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摘 要：针对目前城市拥堵的问题,提出道路交叉口的信号控制是导致拥堵的最主要因素之一.根据交叉口的交通流特性,以安徽省合肥市高新区黄山路-天智路交叉口东进口为研究对象,通过用无线地磁采集到的车流量（周期内）、绿灯时间、周期等数据,由饱和度、通行能力及交通量的关系式推导出饱和度和绿灯时间及一次绿灯时间内的车流量的关系式,从而确立出饱和度,并根据饱和度和流量的关系,确定不同信号控制方式饱和度的临界点,并通过延误评价的方式进行论证,结合三种控制方式的综合应用,优化交叉口控制方式,使总延误达到最低.
关 键 词：信号控制；信号控制模型；无线地磁；延误评价
近年来,随着城市化建设步伐的加快,交通拥堵问题成为困扰人们出行的一个大难题,各大城市的主要干道交通流已趋于饱和状态,因此必须采用有效的控制手段来提高道路交通通行能力,重点应集中在道路交叉口的信号控制优化上面.本文通过对合肥市黄山路与天智路交叉口的参数相关数据调查分析,建立适合不同交通状态情况的相应模型,以饱和度的变化作为模型建立的依据,确立不同模型饱和度的分界点,并通过对各模型延误的计算,最终确立饱和度大小决定信号控制方式,方能缓解道路交叉口的交通压力.
1交叉口信号控制方法概述
目前采用的信号控制主要有定时控制、感应控制与自适应控制.定时控制也叫定周期控制,主要根据交叉路口历史交通量数据预先确定配时方案；感应控制主要根据路口的交通量的变动进行实时控制,没有固定的周期和绿信比；自适应控制又称为优化控制.控制系统根据检测器送来的交通量信息,实时产生出对某种性能指标来说是最佳的配时方案,自动调节各个参数（周期、绿信比和相位差等）.进行这种控制方式的交通信号机将检测到的交通数据实时地通过通信网络传至上位机,上位机根据路网上交通量的变化情况,不断调整配时方案以达到最优控制.通过这种控制方式,上位机同时控制城市中某个区域内的多个路口的信号机,实现区域中交叉口交通信号之间的统一协调管理,从而提高路网的运行效率.
国外曾经对定时信号控制、感应信号控制及自适应信号控制三类控制方式的控制效果进行过定性的对比研究,研究结果如图1.1所示[1].从图1.1可以看出：感应信号控制在交通量比较小的情况下,控制效果最好；从整体上看,自适应信号控制的控制效果是最佳的；但随着交通量的逐渐增大,达到或超过信号交叉口的通行能力时,采用定时信号控制更为有效.
本文的模型建立主要是针对不同的参数条件,结合这三种控制方式建立模型,并对各种方式下的模型进行适应性评价.
2数据调查
对调查样本的数据采集,主要是利用无线地磁检测器,即有车辆经过时,发生金属切割磁感应线效应,导致磁通量发生变化,既判断有车辆通过,埋于地下的检测器检测到该车道车辆通过的编码信号后,以无线方式发射到路旁的接收机,接收机会分辨出哪个车道有车通过.
通过无线地磁检测器能够检测到的数据主要有：日期、时间、AP的ID号、车道编号、占有率、车辆数、中值车速、平均车速及未回报的传感器数目（中值车速指的是在测试时间段内,50%的车速高于此速度,50%的车速低于此速度）.
本文采集的数据主要包括合肥市高新区黄山路-天智路交叉口某工作日上午7：30-11：30的灯组号、方向、流量、绿灯时间和信号周期.
3数据分析与处理
交叉口的总饱和度是指饱和程度最高的相位所达到的饱和度值,而并非各相位饱和度之和,用x表示.x的计算表达式为：
式中：x-相位饱和度；
N-车道通行能力；
Q-车道实际流量折算值,单位为pcu/h；
q-一次相位绿灯时间内的最大车道流量值；
S-车道饱和流量值,指在一次连续绿灯时内,交叉口进口道上连续车队能够通过进口道停车线换算为小客车的最多车辆数,单位pcu/h.
C-周期时长（s）；
g-相位绿灯时间（s）.
上式中可变参数为q,g与x,S的值可根据车道宽度来计算.国内有关学者在北京进行了交通观测,并根据测试结果归纳了计算直行车道饱和流量公式,即（b为车道宽度,单位m）,左转车道饱和流量比直行车道饱和流量小1%-2%.
本文研究以黄山路-天智路交叉口东进口直行车道为例,检验起参数变化的情况.该交叉口在高峰时间（上午7：30-9：30,下午5：30-7：30）段采用的是定周期控制,周期为120s,其余时间采用的是感应控制.该交叉口东进口直行车道宽度为3.75m,而左转车道宽度为3.25m；计算所得直行车道S等于1514pcu/h,左转车道S等于1452pcu/h*（1-2%）等于142cu/h.
