城市微观交通模型建模及仿真实现
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换道可分为强制换道及自择换道. 强制换道 是在目标车辆接近出口或入口时, 按照出行路线 及交通规则必须进行的换道. 其中还包括分流及 汇流两种, 以及优先及避让规则. 自择换道是由于 前车的限制, 司机不能达到期望速度, 而邻道 (如 超车道) 又可以进入时可发生的换道. 1. 5. 3 间距接受模型 驾驶员对目标车道上对 应位置的前后间距进行判断, 只有前后车间距离 均满足时, 车辆才可以换道至相邻车道. 最小前 后车间距因交通状况而异, 是交通流速度、密度等 因素的函数. 间距接受模型可以简单表述为
tn+ 1 = tn -
ln
( rn Κ
)
Κ>
0, 0 <
rn ≤ 1
式中: tn+ 1为第 n+ 1 辆车进入路网的时刻; tn 为第
n 辆车进入路网的时刻; Κ为某 OD 对的车辆到达
率; rn 为区间 (0, 1) 上服从均匀分布的随机数.
1. 2 路网描述模型
路网描述模型除了要反映路网的拓扑关系,
( 1) 对桥梁和高速路的架设, 路桥控制设施 的建立或撤销进行评估和预测;
(2) 对道路的通行能力或服务水平进行评估 和预测;
(3) 对交通控制策略进行评估和预测; (4) 进行事故仿真, 分析其阻塞的形成、传播
3 仿真实例
为了说明城市微观交通仿真模型的应用, 选 取颇有特点的武汉市武昌中南路口进行仿真研 究. 该路口为丁字路口, 高峰流量超过 7 500 辆 h, 阻塞情况严重. 其路网拓扑结构、车道信息及 信号灯情况见表 2. 车种比例见表 3. 高峰小时 (上 午 9: 00 至 10: 00)OD 对需求见表 4.
表 4 OD 对需求
OD 对
傅家坡至中南 傅家坡至洪山 洪山至傅家坡 洪山至中南 中南至洪山 中南至傅家坡
流量 辆·s- 1
0. 225
0. 494
0. 43
0. 358
0. 297
0. 375
表 5 模拟某路口高峰小时交通流情况
路 段
进
出
傅家坡 中南
傅家坡 洪山
洪山 傅家坡
洪山 中南
中南 洪山
中南 傅家坡
2 城市微观交通仿真流程及仿真模 型应用范围
图 2 城市微观交通仿真流程图
和疏通过程; (5) 将交通流模型嵌入到其它工具中作为子
模型使用; (6) 提供出行信息指南, 在线优化; (7) 用于培训交通管理者.
1) 城市微观交通仿真流程, 见图 2 所示, 刷 新周期采用 step = 0. 1 s. 2) 城市微观交通仿真模型应用范围[3～ 5 ]
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
·502·
武汉理工大学学报 (交通科学与工程版)
2003 年 第 27 卷
利用城市微观交通仿真模型模拟该路口高峰 不变的情况下, 讨论该路口交通变化. 通过仿真计
平均车速 km h
25. 45 14. 13 10. 97 32. 56 25. 75 32. 23
M IT S IM PA RAM ICS
CO R S IM A IM SU N 2
V ISS IM
TRAN S IM S
研究动态交通控制和事故管理方案、实施路径诱导、自适应交叉口信号控制、 匝道和干线控制、车道控制 (如车辆使用的标示, 可变信息标示、ETC、高占有率 车道等) 采用并行处理技术, 可同时计算 25 万辆车, 路网规模最多能达到 100 万个节 点, 400 万路段, 3 200 个区域 能够仿真城市街道和高速公路的交通流, 提供多种指标量化路网的性能, 进 行交通系统管理的开发和评价. 以 0. 1 s 为周期刷新车辆的运动状态 适合不同类型的路网, 提供两种方式的交通仿真: 基于输入交通流与 转弯比 例; 基于 OD 与路径选择, 模拟不同的交通控制, 模拟车载信息系统 (VM S) 对驾 驶员行为的影响 模拟城市和非城市内的交通状况, 特别适合进行信号控制的设计、检验和评 价, 公交优先方案通行能力的分析和检验, 收费设施的分析, 路径诱导和可变信 息标志影响的分析 用于交通规划、不同交通基础设施的建筑评价、公交系统的建设和智能交通 的建设, 采用元胞自动机技术简化了车辆跟驰和换道模型, 运算速度很高, 在超 级计算机上, 能够实时计算 500 万辆车, 进行区域级 (1 000 万人口以上) 的交通 分析
