信号交叉口两种车辆折算系数的研究

1、信号交叉口两种车辆折算系数的研究#李瑞敏1，唐瑾2*（1. 清华大学交通研究所，北京 100084；51015202530352. 清华大学土木工程系，北京 100084）摘要：针对信号控制交叉口部分车型折算系数的确定问题，本文利用现场调查和对比分析的方法对路口进口道饱和流量计算中摩托车和中型客车的折算系数进行了研究。通过实地调查分析，利用车头时距法确定了中型客车的折算系数。针对摩托车运行特点，提出等效饱和流量的方法来确定摩托车的折算系数。给出了一定条件下小汽车的车头时距和直行进口车道的饱和流量值。同时利用信号控制理论及现场调查数据进行了仿真验证，结果表明本文确定的折算系数与实际较为相符。关键

2、词：车辆折算系数；信号交叉口；摩托车；信号控制中图分类号：u491research on coefficient of conversion of two kinds vehicle atsignaled intersectionli ruimin1, tang jin2(1. institute of transportation engineering , tsinghua university, beijing 100084;2. department of civil engineering, tsinghua university, beijing 100084)abstract:

3、aimed at the research of coefficient of conversion of middle-car and motorcycle atsignaled intersection, this paper reports a new result. using the field survey data, the coefficient ofmiddle-car is calculated based on the time headway. to the characteristics of motorcycle atsignaled intersection, t

4、his paper presents the method of equivalent saturation flow to calculate thecoefficient of conversion of motorcycle. based on the traffic signal control theory and survey data,the simulation indicates the results is consistent with the fact.key words: coefficient of conversion; signaled intersection

5、; motorcycle; traffic signal control0 引言自从 1965 年美国在通行能力手册1（highway capacity manual，hcm）中首次提出小客车当量（passenger car equivalent，简称 pce）的概念以来，车辆折算系数就被广泛用来处理机动车混合交通流中不同车型之间的统一关系。由于车辆折算系数的计算与道路、交通流、车辆性能等条件相关，针对特定的对象需要进行专门的研究。在交通信号控制中，在信号配时优化过程中所进行的通行能力的计算、检测交通流量数据的处理等过程中都需要用到车辆折算系数。本文主要研究信号控制交叉口处中型客车和摩托车对于

6、小汽车的车辆折算系数。4算机模拟法。具体又可分为数学模型法、容量计算法、速度-流量计算法、超车率法、延误计算法、车头时距法、车队头车法、动态车长法3、动力学模型4等方法，本节在计算中针对不同的车辆特点分别应用了车头时距法和等效饱和流量计算法。基金项目：教育部博士点基金新教师基金批准项目( 批准号: 200800031059 ); 国家自然科学基金青年科学基金( 50908125)作者简介：李瑞敏（1979-），男，山东莱州人，清华大学交通研究所，副教授，研究方向为智能交通控制、智能交通系统等. e-mail: lrmin-1-目前的车辆折算系数的计算方法主要包括如下三类2：理论模型法、经验计算

7、法和计401 中型客车折算系数研究本文在中型客车的折算系数的计算中采用车头时距法。车头时距法是在大流量的车流中（近似饱和车流），取不同车型的车头时距，以其不同车型所占的时间间距为等价标准进行计算，计算公式为：pcei =hihcar（1）4550式中： hi 某车型的车头时距；hcar 小汽车的车头时距；车头时距法适用于交通量接近通行能力、车辆排队行驶时。在路口交通量较大、红灯期间路口排队长度较长的情况下，若无横向干扰，排队车辆在绿灯期间会以接近饱和流量的状态通过交叉口（扣除启动损失的 2 秒左右且限于排队车辆范围），因此可以利用排队车辆的运行特征使用车头时距法来进行中型客车车辆折算系数的计算

8、。笔者在广州市原广州大道与花城大道的交叉口进行了现场调查，取路口北进口道（广州大道）最内侧车道（直行车道）为调查车道，车道宽度为 3.2 米，由于交通管制等因素，该车道 95以上为小汽车和中型车（采用文献 3 中的分类方法）为主。车型分类如下表 1 所示。55表 1调查车型划分表3车型编号12车型小汽车中客车车型说明座位数7，如：小轿车，小面包车，吉普车等座位数在 821 之间，如：大面包车，依维柯图例所取数据为车流以接近饱和流量的状态通过路口时的数据。即在调查时段内，假设每个周期该车道红灯期间最大排队长度为 n ，则所取数据为从第 6 辆车开始到第 n 5 辆车为止，第 6 辆车的数据表示第

