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    基于元胞自動機(jī)的公交車靠站換道行為研究*

    2022-04-13 11:40:46蘇燦航高圣涵郭建鋼廖飛宇
    公路與汽運(yùn) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:??空?/a>元胞進(jìn)站

    蘇燦航, 高圣涵, 郭建鋼, 廖飛宇

    (福建農(nóng)林大學(xué) 交通與土木工程學(xué)院, 福建 福州 350002)

    占用非機(jī)動車道??抗皇悄壳爸行〕鞘谐R姽煌?啃问?,公交車進(jìn)站停靠需短暫占用非機(jī)動車道,阻斷非機(jī)動車流,從而迫使非機(jī)動車停車等待或冒險占用相鄰機(jī)動車道換道超車,時間成本和風(fēng)險成本增加。研究不同交通流量下路段交通狀態(tài)十分重要,可為城市公交站點(diǎn)形式選擇提供理論支撐。文獻(xiàn)[5-8]從公交站區(qū)域整體入手,研究直線式公交??空緝?nèi)有公交車停靠時對周圍局部交通流的影響,探索公交車??科陂g社會車輛運(yùn)行規(guī)律。文獻(xiàn)[9-12]以自行車為研究對象,分析了公交車進(jìn)站換道過程對非機(jī)動車運(yùn)行的影響。邱得玲將到達(dá)分布和隨機(jī)效用理論相結(jié)合,建立了不同密度、不同到達(dá)分布情況下?lián)Q道概率公式。周志俊通過分析公交車進(jìn)站運(yùn)行狀態(tài)、后續(xù)交通流到達(dá)率和疏散率,建立了交通流隨機(jī)延誤模型。邱凌云通過分析公交車速度、自行車與公交車相對位置、夾角對駕駛?cè)诵袨闆Q策的影響,建立了基于模糊推理的沖突模型?,F(xiàn)有針對直線式公交停靠站區(qū)域的研究集中于公交車與小汽車之間的沖突影響,對公交車與非機(jī)動車之間影響的研究較少。分析非機(jī)動車交通量大小、不同公交車停靠需求下公交車激進(jìn)型強(qiáng)制換道比例對公交系統(tǒng)的運(yùn)營與管理具有理論指導(dǎo)意義。

    1 模型構(gòu)建

    駕駛?cè)艘蜃非罄硐胄旭偹俣?、停靠需求等,需駛?cè)胂噜徿嚨赖男袨榉Q為換道行為,根據(jù)換道原因不同分為自由換道和強(qiáng)制換道。與自由換道不同,強(qiáng)制換道為必要性換道行為。在公交車進(jìn)站的場景中,隨著公交車輛與公交??空揪嚯x的減少,公交車駕駛?cè)俗兏嚨赖男枨笤鰪?qiáng)。距離縮短至最遲換道點(diǎn)處時,如果右側(cè)仍存在非機(jī)動車干擾而無法直接換道,公交車駕駛?cè)酥荒懿扇p速、停車等待等措施等待換道時機(jī)。研究區(qū)域為公交站點(diǎn)及其上游區(qū)域(見圖1)。

    圖1 研究區(qū)域示意圖

    對于公交車??空炯捌渖嫌螀^(qū)域,公交車駕駛?cè)说膹?qiáng)制換道決策可分為保守型和激進(jìn)型2個階段。在博弈換道區(qū)域B中,公交車能根據(jù)實際情況選擇是否進(jìn)行換道,根據(jù)駕駛員性格和駕駛習(xí)慣的不同選擇不同換道位置,定義為保守型強(qiáng)制換道行為;隨著公交車與公交停靠站距離的縮小,公交車到達(dá)激進(jìn)型強(qiáng)制換道區(qū)域C時,公交車換道需求強(qiáng)烈,在保證安全的情況下將截斷非機(jī)動車流,強(qiáng)制換道至非機(jī)動車道進(jìn)行???。因此,判斷車輛強(qiáng)制換道決策類型在于判斷公交車是否能在激進(jìn)型強(qiáng)制換道區(qū)域前進(jìn)行換道操作。公交車進(jìn)站換道決策流程見圖2。

