CN108629993A - 一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法 - Google Patents

一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，针对采用公交优先的高饱和交叉口，在其采用绿灯时间延长策略后，对其信号配时进行优化，即对后续的各个流向也采用绿灯延长，使排队长度能在三个周期内恢复到零，减少由于采用绿灯时间延长策略引起的其他非优先车辆的延误增加；该信号配时优化方法以延误增加量最小作为优化目标，考虑排队长度、排队长度恢复到零所需周期数、最小绿灯时间和双环控制等约束条件，建立模型进行优化。该方法可以在交叉口饱和度很高的条件下提供公交信号优先，进行信号配时优化，从而拓展公交信号优先的使用范围，利于公交优先的推广。

Description

一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法
技术领域
本发明涉及一种信号配时优化方法，尤其适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，属于智能交通技术领域。
背景技术
随着城市交通拥堵越来越严重，以及可以用于交通的土地越来越紧张，所以交通拥堵需要通过改变出行方式来缓解。公交车作为一种高性价比的交通方式被很多政府和学者所推荐。提供高质量的公交服务可以吸引更多的人选择公交出行，进而减少小汽车使用率，缓解交通拥堵。公交信号优先作为一种提高公交车服务质量的方式，已经被很多学者研究。
目前对公交车采用绿灯延长策略后，为了缓解其他非优先车辆延误通常有两种处理方法：一种是将由于公交优先绿灯延长引起的红灯时间增加量按照绿信比分配给后续相位；另一种是将由于公交优先绿灯延长引起的红灯时间增加量按照饱和度分配给后续相位。然而以上对红灯时间增加量的处理方法均欠佳且主要适用于低饱和度交叉口，对排队长度需要多个周期才能恢复的高饱和度交叉口并不适用。目前未出现适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，该方法主要针对公交车道采用绿灯时间延长策略后的高饱和度交叉口进行信号配时优化，即对各个流向也采用绿灯延长策略的原理将各个流向的绿灯时间延长，使得各个流向的延误增加量之和达到最小，减少由于公交优先引起的其他非优先车辆的延误增加，并且使排队长度能在三个周期内恢复到零。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，包括以下步骤：
步骤S1：采集模型输入参数；
步骤S2：建立各个流向的汽车在不同情景k下的延误增加量的计算模型ΔDj，a，并将各个流向的模型ΔDj，a进行求和，获得小汽车延误增加量的目标函数
步骤S3：建立公交车延误增加量的模型ΔDb并将公交车所在流向的绿灯时间延长长度代入该模型；
步骤S4：建立所述目标函数minΔDa+ΔDb的约束条件；
步骤S5：结合所述约束条件，获得所述目标函数minΔDa+ΔDb的输出参数；其中，所述输出参数包括和所有车辆上的乘客延误增加量的最小值；表示各个流向在情景k下的绿灯时间延长长度；
步骤S6：根据进行信号配时优化。
优选地，在步骤S1中，所述模型输入参数包括：
qj，交叉口j流向的车辆到达率；
sj，交叉口j流向的饱和流率；
C，信号周期时长；
gj，交叉口j流向的绿灯时间长度；
n，流向的总量；
Pa，小汽车上平均乘客数量；
Pb，公交车上平均乘客数量；
dv，排队车辆的平均车头距离；
Lj，j流向所在车道的最大允许排队长度；
行人通过所需的最小绿灯时间长度；
公交优先绿灯延长时间长度；
其中，所述根据公交请求申请得到；所述模型中的其他输入参数均通过人工测量获得。
优选地，在步骤S2中，情形1的条件下，小汽车延误增加量的模型ΔDj，a为：其中，该模型需满足：
优选地，在步骤S2中，情形2的条件下，小汽车延误增加量的模型为
其中，该模型需满足：
优选地，在步骤S2中，情形3的条件下，小汽车延误增加量的模型为
其中，该模型需满足：
优选地，在步骤S4中，所述约束条件包括：排队长度的约束、各个流向绿灯时间长度的约束和双环控制的约束；其中，
所述排队长度的约束，要求各个流向的排队长度小于所在车道允许的最大排队长度，即
所述各个流向绿灯时间延长长度的约束，要求下一个流向的绿灯延长时间小于等于上一个流向的绿灯延长时间，即
所述双环控制的约束，要求相位控制不越过相位阻隔，即：
与现有技术相比，本发明的优点为：
(1)提出了一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，在其采用公交绿灯时间延长策略后，对其信号配时进行优化，即对后续的各个相位也采用绿灯延长，使得各个相位的小汽车乘客延误和公交车乘客延误增加量之和最小，根据求得的进行信号配时优化，减少由于公交优先引起的其他非优先车辆的延误增加。
(2)本发明在各个流向延误增加量的计算上考虑了交叉口使用绿灯延长后在三个周期内延误的变化，使排队长度能在三个周期内恢复到零，提高了该信号配时优化方法的精准度以及排队长度在高饱和度交叉口需要多个周期恢复的合理性。
附图说明
图1为本发明一实施例的情景一，流向j的汽车延误增加量的计算图；
图2为在情景二，流向j的汽车延误增加量的计算图；
图3为在情景三，流向j的延误增加量的延误计算图；
图4为本发明一实施例的交叉口几何条件图；
图5为图4的信号配时图；
图6为图5的优化结果图；
图7为基础信号配时图；
