城市智能交通系统交通流的协同优化

　　近年来，城市化进程不断加快，交通拥挤现象日益突出。目前各个国家应用的重要手段是通过使用智能交通系统对交通流进行控制，以缓解交通拥堵，提供畅通和有序的交通环境。基于此，文章对城市交通流控制的主要要素进行了分析，并对城市交通流协同优化与诱导的设计方案进行了探讨。
　　一、城市交通流控制的主要要素
　　（一）交叉路口
　　通常来说，在交叉路口附近的车道区域都会划分出专门供车辆排队等待的车道，即进口道。进口道一般可以分为直行车道、右转车道与左转车道三个部分，有时还会存在具有不同转向车流的混合车道，它主要是由城市交通管理部门规定的。在实际的交通路网中存在着大量的平面交叉路口，这些交叉路口成为交通流的汇集和分流点。通过采用合理有效的控制方法对通行权进行分配，在时间和空间上，使发生冲突的交通流相互分离，使得交通车流安全高效地通过交叉路口，同时也使行人的通行得到保障。平面交叉路口根据交通流状态可以采用不同的交通组织方式，例如采用信号灯、无信号控制和环形交通或人工指挥交通。目前各个城市中最常用的方式是使用信号灯对交通流进行控制的交通组织方式。
　　（二）信号灯控制
　　一般来说，城市交通灯信号主要分为三种，即红色、黄色与绿色。另外，在现存的信号控制系统中，信号灯信号还包括向右转、直行及向左转的绿红两色的箭头交通信号。在城市交通流控制中，交通信号控制器可以通过改变信号的相位差、绿信比和信号周期这三个参数的具体数值进行信号灯的信号控制。一些高性能的信号机还能够实现对相位数和相序的控制。
　　（三）道路路段
　　城市交通道路路段指的就是交叉路口间供车辆行驶的车道。一般来说，道路路段主要包括上游行驶区与下游排队区两个部分。在道路路段上，交通流的运动规律与流体的特征大致类似，因此，在描述道路路段的交通流时，采用离散系统模型显然是不可取的，应当采用连续系统模型。对于城市道路交通信号控制交叉路口与匝道汇入点，需要描述该路口或交叉点状态的变迁、变迁的条件和事件，如交通控制灯色的变换等。通过建立局部状态与事件之间的关系，从而得到状态转移函数，这表示使事件发生的局部状态或事件发生而引起的局部状态的变化，并且需考虑到交通资源的共享与冲突。
　　二、城市交通流协同优化与诱导的设计方案
　　（一）基于同心均衡分簇的数据收集和交通流预测
　　在整个智能交通控制中，对交通流数据的采集与处理是其关键环节，同时也是其实施的前提。一般来说，智能交通中数据的采集都是依靠车载传感器网络来进行的，车载传感器网络可以帮助车辆与车辆之间，车辆与基础设施间进行良好的通讯。同时车载传感器网络的节点也能感知到很多信息，满足了道路交通中对各种信息大量采集的要求。大量移动车载传感器节点采集到的信息十分巨大，在这些信息中又存在着大量重复和错误的信息，传送这些信息既增加了通信量，耗费了通信能量，又大大降低了数据的处理效率。所以需要对采集后的数据进行处理，从大量数据中得到正确的数据。
　　（二）基于相邻路口协同的交通信号控制优化策略
　　交通灯的信号控制是交通流控制中最基本的一种控制方式。尤其在城市主干线交叉路口，交通灯通过信号的变化来对车流进行指挥与调度，以此影响道路的通行能力。例如，当某一路段一个方向的车辆较多，而另一方向的车辆较少时，就要对绿信比进行适当的调整，延长等候车辆較多路段的绿灯信号时间，以减少车辆的等待时间，促进交通通行效率的有效提升。具体在什么情况下延长绿灯信号，到底延长多久时间，这都需要有一个合适的控制策略来决定。具体的策略如下：第一，定时控制。利用历史数据，对一天中的某一个给定时间对每一车使用恰当的优化算法，离线计算信号控制参数，然后将计算出的信号控制参数设置到信号机中，对交通流进行调控；第二，自适应控制。利用设置于交叉路口上游检测器提供的交通数据来计算特定的性能指标在不同决策条件下的值，选择性能好的决策分配信号灯控制参数；第三，基于智能控制理论的交通灯控制。利用历史数据，对智能控制单元进行训练，然后根据当前路口的交通信息，利用训练过的智能控制单元做决策，选择适当的车道放行，以及确定放行时间。城市交通网络是一个控制节点众多的复杂网络，上述方法都只考虑了单独一个路口的交通状况，无法做到综合考量整个交通路网车流量情况。针对这一问题，文章提出了一种分布式的协同优化控制策略，使每个路口可以同时考虑周围几个路口的车流量密度，对一个区域的交通性能进行一个全面评估，从而使整个路网的车辆通行能力达到最大，等待时间最短。
　　三、结语
　　总的来说，城市的发展使得交通拥堵问题越来越严重，为了对城市交通流进行合理的控制，就要充分结合现代信息技术，通过智能交通系统来对城市交通流进行协同优化，以提高城市道路的通行效率。（作者单位为湖南高速铁路职业技术学院）