[论文解读] Modelling and Traffic Signal Control of Heterogeneous Traffic Systems

Yicheng Zhang, Rong Su+2 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2017

Traffic control and management参考文献 13被引用 8

一句话总结

本文提出了一种新颖的混合整数规划模型，用于建模包含信号控制与非信号控制交叉口的异质城市交通系统，采用间隙接受模型处理非信号控制交叉口，并利用拉格朗日松弛法实现分层分布式优化以控制信号。关键发现为：仅在高流量或中等流量条件下，信号化才能减少延迟；而在低流量条件下，不必要的信号反而会增加延迟，从而为成本效益最优的交叉口控制规划提供依据。

ABSTRACT

An urban traffic system is a heterogeneous system, which consists of different types of intersections and dynamics. In this paper, we focus on one type of heterogeneous traffic network, which consists of signalized junctions and non-signalized ones, where in the latter case vehicles usually follow the first-in-first-out principle. We propose a novel model describing the dynamic behaviors of such a system and validate it via simulations in VISSIM. Upon such a new model, a signal control problem for a heterogeneous traffic network is formulated as a mixed integer programming problem, which is solved by a Lagrangian multiplier based hierarchical distributed approach. Comparisons between a homogeneous traffic system and a heterogeneous one are provided, which leaves the door open for developing a systematic planning approach on deciding what traffic junctions require signal control to ensure a good traffic control performance, thus, have a great social and economic potentials, considering that it is rather expensive to have signal control in an urban area.

研究动机与目标

• 建立包含信号控制与非信号控制交叉口的异质城市交通系统模型。
• 开发一种优化混合交通网络中交通延迟的信号控制策略。
• 确定在何种交通条件下信号化可提升性能，而非增加不必要的延迟。
• 提供一种系统化的规划框架，用于决策哪些交叉口应被信号化，以实现成本效益最大化。

提出的方法

• 开发一种新颖的动态模型，用于描述信号控制交叉口的流体动力学，区分可控与不可控流成分。
• 对于非信号控制交叉口，采用基于先到先服务原则的间隙接受模型，估算车辆通行情况。
• 将信号控制问题建模为混合整数规划（MILP）问题，以最小化整个网络的总延迟。
• 采用基于拉格朗日乘子的分层分布式优化方法，高效求解MILP问题。
• 利用VISSIM仿真在4×4网格和新加坡裕廊西真实交通网络上对模型进行验证。
• 使用MATLAB与Gurobi实现控制器，并通过COM接口与VISSIM实时交互，实现信号优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在异质交通系统中，交叉口的信号化在何种情况下能减少整体网络延迟？
• RQ2 在不同流量水平下，完全信号化网络与部分或完全非控制网络的性能表现如何比较？
• RQ3 通过间隙接受模型建模的非信号控制交叉口对整体延迟与流体动力学有何影响？
• RQ4 能否开发一种系统化的规划方法，基于交通流量与延迟减少效果，识别出最优的信号化交叉口？
• RQ5 所提出的基于MILP的信号控制策略与固定周期或传统协调控制方法相比表现如何？

主要发现

• 在低流量条件下（案例1），所有流率低于间隙接受阈值，网络延迟为零，因为车辆可无阻碍通过非信号控制交叉口。
• 在低流量场景下引入信号控制（案例2），延迟增加至4,860秒，表明在无需信号时，信号反而会因排队而恶化性能。
• 在中等流量条件下（案例5），信号化仅带来极小的延迟减少，表明在中等流量水平下效益有限。
• 在高流量条件下（案例9），信号化将总延迟降低至13,200秒，显著优于非控制系统的性能。
• 在高流量场景中，部分控制网络（9个信号控制交叉口）的表现优于完全控制网络（案例8 vs. 案例9），表明过度信号化会增加延迟。
• 新加坡裕廊西的仿真结果证实，信号化在高拥堵条件下最有效，验证了该模型在现实场景中的适用性。