高速公路多级动态限速交通拥堵控制方法.pdf
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1、中国科技信息 2024 年第 7 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Apr.2024-110-四星推荐高速公路具有行车速度快、通行效率高等优点,是提高地区间经济联系、物资流通效率的重要基础。同时,高速公路道路因其结构封闭、车速高、车流量大等特点,在意外事故时,交通流稳定性、鲁棒性差,如果不能及时处理,极易造成拥堵蔓延,影响道路通行质量。传统的车速管控手段主要为单一断面限速,根据历史数据或以往经验在引发拥堵事故的多发地或其他复杂路段的前方设置限速以规避或减少路段拥堵的发生,导致管控手段灵活性较差,同时缺乏对上游车辆的联动控制,忽视了连续交通流对区
2、段拥堵造成的影响,因此区段缓堵效果较差。基于实时的交通流状态数据,并考虑拥堵路段上下游车流状态,建立多级动态控制策略指导车流运行,能提高高速公路缓堵效率,是当前解决交通拥堵的重要研究方向。现有研究主要侧重于对驾驶者本身的反应以及被动限速的效果,通过对数据的调查分析,以在高速公路设置动态限速标志,从而达到有效降低车速、减少行程时间、延误以及提高通行能力的目的。Hegyi 等人从实测数据出发,研究了高速公路动态限速控制模型,对高速公路交通状态进行了预测,在此基础上提出了行程时间-速度模型,并由此得到限速值,但此类限速值动态变化性较弱,无法实现具体实时变动。Timothy 等人提出基于高速公路匝道曲
3、线速度管理的动态速度反馈标志(DSFS),进行了实地评估,以评估DSFS 在接近和进入曲线时对驾驶员速度选择和制动特性的影响,实现驾驶者本身自主速度控制。Flynn 等人以一个元分析作为研究单元,探讨了动态速度反馈的标志,提出元分析下实时速度反馈以此来有效降低驾驶员速度。Bruno 等人提出了一种离散时间决策过程方法来计算最优在线速度缩放策略,以最小化单个处理器执行有限或无穷多个实时约束任务的能耗,从而实现速度动态时效变化,提供驾驶者以动态速度缩放最小化实时任务的期望能耗,但无法满足突发事件之下车流量速度的动态时效呈现。尽管已经出现了许多利用动态限速优化交通流的方法,但这些方法仍存在一些局限性
4、和不足之处。1.车速管控手段静态,仅考虑公路设计方案所允许的通行速度作为限速条件,或基于历史数据得到的稳定的限速值,控制灵活性差,不能根据变化的车流调整限速策略。2.与拥堵区段上下游车流缺少联动,拥堵区域的控制策略少有考虑上下游通行能力的匹配关系和联动控制机制,仅依靠局部限速控制难以实现区段缓堵目标。基于此,本文提出了一种高速公路多级动态限速交通控行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度高速公路多级动态限速交通拥堵控制方法王增德 边 勐王增德 边 勐*山东科技大学 交通学院 通信作者:边勐-111-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY I
5、NFORMATION Apr.2024中国科技信息 2024 年第 7 期四星推荐制方法。首先,通过现有龙门架布设方案构建控制场景。进一步,构建多级限速动态交通控制模型。最后,仿真模拟高速公路龙门架布设方案和交通流,获取时间损失、全程时间和道路车辆密度数据,对仿真结果进行评价。本文所提出的方法考虑了高速公路实际场景,且能够实现调整参数、运行仿真的自动化过程,相比已有动态限速方法具有时效性高、效率高、数据获取简单等优势,能对随时变化的高速车流提出合理的限速方案,实现拥堵路段缓堵。基于高速公路龙门架的场景构建本文基于当前高速公路龙门架设施布设现状,对高速公路干线进行 Link 划分,将连续的高速公
6、路道路结构划分为一系列的区段集合,实现干线离散化组织。假定待研究高速公路干线为 F,可以表示为如下二元组:F=(P,S)(1)其中,P 表示 Link 节点集合,如公式(2)所示。S 表示节点间区段集合,如公式(3)所示。P=(p1,pm,pM)(2)(1)1,1MMMmmSSppm m+=+(3)In Equation(2)and(3),Pm代表 Link 节点 m,即龙门架断面 m,M 代表 Link 节点的最大值,代表 Link 节点 m 与 Link 节点 m+1 之间的区段,即 Sm+(m+1)。路段 Link 划分场景如图 1 所示。将所划分的每个 Link 区段作为基本对象,通过
7、布设在龙门架断面的交通流检测设备采集过车数据,并对交通拥堵状态进行判别,优化 Link 动态限速值,实现拥堵控制。多级限速动态交通控制建模本文基于密度指标来描述高速公路基本路段的特征,referring to Highway Capacity Manual,在高速公路道路服务水平在E以上,即车辆密度范围大于22veh/km/ln时,道路交通流运行不稳定,车辆在最小间距下运行,交通流抗干扰能力差,易造成拥堵排队。因此,本文取 Link 区段服务水平为 E 以上的路段为拥堵路段。基于路段Link实时交通流流量数据,计算道路车辆密度,计算公式如下:ln*QkL=(4)其中,k为区段车辆密度,Q为区段
8、车流量,ln为车道数,L 为区段长度。此处引入限速级数的概念,限速级数 n 代表需要对拥堵路段上游进行车速控制的区段数,不包括拥堵区段本身,由于本文基于高速公路最大最小限速确定各控制区段限速值,因此拥堵路段上游需要进行限速控制的路段至少为 2,即n1,同时,当n取值为0时,代表不对任何区段进行限速控制。基于上文积累,考虑拥堵区段上游交通状态,提出多级动态限速控制模型,如图 2 所示。具体步骤如下:Step1:基于上文高速公路区段划分和所获取的各区段内车流量,计算获取区段内的车流密度值,获取区段车流密度 k。Step2:若 k 大于 22veh/km/ln 时,确定当前路段为拥堵路段。Step3
9、:确定多级限速级数n,本研究对n取值分别为0、2、3、4、5、6、7。Step4:基于道路实际最大限速 Vmax和最低速度 Vmin,建立速度漏斗模型。首先,确定道路漏斗各阶段对应速度值,首先确定各级速度差值 V,如公式(5),对速度漏斗各阶段速度值进行记录,如公式(6)。maxmin1VVVn=(5)minminminmax,2VVVV VVV=+(6)其中,n 为限速级数,V 代表各速度漏斗差值,V 代表速度漏斗集合。Step5:以拥堵区段为原点,对上游各控制区段进行限速值分配,离拥堵区段越远,限速值越大。基于 SUMO的算法仿真及验证(1)仿真场景图 1 Link 节点示意图图 2 多级
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