图8为本发明一实施例的原理图。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明所采用的技术方案作进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明，而仍然实现本发明的有利效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。
本发明提出了一种高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法以延误增加量最小作为优化目标，即在考虑排队长度、排队长度恢复到零所需周期数、最小绿灯时间和双环控制等约束条件，建立模型进行优化。其中：小汽车延误增加量模型和公交车延误增加量模型的输入参数具体包括：
qj，交叉口各个流向的车辆到达率，veh/h；
sj，交叉口各个流向的饱和流率，即各个流向车辆离开率，veh/h；
C，信号周期时长，s；
gj，交叉口各个流向的绿灯时间长度，s；
n，流向的总量，即交叉口附近的车道数量；
Pa，汽车上平均乘客数量，per/veh；
Pb，公交车上平均乘客数量，per/veh；
dv，排队车辆的平均车头距离，m；
Lj，各个流向所在车道的最大允许排队长度，m；
行人通过所需的最小绿灯时间长度，s；
其中，所述根据公交请求申请得到；所述模型中的其他输入参数均可以通过人工测量获得。
所述目标函数为最小化延误增加量，如式(1)所示；
minΔDa+ΔDb (I)
在(56)情景二中，当时，当时，
所述排队长度的约束，要求各个流向的排队长度小于所在车道允许的排队长度，即满足式(4)要求；
所述各个流向绿灯时间长度的约束，要求下一个流向的绿灯延长时间小于等于上一个流向的绿灯延长时间，即满足式(5)-(7)要求；
所述双环控制的约束，要求相位控制不越过相位阻隔，即满足式(8),(9)要求；
公式(8)、(9)的含义具体为：
在双环控制里，上下两环需要在遇到相序阻隔时同时结束。即相位1和相位2的绿灯时间之和等于相位5和相位6的的绿灯时间之和；相位3和相位4的绿灯时间之和等于相位7和相位8的的绿灯时间之和。
为确保行人安全通过人行道，任何一个相位的绿灯时间均要大于等于行人通过所需的最小绿灯时间长度。
所述目标函数中汽车延误增加量ΔDa的计算，分成三种情景(分别如图(1)、图(2)、图(3))进行计算。
如图1所示，由于公交绿灯时间延长，导致的该流向上的绿灯时间量被上一个流向(相邻的上一个相位)占用了一部分(即红灯时间相应增加了这部分)，为缓解这种现象，该流向上的绿灯时间也相应占用下一个流向(即相邻的下一个相位)上的一部分绿灯时间；其中表示该流向被占用的绿灯时间量即红灯时间增加量；表示该流向j上的绿灯时间占用下一个流向的绿灯时间量，即下一个流向的红灯时间增加量。在时间内，j流向上的车辆处于离开状态。此原理同样适用于图2和图3。
具体的，图1中，K＝1，汽车延误增加量的模型为：其中，即流向j所在的车道可以在第一个周期内恢复到零。具体的，
公式(10)要受到条件：流向j所在的车道可以在第一个周期内恢复到零的约束，即公式(11)；
公式(11)的具体含义为：到达交叉口的j流向的车辆数量小于等于在第一周期可以离开的最大车辆数量。
公式(10)和(11)中中间变量的计算如下所示(12)-(20)；
如图2所示，当表示在第一个周期内，车辆的排队长度没有清零，即剩余量为表示绿灯延长量，在这段时间内，在第一个周期内的剩余量无法清零，即这段时间内，j流向上的后续车辆仍属于延误状态，后续车辆不断到达，离开量为0。当原理类似，在此不再赘述。
K＝2，汽车延误增加量的模型为
其中，该模型需满足： 即流向j所在的车道可以在第二个周期内恢复到零。具体的，
公式(21)要受到条件：流向j所在的车道可以在第二个周期内恢复到零的约束，即公式(22)和(23)；
公式(21)-(23)中中间变量的计算如下所示(24)-(38)；
如图3所示，在S2中，K＝3，汽车延误增加量的模型为其中，该模型需满足： 流向j所在的车道可以在第三个周期内恢复到零。具体的，
公式(39)要受到条件：流向j所在的车道可以在第三个周期内恢复到零的约束，即公式(40)和(41)；
公式(37)-(39)中中间变量的计算如下所示(42)-(55)；
总结上述三种情景，汽车延误增加量ΔDa的计算可以简写成公式(56)和(57)；
所述目标函数中公交车延误增加量ΔDb的计算，如公式(58)所示；
综上，结合图1～3可以看出，本发明基于在三个周期内内将排队长度清零的考虑，以所有车辆延误最小为目标函数的信号优化模型，即利用提出的公交优先信号控制模型，对在采用绿灯时间延长策略后的信号配时进行优化，最后将信号优化模型计算得到的结果对公交信号优先所在周期进行优化。具体的，即对后续的各个流向也采用绿灯延长，减少由于采用绿灯时间延长策略引起的其他非优先车辆的延误增加，并且使排队长度能在三个周期内恢复到零。
以下将结合具体实施例对本发明作进一步的解释说明。在本实施例中交叉口几何条件和信号配时如图4和图5所示。灰色车道为公交车专用道，采用本发明中的方法，对公交车申请绿灯时间延长后的交叉口进行配时优化，并与传统的配时优化对比。所述优化模型的输入参数包括：交叉口各个流向的车辆到达率(见表1)；交叉口各个流向的饱和流率(见表1)；信号周期时长，取190s；交叉口各个流向的绿灯时间长度(见附图5)；n，流向的总量，取8；汽车上平均乘客数量，取1.5per/veh；公交车上平均乘客数量，取30per/veh；排队车辆的平均车头距离，取5m；各个流向所在车道的最大允许排队长度，取200m；行人通过所需的最小绿灯时间长度，取25s；公交优先绿灯延长时间，取9s。
表1
具体过程简述如下：
步骤1：将上述输入参数代入本发明建立的模型。
minΔDa+ΔDb
s.t.
