潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

交通运输系统工程与信息 ›› 2019, Vol. 19 ›› Issue (2): 52-59.

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潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

尚春琳¹，刘小明^*1，沈辉¹，田玉林¹，李丽丽²，唐少虎³

1. 城市道路智能交通控制技术北京市重点实验室，北京 100144；2. 内蒙古农业大学能源与交通工程学院，内蒙古 010018；3. 北京城市系统工程研究中心，北京 100035

收稿日期:2018-09-12 修回日期:2018-10-24 出版日期:2019-04-25 发布日期:2019-04-25
作者简介:尚春琳(1989-)，男，山东日照人，博士生.
基金资助:
北京市自然科学基金/ Beijing Natural Science Foundation(8172018，8184070)；中国博士后科学基金/ China Postdoctoral Science Foundation Funded Project(2017M620673).

Collaborative Control Method of Tidal Lane Clearing and Downstream Intersection Signals

SHANG Chun-lin¹, LIU Xiao-ming¹, SHEN Hui¹, TIAN Yu-lin¹, LI Li-li², TANG Shao-hu³

1. Beijing Key Lab of Urban Road Traffic Intelligent Tech, Beijing 100144, China; 2. College of Energy and Transportation Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Inner Mongolia 010018, China; 3. Beijing Urban System Engineering Research Center, Beijing 100035, China

Received:2018-09-12 Revised:2018-10-24 Online:2019-04-25 Published:2019-04-25

摘要/Abstract

摘要：

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析，构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型，在此基础上设计车道清空时间与下游路口车均延误的组合优化模型.最后，利用遗传算法对目标函数进行最优求解，获取最优组合控制方案.经仿真验证发现，不同的车道指示灯变换时刻及下游信号优先策略，会提高车道的清空速率，但也会带来下游路口车均延误的增加，而通过组合优化模型的筛选可以寻找出平衡两者需求的最佳控制策略.

关键词: 城市交通, 潮汐车道, 组合优化模型, 清空时间

Abstract:

Nowadays, the clearance of the tidal lane becomes one of the keys to improving the control efficiency of the tidal lane. Based on the theory of gather-disperse wave, this paper analyzes the running state of the vehicle under the condition of direct green light inflow and left turn green light inflow, and builds a relationship model between lane indicator switching time, downstream intersection signal control and corresponding lane clearing time. And then, a combined optimization model for designing the lane clearing time and the delay of the downstream intersection is designed. Finally, the genetic algorithm is used to solve the objective function optimally, and obtained the optimal combination control scheme. It is found by simulation that different lane indicator change time and downstream signal priority strategy would increase the lane clearing rate, but it also increases the delay of the downstream intersections, and the integrated optimization model can be used to find out the best control strategy to balance the needs of both.

Key words: urban traffic, tidal lane, integrated optimization model, clearance time

中图分类号:

U491.3

尚春琳，刘小明，沈辉，田玉林，李丽丽，唐少虎. 潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(2): 52-59.

SHANG Chun-lin, LIU Xiao-ming, SHEN Hui, TIAN Yu-lin, LI Li-li, TANG Shao-hu. Collaborative Control Method of Tidal Lane Clearing and Downstream Intersection Signals[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2019, 19(2): 52-59.

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参考文献

[1] 王勇. 城市交通网络可变车道设置方案研究[D]. 成都: 西南交通大学，2014. [WANG Y. Research for reversible lane plan in urban traffic network[D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2014.]

[2] 林浩, 张宁. 信号交叉口可变导向车道感应控制优化 [J]. 现代交通技术, 2017(1): 65- 68. [LIN H, ZHANG N. Inductive control optimization of variable guiding lanes at signal intersection[J]. Modern Transportation Technology, 2017(1): 65-68.]

[3] WOLSHON B, LAMBERT L.“Convertible lanes and roads”national cooperative highway research program, synthesis No.340[R]. Washington D C: Transportation Research Board, National Research Council, 2004.

[4] 崔妍, 刘东. 北京市朝阳路可变车道交通组织研究[J]. 道路交通与安全, 2006, 6(9): 21-24. [CUI Y, LIU D. Study on reversible lane of Chaoyang Street in Beijing[J]. Road Traffic & Safety, 2006, 6(9): 21-24.]

