信号交叉口（共9篇）
信号交叉口 篇1
摘要：我国首例闯黄灯行政诉讼案的判决显示出我国交通管理部门在黄灯设置上缺乏统一规范并存在执法误区。通过问卷调查对我国驾驶员对黄灯的认识与建议进行调查,并对黄灯信号产生的历史背景、含义与作用、时长计算以及对交叉口交通安全的影响进行阐述,明确了黄灯与全红信号各自应承担的功能与时长计算。建议现行交通法规对黄灯的规定改为:“黄灯启亮表示交通信号灯即将变为红灯,碰到黄灯时应该减速停车,除非不能安全停车时可以在黄灯期间通过停车线进入交叉口。”同时建议增设闯黄灯超速自动抓拍功能,预防抢黄灯现象的发生。
关键词：信号控制交叉口,黄灯,全红信号,闯红灯,超速
0 引言
2012年4月6日,全国首例闯黄灯行政诉讼案在嘉兴中院作出终审判决,以“涉及到重大公共利益”为由,驳回舒江荣的上诉,维持原判,判定闯黄灯违法。至此,法院的判决虽已尘埃落定,但全国人大、最高法院、公安部等对“闯黄灯是否违法”及“应受何种处罚”均没有作进一步说明,在全国范围内掀起的一场关于闯黄灯是否违法的的讨论却仍在持续。闯黄灯行为性质认定和执法标准的问题也已经引起了公安部的重视,相关部门正在研究制定更加明确和细化的执法标准[1]。
1 问题的提出
“红灯停,绿灯行”,这本是在小时候人们就耳熟能详的交通规则,但是在黄灯期间我们应该怎样行车却不甚明了。2004年开始实施的《道路交通安全法》及管理条例仅规定:“黄灯亮时,已越过停车线的车辆可以继续通行”。但是概念模糊,导致存在一些界定不清、不可操作的地方。因为《道路交通安全法》并没有明确指出,黄灯亮时,未越过停车线的车辆须怎么通行。这导致我国各地的交通管理部门在交通信号设置以及交通执法过程中没有一个统一的标准,产生了“有法难依,违法难究”的尴尬局面。我国不同城市的交通管理部门对黄灯的态度各不相同,归纳起来主要有如下4种情况:
(1)一些城市依据道路交通安全法及管理条例的上述规定进行推理,规定闯黄灯等同于闯红灯,罚款200元,记3分[2]。(2)一些城市为了减少交通信号灯由绿灯变成黄灯过程的突然性,而在绿灯即将结束时加设绿灯倒计时,使驾驶员能够提前预知绿灯即将结束,黄灯马上要启亮,因而提前做好停车准备,减少闯黄灯现象的发生。(3)少数城市为了杜绝闯黄灯现象的发生,干脆将黄灯取消,而用绿灯倒计时或绿闪代替黄灯[3]。(4)鉴于闯黄灯的现象普遍存在,因而大多数城市对闯黄灯行为并不进行处罚,而是允许黄灯期间车辆可以通过停车线,同时为了保证黄灯末期越过停车线的车辆能够安全通过交通冲突点,在黄灯结束之后加设一段全红时间,清扫滞留在交叉口范围内的车辆[4]。这是国际上大多数国家都通行的交通规则。
到底黄灯的作用是什么?黄灯期间车辆是否可以越过停车线?闯黄灯是否属于违法行为?绿灯倒计时的设置对驾驶员的心理及驾驶行为有怎样的影响?绿灯倒计时能否提高交叉口的交通安全与通行效率?能否利用绿灯倒计时代替黄灯?
2 黄灯期间的驾驶行为进行调查
为了建立适合我国实际情况的交通法规和绿灯间隔设置方法,笔者[5]在2009年曾通过网络问卷与人工实地调查相结合的方法,对390名驾驶员对黄灯的理解及在黄灯期间的驾驶行为进行调查,调查结果见表1。
从问题1与2的调查结果可知,绝大多数(约82.3%)的驾驶员均认为交警对黄灯期间越过停车线的驾驶员进行处罚是不合理的,只有14.1%的驾驶员认为交警对黄灯期间越过停车线的驾驶员进行处罚是合理的。尽管我国目前现行的道路交通安全法规定黄灯期间车辆不能越过停车线,但由于该规定本身具有逻辑上和科学上的错误,导致完全遵守中国现行的道路交通安全法的规定,看到黄灯即立即刹车确保黄灯期间不越过停车线的驾驶员只有21.2%,遇到黄灯则减速停车,无法安全停车时选择越过停车线的驾驶员占36.1%。而更多(约42.6%)的驾驶员遇到黄灯时的第一反应都是“加速、通过”。
从问题3与4的调查结果可知,我国驾驶员闯红灯的概率十分惊人,68.7%的人都有过闯红灯的概率,对这些人闯红灯的原因的分析可以发现,故意闯红灯的人并不多,仅占了8.9%,28.9%的人认为是注意力不集中,不小心闯了红灯,9.7%的人认为其它一些原因,如视线受到前面大车遮挡、信号灯被树枝遮挡、天雨路滑等原因导致其闯红灯,绝大多数(56.9%)的人都是认为是黄灯转换太突然导致其无意闯了红灯,我国驾驶员在黄灯期间的驾驶行为可以很好的解释这一结果,我国有42.6%的驾驶员遇到黄灯时的第一反应都是“加速、通过”;由于加速抢黄灯,所以当黄灯变成红灯后,就会有大量的驾驶员来不及刹车而在红灯期间越过停车线,形成危害更大的闯红灯现象的发生。
从问题5与6的调查结果可知,在减少闯红灯现象的措施中,安装闯红灯自动抓拍设施虽然可以较大幅度地减少故意闯红灯现象的发生,但正如上面所分析,绝大多数驾驶员都认为自己不是故意闯红灯,而是非故意闯红灯,所以建议安装自动抓拍设施的驾驶员仅占20.3%,大多数(73.6%)的驾驶员认为安装带倒计时的信号灯可以减少其闯红灯的机会,绝大多数(约75.9%)驾驶员认为在黄灯之前加设绿灯倒计时或绿闪信号比较合理,并且有18.7%的驾驶员建议干脆取消黄灯,用绿灯倒计时或绿闪代替黄灯,而坚持采用绿灯-黄灯-红灯这个标准的世界通用的过渡信号设置方案仅占5.4%。
这个调查结果反映了我国目前对黄灯含义认识的混乱,造成执法人员与驾驶员对待黄灯问题的对立,一方面,一些城市规定黄灯期间车辆越过停车线为违法行为,应接受处罚,另一方面,黄灯期间越过停车线的现象大量存在,不同交警对黄灯的重视程度以及理解不完全一致,这也是黄灯违章较多的1个原因。有爱管的、有不爱管的,有严格管理的、有疏于管理的,尺度不能严格统一。由于上述几点原因,于是形成了“有法难依,违法难究”的尴尬局面,由于黄灯的含义没有被交警部门及驾驶员正确的理解,闯红灯抓拍系统目前也不对闯黄灯的行为进行抓拍取证,所以黄灯期间的驾驶行为不能很好地统一,一些遵章守法的人害怕被处罚会选择急刹车,刻意保持在黄灯期间车辆不越过停车线,一些谨慎的人看到黄灯时会减慢车速,如果实在无法停车则选择在黄灯期间越过停车线,而更多的人看到黄灯时却会加速以求在黄灯期间通过交叉口,这种不一致的驾驶行为不仅造成交叉口在信号过渡期间交通事故频发,并且造成信号过渡期间信号损失时间倍增,不同的驾驶员及交警对黄灯的理解不统一时会造成如下几种后果:
1)当前面驾驶员看到黄灯采取紧急刹车,以求在黄灯期间车辆不越过停车线,而后面驾驶员看到黄灯时加速行驶,则极容易造成追尾事故发生。
2)当黄灯信号等同于加速信号时,闯红灯的行为便会大量增加,而闯红灯行为极易引起更为严重的侧向碰撞事故。
3)为了保护黄灯后期通过停车线的车辆的交通安全,交警部门不得不在黄灯结束后还须增设一段全红信号以保障这部份黄灯期间越过停车线车辆的安全,交叉口的信号损失时间将会成倍增长,因为还有相当一部分谨慎的驾驶员会选择在碰到黄灯时紧急刹车,导致绿灯末期与黄灯时间不能被充分利用。
4)由于目前尚不对闯黄灯行为进行抓拍取证,交通警察对闯黄灯的处罚带有很大的随意性,在执勤中容易引起不必要的争议,交警无法对黄灯越线的驾驶员进行有效的处罚,驾驶员难以心服口服。驾驶员认为交警对黄灯越线进行处罚是为了增加收入与奖金,造成警群关系紧张。
3 黄灯的起源与信号时长计算的演变
红绿信号灯作为交通信号灯,最早于1868年诞生于英国,起初交通信号灯是由2盏红、绿2色的信号灯组成,由于在绿灯与红灯转换过程中缺少了黄灯的过渡与警示,导致信号灯色更替时经常发生交通事故,1918年第一盏名副其实的3色信号灯(红、黄、绿3种标志)于诞生于美国纽约,在绿灯向红灯更替时增加几秒黄色信号作为过渡,以考虑驾驶员的反应时间以及车辆制动所需要的时间,从此红、黄、绿3色信号灯即以1个完整的指挥信号家族,遍及全世界的交通领域了[6]。
交通信号灯用红、黄、绿3色,除了历史因素外,也和人的视觉机能结构有关。用红、黄、绿3色来作交通信号灯,很配合人的视觉机能。在人眼睛的视网膜中含有杆状和3种锥状感光细胞,杆状细胞对黄色的光特别敏感,而3种锥状细胞则分别对红光、绿光及蓝光最敏感。这些锥状感光细胞连到脑部2组对立细胞,1组令我们能分辨红色与绿色,另1组则令我们能分辨黄色和蓝色。另外,交通信号灯颜色的设置也和人的心理反应有关,要表达热情或剧烈的话,最强是红色,其次是黄色。绿色则有较冷及平静的含意。因此,人们常以红色代表危险,黄色代表警觉,绿色代表安全。而且,由于红光的穿透力最强,其他颜色的光很容易被散射,在雾天里就不容易看见,而红光最不容易被散射,即使空气能见度比较低,也容易被看见,不会发生事故。所以用红色表示禁止,黄色表示警示,绿色表示允许[7]。
黄灯信号的出现虽然减少了绿灯信号向红灯信号过渡的突然性,提高了交叉口信号控制的安全性,但当时对黄灯信号时长的设置并没有明确的规定,关于黄灯期间驾驶员的驾驶行为的规定及黄灯时长的计算方法的讨论在黄灯信号产生直至今天在世界范围内一直没有停止过。2010年,李克平教授[8]对美、英、德、日等国现行的黄灯时长计算公式进行了分析,由于篇幅关系,本文仅以美国ITE交通工程手册中对黄灯时长的计算为例来分析黄灯的演变发展过程。
1929年,Matson[9]首次提出了黄灯时长的计算公式
式中:τ为黄灯的时长;w为交叉口的宽度;v为交叉口车辆的限速。与该计算公式对应的黄灯期间的交通法规为黄灯启亮时越过停车线的车辆可以通过交叉口,未越过停车线的车辆必须在停车线前停车,式(1)假设驾驶员的感知-反应速时间为0,并且黄灯启亮时接近交叉口停车线但并不是十分靠近停车线的车辆的减速度是无穷大,这些假设显然太过于理想化。
1941年第1版的ITE交通工程手册[10]提出了2个公式来确定黄灯的时长,第1个:
式中:0.8s为驾驶员的感知-反应时间,车辆的减速度取18ft/s2;v为交叉口的进口道车辆的平均速度,mile/h;D为交叉口的宽度,m,该手册规定黄灯时长是车辆以平均速度v在黄灯启亮时车辆无法安全停车的地点至交叉口出口道的缘石边线2点之间行驶所需要的时间。式(2)第1次考虑了驾驶员的感知-反应时间,这是一大进步,但是没有考虑相冲突车流到达冲突点的距离。
