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ALINEA局部匝道控制策略

领域内的研究成果总结

M. PAPAGEORGIOU, H. HADJ-SALEM, AND F. MIDDELHAM

摘要

高速公路入口线性控制(Asservissement Lineacute;aire drsquo;Entreacute;e Autoroutiegrave;re，ALINEA)，是一种局部反馈匝道控制策略，已经有了多个领域内的应用，并且计划在几个欧洲国家实施更多的应用。本文介绍了ALINEA的主要特点，并总结了迄今为止在巴黎环城大道(Boulevard环城大道)和阿姆斯特丹A10西高速公路(A10 West motorway)的单匝道和多匝道上取得的实地成果。结果表明，该方法简便、灵活、高效。本文概述了计划的实现。

当出现周期性或非周期性的交通堵塞时，高速公路的交通流量可能会低于其承载能力，从而导致昂贵的基础设施没有得到充分利用。与此同时，拥堵可能会减少出口匝道的车流量，增加整体旅行时间。改善这种情况的建议是使用灯光来控制高速公路的匝道通行情况。这种控制措施旨在限制进入高速公路主流，以实现和保持通行能力，避免或减少拥堵。此外，匝道控制影响司机的路径选择行为，可以作为鼓励使用通道网络的动态分配工具。

匝道控制策略已经在几个复杂的层次上被提出(1)但是大多数实施的系统是局部的、交通响应型的。ALINEA是第一个局部匝道控制策略，是基于简单的经典反馈控制理论(2)中的应用。本文总结了ALINEA的主要特点，侧重于它过去、现在和未来在几个欧洲国家的领域内实践。由于本文中涉及的领域实践非常多，因此分别给出了它们的汇总结果。详细的结果可以在提供的参考资料中找到。

1.局部匝道控制

1.1 匝道控制问题

图1大致绘制出了高速公路的主流和入口匝道。定义了以下变量：

(1) q_out和q_in分别是匝道上下游可度量的主流交通量(vph)；

(2) o_out和o_in分别是匝道上下游可度量的主流占用率；

(3) r是可度量的入口匝道交通量(vph)，它可由普通交通灯控制。这个交通灯建立在每绿灯限一辆车(one-car-per-green)或每绿灯限n辆车通行(n-cars-per-green)的基础上(n gt; 1)，或建立在细分为可控制持续时间的绿灯和红灯的固定交通循环的基础上；

(4) delta;是点1和点2之间的距离。

著名的的基本原理图q = Q (o)具有典型的倒U型，其中o = o_cr是对应最大(或容量)流量q_cap = Q (o_cr)的临界占用率，它提供了一个关于给定位置的q和o的简单模型。匝道控制设备的主要目的是控制r，从而保持下游主流交通量qout保持在一个设定值qcirc;附近，也就是说，qcirc; = q_cap。或者，可以尝试将o_out调节为设定值ocirc;，即ocirc; = o_cr。

图1 局部匝道控制变量

1.2 约束

所有的控制策略都是要计算合适的匝道交通量r。在满足固定交通周期的情况下，r由以下公式转变为绿灯持续时间g：

g=(r/r_sat)C (1)

其中，C是固定交通周期时长，r_sat是匝道容量流（或饱和流），它可能是固定的，也可能是在一些过去的周期根据过滤后的匝道流量计量值的实时估计。绿灯持续时间g的取值区间为gisin;[g_min, g_max]，其中g_mingt;0，否则匝道就是关闭的；而g_maxle;C。

在每绿灯限n辆车通行(n-cars-per-green)的情况下，通常一个持续时间恒定的绿灯允许正好有n辆车通过。通过在最大值和最小值之间改变红灯持续时间来控制匝道交通量r。

如果匝道上车辆排队过多，可能会对地面道路交通造成干扰。这可以通过适当放置的探测器检测到，从而推翻监管机构的决定，允许更多的汽车进入高速公路，减少排队。

这些规范和约束同样适用于所有控制策略。

1.3 主流的控制策略

以下流行的策略是基于正向反馈干扰抑制原理，这可能使它们特别敏感和不够准确(2)。

美国广泛使用的需求-容量策略(3,4)是基于对q_in的测量并将其与q_cap进行比较。然而，由于仅凭交通量的值不足以确定高速公路是拥堵还是畅通，所以在每个时段k = 1、2、3、hellip;(例如,每分钟) ,占用率o_out也根据以下方案使用：

r(k)=q_cap-q_in(k) （当o_outle;o_thres时）

r_min （其他） （2）

其中r_min是最小的匝道交通量，o_thres是占用率的阈值。

在美国使用的占用策略(3,4)本质上是基于与需求-容量策略相同的理念，但它依赖于基于占用率的q_in估计值，在一定条件下，可以降低相应的实施成本。

1.4 ALINEA策略

ALINEA策略在每个周期计算k = 1,2，hellip;(例如,每分钟):

r(k)=r(k-1) K_R[ocirc;-o_out(k)] (3)

