摘要：目前我国普遍使用的交通信息采集设备主要有微波检测器、地感线圈检测器、超声波检测器和视频检测器等，近年来也有一些城市采用地磁检测器。由于每个路口多个车道要使用多个检测器检测交通信息，造成了工程费用的大幅度增加和提高了工程施工难度。本文采取单车道微波检测器检测交通信息来反映整个路口交通状况的方法，根据典型的流量一速度一密度交通流三维模型，实时分析路口交通拥堵状况，为城市智能交通建设提供一个很好的数据采集和交通状况分析方案。
关键词：单车道交通状况分析
一、交通流模型
交通量Q、行车速度Va、车流密度K是表征交通流特性的三个基本参数。车流密度是指某一瞬间内单位道路长度上的车辆数目，车流密度的大小反映一条道路上的交通密集程度。交通流三参数的基本关系为：
Q=Va*K
三者的关系见图1：
图1交通量、行车速度和车流密度关系图
由上图可以找出反映交通流特性的一些特征变量：
1、临界速度Vm，即流量达到极大时的速度；
2、最佳密度Km,即流量达到极大时的密度量；
3、阻塞密度Kj，车流密集到车辆无法移动（V=0）时的密度；
4、畅行速度Vf，车流密度近于零，车辆可以畅行无阻时的平均速度。
速度-流量关系图见图2：
图2速度-流量的关系图
斜率代表车流密度，点C上面的曲线部分表示不拥堵情况，而点C下面的曲线部分则表示拥挤的情况。
流量-密度关系图如图3：
图3流量-密度的关系图
其中斜率代表平均速度，点C左边表示不拥挤情况，右边表示拥挤情况。
二、信息采集方案
1、采集设备
系统采用的交通信息采集设备是微波雷达车流量检测器，安装于道路正上方，用于精确测量车辆实时速度和车辆到达信息参数，并提供车辆超速抓拍触发信号。采用微波车辆检测器可取代传统的切割线圈、视频等方式来采集车辆信息，其安装简易，使用方便，能大大减少工程量，具有一定的技术优势。
2、系统搭建
以合肥市黄山路与天智路交叉口交通信息采集和交通状况研究为例说明。
将两个单车道微波检测器装于交叉口东西入口处电子警察杆件上一直行车道上方，既便于取电，又能充分利用路口已有杆件。检测方向分别为路口入口相反方向，设备安装图如图4所示，图中电子警察杆件上黄色方块为微波检测器设备。实景安装图见图5。
电子警察杆安装于停车线后30米处，微波检测器往路口反方向辐射位置约在25米左右，向下夹角30度，覆盖范围为2米×3米。由于不同路口的路口状况、交通流大小、路段重要性不一，所以要根据一段时间的观测和交通流数据分析得到交通通畅、缓行和拥堵三个等级的交通流数据的上下限。可根据具体情况设置采集周期时间，以便得出单位周期内平均速度和车流量，周期时间一般应设置为路口信号周期时间的整数倍，因为交通状况在一段时间内差异不大，所以周期时间应为5分钟至20分钟。
系统框图如图6所示，设备通过串口服务器把微波检测器检测到的数据传至计算机主机，交通信息通过后台软件分析得出。
最后可由后台将分析得到的交通状况通过有线或无线网络传至交通信息发布系统，交通信息发布系统再将路口的交通状况以交通信息情报板、以太网和广播等形式发布出去，以供出行人和交管部门查询参考。
三、数据分析
1、流量-密度
经过2个多月的基础数据采集与处理，得出了流量-密度图，如图7所示。我们可以建立一个分析交通拥堵的模型。图中纵坐标表示流量，横坐标表示车流密度，抛物线为设计模型，中轴左边为不拥挤情况，右边为拥挤情况，所以必须找到一个临界值作为是否拥堵的评判标准。中轴上的圆圈为临界点，根据该路口实际检测数据，可以把这点定义为流量Q<550辆/小时，车流密度K>20辆/Km。
2、速度-流量
流量与平均速度的关系如图8所示，它们之间的关系也是抛物线。
图上只有不拥挤的一边，是由于该路口出现拥堵的情况比较少。由此可以看出如图5所述，拥堵点也应设置为Va<20km/h,Q<550辆/小时。
3、速度-密度
速度-密度关系图，如图9所示可以看出速度和密度成比例关系。拥堵点K<20辆/Km时,左边不拥挤，K>20辆/Km时，右边拥挤。
综上所述，从这三者的模型图和实际数据曲线图来看，设置拥堵的临界状态应为Q<550辆/小时，车流密度K>20辆/Km。可以将检测器的存储周期设为10分钟，K1=Q*6/Va，即得Q<550/6=90辆/10分钟，K1>K即为拥堵，K1<K即为不拥堵。黄山路与天智路交叉口交通状况分析图如图10所示。
四、结束语
本文通过建设合肥市黄山路与天智路交叉口单车道微波检测器试点应用工程，以交通流模型作为基础，提出了基于单车道检测器的路口交通状况分析方法，为城市交叉口以及路段的交通拥堵状况提出了一种简易实用的判别手段，能大量节省工程以及资金投入，广泛适用于城市道路交通信息采集与诱导发布，是智能交通技术应用的一个典型示范。
参考文献
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