0 引言
    近年來，道路交通量急劇增加，城市道路問題已經(jīng)成為現(xiàn)代城市迫切需要解決的重要問題之一，合理的控制策略能夠提高交叉口的通行能力，對于一些交通流量較小，但隨機波動較大的路口，宜采用感應(yīng)控制。
    經(jīng)典的感應(yīng)控制采用車來即延時的策略，根據(jù)經(jīng)驗設(shè)定固定的初始綠燈時間、單位綠燈延長時間、最大綠燈時間等參數(shù)，控制策略單一，很難適應(yīng)動態(tài)的交通流狀況。為了達到比較理想的控制效果，一些學(xué)者對感應(yīng)控制的配時進行了深入研究，翟潤平等就對延時策略進行了改進，通過計算綠時有效利用率來確定是否切換相位，提高了綠燈的有效利用率，但是增加了一個控制參數(shù)和控制的復(fù)雜度；王殿海等提出了一種可變單位綠燈延時的時間模型，考慮到了城市路段車流到達規(guī)律和駕駛員心理特性，比傳統(tǒng)的固定單位綠燈延時有所改進，但是在降低車輛的平均延誤上效果并不明顯；邵峰等對兩種單位綠燈延時的計算方法進行了比較，得到了一種減少車輛平均延誤的單位綠燈延時的計算方法，但是其計算參數(shù)過多，計算復(fù)雜，實用性不強。上述研究皆對感應(yīng)控制的部分配時參數(shù)進行了研究，但都采用固定周期、固定相序的方式。文獻均考慮到了相序?qū)徊婵谕ㄐ心芰Φ挠绊?，對不同的交叉口采用不同的相序方案，但是沒有考慮交叉口的車流量變化對相序的影響；沈國江等提出了一種交通流模型，根據(jù)排隊長度的變化，采用模糊推理對相序轉(zhuǎn)換時刻、相序的選擇進行了優(yōu)化，由于采用了八相位方案，算法復(fù)雜度較高，調(diào)節(jié)參數(shù)多，實時性和可靠性得不到保證，并且增加了綠燈損失時間；樊曉平等結(jié)合了模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)點，實現(xiàn)了交叉口多相位的、相序可變的交通流控制，但是該方法對信號機系統(tǒng)的配置要求比較高，較難推廣應(yīng)用。
    本文對交通感應(yīng)控制中的信號配時進行了研究，提出一種動態(tài)相序的多相位感應(yīng)控制算法，分析了初始綠燈時間、單位綠燈延長時間、最小和最大綠燈時間等對感應(yīng)控制的影響，并給出了上述參數(shù)配時的計箕方法。本文所提算法簡單實用，計算復(fù)雜度低，對系統(tǒng)配置要求不高，仿真結(jié)果表明，本文的方法較經(jīng)典感應(yīng)控制方法降低了交叉口的平均延誤，是一種有效可行的方法。

1 感應(yīng)控制原理概述
    感應(yīng)控制是通過車輛檢測器檢測到的車輛到達情況，動態(tài)調(diào)整各相位的配時以適應(yīng)交通變化的一種實時控制方式，是一種典型的反饋控制過程，適用于交通流量不大但波動較大的交叉口控制。
    傳統(tǒng)的感應(yīng)控制方式可分為半感應(yīng)控制和全感應(yīng)控制。在半感應(yīng)控制中，檢測器只安裝在次干道上，主干道維持綠燈狀態(tài)，當(dāng)次干道檢測到有車到達并且主干道最小綠時已經(jīng)結(jié)束時，更換信號相位；而全感應(yīng)控制中，主從干道無法明顯地區(qū)分，交叉口的所有進口道上都安裝檢測器，其工作方式為：當(dāng)某一信號相位開始啟亮綠燈時，則預(yù)設(shè)一個“初始綠燈時間”，當(dāng)初始綠燈時間結(jié)束時，再增加一個預(yù)置的時間間隔(一般為一個單位綠燈延長時間)，在此時間間隔內(nèi)，若沒有后續(xù)車輛到達，則立即更換相位；若檢測器檢測到有后續(xù)車輛到達，則每檢測到一輛車，就從檢測到車輛的時刻起，相位綠燈延長一個預(yù)置的“單位綠燈延長時間”，綠燈可一直延長到一個預(yù)置的“最大綠燈時間”，當(dāng)相位綠燈時間延長到最大值時，則強制切換相位。
    感應(yīng)信號控制的三個基本參數(shù)分別為：最小綠燈時間、單位綠燈延長時間、最大綠燈時間。而檢測器的埋設(shè)位置、相位相序的選擇也對感應(yīng)控制的控制效果有重要的影響。

2 感應(yīng)控制主要參數(shù)的配時計算方法
    本文主要研究單個交叉口的四相位全感應(yīng)控制方法。為了達到較好的控制效果，就必須對感應(yīng)控制的主要參數(shù)進行合理的配時，如圖1所示，圖中箭頭表示該相位允許通過的車流方向，規(guī)定所有右轉(zhuǎn)車輛可自由通行?？紤]到車流的動態(tài)變化，設(shè)計出一種動態(tài)相序的控制算法，并對初始綠燈時間、綠燈延長時間、最小和最大綠燈時間給出了計算方法。


