考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化理论与方法

It has been proven that traffic lights timing plays an important role in alleviating traffic congestion and air pollution. Vehicle delay and exhaust emissions are usually adopted as evaluation indicators in current traffic lights timing. However, it has been discovered there were some shortcomings, as it paid less consideration of its contribution to air pollution concentration and the impact on pedestrians. Just because of these reasons, the amount of emissions will be estimated by emission model. A dynamic mesh for dynamic numerical simulation of exhaust emissions will be constructed to the analysis of motor vehicle pollution. On the basis, a multi-objective model of traffic lights timing with minimal average vehicle delay, minimal vehicle emissions and minimal pollutant exposure for traffic pedestrians is established. The algorithm of solving the above model based on classical PSO algorithm is designed, and the application effect is evaluated by means of microscopic traffic simulation. This project combines exhaust emission model and micro simulation model effectively and focus on the method of traffic lights timing for high saturation intersection. It is expected that the research results will improve the efficiency of vehicle passage and achieve the goal of effectively reducing emissions at the same time. It can provide theoretical basis, practical algorithm and simulation platform for the optimization of traffic lights timing. Therefore, the project has important scientific significance and application value.

尽管目前已经证明信号灯配时在缓解交通拥堵和大气污染中具有重要作用，但是，申请人前期研究发现，信号灯配时主要以车辆延误和尾气排放量为评价指标，存在对大气污染的浓度贡献及对行人健康影响等研究的不足。鉴于此，本项目利用尾气排放模型测算主要污染物排放量，构建尾气污染物动态数值模拟动网格，形成尾气污染分析的数值模拟方法；在此基础上，建立包括车辆平均行驶延误尽可能小、机动车尾气污染物排放尽可能少、交通参与者污染物暴露尽可能低的信号灯配时多目标优化模型；基于经典PSO算法设计多目标优化模型的求解算法，并利用微观交通仿真手段完成模型的应用效果评价。本项目将尾气排放模型和微观仿真模型有效结合，重点研究高饱和交叉口的信号灯配时方法。预期研究成果将会在提高车辆通行效率的同时，达到有效降低尾气污染的目的，能够为优化信号灯配时提供理论基础、实用算法和仿真平台，具有重要的科学意义和应用价值。

考虑微环境特征及行车延误的多目标优化，是交通信号控制领域的研究热点，引起了国内外学者的广泛关注，相关研究成果为城市道路交通管理提供了参考，同时也为治理城市大气污染提供了依据。然而，如何更好地体现交通流动态变化因素对机动车尾气排放的影响；如何更好地表达信号灯配时方法对机动车尾气时空分布特性的影响；如何更好地体现信号灯配时方法对低污染车路环境协同的作用机理，从而促使道路交通流达到低碳的动态优化，尚需要开展深入研究。. 在项目研究期间，项目组完成了四项研究内容：（1）机动车尾气排放模型的适用性与修正研究。（2）机动车尾气污染物扩散分布规律的研究。（3）交通信号灯配时优化多目标建模的研究。（4）信号灯配时优化方法在交通管理中的应用评价。. 本项目的主要研究成果包括：（1）结合广州市的实际参数信息，建立了适用于广州市MOVES机动车尾气排放模型，并结合机动车保有量、行驶速度、交通构成等数据进行MOVES模型的本地化修正，建立了完整的MOVES-广州模型。（2）建立了机动车尾气扩散流动的物理模型和数学模型，给出了描述尾气扩散流动的多组分三维湍流流动的不可压N-S方程，采用有限体积法对控制方程进行离散化处理，利用计算流体力学Fluent完成了污染物的扩散模拟，探讨了污染物的扩散分布规律。（3）以“机动车的平均行驶延误尽可能小、机动车尾气污染物排放尽可能少、交通参与者污染物暴露尽可能低”作为评价指标，建立了交通信号灯配时优化的多目标模型，利用自适应粒子群优化算法完成了模型求解。（4）利用交通仿真软件针对优化前后的信号灯配时方案进行仿真研究，分析了交通信号灯配时多目标优化前后的污染物排放量、行车延误等，以说明交叉口信号灯配时多目标优化的效果，实现了交叉口信号灯配时优化的效果评价。. 本研究成果在提高车辆通行效率的同时，达到有效降低尾气污染的目的，是“双碳”背景下交通可持续发展的需要，具有重要的科学意义。