马亚锋，刘 澜

(西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都610030)

干线局部拥堵的绿波带与红波带协调控制策略

马亚锋，刘 澜

(西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都610030)

中国城市机动车保有量快速上升，导致交通需求与供给之间的矛盾日益突出，城市交通拥堵日益严重。针对干线局部拥堵提出绿波带与红波带协调控制策略。其原理是：通过绿波带控制，利用下游交叉口和路段，对瓶颈交叉口的拥堵车流进行快速疏散和卸载；通过红波带控制，运用上游交叉口和路段的空间优势，有效地将到达瓶颈交叉口的车流分别截流在上游的交叉口和路段，延长其到达瓶颈交叉口的行程时间，以防止瓶颈交叉口的拥堵蔓延和上溯。选择交叉口进口道协调相位饱和度和路段排队长度比作为评估指标，讨论协调控制策略的启动与结束条件。通过交叉口关联度模型分析协调控制的范围，并对协调控制的绿波带和红波带进行控制方案设计。算例分析表明，绿波带与红波带协调控制策略可以明显降低车辆在干线交叉口上的平均停车次数(-15%)和平均延误(-27%)，提高干线交通运行效率。

城市交通干线；局部拥堵；绿波带；红波带；协调控制策略

0 引言

交通拥堵已成为困扰和限制大城市发展的重要因素之一，因拥堵而产生的经济和环境损失也在逐年上升。干线道路作为城市交通通行的大动脉，具有等级高、运行速度快、通行能力大等优点，对交通的集散和疏导具有非常重要的意义。确保干线通畅运行，避免和减缓干线交通拥堵是城市交通正常运行的重要保障。在交通量大的情况下，尤其是早晚高峰时段，大量车辆不断进入干线道路，容易在关键交叉口或者瓶颈交叉口排队累积形成拥堵，严重时甚至会上溯溢出，阻断和延缓本向和相交方向的车辆通行，极大地降低交通网络的通行效率。此时原有的信号配时不仅无法适应和缓解拥堵，反而会加剧拥堵向更大范围蔓延，需要针对干线道路交通状况，开发更加有效的控制策略和方法，防止拥堵蔓延，降低交叉口排队溢出的可能性。

瓶颈交叉口之所以容易发生拥堵，是因为车辆的到达流率大于离开流率，无法在一个正常的绿灯时间内放空交叉口累积的全部车辆。滞留车辆随着每个周期进行累积，形成排队甚至溢出到上游交叉口的现象，影响本向和相交方向车辆通行，加剧交通拥堵。而解决问题的关键在于积极增加下游车流卸载能力并降低上游车辆的到达流率。本文研究以绿波带和红波带协调控制方法缓解瓶颈交叉口的拥堵，避免和减少其上溯可能引起的局部拥堵。

1 研究与应用现状

国内外专家学者对干线交通拥堵的管理和控制进行了大胆的尝试和细致的研究。文献[1]研究绿灯相位下饱和流和非饱和流的特征，通过对车辆排队长度和相位差的研究生成拥堵控制策略。文献[2]考虑到干线道路高峰小时的潮汐现象，设计用于拥堵条件下分方向的公交优先控制策略，可以有效提高公共汽车运行效率。文献[3]通过进行连续的时间和空间维度上的驾驶人行为仿真，采用多目标、多智能体的信号控制结构，产生拥堵控制策略，可以有效降低车辆的延误和排队上溯。文献[4]引入元胞自动机模型，考察SynChro绿波控制下车辆排队的演变，得出绿波控制的核心在于车辆(车队)的速度控制，减少车辆之间的速度差；文献[5]通过对车辆速度的研究得出绿波系统的车速控制可以使车辆运行轨迹更顺畅，同时有利于减少尾气排放。文献[6]提出以拥堵地点为终点，向上游设置红波带控制模型，对驶向拥堵点的车流进行截留处理，以缓解拥堵。文献[7]提出干线道路局部拥堵的红波带控制策略并进行了流程和控制参数设计。文献[8]研究了干线交叉口的截留卸载设计对中心区交叉口交通压力的缓解作用，以保山市正阳路为例进行实例分析，取得较好效果。

