简论可视化基于VC可视化微观交通仿真系统查抄袭率

摘要 交通流仿真日益成为道路交通的热点，在VC++平台下，运用实时视景仿真技术开发可视化微观交通仿真系统，能实时动态地显示路网的微观交通仿真过程。仿真结果可用于对路网的改建、管理及控制策略等进行有效的评价。
关键词 微观交通仿真；三维可视化；仿真建模
1671—489X（2012）30—0040—03
经济和社会的迅速发展给城市交通带来严重的阻塞和混乱。利用微观交通仿真技术能够细致地描述各个交通实体之间的差异，动态逼真地展现交通流和交通事故等各种交通现象，深入地分析车辆、驾驶员、行人、道路以及交通流的交通特征，有效地进行交通规划、交通组织与管理、交通能源节约等研究，因此成为越来越多的城市交通研究者的首选方法。
本文对微观交通仿真模型的建模进行了研究，借助面向对象开发工具VC++，并结合可视化三维建模工具Multigen Creator和实时视景仿真软件Vega，开发了可视化微观交通仿真系统，能够实时动态地显示实际路网的微观交通仿真过程，并对路网的建设、实施情况进行有效的分析与评价。

1 微观交通流仿真模型

微观交通仿真模型主要用来描述目标车辆与其周围交通环境的相互关系，包括路网描述模型、车辆产生模型、车辆跟驰模型、车辆换道模型、信号灯控制模型等。

1.1 路网描述模型

路网描述模型属于静态模型，根据实际路网的道路情况建立，通常用节点、车道、路段等三个结构体来描述道路的几何关系。

1.2 车辆产生模型

车辆产生模型是微观交通仿真的最基本的模型，主要解决交通流的输入问题。
爱尔朗（Erlang）分布参数k可以反映畅行车流和拥挤车流之间的各种车流条件。
累计的爱尔朗分布可写成[2—3]：
（1）
其参数k的选取与车头时距平均值T及样本标准差S有关：。
爱尔朗分布随机数[3]：
（2）
其中：是独立且相同分布的（0—1）随机数。β为k阶爱尔朗随机变量的均值。

1.3 车辆跟驰模型

车辆跟驰模型是交通系统仿真中最重要的动态模型，它研究交通流中非自由行驶状态下后随车跟随前导车的行驶特性，用以描述交通行为即人—车单元行为。
本文的基于期望车头时距跟驰模型[4—5]为：
（3）
式中：τ为驾驶员的反应时间；α为驾驶员对车速和距离的反应参数；β为驾驶员对车头时距的反应参数；L为车身长度；T为期望车头时距。

1.4 车辆换道模型

多车道路段，当本道车辆车速低于期望车速，将选择换道。换道分为强制换道和自择换道。强制换道是当目标车辆接近出口或入口时，按照出行路线及交通规则必须进行的换道。自择换道是由于前车的限制，司机不能达到期望速度，而邻道允许目标车辆进入时的换道。考虑换道时应对目标车道上对应位置的前后间距进行判断，只有前后车间距离均满足时，车辆才可以换道至相邻车道[6]。

1.5 路径选择模型

一般说来，路径选择模型根据车辆OD信息选择旅行总时间最短的路线。采用的是动态最短路径选择，决策的标准一是依据各路段的设定权值——由该路段的长度、车道数、是否有信号灯决定；二是根据路段当前平均车速。运用上述模型设计思路，还可以为车辆选择其他最优路径，如最可靠路径等。

1.6 信号灯控制模型

为使交通仿真更接近实际情况，本文模拟了变周期的感应式信号控制，首先设置初始绿灯/红灯时间，当某相位的信号灯处于红灯期间，记录相应车道在此红灯期间的停车长度。将停车长度划分成若干范围，不同的范围对应不同的绿灯时长。当记录的停车长度处于某一范围内，则将该相位的信号灯的下一个绿灯时间延长至相应的绿灯时长，而相反相位的信号灯的下一个红灯时长等于该相位信号灯的新绿灯时长，如此循环往复，实现变周期的交通信号配时。当红灯期间该车道的停车长度超出最大范围，相应的信号灯的下一绿灯时间就是最大绿灯时长；当红灯期间该车道的停车长度小于最小范围时，则相应的信