·500·
武汉理工大学学报 (交通科学与工程版)
2003 年 第 27 卷
构成道路交通系统的要素, 各要素之间的相互作 用关系及其变化过程的描述. 1. 1 车辆产生模型[2 ]
车辆产生模型是微观交通仿真中的一个基本
模型, 是整个仿真过程的起始点. 车辆的产生必须 根据该路网中实际的 OD 需求情况, 按照一定的 车头时距的随机分布规律来确定, 一般情况下采 用车头时距服从负指数分布
还需对各种道路的几何条件进行描述. 为了准确、
合理地描述城市路网, 须定义节点、路段、车道三
个结构体 (见图 1).
1) 节点 表示车辆的入 出口或交叉路口.
2) 路段 连结各节点的有向道路, 每条路段
可以包含一条或多条车道.
灯、绿灯、黄灯时长, 一个信号灯包含多个相位灯.
struct ligh t
Βιβλιοθήκη Baidu1 城市微观交通仿真模型建模
车速、加速度等特性, 因此可为交通管理和仿真提
城市道路交通仿真模型是根据仿真技术的特
供详细的信息.
点对城市道路交通系统进行的抽象, 其中包括对
表 1 几种典型的城市微观交通仿真软件和仿真器
名 称
特 点
IN T EGRA T ION
混合使用微观模型和宏观模型的交通流理论模型, 采用 0. 1 s 的时间片, 再现 跟驰、换道、可接受间距行为等
{ in t id; 3 相位灯标识3 in t red tim e; 3 红灯配时3 in t yellow tim e; 3 黄灯配时3 in t green tim e; 3 绿灯配时3 in t offset; 3 相位差3 struct ligh t 3 ligh t ahead; 3 指向前一个相位
描述这种关系的是跟驰模型. 后车相对于同道前车之间可能处于三种状
定义信号灯 ( signa l) 和相位灯 ( ligh t) 两个结 构体, 相位灯结构体描述单个相位的相位差及红
态: (1) 自由驾驶. 后车与前车间距大于作用区, 此时驾驶员以期望速度或规则限制速度行驶; (2)
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
收稿日期: 2003 01 20 商 蕾: 女, 28 岁, 博士生, 主要研究领域为智能交通
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
http://www.cnki.net
一个相位灯 3
3 指向本交叉口第
};
信号灯控制模型, 见表 2.
表 2 武汉市武昌中南路口信号灯控制方案
信号 路 段 相位 绿灯时 黄灯时 红灯时
灯
进
出 差s 长s 长s 长s
1 傅家坡 中南 0
47
3
104
2 傅家坡 洪山 26 67
3
58
3 洪山 傅家坡 50 43
3
58
4 中南 洪山 96 55
小时交通情况, 得到下面数据 (见表 5).
算, 得到结果如表 6 所列.
由表 5 可知洪山至傅家坡直行方向阻塞情况
表 3 车种比例
最为严重, 这是由于该方向流量较大, 而分配的通
车型
小车
中车
大车
行时间又很少 (仅 43 s) 造成的. 在增加该方向绿
比例 %
65
25
10
灯时长至 53 s, 而其他方向绿灯时长与相位差均
3
96
5 洪山 中南 0
50
3
10
6 中南 傅家坡 0
50
3
10
1. 5 车辆行为模型 城市微观交通模型以各个车辆个体在城市路
网空间上的运动为求解目标, 模型的核心功能是 描述目标车辆与其周围交通环境的相互关系, 即 周围的交通环境如何导致了或决定了车辆的驾驶
行为. 其中车辆交通环境包括目标车周围的车辆, 目标车所在的道路设施和交通规则.
