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朱偉良 （1968-）
男，1990年畢業于吉林工業大學（現吉林大學）交通運輸管理專業，獲工學學士學位，交通科技工程師?，F任浙江省上虞市公安局交通警察大隊副大隊長，先后主持了上虞市道路交通管理規劃、城市交通信號燈改造、公路智能卡口和電子警察建設、上虞市三環線綠波帶建設等項目30余項，主要研究領域為智能交通、交通工程等


基金項目：國家863計劃資助項目 (2007AA11Z216)；國家自然科學基金資助項(50708094)；浙江省科技計劃資助項目(2007C21169)

摘要：利用模糊理論對城市路網和快速公路交通進行實時分散協調控制。把路網和快速公路作為一個大系統，子系統為路網中的各個交叉口，每個子系統有一個控制器，該控制器根據它自己和相鄰子系統的交通流信息來動態管理綠燈相位及綠燈時間?？刂破饔腥齻€模塊組成：相序選擇模塊，綠燈判斷模塊和相位切換模塊?？刂破鞯目刂颇繕耸潜３挚焖俟分骶€密度均衡和路網內各車輛平均延誤時間最短。仿真研究表明該方法控制效果較好。

關鍵詞：城市路網；城市快速公路；分散協調控制；模糊理論

Abstract: This paper uses the fuzzy theory to solve the real time road networks and 
expressway traffic distributed control problem. The road networks and expressway are 
regarded as a large scale system,and the subsystems are the intersections in the road 
networks. Each subsystem has its own traffic controller which manages the phase of green 
light and the phase length dynamically according to its own and its neighbor’s 
traffic situations. The controller consists of three modules: the phase sequencer, the 
green phase decider and the phase switch. The object of the controller is to make the 
expresswayunblocked and the average vehicle delay time of networks shortest. The simulation 
shows good performances.

Key words: Urban Networks; Urban Expressway; Distributed and cooperative control; Fuzzy 
Theory

1 引言

    城市快速公路是指位于城市內適用于汽車快速（或高速）通行的道路，城市快速公路主要功能是分擔城市內長距離交通和進出城交通需求?，F代城市交通控制系統不再單單是路網交叉口信號燈控制，而是包括受交叉口信號燈調節的路網交通系統和城市快速公路交通系統（國內如杭州的高架快速路和環城公路），二者通過出入口通道耦合在一起，城市大交通網絡構成了一個復雜的非線性大系統。

    大多數交通控制研究不是側重于快速公路匝道控制器的優化設計，便是偏重于路網交通信號的配時調節，一般很少考慮二者的協調[1-3]。因此，許多大城市不同程度的存在著：1）快速公路入口通道處超長排隊影響著相鄰路網道路的正常交通；2）因快速公路出口通道的通行能力受限于關聯的路網道路所能接受的服務能力，當流出需求大于此通行能力時，出口通道將出現排隊甚至延伸至主線上，造成快速公路交通堵塞；3）快速公路和路網交通需求的不平衡。

    本文利用模糊理論對包含城市路網和快速公路的城市大交通網絡進行實時分散協調控制[4][5]。對城市快速公路不設立出入口匝道控制（目前國內多數市內快速公路都如此），這部分功能由與快速公路出入口通道相鄰的交叉口信號燈控制來完成。圖1是城市大交通網絡示意圖，其中上面是一條城市快速公路，下面部分是城市路網，交叉口分兩類：A類交叉口定義為路網中沒與快速公路出入口通道相鄰的交叉口，它僅控制路網交通流；B類和C類交叉口分別定義為與快速公路入口通道和出口通道相連的交叉口，它協調路網和快速公路交通流?；究刂扑枷胧牵喊殉鞘写蠼煌ňW絡作為一個大系統，子系統為路網中的各個交叉口。每個子系統有一個控制器，該控制器根據它自己和相鄰子系統的交通流信息來動態管理綠燈相位及綠燈時間?？刂破鞯目刂颇繕耸潜３挚焖俟分骶€密度均衡和路網內車輛平均延誤時間最短。仿真研究表明該方法控制效果較好。

                            圖1   城市大交通網絡示意圖

2 控制器設計

2.1 簡介

    按照分散控制原則，在城市大交通網絡中的每個交叉口建立一個模糊控制器來進行優化控制。為了補償由于各控制器相互獨立而丟失的各交叉口間和交叉口與快速公路間相互耦合信息，采取如下措施：第一，各控制器的輸出要保證在時間上一致，從而減少車輛延誤；第二，當A類交叉口下游交叉口存在過多的車輛或B類交叉口相連的快速公路上密度較大時，要控制當前交叉口相應相位的車輛駛出，當C類交叉口相連的快速公路上密度較大時，要優先放行快速公路出口通道對應相位上車輛的駛出，從而避免在路網和快速公路上出現交通擁擠。

