城市交通控制和诱导一体化系统框架研究

城市交通控制和诱导一体化系统框架研究于妍霞，姜桂艳，张兵，庞根明，丁秋实，崔晓飞（吉林大学交通学院，吉林长春130025）摘要：交通控制和交通诱导是智能交通系统对道路交通进行在线实时管理的核心部分。本文分析了交通控制和诱导的特性,提出了控制和诱导一体化系统的框架并讨论了其相关的交通信息采集、诱导比例、控制和诱导协调的模型、系统的评价等关键理论与技术。关键词：交通控制交通诱导系统框架1引言随着汽车工业的发展，汽车保有量大大增加，从而使交通拥挤现象日益突出，同时也引发了交通事故和交通污染。智能交通系统（ITS）是近年来兴起的运用各种先进的技术手段解决交通问题的综合系统.ITS中交通流的在线管理主要是由实时的交通信号控制系统(简称控制系统)和车辆行驶路径诱导系统(简称诱导系统)来完成的。现有的交通控制和交通诱导基本上是分离的，但从系统整体的观点分析,二者是相互联系的,无论是理论研究还是实际运行,都应当将他们综合起来加以考虑。城市交通控制和诱导一体化系统的框架研究是一个基础性的研究内容,也是该系统体系结构的基本内容。与各个ＩＴＳ子系统相比较,它从更高的层次分析了ＩＴＳ的发展趋势,并对ＩＴＳ的发展方向及发展思想起到指导作用。本文通过对交通控制和诱导一体化的必要性与可行性的分析，提出了控制和诱导的一体化框架，进而讨论了其相关的关键理论与技术。2交通控制与诱导一体化的必要性与可行性分析尽管自60年代以来发展并得到广泛应用的各类交通信号控制系统已证实具有效果,但此类系统只能处理到达交叉口车辆的合理运行问题,对网络上车辆分布的控制却无能为力,也就是说,无法达到网络上交通负荷尽可能均衡分布从而使路网使用效率最高、用户最优的目标。因此,随着通讯、信息技术的发展,通过路网实时交通信息的采集、交互传播,来诱导车辆选择最佳路径的交通诱导系统,成为交通管理发展的趋势。交通控制系统是利用计算机软件和先进的控制理论通过对路网上的交通信号灯的配时方案进行优化控制,达到使路网上的车辆有序流动,保证被控范围内道路流畅的目的。交通诱导系统是利用车辆定位技术、地图匹配技术、路径优化技术、先进的计算机和通讯技术，在车载计算机上自动显示当前车辆所处的位置、道路网络图和道路交通状况，实时为驾驶员的出行指明最优路线,并引导驾驶员行驶。1表1控制与诱导的区别控制系统诱导系统1.强制性---施加约束2.完全服从3.管理思想:系统最优4.手段:信号灯/匝道控制/限速./车道使用等1.非强制性---建议式2.部分服从3.管理思想:系统最优/用户最优4手段:可变信息板/车载导航仪/电视/广播/移动电话/互联网等交通控制和诱导一体化的可行性[1]:1）从输入输出关系来看，两者互为输入和约束。如图1路段行驶时间交通控制系统交通诱导系统路段流量图1控制和诱导的关系2）从管理的手段来看，诱导和控制是分别从空间、时间两个方面对网络交通流进行有效管理的不同手段，而这是相辅相成的。3）从实现的方面来看，控制系统和诱导系统可以建立在共同的子系统上，如交通信息采集和处理子系统、交通状态预测子系统。4）从目标来看，两者都是减少车辆的延误时间、缩短行驶时间、提高网络的实际通行能力为目的。概括的说,诱导和控制是有机、和谐的统一，二者互相制约、互相影响。诱导是对控制的补充，而控制是对诱导的制约。因此，控制和诱导一体化是必要的和可行的。3交通控制和诱导一体化系统框架设计交通控制和诱导一体化系统目标可分为4个层面:交通运行改善,交通安全改善,减少环境污染和社会资源的优化。管理者关心所有的目标,但通过交通系统有效的管理和使用,有可能减少对交通系统的建设投资,转向其它更为迫切的项目,从而使社会总资源得到优化。具体而言,政府希望能够均衡交通网络的负荷从而更好地利用已有的设施,避免因个别节点或区2域交通运行不善而影响整体服务水平。