文摘

动态信号交叉路口的车道分配是一个可能的对策解决交通需求变化的问题。然而,运营效率是影响司机的不熟悉。本文评估交叉口的运行效率和动态车道分配使用字段数据收集在中国在五路口。共有63488辆汽车被抓获,分成四组根据车道他们开车:组1,变量方法巷;组2巷附近的可变车道lane-use相同;组3巷附近的变量与变量的不同lane-use巷巷;和组4,相同的车道lane-use可变车道在路口的其他方法。进行了统计分析确定饱和流率的差异四组。饱和流率调整相应的模型成立。结果表明,动态车道分配的使用减少了可变车道饱和流量和相邻车道不同lane-use 22.86%和9.80%,分别。 For the variable lane, the reduction of the saturation flow rate comes from three aspects: the unequal distribution of traffic (8.9%), the mandatory lane-changing (10.7%), and the lane blockage (4.9%).

1。介绍

在许多城市,十字路口的拥堵继续恶化的直接结果不断增长的交通需求。此外,现实旅游需求本质上波动,和十字路口的交通流量明显可能不同甚至同样的时间和天的周1]。卷的变化将运动加剧了常年拥堵问题[2]。

作为众多可能的对策解决交通需求变化的问题,动态信号交叉路口的车道分配的概念提出和在实践中进行了3,4]。不同于常用的信号配时方法,动态车道分配方法直接改变了lane-use动态地根据交通需求。因此,它被设计成能够适应不同情况下,供给和需求之间的关系显著(5]。

到目前为止,已经建立了许多车道分配优化模型产生最好的运营战略十字路口。起初,车道分配是在反复试验的基础上设计的。修改了设计方案工程师根据他/她的经验,直到十字路口的性能是令人满意的。然而,这种方法可能并不总是产生最优组车道标记(6,7]。然后用mix-integer计划提出了一个集成模型以最小化所有阶段的流动比率的总和(6]。结果表明,大幅改善交叉性能可以通过结合路面标志的设计和信号计时到一个统一的框架。沿着这条线的综合设计方法,黄等。7- - - - - -9使用lane-based]进一步发展车道分配优化模型的方法。在这些lane-based模型中,所有关键设计变量在车道的基础上给出了。这简化了表达式组约束的线性方程,从而确保解决方案的可行性优化模型的算法。黄等人也用这种方法来处理这个问题,交通需求的变化在不同的时期,例如,早上高峰,非高峰和晚高峰时期10,11]。

然而,使用这些模型计算时间可能是一个问题在网上设置真正的动态优化,因为模型的复杂性。为了克服计算时间的困难,建立了一些简化的模型来减少变量的总数。钟山等人缩小了研究范围从一个十字路口的方法(12]。建立了一个优化模型,以减少延迟的方法,通过动态改变的数量和左转车道的方法。曾庆红et al。(13)变量的数量减少了固定信号控制策略,提出的韦伯斯特(14),在他的综合模型。然后,提出了一种两步优化模型动态车道分配(5]。在第一步中,一个arm-group-based整数非线性规划模型是获得最佳车道分配方案制定。在第二步中,一个合适的实现方案被确定优化结果和现状之间的二进制类型阈值的测定。应对需求变化,逐周期基础上运行的过程。这种方法减少了变量的数量和维护的最优结果通过分段交叉分为手臂组。

的实现动态车道分配系统也已多年。三个主要的应用程序已经开发,以适应需求的不平衡在不同的高峰时期,特殊事件,如大型体育赛事,音乐会,和节日,和紧急疏散等条件15- - - - - -17]。然而,这需要使用签名技术建议司机lane-use名称的变化(18]。可以使用一些技术包括机械面临运动迹象,像素可寻址模块和预定义的显示段(19]。指定十字路口的车道分配在实践中,动态开销lane-use标志使用(4]。然而,现有的研究主要集中在发展中优化方法。在这些上面提到的理论模型,假设变量的操作效率,如饱和流率,其他正常车道是一样的。等许多其他非常规设计,中间u形转弯路口,jug-handle, superstreet十字路口,十字路口,象限巷道,bowties,流离失所的左转路口,串联的十字路口,左转路口exit-lanes,其他人(20.- - - - - -27),司机可能会困惑和有意无意违反了规则。理论分析的有前途的好处不会完全物化。因此,为了弥补这一缺陷,可变车道的操作特点应该仔细分析。本文旨在讨论以下关键操作问题:之间有显著差异的变量车道和正常车道运行效率?和影响因素是什么?