同时,该手册还引用了Matson提出的公式(式(3)),并认为式(3)的分子上需加上车辆安全停车所需的距离,同时,由于考虑到相冲突的下一相位的车流自停车线到达冲突点时还有一段行驶距离,所以黄灯时长还必须减去相冲突车流到达停车线所需的时间,即黄灯的计算时长应该为:
式中:w为交叉口的宽度;S为车辆安全停车所需要的距离;D为相冲突车流到达冲突点的距离;0.682是1个转换系数;v为交叉口的进口道车辆的平均速度;v1是相冲突车流的平均速度,mile/h,如果S的含义解释得当,式(3)中的前半部分与式(2)基本相同,式(3)中的后半部分的修正项考虑了相冲突车流到达冲突点所需的时间,这是一个大的变化,虽然节省了时间,但在当时情况下是不利于交通安全的,因为当时还没有引入全红信号的概念。
1950年第2版的ITE交通工程手册[11]保留了式(2)的计算公式,只是符号发生了变化,见式(4)。
该手册中车辆的减速度的推荐值取较高的18ft/s2,同时建议黄灯时长可以减去相冲突车流的头车由静止开始加速到达冲突点所需要的时间,这个建议忽略了绿灯初期相冲突车流的头车可能以很高的速度通过停车线,存在一定的安全隐患,并且以上公式在计算交叉口宽度时都没有考虑车辆本身的长度的影响。
1960年Gazis[12]等人对黄灯问题进行了研究,并指出由于车辆的动力特性,当驾驶员面对黄灯时经常会出现驾驶员既无法安全地在停车线前停车,又无法在黄灯结束之前通过交叉口的情况,Gazis将这种情况称为“黄灯困境”(amber light dilemma),并指出在驾驶员的感知-反应时间、车辆的速度、减速度以及交叉口的宽度已知的前提下,适当的黄灯时长的设置可以消除困境区域的产生,即
式中:v0为交叉口的限速;σ为驾驶员的感知-反应时间;a为车辆的减速度。推荐采用约3.05m/s2(10ft/s2),Gazis等人在计算交叉口宽度的时候首次考虑到车辆本身的长度的影响,第1次提出黄灯困境的概念,并提出了消除黄灯困境区域的黄灯时长计算公式,这相比以前的所有关于黄灯问题的识认可以说是1个本质上的提升,具有里程碑的意义,后人关于黄灯问题的讨论基本上都是建立在该理论的基础上。
至此关于黄灯期间驾驶行为的交通法规发生了变化,黄灯期间车辆可以越过停车线,但必须在黄灯结束之前完全通过交叉口,这虽然较以前的规定有了很大的进步,但驾驶员的判断依然十分复杂,若判断不准确也很容易违反交通法规,即黄灯结束时车辆还滞留在交叉口内。
1965年第3版的ITE交通工程手册[13]关于黄灯时长的计算公式分别用式(6)与式(7)代表车辆安全停车所需的时间以及车辆通过交叉口所需要的时间。
式中:y1为车辆安全停车所需要的时间;y2为车辆通过交叉口所需要的时间;t为驾驶员感知-反应时间;l为车辆的长度;w为交叉口的宽度;v为交叉口的限速;a为车辆的减速渡,该手册推荐采用约4.57m/s2(15ft/s2),这比上一版本约5.48m/s2(18ft/s2)略低。并且式(6)的计算公式存在计算错误或印刷错误,车辆安全停车所需要的时间的正确的计算公式应为式(8)。
为了避免黄灯时间过长或过短对驾驶员的决策产生影响,该手册同时建议黄灯的时长宜为3~5s,当y2的计算值超过这个范围时,超出的部分可设置为全红信号。该版本的黄灯计算公式虽然存在一定的错误,但是在计算交叉口宽度时考虑了车辆本身的长度,并且首次提出了全红信号的概念,这是一大进步,但是该手册没能正确区分黄灯信号与全红信号的功能及各自的计算公式。
1982年第4版的ITE交通工程手册[14]纠正了1965年版计算公式的错误,将车辆安全停车所需要的最短时间更改为
并引用1960年Gazis等人提出的计算公式(见式(10))作为车辆清空交叉口所需的最小黄灯时长的计算公式,该手册与1965年版一样,同时建议黄灯的时长宜为3~5s,当计算值超过这个范围时,超出的部分可设置为全红信号。同样该手册没能正确区分黄灯信号与全红信号的功能及各自的计算公式。
1999年第5版的ITE交通工程手册[15]关于黄灯时长的计算有了很大的改变,见式(10)
式中:Y为黄灯信号时长,s,对应等式右边的前2项;AR为全红信号时长,s,对应等式右边的第3项;为驾驶员的感知-反应时间,s,推荐值为1s;v为交叉口的设计速度,ft/s;a车辆的减速度,ft/s2,推荐值为约3.05 m/s2(10ft/s2);G为重力加速度,即9.8m/s2;g为交叉口进口道的纵坡的百分比形式,如1%的纵坡为0.01,当为上坡时取正,下坡时取负;w为清空距离,ft;l为车辆长度,ft。
该手册第1次考虑了交叉口进口道纵坡对黄灯时长的影响,并且明确了黄灯信号与全红信号各自的作用与计算公式,与此计算公式相对应的黄灯期间的驾驶行为的规定也变成黄灯亮时不能安全停车的车辆可以进入交叉口,但必须在黄灯结束前越过停车线,全红信号用于清空黄灯末期越过停车线进入交叉口的车辆,这使得交叉口过渡信号的设置理论日趋完善。在计算车辆的清空距离时考虑了车辆本身长度的影响,但是没有考虑相冲突交通流到达冲突点的距离。
2010年笔者[16]对式(10)全红时长的计算公式进行了修正,提出在考虑相冲突交通流到达冲突点的距离时全红时长的计算公式应为
式中:AR为全红时间,s;Lc为车辆长度,m;ΔLmax为本相位最后通过停车线的车辆到达冲突点所需行驶的距离与下1相位绿灯头车到达冲突点所需的行驶距离之差中的最大值,当ΔLmax+Lc为负值时取0。
综上所述,黄灯信号的本义是提醒驾驶人信号灯即将变成红灯,驾驶人要根据车辆离停止线的距离、车速以及行驶条件来判断是停在停止线前还是通过停止线。全红时间,其作用是保证在本相位黄灯结束前最后一刻通过停止线的车辆,在下一相位绿灯启亮时的头车到达之前通过它们之间的冲突点,简言之即清空交叉口[17]。
4 黄灯信号含义及驾驶行为的规定
从上面关于黄灯信号的时长的计算以及驾驶行为的规定的演变过程的分析可以看出,黄灯信号及全红信号时长的计算是与所在国家的交通法规中对黄灯信号的含义及该期间的驾驶员的驾驶行为的规定密不可分的,下面对世界范围内黄灯信号灯的含义的规定进行比较分析[18]。
1968年,联合国公布《道路交通和道路标志、信号协定》作为各国制定交通信号与标志的基础。该协定对黄灯信号作了如下规定:黄灯表示马上要出现红灯,车辆不能越过停车线,如果车辆已十分接近停车线而不能安全停车时,可以进入交叉口。
1974年,欧洲各国交通部长联席会议又协议商订了《欧洲道路交通标志和信号协定》,该协定对联合国协定进行了完善与补充,其中对黄灯信号灯含义的规定如下:黄灯,表示即将亮红灯,车辆应该停止。除非黄灯刚亮时,已经接近停车线、无法安全制动的车辆,可以开出停车线。
目前,世界各国的交通信号灯的含义基本上是在上述协定的基础上进行统一规定,再加些独特的补充规定而形成的。美国各州的交通法规对待黄灯的态度不尽相同,大体可以分为2个大类[19],即允许通过(permissive)与限制通过(restrictive)2种不同态度,允许通过的交通法规允许车辆在整个黄灯期间通过停车线,而限制通过的交通法规仅允许无法安全停车时可以在黄灯期间完全通过交叉口的车辆越过停车线。允许无法安全停车的车辆在黄灯期间越过停车线也就意味着黄灯期间车辆越过停车线是不受处罚的。
我国关于黄灯信号含义的规定与国际协定有较大差别,我国《道路交通安全法》规定:“黄灯亮时,已越过停车线的车辆可以继续通行”。这意味着在交叉口信号灯由绿灯变成黄灯的那一刹那间,越过了停车线的车辆可以继续通行,未越过停车线的车辆则必须在停车线之前停止,否则将违反道路交通安全法而会被处罚。也就是说我国道路交通安全法是禁止(prohibitive)黄灯期间车辆通过停车线的。
在黄灯禁止通过停车线的条件下,黄灯的含义与红灯的含义基本等同,闯黄灯即等同于闯红灯,黄灯的设置偏离了其本来提醒驾驶员的目的,对于一定速度行驶的车辆而言,从行驶状态变成停止状态必须经过2个阶段,即驾驶员发现绿灯变成黄灯的反应时间以及采取制动措施后车辆从行驶速度到停止状态所需的制动时间,车辆从行驶状态变成静止状态需要一定的行驶距离来完成。所以在黄灯启亮那一时刻离停车线很近但还没有越过停车线的车辆而言,如果要遵守道路交通安全法就必须采取紧急刹车的措施以求停在停车线前,这极容易导致追尾事故发生,且不能保证车辆一定能在停车线前安全停车,由于惯性的作用往往将车停在停车线后面,这样闯黄灯就是1个不可避免的行为。
在黄灯限制通过停车线的条件下(如美国小部分州),存在2种情况,第1种情况是黄灯亮时,车辆不能越过停车线,除非车辆能够保证在黄灯结束之前通过交叉口,这意味着黄灯时间必须足够长以保证不能安全停车的这部分驾驶员能够在黄灯结束之前通过交叉口。并且在黄灯启亮时,驾驶员将面临着更为复杂的选择,即需要其判断是否能安全在停车线前停车,还需判断是否能在黄灯期间完全通过交叉口,因为不同的交叉口的尺寸不一,这更增加了驾驶员判断的困难。另一种情况是黄灯亮时,车辆不能越过停车线进入交叉口,除非车辆无法或不能安全停车时可以进入交叉口。这种情况下驾驶员的决策相对简单,即驾驶员只需判断在黄灯期间是在停车线前安全停车还是越过停车线。但在黄灯限制通过停车线的条件下,黄灯初期车辆是可以合法越过停车线的,黄灯后期车辆是不能越过停车线的,这样就会造成黄灯期间车辆越过停车线是否违反交通法规的问题,在执法上存在界定不清的情况,并且会造成全红信号的设置没有准确依据。
在黄灯允许通过停车线的条件下(如美国大部分州及日本、德国,英国),允许车辆在整个黄灯期间越过停车线进入交叉口,即黄灯最后一刻车辆也可以越过停车线进入交叉口,黄灯结束后必须设置一段全红信号,黄灯信号时长必须保证不能安全停车的车辆能够在黄灯结束之前通过停车线,全红信号的时长必须能够保证在黄灯最后一刻越过停车线进入交叉口的车辆能够在相冲突的下一相位车流之前通过交通冲突点。在黄灯允许通过停车线的条件下,黄灯与全红信号各自承担不同的功能,在交通执法过程中也十分明确,即黄灯期间越过停车线是合法的,而红灯期间过线则是违法的。