图 1 武汉市武昌中南路口路网描述
3) 车道 包含车道号、类型、限速、转向限制 等数据成员. 1. 3 交通规则描述模型
常见的城市交通规则包括车道转向限制、车 道车辆类型限制、车道限速等. 这些描述可以通过 在车道结构体中增加相应的数据成员来实现. 1. 4 信号灯控制模型
模型中对车辆的描述: (1) 物理参数. 车长, 车宽, 最大速度, 最大加速度和最大减速度; (2) 属性参数. OD , 当前车速, 位置. 1. 5. 1 跟驰模型[2] 在行驶过程中, 车辆运动受 到其前车的影响, 驾驶员一方面希望以期望速度 行驶, 另一方面又必须与前车保持一定的安全距 离. 但是这种影响是不对称的, 后车并不能对前车 产生同样的影响.
城市微观交通模型① 建模及仿真实现
商 蕾 高孝洪 蒋汉平
(武汉理工大学系统仿真及控制技术研究中心 武汉 430063)
摘要: 微观交通仿真模型是交通领域的研究热点, 城市交通控制是微观交通仿真模型的主要应用 领域. 文中建立了一个城市微观交通模型, 详细说明模型的体系结构, 各子模型的建模方法, 在 SG I 的 O CTAN E 工作站上实现城市微观交通仿真, 并举例说明其应用. 关键词: 城市微观交通模型; 建模; 仿真 中图法分类号: T P 391. 9
第 27 卷 第 4 期 2003 年 8 月
武 汉 理 工 大 学 学 报 (交与通工科程学版) Jou rna l of W uhan U n iversity of T echno logy
(T ran spo rta tion Science & Engineering)
V o l. 27 N o. 4 A ug. 2003
0 引 言
交通流模型可分为亚微观模型, 微观模型, 中 观模型和宏观模型[1]. 以前的研究主要集中于宏 观模型, 讨论交通流量及密度的变化. 现在, 随着 高速运算计算机的发展以及智能交通动态实时特 性的需要, 研究热点逐渐转移到微观仿真模型. 微 观交通模型在每一时刻能计算每一辆车的位置、
城市交通控制是微观交通仿真模型的主要应 用领域. 目前, 全球共有一百多个微观仿真模型, 并有 20 多种商业化的微观交通仿真软件和仿真 器, 其中大部分都可以进行城市交通仿真 (见表 1 所列).
第 4 期
商 蕾等: 城市微观交通模型建模及仿真实现
·501·
紧急状态. 后车与前车间距过小, 驾驶员将采取必 要的减速度以避免与前车发生碰撞, 同时增加车 头距; (3) 跟驰状态. 后车与前车间距处于作用区 内, 此时车辆行驶速度受前车影响. 1. 5. 2 换道模型 在多道路段上, 如果驾驶员在 本道上达不到期望速度 (如前车太慢) , 则可选择 超车或换道. 能否超车或换道, 取决于相邻车道上 的前后位置能否保障换道时前后车距安全, 描述 能否换道的模型称为换道模型.
if 当前的前 (后) 车距 < 最小前 (后) 车距, then 拒绝此间距;
if 当前的前 (后) 车距 > 最小前 (后) 车距, then 接受此间距;
if 前后间距均被接受, then 执行换道操作.
1. 6 路径选择模型 根据车辆 OD 选择旅行总时间最短的路线,
可在出行前确定, 也可在行驶过程中实时选择. 动 态路径选择模型节省内存, 但是计算量大. 出行前 路径选择模型将路网的详细路线表预存数据库 中, 无需进行实时计算, 但占用内存较大. 在本城 市微观仿真模型中采用动态路径选择.
