信息交互環(huán)境下公交信號優(yōu)先控制仿真與評估*

周 莉 暨育雄 王一喆

(同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室 上海 201804)

信息交互環(huán)境下公交信號優(yōu)先控制仿真與評估*

周 莉 暨育雄 王一喆

(同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室 上海 201804)

在信號控制交叉口，公交車需要與社會車輛競爭通行權.為提升公交車輛的服務質量，交通控制系統(tǒng)會在交叉口給予公交車輛一定的優(yōu)先通行權，以保障其準點率.本研究在信息交互環(huán)境下建立單點交叉口公交車信號優(yōu)先控制策略，以交叉口總體人均效益最大化為目標，兼顧公交車輛能耗、舒適性等因素，根據不同到達模式提出了公交車單點交叉口信號實時優(yōu)先控制方法.并借助VISSIM仿真軟件進行信號優(yōu)先控制方案的驗證，在不同背景交通流條件下，可以使交叉口人均延誤降低13.21%，20.06%和25.27%，公交車車輛運行速度分別提升11.15%，12.16%和13.94%.

信號主動優(yōu)先控制；信息交互技術；城市公共交通；仿真與評估

0 引 言

公交車輛行程時間較長、服務水平較低等問題成為制約公交車出行分擔率提升的重要因素，利用新技術、新方法提高公共交通的準點率和服務水平極具現(xiàn)實意義.

信息交互技術(V2X environment)為提高公交的運行效率帶來新思路.信息交互環(huán)境是指交通控制及其關聯(lián)系統(tǒng)的各個對象之間可實時交互其當前狀態(tài)、控制指令與請求的通信環(huán)境，使得控制方能夠獲得車輛速度、車輛位置、車輛路徑等更為細粒的交通控制信息，并據此生成最合適的控制方案[1].但信息交互技術在公交信號優(yōu)先的應用上尚有不成熟之處，特別是公共交通交叉口信號優(yōu)先的控制理論和方法尚需完善，例如單純的公交信號優(yōu)先控制難以均衡對向道路的通行效益，容易造成交叉口總體通行效益的下降.另一方面，單純的信號優(yōu)先控制無法區(qū)分“早點”與“晚點”的公交車輛，一概而論的控制方式容易造成時刻表的進一步偏移，反而對整個交通系統(tǒng)起到不利的影響.因此本文針對具有公交專用車道的常規(guī)公交，基于信息交互技術精準獲取車輛位置和速度信息，預測公交車輛行程時間的同時，根據公交到達時間窗在信號周期中的定位設計單點交叉口信號實時優(yōu)先控制方案，進而實現(xiàn)公交精準化優(yōu)先控制.

馬萬經等[2]在洛杉磯進行的公交信號優(yōu)先控制實驗，自此，公交信號優(yōu)先成為了一個新的交通研究領域.公交信號優(yōu)先是指在交叉口為公交車輛提供優(yōu)先通行信號，在保證不對整個交叉口或干線車輛運行產生嚴重影響的前提下，使公交車輛順利通過交叉口，減少公交車輛的延誤，降低公交車輛的路線行程時間，提高公交車輛的準點率和運行效率，進而提升公共交通系統(tǒng)的服務可靠性[3-5].汪健等[6]綜合考慮社會車流綠波帶和公交車流綠波帶,分析上游交叉口到達下游交叉口的時刻對綠波帶的影響情況,建立了基于綠波帶寬度的優(yōu)化目標，以社會車流和公交車流能夠獲得的綠波帶寬度之和最優(yōu)為原則的公交優(yōu)先方法.馬萬經等[7]基于公交車發(fā)車頻率，研究信號周期與公交車到達信號交叉口周期的落點數(shù)量分布，提出以公交車均延誤最小的落點最優(yōu)位置模型和多申請下的優(yōu)先控制模型，能夠降低車頭時距波動和公交車車均延誤.尚春琳等[8]選取人均延誤作為效益指標來衡量路口通行效率,采用譜聚類的方法確定公交車與社會車輛之間的加權比重，據此選用PAA方法進行交叉口的多時段劃分.Zeng等[9]考慮公交車輛到站時間的隨機性進行實時公交優(yōu)先策略生成.Dion等[10]將自適應公交調度策略和自適應交通控制策略同時進行應用研究，并以公交車輛時間節(jié)約、社會車輛延誤費用和社會車輛停車費用組合為目標函數(shù)優(yōu)化控制方案.Ekeila等[11]針對常規(guī)優(yōu)先控制策略其對背景車流有較大影響以及不能對實時車流做出動態(tài)調整的缺點，基于公交車輛預測到達時間窗口，提出了動態(tài)優(yōu)先策略.陳炯迪等[12]基于干線交叉口綠波協(xié)調控制原理和速度誘導原理,提出了一種可跨周期的公交專用道綠波信號協(xié)調控制方法.