作战评估可以由使用字段数据或驾驶模拟器。前者是更直接的方式和可能获得真正的操作条件28- - - - - -32]。后者是一个具有成本效益的方式检查司机的反应在不同流量条件下,标志,司机和其他设计因素,不会带来任何风险(33- - - - - -40]。考虑到我们有很好的调查条件和驾驶环境仿真器通常不同于,在现实世界中,如影响其他道路使用者,标记退化,和能见距离有限,本研究中使用的字段数据方法。

本文的其余部分组织如下。节2,介绍了野外观察的数据收集。饱和流率变化的结果分析了动态车道分配造成的部分3。部分4讨论潜在的效率问题和改进建议。最后给出了论文的结论。

2。材料

2.1。调查了十字路口

匹配lane-use信号交叉路口的交通需求的变化,动态车道分配策略被应用在五路口在上海,中国,如图1。十字路口总结了调查的基本几何信息表1。左转保护相位是用于所有这些十字路口。每种方法的条件是有相同的阶段,动态车道分配很少使用,因为共享左转,通过车道可以用来调整交通流量的波动在不同运动,本文将不讨论。

2.2。数据收集

在这项研究中使用的流量数据是通过摄像机。对于每个测点,两个摄像头同时拍摄;参见图2为例子。一个是安装在停止线附近,记录车辆的运行特性的方法,如饱和流率、车道车辆的使用分布方法,和侵犯。另一个是安装在十字路口的上游记录换道和选择行为,可以帮助分析原因的车辆运行特性的方法。视频数据收集进行7:30-10:30和16:00-18:00两个工作日。

摄像机,实时车辆的到来和离开不容易捕获为以后分析。确保收集的数据足够水平的准确度和精密度,专门开发图像处理软件已经使用,已成功应用于上海的公路容量手册的项目。用户界面设计顺序测量时间,每个虚拟检测车辆碰线。因此,时变交通数据和操作表演等体积,进展,可以收集和速度。

2.3。数据分组

为了分析影响交通的动态车道分配操作,车道的方法被分成四组,如图3:组1,变量方法巷;组2巷附近的可变车道lane-use相同;组3巷附近的变量与变量的不同lane-use巷巷;和组4,相同的车道lane-use可变车道在路口的其他方法。然后,4组可以用作基准分析变量的操作特点巷(组1)。此外,可变车道附近车道也可能受到影响。因此,四组的数据统计,分别进行了识别和多重比较操作差异车道的四组。

总共收集了63488个样本在五路口进行进一步分析。每组的详细测量车辆的数量为每个十字路口是调查总结表2。

3所示。经营效率分析

运营效率分析,饱和流率的关键指标是车道。在本节中,我们将首先确定饱和度的差异四车道组流率是重要的。然后,我们将进一步分析奠定从三个方面的差异,包括流量分配不均,强制性换道,车道堵塞。请注意,其他传统的饱和流率因素本文不会详细讨论,因为它们没有动态车道分配造成的额外的影响,尽管他们也会影响变量的操作效率的车道。

3.1。饱和流率

车辆记录时前轮轴越过停止线。然后,实际相应的饱和流率是可以衡量的。删除启动失去的时间的影响,计算饱和流只从第四车辆队列之后的进展通过停止线(41]。进展为不同群体的分布在每一个十字路口图所示4。统计描述和非参数检验分析结果(克鲁斯卡尔-沃利斯检验)如表所示3。从图4和表3下,可以观察到的不同进展不同群体是统计学意义(在每个路口< 0.01)。