灯3 struct ligh t 3 ligh t fo llow ; 3 指向后一个相
位灯3
};
struct signa l
{ in t id; 3 信号灯标识 3 floa t x po s; 3 x 坐标 3 floa t y po s; 3 y 坐标 3 struct ligh t 3 ligh t head;
tn+ 1 = tn -
ln
( rn Κ
)
Κ>
0, 0 <
rn ≤ 1
式中: tn+ 1为第 n+ 1 辆车进入路网的时刻; tn 为第
n 辆车进入路网的时刻; Κ为某 OD 对的车辆到达
率; rn 为区间 (0, 1) 上服从均匀分布的随机数.
1. 2 路网描述模型
路网描述模型除了要反映路网的拓扑关系,
( 1) 对桥梁和高速路的架设, 路桥控制设施 的建立或撤销进行评估和预测;
(2) 对道路的通行能力或服务水平进行评估 和预测;
(3) 对交通控制策略进行评估和预测; (4) 进行事故仿真, 分析其阻塞的形成、传播
3 仿真实例
为了说明城市微观交通仿真模型的应用, 选 取颇有特点的武汉市武昌中南路口进行仿真研 究. 该路口为丁字路口, 高峰流量超过 7 500 辆 h, 阻塞情况严重. 其路网拓扑结构、车道信息及 信号灯情况见表 2. 车种比例见表 3. 高峰小时 (上 午 9: 00 至 10: 00)OD 对需求见表 4.
表 4 OD 对需求
OD 对
傅家坡至中南 傅家坡至洪山 洪山至傅家坡 洪山至中南 中南至洪山 中南至傅家坡
流量 辆·s- 1
0. 225
0. 494
0. 43
0. 358
0. 297
0. 375
表 5 模拟某路口高峰小时交通流情况
路 段
进
出
傅家坡 中南
傅家坡 洪山
洪山 傅家坡
洪山 中南
中南 洪山
中南 傅家坡
2 城市微观交通仿真流程及仿真模 型应用范围
图 2 城市微观交通仿真流程图
和疏通过程; (5) 将交通流模型嵌入到其它工具中作为子
模型使用; (6) 提供出行信息指南, 在线优化; (7) 用于培训交通管理者.
1) 城市微观交通仿真流程, 见图 2 所示, 刷 新周期采用 step = 0. 1 s. 2) 城市微观交通仿真模型应用范围[3～ 5 ]
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
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武汉理工大学学报 (交通科学与工程版)
2003 年 第 27 卷
利用城市微观交通仿真模型模拟该路口高峰 不变的情况下, 讨论该路口交通变化. 通过仿真计
平均车速 km h
25. 45 14. 13 10. 97 32. 56 25. 75 32. 23
M IT S IM PA RAM ICS
CO R S IM A IM SU N 2
V ISS IM
TRAN S IM S
研究动态交通控制和事故管理方案、实施路径诱导、自适应交叉口信号控制、 匝道和干线控制、车道控制 (如车辆使用的标示, 可变信息标示、ETC、高占有率 车道等) 采用并行处理技术, 可同时计算 25 万辆车, 路网规模最多能达到 100 万个节 点, 400 万路段, 3 200 个区域 能够仿真城市街道和高速公路的交通流, 提供多种指标量化路网的性能, 进 行交通系统管理的开发和评价. 以 0. 1 s 为周期刷新车辆的运动状态 适合不同类型的路网, 提供两种方式的交通仿真: 基于输入交通流与 转弯比 例; 基于 OD 与路径选择, 模拟不同的交通控制, 模拟车载信息系统 (VM S) 对驾 驶员行为的影响 模拟城市和非城市内的交通状况, 特别适合进行信号控制的设计、检验和评 价, 公交优先方案通行能力的分析和检验, 收费设施的分析, 路径诱导和可变信 息标志影响的分析 用于交通规划、不同交通基础设施的建筑评价、公交系统的建设和智能交通 的建设, 采用元胞自动机技术简化了车辆跟驰和换道模型, 运算速度很高, 在超 级计算机上, 能够实时计算 500 万辆车, 进行区域级 (1 000 万人口以上) 的交通 分析
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武汉理工大学学报 (交通科学与工程版)
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构成道路交通系统的要素, 各要素之间的相互作 用关系及其变化过程的描述. 1. 1 车辆产生模型[2 ]
车辆产生模型是微观交通仿真中的一个基本
模型, 是整个仿真过程的起始点. 车辆的产生必须 根据该路网中实际的 OD 需求情况, 按照一定的 车头时距的随机分布规律来确定, 一般情况下采 用车头时距服从负指数分布
还需对各种道路的几何条件进行描述. 为了准确、
合理地描述城市路网, 须定义节点、路段、车道三
个结构体 (见图 1).