5 结论与建议
1)在对待黄灯是否还有继续存在的必要的问题上,笔者认为黄灯不仅要设,而且对其时间长短的设计还必须遵循一定的规律,黄灯、全红时间均有其不可替代的作用,即黄灯保证车辆平稳停车,避免追尾,全红保证交叉口清空,避免交叉方向车辆间发生碰撞。黄灯期间允许通过停车线的交通法规则是最适合于中国目前的现状。因此,强烈建议将我国现行的道路交通安全法中关于黄灯的含义的规定修改为;“黄灯启亮表示交通信号灯即将变为红灯,碰到黄灯时应该减速停车,除非不能安全停车时可以在黄灯期间通过停车线进入交叉口。”这意味着黄灯期间越过停车线是合法的行为,但为了防止抢黄灯现象(即黄灯期间加速行驶抢在黄灯结束前越过停车线)现象的发生,交通安全法同时规定:黄灯期间越过停车线的车辆的车速不得超过交叉口的限速,否则将因黄灯超速而被处罚。同时在闯红灯现象较为突出的交叉口除了安装闯红灯抓拍系统外,还增设闯黄灯超速自动检测与抓拍功能,减少信号过渡期间超速抢灯现象的发生,保障交叉口的交通安全。新的规定顺应驾驶员的驾驶行为与交通心理,从而提高交通流的可控性,减少闯红灯等违章现象,同时降低了信号过渡期间车辆的速度,提高交叉口的交通安全和效率。
2)在目前黄灯期间禁止越过停车线的交通法规的背景下,黄灯的设置已经完全丧失其本来功能,黄灯期间禁止越过停车线具有逻辑上与科学上的错误,在中国现有的交通法规体系不进行修改的前提下,唯一的补救措施就是在黄灯之前增设绿灯倒计时信号,并在交通法规中明确绿灯倒计时的法律地位,即应明确规定:“绿灯倒计时表示绿灯即将结束,驾驶员应做好停车准备,当绿灯一旦结束后所有车辆不应越过停车线,否则当以闯红灯论处。”如此操作将黄灯本来应具的功能转嫁给了绿灯倒计时信号,造成中国的交通法规与世界通行的交通法规的抵触,并且当闯黄灯等同于闯红灯时,黄灯的存在已经没有必要,完全可以取消而由绿灯倒计时代替[20]。在绿灯倒计时结束后,还须按照式(11)计算确定设置合适的全红信号用于清空绿灯最后时刻越过停车线进入交叉口的车辆以确保安全。
3)通过立法的形式统一全国各地黄灯信号及全红信号时长的设置标准,纠正各地交管部门目前流行的通过削减过渡信号阶段以增加绿信比(绿灯时间在信号周期所占的比率),进而提高交叉口通行能力的错误理念。正是基于这种错误的理念,很多城市在信号灯控制中或是废除了全红阶段,或是缩短了黄灯时间,更有甚者把两者都取消了,交叉口一旦不能作到真正清空,所谓通行能力增加量就要大打折扣,但其对交叉口交通安全的负面影响笔者认为是非常明显的。那种声称取消黄灯及全红信号既能提高通行能力同时还降低事故率的说法,笔者认为未免是对大众智商的一种愚弄。
4)目前很多城市黄灯信号的时长是根据交叉口的大小来设置,造成1条道路沿线各交叉口的黄灯时间长短不一,造成了一些司机对黄灯时长的预判出现困难。从上面的分析可知,黄灯的时长与交叉口的大小没有关系,只与交叉口的限速以及车辆的制动性能有关,对于1条交通干线,沿线各交叉口的黄灯时长宜统一,这有利于驾驶员的判断,而全红时间的长短则与交叉口的几何布局密切相关,必须根据不同交叉口的具体情况因地制宜地设置。
5)影响黄灯时长的另1个主要因素是路面的摩阻系数,因为它直接决定车辆的制动能力,但路面的摩阻系统受天气的影响很大,特别是在雨雪天气下车辆的制动能力会严重降低,因此建议在雨雪天气中可适当延长黄灯的信号时长。
6)在计算全红信号时长时,为安全起见,下1相位绿灯头车到达冲突点的时间是按最不利情况计算的,在交叉口实际运行情况中,由于排队的影响,下1相位信号灯由红灯变成绿灯时,绿灯头车大多数情况是从静止状态开始加速通过交叉口,并且驾驶员看到绿灯启亮时还需有一段反应与操作的时间,这种情况下头车到达冲突点的进入时间往往大于由式(11)计算所得的结果,这样造成交叉口的全红时间过长,信号损失时间过多,但出于交通安全的考虑,不可简单地按车辆从静止状态开始加速的情况来计算车辆的进入时间,因为由于交通流的波动性,绿灯启亮时停车线前没有停车的情况总会发生,如按静止状态计算车辆的进入时间将会存在严重的安全隐患。
信号交叉口 篇2
就本次课程设计而言，据我们现场调查，该交叉口(康乐)存在交通设施设置不完善，交通管理不到位，信号控制不科学等问题。但道路硬件设施也确实存在不能满足庞大的交通需求的现象。
现将本人通过此次课程设计所学，对平面交叉口综合治理的几点意见阐述如下：
1、现有设施能满足交通增长的需求时，采取有效的交通管理措施，减少交通冲突，提高交叉口的服务水平。
2、当现有设施的能力不能满足交通需求时，应对交叉口进行局部工程改造。如：增加进口车道数，渠化交通，拓宽交叉口减少交通冲突，提高通行能力等。
3、交叉口远远不能满足交通增长的需求时，以扩建平面交叉口为宜，应尽可能地考虑多方面因素，最大限度避免改建为立体交叉口。
4、合理利用交通管理措施，如：平面交叉口及其附近引道的单向通行；指定方向的禁止通行；公共汽车站、出租车站位置的设置；停车、临时停车规则等等。
交通管理与控制是一项长期、复杂的社会系统工程。这需要我们在学好课本知识的同时，充分借鉴学习国外先进管理方法与理念。将交通系统管理发挥到最优化，在此基础上引导人们采取科学的交通行为，理智的使用道路交通设施的有限资源。但要实现理想交通状况，我们还有很长的路要走！
2055交通工程
信号交叉口 篇3
交通拥堵问题必然引起整个交通系统的失调,给人们的出行带来延误,严重影响了人们正常的生活。因此有关部门正加大力度进行交通管制,以提高交通设施的服务水平。在对信号交叉口进行优化时,只考虑对信号配时优化,或只考虑对交叉口渠化进行改造等等,两者没有协调考虑,使得治理的效果不是非常理想。
本文针对北京市怀柔区的交通特点,以北京市怀柔某信号交叉口为研究对象, 采用比较简便的信号配时软件Synchro[1,2,3]对交叉口信号配时现状进行分析、优化,在优化配时方案的基础上,对渠化方案进行比选,结合渠化组织形式再对信号配时进行优化,实现了两者的有机结合,将渠化组织优化与信号配时优化协调考虑可以较好地降低交叉口整体延误,提高交叉口地区的交通服务水平,从而为改善交叉口的交通运行状况。
1 渠化与信号配时优化设计思路
通过基础数据调查,掌握交叉口现状,找出交叉口交通组织运行存在的问题,针对遇到的问题进行分析,并利用Synchro仿真软件[4]结合渠化形式进行信号配时和分析评价。如果目前的渠化与信号配时方案能够满足当前的交通需求,就不需要再进行优化,可以继续为交叉口运行服务;如果不能满足当前的交通需求,则需对现状进行优化配时。如果现状信号优化配时,可以满足交通需求,就不需要再进行渠化方案设计,直接将优化的信号配时方案作为推荐方案;如果当交通量已经达到超饱和的情况,只对现状进行信号配时优化,仍不能满足需要,就要考虑进行渠化设计,利用Synchro仿真软件对设计的渠化形式进行仿真评价,通过渠化方案比选,得出最佳渠化方案。
渠化和信号配时是不能独立进行设计的,在同样的渠化方式下,根据选定的评价指标,进行信号配时方案比选,那么在选定最优周期之后,再进行渠化优化设计比选,确定最优的交叉口渠化形式,结合新的渠化方案再进行信号配时优化,通过各指标对配时方案进行评价,得出符合渠化方案的最佳信号配时方案。如果现状的交通渠化与信号配时设计效果比较好,那么就直接得出最优的渠化与信号配时方案。方案设计路线图如图1所示。
2 现状调查及分析
2.1 路口几何现状
该交叉口地处怀柔区主干道青春路与次干道府前街相交路口,路口西南角是会议中心,西北角是百货大楼,东南角是京北大世界商场,东北角是红楼饭店,该交叉口位置比较特殊,是人群比较集中的地方,该路口以会议中心作为标志性建筑,我们将该路口命名为会议中心路口。怀柔区会议中心路口各进口道的车道数均为2车道,都是直左混行和直右混行车道;南北方向即青春路上的机动车道车道宽度为3.5 m,非机动车道除一侧为5 m外,其他为7 m,绿化带宽度为2 m;东西方向即府前街上的车道宽度为3 m,非机动车道宽度均为5 m,绿化带宽度为3 m。如图2所示。
2.2 调查数据
2.2.1 流量
表1是从北京市怀柔区青春路-府前街交叉口调查数据中,选取高峰时期有代表性的1 h流量数据作为研究的主要依据[5]。
从高峰的数据表可以看出,南北方向直行车辆占很大比重,东西方向的左转车辆也比较多,而且比东西方向直行车辆多。南进口道的左转车辆流量不大,北进口左转和右转车辆也比较大。对于非机动车和行人来说,北进口流量偏小。
2.2.2 现状信号配时
交叉口采用二相位控制方式进行控制,左转均为许可型。高峰时期现状信号配时方案见表2所列。
注:相位1为南北方向即青春路,相位2为东西方向即府前街,该表及下面所有表格涉及相位皆相同。
2.3 现状分析
利用Synchro仿真软件结合渠化形式进行信号配时现状进行效果分析评价,见表3所列。
高峰时段,东进口、西进口和北进口的仿真延误比较大,服务水平到达C级水平,北进口的停车次数达到901次,交叉口总延误达到22.8 s,交叉口服务水平达到C,依此看来,高峰时段的现状配时方案确实存在问题,亟待解决。
3 交叉口渠化与信号配时优化方案设计
根据现状的分析结果,对会议中心交叉口进行交通组织与信号控制协调优化,具体过程分为3个阶段,即阶段一,原交通渠化方式不改变,进行信号配时优化设计;阶段二,基于阶段一的信号配时,进行交通组织方案优化比选;阶段三,基于第二阶段优化得到的交通组织方案,进行信号配时优化。结合这3个阶段进行调整分析,直到得到最优方案。
阶段一。原交通渠化方式不改变,利用Synchro仿真软件进行信号配时优化设计,见表4、5所列。
高峰时段,东进口、南进口和北进口的仿真延误虽有所下降,但仍然比较大,西进口的仿真延误略有增加,服务水平仍处于C级水平,北进口的停车次数为845,仍处于较高状态,依此看来,高峰时段的现状配时方案在渠化不变的情况下进行优化后,改良的效果不是非常明显,因此,建议进行渠化改造[6],以改变现有的不良局面。
阶段二。基于阶段一优化信号配时,进行交通渠化方案优化比选。
