何兆成，朱依婷，黄鹏元

（1.中山大学 东莞研究院智能交通工程中心,广东东莞523000；2.中山大学 工学院 智能交通研究中心，广州510006）

基于宏微观耦合模型的城市道路交通流在线估计

何兆成*1,2，朱依婷1，黄鹏元1

（1.中山大学 东莞研究院智能交通工程中心,广东东莞523000；2.中山大学 工学院 智能交通研究中心，广州510006）

实时可靠的交通流估计是城市交通管理与控制的基础.宏观的MCTM模型不能获取引道路段的微观信息,微观的Paramics仿真则需路网OD的准确估计,为避开单一模型使用的缺陷，本文提出建立宏微观耦合模型.在模型估计的单位间隔内，先利用MCTM估计基本元胞有效密度和引道元胞初步密度，并在接口处计算仿真发车数量；再转用Paramics进行引道微观仿真，利用仿真检测数据计算交叉口排队长度和引道元胞有效密度，取代初步密度，作为下一个间隔计算的初始输入,实现交通流的在线估计.仿真中,为符合转向需求实时变化特性，建立基于约束卡尔曼滤波的转向需求估计模型，实时更新单位间隔的转向需求.实例分析结果表明，宏微观耦合模型满足城市道路交通流在线估计要求.

城市交通；宏微观耦合模型；约束卡尔曼滤波;MCTM；Paramics

1 引 言

1994年Daganzo[1]提出宏观的元胞传输模型（CTM）.模型把道路划分为多个等长元胞，利用简化的LWR动力学模型来更新元胞的交通流状态，并可以根据不同形式的路径连接，建立合流和分流模型[2]，对非饱和、饱和乃至过饱和交通状态均有良好的描述效……