交通流仿真剖析

《最优控制与智能控制基础》文献总结报告
城市干线交通流仿真及智能控制的研究
学生姓名：冯健
学生班级：50603
学生学号：5060318
任课教师：段洪君
提交日期：2009年6月19日
1. 课题背景及意义
1.1研究背景
城市交通系统是由人、车、路、环境等要素构成，具有结构复杂、影响因素多、开放性强、随机性及不稳定因素多等特点，是一个复杂的动态系统。

长期以来，城市迅速增长的交通运输需求不能够得到有效的满足，供需不平衡的矛盾日趋突出，导致城市交通拥堵严重，事故率攀升，环境污染加剧，能源利用率低下。

城市交通所带来的负面影响日益严峻，己成为制约城市经济发展的一个瓶颈。

发展智能运输系统，利用现代信息技术、控制技术、优化理论及人工智能等，使现有的道路交通基础设施发挥最大效用，是一个重要的对策，同时也已成为世界各国交通学者们研究的热点。

交通管理与控制是智能交通系统中一项重要研究内容，其重点在于运用各种交通设施控制、掌握并及时指挥城市交通，预先把握在现有道路网上实施交通管制的可能效果。

鉴于交通运输系统本身的特性，难于采用现场实验的方法，利用计算机技术和系统仿真方法，为复杂的城市交通系统创造一种计算机实验平台，来研究城市交通成为理想选择，于是便形成了交通仿真技术。

1.2研究意义
城市主干道网络是城市道路交通的动脉，在城市交通中的作用举足轻重。

干道网络上交通流畅通与否，直接决定了城市道路交通效率的高低。

因此，只有当干道网络上的交通问题得到有效解决之后，城市交通问题才可迎刃而解。

所以，应用交通仿真方法对城市干道交通流进行微观仿真研究具有现实意义。

对城市主
干道交通流的微观仿真研究，可以实现干道交通运行状态的动态虚拟再现，为交通管理人员和交通规划人员提供一个有效的实验平台；利用交通流仿真模型进行仿真实验，通过仿真输出结果的分析、对比和评估来获取交通流的各项参数，为交通管理与控制、交通规划方案的比较及效果评价提供决策依据及技术支持。

目前大多数微观仿真软件都能动态显示交通信息，并提供交通性能指标统计列表，为交通方案的可行性分析与效果评价提供依据，但是，在混合交通流情况
严重或交叉口多样化的今天，这种简单的交通指标列表方法只能反映交通状况的某一方面，不能全面地为用户提供足够的辅助分析功能。

要全面的评估交叉口信号控制仿真结果，必须通过对交通状况的综合评价来体现。

在现有微观仿真系统中，仿真结果分析往往需要用户自行设计仿真方案，要求用户有一定的交通专业知识，而专用于微观仿真的综合评价工具就更少见。

所以，针对现有城市交叉口信号控制模型的仿真评价的不完善之处，结合可评价仿真指标和交叉口宏观评价指标建立微观仿真评价指标体系，并选用较为适合的综合评价模型，提出一套适用于城市交叉口交通信号控制模型的仿真评价模型，开发出可行性较高的仿真评价软件对我国城市交通的发展具有较大的现实意义。

2. 国内外研究概况
2.1国外研究概况
在国外，20世纪60年代初到80年代，交通流微观仿真技术得到迅速发展，在此期间发表了大量论文和专著，大量的交通仿真软件被开发出来。

80年代以后，交通流微观仿真技术已经具备很强的功能，得到了广泛的应用。

交通仿真软件开始向大型化、综合性方向发展。

目前已有的比较成熟的仿真软件有：美国的MITSIM【1】和TRANSIMS【2】、英国的PARAMICS【3】、德国的VISSIM【4】以及西班牙的AIMSUN2【5】等等。

