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沈文超:微观交通仿真与交通控制

来源:本站   发布时间: 2017-12-25 11:11:09

在信控中国(2017)城市峰会-广州站上,广州学塾加软件科技有限公司总经理沈文超发表了《微观交通仿真与交通控制》主题演讲。

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沈文超认为交通系统运行规律难以掌控,才诞生了以交通参与者行为为基础的、力求拟合现实世界的交通仿真技术。交通仿真是不可能100%与现实拟合的,但这不影响交通仿真的评价属性。正确地认识这一客观现实,才能更好地将其应用到交通信号控制技术。

以下为沈文超发言全文

交通仿真是熟悉的陌生人,也我们公司专注的对象。今天很荣幸能向大家分享仿真的基本概念和我们的一些思考。

交通仿真印象

大家对交通仿真的印象可以总结成以下几种情况:

  • 第一,同样一组流量,在实际道路还没有拥堵,但仿真模型已经堵了;

  • 第二,没有输入实际交通数据,OD、行程时间统统没有,没调查,不反推,随意设置交通需求;

  • 第三,调整参数使仿真结果证明领导指向方案的正确性,科学研究用交通仿真证明优化方法的有效性;

  • 第四,严谨、认真地依据仿真选择了最优方案,但事后被证明错了。

这样的情况在国外有过报道。这些是我们一般的仿真印象,所以大家自然会想:交通仿真是花架子吗?

交通系统与交通仿真

首先回到交通仿真的仿真对象——交通系统。交通系统是人、事、物各种要素交错在一起汇聚产生的系统,系统具有随机性、非线性等特点。对照系统研究的一般方法,我们发现很难用实际系统、物理模型等方式还原交通现象,也无法用一套完美的数学模型来表达交通系统。所以,我们可以得到第一个结论:正是复杂交通系统运行规律难以掌控,才诞生了以交通参与者行为为基础的、力求拟合现实世界的交通仿真技术。

交通仿真定义和分类

综合了国内外仿真教材的定义,我们尝试提炼其定义为:交通仿真是指在细致地描述交通系统构成要素基础上,模拟交通参与者行为及其相互作用,实现详细地测试交通规划、交通设计、交通优化及智能交通等效果的一项技术。根据交通参与者行为描述的精细程度,可以将仿真分为宏观、中观和微观。

宏观交通仿真是把交通当流体,可以理解成类似高德和滴滴地图里面展现出来的流线型数据,代表软件有TransCAD和Visum;中观交通仿真是以若干车辆构成的车队为单元,代表软件有Aimsun;微观交通仿真是以单个车辆为单元,代表软件有Vissim和Paramics等。

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交通仿真不仅是某个仿真软件的使用

交通仿真要实现对道路交通的模拟,需要在模型中对道路路网、交通需求和管理方案进行描述或刻画,三者的综合作用形成了现实的交通状态。道路路网方面,包含道路线形、车道数、隔离、标志标线、视距等,这是我们首先要在仿真里建立的基础路网模型。其中,标志标线的刻画将极大影响驾驶行为,是非常重要的内容,但实际上往往被忽略。出行需求方面,需要对OD时空分布、熟悉度、车型特征行为、驾驶员个性等进行建模。

交通管理方面,需要对包含交通组织、限速限行、信号控制、禁行、诱导等管理措施进行模拟。最后,交通状态是前三者的结果,如何判断是否与实际拟合,需要从路段流量、路口转向流量、路径行程时间等方面进行检验。

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可以看到,仿真需要做很多工作。我们可以得到第二个结论:仿真是精细活,并不比信号优化来得容易;还有第三个结论:要求仿真100%与现实拟合是不可能的。如果某个优化系统100%信任仿真评价结果,并据此调优,那得到的优化方案在实际当中100%需要进行调整。

不确定性是影响仿真评价属性的根源

为什么仿真会出现前面描述的那么多问题?

  • 第一种情况应该是建模能力问题;

  • 第二种情况是输入问题,建模过程中的确有很多现实情况,但办法总比问题多;

  • 第三种情况来源于对仿真错误的定位;

  • 第四是软件错误,这种错误是我们经常忽略的。

这些错误的出现使仿真的评价结果变得不确定。

可以总结,不能100%与实际拟合并不影响我们将仿真当作一种评价手段,不确定性才是影响仿真评价属性的根源。不确定性产生的来源大致分为四方面:

  • 一是规划方面,包括定位、精细度、简单化及仿真范围等;

  • 二是输入不确定,数据错误、数据不全等;

  • 三是实施不确定,建模人员专业程度、路网匹配程度、路网是否校准或验证等;

  • 四是仿真软件,包含软件局限、软件错误和人性化措施等。

正确仿真及方法

正确的仿真应该是在不确定性受控的情况下,提升仿真与实际的拟合程度,实现评价。具体来说,首先必须正确地定位仿真,它是评价工具,不是方案生成器;其次我们需要通过正确输入、正确建模、正确输出,通过标准的流程和规范实现质量控制;同时应用质量保证的手段来管理不确定性。

针对国内外一些仿真规范流程,我们总结整理了自己的技术标准,将仿真建模的流程归纳为六个步骤:模型规划、数据采集、模型建立、模型校准、模型验证、模型应用。其中,模型校准解决仿真像不像的问题,分为通行能力校准和路段流量校准两个步骤;模型验证则解决真不真的问题。

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管理不确定性可以从量化不确定输入、不确定性输入传播、量化不确定性/可靠性、以及敏感性分析等步骤考虑,具体可参考欧洲MUTITUDE的项目成果。

仿真和控制是两项技术

大家通常将仿真作为控制的附属品,因为做控制方案时经常要用仿真进行评价。实际上仿真与控制是两项技术,这一点用IPO图可以很容易识别。对于仿真,方案和环境是输入,评价是输出;对于控制,环境是输入,方案是输出。

有些单位认为仿真可以输出评价,所以引入将仿真系统引入控制系统形成闭环,就形成了在环仿真系统或在线仿真控制系统等。这样的系统本质上还是控制系统,因为它输出的不是评价指标,而是运用自身内部评价得出的方案。

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我们认为正确的、理想的控制与仿真融合方式应该是控制输出的方案进入仿真进行评价。控制可以是方案生成系统或优化服务团队,而此时仿真不仅可以输出方案评价,甚至可以对系统或服务团队进行评价。

最后,总结一下我的观点。

  • 第一,仿真是有用的;

  • 第二,仿真是个精细活;

  • 第三,100%要求仿真与现实拟合是不可能的;

  • 第四,不确定性是影响仿真评价属性的根源;

  • 第五,仿真与控制是两项技术。

 

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