交通波仿真系统的研究与实现

摘 要: 在交通波理论的研究基础上,本文作者以Visual C++6.0为开发平台,创建了交叉口类、信号灯类、车辆类等信号交叉口的停车波和起动波的仿真系统,给出了自动和人工控制两种模式的停车波和起动波的仿真演示,能够直观地观察信号控制下停车波和起动波的产生过程。在仿真结果中,给出了仿真条件下交叉口的排队车辆的拥挤持续时间、消散时间、最大排队长度、拥挤车辆总数等参数的统计方法,为交通波理论的研究提供了依据。

关键词: 交通仿真 停车波 起动波 信号交叉口

1.引言

在实际的交通观测中,经常会发现交通流的某些行为非常类似于流体的行为。例如,在信号交叉口的某一道路上,当一列车流遇到红灯时,会产生一个与车流运行方向相反的波,类似于声波碰到障碍物时的反射[1]。但是,这种交通波是非常抽象的,人们无法直观地看到波的产生过程,这就给进一步了解交通波理论带来了障碍。国内[2]在交通仿真领域的研究起步较晚,处于研究与探索阶段。为此,建立一个信号交叉通波的仿真系统来演示交通波的产生过程,可以增加人们对交通波的理解。信号交叉通波仿真系统可以模拟交通中各种情况下的停车波和起动波,有利于更形象地理解交通波的产生过程。我们以一个信号交叉口作为研究对象,通过VC技术构建信号交叉通波的仿真系统。

2.仿真模型的建立

2.1模型的整体结构

在模型的建立过程中,主要涉及的实体有路网、交通标线、信号灯、车辆等。这些实体按属性可抽象分成两种不同类型的对象:动态对象、静态对象[3]。动态对象在系统中受到其它因素的影响和制约,随时间变化而变化,如车辆的位置和信号灯的颜色变化;静态对象在一次仿真运行开始后就不再发生变化,如交叉口的形状,轨迹的类型等。因此,仿真模型应该由以下几个类组成:动态类、静态类[4,5]。其中,动态类包括车辆类,动态数据显示类,信号灯类;静态类包括交叉口类、轨迹类、位图类等。[1]模型的整体结构图如图1所示。

2.2仿真模型的建立

2.2.1交叉口模型

交叉口模型是最重要的静态模型,它给出了模拟试验的基本框架。主要由交叉口、轨迹、交通标线等对象组成,其中交叉口几何参数、轨迹类型等参数均可由人工设定,此模型从仿真初始化以后就不再发生变化。

2.2.2车辆生成模型

车辆到达的统计规律可用车头间距的分布来描述,这种分布属于连续型分布。车辆生成模型主要负责在设定的轨迹的起点处,以服从一定概率分布的车头间隔时间为间隔生成车辆。因此,车辆的产生应该用概率分布来描述。由于本模型是在单车道的情况下进行的仿真,故选用移位负指数分布的时间分布来控制发车,其基本计算公式为:

P(h>t)=exp[-λ(t-τ)](t≥τ)(1)

式中:h――车头时距;

λ――单位时间内的平均到达率;

t――每个计数间隔。

在本系统中,一种设置三种状态:自由流状态、红灯停车状态、绿灯起动状态。在仿真开始前设置好三种状态的参数后,车辆的运行就按此模型来变化。

2.2.3车辆驾驶模型

车辆运动的基本要求是在满足安全要求的前提下在道路的限制速度内以期望速度前进,对于车辆驾驶模型的建立对于本仿真来说是关键的问题。

2.2.3.1车辆加、减速模型。[6]

