混合交通下智能網(wǎng)聯(lián)車借道公交專用車道控制

龐明寶，柴紫欣，鞏丹陽

(河北工業(yè)大學(xué)，土木與交通學(xué)院，天津300401)

0 引言

設(shè)置公交專用車道是城市公交優(yōu)先的基本措施之一[1]，但很多專用車道設(shè)置在老城區(qū)等，道路車道數(shù)有限，通勤時(shí)段需求較大，使得這些時(shí)段呈現(xiàn)“專用道無或較少公交車，其他車道大面積排隊(duì)”現(xiàn)象。雖然很多學(xué)者提出動態(tài)或間歇式公交專用車道管控方法[2]，以提高其使用效率，但由于技術(shù)手段等原因，實(shí)施難度大且效率提升有限。

智能網(wǎng)聯(lián)車(Connected and Automated Vehicles,CAVs)通過自動駕駛、網(wǎng)聯(lián)等技術(shù)手段和合作方式，在提高安全性的同時(shí)提升道路通行能力。針對公交優(yōu)先問題[3-4]，集中于兩個(gè)方面研究：一是利用時(shí)分復(fù)用思想虛擬公交專用道[3]，通過預(yù)測公交到達(dá)路口能否順利通過實(shí)時(shí)調(diào)整交叉口信號配時(shí)實(shí)現(xiàn)公交優(yōu)先的自適應(yīng)控制；二是網(wǎng)聯(lián)下間歇式公交專用道的優(yōu)化控制問題[4]。這些為全聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，車輛均可通過控制予以實(shí)現(xiàn)。但CAVs 發(fā)展有一個(gè)過程，人工車輛(Human Vehicles,HVs)和CAVs 混行在未來較長時(shí)間是道路交通的基本特點(diǎn)，而已有集中于混行下設(shè)置CAVs 或自動駕駛車專用道和不設(shè)置控制研究[5]，較少涉及公交專用車道。

針對混行下公交專用車道研究：趙鑫[6]研究“聯(lián)網(wǎng)車和公交車都可在公交專用道行駛”下的設(shè)置問題，若聯(lián)網(wǎng)車后方在規(guī)定距離內(nèi)出現(xiàn)公交車，必須換至其他車道；Michael[7]針對公交道行駛車輛，提出一種繼續(xù)行駛或需與普通車道車輛合作以盡快離開公交專用道的算法；Chen[8]等提出一個(gè)理論模型證明將自動駕駛車分配到快速公交專用道可增加道路通行能力，采用SUMO(Simulation of Urban Mobility)模擬比較不同分配策略。顯然這些是“CAVs影響公交車前行時(shí)，盡可能離開公交道的規(guī)則”，不涉及CAVs進(jìn)入公交專用道條件。這在交通需求較大的通勤時(shí)段可能因“非公交專用道較長排隊(duì)且與HVs混行，不給和無法給擬回到一般車道的CAVs 讓行”，使“專用道上CAVs”成為公交車向前的障礙，公交優(yōu)先無法保障。

實(shí)際上，設(shè)置公交專用車道的目的就是要滿足公交車的優(yōu)先通行權(quán)，CAVs 雖允許借道但不能成為其在公交專用道上影響公交車行駛的障礙?；诖耍疚膹谋苊釩AVs 借道后與公交車可能沖突的角度，提出以“借道后不會成為公交車行駛障礙的駛?cè)牍坏辣匾獥l件”的CAVs的借道控制策略，依據(jù)公交道控制預(yù)測模塊設(shè)計(jì)進(jìn)入和離開專用道規(guī)則并建立各計(jì)算模型，通過仿真實(shí)驗(yàn)予以驗(yàn)證。

1 借公交道控制策略和換道規(guī)則

1.1 借公交道策略

研究對象為兩個(gè)信號交叉口間單向城市道路，行駛車輛包括公交車(也是智能網(wǎng)聯(lián)車)、HVs 和CAVs，至少3個(gè)車道，最右為公交專用車道，供公交車和不妨礙公交優(yōu)先下的CAVs 借道使用；其他為一般車道，供HVs 和CAVs 使用。所有車輛距下游交叉口LS1后均不允許換道，右轉(zhuǎn)非公交車距下游交叉口小于LS2大于LS1(均非常小，且LS1＜LS2)間，若還在一般車道，則必須換至最右側(cè)車道(該段右轉(zhuǎn)車和公交車混合)，即使不滿足換道條件也需強(qiáng)制換道。