由于东进口、南进口和北进口的延误比较大,各个进口的直行车流量较大,因此根据路口的几何现状[7]将每个进口渠化拓宽1个车道,每个进口由原来的直左混行、直右混行车道变为直左混行、直行、直右混行车道。
东西方向:将东西进口处右侧的绿化带去掉进口部分,拓宽1个车道,将3个车道渠化为直左混行车道、直行车道、直右混行车道;
南北方向:南进口的非机动车和行人的流量比较大,北进口的相对较少,所以考虑到南出口的行人和非机动车也不会太多,因此考虑对南出口进行改置,将南出口的机动车与非机动车的隔离栅往外移2 m,将原来的7 m的非机动车道缩减为5 m。南进口向左拓宽1个车道,将原来的直左混行、直右混行车道渠化为直左混行、直行、直右混行车道。具体渠化方案如图3所示。
各进口的仿真延误都有所降低,东进口与北进口服务水平由C级升到B级水平,南进口的服务水平由B级升到A级水平,西进口改善的程度稍小,仍处于C级水平。交叉口延误由21.6 s降为15.7 s,交叉口服务水平由C级水平升级为B级水平。
阶段三。基于第二阶段优化比选得到的交通渠化方案,利用Synchro进行信号配时优化
与阶段二的配时方案相比,东西方向延误有较大改善,南北方向延误有所增加,服务水平有所下降,南进口由A级降到B级水平,北进口由B级水平降为C级水平。交叉口延误有所增加,由15.7 s变为17.5 s,因此本信号配时方案不太理想。所以最终方案采用阶段二的信号配时方案。因此,最终渠化方案下信号优化配时推荐方案如表6所示。
4结束语
本文通过对实际数据的综合分析,结合Synchro软件的仿真效果,利用相应的评价指标,通过“信号配时方案对比-确定渠化形式-信号配时优化”的方法,得出了信号交叉口最佳的渠化与信号配时设计方案。在信号配时方案的设计过程中,结合信号配时存在的问题,得出了符合交通特性的信号配时方案。设计方案结合现场的调试,将会达到预期的最佳应用效果。
摘要：目前在信号交叉口方案优化时,渠化组织优化研究与信号配时优化研究相分离,从而影响了研究的整体效果。文中以北京市怀柔区的典型交叉口为例进行分析研究。在实际调查的基础上进行特性分析,利用Synchro仿真软件对信号交叉口的现状信号配时方案进行分析,并对配时方案进行优化。结合分析结果,判断渠化组织的合理性,再根据渠化组织确定相应信号配时方案。将信号配时优化与渠化组织协同考虑,最终确定推荐的渠化与信号配时设计方案。
关键词：信号交叉口,渠化,信号配时,仿真
参考文献
[1]杨佩昆,吴兵.交通管理与控制[M].北京:人民交通出版社,2004
[2]邹志云,陈绍宽,郭谨一,等.基于Synchro系统的典型信号交叉口配时优化研究[J].北京交通大学学报,2004,28(6):61-65
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[5]任福田,刘小明,荣建,等.交通工程学[M].北京:人民交通出版社,2003
[6]杨晓光.城市道路交通设计指南[M].北京:人民交通出版社,2003
信号交叉口 篇4
锯齿形过饱和公交优先信号交叉口进口道延误研究
公交优先是缓解城市交通问题的一种有效方法,故提出在过饱和信号交又口进口道处设置成锯齿形,并设置车道预信号灯.本文基于定数理论的背景和信号交又口延误理论,在已有延误研究的.基础上,对过饱和信号交叉口进口道延误进行分析,推导出相应的进口道延误公式,通过对公交优先方案实施前后的交通效益评价对比,证明该方案是有效且可行的.
作 者：高奎红 宋瑞 张健 Gao Kuihong Song Rui Zhang Jian 作者单位：高奎红,宋瑞,Gao Kuihong,Song Rui(北京交通大学交通运输学院)张健,Zhang Jian(上海理工大学交通工程系)
刊 名：城市公共交通 英文刊名：URBAN PUBLIC TRANSPORT 年，卷(期)：2009 “”(7) 分类号：U491.1+7 关键词：过饱和信号交叉口 公交优先 延误 定数理论信号交叉口通行能力分析及评价 篇5
平面交叉口是车辆、行人汇聚、转向和疏散的必经之地,是道路交通的咽喉,同时是交通阻塞和事故的多发地。在道路交叉口交通流量不大时,交叉口的通行秩序可以由交通主体自行组织,此时交叉口交通流运行顺畅,服务水平较高;当交叉口的交通量达到一定限度时,可以通过设置交通信号加以组织疏导,提高交叉口的通行能力和服务水平;如果交叉口交通量很大,无法通过信号控制提高交叉口的通行能力,需要设置立体交叉来解决平面交叉口通行能力不足的问题。目前中国交叉口延误占总延误的比例高达80%以上,由此可见,交叉口通行能力的分析与研究十分重要。
2概况
224省道昆山北段位于昆山城区北部,采用主辅路断面,主路双向六车道,辅路双向两车道,外侧增设非机动车道。为昆山市往北方向重要的出城道路,路段交通量较大,相交道路较多。因此,交叉口通行能力对于全线通行能力及服务水平影响较大,本次以224省道昆山北段与城北路交叉口为例,对信号交叉口通行能力进行分析与评价,为交叉口设计方案提供一定的支撑。
①交叉口平面布置方案如图1所示。
②交叉口采用固定周期式信号控制方式,采用四相位信号控制方案,如图2所示。
③交叉口预测高峰小时交通量如图3所示。
3信号交叉口通行能力计算方法
目前计算信号交叉口通行能力的方法较多,主要有美国的饱和流率模型、《城市道路设计规范》中介绍的方法、停车线法、冲突点法等。本次研究采用《城市道路设计规范》中介绍的方法对该交叉口通行能力进行分析。
3.1 通行能力计算方法
交叉口入口车道的设计通行能力等于各车道设计通行能力之和。
3.1.1 各种直行车道的设计通行能力
①直行车道设计通行能力计算公式
undefined
式中:Ns——一条直行车道的设计通行能力(pcu/h);
tc——信号周期(s);
tg——信号周期内的绿灯时间(s);
t1——变为绿灯后第一辆车启动并通过停止线的时间(s);
tis——直行或右行车辆通过停止线的平均间隔时间(s/pcu);
φs——直行车道通行能力折减系数。
②直右车道设计通行能力计算公式
Nsr=Ns
式中:Nsr—— 一条直右车道的设计通行能力(pcu/h);
③直左车道设计通行能力计算公式
Nsl=Ns(1-β′1/2)
式中:Nsl—— 一条直左车道的设计通行能力(pcu/h);
β′1——直左车道中左转车所占比例。
④直左右车道设计通行能力计算公式
Nslr=Nsl
式中:Nslr—— 一条直左右车道的设计通行能力(pcu/h);
3.1.2 进口道设有专用左转与专用右转车道
①进口道设计通行能力计算公式
Nelr=∑Ns/(1-βl-βr)
式中:Nelr——设有专用左转与专用右转车道时,本面进口道的设计通行能力(pcu/h);
∑Ns——本面直行车道设计通行能力之和(pcu/h);
βl——左转车占本面进口道车辆的比例;
βl——右转车占本面进口道车辆的比例;
②专用左转车道设计通行能力计算公式
Nl=Nelr·βl
式中:Nl——专用左转车道的设计通行能力(pcu/h);
③专用右转车道设计通行能力计算公式
Nr=Nelr·βr
式中:Nr——专用右转车道的设计通行能力(pcu/h);
3.1.3 进口道设有专用左转车道而未设专用右转车道时,专用左转车道的设计通行能力计算公式
Nl=Nel·βl
Nel=∑Nsr/(1-βl)
式中:Nel——设有专用左转车道时,本面进口道设计通行能力(pcu/h);
∑Nsr——本面直行车道及直右车道设计通行能力之和(pcu/h);
3.1.4 进口道设有专用右转车道而未设专用左转车道时,专用右转车道的设计通行能力计算公式
Nr=Ner·βr
Ner=∑Nsl/(1-βr)
3.2 交叉口延误计算方法
①各车道延误可用下式计算
undefined
式中:d—— 各车道没车平均信控延误(s/pcu);
d1—— 均匀延误,即车辆均匀到达所产生的延误(s/pcu);
d2—— 随机附加延误,即车辆随机到达并引起超饱和周期所产生的附加延误(s/pcu);
C—— 周期时长(s);
λ—— 所计算车道的绿信比;
x—— 所计算车道的饱和度;
CAP——所计算车道的通行能力(pcu/h);
T—— 分析时段的持续时长(h);
e—— 单个交叉口信号控制类型校正系数。
②各进口车道的平均信控延误,按该进口道中各车道延误的加权平均数估算
undefined
式中:dA—— 进口道A的平均信控延误(s/pcu);
di—— 进口道A中第车道的平均信控延误(s/pcu);
qi —— 进口道A中第车道的小时交通量换算为其中高峰15的交通流率 (辆/15min)。
③整个交叉口的平均信控延误,按该交叉口中各进口道延误的加权数估算
undefined式中:dl—— 交叉口每车的平均信控延误(s/pcu);
qA—— 进口道A的高峰15交通流率(辆/15min)。
4计算结果分析与评价
根据该交叉口布设、预测高峰小时交通量及信号灯控制方案等,运用以上方法计算该交叉口通行能力为9696pcu/h。在分析交叉口通行能力的基础上,采用交叉口延误指标来对交叉口的服务水平进行评价,得出采用该平面交叉布设方案时该信号控制交叉口的延误时间及服务水平,如表1所示。
由以上结果可以看出,北进口及南进口延误相对较长,整个交叉口的延误时间为18.03 s/pcu,服务水平为B级,满足交叉口服务水平要求。
5结束语
随着经济的快速发展及机动车拥有量的不断增加,道路拥挤现象将渐趋明显,而交叉口是道路通行能力的瓶颈所在。因此,对交叉口通行能力的分析及评价是交叉口设计方案的关键所在。本文通过对信号控制交叉口进行通行能力分析与评价,确保了交叉口通行能力及服务水平能够满足未来道路出行的需求,为交叉口设计方案提供了数据的支撑与指导。
摘要：平面交叉口是道路通行能力的瓶颈所在。文中对信号交叉口进行通行能力分析与评价,确保了交叉口通行能力及服务水平能够满足未来道路出行的需求,对信号交叉口设计方案有着重要的意义。
关键词：信号交叉口,通行能力,延误
参考文献
[1]交通管理与控制[M].北京:人民交通出版社,2008,5.