通過文獻綜述可見，集中于研究公交優(yōu)先實現(xiàn)的邏輯或算法的相關文獻較多，然而這些理論僅通過數(shù)值解析方法進行信號優(yōu)先控制，尚未形成系統(tǒng)性的成果，無法直接運用于公交的實際運營.與此同時公共交通和社會車輛的協(xié)調研究的還不夠充分，即公交優(yōu)先可能會對社會車輛造成負影響，甚至可能會引起交通事故.

1 單點交叉口公交信號優(yōu)先控制邏輯

1.1 單點交叉口公交信號優(yōu)先控制假設條件

1) 道路條件 設置有公交專用道，假設公交車輛均行駛在公交專用道上，其運行不會被社會車輛干擾.

2) 信息采集 本文研究均建立在可以準確且即時獲取相關信息的基礎上，例如公交車位置信息、車速信息和信號優(yōu)先請求信息等；另外公交配置的車載GPS，當公交駛離上一停靠站時即判斷其運行正點情況，對于晚點公交在交叉口給予信號優(yōu)先控制，以保證其運行的可靠性.

3) 信號優(yōu)先控制 基于信息交互技術可以實時獲取信號燈狀態(tài)、周期及時長，并在系統(tǒng)判定給予優(yōu)先后根據公交車輛到達時間窗的預測結果實施優(yōu)先控制.

1.2 單點交叉口公交信號優(yōu)先控制思想

1) 降低公交車輛延誤與能耗 通過公交信號優(yōu)先可以增加公交車輛的通行權，降低公交車延誤和行程時間的同時，節(jié)約乘客的出行時間成本.另一方面，由于公交頻繁地停車啟動會造成大量的能源消耗，同時也不利于乘客乘坐的舒適性.因此，本文考慮對于部分運行正點，但是到達停車線的時刻位于紅燈初期或紅燈末期的公交給予優(yōu)先控制，既不會對社會車輛造成較大的影響，又可起到節(jié)能和提高乘坐舒適性的作用.

2) 考慮交叉口整體效益 當背景交通流量較大時，僅考慮公交的交通效益可能會對交叉口整體效益產生不利的影響.因此，本文在執(zhí)行公交單點交叉口優(yōu)先控制之前，會進行以人均延誤為單位的優(yōu)先控制前后交叉口整體交通效益對比，僅當整體效益的變化在可接受的范圍內時，才執(zhí)行公交單點優(yōu)先控制.

1.3 公交單點交叉口在線優(yōu)先控制模塊

1) 信息檢測模塊 公交優(yōu)先在線控制策略的生成需要大量的交通運行信息，包括公交車輛的實時運行信息及其既定運行計劃，公交車位置信息、車速信息，交通流量、各相位飽和度等背景交通信息，及現(xiàn)有的信號控制方案等幾方面的信息.

2) 優(yōu)先申請模塊 根據公交車輛的運行狀態(tài)，預測其到達交叉口的時間窗，與既定運行計劃相對比，若公交車晚點，或雖未晚點，但是屬于提升交叉口整體效益的優(yōu)先控制的范圍，則進入優(yōu)先申請，否則優(yōu)先控制判斷邏輯結束，保持原有控制方案不變.若有多個優(yōu)先請求，則按照一定的方法設定優(yōu)先權重，優(yōu)先滿足權重較大的公交車輛.

3) 策略實施模塊 通過系統(tǒng)協(xié)調和單點感應控制兩個層次實時實施相應優(yōu)先措施.系統(tǒng)協(xié)調控制通過對公交車輛和背景交通在網絡中的整體運行狀況的把握和預測，優(yōu)化基礎控制方案;單點控制針對公交優(yōu)先申請，根據公交車到達時段在周期中的相位分布情況分為若干種到達模式，每一種模式均對應著相應的優(yōu)先控制方案，包括綠燈延長、紅燈早斷、相位插入三類，最終對單個交叉口的信號配時進行調整，保證公交優(yōu)先通行.

2 單點交叉口信號優(yōu)先控制方案

2.1 公交到達時刻在信號周期中的定位

根據公交車到達交叉口停車線的時間段，需要對其下界、中值、上界進行在周期中的定位，從而得知預測時間段的下界、中值、上界各處于周期中的哪個相位[13].具體步驟為：①將以s為單位的預測行程時間段加到現(xiàn)在的時刻上；②去除①中時間周期的整數(shù)倍；③余下的時間段即為預測時間段在周期中的定位；④判斷下界、中值、上界各處于哪個相位.