[5] 陈坚, 霍娅敏. 典型潮汐车流路段可变车道设置方案研究[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2008, 27 (6): 1127-1130. [CHEN J, HUO Y M. Study on setting design of variable lane on typical tide traffic road[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Sciences), 2008 , 27(6): 1127-1130.]

[6] 李萌, 张品超, 陈婕好. 动态交通分配下潮汐车道方案设置研究 [J]. 综合运输, 2015, 37(7): 78- 86. [LI M, ZHANG P C, CHEN J H. Research on tidal lane scheme setting under dynamic traffic assignment[J]. China Transportation Review, 2015, 37(7): 78-86.]

[7] 宫晓燕, 康胜. "潮汐式"交通中可变通道的通行方向切换算法的研究与应用[J]. 交通运输系统工程与信息, 2006, 6(6): 33-40. [GONG X Y, KANG S. Study and application of traffic direction changing algorithm for urban tide traffic situation[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2006, 6(6): 33-40.]

[8] 孙锋, 焦方通, 赵菲, 等. 一种基于多源数据的逆向可变车道智能控制方法 [P]. 山东：CN107170257A, 2017-09-15. [SUN F, JIAO F T, ZHAO F, et al. Reverse variable lane intelligent control method based on multi-source data[P]. CN107170257A, 2017-09-15.]

[9] 史峰, 苏焕银, 王雄. 适用于路网潮汐流的可变车道设置方法研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2015, 15 (4): 57- 62. [SHI F, SU H Y, WANG X. Design of reversible lanes with tidal flow on road network[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2015, 15(4): 57-62.]

[10] QING M, HOOI L K. Optimizing contraflow scheduling problem: Model and algorithm[J]. Journal of Intelligent Transportation Systems, 2008, 12(3): 126-138.

[11] HAUSKNECHT M, AU T C, STONE P, et al. Dynamic lane reversal in traffic management[R]. 2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems ,Washington, DC, USA. October 5-7, 2011：1929-1934.

[12] 张惠玲, 杨林玉, 敖谷昌. 信号交叉口延误参数获取综述[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2017, 36(3): 90-97. [ZHANG H L, YANG L Y, AO G C. Review of delay parameter acquisition at the signalized intersection[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University (Natural Sciences), 2017, 36(3): 90-97.]

[1]	刘晓冰, 李奉孝, 田欣妹, 闫学东. 基于通勤模式的都市圈中心结构判别研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 17-28.
[2]	许奇, 陈越, 黄靖茹, 高顺祥, 张志健. 考虑出行费用的就业可达性分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 37-44.
[3]	刘春禹, 刘永红, 罗霞, 朱颖. 混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 154-162.
[4]	张小雨, 邵春福, 王博彬, 黄士琛. 新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 186-196.
[5]	李欣, 戴章, 李怀悦, 胡笳. 基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 206-213.
[6]	郝妍熙, 刘戎阳, 胡华, 方勇, 刘志钢. 单向通道行人-自行车混合流建模及自组织现象研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 223-229.
[7]	赵传林, 贺少松, 孙淑敏, 王钰涵. 基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 239-246.
[8]	陈小红, 蓝秋雨. 不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 247-256.
[9]	李冰, 王正辉, 马铭炜, 杨鸿宇, 冯悦. 信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 257-267.
[10]	朱彤, 秦丹, 董傲然, 杜雨萌, 魏雯. 公交驾驶员违规类型同交通事故间的关联分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 322-329.
[11]	毛保华, 王敏, 何天健, 陈海波. 城市公共交通服务水平研究回顾和展望[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 2-13.
[12]	王子甲, 贾慧慧, 朱亚迪, 陈峰. 基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 67-73.
[13]	贾斌, 朱凌, 李树凯, 刘家林. 城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 124-132.
[14]	牟振华, 汪寒冰, 林本江, 陈逸群, 金程程, 陈艳艳. 基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 152-162.
[15]	贾富强, 李引珍, 杨信丰, 马昌喜, 代存杰. 基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 163-170.

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Collaborative Control Method of Tidal Lane Clearing and Downstream Intersection Signals

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