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基于DBSCAN聚类算法的

饱和流率计算方法

□ 文/柴能孟

饱和流率是指在无信号控制约束的情况下，连 车辆值分别为4和6。杨东媛等认为连续队列中的前
续车队能够通过车道停止线的最大交通流量，同时 3-5辆车存在启动延误，计算饱和车头时距取车队中
也代表该车道的极限通行能力。饱和流率是计算交 第4-6辆车，并且提取饱和车头时距的车道一个周期
叉口通行能力、影响交叉口信号配时参数和判断交 内至少通过7辆车，且饱和车流状态下的车辆数不少

叉口服务水平的重要参数。饱和流率计算结果偏大 于4辆，通过饱和车头时距计算饱和流率。邢韵提出
或偏小可能导致路口溢流拥堵或信号配时偏大，造 了一种考虑随机性的划分阈值确定方法，用于饱和车
成路口利用效率低下，因此饱和流率的准确性至关 流和非饱和车流的判别。上述研究主要通过计算饱
重要。 和车头时距确定饱和流率，通过连续车队绿初启动
目前国内外对饱和流率的研究较多，饱和流率 通过停止线时的车头时距变化分析启动延误和饱和
的获取方式主要分为现场实测和模型计算两种类 车流，并确定计算饱和车头时距时车队需要包含的
型。模型计算最典型的是利用美国道路通行能力手 车辆数。然而路口通过的大小车随机分布，仅通过车
册（HCM）中的饱和流率计算方法，也是国内外应用 头时距是否稳定于某一定值来判断车流是否饱和并
最广的一种计算方法。HCM指出实际饱和流率受到 不准确，还应考虑车型对饱和车头时距的影响。大量
车道数、车道宽度、地面坡度、大小混合车型、转向 文献研究表明，车辆的大小会对车头时距产生较大
车辆、非机动车和行人等因素影响，需要在理想饱和 的影响，大型车辆的饱和车头时距普遍比小型车的
流率的基础上乘以相应的修正系数。一般情况下，连 饱和车头时距多2-5s。
续车队的前三辆车通过停止线需要的时间较长，这 本文首先利用复合视频检测器记录的过车数据
是由于车辆在绿初由静止开始启动，逐渐加速到正常 提取每辆车与前车的车头时距；其次考虑大小车型

车速需要时间和加速距离，前面三辆车没有足够的加 的影响，使用阈值法对不同车型设置不同的饱和车
速距离，通过停止线时速度会低于正常车速，此时车 头时距阈值来初步筛选饱和车流和非饱和车流；再
辆通过路口的流率会低于饱和流率。赵星等对该问 次通过DBSCAN聚类算法对数据降噪，进一步排除
题进一步研究，提出不同功能车道的启动延误车辆 非饱和车头时距的干扰；最后，根据拟合后的饱和车
值N不同，直行右转混行车道和直行车道的启动延误 头时距均值计算饱和流率。该方法适用于不同路口

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