將其用數(shù)學表達，則為

mod([tnow+tTTA-σ,tnow+tTTA+σ],C)

(1)

式中：tnow為檢測到公交車的時刻，s；C為控制周期時長，s;σ2為行程時間預測模型方差；tTTA為公交車預測到達停車線時段的中值.

得知公交車預測到達時間段在周期中的定位及所屬相位后，可將其到達模式分為若干種情況，每一種情況時間段的下界、中值、上界均處于不同的相位，相應的公交車優(yōu)先控制方案也有所不同.

2.2 公交車綠燈相位插入

該類到達模式為公交車到達時段的上界、中值、下界均位于公交車紅燈相位，且三者沒有全部位于公交車綠燈相位上一相位.針對這種模式，采取公交車綠燈相位插入,見圖1.

圖1 公交車綠燈相位插入控制策略

假設公交車到達時段下界位于第m相位(非公交車上一相位)的綠燈期間，則公交車綠燈相位插入時刻應滿足第m相位的最小綠燈時間.公交車綠燈相位的插入時刻為

式中：tins為公交車綠燈相位插入時刻，s；m為公交車到達時段下界位于的相位；gm min為第m相位的最小綠燈時間，s.yi為第i相位社會車輛流量比；其他參數(shù)含義同上.

2.3 公交車紅燈早斷

1) 紅燈早斷模式一 該種模式下對應的優(yōu)先控制方案為公交車紅燈縮短.紅燈縮短的時長應當滿足公交車前一相位的最小綠燈時間，見圖2.紅燈縮短的時長為

(3)

式中：Δtred為公交車紅燈縮短的時長，s；σ為公交車到達時段下界與中值的偏移，s；r為公交車相位紅燈時長，s；n為除公交車相位外的相位總數(shù)；gi為公交車綠燈相位之外其他相位的原方案綠燈時長，s；Ii為公交車綠燈相位之外其他相位的綠燈間隔時間，s；gn min為公交車綠燈相位前一相位的最小綠燈時間，s.

圖2 公交車紅燈早斷控制策略一

2) 紅燈早斷模式二 該種模式下對應的優(yōu)先控制方案為公交車紅燈縮短.紅燈縮短的時長應當滿足公交車前一相位的最小綠燈時間，見圖3.紅燈縮短的時長為

Δtred=min[r-(tTTA-σ),

(4)

式中：各參數(shù)含義同上.

圖3 公交車紅燈早斷控制策略二

2.4 公交車綠燈延長

1) 綠燈延長模式一 該種模式下對應的優(yōu)先控制方案為公交車綠燈延長.綠燈延長的時長應當滿足公交車的通行需求并保證該相位綠燈時長不超過最大綠燈時長,見圖4.綠燈延長的時長為

Δtgre=min[σ,gt max-gt]

(5)

式中：Δtgre為公交車綠燈相位綠燈延長的時長，s；gt max為公交車綠燈相位最大綠燈時間，s；gt為公交車綠燈相位原方案時長，s；其余參數(shù)含義同上.

圖4 公交車綠燈延長控制策略一

2) 綠燈延長模式二 該模式下對應的優(yōu)先控制方案為公交車綠燈延長.綠燈延長的時長應滿足公交車的通行需求并保證該相位綠燈時長不超過最大綠燈時長，見圖5.綠燈延長的時長為

Δtgre=min[2σ,gmax-g]

(6)

式中：參數(shù)含義同上，2σ的取值是為了滿足公交車的通行需求.

圖5 公交車綠燈延長控制策略二

3 優(yōu)先控制方法驗證與仿真分析

為了復現(xiàn)較為復雜的公交優(yōu)先控制算法并評估其運行效果，需要在VISSIM中借助COM Server接口實現(xiàn)二次開發(fā).公交優(yōu)先控制模型的數(shù)據與仿真均可通過COM界面得到.VISSIM的COM界面支持Microsoft Automation,用戶能夠應用各種編程語言調用COM Server接口，本文即根據公交車單點交叉口信號優(yōu)先控制核心算法，基于c#環(huán)境進行信號優(yōu)先控制系統(tǒng)軟件程序的開發(fā).

分別在交叉口背景社會車輛流量為低流量500 pcu/h、中流量900 pcu/h和高流量1 300 pcu/h的條件下進行系統(tǒng)控制結果的驗證.

1) 在交叉口同一周期不同社會車輛流量條件下，在對于公交車進行信號優(yōu)先控制，得到交叉口的人均延誤.通過仿真得出，在交叉口社會車輛流量分別為500，900和1 300 pcu/h的條件交叉口人均延誤絕對值分別降低5.8，6.8和6.9 s，延誤降低百分比分別為13.21%，20.06%和22.05%，具體結果參見表1.