    圖2 公交車進(jìn)站換道決策流程

    1.1 保守型強(qiáng)制換道決策模型

    公交車為滿足工作需求,在臨近公交??空緯r便產(chǎn)生換道需求。在博弈換道區(qū)域B中,當(dāng)右側(cè)非機(jī)動車與公交車距離大于博弈距離Dc時,相互之間影響不大,公交車換道位置受駕駛員性格影響;當(dāng)右側(cè)非機(jī)動車與公交車距離小于Dc時,兩者之間存在沖突風(fēng)險,由于沖突雙方皆不完全掌握對方的博弈信息,公交車與非機(jī)動車進(jìn)行非完全信息博弈。

    為模擬公交車與非機(jī)動車之間的換道沖突,引入非完全信息博弈理論對CA模型換道規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),建立保守型強(qiáng)制換道決策模型如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    表1 駕駛?cè)孙L(fēng)險損失設(shè)定

    (4)

    1.2 激進(jìn)型強(qiáng)制換道決策模型

    公交車在博弈換道區(qū)域B中無法進(jìn)行換道進(jìn)站時,駛?cè)爰みM(jìn)換道區(qū)域C后換道需求強(qiáng)烈。車輛與公交站的距離等于換道所需最短距離且公交車位于非機(jī)動車前方時,公交車大概率會選擇強(qiáng)制換道,截斷非機(jī)動車流進(jìn)入公交??空?;若存在并行非機(jī)動車,公交車根據(jù)實際情況選擇是否換道,不滿足換道條件時將停車等待換道時機(jī),在滿足式(5)的條件下進(jìn)行強(qiáng)制換道。

    (5)

    (6)

    (7)

    2 仿真模擬分析

    元胞自動機(jī)模型是一種時間、空間和狀態(tài)都離散的數(shù)學(xué)模型,主要由元胞、鄰居、規(guī)則和元胞空間組成。

    2.1 仿真模型標(biāo)定

    2.1.1 仿真參數(shù)

    以福州市某雙向八車道(包括兩側(cè)非機(jī)動車道)道路西往東路段(長300 m)為試驗對象,在天氣良好的工作日晚高峰17:50—18:50利用無人機(jī)在高空(120 m)拍攝視頻數(shù)據(jù)。常規(guī)公交車長度為9~12 m,非機(jī)動車長度為1.36~2 m,車道寬度為3.5 m。為簡化元胞自動機(jī)仿真模型,設(shè)定元胞尺寸為3 m×3 m,1個元胞占據(jù)1條車道。根據(jù)實際情況對仿真模型參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,標(biāo)定結(jié)果見表2。

    表2 仿真參數(shù)標(biāo)定

    2.1.2 仿真規(guī)則

    (1) 加速。如果車輛速度v未達(dá)到該車輛類型的最大速度vmax,則速度增加1,即v→min(v+1,vmax)。

    (2) 減速。如果車輛間距d小于該車輛速度v,則進(jìn)行減速操作,即v→min(v,d-1)。

    (3) 隨機(jī)慢化。如果車輛速度v≠0,則以概率P進(jìn)行減速操作;否則不變,即以概率P使得v→min(v-1,0)。

    (4) 位置更新。車輛以速度v向前移動更新位置,即X=X+v。

    (5) 換道規(guī)則。1) 保守型換道。若車輛位于保守型換道區(qū)域,則進(jìn)行保守型強(qiáng)制換道操作。當(dāng)右側(cè)非機(jī)動車與公交車距離大于博弈距離Dc時,產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)rand,若其小于換道概率Pchange,則公交車進(jìn)行換道操作;當(dāng)右側(cè)非機(jī)動車與公交車距離小于博弈距離Dc且換道收益大于不換道收益時,公交車進(jìn)行換道操作。2) 激進(jìn)型換道。當(dāng)車輛位于激進(jìn)型換道區(qū)域且滿足式(5)的要求時,進(jìn)行激進(jìn)型強(qiáng)制換道操作。

    2.2 仿真結(jié)果分析

    為研究非機(jī)動車密度對激進(jìn)型強(qiáng)制換道的影響,分別在公交車密度Kbus=1和Kbus=2的情況下進(jìn)行仿真。

    2.2.1 非機(jī)動車道軌跡圖

    在其他參數(shù)不變的情況下,通過改變路段公交車密度和非機(jī)動車密度等參數(shù)進(jìn)行仿真,記錄非機(jī)動車道車輛軌跡數(shù)據(jù),獲得不同車輛密度下非機(jī)動車道軌跡圖(見圖3)。

