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江文平:基于TransModeler的上海快速路交通动态仿真模型研究

归档日期:06-04       文本归类:动态仿真      文章编辑:爱尚语录

  Tranbbs记者现场报道8月26日,2013交通规划与仿真技术大会暨Caliper中国用户大会在北京新世纪日航饭店会议中心召开,本次会议由北京数字空间科技有限公司、美国Caliper公司联合举办,国内外交通规划、交通工程、交通管理、地理信息等领域专家学者齐聚会议现场,共同探讨交通发展、交通拥堵等问题。上海市城乡建设和交通发展研究院模型所江文平与会发表了《基于TransModeler的上海快速路交通动态仿真模型研究》主题演讲。

  江文平:各位同行好!2012年上海模型三期花了很大的精力,在上海市快速路网动态仿真上面,这期间得到了杨齐博士的大力支持,很多技术上面的工作都是由他指导的。下面我简单介绍一下我们这个仿真软件的一个建立和应用情况,我的汇报分五部分,首先我讲一下背景情况,上海快速路就是中心城里面的快速路以6%的里程,承担了45%的交通量,所以它是上海市道路交通状况的晴雨表,所以我们上海市建交委十分重视快速路的运营管理,这就是我们这个项目的由来。

  随着交通需求的增加,快速路网负荷加重,本来设计80公里的车速,现在平均车速只有40公里,有11%的拥挤路段车速不到20公里。在以后的管理中,我们上海城建以建设为主转化为以交通管理为主,我们交通结构的转型也好,土地环境资源的约束也好等等,都要求我们以后的建设资金可能向公共交通转移。我们上海新建的快速路越来越少,而且新建的快速路的论证经历的时间越来越长,论证的更加谨慎,所以摆在我们面前的问题,就是如何利用好已有的现有快速路系统,发挥最大的效益。另外还要我们评估一些政策措施对快速路的影响,以便我们科学决策。

  在模型建立之前,实际上我们业内有两个仿真系统,经过我们分析,TransModeler跟GIS结合方面功能更加强大,所以我们后来选择了TransModeler这个模型。我们研究范围就是中心城内的浦西的中环和内环以及南北高架和东西的沿路高架,在流程设计上面,首先上海的快速路还有很全的一些设备,比如牌照识别、线圈,这些设备处理的数据我们放在模型数据库里面,本身我们这些数据就可以做一些简单的评价。在这些模型数据库里面我们把它的数据进行深度挖掘之后,得到了一些OD还有一些事件信息,然后进行基础建模。这个基础建模之后,我们经过模型校验之后,就可以得到一个比较准确的仿真模型,然后一方面我们可以做现状评价的一个补充,第二个我们可以进行仿真,交通事故事件的模拟以及交通管理与控制方案的评价,这是我们模型的一个构思。

  第二部分我讲一下我们模型构建的一个流程,首先我们根据影像图,在TCTransCAD里面做了一个宏观路网,然后在宏观路网里面我们两个模型是同时建的,然后再导入到TM里面,在TM里面TransModeler里面进行细化编辑,包括TC路网路段的中心线,得到TM之后,我们一些路段的偏移做了一些细化的编辑,车道数等等。经过这些编辑之后,我们就得到一个跟现状拟合的很好的一个仿真路网,这就是我们建立好的一个仿真路网,这些工作很琐碎。

  在模型输入方面我们有四大方面的信息,第一个就是OD,第二个就是路段的行程时间,这个后面我会详细讲,第三个就是事件、事故信息,每天在路网中发生的一些事件、事故,第四就是类似于信号控制,限速还有匝道控制的控制信息。OD方面我们是这样来处理OD数据的,首先上海的所有的上匝道还有主线都有一个视频可以进行牌照识别,这样一个数据由于牌照识别可能不是很准确,所以我们只能得到部分比较准确的OD。第二部分就是我们根据所有上下匝道的线圈然后做一个OD的扩样,相当于一个PA数据做一个OD抠样。第三部分是路段上的一个线圈,它可以检测流量和速度。根据这个信息,我们再进行一下修正OD,这里面我们检测速度的信息是为了能够反映这个路段的权重,有些路段速度如果很通畅的话,这一段的流量可以很好的反映这一段的交通需求,如果这段很拥挤,说明我们这段交通需求远远超过这个流量,所以它的权重肯定要低一点,就是这个意思。