2．1 初始綠燈時間G0
    經(jīng)典的感應(yīng)控制通常采用固定初始綠燈時間，本文為了提高交叉口的通行能力，采用初始綠燈時間可變的方法，即在第i相位獲得通行權(quán)的時刻，檢測檢測器與停車線之間的車輛排隊長度Qi，初始綠燈時間是使Qi輛車全部駛離停車線所需要的時間，有：
  
    其中，Qi為i相位獲得通行權(quán)的時刻關(guān)鍵進口道上檢測器與停車線之間的排隊車輛數(shù)，單位為輛；Si為i相位關(guān)鍵進口道上的飽和流量，其單位為輛／小時；
2．2 單位綠燈延長時間
    各相位的單位綠燈延長時間要保證車輛按進口道的行駛速度行駛時，能夠行駛完檢測器到停車線之間的距離，保證車輛在該延時內(nèi)能夠順利通過停車線，即滿足：
  
    其中，Di為i相位關(guān)鍵進口道上檢測器與停車線之間的距離，m；Vi為i相位關(guān)鍵進口道上車流的平均行駛速度，m／s；
2．3 最小綠燈時間
    最小綠燈時間是信號相位獲得通行權(quán)時所必須保證的綠燈時間，等于初始綠燈時間與單位綠燈延時之和，最小綠燈時間有：
  
    其中：Gi0為i相位的初始綠燈時間，s；△i為湘位的單位綠燈間隔時間，s。
2．4 最大綠燈時間Gmax
    最大綠燈時間，即為了保持最佳綠信比分配而確定的相位綠燈時間。它是相位綠燈時間的延長極限。當(dāng)?shù)竭_最大綠燈時間時，強制綠燈結(jié)束并改變相位，最大綠燈時間一般定為30-60s，可根據(jù)經(jīng)驗來設(shè)定。

3 檢測器的布局
    本文采用在所有進口道都埋設(shè)一對檢測器的方法，以檢測各車道的車輛到達情況和排隊長度，如圖2所示，其中一組檢測器設(shè)置在剛剛越過停車線的位置，另一組檢測器設(shè)置在停車線下游離停車線距離為Di的位置，Di的設(shè)置位置要保證在最小流量時車輛的排隊長度不越過檢測器，并且要保證檢測器與停車線之間的最大排隊車輛數(shù)能夠在初始綠燈時間內(nèi)疏散完畢，于是檢測器與停車線之間的距離Di應(yīng)滿足：
  
    其中：hi為i相位排隊車輛平均車頭間距，m；Qi為i相位關(guān)鍵進口道上檢測器與停車線之間的最大排隊車輛數(shù)，輛。



4 變相序的多相位感應(yīng)控制算法
    為了有效減小車輛平均延誤，本文針對前文所述的單交叉口四相位全感應(yīng)控制提出可變相序的感應(yīng)控制算法，根據(jù)各相位的排隊長度和平均等待時間確定一個優(yōu)先值Wi，Wi=QiTi；其中，Qi為第i相位等待車輛的排隊長度，T為第i相位的等待時間；顯然，優(yōu)先值越大的相位優(yōu)先通行，通過判斷優(yōu)先值的方法靈活動態(tài)地變換相位，該配時方案的相序不固定，相位轉(zhuǎn)換的狀態(tài)圖如圖3所示，根據(jù)交通需求實時變換相位。


    具體算法如下：
    Step 1初始化，給每一相位任意車輛排隊長度，把通行權(quán)交給排隊長度最長的相位；
    Step 2給獲得通行權(quán)的相位一個初始綠燈時間；
    Step 3給本相位一個單位綠燈延長時間。
    Step 4檢測本相位是否有車到達，無車，到Step5，有車，判斷本相位綠燈時間是否到達最大綠燈時間，是，到Step5，否，到Step3。
    Step 5計算各紅燈相位的優(yōu)先值，把通行權(quán)交給優(yōu)先值最高的那個相位，到Step2；

5 仿真結(jié)果分析
  為了驗證本文所提出的算法的有效性，本文通過仿真平臺上對經(jīng)典感應(yīng)控制算法和本文提出的動態(tài)相序的感應(yīng)控制算法進行了比較實驗，仿真軟件采用微觀交通仿真軟件-USTCMTS1.0系統(tǒng)，因為感應(yīng)控制只適用于飽和度不高的交通流條件，故取飽和度低于0．6的情況進行實驗，仿真所選取的交叉路口的寬度為：東西方向和南北方向的道路寬度均為10．5m，仿真運行6000s，以車輛的平均延誤作為標準，得到兩種算法的平均延誤，圖4是根據(jù)仿真結(jié)果使用MATLAB所繪制的圖形。


    由仿真結(jié)果我們可以看出，本文所提出的動態(tài)相序的感應(yīng)控制的平均延誤要明顯低于經(jīng)典感應(yīng)控制的平均延誤。

6 結(jié)論
    本文以單交叉口的感應(yīng)控制為研究背景，針對經(jīng)典感應(yīng)控制算法相序固定、配時參數(shù)固定的缺點，提出一種變相序的、動態(tài)初始綠燈時間的多相位感應(yīng)控制算法，仿真結(jié)果表明，改進后的感應(yīng)控制算法較經(jīng)典的感應(yīng)控制算法有效地降低了車輛的平均延誤，能夠適應(yīng)動態(tài)的交通流狀況。