2) 在交叉口社會車輛流量為低流量500 pcu/h，中流量900 pcu/h和高流量1 300 pcu/h的條件分別做60次仿真實驗分析，得出公交車平均運行速度.結果顯示，公交車的平均運行速度分別提升11.15%，12.16%和13.94%，具體結果參見表1.

表1 優(yōu)化前后人均延誤及運行速度

3) 選取社會車輛流量為中流量900 pcu/h的情況下進行195次仿真實驗，具體結果見表2.

表2 優(yōu)先控制模式出現(xiàn)次數(shù)及頻率

由表2可知，優(yōu)先控制方案為相位插入的模式出現(xiàn)頻率僅5.13%，說明相位插入對于交叉口正常交通運行會產生較大影響，會導致額外的延誤增加和安全問題，因此較少采用.優(yōu)先控制方案為綠燈延長的優(yōu)先控制方案為紅燈早斷的優(yōu)先控制方案總出現(xiàn)頻率分別為34.35%和34.36%，說明綠燈延長方案和紅燈早斷方案出現(xiàn)頻率比較接近，但紅燈早斷方案出現(xiàn)次數(shù)略多于綠燈延長方案出現(xiàn)次數(shù).

通過仿真分析得出本文所提出的城市公共交通信號優(yōu)先控制方案可以在降低交叉口人均延誤的同時，提升公交車的運行速度，具有較好的應用價值和前景.

4 結 論

信息交互是城市交通控制的發(fā)展趨勢，其對整個城市交通系統(tǒng)的影響和作用日益顯現(xiàn)，信息交互環(huán)境的城市交通控制研究不是一蹴而就的，對其規(guī)律的認識和把握是一個漫長的過程，本文以公交車單點交叉口信號優(yōu)先控制為著眼點，對信息交互環(huán)境影響下的優(yōu)先控制機理進行探索，設計單點交叉口公交車信號優(yōu)先控制系統(tǒng)的工作流程及核心算法，根據公交車在信號周期中到達時刻的不同模式，分別提出了公交車單點實時條件優(yōu)先控制方法，該方法可以有效降低交叉口人均延誤，提高公交車的運行速度和效率.

本文存在如下不足：①多交叉口信號優(yōu)先控制策略研究.本文所提出的信息交互環(huán)境下公交信號優(yōu)先控制模型的建立只針對公交車行駛過程中即將到達的單一交叉口，沒有考慮路段交叉口相互之間的信號聯(lián)動情況.由于路段信號綠波設計對公交信號優(yōu)先策略的整體效益有影響，因此在未來需要對這方面的研究進行補充.②多輛公交車信號優(yōu)先控制策略的研究.本文的公交車信號優(yōu)先控制策略針對的是單線路一輛公交車的情況，在后續(xù)的研究中，需要考慮更為符合實際的多線路多輛公交車的情況，在考慮多輛公交車相互作用的情況下，如何通過合理的公交信號優(yōu)先策略實現(xiàn)公交系統(tǒng)高效、穩(wěn)定、舒適的多目標優(yōu)化.

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Simulation and Evaluation of Bus Signal Priority Control in Information Interaction Environment

ZHOULiJIYuxiongWANGYizhe

(TheKeyLaboratoryofRoadandTrafficEngineering,MinistryofEducation,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)

Buses usually have to compete their right of way with city cars at intersections. To promote the service quality of bus, the signal control system may provide a signal priority to bus at intersections so as to ensure the punctuality of bus. Based on the information interaction environment, this paper researches on the model of signal priority of bus in isolated intersection. This method aims at benefit maximization per capita of bus and other road users, and provides different signal priority control scenarios which are red truncation, green extension and green light phase insertion for different bus arrival modes. The lateness, energy efficiency and passengers’ comfort of bus, and community vehicles’ efficiency are also considered. Finally, a numerical simulation is conducted by modeling in VISSIM a representative signalized intersection with bus. The results indicate that the proposed method reduces average passenger delay by 13.21%,20.06%,25.27% and improves travel speed of bus vehicles by 11.15%,12.16%,13.94% comparing to existing signal control scenarios.

signal priority control method; information interaction environment; public transportation system; simulation and evaluation

U491

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.05.021

2017-08-12

周莉(1992—)：女，碩士生，主要研究領域為交通數(shù)據建模與分析、智能交通系統(tǒng)工程

*國家自然科學基金重點項目(51238008)、上海市科委科研計劃項目(15DZ1204402)資助