李婷婷

(新疆农业大学交通与物流工程学院 乌鲁木齐 830052)

引言

交通系统仿真作为实验交通工程学重要的组成部分，依靠计算机技术建立相应数学模型，对交通运输系统中的人、车、路和环境进行多因素全方位模拟。交通仿真可以使用系统仿真方法研究不同交通方式的交通行为及相互影响，其以相似技术、控制理论、系统技术、信息技术和仿真技术为基础，整合交通影响因素，根据系统仿真需求建立相应模型，利用模型仿真模拟交通运输系统的运行状态，通过计算机技术对数据进行处理，以图片、视频和动画等形式反映动态交通运输系统，有助于以模拟为基础，多角度、深层次解释真实交通运输系统。交通系统仿真在交通运输体系综合效益评价方面起着至关重要的作用，在科学分析交通建设项目对交通系统产生的复杂影响方面有着重要意义[1]。

仿真技术(Simulation technology)也称模拟技术，在初始研究阶段，限制于当时科技发展条件，无法实现于军事和工业等领域。至20世纪40年代的计算机技术兴起，成功研制了第一台电子模拟计算机,之后10年中，仿真技术被应用于核电站及“阿波罗登月计划”。在军事和工业的需求推动下，仿真技术由发展阶段逐渐转向成熟阶段，20世纪70年代中，仿真技术首先运用于军事领域，并迅速扩展至众多工业领域，包括交通运输中的航空领域,美国的ABB公司、GSE公司和Dynetics公司等生产了一系列设备及系统应用于仿真领域，使得仿真技术由成熟逐渐过渡至产业化阶段。

1 交通系统仿真技术的发展

1.1 国内外发展历程

国外交通系统仿真技术发展是以20世纪40年代的计算机技术兴起时期为起点，50年代中期有研究者基于计算机技术建立数学模型，用来解释能够反应复杂交通状况的分析方法。具有代表性的交通仿真技术研究成果包括了1968年英国罗伯逊提出的“TRANSYT”模型，该模型属于宏观交通仿真模型，用于定时交通信号确定最优参数值，在多次修改后，成功开发了“TRANSYT”交通仿真软件，由于当时计算机发展的限制，仿真效果不够理想，且模型的表达能力和灵活程度也有局限性[3]。

在20世纪70年代至80年代中，伴随着计算机技术的蓬勃发展，交通仿真技术的精度也在一定程度上得到了提升，交通微观仿真模型开始快速发展。美国联邦公路局于1970年开发了“TRAF-NETSIM”模型，可运用时间扫描法来反应具体车辆运动，其描述道路几何条件的能力较强。之后的微观仿真模型“UTCS-1”由E.B.Lieferman提出，该模型也具备描述个体车辆运行轨迹的能力。交通宏观仿真模型如“MISTRAN”模型和“SATURN”模型分别于1974年和1976年被日本和英国提出。

由于国内总体发展起步较晚，20世纪90年代我国交通领域研究者才开始逐渐重视交通系统仿真技术的重要性。早期研究以东南大学和同济大学等高校与科研单位针对公路领域的研究为主，虽取得了一些研究成果，但研究局限于解决因素较少的问题。深圳交通科学研究中心于21世纪初从德国引进了VISSIM交通仿真系统，是我国微观交通仿真系统真正意义上的起点[4]。在参考国外研究成果的基础上，山东省科学院开发了“DynaCHINA”模型，用于实时预测交通状况[5]，同济大学分别开发了“TESS”模型[6]和“TJTS”[7]模型。

1.2 研究热点及发展趋势

当前在智能化交通背景下，国内外研究的新方法、新技术不断涌现，交通系统分析逐渐复杂化、多样化。由于国内在近年发展中，吸收国外先进科学技术以及结合自主研发技术，使得交通系统仿真技术由线下逐渐发展至线上，实时交通仿真由不可能变为可能基于现有技术条件而实现。

沈文超等学者结合RFID定位技术，提出了具有不停车收费、模型车辆诱导、停车诱导、信号控制和电子警察等微型智能交通仿真系统，该系统技术来源于“Net Framework”组件技术，易于扩充和维护[8]。微观交通仿真模型可以充分利用智能交通技术发展带来的效益，例如交通管理系统(ATMS)和出行者信息系统(ATIS),可以通过计量通行速度、出行时间等指标使效益最大化。智能交通系统领域中的事故管理方案、实时路径诱导、干线和匝道控制、ETC等均可由交通微观仿真模型进行仿真实现[9]。交通领域引入先进的科学技术，这使得世界各国都加速了基于ITS的交通仿真软件的研究开发,应用于定量分析评价智能交通系统的效益。经典交通仿真模型和软件主要有：美国 “CORSIM”、“MITSIM”、“DYNASMART”；德国“VISSIM”、“PLANSIM-T”；日本“MICTSTRAN”、“ELROSE”。由此可见，未来交通系统仿真发展将是基于ITS的多因素分析软件开发[10]，包含虚拟现实技术等发展趋势。