MITSIM融入了车辆跟驰模型和车辆的换道模型，并根据交通控制装置的信号指示来引导车流和行人。

TRANSIMS仿真系统包括速度模块、车辆变换模块、有信号灯交叉口模块、无信号灯交叉口模块l等几个模块。

PARAMICS集成了仿真、可视化、自适应信号控制、在线仿真数据统计分析、跟驰、交通控制策略评价等功能。

VISSIM是一个离散的、随机的、以O．1秒为时间步长的微观仿真软件。

车辆的纵向运动采用心理——生理模型，横向运动采用基丁规则的算法。

具有计算控制延误、停车延误和引道延误的功能。

软件模拟了由车辆激发的信号控
制的设计、检验和评价。

AIMSUN2能够模拟不同的交通控制，如有信号交叉口、无信号交叉口等，能仿真路口的自适应信号控制，并能够对燃油消耗和污染排放进行仿真。

国外在城市交叉口信号控制仿真软件方面的发展已经较为完善，但这些系统是以数学模型为基础，算法的精度较差。

在实际的交通控制现场中，对交通流影响的有诸多因素，采用数学模型本身就是对现场情况的近似，这就造成了算法的本身就有一定的缺陷。

在对交通信号控制的综合评价方面，还缺乏一定深入的研究。

2.2国内研究概况
国内采用系统仿真技术进行城市道路交通流微观仿真实验开始于20世纪80年代，直到20世纪90年代初期，才逐渐引起国内交通工程界的重视。

在此期间，北京工业大学、同济大学、东南大学、西南一交通大学、武汉理工大学等科研单位开展了一些实质性的研究，并取得了一定的成果。

但总体说来，国内的交通流微观仿真研究仍比较零散，往往只局限于解决单一问题。

交通流微观仿真技术在国内的发展和应用只有短短十几年的历史，还远远没有被广泛接受。

从已经做过的工作来看，基本上都是探索性的，迄今为止还没有开发出一个被普遍认可的或能用来解决实际问题的交通流微观仿真软件。

虽然也有人试图用国外的软件来对国内的交通进行仿真实验，但国内交通是混合交通，加之使用者的交通意识比较薄弱，由此形成的交通构成、交通流特性、交通组织管理方法都与国外有很大不同，也未能得到满意的结果。

目前国内在城市交通干线信号控制方面做了一定的研究。

东南大学的陈森发教授开发了城市交通信号灯模糊线控制及其仿真【6】。

同济大学交通运输学院对城市干线协调控制中交通流在系统内各交叉口的“驶离一到达”模式进行了研究，提出了基于遗传算法的城市干道协调控制相位差优化设计方法【7-8】。

清华大学交通研究所对线控系统中的相位差优化模型进行了研究，以使沿干线双向行驶的车辆延误最小为目标，建立了线控系统相位差调节的优化模型【9】。

国内常用的交叉口信号控制仿真的综合评价体系基本上是采用行车延误、排队长度和停车次数为基础指标。

大部分仿真软件都是单一地通过同类指标之间的比较
来确定仿真结果的优劣。

该方法能从单方面较好的反映仿真结果，但是这种简单的指标列表方法已经不能为用户提供足够的辅助分析功能。

但是，国内的城市干线交通信号控制仿真还存在很大的不足。

有些研究人员虽然提出了实现滤波控制的优化算法，但没有对其进行仿真，难以看出其应用效果。

而且这些仿真软件的评估功能很弱或基本上没有。

所以有必要对城市干线交通流仿真进行更加深入的研究。

3. 交通流仿真基本模型的建立
3.1车辆跟驰模型
车辆的跟驰驾驶是当车辆在无法超车的条件下，后车跟随前车的行驶状态。

在跟驰驾驶时，后车不考虑相邻车道的车辆信息，只考虑与前车的相互作用。

此时，为了不发生碰撞，后车力求保持一定的安全距离。

因此，后车只能根据前车的驾驶状态，采取相应的运行方案。

在车流中，后车并不能对前车产生同样的影响。

跟驰模型就是用于描述这种关系【10-12】。

车辆跟驰行为是驾驶员实现一系列连续控制行为的过程。

在此过程中。

后车驾驶员通过加速或减速对前车的驾驶行为做出反应，以便与前车尽量保持一个安全距离。

驾驶员对来自前车的刺激，即前车加速或减速变化，要经过信息感知、判断决策和执行动作这样三个阶段，最终完成对车辆的控制，而这一过程又是循环往复，周而复始进行的。

但同时，驾驶员作为一个高度复杂又不失灵活性的完美有机体，在控制车辆跟驰行驶过程中，又会体现出在感知、理解、判断、决策等一系列心理、生理活动上的不确定性和不一致性。

3.2车辆换道模型
换道行为描述的是驾驶员由自身驾驶特性，针对周围车辆的车速、间隙等周边环境信息的刺激，调整并完成自身驾驶目标策略的综合过程。

根据追求利益动机的不同，换道行为可分为强制性换道和任意性换道【13】。

强制性换道指具有确定的目标车道，在一定区间内必须实施换道的行为，如合流车辆，交织区车辆，绕过前方障碍物的车辆等；任意性换道指车辆在遇到前方较慢车辆时，为了追求更快的车速，更自由的驾驶空间而发生的变换车道行为。

目前，换道模型的研究仍不成熟，虽然有多种换道模型，比如有PARAMICS模型、NETSIM模型、MRS模型、AIMSUN2模型、HUTSIM模型、FRESIM模型、MITSIM模型等【14-17】，但没有哪种得到非常广泛的应用。