步骤2：上述模型可采用枚举法进行求解。优化结果如图6所示
步骤3：设计方案评价。将排队长度恢复到零所需周期数、排队长度、交叉口延误作为评价指标，对传统方法和本发明优化方法进行对比。传统优化方法一是将由于公交优先绿灯延长引起的红灯时间增加量按照绿信比分配给后续相位，传统优化方法二是将由于公交优先绿灯延长引起的红灯时间增加量按照饱和度分配给后续相位。
如表2所示，按本发明方法，排队长度可以在一到两个周期内恢复到零，而传统方法恢复到零所需周期数比较不均匀，多的需要三个周期。如表3所示，按本发明方法，采用本方法平均排队长度比传统方法要少。如表4所示，按本发明方法，采用本方法交叉口总延误会比优化前降低7％，而传统方法都会增加总延误。
表2
表3
表4
综上所述，与现有技术相比，本发明提出了一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，在其采用公交绿灯时间延长策略后，对其信号配时进行优化，即对后续的各个流向也采用绿灯延长，使得各个流向的小汽车乘客延误和公交车乘客延误增加量之和最小，根据求得的进行信号配时优化，减少由于公交优先引起的其他非优先车辆的延误增加。
(2)本发明在各个流向延误增加量的计算上考虑了交叉口使用绿灯延长后在三个周期内延误的变化，使排队长度能在三个周期内恢复到零，提高了该信号配时优化方法的精准度以及排队长度在高饱和度交叉口需要多个周期恢复的合理性。
上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：采集模型输入参数；
步骤S2：建立各个流向的汽车在不同情景k下的延误增加量的计算模型ΔDj，a，并将各个流向的模型ΔDj，a进行求和，获得汽车延误增加量的目标函数
步骤S3：建立公交车延误增加量的模型ΔDb并将公交车所在流向的绿灯时间延长长度代入该模型；
步骤S4：建立所述目标函数minΔDa+ΔDb的约束条件；
步骤S5：结合所述约束条件，获得所述目标函数minΔDa+ΔDb的输出参数；其中，所述输出参数包括和所有车辆上的乘客延误增加量的最小值；表示各个流向在情景k下的绿灯时间延长长度；
步骤S6：根据进行信号配时优化。
2.根据权利要求1所述的适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，其特征在于，在步骤S1中，所述模型输入参数包括：
qj，交叉口j流向的车辆到达率；
sj，交叉口j流向的饱和流率；
c，信号周期时长；
gj，交叉口j流向的绿灯时间长度；
n，流向的总量；
Pa，汽车上平均乘客数量；
Pb，公交车上平均乘客数量；
dv，排队车辆的平均车头距离；
Lj，j流向所在车道的最大允许排队长度；
行人通过所需的最小绿灯时间长度；
公交优先绿灯延长时间长度；
其中，所述根据公交请求申请得到；所述模型中的其他输入参数均可以通过人工测量获得。
3.根据权利要求2所述的适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，其特征在于，在步骤S2中，情形1的条件下，汽车延误增加量的模型ΔDj，a为：其中，该模型需满足：
4.根据权利要求2所述的适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，其特征在于，在步骤S2中，情形2的条件下，汽车延误增加量的模型为
其中，该模型需满足：
5.根据权利要求2所述的适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，其特征在于，在步骤S2中，情形3的条件下，汽车延误增加量的模型为
其中，该模型需满足：
6.根据权利要求1所述的适用于高饱和度交叉口的公交优先信号配时优化方法，其特征在于，在步骤S4中，所述约束条件包括：排队长度的约束、各个流向绿灯时间长度的约束和双环控制的约束；其中，
所述排队长度的约束，要求各个流向的排队长度小于所在车道允许的最大排队长度，即
所述各个流向绿灯时间延长长度的约束，要求下一个相位的绿灯延长时间小于等于上一个相位的绿灯延长时间，即
所述双环控制的约束，要求相位控制不越过相位阻隔，即：
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