其中K_R gt;0，为调节器参数(2,5)。在现场实验中发现，ALINEA对调节参数K_R的选择不是很敏感，K_R = 70 vph的值在很多不同的位置都有很好的结果。式(3)中出现的r(kminus;1)的值应设为与上一时段实测的实际匝道交通量相等(即，不等于上一个时段匝道交通量的计算值)(2,5)。

注意不论是需求-容量策略还是占用率策略，都只能在占用率达到阈值后才能反应这个过度的占用率o_out，并且是以一个相当粗糙的方式。而ALINEA策略可以对细微的变化做出顺利的反馈，ominus;o_out (k)，故可以很容易地预防交通拥堵、稳定高吞吐量级别的交通流。已经证明(2,5)如果q_in是常数，则ALINEA渐近地导至o = ocirc;，而对于时变的q_in,，ALINEA则可作为平滑滤波器。

ALINEA只需要一个设置一个主流探测站就可以监测匝道入口下游占用率o_out。测量位置应该是这样的，即在测量中可以看到由过多的入口匝道交通量引起的拥堵。

r(k)的测量也可能是必要的，比如r_sat的实时估计或公式3中的使用。然而，ALINEA也可直接适用于绿灯或红灯持续时间，这就避免了估计r_sat和监测r的需要。实际上，可以将公式1和3结合，而不是公式3，得到反馈定律：

g(k)=g(k-1) K_R[ocirc;-o_out(k)] （4）

其中K_R = K_RC/r_sat方程4尚未在该领域进行广泛的测试。

式(2)中的设定值ocirc;由用户提供。此设定值可随时更改，因此ALINEA可直接嵌入到分层控制系统中，各个匝道的设定值可由上级协调级别或操作员实时指定。调整占用率而不是交通量的主要原因是，交通量可能对不同的交通的拥挤程度都具有相同的值。在ocirc; = o_cr情况下的另一个优势是，对容量流的调节，与高速公路延伸段的容量q_cap相比，临界占用率o_cr似乎对天气条件和其他影响不那么敏感(6)。

2. 单匝道的领域应用

2.1 巴黎环城大道

ALINEA的第一个领域实地应用，以及与其他匝道控制策略的详细比较，是在巴黎环城大道内部(西行)的入口匝道Brancion进行的(7,8)。测量o_out的下游探测站位于匝道下游40米处。匝道控制的实现是基于一个固定的周期C = 40秒，绿灯和红灯阶段的持续时间是可变的。在临界占用率o_cr = 31%的情况下，为ALINEA选择了略低于临界的o = 29%的设定值，并在实验期间保持恒定，从而使入口匝道下游达到饱和流。实验在每个月的时间段内采用了几种不同的匝道控制策略，每个策略选择了13个典型的天数（没有事故）进行比较。评价标准包括主流出行总时间（TTT）；匝道的总等待时间(TWT)；总花费时间（TTS=TTT TWT）；总旅行距离（TTD）；平均速度（MS=TTD/TTS）；平均拥塞持续时间（MCD），即在早高峰时监测的占用率高于ocr=31%的累积时间。表1显示了上午7时至10时期间比较结果的摘要。很明显，ALINEA可以最大限度地改进所有的评估标准，这为进一步实施提供了第一个强有力的动力。

表1 巴黎环城大道比较结果

1991年9月和10月在同一匝道上进行了另一次实地实验，作为CHRISTIANE驾驶项目(V1035)(9)的一部分。要比较的本地匝道控制策略是ALINEA和WJC策略，后者是由Wooton amp; Jeffreys咨询公司为英国交通部制定的，在M6穿过英格兰西米德兰兹郡的几个入口匝道上运行（10）。WJC策略使用来自被控匝道下游的速度和流量信息来确定适当的容量限制。根据主干道的通行速度和通行条件，与通行能力矩阵进行逐秒比较，得出通行能力极限。这个实时估计的容量极限的使用方式类似于公式2中的q_cap。总体而言，WJC策略相当复杂，它的实现需要（基于收集到的数据）将容量矩阵校准到一个35times;35维的阵列，以及另外四个阈值参数。由Wooton amp; Jeffreys咨询公司使用为此目的开发的内部软件对所报告的实现的容量矩阵进行校准。

在对比评价中，每个策略选择了7个典型的工作日（7：00到10：00）。结果发现，与WJC策略相比，ALINEA使得TTS降低了6.8%，将TTD和MS分别提高了0.4%和7.8%。

2.2阿姆斯特丹A10西高速公路

第二次在单匝道实施ALINEA策略是在阿姆斯特丹A10西高速公路的Coentunnel匝道（s101）的CHRISTIANE驾驶项目（v1035）。在1990年10月和11月晚高峰期间，每周轮流使用ALINEA和RWS策略(需求-容量策略的一个变种)进行实验。监测o_out的下游检测站位于匝道下游400米处。匝道控制的实现是基于每绿灯限1辆车通行(one-car-p

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