    為了對城市大交通網絡進行有效的控制，采用了相序優化，即除了當前綠燈相位外，所有的紅燈相位中交通要求最嚴重的相位優先放行?？刂破靼ㄈ齻€模塊：相序選擇模塊，綠燈判斷模塊和相位切換模塊。每個模塊都有自己的模糊規則。相序選擇模塊用來評價除當前綠燈相位外所有紅燈相位的交通情況，然后選擇交通情況最緊急的相位為下一個優先放行的相位。綠燈判斷模塊用來評價當前綠燈相位的交通情況，從而對是否該停止放行當前綠燈相位作出判斷。相位切換模塊根據前兩個模塊的輸出來決定是否需要進行綠燈相位切換?？刂破髅扛粢欢〞r間（如4秒）運算一次。該控制器體現了相位序列和綠燈時間隨實際交通環境動態改變。

                            圖2   C類交叉口及其所有可能相位示意圖

    交通信息檢測的好壞對控制器的控制效果起著決定性的影響。假定每個交叉口的每條進口引道（快速公路出入口通道除外）上都安裝有兩個檢測器，一個安裝在靠近停止線處，另外一個安裝在距停止線一定的距離處，如圖2。每個檢測器應能計算出經過的車輛數。另外，兩檢測器間的距離與車道的長度成正比，即如果車道長度為大于等于400米時，兩檢測器間的距離為200米，那么當車道長度為300米時，兩檢測器間的距離則為150米。

2.2 相序選擇模塊

    相序選擇模塊是用來決定下一個候選的綠燈相位。它的輸入是除當前綠燈相位外所有紅燈相位的交通情況，而輸出是交通要求最緊急的紅燈相位及其優先權PDP（The priority degree of a phase)。PDP反映了對應紅燈相位的緊急程度。為了選擇候選的綠燈相位，相序選擇模塊能計算所有紅燈相位PDP，經過比較，把PDP最大的紅燈相位作為下一個綠燈相位的候選相位。

    如果某一紅燈相位中有多條車道，相序選擇模塊首先計算每條車道的交通緊急度UDL（the urgency degree of every lane），然后把該紅燈相位中所有車道的UDL的代數平均值作為該紅燈相位的PDP。比如，在圖2的相位3中，有從西到北和從西到南兩股交通流，為了計算相位3的PDP，首選分別計算這兩股交通流的UDL，然后把這兩個UDL的代數平均值作為為相位3的PDP。

    相序選擇模塊以NCar，ETime，STime和FNCar作為它的模糊輸入。NCar表示交叉口某紅燈相位中某一車道上兩檢測器間的車輛密度，其語言值：Z（零），S（?。琈（中），L（大），VL（很大）；ETime表示該車道上的紅燈延續時間，其語言值：Z（零），S（小），M（中），L（大），VL（很大）；這兩個輸入反映了該交叉口本身的交通狀況。STime為上游交叉口和當前交叉口該車道之間的相位差，如果上游沒有交叉口，可設STime為+∞，其語言值和ETime的語言值相似； FNCar為當前交叉口該車道和下游交叉口兩檢測器間的車輛密度，如果下游沒有交叉口，可設FNCar為0，如果該車道的下游是快速公路的入口通道，那么其語言值為：S（?。琇（大）；這兩個輸入反映了相鄰交叉口間或交叉口和快速公路間的耦合。相序選擇模塊的輸出是： Urgency，即該車道的交通緊急度，其語言值為：Z（零），L（低），M（中），H（高），VH（很高）。

    例如，對于圖2的相位5的從南到北的直行車道，NCar為該交叉口入口直行車道上兩檢測器間的車輛密度；ETime為相位5到目前位置的紅燈延續時間；STime為上游交叉口和該交叉口該車道之間的相位差。通過模糊推理，就可得到該車道的Urgency，經過清晰化得到UDL。

    相序選擇模塊的各輸入輸出變量的模糊劃分這里就不詳盡描述了，它的模糊規則是這樣的：Urgency正比于NCar和ETime，也就是說，當某一車道上兩檢測器間的車輛數越多（或對應的快速公路出口處密度越大），且（或）該車道上的紅燈延續時間越長，那么該車道上的交通情況越緊急，Urgency越大；對于信號一致性，如果上游交叉口和該交叉口該車道之間的相位差越長，該車道的Urgency也越大；如果FNCar越多，表明下游有太多的車輛在等待(或對應的快速公路入口通道處車輛越密)，那么應該減小該車道的Urgency。相序選擇模塊有36條模糊規則，表1列舉了部分控制規則。

    表1   相序選擇模塊的部分規則
             

	NCar	ETime	STime	FNCar	Urgency
1				L	Z
2	VL	L		S	VH
3	L	M		S	H
4	M	L		S	H
5	M		L	S	H
6	S		S	S	M
7	Z		Z	S	M
…	…	…	…	…	…

