泸州市中小学上下学交通仿真与信号配时优化平台

研究主题:信号灯时长对上下学交通状况的影响

本平台以四川省泸州市主城区真实路网为基础,构建可在线运行的微观交通仿真环境,用于评估中小学上下学时段(早高峰 06:30—08:45、晚高峰)交通拥堵成因,并开展信号灯配时方案的对照实验。

路网与模型规模

路网由 SUMO 路网文件导出,包含 11642 条道路边、1282 处信号控制路口、46 所中小学校门。车辆运动采用 IDM(Intelligent Driver Model)智能驾驶员跟驰模型,参数取 a=1.1 m/s²、b=1.8 m/s²、最小车头间距 2.0 m、期望车头时距 1.25 s。

核心功能

主要结论

在过饱和的上下学高峰条件下,短周期(60—70 秒)、少相位的配时方案优于 Webster 公式给出的长周期多相位方案:每增加一组相位即带来黄灯 3 秒加全红清空 2 秒的损失时间,多相位方案的清空损失可达 15—20 秒/周期,直接造成通行能力下降。走廊绿波相位差在过饱和状态下收益接近于零。校门接送泊位缺口是独立于信号配时的瓶颈,需同步治理。

适用范围

城市交通影响评价、学校周边交通组织优化、信号配时方案比选、交通工程教学演示。覆盖区域为四川省泸州市(经度 105.455、纬度 28.907)主城区。

泸州市中小学上下学交通仿真与信号调优平台微观仿真 · 真实路网 · 46 所学校

06:30:00
--
车辆 0 · 停车 0

交通需求调节

1500
45
40%
4%
5%

说明

背景车流为全域机动车总量(辆/小时);接送车强度为每所学校在高峰时段产生的家长接送车(辆/小时);学生过街率为步行到校并需横穿道路的学生比例。高峰时刻:早 07:35、晚 16:50。

上下学组织措施(需求侧)

以下措施直接改变接送出行需求,参数取自文献实证,可即时观察校门排队与过街风险的变化。
0 min
2 批
0%
0%
100%
100%

校门与过街设施(供给侧)

0.8×
40 辆
16 m

需求台账(当前政策下)

在校生合计-
小汽车接送车次-
校门泊位需求(峰值)-
泊位供给-
过街人次-
最短过街绿灯(HCM6)-
教师通勤车次-
泊位需求 = 车次 × 净停靠时长 ÷ 到达窗口;上学为即停即走(1.2 min),放学为停车等候(13.7 min)。

信号配时综合调节(作用于学校影响区)

调节后点击「下发配时」,将按新参数重算学校影响区内各路口的周期与绿信比;行人最短绿灯受 HCM6 儿童步行速度 1.0 m/s 约束,不会被压缩到不安全水平。
72 s
50%
18 s
0 s

效果反馈(相对基线)

尚未设定基线。先运行一段时间,再点「设为基线」,之后调节参数即可看到各项指标的相对变化。

配时—效果响应曲线

绿线为路网平均车速,橙线为校门排队总量,蓝线为行人平均等待;虚线标记配时下发时刻。

突发事件注入

300m
使用左侧工具在地图上点击目标道路即可注入事件。

活动事件

类型位置剩余
当前无突发事件

信号配时编辑

用左侧「信号」工具点击地图上的信号灯路口

信号全局操作

Webster 法按各相位实测排队车辆数计算最优周期与绿信比;感应控制按实时到达车辆动态截断相位。

实时运行指标

平均车速
0km/h
在途车辆
0辆
停车车辆
0辆
校门排队
0辆
平均延误
0s
行人过街等待
0s

高峰演变曲线

累计统计

完成出行0
平均行程时间0 s
平均每车延误0 s
过街行人0 人
行人平均等待0 s

重点监测学校(点击定位)

    选中学校详情

    在地图或列表中选择学校查看需求台账、泊位供需与风险评分。

    大模型接入层

    本层把仿真状态封装为标准化 JSON 快照与 Function Calling 工具,后期接入任意 LLM(GPT / 通义 / 混元 / 本地模型)即可实现自然语言驱动的动态配时决策。
    「自动决策」开启后,每 60 秒仿真时间由决策引擎自动巡检拥堵路口并下发配时调整。

    决策日志

    等待指令…

    状态快照(可直接喂给大模型)

    点击「生成状态快照」