一种基于非机动车和公交车的绿波控制方法

摘要

本发明提供了一种基于非机动车和公交车的绿波控制方法。本发明结合具体路段非机动车和公交车通过相邻交叉口的行程时间进行绿波设计，在流量比的计算过程中不再把非机动车当做路边干扰进行折减，而是考虑非机动车的流量。同时提出了针对非机动车和公交车绿波的最大绿波带的计算方法，以人均延误为评价指标，在适合针对非机动车和公交车进行绿波设计的路段，相比于只针对小汽车的绿波设计方法，更能大幅度降低人均延误，这也体现了交通理念向以人为本的转变。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于非机动车和公交车的绿波控制方法，用于城市道路交通管理与控制，属于智能交通技术领域。

背景技术

近年来我国机动车增长迅速，城市拥堵问题日益严重，绿波控制可以有效的减少车辆在交叉口的延误，提高道路通行效率，缓解城市交通拥堵。但目前主流的绿波控制是针对小汽车进行设计。小汽车载客率低，致使在一定的周期内道路的运行效率偏低。结合公交优先的发展策略，于是许多学者提出了公交优先信号协调控制方法。

目前常见的针对干线公交优先信号控制基本思路为动态监测公交车辆信息，判断协调相位的灯色，然后采取相应的绿灯延长或者绿灯提前启亮的方式来保证公家车辆顺利通过交叉口。这种控制方式在公交车辆较多时易产生混乱，绿灯时间的频繁变动对相交道路的车辆产生较大的干扰甚至带来安全隐患。对于非机动车绿波控制还未见相关研究，随着国内提倡绿色出行，以及共享单车的普及，非机动用户日益增加，因此针对非机动车的绿波控制变得有现实意义，这体现了交通理念向以人为本的转变。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于非机动车和公交车的绿波控制方法，该方法基于对实际路段公交车和非机动车通过相邻交叉口的行程时间的调查，实施的前提是公交车和非机动车通过相邻交叉口的行程时间在一定的显著性水平下无显著性差异。在流量比的计算过程中考虑非机动车流量，并对机动车道的饱和流率进行相应修正；在相位差协调方面，由于非机动通过相邻交叉口的行程时间难以控制，因此不能设计使绿波带最优的带速，本发明采用调整公共周期的方式来获得双向协调最优带宽。以人均延误作为控制前后的评价指标。

为实现上述目的，本发明提出的基于非机动车和公交车的绿波控制技术包括：行程时间调查与分析，非机动车与公交车行程时间调显著性检验，绿波参数设计，相位差协调。

步骤c1，行程时间调查与分析过程包括；

c11、设计路段选取；

针对非机动车与公交车的绿波控制路段选取原则与针对小汽车绿波控制路段选取原则相同，即相交次路流量要远小于协调道路流量。

c12、行程时间调查；

非机动车由于没有油表盘，通过相邻交叉口的行程时间难以控制；公交车由于在站点停靠时间具有较大的弹性，因此通过相邻交叉口的行程时间具有较大的弹性。此外若非机动车通过相邻交叉口行程时间与公交车通过相邻交叉口时间差异较大，则很难实现二者的绿波协调控制。因此需要针对具体路段调查非机动车和公交车通过相邻交叉口行程时间，这是绿波设计的前提，也会使绿波设计更好的符合实际路段。

c13、行程时间分析；

行程时间分析主要是分析非机动车通过相邻交叉口的时间与公交车通过相邻交叉口行程时间的差异性是否显著，其中非机动车通过相邻交叉口行程时间包括电瓶车(含摩托车)、自行车通过相邻交叉口行程时间。

对调查获得的三组行程时间俩俩做独立样本T检验，独立样本T检验是推断两个独立样本总体的均值是否存在显著性差异的常用手段，原假设H₀为：两总体样本均值无显著性差异。当T检验统计量概率P值小于显著性水平α时，则拒绝原假设，认为两总体均值有显著性差异。若公交车通过相邻交叉口行程时间与电瓶车通过相邻交叉口行程时间或自行车通过相邻交叉口行程时间在给定显著性水平下差异不显著，则进行步骤c2,若差异显著，则不进行针对二者的共同绿波设计。