学者和科研机构也开发了交通控制系统和优化软件应用于干线交通拥堵控制中。典型的软件包括：SynChro根据交通状态划分，在拥堵条件下采用事先设定的相位差，为排队方向提供负向相位差或缩小周期以缓解拥堵[9]；TRANSYT-7F系统提出针对干线交通拥堵的联动控制方法，采用逐步模拟的方式对交通拥堵状况进行模拟分析并产生控制方案[10]；SCOOT系统通过检测器的合理设定来检测交通拥堵的发生，在处理干线交通拥堵问题时，采用小增量寻优方法形成控制策略[11]；SCATS系统根据干线交通状态，按照各相位饱和度相等或接近的原则，通过调整各个相位的绿信比，增加拥堵相位的绿灯通行时间来缓解拥堵[12]。

已有的大部分研究成果主要是在交叉口满足排队长度约束下，通过改变交叉口的配时方案和设置不同交叉口之间的绿灯相位差，使车流尽快通过交叉口(群)，将上游的车辆尽快疏散到下游，从而达到疏散拥堵的目的。也有部分学者提出采用红波控制方法来缓解拥堵，但是只针对单个交叉口拥堵的情况，没有充分考虑多个交叉口拥堵及支线竞争相位的拥堵控制问题。根据干线控制的原理和实践可知，干线控制主要适用于中等及中等以下的交通量，在拥堵条件下控制效果欠佳，因为其本质是牺牲支线竞争相位的绿灯时间以满足干线的快速通行，实际上干线除关键交叉口以外其他交叉口的绿灯时间均较为充裕。在交通量较大的情况下，干线控制不仅会导致支线由于通行时间不足而产生拥堵，也会导致干线上的局部拥堵(一般发生在关键交叉口，本文统称为“瓶颈交叉口”)，而干线局部拥堵必然会压缩通行带的宽度，降低通行带的通过能力，导致滞留车辆的累积，加剧交通拥堵上溯溢出。因此，在干线局部拥堵情况下，应综合考虑下游卸载能力和上游截流能力，通过设置绿波带和红波带的方法疏解拥堵交叉口。

2 绿波带与红波带协调控制原理与实施流程

2.1 基本原理

绿波带与红波带协调控制策略是以发生拥堵的瓶颈交叉口为中心，建立向下游的绿波带和向上游的红波带控制系统，使向下游行驶的车辆尽量顺畅地通过下游路段和交叉口，增大瓶颈的通过能力；同时使上游车辆在到达瓶颈交叉口之前在上游交叉口多次停车，增加上游车辆到达瓶颈交叉口的行程时间，间接地降低瓶颈交叉口的交通到达流率(见图1)。在减少上游流入率的同时增加下游的流出率，以达到减轻瓶颈交叉口交通压力、缓解干线交通拥堵的目的。其核心思想是将下游卸载和上游截流相结合，预防瓶颈交叉口交通拥堵的扩散和上溯，利用干线上多个交叉口和多条路段组成的系统疏解拥堵，避免只对拥堵交叉口进行疏导的传统方法的局限性。虽然绿波带与红波带协调控制策略会增加上游车辆的停车次数，但是并不一定会增加上游车辆和协调范围内车辆的交通延误。红波带控制策略只是将瓶颈交叉口的多个周期停车排队转化为多个上游交叉口的单周期停车排队，同时还可以避免拥堵的恶化。

2.2 实施流程

实施绿波带与红波带协调控制策略之前，首先应判断干线上各个交叉口的交通状态以决定是否启用绿波带与红波带控制策略，接着确定控制范围和启动时机，计算控制参数，得出协调控制方案。在控制方案运行过程中，实时监测交通状态的变化，检验控制方案的效果并进行优化；当瓶颈拥堵解决后恢复原有交通控制方案，以提高交通运行效率(见图2)。

2.3 启动与结束条件

评估干线上的瓶颈交叉口，一方面需要考虑其在绿灯时间的通过能力，主要反映当前交叉口的疏解能力；另一方面需要考虑其上游连接路段的容纳能力，可以反映瓶颈交叉口对上游来车的缓冲能力。本文选用交叉口进口道协调相位饱和度SCP(Saturation of Coordinated Phase)[7,13]和路段排队长度比QR(Ratio of Queue Length on Segments)[14]分别对瓶颈交叉口的疏解能力和缓冲能力进行评估。考虑到对交通拥堵的预测作用、交通的不均衡性和上游交叉口的右转交通(中国不控制右转交通)，对选取的两个指标分别预留一定的富余空间。

图1 绿波带与红波带协调控制原理Fig.1 Principle of coordinated control of green wave and red wave band

通常饱和度为80%～90%时，交叉口可以获得较好的运行条件；当达到100%时，拥堵已形成并且会在短时间内迅速蔓延导致交通环境恶化。因此，本文认为交叉口进口道协调相位饱和度临界值取90%较为合适。对于路段排队长度比的临界值，考虑路段对上游车辆的缓冲作用和瓶颈交叉口进口道排队车辆在绿灯放行时的疏散时间，取0.85。