交叉口信号配时的优化设计 篇6
关键词：通行能力,平均延误时间,分离相位法
城市交通系统是承载人类活动的基本构件之一, 是城市繁荣、有序和高速发展的主要支撑条件。所以许多国家都对此进行了许多研究, 形成目前适合各国情况的多种计算方法。日本、英国、澳大利亚等许多国家使用的方法, 基本沿用美国公路通行能力手册中介绍方法的思路, 以一车道组 (或一个进口) 在理想条件下, 一个绿灯时间内的最大通过量为基础, 然后根据交叉口的具体情况对理想通行能力进行修正。这种方法操作简单, 只是计算中各影响因素的修正系数很难确定, 且因各国的道路条件不同而取值各不相同, 所以计算起来很麻烦。
在经济快速发展今天, 温州市遇到了日益严重的交通问题, 严重影响了温州市的经济建设和运行效率, 成为制约该城市可持续发展的主要瓶颈之一。因此, 科学地解决温州市交通问题是经济发展过程中提出的重大需求。陈洪仁在城市交叉口通行能力研究[1]中, 认为信号控制交叉口是其中很重要的一类 (另外还有无信号控制交叉口和平面环形交叉口等类型) 。李群祖、夏清国[2]等人主要研究了城市交通信号控制系统现状与发展。所以, 解决温州市交通问题的关键是:合理设置交叉口交通信号实时系统。虽然说近几年来有多位学者对信号交叉口通行能力优化问题进行了研究, 如郭远辉[3]采用计算机仿真对信号交叉口配时进行研究;王晓安、熊坚、郭凤香、江良华[4]对典型四相位信号交叉口交通组织优化应用进行研究;邹锡联、薛博[5]通过渠化和拓宽交叉口来提高信号交叉口的通行能力。但是, 根据在土地紧缺的沿海地区, 交叉口的拓宽, 增加车道也是很难实行的。然而, 徐勋倩, 黄卫[6]研究的单路口交通信号多相位实时控制模型及其算法, 他们通过精英蚂蚁寻优策略算法计算得出的配时方案, 但是, 这并不十分适合温州市的所有交叉口的信号配时, 并且计算过程中有许多参数需要计算, 势必会造成较大的误差。本文采用相位分离法得出一套合理计算交叉口信号灯配时方案, 最后通过一个算例证明了本算法的合理性与实用性。
1 模型分析
交叉口的信号配置研究主要是为了研究合理的配时方案以最大限度地提高交叉口的车辆通行能力, 减少车辆在交叉口的延误时间。在道路条件确定的前提下, 信号灯的周期越长, 交叉口的通行能力自然越大;但是, 在该路口的车辆的平均延误时间也会随之增加。所以, 合理优化信号灯的配时方案就显得十分重要了。
1.1信号交叉口通行能力的研究
在现行交通信号灯灯制下, 观察车辆通过红绿灯交叉口的运行状态。绿灯亮时, 允许各行驶方向的车辆进入交叉口;红灯亮时, 只允许右转车辆沿右转专用车道行进, 但不得影响横向道路上直行车辆的正常行驶;黄灯亮时, 已越过停车线的车辆继续行驶。假设某路口是一个双向八车道行驶的交叉口, 其全过程可分为四个相位, 如图1所示。
那么该交叉口的通行能力等于四个进口设计通行能力之和 (即C=CE’+CS’+CW’+CN’) 。
所以根据公式[7]可知:
一条直行车道的设计通行能力计算公式
式中, Cs:一条直行车道的设计通行能力 (pcu/h) ;T:信号灯周期 (s) ;tg:信号每周期内的绿灯时间 (s) ;t0:绿灯亮后, 第一辆车启动、通过停车线的时间 (s) ;ti:直行或右行车辆通过停车线的平均时间 (s/pcu) ;φ:折减系数, 可用0.9。
所以, 某进口处的通行能力为
式中, n:单向车道数;β1、β2:分别为左、右转车占本面进口道车辆的比例。
1.2 信号交叉口平均延误时间的计算
在现行交通信号灯灯制下, 多位学者对信号交叉口车辆的延误时间进行研究, 潘全如, 朱翼隽研究信号交叉口车辆的延误分析[8];刘广萍, 翟润平研究信号交叉口进口道延误模型[9]过于复杂, 实用性并不高。为了提高模型的实用性, 建模时以忽略一些次要因素, 考虑主要因素为原则.得到该交叉口的平均延误时间为
式中tE、tS、tW、tN分别表示东、南、西、北四个方向车辆的延误时间 (s) 。
在一个红绿灯周期内, 红灯期间, 假设车辆只到不离 (忽略向右拐的) , 直到红灯转为绿灯的时刻停留在i入口准备直行的车辆数最多为
式中, Vi:该方向车辆的到达率 (pcu/h) 。
所以, 在一个红绿灯周期内, 该路口的平均延误时间为
1.3 信号交叉口信号配时的优化设计
为了优化路口的交通状况, 以路口的通行能力大于车辆的到达率和减少平均延误时间为原则, 采用分离相位法计算得出该路口的优化控制时间。
1.3.1 信号交叉口信号灯周期
首先将四个相位分离成两组相位, 分别计算出其周期长度以及绿灯时间, 再把两组相位复合成一个相位以得到实际路口的最优化时间配置。由于文献 [7]中计算最优周期公式中的参数Ve (等效交通量) 在实际调查中并不能很精确地得到, 所以, 笔者对参数Ve加以修正, 将路口的车辆分为两类:一类归为轿车, 另一类归为大卡车 (其中以面包车的长度2.3 m为分界线) 。然后用该路口平均每条车道的车辆到达率V来近似。因此, 某两个相位周期长度的最优计算公式为
式中, T:为时间周期 (s) ;P:相位数;V:该路口平均每条车道的车辆到达率 (pcu/h) 。
1.3.2 信号交叉口信号灯绿灯时间
在整个信号灯确定的情况下, 绿灯在一个周期中所占的时间等于某一方向平均每条车道车辆的到达率与该路口平均每条车道的车辆到达率的比值, 所以得到公式
式中, tg:某一方向的绿灯时间 (s) ;Q:某一方向车辆的到达率 (pcu/h) ;n:某一方向的车道数;V:该路口平均每条车道的车辆到达率 (pcu/h) ;T:为时间周期 (s) 。
2 实例分析
为了体现算法的合理性、实用性以及优越性, 以温州市的一个典型十字交叉口为例, 通过对梧田大道与瓯海大道相交的这个双向八车道交叉口的实地调查, 探讨其通行能力以及车辆在该交叉口的平均延误时间, 并与本文设计的方案比较以体现算法的优越性。
2.1 梧田大道—瓯海大道信号交叉口介绍
通过实地调查得知:该路口是一个双向八车道行驶的交叉口, 其全过程可分为四个相位, 如图2所示。
信号灯的实地配时:西向东的绿灯时间为70 s, 红灯为110 s;西向北绿灯为50 s, 红灯为135 s;东向西的绿灯时间为54 s, 红灯为126 s;东向南的绿灯时间为35 s红灯时间为150 s;南向北的绿灯时间为32 s, 红灯时间为150 s;南向西绿灯时间为42 s, 红灯时间为100 s;北向南的绿灯时间为32 s, 红灯时间为150 s;北向东的绿灯时间为32 s, 红灯为150 s。其中, 东路口车辆的到达率为2 335 (pcu/h) , 其中左转车辆占22.3%, 右转车辆占20.9%;南路口车辆的到达率为1 660 (pcu/h) , 其中左转车辆占28.6%, 右转车辆占14.5%;西路口的车辆到达率为2 164 (pcu/h) , 其中左转车辆占20.7%, 右转车辆占9.8% ;北路口车辆的到达率为2 078 (pcu/h) , 其中左转车辆占34.7%, 右转车辆占18.1%。
注:以上实地考察数据为2010年7月3号10∶30到11∶30数据.
