基于VISSIM下城市干道绿波带配时方法
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作者:胡艳 姚杰 曹钻
通过分析城市主干道绿波带定义和影响绿波带控制性能的参数，给出常用绿波带配时方案。通过VISSIM系统仿真软件建立城市主干道的仿真模型，能够实现VISSIM的微观仿真评价。同时结合V2X无线通信技术在绿波带的应用，可以有效提高城市主干道通行效率和服务水平。
一、绿波带
绿波带是对交通控制理论中“信号灯多点协调控制技术”的形象化描述。即对交通干线或者交通区域内的信号灯纳入计算机控制系统中，通过先进的计算方法实施统一控制，协调控制系统内的各个交叉口，使得行驶在干道的车辆不遇到红灯或者少遇到红灯，绿灯就像波浪一样前进，形象的称为绿波带。所以，绿波带通过控制路口信号灯参数的调整，动态的分配各个路口、各相位的绿灯时间和周期时间，能够使过往车辆尽可能顺利通过干道平面交叉口，减少停车次数及时间延误，提高道路的通行能力，缓解城市交通堵塞。
改善主干道通行效率是提升城市形象的标识，也是衡量城市智能化和现代化交通水平的重要标志。绿波带是城市干道协调控制最常用的方法，信号配时是绿波带技术的核心，信号周期、相位、相位差、带宽和绿波带长度等是绿波带控制性能的重要参数。平均延误时间、排队长度和停车次数等是评价绿波带控制方法好坏的性能指标。
二、配时方案
绿波带分为单向协调控制和双向协调控制。单向协调控制针对交通流只有一个方向，由于交通流一致性，无其他方向干扰，绿波带效果比较好。双向协调控制主要针对两个相邻交叉口的间距小于800米，公共周期时长是行驶时间的两倍，而实际城市主干道沿线各交叉路口的间距分布不均匀，在行驶的平均速度不变情况下，公共信号周期也不一定能够满足该条件。为了合理对绿波带进行配时，必须对主干道各个沿线的各交叉口间的相位差进行合理调整。双向协调控制主要方法包括同步式信号协调控制、交互式信号协调控制以及续进式信号协调控制。
图解法和数解法是绿波带配时相位优化常用的方法。图解法是通过作图的方法，横轴为相邻交叉口之间的距离，纵轴为时间，称为“时间-距离图”，确定协调控制系统的公共信号周期与相位差。图解法灵活性极高，充分考虑当地交通的状况和设计者的最终的目标，但精确度不是很高。数解法是通过数值计算的方法，寻求最小偏移绿信比，求解协调控制配时参数，准确度比较高，适合于处理城市复杂路网的配时计算。
图解法简称为“时空图”，即车辆的时间和距离图。通过几何作图的方法，利用引线确定交互式协调和同步式协调策略，不断调整周期长度，来调整通过绿波带行进速度。然后通过确定关键交叉口的相位差，得到一条比较理想的绿波方案。其计算过程如下：首先，依据绿波带中心线交点的位置和估算的周期时间，画出绿波带的轴线和带宽范围；其次，由相交叉道路方向的机动车或相应的行人绿灯时间加上绿灯间隔时间得出协调方向的红灯时间；然后，带宽为系统周期时长减去其中一个交叉口的红灯时间和绿灯间隔时间，得到一个等宽的绿波带。最后，确定绿灯时长，进行通行能力检验。
数解法通过寻求与实际交叉口间距最大位移量最小为目标，从而确定最佳公共信号周期与相位差，获取主干道协调控制系统最大通过带宽度和较为理想的协调控制效果。其计算过程如下：通过计算各个交叉口之间的理想距离，确定为a列；计算b列，按顺序排列实际信号位置与理想信号的挪移量，得到最大差值为b列；确定最佳的理想信号位置，然后得到连续行驶通过带，根据各交叉口相对于理想交叉口位置所处的方位，确定其相位差的大小。
三、仿真模拟与优化
VISSIM是由德国PTV公司开发的微观交通仿真系统模拟工具。它是一种微观、基于时间间隔和驾驶行为的仿真建模工具，用以建模和分析各种交通条件下，例如车道设置、交通构成、交通信号、公交站点等城市交通和公共交通的运行状况，是评价交通工程设计和城市规划方案的有效工具。VISSIM由交通仿真器和信号状况产生器两部分组成，它们之间通过接口交换检测器数据和信号状况信息。VISSIM即可以在线生成可视化的交通运行状况，也可以离线输出各种统计数据，比如旅行时间、排队长度等。
该仿真软件中车辆纵向运动采用了心理-跟驰模型，横向运动采用了基于规则的算法，提供图像化界面，用户2D和3D动画向用户直观显示车辆的运动。仿真模型的精确性主要取决于交通流模型的质量，VISSIM软件采用的跟驰模型是Widemann，其驾驶行为阙值模型包括城市道路和高速公路两种情况，其中前者为Widemann74模型，后者是Widemann99模型。
通过VISSIM软件建立路网模型，结合传统图解法和数解法获得配时方案，提出多目标优化法获得配时方案，对优化配时方案进行仿真模拟，以获取并与现有配时方案就主干道交叉口交通运行参数进行对比，从而验证优化后配时方案的有效性。例如，以长安区典型主干道西部大道与华美十字路口和西部大道与西沣路十字路口等具有代表性主干道为实际情况，对其沿线各交叉口重新进行信号协调控制，结合现场的实际调查，获取交通流资料，设计出信号周期、新绿比、相位差以及带速等基本参数，实现绿波带优化，能有效提供城区智能交通道路状况。
四、绿波带应用
優化后绿波带结合V2X应用，称为绿波车速引导，如图1所示，该场景可以有效的提高驾驶员感知和安全出行。配有车载单元（OBU）的车辆，驶向每一个信号灯控制交叉路口时，收到由路侧单元（RSU）发送的道路数据以及信号灯实时的状态数据，结合车辆自身的位置信息和运行状态数据，在车载单元显示屏上给出通过下一个路口的建议车速和绿灯剩余时间，使得车辆感知前方路口信号灯实时变化，以经济和舒适的车速和较低的油耗通过路口。同时，车辆终端利用配有OBU和基础设施的RSU之间的无线通信技术，让每个路口红绿灯与车辆进行信息交互，通过车上显示建议的行车速度、信号灯信息以及其他车辆状态信息，可以减少闯红灯和碰撞等交通事故的概率，从而提高通行的效率。
所以，城市干道绿波带应用，缓解了干道交通拥堵状况，减少了通行车辆因频繁遇到红灯造成的等待延误，保证车流整体较高的行驶速度，提高了道路的通行能力；车辆遇到红灯的概率降低，减少了车辆频繁停车造成的尾气排放，有利于抑制环境污染。干道协调控制不仅使交通更为安全畅通，更好的规划出行路线，计划出行时间。
五、城市交通的意义
通过对城市主干道现场的实际调查，得到客观的交通流资料，对交通流进行处理和分析，设计出信号周期、绿信比、相位差以及带速等基本参数，通过VISSIM系统仿真软件进行理论研究和仿真测试，得到理想的仿真实验数据，应用于城市主干道绿波带协调，来提高城市主干道绿波带的通行能力，改善交通状况、解除交通堵塞问题。
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