  事件这一块,我们把所谓上海市已经发生的一些事件按照TransModeler的一个输出文件要求,然后变成一个模型需要的输出文件格式。事件在TransModeler里面定义,就是这个事故发生的时间,然后影响的时间跨度范围,还有一个就是它影响所在的车道或者毗邻的车道对速度的影响,我事故发生地可能速度降为零,或者低于45公里每小时,通过这个来模拟事故的发生。

  第三部分就是我们做好基础建模和速度准备之后,我们做一个模型校验,模型校验非常重要,因为无论是哪个仿真软件,都不可能模拟现实生活中所有的交通条件,所以我们校验的过程实际上就是调整模型提供给我们的参数,使得我们的模型更好的再现当地的驾驶行为和交通流的特征。校验就分为两个部分,一个是校准,第二个是验证,校准就是我选出一种现场观测数据,然后对模型进行校准之后,使得实测结果和模型的检测结果差异最小。第二个就是校准之后,还做一个验证,看我校准的对不对,就是再选取另外一组没有放在校准里面的数据来进行验证。

  微观仿真模型我们前面也讲了,微观仿真它的流程其实很简单,比宏观简单一些,但是它里面的参数很多,而且每个参数它是由细节影响整个全部,所以我们在参数选择和调整上面非常谨慎。所以我们为了使得工作量尽可能降低,我们把参数分为三大部分,第一个就是我们能够现场测量的,不需要校准的,直接可以标定到模型里面的这样一个参数。校准就是说我们很难观测或者根本无法观测这样一种参数我们进行模型的调试。第三个就是每个参数有一个全局的和细部的,我们一般整个大陆网调了以后,如果局部的出现问题,我们还要改变局部的参数来进行校准,这就是我们校准的三个方面,第一个就是通行能力,首先就是通行能力,第二个就是路径选择的行为,第三个就是一些系统性能,比如排队,排队是不是出现了错误的地方,然后就是行程时间,就是我从一点到另外一点的行程时间跟我实际的行程时间是不是相符合。在TransModeler里面,参数分为四大类,第一个道路特性,比如道路等级、道路限速还有自由流的期望车速分布,这些都是我们可以现场观测,然后直接可以标注到模型里面去的。第二个就是车辆构成,这个参数也是一样的,直接可以标定在模型当中。后面两个就需要进行标定了,一个是驾驶行为,跟车模型,主要是两大模型,还有变道模型,这个是直接影响到我们路段的通行能力还有交织区的通行能力。

  第四部分就是路径的选择参数。我们也对OD它的路径如何正确的分配每一个实际的路径上面,就需要我们调整路径的费用还有我们所选用的交通分配的一个模型。通行能力这块就是刚才讲的,主要通过跟车模型的参数还有变道模型的参数,我们调整一些直线路段和交织区主要是两大区的通行能力。这一部分做完之后,我们做路径选择,比如我们因为有牌照识别,有上匝道的一个牌照识别,还有一个主线段的牌照识别,所以我们可以跟踪车辆的实际路径。所以我们把每个OD牌照识别的数据进行处理之后,我们可以得到每对OD之间车辆实际行驶路径。在模型里面我们通过调整参数,使得这个路径选择行为基本上和我们实际的行为相吻合,局部的地方我们可能就要细调。这个模型OD条件,我们快速路网实际上还是一个比较简单的路网,所以在路径选择上面我们可以做到很细,我们每对OD都可以进行校准。但是我们想象一下,如果放在地面道路所有的交叉口之间,我们这一步可能就无法做了。实际上这时候我们只需要校准路段流量就可以了,因为这个基本上就可以满足我们使用要求了。如果我们关键路段的流量和我们实际检测的流量基本相一致,我们就可以基本认为我们的路径选择是对的,就是上面那个步骤可以跳过去。第四个就是平均行程车速或者行程时间,我们每一段的行程时间是不是和我们实际相符合,跟着图我们可以看到我们行程时间的拟合,没有流量的拟合精度高。