2.2 梧田大道—瓯海大道信号交叉口通行能力的计算
将实地的调查数据代入公式后求得
所以, 总的通行能力:C=18 058 (pcu/h) 。
2.3 梧田大道—瓯海大道信号交叉口平均延误时间的计算
在一个周期内, 红灯期间, 假设该路口车辆只到不离 (忽略向右拐的) , 直到红灯转为绿灯的时刻停留在东入口准备向西行驶的车辆数最多为
准备向左拐的车辆数最多为
又因为该路口直行车辆的通行能力为
C=CE× (1-0.223-0.209) =2 874 (pcu/h) 。
该路口直左转车辆的通行能力为
C=0.223 CE=1 129 (pcu/h) 。
所以, 在该路口的平均延误时间为
同理我们可以推算得
所以, 该交叉口的平均延误时间为
t=46 (s) 。
然而, 实地考察得知该交叉口总的车辆到达率为8 237 (pcu/h) , 由于信号灯的周期过长, 该路口的通行能力大于车辆的到达率。并且, 考察得到的数据为下班高峰时期的数据, 因此, 该交叉口的车辆到达率接近于最大值。这样势必会增加车辆的平均延误时间, 也势必会增加汽车的油耗以及加重环境污染。因此, 该交叉口的红绿灯设置并不是十分合理, 应适当地减少绿灯, 以及红绿灯周期, 以达到较少延误时间的目的。
2.4 梧田大道—瓯海大道信号交叉口信号灯周期
首先将四个相位分离成两组相位, 分别计算出其周期长度以及绿灯时间, 再把两组相位复合成一个相位以得到实际路口的最优化时间配置。
经过计算后得该路口第一相位与第二相位的周期长度为143 s;第三相位与第四相位的周期长度为34 s。
2.5 梧田大道—瓯海大道信号交叉口信号灯绿灯时间
带入公式计算后得到第一相位的绿灯时间为46 s, 红灯时间为94 s;第二相位的绿灯时间为30 s, 红灯时间为110 s;第三相位的绿灯时间为12 s, 红灯时间为19 s;第四相位的绿灯时间为9 s, 红灯时间为22 s。
2.6 结果比较
经过计算, 设计的红绿灯配时方案与实际中的设计方案相比, 不管从通行能力还是平均延误时间来看, 设计方案都有很大的提高。具体的数据如表1所示。
3 结论
从数值结果可以看出, 本文设计的信号配时方案与实地设计的配时方案相比, 除了西向东和西向北两个车辆行驶方向的通行能力有所下降 (但还是大于车辆的到达率, 并不会造成车辆拥堵) , 其他各方向的通行能力均有所增加, 并且各个方向的平均延误时间也大幅减少, 尤其是在上下班的高峰期, 本文设计的方案更能体现交通服务的高效率, 满足顾客的需求.笔者建立的这个信号灯控制模型并不仅仅适用于十字交叉口, 对于T型、环型交叉口同样适用。但是, 本模型只能解决单个独立交叉口的信号灯设置, 对于整条道路的若干个交叉口信号的优化设置过于复杂, 本文建立的模型并不能很好地解决。
致谢
感谢高利新教授对本文的指导。
参考文献
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信号交叉口 篇7
在交叉口信号的模糊控制方面,Pappis等在1977年首先提出城市单个交叉口的模糊控制方案,即所谓的Pappis法;陈森发等在其基础上进行进一步研究,考虑了非关键车流的影响,且对算法作了改进;朱茵、吴银凤等将模糊控制神经网络与多智能体技术应用在单个交叉口的交通控制中,丰富城市交通控制的研究成果。
然而,上述的这些系统或模型通常在正常情况下运作良好,但道路在异常状况时影响着交叉口车辆的运行效率。遇到异常情况时,采用仅考虑正常情况下控制系统,可能会导致延误时间更长、油耗增加、污染增加及使驾驶员产生压力感,只有迅速适应异常情况下信号控制才能达到控制交通流的最佳状态,因此,在建立信号模糊逻辑控制模型时,考虑交叉口异常情况时影响是十分必要的。
1 交叉口信号控制方法
管理交叉口交通流的方法很多,但各国的交通管理经验表明,信号灯控制是道路交叉口最普遍的管理形式。一个典型的交叉口可能有4个相位,如图1所示。完成一次所有的相位称为一个周期,一个周期的长短由完成周期的相位的长短决定。使用红、黄、绿信号灯标示一个周期的开始或结束,在每个周期中相位依次变化。
在交叉口进行信号控制时有两种基本的方法。①最简单的方法是定时控制法:1个相位的路灯持续时间等配时方案均是固定的,参照这个地方的历史交通状况进行研究获得确定值。1 d按不同时段的交通量采用几个配时方案,在高峰时间对关键车流分配较多的绿灯时间,在低峰时间分配较少绿灯时间。②适应交通流动态变化的方法是感应控制法:把车辆感应器放在距道路一定距离的位置统计交通信息。为每个相位分配最小的绿灯时间,当在延长时段探测到车辆到达时,逐渐延长绿灯时间,但不能超过预设的最大绿灯时间。一般来说,最小绿灯时间不能小于10 s,以免车辆来不及通过路口影响交通安全,最多不超过60 s,否则其他相位的红灯时间太长,驾驶员心理上不能接受。
应该注意的是,上述提到的两种方法尽管在一般交通状况时能有效运作,但是交通状况的突然改变会导致方法的失效。因为,两种方法都没有考虑道路异常情况,如车辆抛锚、交通事故、路面坑洼或修路等的影响,而这些异常情况在大多数道路上很常见,在车流量密度高的地区事故常常会发生。尽管多数因素是暂时性的,但如果没有在信号配时中考虑进去,仍然会恶化延误情况,使对交通流的控制无法达到最佳状态。因此,在交叉口信号控制中考虑异常情况是十分必要和有益的。在技术上,设置信号灯有据可依;在经济上,避免无谓的资源浪费;在交通上,避免不必要的运行时间损失和交通事故。
2 考虑异常情况下交叉口信号模糊逻辑控制模型
2.1 研究对象
研究的对象是一个典型的有4个相位的单个交叉口,或叫孤立交叉口,每个相位有3条道路进入,3条道路出来。模型中考虑直行和转弯的车辆,行人过街忽略不计。模型中的4个相位的车辆行进方向和方式见图2和表1。
2.2 模型结构
使用交叉口信号模糊逻辑控制器建立模型。模糊逻辑假设:如果“许多”车辆到达,而绿灯时间“很少”,则“延长绿灯时间”。
设定4个参数作为模糊逻辑控制器的输入变量。第1个参数红灯相位车辆排队长度(RVQL),以红灯开始为一个周期的开始,它是上个周期绿灯信号下剩余车辆加上这个周期红灯信号时到达的全部车辆的总和
式中:Qg为上个周期绿灯相位没有驶出交叉口的车辆,∑Qr(i)为红灯相位第i秒到达的车辆数之和。
第2个参数绿灯时间剩余率(GS),是本次绿灯相位剩余的绿灯时间与分配给绿灯相位的总时间的比率
式中:g(t)为从绿灯相位开始在时刻t的剩余绿灯时间,Tg为分配给绿灯相位的总时间。
第3个参数绿灯周期内的到达车辆数(GV),是绿灯相位第i秒到达的车辆数之和
第4个参数平均绿灯相位驶离时间(AGD),表明在绿灯相位一辆车平均花费多少时间驶离信号交叉口
式中:CDT为欲驶离信号交叉口的车辆驶离时刻;AGD(n-1)为前一个周期计算的平均驶离时间;α为平滑系数,可以根据经验或调查总结确定,设定α=0.8。
模糊逻辑控制器的输出时绿灯时间的改变量(GT),即增加或减少绿灯时间。然后,利用式(5)求得延误时间
式中:DLT为延误时间;DPT为车辆驶出交叉口的时间,ART为车辆驶入交叉口的时间。整个系统的结构如图3所示。
模糊逻辑控制器有4个输入RVQL、GS、GV、AGD,一个输出GT。在一个特定的相位中可能有一条以上道路,所以RVQL和GV取各自最大值。
本文模型与正常情况下的控制模型区别在于,加入了衡量道路情况正常还是异常因子,即第4个输入参数:平均绿灯相位驶离时间(AGD),如果AGD长,在绿灯相位一辆车平均花费较长时间驶离交叉口,有可能浪费绿灯时间。如果AGD非常长甚至无穷大,这时车辆驶离率为0,但排队长度不断增加,则道路上很可能发生了严重的异常情况,如交通事故。
2.3 模糊化处理及模糊规则
模糊化处理需要确定各个参数的模糊集合和隶属函数[1]。根据研究地区的实际情况和经验数据,反复调试和仿真,输入参数RVQL论域为[0,20],取4个模糊集合:很短(VSD)、短(SD)、中等(MD)、长(LD);输入参数GS论域为[0,1],取4个模糊集合:很少(VSD)、少(SD)、中等(MD)、多(LD);输入参数GV论域为[0,20],取4个模糊集合:很少(VSD)、少(SD)、中等(MD)、多(LD);输入参数AGD论域为[0,10],取3个模糊集合:中等(M)、长(L)、很长(VL);输出参数GT论域为[-10,10],取5个模糊集合:减少很多(decrease many)、减少(decrease)、不变(no change)、增加(increase)、增加很多(increase many),各模糊集合和最终模型形式参见图4和图5。
根据控制经验,总结出一系列模糊规则,例如:如果红灯相位车辆排队长度“短”,绿灯时间剩余率“多”且绿灯周期内的到达车辆数“中等”,平均绿灯相位驶离时间“很长”,则绿灯时间应“减少”,模糊逻辑规则显示:If (RVQL is SD) and (GS is LD) and (GV is MD) and (AGD is VL) then (GT is decrease)。据此可总结出26条模糊规则,表2列出了部分模糊逻辑控制规则。
3 仿真研究
仿真工具使用Matlab的模糊逻辑工具箱,它能快速地建立模糊规则修改方案,并且在视图界面直观地反映不同输入变量的变化所引起的输出变量的变化,形成变量间关系的曲面。将建立的异常情况下信号交叉口模糊逻辑控制模型(AFL)、车辆感应控制器模型(VA)和一般(不考虑异常)情况模糊逻辑控制模型(NFL)比较,比较在3个模型下4个相位的平均延误时间。仿真需建立在一些基本假设下:
1) 交叉口有4个通路,每个通路有3条道路,一条直行两条转弯,如图2所示;
2) 只考虑车辆行为,不考虑行人过街;
3) 每条道路上车辆到达相互独立,车辆到达的间隔也相互独立,车辆到达使用泊松分布生成,车辆的到达间隔在5～25 s;
4) 车辆感应器放置在距离交叉口一段路程的地方,可探测最大车辆数为20,并且控制器能利用从感应器中接收到的信息做出最优决策,使交通延误最小;
5) 正常情况下车辆驶离交叉口的时间设定在2～4 s;
6) 最小绿灯时间设为10 s,最大绿灯时间设为60 s。
模型中考虑到可能出现的异常情况和预期后果,见表3。
分两种情况来比较3个模型AFL、NFL、VA。①第一相位从北向南的这条道路上无异常情况;②第一相位从北向南的这条道路有异常情况。所得结果见表4、表5,比较图见图6。