步骤c2，绿波参数设计包括以下步骤：

c21、计算交叉口流量比；

与传统配时方案不同，针对非机动车与公交车的绿波设计不再把非机动车当做路侧干扰进行折减，而是在计算流量比时把非机动车考虑进去，首先把非机动车流量换算成当量小汽车流量，其次对机动车道的饱和流率进行修正。

式中，——i交叉口小汽车到达率，单位pcu/h；

——i交叉口小汽车饱和流率，单位pcu/h；

——i交叉口非机动车流量换算后的当量小汽车流量,单位pcu/h；

K——饱和流率修正系数，一般取1.1～1.3。

c22、最佳周期计算与公共周期确定；

确定关键相位，利用韦伯斯特公式计算最佳周期，公式如下：

式中，L_i——信号周期的总损失时间，单位s；

Y_i——第i个交叉口所有关键相位的流量比之和；

C_i——第i个交叉口的周期时长。

取所有交叉口最大周期时长的为公共周期；

C_m＝max(C_i)

c23、绿灯时长分配

根据等流量比原则来进行交叉路口绿灯时长的分配；协调时，在非关键路口使次路方向的保持最低的绿灯时长，其余有效的时长皆分给主路。

c231、计算各相位有效绿灯时间；

式中，C_i——第i个交叉口的周期时长，单位s；

L_i——第i个交叉口总损失时间，单位s；

y_i——i交叉口关键相位流量比之和，无量纲。

c232、计算显示绿灯时长；

G_i＝g_i+l_i-A+C_m-C_i

式中，g_i——有效绿灯时间，单位s；

l_i——车辆启动损失时间，单位s；

A——黄灯时间，单位s；

C_m——最大周期时长，单位s；

C_i——i交叉口周期时长，单位s。

步骤c3，相位差协调是指针对双向公交车和非机动车速度的差异来实现双向协调最大绿波带宽，过程包括：

c31、画出公交车和非机动车单向协调时间-距离图

由于非机动车和公交车通过相邻交叉口的时间不可控制，因此相邻两交叉口的相位差为非机动车或公交车通过交叉口的调查所得行程时间。

假设有n个路口,第i个路口绿灯时长G_i，车辆通过第i和第i+1交叉口正向(i交叉口到i+1交叉口)所用时间为t_i→i+1，反向(i+1交叉口到交叉口)所用时间为t_i+1→i，分别画出公交车和非机动车单向协调时间-距离图，如附图2所示。为了协调二者相位差，保证最先到达下游路口车辆能够遇上绿灯，第i和第i+1交叉口之间的相位差应为：

式中，O_i→i+1——i和i+1交叉口之间的相位差，单位s；

——公交车通过i和i+1交叉口的平均时间，单位s；

——非机动车通过i和i+1交叉口的平均时间，单位s。

c32、公共周期调整

由于非机动车和公交车通过相邻交叉口的速度不能进行调控，因此为了实现双向协调，采用调整公共周期的方法。

第i个交叉口为实现双向遇见绿灯，公共周期应该满足条件：第i个交叉口到第n个交叉口之间的双向行驶总时间应该介于第i个交叉口绿灯启亮时刻和绿灯结束时刻之间。用数学公式表达如下：

式中，为调整后的周期时长，其它字母含义同上。

当不等式左边成立的时候，车辆可利用绿灯时间最长为G_i，即满足下式：

求解上面的n-1个方程组，得到双向协调的公共周期

为使调整后周期时长落在合理的范围内，用下式对进行限定：

式中，α和β为限定系数。α<1，β>1。

c33、计算最大绿波带宽

确定双向协调公共周期后，重新分配i交叉口的绿灯时长，计算公式如下：

则最大绿波带带宽T(单位:S)为：

本发明的有益效果：本发明结合具体路段非机动车和公交车通过相邻交叉口的行程时间进行绿波设计，在流量比的计算过程中不再把非机动车当做路边干扰进行折减，而是考虑非机动车的流量。同时提出了针对非机动车和公交车绿波的最大绿波带的计算方法，以人均延误为评价指标，在适合针对非机动车和公交车进行绿波设计的路段，相比于只针对小汽车的绿波设计方法，更能大幅度降低人均延误，这也体现了交通理念向以人为本的转变。