從避免CAVs 借道時(shí)與公交車可能沖突的角度，允許其借公交道控制策略如圖1所示。

圖1 CAVs借道公交專用道控制策略Fig.1 Control strategy of CAVs driving on dedicated bus lane

(1)左轉(zhuǎn)CAV，不允許借道公交道。

(2)直行CAV，或右轉(zhuǎn)車(HV和CAV)距下游交叉口大于LS2，若不能同時(shí)滿足“換到公交道安全(簡稱換道安全)”“換道動機(jī)”條件要求(1.2 節(jié))，均不允許借道公交道。

(3)直行或右轉(zhuǎn)CAV距下游交叉口大于LS2，同時(shí)滿足“換道安全”“換道動機(jī)”條件要求，調(diào)用公交道控制模塊(具體規(guī)則見第2節(jié))。預(yù)測該CAV借道公交道的行駛過程為：①同時(shí)滿足換回一般車道的“換道動機(jī)”“換道安全”條件，換回一般車道；②妨礙公交優(yōu)先需換回一般車道時(shí)，不能滿足“換道安全”條件，只能在公交道繼續(xù)行駛；③其他，即在公交道行駛但不妨礙公交車行駛。

上述情景中②不允許借道公交道；①、③允許借道公交道，且①下回到一般車道后，再次是否借公交道需重新計(jì)算判斷。

1.2 CAVs換到公交道動機(jī)和安全規(guī)則

(1)換道動機(jī)

式(1)表示當(dāng)前車道行駛條件無法滿足車輛行駛期望速度；式(2)表示旁邊車道(公交道)行駛條件(即本車與公交道前車間距)，可以滿足本車輛行駛期望速度；式(3)為換道收益判斷，當(dāng)大于換道收益閾值時(shí)才能換道。本文采用改進(jìn)的最小化由換道引起的所有制動(Minimizing Overall Braking Induced by Lane Changes，MOBIL)模型作為CAV換道激勵(lì)準(zhǔn)則(動機(jī))[9]。

(2)換道安全

式中：drb-n(t)為與公交道后車的車頭間距；v(t)(b)為公交道后車速度；dsafe為前后車安全距離(間隙)要求。

式(4)表示換道時(shí)不會對旁邊車道后車產(chǎn)生影響；式(5)表示滿足換道安全間隙要求。

1.3 CAVs換回一般車道動機(jī)和安全規(guī)則

(1)不妨礙公交優(yōu)先正常換道規(guī)則

①換道動機(jī)。同式(1)～式(3)，但由于一般車道存在CAV與HV混行，需依據(jù)換道過程期望跟隨車類型調(diào)整參數(shù)。若為HV，計(jì)算usv時(shí)目標(biāo)車輛禮讓系數(shù)取1，表示目標(biāo)車輛的換道在保證安全前提下，不會對期望跟隨車輛行駛產(chǎn)生干涉。

②換道安全。同式(4)～式(5)，但此時(shí)是由公交專用車道換回一般車道。

(2)妨礙公交優(yōu)先的必須換道規(guī)則

①換道動機(jī)。由第2 節(jié)的預(yù)測控制模塊決定必須換道。

②換道安全。同式(4)～式(5)，其中換道過程期望跟隨車類型為HV的dsafe大于為CAV的值。

2 公交道控制模塊

控制流程如圖2所示。

圖2 公交專用道控制流程圖Fig.2 Control flow chart of dedicated bus lane

(1)對行駛在公交道的CAV，檢查前方是否有公交車。

式中：l為距下游交叉口距離；ti為當(dāng)前時(shí)間；v為期望速度；vi、ai分別為速度、加速度。

若該公交車能不停車通過下游交叉口，即在允許通行的相位內(nèi)所形成的區(qū)間隊(duì)列內(nèi)通過，該CAV繼續(xù)在公交道行駛；否則，換回一般車道(按照1.3節(jié)要求，進(jìn)入公交專用道的CAV 在妨礙公交優(yōu)先時(shí)必須滿足換回一般車道的換道安全要求)。

