城市道路交通拥堵自动判断算法研究介绍.pdfVIP

VoL 47 No. 1 第 47 卷第1 期 中山大学学报(自然科学版) 2008 年 1 月 ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS SUNYATSENI Jan. 2008 城市道路交通拥堵自动判断算法研究* 全洪波，陈锐祥 (中山大学智能交通研究中心，广东广州 510275) 摘 要:与高速公路交通流特点相比较，从城市路网中交通流多数为间断流的特点出发，结合目前城市道路中 所使用的交通流采集设备及信号控制设备，利用交通工程中交通流到达 离散模型对城市道路中不同类型的城 市交通流进行分析，选择出符合交通流变化的数学模型对进入路段和驶出路段的交通流分别利用模型匹配，从 而进行交通拥堵进行自动检测。这类算法的应用既为城市道路拥堵的自动判断提供了手段，又使得城市中所使 用的智能交通设施发挥更广泛的作用。 关键词:城市道路;拥堵判断;到达/离散函数;延误 中图分类号U12 文献标识码 A 文章编号 0529-6579 (2008) 01 -0042-05 目前所使用的拥堵判断算法多数是应用于高速 据，分析出车流到达所服从分布; 公路中，其所适用的交通流特点基本都是连续流而 (2) 利用路口 SCTAS 采集流量数据，分析出 非间断流的状态。基本原理为:在事件发生地点附 车流离散所服从分布; 近，交通流参数如密度、占有率、流量或速度等将 (3)利用累计到达一离开交通量曲线计算总延误; 会发生改变，通过检测器收集车流相关特性资料， (4) 利用历史数据确定总延误阔值; 将实时交通参数与通过分析历史数据得出阔值进行 (5) 结合实时数据，当计算得总延误值大于阔 对比或利用事件自动检测算法预测道路上各检测点 值时判断拥堵。 所在位置或路段的特性参数，并与实际观测的各检 从线圈和 SCTAS 所采集的交通状况信息内容 测点或路段的交通流参数进行分析比较，进而判断 上可以看出，其共同数据为车流量和饱和度。但 出事件发生的地点和严重程度[1 -7]。 SCTAS 的饱和度定义为车辆所占用的绿灯时间与 但由于城市路网存在众多的交叉口，其交通流 基本都属于间断流，因此适用于高速公路的拥堵判 绿灯时长的比值，而线圈的饱和度定义为在采集周 断算法在城市道路中基本无法应用。但城市道路拥 期内车辆占用线圈时长与周期的比值。所以从本质 堵情况更需要智能化、更及时的发现与处置[8 斗]。 上看两者的饱和度也不同，这样能够用于对比分析 因此，结合当前城市智能化交通流检测设备及 的交通数据仅有车流量(表1 )。 信号控制设备的应用现状，本文对城市交通拥堵判 表 1 线圈与 SCATS 采集内容比较表 断提出了一种新的算法[10 -1