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城市交通灯控制器的研究与设计
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第2l卷第4期山东科学V01.21No.4
2008年8月SHANDOniGSCⅡ烈CEAug.2008
文章编号:
11X12-4026(2008}04--(D36-05
城市智能交通信号控制系统的研究概况
刘学军,李树彬,林勇,李建新
(山东省科学院自动化研究所,山东济南250014)
摘要:
智能交通系统(intefligenttransportationsystems,Ⅱ's)作为一种新型交通运输模式,有望彻底改善目前的交
通状况。
本文针对ITS的交通控制子系统,系统地阐述了城市智能交通信号控制系统在国内外的发展现状,
分析了部分现有控制系统的优缺点,指出了我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势,重点介绍了基于实
时预测技术的智能交通信号控制系统的研究内容与方法。
关键词:
智能交通系统;城市交通控制系统;实时预测;感应控制
中图分类号:
U491.5+1文献标识码:
A.
ASurveyofUrbanIntelligentTransportationSignalControlSystem
LIUXue—jun,LIShu.bin,LINYong,LIJian—xin
(InstituteofAutomation,ShandongAcademyofSc/ences,J/nan250014,China)
Abstract:
Intelligenttransportationsystems(ITS),allinstanceofanewtransportmodel,willhopefully
improvethepresenttrafficconditions,whichhasbeenemphasizedbymanystates,includingChina.This
papersystematicallypresentsthepresentdomesticandinternationalsituationsofurbanintelligent嘣c
signalcontrolsystemforthetl'蛐CcontrolsubsystemofITS,analyzestheadvantagesanddisadvantagesof
80n'lepresentsisrlalcontrolsystems,andindicatestheissuesandthedevelopmenttrendsofourdomestic
urbantramecontrolstressesthereal—timebasedresearch
signalsystem.Thispaperpredictiontechnology
contentandapproachesofanintelligenttl'a伍csignalcontrolsystem.
Keywords:
intelligenttransportationsystem;urbantrafficcontrolsystem;real-timeprediction;
control
inductive—loopsignal
智能交通系统(intelligenttransportationsystems,rrs)通过有效地利用现代信息技术对传统的运输系统进行
改造,有望彻底改善现有的交通状况。
ITS的研究已得到包括中国在内的许多国家的高度重视。
在国内,尽
管这项研究才刚刚起步,但大量深入有效的工作正在蓬勃开展。
城市智能交通信号控制系统作为ITS的一
个重要组成部分,更是引起了国内外专家的研究热潮。
20世纪80年代以后,随着信息技术的发展,城市交通控制开始向信息化、智能化方向发展。
在20世纪
90年代,发达国家已开始出现智能交通控制系统,并将城市交通控制系统纳入智能交通运输系统中,成为
先进交通管理系统的重要子系统。
世界各国解决城市交通存在的问题,主要采用先进的交通控制方法。
截
止2000年,世界上已有480多个大城市采用了先进的交通信号控制系统,即采用计算机(路1:
I计算机、区域
收稿日期:
2008-04-12
基金项目:
公安部应用创新计划项目(21XIYYYCXSDST057)
作者简介:
刘学军(1956一),男,研究员,研究方向为智能交通。
万方数据
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第4期刘学军,等:
城市智能交通信号控制系统的研究概况37
主计算机和控制中心计算机)联网控制,根据交叉路口的实时交通流量,通过研制的交通模型和软件确定