绿波带与红波带协调控制策略启动与结束的条件应该综合上述两个指标。当检测到SCP≥0.9且QR≥0.85时，达到启动时机，计算协调控制方案，实施协调控制并实时优化。启动之后，当 SCP＜0.9且QR＜0.85时，达到绿波带与红波带协调控制策略的结束阈值，认为交通拥堵已得到有效缓解，结束协调控制策略，恢复原有控制方案。

2.4 协调控制范围

绿波带与红波带协调控制需要确定合理的控制范围。一方面可以避免范围过小无法有效地对交通流进行截流和卸载，导致在拥堵疏散和控制中的局限性。同时，也可以避免控制范围过大，将与瓶颈交叉口拥堵方向不太相关的路段和交叉口一并划入，增加控制难度，无法及时有效地实现交通拥堵控制和疏散效果。因此，选择合适的控制范围对协调控制策略的实施和交通拥堵的控制至关重要。

采用美国《统一交通控制设施手册》(Manual on Uniform Traffic Control Devices,MUTCD)[15]中的模型计算交叉口关联度。

式中：I为交叉口关联度；t为从上游交叉口到达下游交叉口的行程时间/s；n为上游交叉口的车辆驶入分支数(交叉口路段数-1)/辆；qmax为上游交叉口主线方向的最大流率/(辆·h-1)；qi为上游交叉口i到达下游交叉口的流率/(辆·h-1)。该手册认为当I≥0.4时，两个交叉口之间具有较强关联性。参考该手册，本文选取关联交叉口作为控制范围的原则为：

1）干线上与瓶颈交叉口相邻的交叉口直接划入控制范围；

2） 上游交叉口 I≥0.4且 QR＜0.85时，选择其作为红波控制交叉口，下游交叉口I≥0.4时，选择其作为绿波控制交叉口；

3）考虑到实际的计算量和控制成效，当上、下游控制交叉口数量均达到5个时，达到控制范围上限，不再选取新的控制交叉口。

3 协调控制策略及方案设计

在干线协调控制系统中，所有交叉口采用一个信号周期，称为公共周期，其来源是干线协调控制系统中全部交叉口的最大周期；各交叉口规定某一方向为协调方向，产生协调相位；沿着协调方向相邻的两个交叉口的绿灯或红灯起点时间差为相对相位差，各交叉口的绿灯或红灯起点相对于标准交叉口的时间差为绝对相位差。设计协调控制系统时要调查收集各交叉口的交通数据，对公共周期、各交叉口的绿信比和相位差进行优化计算。

在方案设计时，假设已知干线上控制范围内所有交叉口和路段的几何参数和交通流数据，瓶颈交叉口的位置、各路段上车辆的行程速度及原有的信号控制方案。

3.1 下游绿波带设计

如图3所示，0号交叉口是干线上的瓶颈交叉口，自西向东方向发生拥堵，需协调下游的1，2，3，4号交叉口。

3.1.1 公共周期

式中：Li为第i个交叉口的周期损失时间/s，等于其各相位的损失时间之和；Yi为第i个交叉口各相位的总交通量。

依据各交叉口的交通流参数，采用单点信号控制计算方法，求出各交叉口的最佳信号周期和绿信比，选取与原有公共周期接近或者比原有公共周期略大的信号周期作为最终的公共周期C。其中，采用韦伯斯特法计算最佳周期

3.1.2 绿波带相位差

在图3中设置从0到4号交叉口的绿波带协调控制，计算其相邻交叉口的相位差

3.1.3 相位差修正

考虑到交叉口排队车辆和上游竞争相位的左转和右转车流的驶入，如果按照理想的相位差进行设置，协调相位的交通流到达时已有部分车辆排队通行，影响绿波带通行效率。因此，可以对下游交叉口协调相位设置一个提前量，提前将排队车辆清出进口道，从而当协调相位车流到达时，可以直接通行。应用提前量修正后的相位差

图2 实施流程Fig.2 Practice framework

图3 下游绿波带交通控制示意Fig.3 Downstream green wave control strategy

式中：Oi→j为修正后相邻交叉口i与交叉口j之间的相位差/s；ter为相位差提前量/s；为下游交叉口 j每周期排队车辆数平均值/pcu，可由统计得出；S为下游交叉口 j协调相位的饱和流率/(pcu·h-1)。