使用组4作为基准表4进一步的测试进展的每一对之间的差异显著性。一致的调查结果可能是由五个十字路口:第1组和组之间的差异4和集团3和4之间的统计学意义,虽然有4组2和组之间没有显著差异。它表明动态车道分配影响的设置可变车道饱和流量的本身和与不同的lane-use相邻车道上。然而,运作效率的胡同间相邻的变量具有相同lane-use没有显著影响。平均而言,减少饱和流率达到22.86%和9.80%(见表4)可变车道和邻巷lane-use不同,分别。然后,我们将分析影响因素如下。为了消除因素之间的相互作用,研究产生影响时,其他效果被排除在外。例如,当分配不均的影响,研究的数据强制换道和车道堵塞发生在信号循环使用。

3.2。流量分配不均的影响

在十字路口与动态车道分配,可变车道不能运动的唯一巷;否则,运动时禁止lane-use可变车道的改变。因此,至少有一个正常车道的lane-use可变车道的方法(只有一个正常车道在每个位置摘要)收集的数据。交通需求的分布在这些通道记录逐周期进行调查。统计结果如图5。配对以及结果(见表5)进一步显示有显著差异之间的交通需求可变车道和邻巷lane-use(正常车道)调查的每一个十字路口(< 0.01)。这表明司机宁愿选择正常车道而不是可变车道。调整可变车道饱和流量分配不均的交通可以计算(1)[41]。结果表明,平均减少8.9%的饱和流率将由需求引起的饥饿的可变车道(见表6),这是比正常的推荐值方法在HCM2010车道(41独家](4.8%,2.9%,左转专用), 在哪里是变量的调整车道饱和流量的流量分配不均;在可变车道流量需求,阿明费/ h;单行道上的需求流量与卷在车道组最高,阿明费/ h。

3.3。强制换道的影响

由于不熟悉运行特性的动态车道分配,司机可能犯错误lane-choosing过程中车道并输入一个错误的方法。然后,一些司机试图使一个强制性换道运营效率带来负面影响。强制换道的影响可分为两种情况,如图6。案例1,强制性换道发生在相邻车道的绿灯时间与不同lane-use(换道运动的目标车道);参见图6(一)。然后顺利驾驶相邻车道上的车辆的影响,可能中断的进程过程中强制换道。对于第二种情况,强制换道发生在绿色的可变车道的时间;参见图6 (b)。然后,以下车辆不得不迂回和相应的运营效率可能会降低。

强制换道饱和流率的影响是由事件发生的可能性及其影响。强制性换道车辆的数量两种情况下表所示7。平均有18.18%的车辆在可变车道上开车到邻近的方法与不同的强制lane-use巷。此外,根据配对样本测试,没有显著差异的两种情况(见表之间的发生的可能性7,= 0.384,> 0.05)。因此,强制换道= 9.0%的可能性为例1和例2。

饱和流率下降的百分比在不同变量的强制换道巷记录逐周期在每个调查的十字路口,如图7。有一个强制性换道时发生显著下降。此外,根据回归分析(见表8和图8),所有四种方程,包括线性、对数、力量,和物流,下非常重要以及(< 0.01)。对数方程的拟合程度最高。因此,它可以用来描述饱和流率之间的关系和换道的数量下降,如图所示 在哪里和饱和流率下降的百分比在例1和例2;是强制换道的数量。

然后调整可变车道饱和流量分配不均的交通可以计算(3)。计算结果如表所示9。它表明,平均减少8.9%邻车道饱和流量的不同lane-use和减少10.7%的饱和流率变量巷是由强制换道, 在哪里和强制性换道的调整是在例1和例2,分别(相邻车道和变量不同lane-use巷,职责);是可变车道的需求流量在一个信号周期中,阿明费/周期;和强制换道的可能性在情况1和情况2,分别;。

3.4。车道堵塞的影响

除了强制性换道,其他车辆进入错误的方法巷就停在停止线(也许故意和也许不是),等待绿色信号的方向。可变车道堵住了,其余的绿灯时间的浪费如果这发生,造成巨大的负面影响变量的操作效率的车道。车道堵塞的可能性和饱和流率下降的百分比在十字路口调查如表所示10和11,分别。统计分析结果表明,车道堵塞的可能性服从常态分布的平均值等于0.80%(见表10)。尽管车道堵塞的可能性是安静的小,其负面影响饱和流率是重要的。平均而言,在车道堵塞发生时饱和流率下降54%(见表11)。