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号灯的下一绿灯时间为最小绿灯时长。

2 可视化交通流仿真系统

2.1 仿真对象的三维创建

根据实际道路情况的不同，在不同的交通仿真系统中其路网的车道数目、道路宽度等车道参数都不一样。要对不同的路网进行交通仿真，就需要对这些车道参数进行修改，用手工创建路网。若修改次数频繁，将使工作量大大增加。通过在VC++中调用API函数可实现城市路网的自动创建。
由用户输入模型参数（主要包括各路网中心点的坐标、每条路段的车道数、每条车道的转向等关键信息），然后由VC++调用这些参数进行计算，确定各路段的长度、各关键点的坐标等一些数据，最后由OpenFlight API调用这些数据进行模型的创建以及纹理映射。经用户输入参数自动创建的路网可保存为flt文件运行。

2.2 仿真环境的创建

为使仿真更加接近真实环境，需创建车辆、道路旁边的栅栏、树木、交通灯等对象的三维模型，这些对象在不同的仿真过程中不需要更改，只在数量上有变化。可利用三维建模工具MultiGen Creator手工建立对应的对象模型存放于模型库中，以方便根据实际情况进行调用。另外还可根据实际环境创建周围房屋等设施，加载到程序中，使仿真过程更有真实感。

2.3 实时视景仿真技术

Vega是美国Multigen Paradigm公司应用于虚拟现实、实时视景仿真、声音仿真和其他可视化领域的软件工具。本文利用Vega软件的LynX图形界面加载信号灯模型，并生成ADF文件用于初始化，车辆对象是在Visual C++6.0平台下，在系统运行中通过调用Vega的C语言应用程序接口API函数动态加载到场景中。同时，仿真过程能实现视点控制、场景管理等漫游功能。
路网的交通流仿真能以三维视景方式实时显示，并且用户可以在Vega环境中通过多通道监控全局或局部路网的交通流状况。

3 仿真应用

笔者对武汉市友谊大道铁机路路口进行实地交通调查后，利用开发的微观交通仿真系统进行三维实时仿真应用，仿真数据能以图形的方式直观输出，根据对仿真结果进行分析和评价，用户可以通过调整信号配时方案、改进路口设计、对路口进行交通管制等方式改进该路网的交通流状况。
铁机路路网三维视景仿真运行效果图如图1和图2所示。
铁机路高峰小时典型变周期信号配时方案与定周期信号配时方案比较如图3所示。由图3变周期与定周期信号配时仿真结果对比可看出，采用变周期信号配时后，南北方向的车速得到显著提高，所有方向的停车延误和排队长度均有较大程度的减少，并且路网通行能力也得到提高。

4 结束语

本文对微观交通仿真模型进行了初步介绍，利用开发的三维可视化微观交通仿真系统进行应用研究，并对仿真结果进行对比分析和评价，对路网的改建、管理及控制策略有一定的实际参考价值。下一阶段将进一步深入研究更符合我国混合交通流特点的车辆行为模型及自适应信号控制策略。
参考文献
邹智军，杨东援.城市交通仿真实验系统的面向对象开发[J].系统仿真学报，2002，14（7）：844—848.
王炜，过秀成，等.交通工程学[M].南京：东南大学出版社，2000：89—117.
[3]刘运通，等.交通系统仿真技术[M].北京：人民交通出版社，2002：86—93.
[4]周静，陈森发.微观交通流中跟车模型的仿真研究[J].东南大学学报：自然科学版，2004，34（4）：545—548.
[5]喻丹，吴义虎，何霞，郭文莲.一种基于动态期望车头时距的跟驰模型[J].长沙理工大学学报：自然科学版，2007，4（4）：25—28.
[6]商蕾，高孝洪，蒋汉平.城市微观交通模型建模及仿真实现[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2003，27（4）：499—502.