计算所得的部分数据如表3.1所示；
4模型建立
通过上节计算的饱和度数值与流量q建立模型,可得到下图4.1；
由上图饱和度-流量散点图可知,流量是随饱和度增加而增长的,当饱和度大于一定数值时,导致道路拥堵,流量不会增长；由图4-1增长趋势可回归模型q等于20.542x4-66.685x3+73.091x2+22.352x+0.8578；对q二阶求导,令q”等于0,可得x1等于0.6,x2等于1.0；由此可得出两拐点分别为（0.6,28.8）（1.0,50.2）,拐点即曲线凸凹性发生变化的点,由此来判别信号灯控制方式的转换.
引用第一节的控制方法变换,定义（0,0.6）为感应控制区间,[0.6,1]为自适应控制区间,大于1的为定时控制区间.x∈（0,0.6）时,采用感应控制,根据实际交通量的变化实时调整信号周期以及绿信比；当x∈[0.6,1]时,采用自适应控制的方式,系统根据无线地磁检测器传来的实时交通量数据,实时产生出对于对应饱和度最佳的配时方案,从而自动调节周期、绿信比及相位差.x大于1时,采用定周期控制,在交通量比较稳定时,可执行单段式定时控制,当交通量在一天不同时段变化较大时,亦可采用多时段定时控制,即根据不同时段的交通量执行不同的配时方案.绿灯时间和流量满足如下的关系式：
对于东进口的直行车道而言：
由上式可得知,当流量一定时,绿灯时间和饱和度是成反比的；当饱和度一定时,绿灯时间和流量成正比,同样,当绿灯时间值一定时,饱和度和流量成正比.
在感应控制范围内,x<0.6,根据采集到的数据,可得到在感应控制条件下,流量和饱和度满足如下图4.2所示的曲线；
根据图中所示的散点类型,可拟合出在感应控制范围内流量和饱和度的一个关系式：q等于2.1106e5.0779x,由此可知,在感应区间内,饱和度越接近0.6,越能有效地体现交叉口感应控制的优越性.
而在自适应控制条件下,0.6 由上图4.3,自适应控制条件下饱和度和流量满足以下关系式：y等于53.449ln（x）+58.476；满足上凸型曲线增长模式. 5模型评价 对信号交叉口运行质量进行评价,延误作为一项重要的指标,在各种评价体系中占据着重要的地位.美国《道路通行能力手册》单一以平均停车延误作为服务水平分级的依据.他们认为诸因素对信号交叉口服务水平的影响程度,均可反映在延误的大小上,如饱和度、速度比、红灯平均阻车长度、交叉口条件（特别是进口道类型）、管理水平（特别是信号控制条件）、停车次数等,同时延误也是造成额外燃料消耗和空气污染的主要原因.鉴于延误评价的以上作用,本文亦选取延误作为交叉口信号控制方式效益的评价指标. 饱和度的大小决定了交通延误模型的选取,上节根据饱和度的区间调整交叉口信号控制方式,下面将分别介绍每种控制方式下的停车延误. 根据上面对三种控制方式模型的分析,结合黄山路-天智路地磁检测的实际数据,可得出三种控制方式下分别的延误值,如下表5.1所示： 上表以折线图的形式表示为图5.5； 由上面的分析可以得出,在饱和度较小的情况下,用感应控制的效果比较好,延误能降到最低,当饱和度增加到一定程度时,改用自适应控制,而当饱和度比较大的时候,用定时控制,这样道路资源可以得到合理化应用,延误值降低,可以达到缓解道路交叉口拥堵的目的. 6结语 目前对城市道路交叉口交通信号控制研究的比较多,但研究的种类比较单一,多种控制方式协调控制没有一定的理论依据,不能完全使道路资源得以合理利用,单一的控制效果往往会事倍功半,本文提供交叉口多种控制方式相结合临界点的划分依据,并且根据不同的控制方式,提出延误计算的方法,并且对各种控制方式不同饱和度条件下的延误进行比较,从而确立三种控制方式选取的界限,为现实道路交叉口控制方式的选取提供了一定的依据.但鉴于本文所选路段的局限性,选取直行段为研究对象,对于其余类型的路段,控制方式临界点的选取,还有待进一步的研究. [参考文献] [1]SensysTMWirelessVehicleDetectionSystemReferenceGuide（P/N152-240-001-001RevCFebruary2010）[EB/OL]..sensysworks.. [2]蒋贤才.交叉口信号控制自组织方法与系统应用研究[D].黑龙江：哈尔滨理工大学,2009.51-61. [3]吴震,杨晓光.车道宽度、转弯半径对左转饱和流量的影响研究[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版）,2009,33（5）. [3]刘广萍.信号控制下交叉口延误计算方法研究[J].中国公路学报,2005,18（1）：104-108. [4]陈传明,等.智能交通信号灯配时及优化设计[J].微机发展,2005,15（3）：4-7. [5]裴玉龙.自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究[J].公路交通科技,2005,22（7）：110-114. [6]蒲琪,黄启超,等.交叉口延误的概率统计模型[J].同济大学学报（自然科学版）,2005,33（10）：1309-1312.