飽和交通流狀態(tài)下公共交通優(yōu)先感應控制優(yōu)化

呂悅晶 同奕萌 張萌萌 薛永康 謝文俊

(武漢科技大學汽車與交通工程學院1) 武漢 430065) (青海省公路局2) 西寧 810001) (山東交通學院交通與物流工程學院3) 濟南 250357)

0 引 言

公共交通具有載客量大、人均占用道路資源小、運行效率高等優(yōu)點,優(yōu)先發(fā)展城市公共交通成為解決城市交通擁堵的一條重要途徑.

隨著“公交優(yōu)先”研究的深入,公交優(yōu)先控制策略逐步被分為三類:被動式優(yōu)先、主動式優(yōu)先和實時優(yōu)先.早期對公交優(yōu)先的研究以被動優(yōu)先與主動優(yōu)先為主.被動優(yōu)先是通過收集公交車輛運行的歷史數(shù)據(jù)來預測需要的優(yōu)先等級,因此無法適應實時交通需求的變化.Sunkari等[1]結合美國《公路通行能力手冊》(HCM)中的信號交叉口延誤計算公式,基于兩類周期加權延誤建立了公交信號優(yōu)先配時優(yōu)化模型.馬萬經(jīng)等[2]提出了一種考慮時空資源組合優(yōu)化的被動優(yōu)先模型,實驗證明在對社會車流影響較小時,可以顯著降低公交車輛的車均延誤.主動式優(yōu)先是依靠檢測器對公交車輛運行情況進行識別分析,實時調(diào)整交叉口信號控制方案,從而實現(xiàn)公交車輛的優(yōu)先通行.Vincen等[3]提出了延長綠燈時間和縮短紅燈時間兩個基礎性無條件公交優(yōu)先策略,但因為主動優(yōu)先不能協(xié)調(diào)公交車輛與社會車輛的運行效益,會對其他非優(yōu)先交通流正常通行產(chǎn)生很大干擾的弊端[4].至20世紀90年代中期逐步被實時優(yōu)先所替代,實時優(yōu)先控制以Chang等[5]的研究為開端.高先覺[6]在傳統(tǒng)公交優(yōu)先感應控制的基礎上,根據(jù)各車的到達情況實時對非優(yōu)先相位綠燈進行壓縮,確保公交優(yōu)先.

5G、物聯(lián)網(wǎng)技術、云計算等新一代信息技術的發(fā)展,改變了傳統(tǒng)交通信息采集和交通控制方法.在車路協(xié)同環(huán)境下,公交車輛可通過車載設備與路側進行通信,可以獲得更精確的車輛運行實時位置、加減速、運行軌跡等信息,為公交優(yōu)先控制的研究提供了新的技術支持.魏然[7]提出了在一種在車路協(xié)同環(huán)境下綜合考慮乘客人均延誤減少的公交優(yōu)先信號控制方法,運用蜻蜓優(yōu)化算法求解延誤模型,并使用VISSIM進行仿真分析,證明了此公交優(yōu)先方法的有效性.羅浩順等[8]結合公交車以車隊形式通過交叉口的需求,提出了一種以交叉口綜合延誤為目標,通過發(fā)射預指令車速信息,結合車速引導措施的公交優(yōu)先信號控制方法,使公交車順利通過交叉口,減少車隊截尾.

公交優(yōu)先控制策略研究在提高公交運行效率、緩解交通擁堵等方面已經(jīng)取得了很多成果[9].但在飽和交通狀態(tài)下,非優(yōu)先車流的到達率遠大于駛離率,交叉口內(nèi)部的非優(yōu)先相位車輛排隊長度不斷增加,甚至導致多次排隊現(xiàn)象發(fā)生,交叉口的整體運行情況受到了干擾.本文基于此,為使得交叉口整體效益最優(yōu),提出一種飽和交通流狀態(tài)下的公交優(yōu)先感應信號控制模型.并以實際交叉口為例進行仿真驗證.

1 公交優(yōu)先控制策略研究

1.1 前提假設

①交叉口進口道設有公交專用道;②交叉口信號控制設有公交專用相位;③交叉口內(nèi)部車輛都裝有車載設備OBU,可與路側設備RSU進行通信;路側設備RSU可以接收車輛的當前車輛位置信息、行駛速度及實時路況信息等;④路側設備RSU通過與車輛的車載設備OBU信息交互后,可通過內(nèi)置的TSP算法預測出車輛抵達當前交叉口停車線的時間;⑤不考慮車道寬度、坡度等要素對行車速度的影響,忽略非機動車及行人對交叉口運行的影響;⑥公交車勻速行駛,只有進站和出站時做減(加)速度一定的勻減(加)速運動.

1.2 非優(yōu)先相位的最小綠燈時間模型

將路側設備RSU設置在路口,采集非優(yōu)先相位的實時車流信息.根據(jù)交叉口非優(yōu)先相位的綠燈時間確定排隊溢出點的位置,即通過車載設備與路側設備進行通訊,采集非優(yōu)先相位的綠燈時間內(nèi)所能通過的車輛數(shù)以確定出排隊溢出點位置.溢出點前排隊的車輛可以在下一個綠燈時間內(nèi)通過交叉口,在溢出點后到達的車輛在下一個綠燈時間內(nèi)無法正常通過交叉口,需再等待一個綠燈時間才能通過交叉口.