2 交通系统仿真技术的应用

2.1 行人运动仿真

在交通系统仿真中，行人运动分析异于车辆的运行，主因是行人运动不受固定道路和速度限制，行人之间无需担心相互碰撞等行为[11]，且行人行走对路线的选择具有随机性，速度变化、方向改变相较于车辆更加灵活。

现针对行人运动仿真研究有两大类方向：第一类是结合已有交通流模型建立行人运动仿真模型；第二类是通过建立行人与道路环境或行人之间的仿真模型。行人运动交通仿真模型根据仿真效果对运行细节描述程度不同，可分为三类，分别为微观、中观、宏观模型[12],其关系结构见图1。

图1 微观、中观、宏观行人仿真模型关系

行人宏观仿真模型是以全局角度分析仿真系统的特点，其缺点是无法对行人运动的细节进行深入分析。早期的宏观模型是1971年由Fruin提出的，以行人密度、行人流量和平均速度为主要参数，主要针对行人集聚的特点，但无法描述瓶颈段的动态变化过程。

在外来业主的带动下，村民们积极投入乡村旅游住宿接待服务。专合社将村民们家里长期空余的、愿意对外搞接待的房间一间一间统筹起来，将团队客人依次给各接待户分配客源。为了提高接待质量，专合社帮助村民统一采购床上用品，指导村民按照70或80元/间·晚⑥的标准收费。目前，星光村共有40多户，50多个房间可供住宿接待。

2.2 海上运输仿真

海上运输相较于公路运输较为滞后，原因在于海上运输过程中船舶交通系统的复杂性，外部通航环境与船舶的耦合作用难以使用数学模型精准描述[12]。从改善海上运输安全的角度分析，海上交通系统仿真不受空间限制，可以任意确定时间，适用于训练和预测，借助仿真技术对人、船、环境相互影响的动态系统进行分析，可为研究航运条件变化规律和优化系统提供科学依据。

20世纪70年代为国外交通仿真系统运用于海上运输领域的起点，起初海上交通仿真模型仅能描述单个船舶运动。随着计算机科技的发展，模型精度逐渐提高，优化模型可仿真船舶常见的避让操作、追越会遇、交叉会遇和交通容量等，以及分道通航等海上交通管理措施均可使用交通仿真软件进行模拟仿真[13]。

现阶段的海上运输趋向船舶高速化、专业化、大型化、智能化和全球化发展，海上交通仿真研究热点也转向智能船舶研究。杨神化等[14]采用Multi-agent系统技术，构建了基于MAS与船舶操纵模拟器的智能港口交通流仿真系统，提出离散事件与船舶自动航行算法，采用Multi-agent仿真将船舶避让行为整合至海上船舶交通仿真过程中，有效提高了交通仿真的时效性。

动态数据驱动仿真技术(DDDAS)是目前我国海上交通仿真的关键技术，该方法立足于数据采集系统、传感器系统、需求模型、通信方式和船舶交通仿真之间的相互作用，为海上交通从基础VTS监控转向环境在线仿真提供了方法。其使用动态数据输入方式，结合传感器系统和网格计算等技术，把真实数据实时传送至仿真系统，支撑模型运行和动态调整。但目前仍缺乏对海上复杂交通系统行为的精准预测和分析能力。

2.3 道路交通仿真

交通系统仿真技术在道路交通领域的应用比较广泛，美国加州大学洛杉矶分校的D L Gerlough博士1955年提出将计算机技术应用道路交通系统中，在之后的发展过程中，计算机技术的发展、编程手段的进步和交通流理论的发展推动了仿真技术在交通系统中的广泛运用。

在对交通流的分析过程中，对高速公路的仿真运用多于普通道路，原因为任何道路的车辆超车和排队均不会依赖交通仿真，还受制于道路环境因素，包括通信控制及距离。在这个领域较典型的模型是澳大利亚的“TRARR”模型和瑞典的“VTI”模型，二者均在20世纪70年代开发完成。现阶段的大部分交通系统仿真技术应用本质属于微观仿真范畴，可以综合考虑多种交通方式以及道路影响因素，通过交通系统仿真分析影响因素之间的相互关系及作用,交通信号控制是其中的一个重点研究领域。

在交通信号控制研究领域，早期最为经典的Webster公式是基于排队理论中一个延迟公式的仿真修正实例。传统的固定信号控制中，只需考虑交通作用于信号控制，现阶段的信号控制与交通呈相互作用的关系，信号控制仿真与车辆运行仿真同等重要。美国的NETISIM和AIMSUM2等技术可将不同信号控制类型的道路交叉口和不同等级的道路综合分析。