用户的期望是改善运行条件和交通安全,减少完成出行所需的时间费用,减少停车、排队引起的额外燃料费用。因此，控制和诱导一体化的策略必须解决管理者和用户利益的协调问题，即使控制和诱导系统不断的相互协调、联动和修正，逐步向管理者和用户双赢的目标逼近，达到一体化。为了实现对控制和诱导的协调，必须有其他功能子系统的支持，因此要首先确定一体化系统所必须的其它的功能需求：交通信息的采集和处理、交通状态的预测、交通信息的发布、系统的评价。基于上述的分析一体化系统主要有以下六个子系统组成：1）交通信息的实时采集和预处理子系统。搜集到准确、及时、高质量的路网实时交通数据是系统运行的前提条件和关键。此系统主要通过道路交通流检测设备(如环形检测器、红外检测器、超声波检测器、视频检测设备)、浮动车数据(ＦＣＤ)等来获得的实时数据,另外还可以通过交通警察及相关人员来获得关于当前交通事件、事故、阻塞等定性交通信息，此系统还要将实时数据融合到历史数据中。2)交通状态预测子系统。此系统基于输入的实时数据和历史数据预测估计路网的当前状态。包括：行程时间、交通量、车速、OD等，以作为预测将来状态的初始条件之一。同时利用估计的当前状态作为预测的初始条件，预测将来的交通状态。3)交通控制和诱导一体化模型。该系统主要以上一步估计预测，通过预测将来的交通状态以及交通模型，生成控制措施和诱导信息。4)控制和诱导信息发布系统。实施交通控制措施，主要通过交通信号灯来改变交通配时来对一般的交通控制、交通事件、交通拥挤进行管理。诱导信息发布主要通过可变信息板、车载导航仪、交通电视、交通广播、移动电话、互联网等进行信息管理和服务。5)交通评价系统[2],该子系统通过建立一套科学的评价系统的指标体系对智能交通系统实施前后的经济效益、社会效益和服务水平等方面进行评价。交通控制和诱导一体化系统组成如下图2：4一体化系统的关键理论与技术分析一个系统的正常高效的运行需要多个方面的协调，笔者认为使上面构造的协调系统得以有效实施,需着重解决如下关键理论与技术问题:1)数据采集与处理技术.两系统的一体化研究涉及到的最基础的问题就是动态交通数据的真实性和精确性。在“准动态”交通分配模型中，动态数据是以每5分种为一个研究时段的，而交叉口信号控制方案是以秒为单位进行的，从这点来说，两系统所应用的数据必须进行处理。我们需要借助先进的数据融合技术将这些数据有效融合,由于涉及到的数据源多、数据量巨大,因而这项技术也是国际上公认的智能运输系统研究的难点问题。3中央数据库历史数据实时数据交通预测系统诱导和控制一体化模型系统控制和诱导信息发布系统评价系统社会效益经济效益服务水平信号灯、可变信息板、车载诱导仪、广播、电视、网络等交通信息采集和预处理系统图2一体化系统的框架2）诱导比例问题。当诱导比例较小的情况下，交通诱导不会影响交通控制系统的运行，这是由于比较小的诱导车辆比例对路段流量和交叉口信号配时影响不大。但随着诱导比例的上升，两系统的相互影响和作用就明显的表现出来[3]，首先由UTFGS提供的用户最优路线，如果不能做到实时更新路线信息，可能穿过交通拥挤路段，导致拥挤的恶化，实质上破坏了UTGS的控制效果；其次，先进的城市交通自适应控制系统是根据检测到的流量自动调整其控制策略的，如果UTFGS诱导的车辆驶向无检测器或无信号灯的路口时，也会导致这些路口拥挤；最后，当UTFGS诱导的车辆驶向交叉口时，由于运行时间预测的不准确，或UTCS在制定控制策略时，没有考虑UTFGS预测的运行时间，同样会导致驾驶员运行时间的延误（由于交叉口信号控制）。上述这些矛盾在诱导比例上升时，很可能出现，在进行一体化研究时必须认真考虑。另外，诱导比例并不是越大越好，究竟是多大的诱导比例才能使一体化的目标最优是要考虑的问题。3）交通控制和交通诱导一体化模型。