3.2 上游红波带设计

如图4所示，0号交叉口是干线上的瓶颈交叉口，自西向东方向发生拥堵，需协调上游的1，2，3，4号交叉口。采用红波信号控制系统，通过交通控制设施对交通流进行分解和截流。红波带控制策略中每组相邻的交叉口形成一个截流系统，是一个离散控制系统，与绿波带控制策略的连续性具有很大差异。

红波带的公共周期采用公式(2)中所得的公共周期C。其上游交叉口i的绿灯启亮时刻与相邻的下游交叉口 j的红灯启亮时刻之间的时间差(Time Gap,TG)恰好为车流从上游交叉口i到下游交叉口 j的行程时间

图4 上游红波带交通控制示意Fig 4 Upstream red wave control strategy

相应的红灯启亮相位差分以下3种情况进行讨论：

1） TGi→j＜Gi＜C ，即车流从上游交叉口i到下游交叉口 j的行程时间小于上游交叉口i的绿灯时间Gi，此时红灯启亮相位差

2） Gi＜TGi→j＜C ，即车流从上游交叉口i到下游交叉口 j的行程时间大于上游交叉口i的绿灯时间，同时小于公共周期，此时红灯启亮相位差

3） TGi→j＞C，即车流从上游交叉口i到下游交叉口 j的行程时间大于公共周期，此时红灯启亮相位差

综合上述分析可得，红波带控制策略中相邻两个交叉口之间的红灯启亮相位差

关于红波带控制中的绿灯时间，在保证竞争相位的车辆顺畅通行的条件下，采用反馈策略进行设置。在下游路段上距离下游交叉口85%处设置检测器，当检测到此处有排队停车时，即认为此路段及其下游交叉口已趋于饱和。向上反馈至上游交叉口切换相位，中止上游交叉口的绿灯放行，以预防下游拥堵蔓延和上溯。

4 算例分析

如图1所示的交通干线，初始采用绿波带交通控制，绿波带速度为40km·h-1。在某一时刻，交叉口A产生拥堵，达到协调控制策略启动条件，同时设上游来车流率不变，计算绿波带与红波带协调控制前后车辆在路径C→B→A→D→E上各交叉口的平均停车次数及平均延误，结果见表1。

由表1可得，采用协调控制策略后，上游交叉口车辆的停车次数和延误均有所增加，但是干线上的平均停车次数由5.3次降至4.5次，下降15%；平均延误从196.8 s降至143.6 s，下降27%。可见，此协调控制策略可以明显降低车辆在局部拥堵干线上的停车次数和交通延误。

表1 各交叉口协调控制前后平均停车次数及平均延误对比Tab.1 Comparison of stop times and average delay at each intersection before and after implementing coordinated control

5 结语

本文针对城市交通干线局部拥堵条件下的交通预防、控制与疏导问题，提出绿波带与红波带协调控制策略。旨在通过绿波带控制，利用下游交叉口和路段，对瓶颈交叉口的拥堵车流进行快速疏散和卸载；同时通过红波带控制，运用上游交叉口和路段的空间优势，有效地将到达交叉口的车流分别截流在上游交叉口和路段上，延长其到达瓶颈交叉口的行程时间，以防止瓶颈交叉口的拥堵蔓延和上溯。

算例分析表明，绿波带与红波带协调控制策略可以明显降低车辆在干线交叉口的停车次数(-15%)和交通延误(-27%)，提高干线交通运行效率，具有一定的实用性和可行性。该方法操作性强、简单快捷，可应用于城市路网中干线交通局部拥堵的管理与控制。

本研究的不足之处在于对上游交叉口的交通状态考虑较少，只简单通过在交叉口上游路段85%处设置检测器来判断，可能会使上游交叉口产生拥堵。其次，缺乏对红波带设置后交通流向其他路段和方向转移的分析，后续将着重开展相关研究。

[1]Qi Qunli,Wu Aoxiang,Yang Xiaoguang.A Strategy on Coordination Control Under Saturated Condition[J].Procedia:Social and Behavioral Sciences,2013,96:1880-1889.

[2]Gao Liuyi,Xiao Jianhu,Wang Wei,Yu Shanshan.Development and Evaluation of a Green Wave Control Algorithm Based on Two-Way Bandwidth Maximization for Transit Signal Priority[J].Applied Mechanics and Materials,2014,505-506:1046-1054.

[3]Khamis M A,Gomaa W.Adaptive Multi-Objective Reinforcement Learning with Hybrid Exploration for Traffic Signal Control Based on Cooperative Multi-Agent Framework[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2014,29(3):134-151.