由表4知,无异常情况时,本文建立的模型与一般的交叉口模糊逻辑控制模型所得结果几乎相同,运作良好。而VA法的平均延误显著高于AFL与NFL,因为模糊控制法比感应法好。由表5知,异常情况发生时,车辆驶离率减少,车辆需花费更多的时间驶离信号交叉口。在NFL中,对于相位2、3、4,平均延误时间都有增长趋势,由于排队长度是决定相位变化和相位持续长度的重要因素之一。对于考虑异常情况影响的AFL,除了遭遇异常情况下相位平均延误时间比较高之外,其他相位的延误时间都比NFL小,且与正常情况时的延误时间相比也相差无几。说明AFL模型表现比较好,能有效适应交叉口的异常情况时交通流的正常运行。
4 结束语
在控制交叉口信号的方面,使用模糊逻辑已经十分普遍,优化后的模糊交通控制器使在特定环境下交通流最大、交通延误最小。但是,在异常情况如拥堵、修路和交通事故发生时并不能达到最优的交通控制。因此,提出一种即能在正常情况下最佳控制交通流的模糊交通控制方法,又能在考虑异常情况下优化控制信号交叉口流量的模型。此模型确定了合理的输入输出变量,并在仿真环境中进行验证,表明可有效适应交叉口异常情况发生。另外,还有两个关键的问题值得注意,有利于将来对模型的进一步改进。其一,变量隶属函数和模糊规则的建立可以先根据经验来定,然后用智能优化算法如神经网络算法对数据进行训练,反复调试,优化隶属函数和模糊规则,这比人工总结的规则要客观。其二,提出的模型还可在两方面进行拓展,一是可以从单个交叉口拓展到更普遍的、城市道路中常见的多个交叉口;二是可以放宽提出假设,考虑行人过街等行为的影响。
摘要：建立异常情况下信号模糊逻辑控制模型,并建立决策行为,保证在正常及异常情况下最佳地控制交通流,使达到流量最大、延误最小。针对不考虑异常情况时交叉口模糊逻辑控制模型、考虑异常情况时模型及1个一般控制模型三者输出的平均延误差别仿真比较,结果表明本文提出的模型能有效缩短平均延误时间,改进交通信号配时。
关键词：异常情况,交叉口,信号配时,模糊逻辑
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信号交叉口 篇8
在现有的信号配时多目标优化研究中, 大多数学者仅考虑机动车性能指标, 很少考虑出行者因素、环境因素等对信号配时优化的影响, 同时很少考虑不同交通状态各控制指标的重要程度。近年来, 随着交通问题的日益突出, 城市交通可持续发展理念越来越受人关注, 单纯的机动车性能指标往往不能全面的评价交通信号控制效果, 还应结合出行时间、环境保护等因素综合考虑, 以此来确定综合的信号控制方案。本文针对城市平面交叉口交通信号控制多目标问题, 从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面综合平衡的交通效益出发, 建立平面交叉口信号配时多目标优化模型, 并运用遗传算法进行优化。
1 建立多目标优化模型
1.1 多目标的选取
从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面出发, 选取交叉口通行能力、延误时间 (包括机动车延误和行人延误) 、机动车尾气排放量为信号控制目标, 对配时参数进行优化。其中道路使用率可用交叉口的通行能力来体现, 出行时间成本可由车辆延误时间和行人过街延误时间来体现, 机动车尾气排放量反映了交通对环境的影响。
交叉口通行能力
其中:Qｉ为第i相位的通行能力
式中:sｉ为第i相位道路机动车饱和流率;λｉ为第i相位绿信比;C为交叉口信号周期时长;i=1, 2, …, n, n为相位数。
考虑Webster延误式仅适用于未饱和的情况, 交叉口机动车平均延误以Webster延误式和美国道路通行能力手册中的计算延误式为基础计算, 交叉口机动车延误
其中:Dｉ为第i相位车辆平均延误, 计算式为
式中:qｉ为第i相位交通流流量, yｉ为第i相位流量与该相位饱和流量之比。
行人延误是指在无干扰的情况下, 过街横道上由控制信号产生的延误, 其计算式为
其中, Pｉ为第i相位行人过街平均延误, 计算式为
式中:s′ｉ为行人过街饱和流率, s′ｉ=K/ltｑｈ, ped/s;K为过街横道的宽度, m;l为行人过街所需的横向宽度, m;tｑｈ为行人前后两人之间的时距, s;rｉ为过街行人的到达率, ped/s。
交通路网中尾气排放量主要包括路段的排放量和交叉口处的排放量, 在交叉口处, 主要是指车辆由于延误而处于减速或怠速状态下的排放量, 计算式为
式中:e为标准小汽车单位怠速排放因子, (g/pcu·h) 。
1.2 各目标权重系数
城市交通信号控制的目的主要是从时间上对交通流进行分离, 以保证交通流高效、安全的运行。在交通控制过程中, 交通流状态的不同, 所控制目标的重要程度也不尽相同。在交通流趋向饱和状态时, 应保证通行能力尽可能的大, 在交通流处于非饱和状态时, 应保证延误时间尽可能的小。由此可以得出延误权重系数与交叉口交通流成反比, 通行能力权重系数与交通流成正比的关系。对此学者们对各指标权重系数展开大量的研究, 并提出相应的计算式。针对机动车延误和行人延误的权重不仅与交叉口交通量成反比, 还与各相位的交通量有关, 对此, 本文对延误权重式作适当的修正, 提出各指标权重系数式为
式中:kｉ１为第i相位交叉口通行能力权重系数, kｉ２为第i相位机动车延误权重系数, kｉ３为第i相位行人延误权重系数, kｉ４为第i相位尾气排放权重系数, Y为组成周期的全部信号相位机动车流量比之和, Y =ｉ∑max{yｉ};y′ｉ为第i相位行人流量比。
1.3 多目标优化模型
针对平衡发展的理念, 从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面综合平衡的交通效益出发, 以交叉口通行能力、机动车延误、行人延误、机动车尾气排放量为信号控制目标建立多目标配时参数优化模型, 以饱和度、最小最大周期时间、最小最大相位时间作为约束条件, 优化模型为
式中:Cｍｉｎ, Cｍａｘ分别为交叉口最小周期时长、最大周期时长;gｉｍｉｎ, gｉｍａｘ分别为交叉口第i相位最小有效绿灯时间、最大有效绿灯时间;lｉ为第i相位的损失时间;β= max{yｉ/λｉ}为交叉口的饱和度。
2 基于遗传算法的模型求解
为找到最优的信号配时方案, 需对式 (9) 的多目标函数进行求解, 由于多目标模型求解相当复杂, 传统方法很难得到最优解, 需用智能优化算法求解, 目前常用的求解多目标最优函数的智能算法有遗传算法、粒子群算法等。遗传算法作为一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的自适应搜索算法, 具有鲁棒性、全局最优、并行性等特点, 在复杂系统的优化领域应用广泛。
本文利用遗传工具箱进行遗传算法对多目标优化配时模型进行求解, 流程如图1所示。
Step1:初始化种群, 设置种群规模N、最大迭代次数K、交叉概率Pｃ与变异概率Pｍ, 相位最小绿灯时间与最大绿灯时间, 最小周期与最大周期, 并根据饱和度、最小最大周期、最小最大绿灯时间的约束条件采用实数向量编码的原则, 随机产生种群个体。
Step2:适应度选择, 取适应度函数F =1/f (C) 。
Step3:选择, 采用比率选择法进行选择。
Step4:交叉, 采用自适应遗传算法, 其交叉概率为Pｃ, 计算式为
式中:pｃ１=0.9, pｃ２=0.6为设定值;fｍａｘ为群体中最大适应度值;fａｖｇ为每代群体中平均适应度值, f′为交叉的两个个体中较大的适应度值。
Step5:变异, 变异概率为pｍ, 计算式为
式中:pｍ１=0.1, pｍ２=0.001为设定值。
Step6:判断是否满足条件, 如果找到最优解或者运行到最大迭代次数, 则结束遗传算法, 输出最佳个体 (最佳信号配时方案, 即最优周期、各相位绿灯时间) 。
3 实例分析
选取重庆市某十字交叉口为研究对象进行实例分析, 各进口道包含左、直、右3个通行方向, 交叉口机动车相位采用东西直行、东西左转、南北直行、南北左转的典型四相位设置, 行人相位与机动车直行相位对应。通过现场调查的方法得到不同交通状态下各方向交通量见表1。
取机动车车道饱和流率1 900pcu/h, 各进口人行横道饱和流率2ped/s, 标准小汽车单位怠速排放因子5g/pcu·h, 运用多目标优化模型及遗传算法对此进行求解。在遗传算法求解过程中, 设置最小周期、最大周期和最小绿灯时间、最大绿灯时间分别为50≤C≤150, 10≤g≤60, 设定种群规模为100, 最大迭代次数取200, 交叉概率取0.95, 变异概率为0.05。
根据实际调查得到的数据, 利用本文提出的多目标模型对该交叉口进行信号配时优化, 并同Webster算法和现状数据进行对比, 结果如表2 所示。通过计算得到, 该交叉口平峰时段饱和度为0.647, 高峰时段饱和度为0.876, 都处于未饱和状态。高峰时段, 本文算法较Webster算法, 通行能力提高9.3%, 机动车平均延误降低14.3%, 行人平均延误降低9.5%, 尾气排放量降低17.1%;平峰时段, 本文算法较Webster算法, 通行能力降低0.9%, 机动车平均延误降低19%, 行人平均延误增加5.9%, 尾气排放量降低20.3%。
从实验结果分析得出, 在交通高峰时段, 本文提出的多目标优化模型能较有效的提高道路的通行能力, 且能降低延误和尾气排放量;在交通平峰时段, 该模型能有效降低机动车平均延误和尾气排放量, 行人平均延误和通行能力基本保持不变。
4 结束语
信号交叉口影响区确定方法研究 篇9
交叉口影响区的概念，在最近的研究中开始被一些研究者注意到，但关于其范围的确定，仅仅是根据不够充分的实地调查数据或是仿真试验获得[1,2]，其理论支撑不够充分。本文主要通过理论分析，根据信号交叉口对路段交通流的影响，将路段进一步划分为交叉口影响区和基本路段，并提出了两者的划分方法。其研究成果可用于道路通行能力研究、路网容量研究等。
1 交叉口影响区的概念及划分
根据前面的分析，文章提出交叉口影响区的概念，即交叉口影响区是车辆进入交叉口前，由于受交叉口车流组织的影响而导致车辆以不同于基本路段的状态行驶的路段区域。其最明显的特征便是车辆的停车等待行为，因此文中以排队长度来界定该区域与基本路段的分界。