在车辆的运动决策中,车辆有自由行驶、跟驰行驶、减速停车、保持车速不变等行驶状态,其中最主要的是确定加、减速模型。车辆加速过程中加速度a并非恒定,往往在低速时加速度较大,在高速时加速度较小,加速度可以根据前后两车的相对速度和相对间距来定。加速度为负值时,车辆在路段中的减速操作有三种情况:自由行驶中的减速、跟驰行驶中的减速和入口第一辆车红灯时在停车线前的减速。自由行驶中当速度大于期望速度时需采取减速操作以保持期望速度,其减速度可取a=(vdes-v)/T,T为恢复时间,取T=1-3s;跟驰过程中两车间隙小于期望间隙和跟车速度大于前车速度时,跟随车为保持期望间隙需要减速;而对于第三种情况,当第一辆车到达减速区内时就以一定的减速度减速停到停止线处。

关键代码为:

double space;//车头与停车点的距离

space=g_TwoPointDistance(m_fMidPoint,fStopPoint)-m_ fLength/2;

if(space>5) //阻挡式停车

{ m_fSpeed=proadNet->m_CarSpeed1;

} else

{ m_fSpeed=0;

proadNet->m_IsStopMove=TRUE; //表明红灯亮,头车刚停车}

2.2.3.2停车排队模型。[6]

车辆进入交叉口进口道时,按前方进口道是否有停车排队车辆可分为前方有停车排队和前方无停车排队两种情况。当前方有停车排队时,车辆将采取减速方式加入停车队列,其减速方式按相应的减速模型描述。当前方无停车排队时,根据前方信号灯的状态又可分为当前车辆拥有通行权和当前车辆无通行权两种情况。前者车辆行驶行为可视为与路段相似,即在跟驰模型约束下的跟驰行驶或自由行驶;后者车辆将减速停车,其减速方式按相应的减速度模型描述。因此,减速模型是停车排队过程的基本模型。其减速方式通常采用更切合实际的模式,即车辆在能保证该车正确停靠的前提下先不减速,而是像在正常路段行驶那样,只考虑跟驰行驶模式,然后在更接近停车点的较短距离内以较大的减速度在短时间内减速停车。其建模步骤如下:

停车。

关键代码为:

double space;

space=g_TwoPointDistance(m_fMidPoint,pPreCar->m_ fMidPoint)-m_fLength;//间距

if(space

{ m_fSpeed=0;}

else{m_fSpeed=proadNet->m_CarSpeed1;}

2.2.3.3排队消散模型。

停车排队车辆在获得流向通行权后将进入排队消散过程,以往的排队消散过程包括加速度模型和低速溜车模型两部分。但是本系统是关于交通波的仿真系统,传统的模型不适用。结合交通波的特性,采用车头间距来建立排除消散模型。

式中:D――车辆间的期望间距;

v――跟随车的速度。

3.仿真模型的实现

3.1仿真初始参数的设置

在开始仿真之前,通过菜单或工具栏选项对交叉口的基本参数、车辆的初始参数和交通流的三个状态参数进行设置。例如,可以设置交叉口的位置、仿真系统中三种状态(自由流状态、红灯停车状态、绿灯车辆起动状态)的各参数,以及仿真周期时长等,把它们的赋值传到参数相对应的变量中。

3.2动态模型仿真的实现

本系统经过固定的时间间隔对动态对象进行更新,通过仿真系统不仅可以形象地观察到停车波和起动波的产生过程,而且可以记录两种交通波的行驶速度和交叉口中车辆的总持续时间、消散时间、延误车辆总数等。

本仿真设置两种仿真模式,一种是自动仿真模式,由用户在程序开始时设置好仿真的所有参数,主要是仿真总时间、红绿灯时间等。仿真开始后,系统按照初始设置状态运行,无需人工参与,整个仿真过程会自动结束;另一种是人工控制仿真模式,由用户在运行过程中控制红灯和绿灯的状态,用户可以需要随时改变信号灯的状态,以便观察停车波和起动波的产生。

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3.2.1信号灯状态的控制方式[7]

在仿真过程中,由于车辆是根据信号灯的颜色状态来决定行驶行为,所以在信号灯类中应定义一个结构体,用来记录信号灯的状态。此结构体包括两个成员变量,即信号灯的颜色和持续时长。在自动仿真模式中,可以按二相位的控制方案来设置,设置好周期长、红灯时长和绿灯时长,通过这个控制方案可以判断信号灯在一个周期内每一时刻的状态,随着时间段的不同信号灯的颜色也会随之变化;在人工控制仿真模式中,由人工调整各信号灯的颜色和持续时长,具有良好的灵活性。