在交通安全研究领域，传统的仿真模型假定驾驶员驾驶过程中不会发生碰撞，所以在复杂交通环境中需考虑交通事故因素，且交通安全仿真是以人为研究对象的仿真领域，要考虑驾驶员反应过程中不敏锐、感知能力差等因素，也称为亚微观仿真。虚拟现实技术的发展将加快交通安全研究的进程，HUTSIM和TRANSIMS中使用模糊逻辑可以描述驾驶者的驾驶行为。

3 交通系统仿真模型特性

3.1 宏观交通仿真模型

宏观仿真模型可用于描述交通流、交通流密度和速度之间的关系，其仿真对象是以路段为基础的公路网，无法对单个车辆的车道变换等细节进行仿真描述。宏观模型仿真速度较快，且对计算机技术资源要求较低，主要用于交通设施建设及制定管理措施等方面。

宏观模型的验证重点主要在于关注道路交通拥堵特点，可结合不同等级道路的不同特点，对道路交通流进行仿真模拟。针对城市道路，模型参数一般选择排队长度、车队速度、延误时间和车道数等参数为衡量指标；针对高速公路，模型仿真主要在于重现拥堵特征，主要选择不同时段的等速度图和交通流运动信息等指标，模型仿真可以针对不同交通网络的交通流建模分析。Richard[15]将交通流与可压缩流体的概念相结合，提出了“LWR”宏观交通仿真模型，之后的学者在此基础上提出了改进模型，较为典型的如“Payne”模型，其对“LWR”模型中的速度和密度关系假设进行了改进，完善了该假设无法反映非均衡交通流的缺点。

3.2 中观交通仿真模型

中观交通仿真模型是以个体车辆运行为研究对象，不同于宏观模型把交通流视为压缩流体处理，也无法精密描述车辆的跟驰和换道。中观交通仿真模型适用于仿真描述精度适中的研究，成为近期较为理想的在线仿真分析方式，结合交通实时监测技术的基础上，中观模型发展速度得以大幅提升，如前文所介绍的“DYNAMEQ”、“DynaMIT”和“DYNASMART”等可以在线仿真分析的中观模型均已开发运用。

在路网仿真方面，中观模型采用“路段—节点”方式，以道路类型、车道数、路段长度等为路段仿真参数，将路段细分为多个子路段，可描述路段交通流在不同时段的变化情况，针对节点方面则仅需确定路段间的连接情况，无需对交叉口车辆行驶轨迹进行描述。如“DynaMIT”将路网中的每个路段分为多个部分，每个部分继续细分为两个组，分别为移动段和排队段，并且根据交通流速度与密度的关系确定其平均速度，以此对路段中车辆的位置进行仿真。模型在信号控制仿真方面，中观交通仿真模型可描述信号控制设备设置的信号动态变化过程，但仅为基于其控制逻辑的简要描述，无法完全按照信号机真实控制情况进行仿真。中观仿真模型只将信号数据采集结果输入模型进行分析，对路网状态进行估计、预测[16]。

3.3 微观交通仿真模型

微观交通仿真模型以路网中运行的每辆车为单元，通过仿真技术反映车辆在道路上的变道、超车及跟驰等微观交通行为，模型功能包括：精确描述道路网的几何形状，包括检测器、信息标志和信号控制设备等；精准模拟路网上的每个单元(车辆)的动态交通行为。微观交通模型包含了4个种类的分析模型，有交通控制模型、道路几何状态模型、车辆驾驶行为模型和交通管理模型，其中车辆驾驶行为模型可通过描述车辆在受各种因素约束的情况下，车辆的运动行为来反映道路网络的交通状态，也是微观交通仿真模型的核心。

微观交通仿真技术中，较为典型的是由德国PTV公司开发的VISSIM软件，其使用基于规则的运算方法对车辆纵向运动进行运算分析，参数指标具有离散随机的特点，将驾驶员的驾驶行为分为冒险型和保守型，并分别提供2D、3D的动画向使用者展示模拟的动态效果，并根据动态的交通分配来模拟车辆对路径的选择。另外由我国同济大学开发的TJTS微观仿真系统也是城市道路微观交通仿真软件系统的重要组成部分，其原理为提前给定交通需求，按照到达车辆随机分配使得车辆在各自产生点一辆一辆进入路网，在此基础上采用时间扫描法反映每辆车从进入路网开始至消失于路网的总过程。

4 结论与展望

综上所述，关于交通仿真的核心产品和技术，我国仍处于初级阶段，自主知识产权更少。目前我国关于仿真的研究多数处于引进国外交通仿真软件，因此软件中大多数参数只适用于当地道路环境。在未来发展中，首先应抓住智能交通发展带来的优势，引入、自主研发基于计算机技术的虚拟现实、程序编辑等技术，在各个领域构建完善的交通仿真系统；其次，应该持续提升智能交通感知，加强对交通大数据的分析应用；最后，应该结合我国道路交通实际状况，进行交通系统仿真研究，推进交通仿真技术的本地化。