一种多模式交通网络边界控制方法与流程

1.本发明属于交通安全控制领域，具体涉及一种多模式交通网络边界控制方法。


背景技术：

2.随着社会经济的快速发展，城市居民的交通出行需求日益增长，这对城市交通系统的运行与维护提出了巨大的挑战。在各种交通问题中，交通拥堵所带来的问题尤为严重。交通拥堵不仅会造成出行者的时间损失，还会带来严重的经济损失。为了应对拥堵，需要合理地调节进入易拥堵区域的流量，从而保证交通网络的运行效率。
3.边界控制作为一种得到广泛研究的控制方法，其原理是：利用网络的宏观基本图所提供的网络内部车辆积累数与流率的关系，通过对网络边界交叉口的绿信比进行调节，使得进入网络的车流量维持在合适的水平，从而保证交通网络高效可靠的运行。在现阶段的边界控制中，往往不考虑交通模式组成的多样性，而是直接对混合了多种模式的交通流进行控制。但在交通系统的实际运行过程中，存在着多种交通模式，如与社会车辆混行或是拥有专用道的公交车和拥有专用轨道的有轨电车。对多种交通模式进行独立控制，在理论上增大了控制模型的解空间，从而可以更加灵活地对进入网络的车流进行控制，使得网络更易处于较高效的运行状态。