9、 6 辆车与第 5 辆车之间的车头时距。由于该交叉口机动车流量很大，60因此每次绿灯可以得到 2030 个有效数据。数据分析结果如下表 2 所示。表 2各类车辆通过交叉口时车头时距值项目小汽车尾随小汽车小汽车尾随中型车中型车尾随小汽车中型车尾随中型车取样数（n）平均车头时距（s）样本标准差（s）279 74 792.076 2.074 2.2190.776 0.683 0.634182.4600.52295的置信度的置信区间（s）1.1723.3631.2293.6631.2423.3041.5743.594由以上数据分析结果可知，在交叉口交通流量统一化计算过程中，中型客车的车辆折算65系数可

10、以取为 pce1.18，这与文献 3 中所得 1.11 的数据有所差异，主要是由于交通运行条件不同所致。本文研究的是车辆以接近饱和流量的状态通过交叉口时的车辆折算系数，可以用于信号配时的设计。而文献 3 中计算的是非饱和状态下通常车道上的车辆折算系数，无法用于信号配时设计。同时也可以近似得到该车道的饱和流量约为 1734 辆（标准小汽车）/小时。-2-702 摩托车折算系数研究1978 年中国民用汽车总计 135.84 万辆，摩托车总计为 12.6 万辆。其后摩托车经历了快速发展到过程，保有量迅速超过小汽车，直到 2011 年 10 月，汽车保有量才超过摩托车保有量5由于摩托车在交叉口的运行特

11、点复杂，也增加了交通控制管理的难度。75表 3 几个城市交叉口机动车交通流中摩托车比例城市萧山6 乐清7瑞安8顺德9大北路口 a摩托车比例1526255867.1%a 该路口为作者在研究过程中详细调查的路口。在交叉口饱和流量的计算中，对于摩托车，webster 给出的系数为 1/3，而国内部分学808590者给的是 0.410。在交叉口配时的实际运用中，笔者发现这些系数对我国部分城市摩托车比例较大的交叉口而言偏大，因此进行了相应的调查研究工作。首先讨论一下摩托车在信号交叉口的运行特征。与小汽车相比，在绿灯期间通过信号控制交叉口的摩托车具有如下一些运行特征：1）启动快；2）运行轨迹灵活；3）在路

12、口的运行状态与路段不同：在绿灯启亮初期，每条车道并行的摩托车数（通常 3 辆左右）要大于路段上一条机动车道同时并行的摩托车数（通常不大于 2 辆），因此使用观测路段连续运行的摩托车的车头时距的方法来计算摩托车的折算系数，则对于路口处的摩托车的折算系数而言偏大3。在此，从应用于交叉口信号控制的角度出发，本文提出使用等效饱和流量的方法来确定路口饱和流量计算中摩托车的折算系数，类似于前面提到的容量计算法2：在同一服务水平下，通过交叉口的混合车流的车流量应该与纯小汽车具有等价性，即：qb = q m × p × pce m + q m × (1 p)式中：qb 某服务水平

13、下对应的纯小汽车量；qm 某服务水平下对应的某种混合车流的车流量；（2）95100105p 混合车比例；pce m 混合车型的折算系数。由于难以确定某一服务水平下的交通容量，因此该法的应用有一定的困难。本文在应用该方法的时候，基于如下前提：某一车道红灯期间的停等车流在绿灯期间通过停车线的饱和流率，在道路、交通条件类似的情况下是相同的。笔者在两个城市各自选择了一个摩托车比例较大的路口进行了详细调查，一个是广州市番愚区的大北路/环城中路路口，一个是中山市的中山三路/华柏路路口，调查时间选择晚高峰时段的数个周期。在调查期间，选择绿灯期间车辆以饱和状态通过停车线的时段为计数周期，例如：若绿灯期间让绿灯