2.3 綠燈判斷模塊

    綠燈判斷模塊根據當前綠燈相位的交通情況，來決定是否停止該綠燈相位的放行。它輸出一個叫停止度SDGP（the stop degree of the green phas）的變量，SDGP表示控制器該停止當前綠燈相位放行的程度。類似于相序選擇模塊，如果當前綠燈相位存在多個車道，那么先計算當前綠燈相位中每個車道的停止度SDL（the stop degree of every lane），然后把各個SDL的代數平均值作為SDGP。

    表2   綠燈判斷模塊的部分規則

	RNCar	ORate	FNCar	Stop
1			L	Y
2	Z	Z	S	Y
3	S	H	S	M
4	L	H	S	N
…	…	…	…	…

    綠燈判斷模塊以ORate，RNCar和FNCar作為模糊輸入。Orate表示交叉口綠燈相位中某一車道的出口車流率，如果該車道對應的是快速公路的出口通道，那么 ，其語言值：Z（零），L（低），H（高）；RNCar表示該車道上兩檢測器間依然滯留著的車輛密度，其語言值：Z（零），S（小），L（大）；這兩個輸入定義了當前交叉口的綠燈時間使用率和交通堵塞情況，代表了該交叉口的車流信息。FNCar的定義同相序選擇模塊中的定義一樣。綠燈判斷模塊的輸出是當前綠燈相位中該車道的停止度（Stop），用來衡量是否該停止當前該車道的放行，其語言值：N（否），M（可能），Y（是）。

    綠燈判斷模塊有10條規則，表2列舉了綠燈判斷模塊的部分規則，其基本思想是：如果綠燈相位中各車道的駛出率較大（或對應的快速公路出口通道處流量較大），且（或）各車道滯留的車輛數較多（或對應的快速公路出口通道處密度較大），那么應該考慮繼續放行該綠燈相位；如果下游交叉口中與當前交叉口放行車道相連的車道上滯留較多的車輛（或對應的快速公路入口通道處密度較大），那么應該立即停止當前綠燈相位的放行。

2.4 相位切換模塊

    相位切換模塊的輸入分別是相序選擇模塊的輸出Urgency和綠燈判斷模塊的輸出Stop。輸出是相位切換權(Switch)，用來決定是否該將放行相位切換到由相序選擇模塊得到的優先權最大的那個候選綠燈相位，其語言值：N（否）和N（是），如果清晰化后的切換度大于某一設定的閥值，那么控制器就切換當前的綠燈相位。

表3   相位切換模塊的部分規則

	Stop	Urgency	Decision
1	N	H	N
2	M	M	N
3	Y	M	Y
…	…	…	…

    相位切換模塊有15條規則，表3列舉了相位切換模塊的部分規則，其基本思想是：如果候選相位的優先權很高，且（或）當前綠燈相位的停止權很大，那么馬上進行相位切換。

3 仿真研究

    為了驗證該算法的有效性，分別在輕度交通流量、中度交通流量和重度交通流量三種交通環境下情況下進行仿真，仿真時間是1800s：在0～600s內為輕度交通流量，東、南、西三方向的交通流量分別為1200PCU/h，1250 PCU/h，1300 PCU/h，在600～1200s內為中度交通流量，東、南、西三方向的交通流量分別為1500PCU/h，1550 PCU/h，1600 PCU/h，在1200～1800s內為重度交通流量，東、南、西三方向的交通流量分別為1900PCU/h，1950 PCU/h，2000 PCU/h。每次交通流量的變化相當于一種階躍干擾。

    以車輛延誤（單位為h?PCU，即“小時?客車當量”）為性能評價標準，仿真結果如圖3所示。由圖3(a)可以看出，在三種交通環境下，每次流量的改變，該算法都能使快速公路上的主線密度迅速地恢復到最佳密度值并保持穩定。由圖3(b)可以看出，在輕度、中度交通流量環境下，路網車輛延誤保持在一種較小值并維持穩定，重度交通流量環境下路網車輛延誤較大，這是由于各路段車流量已接近該路段的飽和流量。

                            圖3   仿真結果

4 結論

    城市路網交通和城市快速公路交通的集中控制，是交通領域中的一個研究熱點，也是該研究領域中的一個難點。本文根據分散控制原則和模糊理論，設計了一種對城市大交通網絡分散協調智能控制的新方法。該方法沒有對城市快速公路交通流進行直接的控制，而是通過對各交叉口的有效控制，達到路網和快速公路交通流量的平衡。仿真研究表明，本文提出的控制方法，在各種交通環境下能保持快速公路主線密度維持在最佳值附近，并使整個系統車輛平均延誤時間盡可能的最小。

    從上世紀90年代以來，國內外的城市交通控制專家和學者一致認為，智能控制將是城市交通控制研究的發展方向。本文以模糊理論為工具對城市路網交通和城市快速公路交通的集中控制進行研究，也是一種有意義的嘗試。

參考文獻

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