考虑到换道中车道交换的本质是一种决策思维过程，模糊控制采用语言变量进行近似推理的方法，很适合描述这类主要由人做决定的主观判断过程。

因此本文建立了基于模糊逻辑的换道模型。

4. 城市干线交通信号协调控制
城市交通中，由于其交通流量大的特点，使得各相邻交叉13往往互相关联，互相影响，只关注某一个交叉口的交通控制是不够的。

几个相邻交叉口组成的交通干线往往要承受巨大的交通负荷，因此应该努力提高整个交通干线的控制效果。

对某一个孤立交叉路口的控制，可以使该交叉口的控制效果达到最优，但整个干线的运行效果未必就好。

实施“线控制”就是要把主干道的所有信号交叉口作为一个系统，通过在相邻交叉口的绿灯起始时间之间建立一种时间关系，即一定的“相位差”，使干线上按一定速度行驶的车辆获得尽可能不停的通行权，形成连续的交通流，减少车辆的停车次数和延误时间。

这种控制方法对改善整个城市交通状况具有巨大意义。

本节主要研究干线信号控制的一般方法以及智能控制在线控系统中的应用【18-19】。

4.1线控的基本概念
线控制其指导思想是使每个交叉口在主干道方向绿灯的时间都延迟于相邻的交叉路口，以便车辆通过前一个交叉口之后，在这个交叉路口仍遇到绿灯。

所以，以线控制的各个交叉口使用的信号周期是相同的，绿信比不一定相同。

除周期和绿信比这两个控制参数之外，还需要有绿灯信号相位差。

相位差为相邻交叉口在主干道方向上绿灯开启时间的相差值，由车辆在交叉口之间的运行时间所确定。

通过周期、绿信比和相位差这三个控制参数的合理选择，建立线控制，达到主干道上交通畅通，减少停车次数，缩短运行时间，形成车流绿波带的目的。

亦可以称为绿波交通。

4.2城市干线交通信号协调控制方式
4.2.1定时式干线交通协调控制
（l）单向交通组织道路
单向交通组织道路，或者双向道路两个方向的交通量悬殊比较大的情况下，只要对交通量较大的方向进行信号协调控制，这两类道路最容易实现干线交通信号协调控制。

（2）双向交通组织道路
双向交通组织道路的信号协调控制，在各个交叉口间距相等时，比较容易实现，且当信号间车辆行驶时间正好是线控系统周期时长一半的倍数时，可获得理想的效果。

个交叉口间距不等时，信号协调控制就难实现，必须采取试探与折中方法求得信号协调，否则会损失信号的有效通车时间，增加相交车道上车辆的延误。

4.2.2感应式干线交通协调控制
在干线上交通量比较小的时候，如果采用线控系统来确保干线上的少量车辆的连续通行，会使得产生的总延误比单点信号控制还要大。

为了避免这种情况出
现，在线控系统中使用感应式信号控制，在控制系统中使用感应式信号控制机，相应配以车辆检测器。

当检测器测得交通量增加时，开动主控制机，使其全面执行线控系统的控制；而当交通量降低时，各交叉1：3的信号机各自按独立状态操作。

5. 交通干线微观仿真评价系统
5.1仿真评价主体
本文将借鉴真实交通系统中对城市道路交叉口交通状况的分析评价方法，结合交通微观仿真模型结构以及微观仿真软件提供的交通信息，分别以交通效率、交通安全和交通污染作为交叉口微观仿真评价的准则【20-22】。

5.1.1交通效率
交叉口是道路交通系统的重要组成部分，是道路网的节点和枢纽，对整个城市道路系统的通畅起关键作用。

从道路使用者的角度来讲，都希望用最短的出行时间尽快达到目的地，而且交叉口是产生出行延误的主要区域，所以驾驶员更是希望能够提高交叉口的通行效率。

从管理者的角度来讲，过低的通行效率及过大的车辆延误，会增加道路使用者的烦躁、冲动，在这种情况下，机动车、非机动车和行人更容易抢行违章，同时，延误的增加也意味着时间价值的损失。

这主要是从时间效率方面来考虑的。

从空间效率来考虑，我国城市交通需求的增长远大于交通基础设施的增加，在这种供给短缺长期存在的条件下，除了增加道路建设以外，更主要的是加强需求管理，挖掘现有设施的潜力，提高交通设施的利用效率。