14、开始时停车线后等待的车辆全部通过停车线的时间为 35 秒，则在调查中取前 30 秒作为统计周期。选择如下数据进行分析：在大北路/环城中路路口，选择了 10 个周期的北进口道直行交通流；在中山三路/华柏路路口，选择了 20 个周期的南进口道直行交通流和东进口道直行交通流（这两个路口都为 4 相位信号控制路口，设置有左转专用信号相位）。共分析数据 45个，分析结果如图 1 及表 4 所示。-3-。在中国的众多中小城市中的交叉口交通流中，摩托车占了很大的比例，见表 3。同时从结果中可以看出，摩托车折算系数可以取在 0.220.27 之间，具体数据可根据现场调110查进一步确定。表 4 信号控制交叉口

15、摩托车折算系数计算项目摩托车折算系数取样数（n）样本标准差90的置信度的折算系数区间平均值450.1310.0470.500.245108642std. dev = .13mean = .250n = 45.00.06.13.19.25.31.38.44.50.56图 1摩托车折算系数分布图115在现场调查及研究中作者还发现，由于摩托车在交叉口的运行有一定特点，例如启动快、一个车道可以同时启动多辆摩托车等特性，可以对交通管理和控制有一定的指导意义，例如：在摩托车比例较大的路口，可以在停车线后专设一段摩托车专用等待区，让部分摩托车利用小汽车的起动延误时间来提前通过交叉口，这种管理措施可以有以下优

16、势：1201251301351）在不显著延误小汽车启动的同时可以提高交叉口通行能力，由于摩托车启动较快，可以减少绿灯启动损失时间，更加充分的利用绿灯时间；2）由于将摩托车进行了相对的集中，可以近似认为实现了不同车种的分流，减少了在通过交叉口的过程中摩托车与小汽车的穿插等现象，有利于改善交通秩序、提高交通安全。作者在观测过程中对摩托车在路口处的集散情况进行了粗略的记录，从最后的数据处理来看，红灯期间在交叉口停车线后、第一辆小汽车前的区域中如果集中的摩托车越多，则同样绿灯期间通过的折算当量小汽车车数越多，可以看到对通行能力的增大有一定的意义，具体的影响与分析还需进行进一步的有针对性的调查，同时该项

17、措施的实施需要有一定的交通工程配合，例如划出摩托车专用道等，因此对其进行全面综合的分析还需要进一步调查和研究，本文在此只是对调查过程中所碰到的情况进行初步的分析，由于调查样本的有限，可能有分析不全面的地方。3 仿真验证为对本文摩托车折算系数研究结果的有效性进行检验，笔者在广州市番禺区的大北路/环城中路路口进行了 1 个小时的交通流观测，记录所有周期所有进口道分车型的交通流量以及相应的配时方案，并记录各个周期的排队情况。该交叉口有环形行人、自行车过街天桥，因此路口范围内地面机动车交通流受行人和自行车影响非常小。交叉口信号配时参数如下表 5 及所示：-4-频数表 5相位设置及配时参数相位编号相位

18、1相位 2相位 3相位 4放行方向 南北左转南北直行东西左转东西直行灯态绿黄绿黄全红绿黄绿黄全红时长（秒） 56 4 36 4 3 22 3 22 3 3140145150155160因调查时段与分时段定时控制中的时段划分一致，因此配时方案在调查的 1 小时内没有变化，如上所示配时方案，周期长为 156 秒，共调查 22 个周期。在调查过程中，由于人力所限，在调查交通流量的同时，仅仅记录了各方向进口道直行车道的排队长度，共获得 44个排队长度的数值。因为该交叉口机动车交通流的运行受自行车和行人影响非常小，因此采用 synchro5.0软件环境中进行仿真评价，对其中的部分参数根据路口情况进行了相应的调整。发现在摩托车折算系数取 0.25 的时候，仿真结果与实际较为相符。下面图 2 为 44 个仿真计算排队长度与实际排队长度的相对误差分布示意图，从图中可以看出，最大相对误差不超过 20，平均相对误差为 8.07%，说明折算系数取得较为合理。图 2 排队长度相对误差分布示意图4 结论交叉口信号配时优化的应用