3.2.2车辆状态的确定

确定车辆的状态应根据该车辆上一时刻的位置、所在路口的类型和具体车道来判断。若该车位置是在交叉口前,则应该判断该车转向及所在引道路权,以及与该引道冲突车流的具置,并根据车辆应采取的加速度、速度计算下一时刻的位置。本仿真采用固定时间间隔对系统中所有车辆进行更新,根据信号灯的状态来确定车辆的加、减速状态。

3.3程序仿真流程

系统仿真流程[8]如下。

3.3.1通过程序中的菜单栏或工具栏设定各种参数(包括交叉口参数、交通量数据、仿真的各种时长、产生车辆的初始化参数等),传递到程序中相应的变量中,实现对整个仿真系统中参数的初始化。

3.3.2在给定的交通需求情况下,按照一定的随机分布使车辆在轨迹的起点一辆一辆地进入路网,然后通过定时器对每一时段内每一辆车在路网上行驶的情况进行更新,包括车辆的位置更新和信号灯的颜色更新等,直至车辆到达其目的地后从路网上消失和仿真时长到仿真结束。

3.3.3停车波的观察。红灯亮时,当车辆减速到交叉口停车线处时,从停车线处产生一根红色的线条(代表停车波),它的运行速度相当于停车波的速度,这样就可以用一根红色的线条的运行来演示停车波的产生过程,当红色的线碰到后继车时,相应的车辆就停止前进。具体仿真界面见图2。

3.3.4起动波的观察。当绿灯亮时,当停车线处第一辆车起动时,从停车线处产生一根绿色的线条,代表起动波,它的运行速度相当于起动波的速度,这样就可以用一根绿色的线条的运行来形象演示起动波的产生过程。具体仿真界面见图3。

对于人工控制仿真的流程,基本上跟自动仿真过程相同,只是在参数设置时无需设置仿真时长、红灯时长和绿灯时长,在仿真过程中,信号灯颜色的变化由人工控制,可以灵活地控制仿真过程。在两种仿真模式中,起动波赶上停车波时,仿真就自动结束,同时仿真系统能够求出仿真中各种参数,结果如下图4所示。

4.结语

我们针对城市道路交通的特点,建立了信号交叉口停车波和起动波的仿真系统,为用户提供了良好的交通系统仿真平台,操作界面简洁直观,较传统的仿真软件更符合实际情况,且灵活性较高。用户可以根据自己的需要进行仿真,经过仿真所得的结果与理论上有较好的吻合,为交通波的研究提供了有效途径。但由于仿真模型的随机性和理想化,得仿真与实际交通环境还有一定的差距,本系统还有待于进一步的完善和改进。

参考文献:

[1]王殿海,严宝杰.交通流理论[M].北京:人民交通出版社,2002.8.

[2]商蕾,陆化普.城市微观交通仿真系统及其应用研究[J].系统仿真学报,2006,18,(1):221-224.

[3]钟邦秀.面向对象微观交通仿真系统的研究与实现[J].系统仿真学报,2002,14,(4):4182421.

[4]邝先验,许伦辉.城市道路交通仿真系统开发与应用研究[J].机械工程与自动化,2008,2,(1):4-6.

[5]周蕊,许伦辉,汤晖.多交叉口信号控制仿真系统的研究与实现[J].机械工程与自动化,2008,4.

[6]裴玉龙,张亚平等.道路交通系统仿真[M].北京:人民交通出版社,2004,9.

[7]黄艳国,许伦辉,邝先验.基于Multi-agent协调的区域交通信号优化控制[J].江西理工大学学报,2009,30,(1):49-52.

[8]侯俊杰.深入浅出MFC[M].武汉:华中科技大学出版社,2001.1.

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