技术实现要素：

4.发明目的：针对以上问题，本发明提出一种多模式交通网络边界控制方法，能够同时对进入网络的多模式交通流应用边界控制，从而实现受控网络的高效运行。
5.技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种多模式交通网络边界控制方法，具体包括如下步骤：
6.步骤1，根据城市网络拓扑结构和交通状态，以出入口匝道为边界，确定受控路网区域；
7.步骤2，明确受控路网区域的交通模式，并在边界交叉口处进行相应的设置，以实现控制多模式交通流量按不同比例输入受控路网区域；
8.步骤3，收集受控路网区域的路段断面检测器历史数据，并根据历史数据拟合车辆积累量和流率的函数关系，确立受控路网区域的宏观基本图；
9.步骤4，建立基于模型预测控制的边界控制模型并模型求解，对流入受控路网区域的多模式交通流量的大小及比例进行控制；
10.步骤5，在控制过程中，将实时监测到的路段断面数据作为输入，基于模型预测控制，按照预设的时间间隔求解边界控制模型，并输出边界控制结果，具体表现为不同交通模式下车辆流入率。
11.进一步地，步骤1所述受控路网区域是闭合的，同时受控路网区域是城市路网的一部分。
12.进一步地，步骤2所述明确受控路网区域的交通模式，并在边界交叉口处进行相应
的设置，包括基础设施配置、划分专用道配置和信号配时配置的一种或多种；对于混行的公交车和一般车辆，可以采用为公交车设置专用道的方式来单独控制公交车的流量；对于多种交通模式，包括公交车、一般车辆及有轨电车等同时存在的交叉口可以通过设置预信号的方式来单独控制某一种交通模式的流入量。
13.进一步地，所述步骤3的方法具体如下：
14.获取受控路网区域的路段断面检测器的历史数据，利用历史数据构建以车辆积累量为自变量，车辆流率为因变量的函数关系，并绘制受控路网区域车辆积累量与流率的散点图，利用曲线对散点图进行拟合，进而确立路网区域的宏观基本图。
15.进一步地，步骤4所述基于模型预测控制的边界控制模型，优化目标方程如下：
[0016][0017]
式中，e为边界控制模型的优化目标，具体为不同交通模式下车辆流入率的加权和；i为不同的交通模式，m为全部交通模式的集合；为第i种交通模式的权重；μ
i
为受控路网区域第i种交通模式的车辆流入率。
[0018]
进一步地，步骤4所述基于模型预测控制的边界控制模型，边界控制模型的约束包括流入率与流率换算约束，流入率上下限约束，不同交通模式比例约束以及宏观基本图稳态约束；
[0019]
所述流入率与流率换算约束表达式表示为：
[0020]
q
i
(n)＝s
i,int
μ
i
,i∈m
[0021]
式中，n为各交通模式下车辆积累量构成的向量，n＝(n1,n2,...,n
i
)
t
，n
i
为第i种交通模式的车辆积累量；i为不同的交通模式，m为全部交通模式的集合；q
i
表示第i种交通模式所对应的流率；s
i,int
为第i种交通模式的车辆流入率产生自受控路网区域内部的需求，μ
i
为受控路网区域第i种交通模式的车辆流入率；
[0022]
所述流入率上下限约束表达式表示为：
[0023]
μ
i
≥0
[0024]
μ
i
≤s
i,ext
,i∈m
[0025]
式中，s
i,ext
为第i种交通模式产生自受控路网区域外部的需求；
[0026]
所述不同交通模式比例约束表示为：
[0027][0028]
式中，a
i
为第i种交通模式与第1种交通模式的车辆流入率之比，μ1为受控路网区域第1种交通模式的车辆流入率；
[0029]
所述宏观基本图稳态约束表示为：
[0030][0031]
式中，|m|为交通模式的数量，ω
i
为第i种交通模式的修正系数，ω
|m|
为第|m|种交通模式的修正系数，μ
|m|
为第|m|种交通模式的车辆流入率，s
|m|,int
为第|m|种交通模式的车辆流入率产生自受控网络区域内部的需求；θ(
·
)为所有交通模式的车辆流入率与产生自受控网络区域内部需求之和的帕累托边界函数，是一个维数为|m|的超平面。
[0032]
进一步地，步骤5所述预设的时间间隔根据边界交叉口信号周期确定，同时预设的时间间隔大于等于边界交叉口信号配时平均周期的二倍。
[0033]
有益效果：与现有技术相比，本发明所述技术方案具有以下有益技术效果：
[0034]
本发明以交通网络为控制对象，通过控制受控路网区域边界处来自网络外部的流入率，最大化网络内部的流率，使网络保持比较高效的运行水平；相较传统边界控制，本发明通过纳入对多模式交通流的考虑，增大了模型的解空间，使得控制方案更加灵活，从而提高了模型的性能与实用性。
附图说明
[0035]
图1是一种实施例下本发明方法的流程图；
[0036]
图2是一种实施例下受控路网区域示意图；
[0037]
图3是一种实施例下某一交通模式的车辆积累量与流率关系三次多项式拟合示意图；
[0038]
图4是一种实施例下模型预测控制过程示意图。
具体实施方式
[0039]
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
[0040]
本发明所述的一种多模式交通网络边界控制方法，参考图1，具体步骤如下：
[0041]
(1)根据城市网络拓扑结构和交通状态，确定控制区域边界交叉口及其包围形成的路网区域，参考图2所示；
[0042]
明确路网的交通模式组成，确定该部分路网中需要得到控制的交通模式的数量；根据确定后的路网区域的路段断面检测器历史数据，绘制区域车辆积累量与流率的散点图，并用曲线对散点图进行拟合，建立对应的宏观基本图；拟合的方法可以根据具体情况决定，以下提供一种用三次多项式进行拟合的范例，对应某一交通模式的积累量与流率拟合结果如图3所示，表达式表示为：
[0043][0044]
式中，q
i
表示第i种交通模式所对应的流率；n为各交通模式的车辆积累量构成的向量，n＝(n1,n2,...,n
i
)
t
，n
i
为第i种交通模式的车辆积累量；i、j分别为不同的交通模式，m为全部交通模式的集合；n
j
为第j种交通模式的车辆积累量；p
i
，s
i
，t
j,i
和z
i
分别为对应流率q
i
拟合多项式中积累量的各阶项标定系数；
[0045]
(2)实现控制多种交通模式按不同的比例输入受控路网，应在边界交叉口处进行相应设置，通过进行基础设施的配置或是专用道的划分来实现多种交通模式的不同比例流入量。对于混行的公交车和一般车辆，可以采用为公交车设置专用道的方式来单独控制公交车的流量，对于多种交通模式，包括公交车、一般车辆及有轨电车等同时存在的交叉口可以通过设置预信号的方式来单独控制某一种交通模式的流入量。
[0046]
(3)建立基于模型预测控制的边界控制模型，对流入路网区域的多模式交通流量的大小及比例进行控制；所述边界控制模型的约束包括流入率与流率换算约束，流入率上下限约束，各交通模式比例约束以及宏观基本图稳态约束；
[0047]
边界控制模型的优化目标表示为：
[0048][0049]
式中，e为边界控制模型的优化目标，具体为不同交通模式下车辆流入率的加权和；i为不同的交通模式，m为全部交通模式的集合；为第i种交通模式的权重；μ
i
为受控路网区域第i种交通模式的车辆流入率。
[0050]
所述流入率与流率换算约束表达式表示为：
[0051]
q
i
(n)＝s
i,int
μ
i
,i∈m
[0052]
式中，n为各交通模式的车辆积累量构成的向量，n＝(n1,n2,...,n
i
)
t
，n
i
为第i种交通模式的车辆积累量；i为不同的交通模式，m为全部交通模式的集合；q
i
表示第i种交通模式所对应的流率；s
i,int
为第i种交通模式产生自受控路网区域内部的需求，μ
i
为受控路网区域第i种交通模式的车辆流入率；
[0053]
所述流入率上下限约束表达式表示为：
[0054]
μ
i
≥0
[0055]
μ
i
≤s
i,ext
,i∈m
[0056]
式中，s
i,ext
为第i种交通模式产生自受控路网区域外部的需求；
[0057]
所述不同交通模式比例约束表示为：
[0058][0059]
式中，a
i
为第i种交通模式与第1种交通模式的车辆流入率之比，μ1为受控路网区域第1种交通模式的车辆流入率；
[0060]
所述宏观基本图稳态约束表示为：
[0061][0062]
式中，|m|为交通模式的数量，ω
i
为第i种交通模式的修正系数，ω
|m|
为第|m|种交通模式的修正系数，μ
|m|
为第|m|种交通模式的车辆流入率，s
|m|,int
为第|m|种交通模式的车辆流入率产生自受控网络区域内部的需求；θ(
·
)为所有交通模式的车辆流入率与产生自受控网络区域内部需求之和的帕累托边界函数，是一个维数为|m|的超平面。
[0063]
(4)本发明所涉及的模型预测控制工作流程参考图4所示，在控制过程中，实时监测路段断面数据，以其为输入，基于模型预测控制，按照一定时间间隔求解边界控制模型并输出边界控制策略，该策略为模型在一个预测时间窗口上的策略的时序集合，仅采用该集合的第一个策略作为模型的输出。