1) 节点 表示车辆的入 出口或交叉路口.
2) 路段 连结各节点的有向道路, 每条路段
可以包含一条或多条车道.
灯、绿灯、黄灯时长, 一个信号灯包含多个相位灯.
struct ligh t
Βιβλιοθήκη Baidu1 城市微观交通仿真模型建模
车速、加速度等特性, 因此可为交通管理和仿真提
城市道路交通仿真模型是根据仿真技术的特
供详细的信息.
点对城市道路交通系统进行的抽象, 其中包括对
表 1 几种典型的城市微观交通仿真软件和仿真器
名 称
特 点
IN T EGRA T ION
混合使用微观模型和宏观模型的交通流理论模型, 采用 0. 1 s 的时间片, 再现 跟驰、换道、可接受间距行为等
{ in t id; 3 相位灯标识3 in t red tim e; 3 红灯配时3 in t yellow tim e; 3 黄灯配时3 in t green tim e; 3 绿灯配时3 in t offset; 3 相位差3 struct ligh t 3 ligh t ahead; 3 指向前一个相位
描述这种关系的是跟驰模型. 后车相对于同道前车之间可能处于三种状
定义信号灯 ( signa l) 和相位灯 ( ligh t) 两个结 构体, 相位灯结构体描述单个相位的相位差及红
态: (1) 自由驾驶. 后车与前车间距大于作用区, 此时驾驶员以期望速度或规则限制速度行驶; (2)
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
收稿日期: 2003 01 20 商 蕾: 女, 28 岁, 博士生, 主要研究领域为智能交通
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
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一个相位灯 3
3 指向本交叉口第
};
信号灯控制模型, 见表 2.
表 2 武汉市武昌中南路口信号灯控制方案
信号 路 段 相位 绿灯时 黄灯时 红灯时
灯
进
出 差s 长s 长s 长s
1 傅家坡 中南 0
47
3
104
2 傅家坡 洪山 26 67
3
58
3 洪山 傅家坡 50 43
3
58
4 中南 洪山 96 55
小时交通情况, 得到下面数据 (见表 5).
算, 得到结果如表 6 所列.
由表 5 可知洪山至傅家坡直行方向阻塞情况
表 3 车种比例
最为严重, 这是由于该方向流量较大, 而分配的通
车型
小车
中车
大车
行时间又很少 (仅 43 s) 造成的. 在增加该方向绿
比例 %
65
25
10
灯时长至 53 s, 而其他方向绿灯时长与相位差均
3
96
5 洪山 中南 0
50
3
10
6 中南 傅家坡 0
50
3
10
1. 5 车辆行为模型 城市微观交通模型以各个车辆个体在城市路
网空间上的运动为求解目标, 模型的核心功能是 描述目标车辆与其周围交通环境的相互关系, 即 周围的交通环境如何导致了或决定了车辆的驾驶
行为. 其中车辆交通环境包括目标车周围的车辆, 目标车所在的道路设施和交通规则.