目前大部分研究一般都是以其中的一种管理方法—控制或诱导为主,而将另一种作为外生变量或约束条件,这是一种改进的控制或诱导的方法。Smith和Ghali[7]（1991）提出了估计交通控制系统和路线诱导策略的动态分配模型。NathanH[4]态将信号控制分为六个层次的自适应的控制策略，利用动态交通分配模型进行预测，再需要给出诱导的路段预先制定相应的动态控制策略。交通控制和诱导真正结合模型可以从两个不同的角度去考虑。第一种是将控制方案与诱导方案作为系统的控制分量,综合控制与诱导的所有状态方程和约束作为系统的状态方程和4约束,以路网的总体指标为最优指标,并通过各种静态的或动态的优化方法进行求解,获得控制、诱导的最优策略.第二种是借鉴系统递阶控制的思想,在较低的层次上分别对诱导、控制的优化问题进行求解,在较高的层次上对二者的优化结果进行交互式协调,并将协调的结果返回到底层上.作者认为各种协调的方法无优劣之分,具体使用什么方法要根据具体的路网情况和要达到的目标的不同等条件去选择。4)动态交通分配理论问题。控制和诱导结合的研究离不开一个共同的理论基础――动态交通分配（DTA）。交通分配依据一定的路网均衡原则,得到最优的交通流量分布模式为交通诱导系统提供诱导决策的依据,交通分配得到的交通流可作为交通控制优化决策时的输入。另一方面,交通控制和诱导则是动态交通分配的实现。交通控制通过改变路口的信号配时方案来改变车流的时间分布;而动态路线诱导则通过群体诱导系统(如交通广播、信息显示屏)或个体诱导系统(如车载导航系统)等手段分布非强制性的诱导信息来改变车流的空间分布。反过来,控制决定了车辆在路口等待及通过路口的时间,直接影响交通分配的结果;另外,控制和诱导系统通过直接影响实际交通流在时间、空间的分布过程,间接地影响了动分配过程。目前动态交通分配的模型主要分为动态系统最优（DSO）、动态用户最优（DUO）、动态随机最优(DSUO)三种。其中比较典型的DSO模型[6]有Merchant和Nemhauser(1978a,1978b)、Ho(1980)、Carey(1987)、Friesz和Luque(1989)以及Liu(1993)。但动态交通分配内涵深、外延广，且在表示交通系统的各种控制措施时，不同的系统的决定变量和行为对应不同的假设。目前尚无对于一般路网的普遍性的解决方法，并且诸如解的存在性、唯一性和稳定性问题更无从谈起。5)交通信息服务实现方法。在交通协调的信息服务子系统中,最难解决的就是如何向出行者动态地提供出行前和在途路径诱导信息.这实际上是研究交通协调系统与先进的出行者信息系统(ATIS)的信息共享与接口问题.我们需要建立大型的网络数据库和快速的查询系统,并设计基于人工智能的路径选择算法以保证查询时间短、结果准确。6)交通评价方法。在系统设计方案应用之前，必须经过可靠的效果评价。由于交通协调系统还没有实施,所积累的原始数据很少,因而很难对其实施后的效果作定量评价.计算机仿真技术的应用，为复杂系统的评价提供了工具。5结论交通控制和诱导一体化系统在城市未来交通管理发展的必然趋势,本文分析了交通控制系统和交通诱导系统联系和区别。由于城市交通控制和诱导一体化系统的理论模型还不成熟，还处于理论研究阶段，本文提出了交通一体化系统的组成，最后列举了实施交通协调系统所必须解决的关键理论问题，期望为我国的城市交通控制和诱导一体化系统的研究和开发提供参考。参考文献[1]马寿峰智能交通系统中控制与诱导问题的研究天津:天津大学19995[2]杨兆升中国智能公共交通系统框架与实施方案研究[J]交通运输系统工程与信息2001.2[3]徐丽群城市交通流诱导控制一体化理论和模型研究吉林:吉林大学1999[4]GartnerNathanH.CombinedmodelforsignalcontrolandroutechoiceinurbantrafficSymposiumonTransportat