(3)若有，計(jì)算距離其最近的前面公交車抵達(dá)下游交叉口時(shí)間和相位。①若有公交?？空厩以摴卉囆柰？?，計(jì)算駐留時(shí)間。②若公交車抵達(dá)下游交叉口時(shí)不停車通過(含不采取交叉口公交優(yōu)先策略和實(shí)施綠燈延長紅燈推遲等策略)[10]，則在允許通行的相位內(nèi)與CAV構(gòu)成區(qū)間隊(duì)列；否則，轉(zhuǎn)向③。③檢查公交車和CAV 是否處于同一紅燈。若是，則CAV 繼續(xù)留在公交專用道；否則，駛出公交專用道。

(2)和(3)所述情景，為不妨礙公交優(yōu)先。

3 模擬計(jì)算與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)條件

以兩個(gè)鄰接信號燈控制交叉口間長500 m 單向4車道的城市道路為實(shí)驗(yàn)對象，具體如圖3所示，其中，最外側(cè)為公交專用道，交叉口信號燈不限制車輛右轉(zhuǎn)，實(shí)驗(yàn)除標(biāo)注外為沒有公交?？空厩榫?。采用Vissim 為實(shí)驗(yàn)平臺，其中，HVs 跟馳和換道采用Vissim內(nèi)置widemann74模型，CAVs跟馳行為采用智能駕駛員模型(Intelligent Driver Model,IDM)。對比仿真數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行校驗(yàn)和參數(shù)修正，路段通行能力c=1200 pcu·(h·lane)-1，自由流度v=60 km·h-1。

圖3 實(shí)驗(yàn)場景示意圖Fig.3 Schematic diagram of experimental scene

3.2 實(shí)驗(yàn)分析

取非公交車交通需求為0.2×4c-0.8×4c公交需求120 veh·h-1進(jìn)行1800 s的仿真。同時(shí)，為消除隨機(jī)性，所有圖中顯示結(jié)果均取20 次仿真的平均值。為對比實(shí)驗(yàn)效果，選取3種方案：方案1為不允許借道控制方法，方案2為基于清空距離的公交專用道控制方法[4]，方案3 為本文借道方法。其中方案2中清空距離，通過仿真優(yōu)化確定為200 m。

圖4為不同交通需求和右轉(zhuǎn)車輛比例下3種方法公交車平均車速和平均延誤對比；圖5為不同交通需求和右轉(zhuǎn)車輛比例下人均延誤和車均延誤對比，其中，圖5(c)、(d)為在距下游交叉口350 m 處設(shè)置公交站結(jié)果，以與不設(shè)公交站，即圖5(a)、(b)比較；圖6 為“人均延誤和車均延誤隨交通需求和右轉(zhuǎn)比例組合變化”的箱線圖；圖7 為右轉(zhuǎn)車輛占比10%和50%下公交專用道上CAVs 流量對比，其中CAVs 滲透率50%；圖8 為低、中、高交通需求下不同滲透率的道路人均延誤對比。

圖4 公交運(yùn)行效率指標(biāo)對比圖Fig.4 Comparison chart of bus operating efficiency index

圖5 3種方案延誤指標(biāo)對比圖Fig.5 Delay index comparison chart of three schemes

圖6 3種方案延誤指標(biāo)箱線圖Fig.6 Box plot of delay indicators using three schemes

由圖4～圖8可知：

圖8 不同CAVs滲透率下人均延誤對比圖Fig.8 Comparison of delay per capita under different CAVS permeations