結合公交優(yōu)先策略,為了減少非優(yōu)先相位車輛在交叉口的排隊,提出非優(yōu)先相位的最小綠燈時間模型.

(1)

(2)

1.3 公交優(yōu)先感應控制優(yōu)化模型

基于非優(yōu)先相位的最小綠燈模型,提出一種適應飽和車流狀態(tài)下的交叉口公交優(yōu)先感應控制信號模型,其控制策略見圖1.

圖1 感應控制策略

1.4 控制參數(shù)

1.4.1非優(yōu)先相位排隊消散約束

根據(jù)飽和交叉口非優(yōu)先相位車輛的交通特性,建立交叉口非優(yōu)先相位最大排隊長度約束,非優(yōu)先相位的排隊車輛為

(3)

飽和車流狀態(tài)下,交叉口非優(yōu)先相位綠燈時間允許的最大排隊長度不能超過溢出點的位置,即:

(4)

因此,非優(yōu)先相位車輛的消散時間為

(5)

1.4.2公交車輛到達交叉口停車線的時間

1) 公交車輛在站臺上游 此時的公交車輛位于站臺上游,見圖2.公交車輛需要經(jīng)過減速進入公交站臺、在站臺完成乘客上下車交換和加速駛出公交站臺三個過程,才可達交叉口停車線.

圖2 公交車輛位于站臺上游

當溢出點檢測到非優(yōu)先相位車輛溢出后,此時公交車輛還需

(6)

式中:a為公交行駛加(減)速度,m/s2;Tstop為公交車輛的停站時間,s;t進、t進分別為公交車輛進出站時間,s;Vcur為公交車輛在公交專用道上正常行駛的速度,m/s;d為公交站臺距交叉口停車線的距離,m.

2) 公交車輛在站臺內(nèi) 溢出點檢測到非優(yōu)先相位溢出時,若此時的公交車輛位于站臺內(nèi),公交車輛到交叉口停車線只需要經(jīng)過加速駛出站臺,再保持當前車速行駛至停車線兩個過程,見圖3.因此在這種狀態(tài)下公交車輛到交叉口停車線所需要的時間與公交車輛在站臺上游的計算方法類似,即:

圖3 公交車輛位于站臺內(nèi)

(7)

3) 公交車輛在站臺下游 溢出點檢測到非優(yōu)先相位車輛溢出時,若此時公交車輛位于站臺下游,則此時公交車輛只需保持當前行駛速度繼續(xù)行駛至交叉口停車線即可,見圖4.因此,公交車輛行駛至交叉口停車線的時間為

圖4 公交車輛位于站臺下游

(8)

式中:ds為公交車輛距交叉口停車線的距離,m.

1.4.3感應信號控制約束

感應信號控制的基本原理是在最短綠燈結束前,若檢測到車輛仍有通行的需求,則繼續(xù)延長一個單位綠燈時間,綠燈時間一直可延長至交叉口最大綠燈時間.即在預置的時間間隔內(nèi),綠燈可延長,反之中斷.本文所提出的信號控制屬于感應信號控制,所以約束條件為

gmin

(9)

式中:gei為非優(yōu)先相位有效綠燈時間;gmin為最小綠燈時間;gmax為最大綠燈時間,綠燈延長時間不超過周期總時長的10%.

有效綠燈時間是指交叉口實際顯示的綠燈時間減去該相位總損失時間后實際用于該相位的車輛通行的時間,即一個周期的有效綠燈時間為周期時長減去周期內(nèi)總損失時間.

(10)

式中:L為綠燈損失時間.

信號交叉口延誤是反映車輛在交叉口上受阻、行駛時間損失的評價指標.對于設置有公交專用道的交叉口,公交車輛與其他社會車輛分道行駛,兩種不同類型的車輛的到達率與飽和流率都不相同,在交叉口產(chǎn)生的車輛延誤也不相同.

考慮公交車和非優(yōu)先相位車輛的車輛載客數(shù)、運行特性差異,以交叉口人均延誤最小為優(yōu)化目標,采用交叉口延誤模型對交叉口進行評價,即:

(11)

2 實例分析

2.1 仿真方案設計

以濟南市某一T型交叉口實際調(diào)研數(shù)據(jù)為例,此交叉口的社會車輛擁堵嚴重,公交相位為東西直行相位,交叉口車輛右轉不受信號控制.交叉口基本設置見圖5,其中東西向為通行主干道并設有公交優(yōu)先相位,進口道由內(nèi)向外分別為左轉車道、直行車道、公交專用車道.

圖5 交叉口基本概況

選取調(diào)查時段為早高峰(07:30—08:30),選用此交叉口進行仿真實驗,將東進口方向的左轉車流作為感應控制車流,該交叉口的車流到達情況見表1.