图 1 武汉市武昌中南路口路网描述
3) 车道 包含车道号、类型、限速、转向限制 等数据成员. 1. 3 交通规则描述模型
常见的城市交通规则包括车道转向限制、车 道车辆类型限制、车道限速等. 这些描述可以通过 在车道结构体中增加相应的数据成员来实现. 1. 4 信号灯控制模型
模型中对车辆的描述: (1) 物理参数. 车长, 车宽, 最大速度, 最大加速度和最大减速度; (2) 属性参数. OD , 当前车速, 位置. 1. 5. 1 跟驰模型[2] 在行驶过程中, 车辆运动受 到其前车的影响, 驾驶员一方面希望以期望速度 行驶, 另一方面又必须与前车保持一定的安全距 离. 但是这种影响是不对称的, 后车并不能对前车 产生同样的影响.
城市微观交通模型① 建模及仿真实现
商 蕾 高孝洪 蒋汉平
(武汉理工大学系统仿真及控制技术研究中心 武汉 430063)
摘要: 微观交通仿真模型是交通领域的研究热点, 城市交通控制是微观交通仿真模型的主要应用 领域. 文中建立了一个城市微观交通模型, 详细说明模型的体系结构, 各子模型的建模方法, 在 SG I 的 O CTAN E 工作站上实现城市微观交通仿真, 并举例说明其应用. 关键词: 城市微观交通模型; 建模; 仿真 中图法分类号: T P 391. 9
第 27 卷 第 4 期 2003 年 8 月
武 汉 理 工 大 学 学 报 (交与通工科程学版) Jou rna l of W uhan U n iversity of T echno logy
(T ran spo rta tion Science & Engineering)
V o l. 27 N o. 4 A ug. 2003
0 引 言
交通流模型可分为亚微观模型, 微观模型, 中 观模型和宏观模型[1]. 以前的研究主要集中于宏 观模型, 讨论交通流量及密度的变化. 现在, 随着 高速运算计算机的发展以及智能交通动态实时特 性的需要, 研究热点逐渐转移到微观仿真模型. 微 观交通模型在每一时刻能计算每一辆车的位置、
城市交通控制是微观交通仿真模型的主要应 用领域. 目前, 全球共有一百多个微观仿真模型, 并有 20 多种商业化的微观交通仿真软件和仿真 器, 其中大部分都可以进行城市交通仿真 (见表 1 所列).
第 4 期
商 蕾等: 城市微观交通模型建模及仿真实现
·501·
紧急状态. 后车与前车间距过小, 驾驶员将采取必 要的减速度以避免与前车发生碰撞, 同时增加车 头距; (3) 跟驰状态. 后车与前车间距处于作用区 内, 此时车辆行驶速度受前车影响. 1. 5. 2 换道模型 在多道路段上, 如果驾驶员在 本道上达不到期望速度 (如前车太慢) , 则可选择 超车或换道. 能否超车或换道, 取决于相邻车道上 的前后位置能否保障换道时前后车距安全, 描述 能否换道的模型称为换道模型.
if 当前的前 (后) 车距 < 最小前 (后) 车距, then 拒绝此间距;
if 当前的前 (后) 车距 > 最小前 (后) 车距, then 接受此间距;
if 前后间距均被接受, then 执行换道操作.
1. 6 路径选择模型 根据车辆 OD 选择旅行总时间最短的路线,
可在出行前确定, 也可在行驶过程中实时选择. 动 态路径选择模型节省内存, 但是计算量大. 出行前 路径选择模型将路网的详细路线表预存数据库 中, 无需进行实时计算, 但占用内存较大. 在本城 市微观仿真模型中采用动态路径选择.
灯3 struct ligh t 3 ligh t fo llow ; 3 指向后一个相
位灯3
};
struct signa l
{ in t id; 3 信号灯标识 3 floa t x po s; 3 x 坐标 3 floa t y po s; 3 y 坐标 3 struct ligh t 3 ligh t head;