以城市道路中交通流特性的明显变化情况为依据，在常规城市道路划分为交叉口和路段两大类路网单元的基础上，将路段又分成交叉口影响区和基本路段两部分。交叉口以各进口停车线为界，各方向的车流在交叉口内按照信号灯分配的通行权顺次通过，并存在不同向车流的冲突;上下游交叉口停车线之间的范围为交叉口影响区和基本路段，划分示意图见图1。
2 排队长度计算方法
目前交叉口排队长度及延误传统的理论算法主要包括稳态理论、定数理论和过渡函数理论。这些理论都将交通流达到率假设为一定值，据此计算得到的稳态延误部分是车辆在交叉口所受延误的主要部分。但后续研究和应用发现，这些理论假设条件不符合实际，城市道路交通流由于受到信号交叉口的影响而呈现间断流和非均匀流状态，交叉口的车辆到达率不能看成稳定值，因此延误时间和排队长度的理论计算值往往与实际存在偏差[4]。本文根据交通波理论的研究成果，探讨应用交通波理论建立延误时间和排队长度计算模型。
2.1 基本公式
根据交通波理论和交通流理论的研究成果，认为通常情况下车队停车排队状态时后续车流密度适中，可用Greenshields模型关系推导停车波速。而刚启动的车流由于密度较高，大部分研究者已认同采用Greenberg模型推导。据此得到停车波ωA和启动波ωB分别为：
式中：ωAB为A、B两股交通流转化时形成的波速;qB、qA为波阵面前后的交通流量;kB、kA为波阵面前后的交通密度;uf为自由流速度;ωAI为停车波波速;kj为阻塞密度;ηA为标准化密度，ηA=kA/kj;um、km为交通量最大时的速度、密度。
2.2 排队长度计算模型
假定上游交叉口车辆释放处于饱和状态，且到达本交叉口的车流能在1个周期内通过，即不需要二次停车。
考察一个流向的车流，以直行为例，当上游交叉口车流释放为饱和状态时，相位绿灯全部被车队利用。在驶向本交叉口的过程中，车队行驶为主要形式。车队到达本交叉口停车线的基本图示可用图2表示(时间轴的起点为上游交叉口相位绿灯启亮时刻，下同)，曲线的头部和尾部形状是车队离散现象作用的结果。为便于计算，根据交通控制理论的研究成果，可将图中曲线用等面积的矩形代替，如图3示。
图3中,矩形的高即为车队的平均流率(或稳定流率)矩形的宽即为车队以平均流率到达时的有效时间宽度。若记上游交叉口绿灯期间通过的车辆数为N,取车队平均行驶速度为,其中:L为相邻交叉口停车线的距离;t′为矩形曲线起始时刻与车队第1辆车到达停车线时刻之差,需要调查得到;观测本交叉口的车辆到达,记第1辆车的到达时刻为T1′。车队行驶过程中由于离散特性,速度高的车辆将逐渐集中于车队头部,速度低的车辆将逐步集中于车队尾部。假定车辆速度分布符合正态分布,根据正态分布的特性,取车队稳定行驶比例为δ,记第
以所考察的进口的直行车流为例，记其相位绿灯时间为G。记Xmaxi和Di分别为所讨论各种情况下的周期最大排队长度和周期总延误，单位分别为m和s;i代表各种所讨论的情况的序号。根据交叉口的车辆到达情况，可用如图4所示的3幅图表示，其中t1′和t2′分别为相位绿灯的起始时刻和终止时刻。
在图4(a)所示的情况下，该交叉口车辆排队和延误可忽略不计，即Xmax1≈0,D1≈0。
记为平均安全停车距离,T为排队消散时间,则在图4(b)所示情况下,车辆最大排队长度和总延误为:
记C为本交叉口周期时长，则在图4(c)所示情况下，车辆最大排队长度和周期总延误为：
3 交叉口影响区的确定
由于各周期(指本交叉口的周期)来车强度的不同，各个周期排队长度是一个变化的值，因此该区域也相应随之变化，其取值范围就在以上分析的各种情况下的最大排队长度和最小排队长度之间。若直行、左转、右转车流各自有1个车道，根据相位来划分，即L2 i的取值范围为：L2 i[min Xmax ij,max Xmax ij]。其中min Xmax ij=0;i表示周期序号;j=1,2,3，分别表示直行、左转或右转车流。
但从一个较长时间段来看，需要知道这个排队长度的平均值才便于分析问题及制定相应的措施。理想状态下，当上下游交叉口实施了成功的协调控制，即上游来车总是以图4(a)的模式到达，不产生排队和延误时，交叉口影响区与基本路段没有区别。而在实际状态下，由于我国城市道路中大部分不符合实施协调控制的条件，并且车辆在路段运行中的干扰因素太多，上游交叉口释放的车辆在该交叉口通常会遇到红灯而产生停车排队。上游交叉口来车会以哪种状态到达，是该交叉口影响区排队长度和延误的关键。当假定上游交叉口在一定时间内不变地以较高饱和度释放时，到达该交叉口的车辆会遇到图4的哪种情况，便取决于两交叉口信号控制特性和相关性。
3.1 相邻交叉口信号周期循环特性
对于2个相邻交叉口，在这里分别称之为上游交叉口和本交叉口，设其周期分别为C′和C，仍以直行车流为例。选定某一周期上游交叉口直行相位的绿灯起始时刻为零时刻，此时本交叉口的绿灯起始时刻为t0时刻，即两交叉口初始相位差为t0，且t0≥0。则从零时刻开始，上游交叉口该相位第2次绿灯亮时，即第2个周期开始时，两交叉口相位差变为t0+(C′-C)，也就是说每过1个周期，两交叉口的相位差便变化C′-C，则当上游交叉口的第m个周期开始时，即(m-1)C′时刻时，本交叉口与上游交叉口紧接的那一个周期在t0+mC时刻开始，相位差变为t0+m(C′-C)。若假定C′>C，则在经过x个周期(对于上游交叉口而言)之后，会出现在上游交叉口的第x+1周期(同理，若C′
设其循环周期为n(相对于上游交叉口来说)，当C′-C可以被C整除时：
即:不能被C整除时:由式,取n为大于(C>C′时)的第1个整数或小于)的第1个整数,此时有:
式中：t01为下一轮周期循环的初始相位差。
3.2 3种车辆到达情况的概率
选定上游交叉口某一周期起始时刻(例如记直行绿灯其实时刻)为零时刻，本交叉口的该周期起始时刻为t0时刻，由于文章假定到达本交叉口的车辆可以在1个周期内消散，且两交叉口均保持较高饱和度，在两交叉口转向比例相当的情况下，绿灯时间G≥(t2-t1)但差值不大，通常情况能够满足G-(t2-t1)≤1个循环周期n内每个信号周期的相位差。
为了方便分析，假定上述零时刻从上游出发的车流在x1周期的到达情况为图4(a)的状态，即本交叉口tx1=t0+(x1-1)C时绿灯起亮，随后t1时刻(近似成饱和流到达)车辆到达，即该车经过行驶时间为t1，且t1≈tx1，并且该车流在本周期绿灯时间内全部通过本交叉口。因为上游交叉口一直保持同样的释放规律，车辆在路段上也保持同样的离散规律，故上游交叉口第2个周期释放的车流，将在C′+t1≈C′+t0+(x1-1)C时到达，而本交叉口绿灯起亮的时刻为tx2=C+t0+(x0-1)C=t0+x1C，即车流将超前或者推后本交叉口下一周期绿灯起亮一段长为C′-C时间到达，即到达图示变为图4(b)成图4(c)的状态，并以C′-C为步长在以后的各周期中不断变化，与交叉口的循环周期n内的相位差保持同样的变化规律。因此，在排队长度计算公式中，只要确定了所考察第1个信号周期的到达时间，依据绿灯起亮时间的关系，在1个循环周期n内，后续信号周期的这一差值便可顺次推出。同时，由交叉口周期循环的对称性，可知车辆在图4(a)情况下到达本交叉口的概率，在1个循环周期n=C/(C-C′)内只能有1次，即概率为1/n。而其他2种情况，各自的概率为(1-1/n)/2。即有：
3.4 交叉口影响区平均长度的确定
由全概率公式可以得到，对于直行车流：
式中：X′直为1个循环周期内交叉口影响区直行车流的平均周期排队长度。
4 交叉口影响区排队长度和延误算例
4.1 基本条件设定
根据经验值给定各参数的取值。车辆平均长度取6 m，阻塞时前后车平均车间距为1.5 m，即平均安全停车间距为7.5 m，则阻塞密度ki=133辆/km(则期望间距为21 m)。基本路段饱和度较高且无干扰时平均速度取40 km/h(11 m/s)，交叉口平均速度取20 km/h(5.6 m/s)。停车波波速取17 km/h(4.7 m/s)，启动波波速取9 km/h(2.5 m/s)。
以上下游交叉口间直行车流为例计算。设其间路段长500 m(得到平均行程时间72 s)，上下游交叉口信号周期时长分别为60 s和70 s，初始相位差为10 s，本交叉口直行相位绿灯时间为25 s。
4.2 排队长度和延误计算
由第3部分的分析，两交叉口相位差的循环周期(相对于上游交叉口)为n=3，即第n+1(即第4)个周期相位差与第1个周期相位差相同，由于C>C′，则相对于本交叉口循环周期为2。表1也显示了这一结果，括号内的数字表示各交叉口的周期序号。需要强调是的，表中最右侧一栏，取到达时刻与其紧邻的一个周期的时间差。例如在第112 s到达的车队，在下一周期开始之前18 s，在上一周期开始之后48 s，在这里统一取绝对值小的一个。该栏中负号表示提前于信号周期开始时刻。
s
假定在第72 s到达本交叉口的车流能够在绿灯期间完全释放，即不产生排队，则3种情况下的周期排队长度和延误Xmax1=0,D1=0;Xmax2=85 m,D2=147 s,D2′=13 s;Xmax3=99 m,D3=540 s,D3′=41 s。其中D2′、D3′表示车均延误。
则该直行车流的周期平均排队长度、平均周期总延误和车均延误分别为Xm直=61 m;D=229 s,D′=18 s。即由于交叉口信号控制的存在，对车流造成了阻隔作用，交叉口前有一段距离不同于基本路段，在期间将产生最长为61 m的排队。
5 结束语
本文提出了交叉口影响区以排队长度为依据的划分标准，并根据上下游交叉口信号配时的相关性，以交通波理论和概率论为基础建立了排队长度和延误模型，给出了算例分析。其研究方法和结论可为时空资源概念下的路网容量研究提供交叉口无效时空资源的确定依据;在交叉口前瓶颈断面判定或其等效通行能力研究中提供距离参考。研究内容可结合交叉口渠化方式进一步深入探讨。
摘要：根据车流在不同城市道路单元上的不同运行状态,将路段进一步划分为交叉口影响区和基本路段,提出以相邻交叉口信号相位差循环周期内的周期平均最大排队长度为依据来划分,并建立了相应的排队模型、讨论了相邻交叉口信号相位差循环特性以及交叉口影响区的确定方法,给出了算例分析。其研究思路和结论可服务于路网容量研究和通行能力研究。
关键词：交叉口影响区,排队长度,相位差
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