(1)本借道控制方法在保障公交優(yōu)先的前提下道路運(yùn)行效率最高。方案1 公交優(yōu)先得到最大保證，公交速度最高、延誤最低，但道路運(yùn)行效率最低，這是因?yàn)椴辉试S其他車輛借道使公交道的時(shí)空優(yōu)勢不能充分利用造成的；方案2 和方案3 的公交運(yùn)行效率雖稍遜于方案1，但從圖4～圖6 中可以看出，這兩種方案中路網(wǎng)人均延誤及車均延誤均大幅度下降，包括最大值、最小值、中位數(shù)等，其中人均延誤(按照中位數(shù)，后同)相較于方案1 分別降低20%、56%，車均延誤分別降低48%，67%。方案2雖有改進(jìn)但不能實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，使得本文方法效果最佳。特別指出的是：有公交?？空九c無公交站比較，依然是本文方法最佳，方案2次之。

(2)高交通需求下本借道方法優(yōu)勢愈加明顯，且隨右轉(zhuǎn)比例增大而提高。從圖5 和圖6 可以看到：低需求下，3 種方案間差距較小，人均延誤差距低于20%；隨著交通需求增加，差距逐漸增大；高需求下方案3 與方案2 相比，車均延誤和人均延誤分別減少40%和32%，與方案1 相比分別減少60%和65%。且從圖5和圖7可以看出，方案3控制效果隨右轉(zhuǎn)比例的增高而更優(yōu)。這是因?yàn)楦嗟腃AVs借道公交專用道所造成的，方案1公交道僅供公交車使用使道路資源造成巨大浪費(fèi)；方案2雖然允許部分CAVs 駛?cè)耄湓O(shè)置的清空距離因不能保證優(yōu)化目的，依然造成公交道資源的浪費(fèi)(圖7，公交專用道上方案2的流量顯著低于方案3)，且在高需求下，非公交車“在妨礙公交優(yōu)先必須離開公交道時(shí)”駛出困難，導(dǎo)致公交專用道控制策略失效；方案3通過避免CAVs 在交叉口排隊(duì)控制對公交車的干擾，不必再設(shè)置清空距離，道路資源得以更充分利用，公交道流量變大，且交通需求越大越能充分體現(xiàn)其優(yōu)勢。

圖7 不同右轉(zhuǎn)比例下公交道流量對比圖Fig.7 Comparison of traffic flow on bus lane under different right turn ratios

(3)高需求下CAVs滲透率在30%～40%時(shí)控制效果顯著。從圖8 的4 組對比數(shù)據(jù)可知，低需求(900 veh·h-1和1200 veh·h-1)下不同滲透率對人均延誤影響并無規(guī)律；但人均延誤隨滲透率增加以穩(wěn)定速度遞減；高需求下滲透率30%時(shí)顯著降低，40%后平緩降低。造成這一差異性的主要原因是低需求下為自由流狀態(tài)，受滲透率、右轉(zhuǎn)車輛比例等指標(biāo)影響極??；中需求下，車速受限但流量未飽和，根據(jù)流速密基本圖，借道公交專用道車輛越多，延誤越小，使得借道數(shù)量隨滲透率的變大而增加，人均延誤與滲透率間呈現(xiàn)圖中接近線性關(guān)系；高需求下受公交車道容量限制，可借道的數(shù)量在滲透率為40%時(shí)逐漸飽和，故30%～40%區(qū)段前后呈現(xiàn)非常明顯的差別。

4 結(jié)論

本文得到主要結(jié)論如下。

(1)本文提出的借道控制方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在保障公交優(yōu)先的前提下，人均和車均延誤降低都在56%以上，高需求下達(dá)到60%以上；CAVs滲透率為40%時(shí)道路運(yùn)行效率提高逐漸飽和，需求高峰時(shí)段，道路空間利用效率得到利用，有較好的適用性。

(2)本文控制方法充分利用智慧交通公交道控制模塊所具有的預(yù)測功能，在借道決策時(shí)避免“借道車輛成為公交優(yōu)先障礙”的發(fā)生，與已有清空距離方法相比，人均和車均延誤降低都在20%以上，在優(yōu)化公交道剩余空間的同時(shí)提升交通管控精細(xì)化水平。

(3)本文方法綜合利用CAVs間、與HVs合作換道模型的優(yōu)勢，通過MOBIL 模型計(jì)算出的換道收益判斷激勵(lì)決策，加入到借道控制過程的規(guī)則中，更加靈活地處理不同類型車輛間合作決策過程，滿足實(shí)際使用要求。