检测区域特性对交通控制的影响(一)     DATE: 2021-06-13 16:57

交通流检测是信号控制的重要组成部分,随着技术发展,交通检测手段日益丰富。信号控制系统对检测器有什么样的需求?各种检测方式到底有什么区别?不同控制模式应该选择哪一种检测方式?

在第十八届COTA国际交通科技年会(CICTP2018)交通信号控制与仿真专场上,北方工业大学交通控制重点实验室研究员张福生从三方面分享了评价交通流检测的关键要素,以及不同控制场景下交通检测与交通信号控制之间的关系:传统交通检测基础、交通检测方式在不同场景下的检测结果、检测误差对不同控制方式的影响。

交通检测基础

交通检测,要从以下几方面来研究。

第一是检测手段,有传统的线圈检测、视频检测、地磁、微波、超声波等方式,有现代的互联网轨迹跟踪、电子车牌等。

第二是检测方法,有存在检测、轨迹跟踪和身份识别。

第三是检测区域,有断面检测、区域检测和连续路径轨迹。

第四是检测输出,有开关量输出,流量统计、占有率统计、速度计算、时距计算和排队长度。

第五是控制应用,路口层的感应控制、优先控制、方案优化,区域的协调控制、宏观策略控制、事件判别与响应。

近年来,相关部门先后公布了一系列的标准,用来规范和评测交通流检测技术和产品质量,分析这些检测标准,我们发现主要检测指标包括:车流量、瞬时速度、平均速度、时间占有率、车头时间、车辆间距。

但是这些指标是否能真正反映检测手段的准确性?有了这些指标是否就够满足交通控制的需求?以车流量为例,精度90%与99%,是不是就真实的反映了交通流的特性?是否就能够满足交通控制的要求?

回答这个问题之前,有必要简单回顾一下传统断面交通检测的基本原理。

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上图分别从侧视和俯视两个角度观察车辆通过指定的检测区域,即图中黄色区域。我们用0表示未检测到车辆, 1表示检测到车辆,当车辆通过检测域时会产生一个脉冲,用数字表达就是0、1、0、1。

1和0的多少即与车辆大小、速度相关,又与检测区域的大小相关。在原检测区域相同位置设置一个放大的检测区域(蓝色),对比原检测区域(黄色区域),同样的车流通过,会看到两个完全不同的检测输出。


检测区域不同得到的交通数据不同,检测输出的脉冲,每一个脉冲的上升沿和下降沿位置也发生了变化。
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以检测到的两组脉冲做计算,我们发现一个问题:同样的车流,只有两辆车,检测区域小的时候测到的流量是2,时间占有率66.6%;检测区域扩大之后,得到流量是1,占有率80%。这个问题对交通控制到底会产生什么样的影响呢? <未完待续>
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