所以把交通效率作为仿真评价中的一项准则，不仅考察了信号交叉口的交通流运行状况，还反映出交叉口的利用情况及其与路网需求的符合程度。

5.1.2交通污染
交通污染包括生态环境污染、社会环境污染、环境空气污染及交通噪声污染等多个方面。

本文的研究对象为城市道路十字交叉口，因而在交通污染中以环境空气污染为主。

近些年来，随着经济的发展和城市化、机动化进程的加快，我国机动车数量迅速增长，大量机动车污染物集中在城市排放，特别是在交叉口区域，车辆频繁地加速、减速、启动、停车，噪声和尾气排放都大于路段，市区高层建筑以及道路构筑物对汽车排放物的扩散极其不利，特别是在特殊的气象系统中，汽车排放出的污染物可能在街道内长时间聚集，常常成为治理城市交通污染的“瓶颈”，根据我国大城市机动车污染物分担率分析结果，机动车污染已是我国大城市空气污染的重要来源，在某些时段已成为首要的大气污染来源。

这就要求将交通污染作为仿真评价中的重要准则。

5.1.3交通安全
平面交叉口是各个流向的机动车流、非机动车流、行人流相互交汇的区域，这就给交通事故的发生创造了条件。

而且我国非机动车和行人数量众多，这和许多发达国家机动车交通在城市交通中占绝对主体的情况不同。

但在整个城市交通系统，特别是在交叉口设计中，并没有把非机动车和行人放在重要地位来考虑，这不仅给非机动车和行人在出行造成了很大的不便，更重要的是，给他们的安全产生了诸多隐患。

特别是在信号控制交叉口，传统的信号控制设计着重考虑的是交叉口通行能力，对各种相位的设计组合，一般都是以交叉口的几何特性和交通流条件为主要依据。

对于安全性的考虑则主要是通过信号配时中的黄灯时间和全红时间的设计来确定的，但事实证明，仅办了追求最大通行能力而进行的相位设计是不合理的。

因为在交叉口一旦发生事故，所造成的通行能力的降低和交通延误的增加是很大的。

因此，在仿真评价中，交通安全是一项必不可少的评价准则。

5.2仿真评价指标体系【23-24】
6. 仿真系统设计
本仿真软件用VC++进行编写，它是一种面向对象的编程语言，其有很强的图形开发功能。

本文将就信号控制模块，系统综合评价模块进行较为详细的描述。

6.1软件开发环境
城市干线仿真系统采用VC++进行编写，VC++是面向对象的程序设计语言，是功能强大、最复杂的高级编程语言之一，它的特点主要有以下几点：
1.VC++的语法复合ANSIC++标准，并在此基础上针对Windows操作系统增加了一些语句。

2.集成了MFC(MicrosottFoundationClass)类库，而MFC封装了Win32API，OLEAPI，ODBCAPl等底层函数的功能，并提供更高一层的接口，简化了Windows 编程，同时，MFC支持对底层API的直接调用。

这使得能用MFC高效率地开发出各种应用程序。

3．提供MFC AppWizard，可以可方便的生成应用程序框架，我们所要傲的只是在程序中加入完成所需功能的代码。

4.提供基于MFC的CiassWizard，用它可以方便的对各种类进行使用和维护。

5．VC++是一种功能强大的可视化编程环境，具有很强的图形开发功能。

6.2软件系统结构
6.2.1软件总体框架
6.2.2软件程序的构成
城市干线微观仿真软件利用VC++自动生成单文档界面框架，产生四个基本类：视图类、文档类、框架类、应用程序类。

在此基础上增加了以下一些类：干线描述类、车道类、车辆类、车辆生成类、车辆运行类、智能信号控制类、评价指标计算类、仿真结果评价对话框类、交通参数对话框类、方案比选对话框类、时间延长模糊控制器类、交通紧急度模糊控制器类、信号控制方式对话框类、模糊层次分析法对话框类、强迫换道模糊控制类、自由换道模糊控制类、模糊神经网络类等。