  第四个就是模型应用,就是校准之后的模型我们应用主要是以下三个方面,第一个就是现状仿真的一个评价,动画演示,还有一个就是丰富已有的评价方法和指标,第二个就是拥堵的成因分析和管理方式评价,主要是一些常发生拥堵路段分布、原因、改良效果和评价,第二个就是一些交通事故事件的影响范围、影响程度等等,第三个就是交通管理与控制方案的评价,包括车道的开关闭,匝道的开关闭等等。第三我们目前还在研究当中,就是车辆行驶路径分析,特别是后面这个路径诱导和信息发布效果可能稍微复杂一点。

  在现状评价方面,所以我们说TransModeler是和GIS结合比较好的一个软件,它既可以做一些比较宏观层面的展示,你看所有的路段可以很直观的显示出来,包括通过一些专题图来显示一些拥挤路段、常用的路段,具体到细化方面我们都可以看到一些交通运行的状况。局部路段,我们仿真评价的参数很多,包括一些路段的流量,因为我们仿线小时的,所以每个流量都是随时更新的,流量、密度、车速还有拥挤度等等都可以得到一个详细的指标,包括以下几个方面,关于车辆出行的,我们汇总每个时间段车辆的出行总数、平均出行距离、出行里程、出行时耗等等,还有具体路段的车速、易堵等等,所以我们指标在以前静态的评价上面可能更细化。第二个它的评价结果输出很多样化,包括报告也好,表格也好,图表也好等等,很丰富。第三个就是我们也可以做一些交通功能的分析,我们以上海南北高架为例,我们可以看看这个路径,实际这个静态路径里面也可以得到,但是我们放到模型里面可能更清楚一些,包括南北高架我们可以看到穿越性的交通只有9%,到发性交通占到64%,地方性交通27%,我们可以发现南北高架主要承担我们中心区的一个到发性交通,所以我们这个道路跟南北高架实际的道路功能定位是不是相符,我们可以一目了然。如果我们南北高架定位为长距离的跨境交通的话,我们很显然就不应该在这里面设这么多辅道,使它变为一个到发性的交通。

  第二个应用就是一些拥堵路段的分析,我们以一个匝道交织区为例,由于这个交织区先是上然后下,拐行交织,所以这块很拥堵,我们在模型里面做了一个调试,假如我们牺牲主线到天目路的一个车流,我们看一下仿真的效果。很明显,直观的看,我们拥挤度大幅度降低,我们通过输出一下,这是一个时空分布的拥挤度图,这个横坐标表示时间,纵坐标表示我们地理位置,在每一个时间段每个位置的速度情况,就是黄色表示拥挤,每个时间段每个位置的速度情况,我们看到在这么长的时间范围之内,在这么长一个区段之内,这一段都是拥挤的。这个措施之后,我们可以发现基本上都是畅通的。

  第三个应用就是事故的模拟,设定好事故的起始时间,持续的时间长度,以及对速度的影响等等,模型应用到那个指定时间之后,它会激发这个事件的发生。我们也可以很直观的看到排队的情况,通过一个简单的措施,比如我们通过调整OD,使得车辆提前下匝道,然后在事故的上游车辆尽量减少上匝道,分析一下这个措施的效果,这个是我们单独录制的一段视频,3D的效果,这个就不放了。

  下一步我们想做的是,第一个我们研究范围可能想更扩展,首先我们要覆盖快速路的浦东段,还有一个就是我们想增加一些地面的干道,另外我们也想把上海的高速公路网纳入。最大的难点就是一个OD的数据还有一个路径的校准问题,这是最大的难点,特别是地面干道路径的选择行为很复杂,我们模型校准起来可能要有更大的工作量。

  第二就是我们想分析可变情报板对行车路径的影响,我们首先想做的工作是数据挖掘,分析现有的情报板对我们行车路径的影响。就是在一些通畅的时候,驾驶员什么路径,拥挤的时候如果有情报板的话,驾驶员又是一个什么行车路径,在模型里面怎么去实现它,这是我们下一步的工作。

  第三个我们想是不是有这样一个功能,就是说把一些暴露一些平纵坐标的一些路网直接导入到我们TransModeler里面,这样的话,我们高程编辑会更简单,而且线性更流顺。我汇报完毕。谢谢!

  ·杨齐:TransModeler3.0交通仿真软件功能演示介绍和城市仿线)

  ·范新华:基于TransModeler交通仿真和GIS-T的动态智能交通指挥系统

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