附图说明

图1基本流程图；

图2公交车和非机动车单向协调时间-距离图；

图3调查路段；

图4公交车和电瓶车双向协调后时间-距离图。

具体实施方式

下面结合附图1对本发明进行详细阐述，本发明具体步骤是：

1、行程时间调查与分析

(1)、路段选取

选取杭州市莫干山路上三个交叉口为研究对象，莫干山路是杭州城西部和北部通往杭州市中心的主干道，是杭州市道路交通非常重要的一条道路，每当早晚高峰时期，莫干山路的机动车与非机动车的交通流量都非常大，而与之相交的三条道路流量相对较少，适合采取绿波控制。调查路段的名称以及交叉口之间的距离如附图3所示。

(2)、行程时间调查

采集莫干山路上连续三个交叉口A、B、C在2017年1月10日早高峰(7：30——9:00)小汽车、公交车、非机动车(电动自行车)流量以及公交车、非机动车通过相邻路口的旅行时间等相关数据(在实际调查时，能明显观测出自行速度慢于电瓶车速度，故未统计自行车相关数据)，并计算相邻路口之间的平均通行速度。数据统计结果如表一所示。

表1调查数据

(3)、公交车与电瓶车旅行时间显著性检验

借助统计软件SPSS分析在显著性水平为5％的条件下公交车与电瓶车通过相邻路口行程时间的差异性，并计算行程时间的均值和标准差，计算结果如表2所示。

表2公交车与电瓶车旅行时间显著性检验

独立样本T检验原假设H₀为：两总体样本均值无显著性差异。当T检验统计量概率P值小于显著性水平α时，则拒绝原假设，认为两总体均值有显著性差异。从分析结果来看，P值均大于显著性水平0.05，因此不能拒绝原假设，因此在显著性水平为5％的条件下，可以认为公交车与电瓶车通过相邻交叉口行程时间均值差异不显著。这为针对公交车和非机动车(电瓶车)的绿波带提供了可能性。

2、绿波参数设计

(1)、关键相位流量比计算

配时方案采用经典的四相位，第一相位为协调道路直行加右转，第二相位为协调道路左转，第三相位为次路直行加右转，第四相位为次路左转。

根据上式并结合统计数据计算各关键相位的流量比，电瓶车相对于小汽车的换算系数取0.2，饱和流率修正系数K取1.1，计算结果如表3所示：

表3交叉口各相位流量比

(2)、最佳周期计算与公共周期确定

根据韦伯斯特公式计算每个交叉口的周期时长，并根据等流量比原则分配绿灯时长。计算结果如表4所示。

由表4可知，A交叉口周期为135s，B交叉口122s，C交叉口145s,公共周期取最大周期145s。

C_m＝max(C_i)＝145(s)

协调后重新分配各相位绿灯时长，对于A、B交叉口，将多余的绿灯时长加到第一相位(直行)上作为协调后的绿灯时长。

表4交叉口工作周期计算和绿灯时长分配

3、相位差协调

(1)、画出公交车和非机动车单向协调时间-距离图

基于表格1中的统计数据，分别画出公交车和电瓶车的时间-距离图。由表格1中的统计数据可知，非机动车通过相邻交叉口行程时间都略大于公交车，因此根据公式：

可知相邻交叉口之间相位差取公交车通过相邻交叉口的平均时间。

(2)、公共周期调整

求解方程组有：

取α＝0.7，β＝1.3，求得：

因此双向协调后公共周期时长：

C_m＝117s

(3)、最大绿波带宽设计

交叉口1和交叉口2的带宽分别为：

T₁＝C_m-new+G_1-new-C_1-mew＝117+(63+117-114)-117＝66(s)

T₂＝C_m-new+G_2-new-C_2-mew＝117+(58+117-114)＝58(s)

交叉口3的绿灯时长为45s，因此求得最大绿波带带宽为：

T＝min(T₁,T₂,T₃)＝45(S)

双向协调后时间-距离图如附图4所示。

4、绿波设计结果评价

利用软件VISSIM进行仿真分析，软件输出结果为车均延误，为计算人均延误，小汽车车均载客取2人，公交车车均载客取30人，非机动车1人。计算得出在对非机动车和公交车进行绿波控制的条件下，人均延误为45.3S，未进行协调控制的条件下，人均延误为77.9s。

降低幅度为：

表5协调控制与未协调控制人均延误对比