7. 城市干线交通仿真软件应用实例
本文以无锡市主干道中山路上的人民路路口至崇宁路路口两个相邻交叉口间的路段为实例。

这两个路口的信号控制方式主要有定时控制和模糊控制。

7.1干线几何条件和渠化现状
由于是对干线交通的微观仿真，所以需要较为精确的道路几何形状。

图为实际仿真软件中用的干线几何形状【25】。

中山路—一人民路路口四个方向都是四个进口道，两个出口道，进口道的中间两个车道是直行车车道，外侧一个车道是右拐车车道，内侧的一个是左拐车车道。

中山路——崇宁路路口的南北方向的渠化与人民路路口的情况相同，东向为一个直右进口车道和两个出口道，西向为一个直行、一个右拐车道和一个进口道。

两路口间的距离为230米。

7.2交叉口信号控制方案现状
中山路人——民路路口和中山路——崇宁路路口目前实行定时式干线信号联动控制，两个交叉口采用相同的信号周期。

中山路——人民路路口采用四相位控制：第一相位东西向直行；第二相位四个方向的右转；第三相位南北向直行；第四相位四个方向的左转。

中山路——崇宁路路口采用三相位控制：第一相位南北向直行；第二相位南北向左转、直行和右转；第三相位南北向右转和东西向直行、右转。

具体相位设置见图。

中山路——人民路路口相位图
中山路——祟宁路路口相位图
7.3交叉口交通流量、流向及车型比例
仿真采用的早高峰数据为2005年10月25日7：30～8：30的一小时交通流量。

主要采集数据如表所示：
早高峰车流量、流向及车型比例
晚高峰数据为2005年lO月25日17：20"--18：20的一小时交通流量。

主要采集数据如表所示：
晚高峰车流量、流向及车型比例
中午时段数据为2005年lO月25日12：20 13：20的一小时交通流量。

主要采集数据如表所示：
中午时段车流量、流向及车型比例
8. 本文研究的目标和主要内容
本文把模糊控制和神经网络引入到城市交通控制系统中，用于解决交通干线协调控制问题。

这样既可以具有专家的经验知识，又具有学习功能，可适应实时
多变的交通状况。

对仿真评价指标体系的建立进行探讨。

以优化交通信号控制配时方案为目的，从交通效率、交通安全及交通污染这些方面着手，参考实际交通状况分析评价中常用的性能指标，对仿真输出指标进行筛选，确定出城市道路微观仿真系统的评价指标。

同时本文采用模糊层次分析法对城市干道微观仿真系统进行综合评价。

本文还建立了基于模糊控制的车辆跟驰模型和车辆换道模型。

以上这些模型最终采用Visual C++进行编写。

本文主要部分：
第1章介绍城市干线交通信号控制的研究意义。

第2章介绍模糊控制及模糊神经网络的基本概念。

第3章交通流仿真基本模型的建立，建立了基丁模糊逻辑的车辆跟驰模型和车辆换道模型。

第4章介绍城市干线交通的信号协调控制的几种常用方法，本文建立了一种基于模糊逻辑的智能控制方法来对干线交通信号进行协调控制。

第5章建立交通干线仿真评价系统，对单个仿真指标进行分析，建立基于模糊层次分析法的微观软件综合评价体系。

第6章仿真系统框架的设计。

第7章仿真软件实例应用，并对本文的一些算法进行验证。

第8章课题总结并对进一步研究指明方向。

RESEARCH ON TRAFFIC SIMULATION AND INTELLlGENT CONTROL OF THE URBAN TRUNK ROAD
Traffic simulation Technology which has been developed rapidly and been used widely abroad，is playing a very important role in transportation management and control and becoming one of the significant fields of intelligent transportation system．Arterial route is of supreme importance in urban transportation．If the traffic problems of medal route are solved，the whole city would be settled easily．In view of this，the urban medal route is the main research object．In this thesis，the traffic flow and signal control and traffic evaluation system for urban arterial route are studied．【26-27】
Simulation of urban traffic flow,intelligent signal control for arterial route and evaluation index system and synthesized evaluation model based on micro-traffic simulation are studied in this thesis．Models of car-following and channel-change based on fuzzy control，which USeS
fuzzy logic to imitate human being’Sobjective judgements，are proposed．In order to cooperate signal control for arterial route，a kind of control system based on fuzzy neural network，which iS combined with both advantages of fuzzy control and neural network,is created．This control system has two advantages as follows，one is the current running phase can be extended and the phase sequence can be adjusted according to the current amount of vehicles，another is the member functions of the fuzzy rules can be adjustedso that the member functions can be more suitable for the current situation．With the evaluation body of traffic efficiency,pollution and safety,the weight of evaluation index is calculated with analytical hierarchy process and then the synthesized evaluation result,which offers scientific foundation for signal control，can be determined by fuzzy analytical hierarchy process．【28-29】Visual C++ is adopted to implement the simulation software，which is mainly composed of the following aspects，the car-following and channel-change model based on fuzzy control，the arterial route control model based on fuzzy neural network and arterial route synthesized evaluation model based on fuzzy analytical hierarchy process．Through the vehicles’dynamic running，the car-following and channel-change and the signals varying according to the amount of the cars can be seen exactly．At last the synthesized evaluation modelis called to calculate outthe evaluation result which is used to reflect the control system objectively．The intelligent control system can control the urban medal route effectively through comparing with the timingcontroI method．
9. 参考文献
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