表1 交叉口各車道交通量 單位:pcu/h

根據(jù)實際調(diào)查,此交叉口為三相位信號控制,周期為130 s,其相位相序以及信號配時參數(shù),見表2.

表2 信號配時方案 單位:s

為了方便計算,給定以下條件及參數(shù)值.

1) 交叉口的相位相序設計以及相位間隔時間保持不變.

2) 根據(jù)調(diào)查,社會車輛平均載客量1.5人/輛,公交車輛平均載客量為25人/輛.

3) 根據(jù)實際調(diào)查,一個綠燈時間內(nèi)平均可正常通行社會車輛15輛,因此方案中溢出點設置在距交叉口停車線100 m處.

2.2 仿真平臺搭建

2.2.1社會車輛元胞自動機模型運動規(guī)則

對于社會車輛i而言,在t時刻它的位置為Xi(t),速度為Vi(t),車長均為lc,在停車線上游設置長為ld的減速區(qū),其運動規(guī)則如下.

1) 加速規(guī)則

Vi=min(Vi(t)+a+,Vmax)

(12)

式中:a+為車輛的加速度值.

2) 出于安全考慮對于車速的限制,在本模型中相鄰兩輛車的最小間距為1.

Vi=min(Vi,di(t))

(13)

式中:di(t)為車輛i與前車的間距,

di(t)=Xi+1(t)-Xi(t)-lc-1

(14)

3) 減速規(guī)則 對于在綠燈周期的車輛或在紅燈周期但不在減速區(qū)內(nèi)的車輛i,考慮司機駕駛行為中的不確定因素而導致的隨機減速:

Vi=max(Vi(t)-a-,0)

(15)

(16)

式中:pd為隨機減速概率;a-為隨機減速度;r為在[0,1]之間均勻分布的隨機數(shù).

對于在紅燈周期并處于減速區(qū)內(nèi)的車輛i:

(17)

Vi=max(Vi(t)-a-,0)

(18)

Δi=Xs-Xi(t)

(19)

4) 位置更新規(guī)則 車輛運動采用并行更新方式,車道采用周期性邊界條件.

Xi(t+1)=Xi(t)+Vi(t)

(19)

2.2.2公交車輛元胞自動機運行規(guī)則

對于公交車輛而言,公交停靠站為直線式停靠站.公交停靠時間TS,公交停靠區(qū)長度Lpark進入公交站臺前有一段長LD的減速區(qū).

1) 加速規(guī)則

Vj=min(Vj(t)+a+,Vmax)

(20)

2) 減速規(guī)則

未在減速區(qū)的公交,依據(jù)恒速控制模型進行減速

Vj(t+1)=max(Vj(t+1)-a-,0)

(21)

(22)

在減速區(qū)的公交

(23)

Vi=max(Vi(t)-a-,0)

(24)

Δj=XT-Xj(t)

(25)

3) 位置更新規(guī)則

Xj(t+1)=Xj(t)+Vj(t)

(26)

2.3 仿真方案結果評價分析

選取交叉口車均延誤、人均延誤和交叉口平均排隊長度對交叉口運行狀況進行評價,得到設計方案的評價結果見表3～4.

表3 各車道車均延誤 單位:s

表4 人均延誤和平均排隊長度

2.3.1交叉口車均延誤

與對照方案相比,優(yōu)化方案中,作為感應控制車流的東進口左轉車流車均延誤減少了31.9 s,車均延誤減少了42.53%.其余車流的車均延誤雖有增加,但對交叉口的通行影響較小.說明優(yōu)化方案中提出的感應信號控制模型在飽和交通流狀態(tài)下,可以有效地減少社會車輛的延誤.

2.3.2交叉口人均延誤

與對照方案相比,優(yōu)化方案中的交叉口人均延誤減少了7.55 s,人均延誤減少了15.64%.說明優(yōu)化方案中提出的感應信號控制模型在飽和交通流狀態(tài)下,可以減少交叉口的人均延誤.

2.3.3交叉口平均排隊長度

在交叉口運行時,每10 s記錄一次在交叉口停車排隊的車輛數(shù).通過對單位時間內(nèi)交叉口停車排隊的車輛數(shù)進行統(tǒng)計.與對照方案相比,優(yōu)化方案中的平均排隊長度減少了5.977輛,下降了45.88%.

3 結 束 語

文中基于交叉口已經(jīng)實施公交優(yōu)先的策略下,提出了一種新的感應信號控制方法.以交叉口綜合通行效益最大化為目標,統(tǒng)籌考慮了交叉口的通行效益,既保證了公交車輛的優(yōu)先通行,又減少了非優(yōu)先相位車輛在飽和車流狀態(tài)下的排隊.通過使用本文搭建的python元胞自動機仿真平臺,驗證了本文提出的控制方法可以保證在公交車輛的順暢通行下,緩解了社會車輛排隊通過交叉口的情況,提高了交叉口的通行效率.

實際中,行人和非機動車對交叉口車輛的正常通行會造成一定的干擾,今后需對交叉口的各種交通流進行綜合考慮,并針對交叉口的多股車流的公交優(yōu)先信號控制方法進行深入探討.