    對比圖3(a)、(c)、(e),在Kbus=1的情況下,公交車進(jìn)站僅受右側(cè)非機(jī)動車交通流狀態(tài)的影響,在非機(jī)動車密度Kbike=4的情況下交通運(yùn)行狀態(tài)良好,未出現(xiàn)明顯排隊;隨著非機(jī)動車密度的增加,公交站點(diǎn)處排隊長度明顯增大,直至Kbike=30時,部分時段公交停靠站上游出現(xiàn)多車等待現(xiàn)象,影響范圍增大至10個元胞,非機(jī)動車向內(nèi)側(cè)機(jī)動車借道超車概率增大。

    對比圖3(b)、(d)、(f),在Kbus=2的情況下,當(dāng)公交站點(diǎn)已停靠有公交車輛時,即將進(jìn)站的公交車不僅受右側(cè)非機(jī)動車的影響,還受已停靠公交車的制約,在非機(jī)動車密度較小時對整體交通流運(yùn)行狀態(tài)的影響較小,隨著非機(jī)動車密度的增加,影響范圍加大,至Kbike=30時影響范圍已增加至20個元胞。

    圖3 非機(jī)動車道軌跡圖

    對比Kbus=1、Kbus=2交通流狀態(tài)下車輛軌跡圖,相同非機(jī)動車交通量情況下,公交車進(jìn)站影響范圍隨著公交車密度的增大而增大,非機(jī)動車借道超車比例增大。

    2.2.2 激進(jìn)型換道概率

    相比于激進(jìn)型換道,保守型換道的碰撞風(fēng)險較低,受公交車駕駛?cè)笋{駛習(xí)慣和性格影響較大,不進(jìn)行過多闡述。公交??空炯捌渖嫌螀^(qū)域車輛延誤主要受公交車激進(jìn)型換道概率影響,為探究研究區(qū)域內(nèi)非機(jī)動車密度對公交車進(jìn)站換道決策的影響,分別記錄不同車輛密度下公交車激進(jìn)型換道概率,經(jīng)過重復(fù)仿真試驗,求取激進(jìn)型換道概率均值(見圖4)。

    圖4 激進(jìn)型換道概率

    由圖4可知:激進(jìn)型換道概率P隨著非機(jī)動車密度增大而增大,Kbus=1、Kbike<7時,非機(jī)動車密度增加對P的影響較小,Kbike>7時影響顯著增加;Kbus=2、Kbike<10時,非機(jī)動車密度增加對P的影響較小,Kbike>10時影響顯著增加;Kbus=2時公交車激進(jìn)型換道概率均大于Kbus=1時公交車激進(jìn)型換道概率,Kbus=1且Kbike>30時,公交車激進(jìn)型換道概率P皆大于50%;Kbus=2且Kbike>20時,公交車激進(jìn)型換道概率P皆大于50%。

    3 結(jié)論

    為探究公交車??空炯捌渖嫌螀^(qū)域非機(jī)動車交通量對公交車進(jìn)站的影響,將公交車強(qiáng)制換道進(jìn)站??啃袨閯澐譃楸J匦团c激進(jìn)型2種。從延誤損失、風(fēng)險損失2個方面分別計算公交車與非機(jī)動車的博弈收益,建立公交車保守型強(qiáng)制換道決策模型。考慮相鄰非機(jī)動車最小安全間距,建立公交車激進(jìn)型強(qiáng)制換道決策模型。通過軌跡圖描述公交車強(qiáng)制換道對非機(jī)動車流的影響過程,通過仿真探究不同非機(jī)動車流量對公交車激進(jìn)型強(qiáng)制換道比例的影響。結(jié)果表明,隨著非機(jī)動車密度的增加,激進(jìn)型強(qiáng)制換道概率增大,當(dāng)激進(jìn)型強(qiáng)制換道集中出現(xiàn)時,軌跡圖中的停車波持續(xù)時間較長、影響范圍更大。

    該文未考慮路段中其他交通對象。下一步研究中將結(jié)合其他交通對象分析公交車、非機(jī)動車換道影響,分析不同交通流量情況下交通流運(yùn)行特征,并以此為理論基礎(chǔ),研究非機(jī)動車后繞式公交站設(shè)置條件。

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