1簡介

交通控制,也叫交通信號控制,或城市交通控制,就是依靠交通警或採用交通信號控制設施,隨交通變化特性來指揮車輛和行人的通行。它通過由電子計算機管理的交通控制設施對交通流進行限制、調節、誘導、分流以達到降低交通總量,疏導交通,保障交通安全與暢通的目的。

2起源與發展

城市交通控制的研究起源較早。
1868年英國倫敦燃汽信號燈的問世,標誌著城市交通信號使用的開始。
1913年,在美國俄亥俄州的Cleveland市出現了世界上最早的交通信號控制。
1926年美國的Chicago市採用了交通燈控制方案,每個交叉口設有唯一的交通燈。此後,交通控制技術和相關控制演算法得到迅速發展和改善,提高了交通控制的安全性、有效性並減少了對環境的影響。
現代信息技術、電子技術、自動控制技術及計算機技術的發展使以信號燈為主體的交通控制手段迅速發展,交通信號機由手動到自動,交通信號由固定周期到可變周期,系統控制方式由點控、線控到面控,進而發展為智能交通控制系統。
1963年加拿大多倫多市建立了一套使用IBM650型計算機的集中協調感應控制信號系統。之後,美國、英國、前聯邦德國、日本、澳大利亞等國家相繼建成計算機區域交通控制系統,這種系統一般還配備交通監視系統組成交通管理中心。
直到20世紀80年代初,全世界建有交通管制中心的城市有300多個。各國廣泛使用最具代表性城市道路交通控制系統有英國道路研究所的TRANSYT、SCOOT系統和澳大利亞開發的SCATS系統。

3交通信號控制系統的控制參數

交通信號控制系統是利用道路交叉口設立的交通燈信號對衝突交通流從時間上進行優化分配的裝置。基本參數如下:
1)     交通信號燈:機動車與非機動車信號燈通常有三種顏色,即紅、綠、黃。紅色表示不可通行,綠色表示可以通行,黃色表示越過停車線的車輛可以繼續通行,其它不可通行。行人過街信號燈通常有兩種顏色,即紅、綠。紅色表示不可通行,綠色表示可以通行。
2)     綠燈時間G:一個相位綠燈信號保持不變的時間。
3)     相位P:是對於一個路口多方向交通流而言,一組互不衝突的交通流即可構成為一個相位。
4)     周期C:信號燈的各種燈色輪流顯示一次所需要的時間。
5)     綠燈間隔:在一個周期內,一個相位有效綠燈轉換為下一個有效綠燈之間的時間間隔。
6)     全紅時間:在交通信號進行轉換期間,為交通安全而設立的所有交通信號為紅燈的過渡時間。
7)     綠信比λ:一個相位信號有效綠燈時長與周期時長之比。
8)     相位差tos:相鄰路口同一相位綠燈(或紅燈)起始時間之差。
9)     飽和率s:在穩定交通流情況下,一個交叉口每車道可通過的最大流量率。
10)  通行能力ca:在現行信號控制下,單位時間內每車道可通過的最大車輛數。
11)   飽和度ρ:交通流率ν與通行能力的比,即流量-容量比。

4城市交通信號控制方式

4.2 主幹道交通信號控制
主幹道交叉口的交通控制是一種線控方式。在城市道路網中,交叉口相距很近,兩個相鄰的交叉口之間的距離通常不足以使一隊車流完全疏散。當交叉口分別設置單點信號控制時,車輛經常遇到紅燈,時停時開,行車不暢,油耗增加,環境污染嚴重。為了減少車輛在各個交叉口的停車次數,特別是希望幹道上的車輛比較暢通,人們研究了幹道相鄰交叉口協調控制策略。最初協調信號計時的方法是基於綠波概念,即相鄰交叉口執行相同的信號周期,主幹道上各交叉口同一相位的綠燈開啟錯開一定時間,交叉口的次幹道在一定程度上服從主幹道的交通。當一列車隊在具有許多交叉口的一條主幹道上行駛時,協調控制使得車輛在通過幹道交叉口時總是能在綠燈相位內到達,因而無須停車通過交叉口。這樣能提高車輛行車速度和道路通行能力,確保道路暢通,減少車輛在行駛過程中的延誤時間。
然而在複雜的城市交通網路中,通常不能將所有道路設置成綠波。1969年研製的TRANSTY軟體包優化分配每一個交叉口各相位的綠燈時間,每一個交叉口周期的起始時間和周期時間。由於TRANSTY通過一列車隊疏散模型考慮了相鄰交叉口的疏散程度,因此考慮了協調的需要。
4.4 城市ITS中的交通控制方法
現有的城市交通控制系統中,無論是單點控制、幹線控制還是區域控制,也不論是靜態控制還是動態自適應控制,控制演算法採用模糊數學還是神經網路,都只考慮交通控制系統自身,而忽略了交通控制對交通流的影響,更不考慮交通誘導系統的影響。本質上都是一種解決現有交通流通過交叉口的方法。
在智能交通系統中,交通控制與交通誘導綜合考慮,即在交通需求已知情況下,交通流受到交通控制與交通誘導的雙重影響,其隨機性變小、確定性增加。但在城市交通系統中,各交叉口的控制情況和控制方法並不相同。按控制情況可分為無控制交叉口、獨立控制交叉口、幹線控制交叉口、區域控制交叉口;按控制方法可分為靜態定周期控制、靜態變周期控制、單交叉口獨立自適應控制、主幹道線性控制和區域控制。因此,城市智能交通系統中的交通控制問題更為複雜。

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