制的流程图如图2.14所示。半感应控制的信号配时比较简单，不需要进行复杂的计算，只要恰当地确定主干道最小绿时、次干道的初始绿时、单位绿延时和最大绿时即可。上述几个参数的确定原则可简单地介绍如下：主干道最小绿时该时间由交叉口的交通需求来决定。通常的做法是：如果次干道上只是偶有车辆通过，且主干道又不是特别重要的城市道路，则可取较短的最小绿灯时间，如2540s。如果主干道上交通量较大或者次干道交通量比较大，则应选取较大的最小绿灯时间，如4075s。次干道初始绿时次干道初始绿时与车辆检测器到停车线的距离有关，一般可以把初始绿时看作该距离的函数。表2.6是美国交通信号设计手册所推荐的初始绿时与车辆检测器到停车线间距离的关系(1feet0.3048m)。从表中可以看出：当该距离每增加20feet，初始绿时增加2s；当距离为040feet时，初始绿时取8s，这里考虑了车辆启动所需要的时间。这些数据是以下面两个假设为依据的：一是车辆通过交叉口的平均车头距为20feet；二是车辆间的车头时距为2s。显然这种考虑是比较保守的，实际使用的初始绿时往往小于表2.6所列的数值。表2.6初始绿时与车辆检测器到停车线间距离的关系停车线到检测器的距离(feet)次干道初始绿时(s)0404160618081100101120810121416次干道单位绿延时单位绿延时与车辆检测器到停车线间的距离有关。对于车辆检测器与停车线间距离较大的交叉口，单位绿延时就是车辆从检测器行驶到停车线所需的时间。这可以通过两者距离除以平均车速求出。这可以保证检测到的车辆有一段时间安全驶过交叉口。如果检测器与停车线间距离很小时，单位绿延时是绿灯信号期间驶近交叉口车队相邻车辆的最大空间时距。一旦单位绿延时确定，只要检测器感应到的车辆间的空间时距小于此值，则次干道应一直为绿灯信号，直到绿灯时间已达到次干道的最大绿时。单位绿延时可根据交通调查进行统计分析来确定。从理论上讲，单位绿延时应尽可能短，只需使已经到达交叉口的车辆刚好通过停车线即可，这样可使车辆的延误最小。但从安全角度来看，单位绿延时不宜太短，否则已经越过车辆检测器的车辆可能无法穿过停车线，因而不得不紧急刹车，容易酿成交通事故。通常情况下，绿延时的选取应不小于3s。次干道最大绿时对半感