然后,结合上述两个因素,调整可变车道饱和流量的车道堵塞可以计算(4)。计算结果表明(见表12),平均减少4.90%的饱和流率变量巷巷所造成的堵塞, 在哪里是变量的调整车道饱和流量车道堵塞;车道堵塞的可能性;是可变车道的需求流量在一个信号周期中,阿明费/周期;饱和流率下降的比例是由车道堵塞引起的。

3.5。为动态车道分配调整

考虑到以上三个因素,调整的动态车道分配可变车道和相邻车道上不同lane-use可以由(5)和(6),分别 在哪里是动态的调整可变车道车道分配;是动态的调整不同lane-use相邻车道的车道分配;的推荐值,,,0.911,0.911,0.893,0.951,根据上述分析结果,分别。

比较的结果开发了动态车道分配调整模型和实地调查总结了表13。平均误差为2.15%。配对以及结果(见表14)进一步显示没有显著差异(值= 0.826 > 0.05,值= 0.228 > 0.05可变车道和相邻车道不同lane-use resp),表明提出的调整模型的准确性是可以接受的。

4所示。讨论

提出了动态信号交叉路口的车道分配与交通需求和充分利用现有的交通设施4,13]。它可以潇洒地选择这个机会改变车道分配和提高整个交叉口的交通运行效率的交通需求明显不同。然而,根据统计分析现场数据的基础上,动态车道分配的使用减少可变车道的饱和流率(组1)和相邻车道与不同lane-use(组3)。

为变量巷,潜在的运营效率问题在于三个方面:流量的分配不均,强制性换道,车道堵塞。在这三个方面中,强制性换道(减少10.7%)中扮演最重要的角色。这是由于大多数的陌生的司机,输入错误的方法,让一个强制性换道。其他司机进入错误的方法巷就停在停止线,等待绿色信号的方向。然后,可变车道是被屏蔽的。虽然不少司机这样做(0.80%)、饱和流率将显著影响(减少54%)这种现象发生时。平均而言,车道堵塞引起的饱和流率的基础上降价4.90%。

与不同的lane-use相邻车道,可变车道上的强制性换道的主要因素是饱和流率的降低。顺利相邻车道上的车辆驾驶过程中影响极大,打断了强制换道的进程。平均而言,它会引起饱和流率减少8.90%。

大部分的饱和流率降低是司机的不熟悉造成的动态车道分配以及错误的方式来处理错误。因此,在实践中,更多的引导信息(更有活力的开销通道信号)应该提供给司机让他们注意到特殊车道分配在迎面而来的方法。错误的可能性approach-lane-choosing可能减少。此外,强有力的执法,比如相机调查和惩罚,需要部署到减少强制性换道和车道堵塞。如果一个司机选择一个错误的方法巷,进入禁止通行区域的方法,他/她应与当前流穿过十字路口而不是强制改变车道或阻塞交通的车道。

5。结论

通过交叉口的运行效率评价与动态车道分配根据现场测量在五路口在中国,以下的结论。(1)动态车道分配的使用降低了可变车道饱和流量和相邻车道lane-use不同,虽然动态信号交叉路口的车道分配有助于比赛交通需求和提高整个交叉口的交通运行效率。(2)平均而言,减少饱和流率达到22.86%和9.80%(见表5)可变车道和相邻车道lane-use不同,分别。可变车道的饱和流率的减少来自三个方面:交通的不平等分布(8.9%)、强制换道(10.7%)和车道堵塞(4.9%)。不同lane-use相邻车道,饱和流率的减少主要是由于强制换道车辆的可变车道。(3)饱和流率调整模型,建立了动态车道分配。验证了该模型的准确性之间的比较结果提出模型和实地调查。这个平均差是2.15%。

在实践中,更多的引导信息(例如,超群的开销车道信号)和强大的执法(如相机调查和惩罚)建议提高运营效率的可变车道。此外,lane-use不应过于频繁地改变。从优化设计方面,减少和变异性造成的饱和流率变量巷应该考虑我们的未来研究的方向。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

研究支持下由中国国家自然科学基金批准号51608324。