交叉口红绿灯配时方案,实现整个交通路网的配时优化。
应用较多核心软件(即效益指标优化模型)的英国运输和道路研究所研制的SCOOT系统和澳大利亚
RTA所研制的SCATS系统,成为动态的实时自适应控制系统的早期代表。
对城市交通控制的发展起到了实
质性的作用,并得到了广泛的应用。
它们在信号优化方面存在着不同的特点,但对绿信比、相位差、相位和相
序的优化只能是独立地进行,没有考虑交叉口之间的关联性。
这样很难保证获得的优化参数是否是最优解。
所以有必要探求一种可行的方法,在一定的区域范围内协调控制各个相关交叉路口的信号,使交通拥挤最小
化。
由于交通系统具有较强的非线性、模糊性和不确定性,是一个典型的分布式系统,而且具有多信息来源、
多传感器的特点,用传统的理论与方法很难对其进行有效的控制。
把先进的智能控制技术、信息融合技术、
交通预测技术与交通管理技术结合起来进行点线面的协调控制,代表着城市交通信号控制系统的发展方向。
1城市交通智能控制系统的研究现状
1.1国外的研究现状
国内外已应用的信号控制系统也大多是以优化定周期方案、优化路口绿信号配比以及协调相关路口通
行能力为基础的,是根据历史数据和自动检测到的车流量信息,通过设置的控制模型算法选取适当的信号配
比控制方案,是被动的控制策略。
国外智能交通系统工程的实施项目中,有相当一部分是围绕城市交通信号
控制系统与其它交通管理子系统如可变信息显示系统、停车场管理系统、路线导引系统等之间的协作和集成
展开的。
其中欧共体DRIVE工程下的ILrrM项目和PRIMAVERA项目最为瞩目。
M.Papageorgiou[1]把最小化
公共性能指标如交通路网总延迟作为控制目标,基于存储一转发式建模方法构造了包括急弯陡坡路段限速、
交通信号控制、快车道问控制、交通路线导引、可变信息显示等诸多交通管理和控制操作在内的线形优化控
制问题的方程,以实现城市交通走廊的集成化控制。
其特点是综合考虑了操作目标、用户需求及各种控制措
施的统一协作,因而得到较为满意的管理控制效果,在高峰时间或饱和交通流条件下具有明显的最短队列管
理效果。
M.V.Aderde和S.Vasar[2J贝0根据城市信号化路网交通与快车道交通及不同交通控制之间的相互影
响作用在交通高峰时期特别明显的现实情况,在仔细研究集成网络构建需求及集成开发标准后,通过提出
INTEGRATION建模方法来反映有关影响和作用,统一协调管理各个子网的控制策略,从而可使各种交通控
制以合作代替对抗,进而缓解子网阻塞。
此外,欧共体DRIVEII项目PROMFF还专门就公交车辆优先策略在
城市交通控制系统中的集成进行了研究;美国交通工程领域最大的公司合营项目FAST-TRAC致力于先进交
通管理系统ATMS和先进交通信息系统ATIS之间的集成,而其中ATMS的核心和基础则是城市交通控制系
统SCATS。
国内有学者系统地总结了国外的几个著名的信号控制系统,如:
英国TRANSYT交通信号控制系
统、澳大利亚SCATS系统、英国SCOOT系统、意大利UTOPIA/SPOT系统等[3】。
1.2国内的研究现状
国内学者运用了各种方法对交通流特性、交通流量预测、通行能力[4]、交通流延误[51等进行了大量研究,
取得了一定的成果。
还有些学者通过介绍国外先进控制系统,结合我国城市交通实际,从定时[6]、感应[73和
自适应控制¨】,3种控制方式分别对信号控制原理展开研究,针对我国城市交通车种复杂、机非混行的现实,
提出了点控[9]、线控[1们和面控【l¨3种模型。
李瑞敏等‘12]贝4结合城市交通控制与诱导系统集成的特点,研究
了基于多智能体系统的城市交通信号控制与动态诱导集成化的系统结构和两类相互作用的智能体模型结
构。
赵建玉等¨纠以主干道交叉口为研究对象,在现有模糊控制算法基础上研究了一种包括模糊控制算法和
绿灯延时终止算法的交通流模糊控制算法,利用模糊逻辑对绿信比进行优化,并用仿真结果表明该方法的
有效性。
实际应用中城区路口信号灯普遍采用单点、多时段、定周期控制方式,不能根据流量变化自动调整配时。
万方数据
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38山东科学2008生
存在遇红灯概率高、停车率高的问题,严重影响了道路通行效率和车辆行驶速度。
我国曾于1958年在北京市进行过孤立交叉路口定周期信号控制试验,在1973年还应用TRANSYT方法
完成了计算机线控试验,但由于设备及通信比较落后等原因,效果均不尽人意。
1983年,中科院沈阳自动化
所针对我国交通流特点,开创性地建成并在大连市实现了国内第一个城市交通自适应控制系统。
中科院自
动化研究所也在研究智能交通信号控制系统,并取得了一些实际的应用。
但目前国内所引进或研制的交通信号控制系统,基本上都是国外20世纪七、八十年代的技术和研究成
果,且其核心控制算法均未考虑到我国的道路交通状况及现行路网条件,特别是我国的非机动车流及混合交