[4]Castillo F,Toledo B A,Muñoz V,et al.City Traffic Jam Relief by Stochastic Resonance[J].Physical A:Statistical Mechanics and Its Applications,2014,403:65-70.

[5]Niu Dening,Sun Jian.Eco-Driving Versus Green Wave Speed Guidance for Signalized Highway Traffic:A Multi-Vehicle Driving Simulator Study[J].Procedia:Social and Behavioral Sciences,2013,96:1079-1090.

[6]秦敏.道路交通瓶颈路口的红波协调控制策略[J].贵州师范学院学报，2010，26(6)：33-36.Qin Min.Strategy of Red Wave Coordinating Control in Traffic Bottleneck Junctions[J].JournalofGuizhou EducationalInstitute,2010,26(6):33-36.

[7]孙洪运，陈东静，肖琳，吴兵.干线局部拥挤条件下红波带信控策略设计与实施研究[C]//中国智能交通协会.第七届中国智能交通年会优秀论文集：智能交通技术.北京：电子工业出版社，2012：177-184.

[8]许世春，肖海承，刘峰，金成英.中心城区干道交叉口截流卸载设计与实例应用[J].交通科学与工程，2012，28(4)：85-89.Xu Shichun,Xiao Haicheng,Liu Feng,Jin Chengying.Closure and Uninstall Design and Application of Arterial Intersections of Central Urban[J].Journal of Transport Science and Engineering,2012,28(4):85-89.

[9]Drillon G,Carbone A,Fischer G.SynChro:A Fast and Easy Tool to Reconstruct and Visualize Synteny BlocksAlong Eukaryotic Chromosomes[J].PLoS ONE,2014,9(3):e92621.

[10]Dell'Orco M, Özgür Başkan,Marinelli M.Artificial Bee Colony-Based Algorithm for Optimising Traffic Signal Timings[C]//Snášel V,Krömer P,Köppen M,Schaefer G.Advances in Intelligent Systems and Computing.New York:Springer International Publishing,2014:327-337.

[11]Siemens Traffic Controls Ltd.Scoot User Guide:Version 4.2[DB/CD].Poole:Siemens Traffic Controls Ltd,2003.

[12]Roads and Traffic Authority of NSW.Scats 6 Operating Instructions[R]. New South Wales:Roads and Traffic Authority of NSW,2000.

[13]柳祚满.过饱和干道交通信号控制策略研究[D].成都：西南交通大学，2013.Liu Zuoman.Research on Traffic Signal Control Methods of Trunk Road Under Oversaturated State[D].Chengdu:Southwest Jiaotong University,2013.

[14]刘澜，马亚锋.基于出入流率的交通拥挤量化研究[J].公路交通科技，2013，30(3)：111-118.Liu Lan,Ma Yafeng.Traffic Congestion Measurement Based on Inflow and Outflow Rates[J].Highway and Transportation Research and Development,2013,30(3):111-118.

[15]Federal Highway Administration.Manual on Uniform Traffic Control Devices[R].Washington DC:Federal Highway Administration,2009.

Coordinated Control of Green Wave and Red Wave Band for Arterials

Ma Yafeng,Liu Lan
(School of Transportation&Logistics,Southwest Jiaotong University,Chengdu Sichuan 610030,China)

With the significant increasing of motor vehicles ownership across Chinese cities,the contradiction between the travel demand and supply becomes more and more prominent,which makes urban traffic congestion deterioration.A coordinated control strategy of green wave and red wave band is thus proposed for mitigating traffic congestion on arterials in this paper.It is designed to use green wave band for utilizing the capacity of downstream intersections and segments to discharge the congested traffic at the bottleneck intersections,in the meantime,to use red wave band for utilizing the space on upstream intersections and segments to hold the traffic approaching bottleneck intersections.The paper further selects saturation of coordinated phase and ratio of queue length as indicators for controlling activation and termination of proposed strategy.Then,a relation model is adopted to explore the workable range of proposed methodology.The results show that coordinated control strategy is able to reduce the average number of stops by 15%and delays by 27%.

urban arterials;local congestion;green wave band;red wave band;coordinated control strategies

1672-5328（2017）01-0066-06

U491.5+4

A

10.13813/j.cn11-5141/u.2017.0110

2015-01-01

马亚锋(1988—)，男，陕西咸阳人，在读博士研究生，主要研究方向：交通拥堵。E-mail:mayafeng1988@126.com