通的具体特点。
而混合交通是目前我国城市交通路网的主流,因此,我们需要研制一套适应我国国情、路情
的具有高效城市交通路网信号控制算法的智能交通信号控制系统。
2城市交通信号控制的发展趋势
城市各交叉路口处的交通流是相互关联的,并且是非确定性的,因此智能化和集成化是城市交通信号
控制系统的发展趋势和研究前沿,把先进的智能控制技术、信息融合技术、交通预测技术与交通管理技术结
合起来进行点线面的协调控制,代表着城市交通信号控制系统的发展方向,而针对交通系统规模复杂性特征
的控制结构和针对城市交通瓶颈问题并代表智能决策的阻塞处理则是智能交通控制优化管理的关键和突破
口
现代城市交通控制系统已不单单是对交叉口信号灯进行控制,而是集交叉VI信号灯控制和现代城市高
速公路交通控制以及城市混合交通流于一体的混合型交通,实现区域信号控制和城市高速公路集成控制。
若只依赖被动、微观和静态的传统模式的控制策略显然不能满足城市交通的需求。
必须突破传统信号控制
的研究方法,控制思想上要由被动控制向主动自适应控制发展;控制技术上要借助于现代科学技术向智能
化、集成化发展;控制规模上要由微观、中观控制向宏观、微观结合的控制发展;控制模式上要由静态控制
向动态诱导控制发展。
总而言之,要充分利用系统工程的思想和方法,加强对城市先进交通管理系统的硬
件技术和软件技术研发。
这样的综合系统应具有友好的用户界面,可由交通信号控制系统、交通诱导系统、
车辆违章摄像系统、电视监视系统、车辆违章信息处理系统、车辆事故报警信息管理系统、警员巡更管理系统
等组成,各子系统之间的要相互协调[14|。
它们通过综合系统主干网实现数据共享和联动控制,从而达到最
佳控制效果。
3基于实时预测技术的智能交通信号控制系统的研究内容与方法
基于实时预测技术的智能交通信号控制系统,通过充分利用控制、系统工程、交通工程、通信等方面的最
新技术,基于交通流预测模型与算法预先获得交通流的必要信息,并对其提前做出及时有效的响应,提供相
应的信号控制策略,使系统能主动应对网络交通流的动态变化,提高城市交通网络的容量(通行能力)。
其主
要研究内容包括:
(1)路口级相位控制优化系统:
在路口级主要根据测得的交通流参数及各种约束条件,预测
若干秒内路12I各方向的车流量,进行路15交通控制;
(2)子网络协调控制系统:
预测若干分钟内网络内车队的
运动状况,建立路口间的协调约束;(3)网络交通负荷估计与预测系统:
预测若干分钟、小时或一天内的通行
能力、旅行时间、路网拥堵情况等,提供与智能交通其他子系统的接口;(4)在线中观交通仿真系统,实现子网
络交通负荷的估计与预测并用于路口处不同方向车队间的冲突解决方案的在线实时评估;(5)混合车流与标
准小汽车车流间动态折算系数的确定。
3.1创新点
通过充分利用现代信息技术的成果,同时根据交通流本质上具有随机性的特点,并基于实时交通预测技
术,尽可能地提高路网的整体性能并降低单个出行者的出行费用,实现交通网络需求与供给趋于动态平衡。
基于分层递阶控制的思想,设计城市交通网络自适应信号控制系统的理论框架和系统原型。
基于短期
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第4期刘学军,等:
城市智能交通信号控制系统的研究概况39
(路口级,10一30s)、中期(子路网级,200。
300s)、长期(大路网级,10分钟至数小时)交通流状态和交通负荷
的实时估计和预测,实现“前摄式”的动态交通管理,由“被动响应式”转变为“主动预防式”的动态交通管理。
建立在线中观交通仿真系统实现子网络负荷的估计与预测并用于不同的车队冲突解决方案的在线实时
评估。
基于仿真的交通流预测技术可以实现网络范围内的交通流预测,并可对未安装任何检测器的路段的
交通流预测数据进行“补值”。
混合交通流的处理。
通过必要的交通调查,并借助中观交通仿真器,利用间接参数校正技术有望实现混
合车流量与标准小汽车流量间动态折算系数的实时标定,也即通过易检测的交通流量等数据辨识该折算系
数。
3.2主要研究方法
交通信号控制系统把系统控制问题分解为3层递阶结构,即路口控制层、网络流控制层和网络负荷分配
层。
在路口控制层,主要根据测得的交通流及各种约束条件进行交通流预测、相序和相位长度(相位持续时
间)的控制,这种控制每秒钟都要进行。
在网络流控制层,主要对车队的行驶情况进行预测,从而为网络中的
各个路口建立协调约束。
这种预测每200~300s进行一次。
在网络负荷分配层主要对长时期(通常是lh)
内总的交通需求进行预测,为子网络车队预测提供输入和约束条件。
先进的出行信息系统(A11s)和动态交
通流分配中的许多技术可以在这一层实施。
这种分布式结构虽然增加了路口控制器间的通信任务,但是减
轻了中心控制器的计算任务及其与路口控制器的通信任务,而且现在实现路口控制器之间的通信也不难,这
就使交通信号控制系统对交通流实现实时自适应最优控制成为可能。
3.2.1路口级相位控制优化系统
将网络控制层的相应输出作为路口控制层的约束条件或者初值,并依据上游路口各进口道处的交通流
量,预测单个车辆到达该路口停车线的时间,并采用动态规划技术,滚动优化该路口的相位时间和相序。
其
中,优化指标为平均车辆延误和停车次数;但对于高度饱和的路口,优化指标为路口的通过车辆数。
由于路
口级可实现对单个车辆到达的预测,因此,对于大载客量的公共交通工具来说,可在优化指标函数中针对这
些车辆进行加权(前提是能够有效检测公共交通工具的到达),从而使最终得到的相位配时方案可实现“公交
优先”的目标。
3.2.2子网络控制系统
通过在线中观交通仿真系统,实时预测局部网络范围内(数十个路口)车队的运动情况。
通过分析各路
口处不同方向车队间的冲突情况,构造相应的决策树,针对决策树上的不同路径(对应不同的车队冲突解决
方案),采用简化的在线交通仿真系统评估其性能指标,从而得到各路口相位持续时间的大致范围,作为单路
口相位优化过程的约束条件(由于是用于性能指标的在线评估,因此应是基于简化的交通流模型开发的中观
交通仿真系统)。
可见路口级信号控制层将网络控制层的相应输出作为约束条件,而各个路口层的基础数据与结果组成
了网络层的整体控制,从而最终实现了网络控制层与路口级信号控制层的互动协调。
3.2.3网络交通负荷估计与预测系统
通过实时动态交通分配技术、实时OD流量估计与预测技术、出行者行为模型等,实现区域网络交通负
荷的实时估计与短期预测。
为子网络车队预测提供背景输入数据(如转弯车流量比例)和优化的约束条件。
3.2.4在线中观交通仿真系统
基于交通流模型、路口容量模型等研究高性能的实时在线交通仿真系统,以车队作为建模单元,实现既
有较高的仿真效率(用于性能指标在线评估),又有足够的模型现实性。
3.2.5混合车流与标准小汽车车流间折算系数的确定
该系数是一个动态变化的参数,依赖于道路几何特征、实际的交通流组成以及天气等因素,通过做交通
万方数据
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山东科学2008定
调查或者间接参数标定(通过易检测的交通流量、速度等数据并借助中观交通仿真系统,有可能获得该参数
的相关信息)。
,
3.3实时交通估计与预测系统软件原型DynaCHINA,
山东省科学院自动化研究所在研的实时交通估计与预测系统DynaCHINA(dynamicconsistenthybrid
informationbasednetworkassignment)是一套位于交通管理中心的计算机软件系统,通过交通摄像机、路面下铺
设的环形线圈等检测设备提供的交通流量和速度数据,并结合先进的交通仿真器,帮助预测未来一个小时内
路网中将会发生的交通拥堵;DynaCHINA可直接生成交通诱导信息,并通过车载信息系统为用户提供出行信
息服务。
DynaCHINA预测交通拥堵的核心技术是交通仿真,和美国麻省理工学院正在现场测试的交通预测
系统DynaMIT相似,它把交通看成是一种奇怪的、难于“琢磨”的流体,是世界上少数几个类似系统之一。
DynaCHINA将可以动态预测城市或者高速公路网中任意一条路段上的交通情况,如车辆排队的长度、平均行
驶速度和行驶时间、汽车流量等,通过路边的可变交通信息指示牌、汽车上的导航系统、交通广播等途径,告
诉公众应该什么时间出发、选择什么路径、选择何种交通工具(如公交、地铁、自己驾车等);对正在途中的出
行者,则告诉他们应该选择怎样的路径前往目的地。
提供的这些信息将帮助公众最快或者既快捷又舒适地
到达其目的地。
有了DynaCHINA提供的动态交通预测信息,其他的诸如先进的交通信号控制系统、公交调
度系统、紧急事件响应系统等的性能将得到大幅度提高;此外,它还能评价各种紧急情况下交通疏散方案的
性能并得出最优的解决方案。
其成功实施,将会使真正“智能的”智能交通系统成为现实。
4结论
本文在ITS迅速发展的背景下,系统地总结了城市智能交通信号控制系统在国内外的发展概况,指出了
部分控制系统的优缺点和我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势,最后提出了基于实时预测技术的智
能交通信号控制系统的研究内容与方法,给出了整体框架,详细说明了三个层次的交互协调。
结合在研的交
通估计与预测系统DynaCHINA,该研究内容与方法为智能交通控制的发展指明了新的发展方向。
有望在我
国混合交通流的实际应用中取得突破。
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[13]赵建玉,贾
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