車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下考慮下游站點(diǎn)等待人數(shù)的公交優(yōu)先控制算法*

蔣 瑤 李泓辰 趙 智

(北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸部綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)交通運(yùn)輸行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100044)

2009年，國際公共交通協(xié)會(International Association of Public Transport)提出了“PT×2戰(zhàn)略”，目的是到2025年使全球公共交通的客運(yùn)量翻一番。中國政府于2012年發(fā)布了《關(guān)于城市優(yōu)先發(fā)展公共交通的指導(dǎo)意見》(國發(fā)〔2012〕64號)[1]。公交信號優(yōu)先(transit signal priority,TSP)是通過控制道路交叉口信號，改善公交車輛在道路交叉口的運(yùn)行策略，即根據(jù)公交車到達(dá)道路交叉口的時間，調(diào)整信號配時計劃，減少公交車輛在道路交叉口的延誤。

城市居民在挑選出行方式時，最關(guān)心的多是該方式的可靠性，簡單來說就是可不可以實(shí)現(xiàn)預(yù)先給出的承諾為居民提供可靠的服務(wù)，對所有出行者來說，都希望城市公交服務(wù)可以達(dá)到交通費(fèi)率低和行程時間短及乘車空間舒適等預(yù)期。所以，城市公交是否可靠與乘客數(shù)量及其對服務(wù)的認(rèn)可度息息相關(guān)。

車聯(lián)網(wǎng)與目前在道路運(yùn)輸領(lǐng)域廣泛使用的智能交通系統(tǒng)相比，可以實(shí)現(xiàn)更全面的感知，以及各種各樣的互聯(lián)智能化信息處理及應(yīng)用集成[2]。它通過裝載在車輛上的電子設(shè)備之間的無線通信，實(shí)現(xiàn)在信息網(wǎng)絡(luò)平臺上對所有車輛靜動態(tài)信息的提取和有效利用，將車與車相連，車與路旁的基礎(chǔ)設(shè)施相連，實(shí)現(xiàn)實(shí)時信息交換，服務(wù)于交通出行[3]。

譚永朝[4]研究了混合交通條件下公交信號實(shí)時優(yōu)先模式，基于不同控制策略(無優(yōu)先、絕對優(yōu)先和有條件優(yōu)先)，評價公交車輛運(yùn)行狀態(tài)。馬萬經(jīng)等[5]研究了公交車早到和晚點(diǎn)2種情況下的公交車實(shí)時優(yōu)先策略。

在很多研究中，信號調(diào)節(jié)均以降低交叉口總延誤為優(yōu)化目標(biāo)，考慮對象為進(jìn)入交叉口范圍的人。實(shí)際上，除了這些人以外，在交叉口下游等待公交車的乘客也受紅燈影響。以往的檢測技術(shù)多為傳統(tǒng)電磁圈等，檢測范圍和精確度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。本文提出在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下利用V2X技術(shù)，將車-路-人互聯(lián)、共享信息，以實(shí)現(xiàn)公交優(yōu)先控制。本文將BRT超出合理運(yùn)營范圍的下游等待乘客作為“溢出”值加入到目標(biāo)函數(shù)ΔPI的計算中來。根據(jù)BRT與路側(cè)信號控制器的實(shí)時信息交互，實(shí)現(xiàn)在公交專用道上行駛的BRT車輛精確優(yōu)先控制。此舉有利于提升執(zhí)行公交優(yōu)先的可能性且提升BRT運(yùn)行效率。

1 下游站點(diǎn)等待人數(shù)與相鄰BRT間隔的關(guān)系

公交時刻表的編制一般考慮客流需求變化、公交服務(wù)水平、公交運(yùn)營企業(yè)的效益、線路之間的協(xié)調(diào)關(guān)系。為保證合理高效的運(yùn)營，場站對公交的調(diào)度在1 d內(nèi)不同時段對應(yīng)不同的方案。假定某時段內(nèi)確立每2輛BRT的合理發(fā)車間隔為l。對于特定的站點(diǎn)，乘客到達(dá)數(shù)符合相應(yīng)時段的客流特點(diǎn)。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，確定l時間段內(nèi)到達(dá)某特定站點(diǎn)乘客數(shù)的均值為x。統(tǒng)計學(xué)認(rèn)為，合理并高效的BRT發(fā)車與運(yùn)營應(yīng)滿足當(dāng)BRT到達(dá)該站點(diǎn)時，該站點(diǎn)的等待人數(shù)為均值x。

對于發(fā)車間隔l和某特定站點(diǎn)等待乘客均值x的關(guān)系，建模如下。

首先確定每班BRT的期望載客量，根據(jù)傳統(tǒng)公交時刻表理論(最大客流法、斷面客流法等)確定全天發(fā)車時刻，從而得到各個時段內(nèi)各班次合理的發(fā)車間隔l。各個時段可根據(jù)研究線路的特點(diǎn)來劃分，要求同一時段內(nèi)路況、客流等交通指標(biāo)具有相近的特征。例如，以小時為單位進(jìn)行時段劃分，以某天早高峰07:00-08:00這一時段為研究對象，某班次發(fā)車時刻表見表1。

表1 某班次07:00-08:00發(fā)車時刻表

由表1可得l12=15 min，l23=10 min，l34=10 min，l45=10 min，l56=10 min，根據(jù)多天數(shù)據(jù)確定對應(yīng)發(fā)車間隔的該站點(diǎn)的等待乘客均值x12、x23、x34、x45和x56。將等待人數(shù)高于和低于x作為判斷當(dāng)前BRT與上一班BRT是否相差既定的時間間隔l的條件。即如果該站點(diǎn)等待人數(shù)多于x，則說明BRT與上一班BRT的運(yùn)行間隔已超出l。

2 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的公交優(yōu)先方案

2.1 優(yōu)先方法

2.1.1綠燈延時

綠燈延時是在原本的綠燈區(qū)間結(jié)束之前，在檢測到1輛BRT后，延長該BRT相位的綠燈時間。在大多數(shù)情況下，處于優(yōu)先級的BRT相位綠燈時間被保持或延長，直到公交車通過交叉口；或者達(dá)到預(yù)先指定的最大綠燈時間(max-green time)。max-green time通常用于設(shè)置綠燈時間的最大擴(kuò)展限制，來保證其他相位交通流有通過時間并終止過長的BRT優(yōu)先級調(diào)用。

2.1.2紅燈早斷

紅燈早斷是在原本的紅燈區(qū)間檢測到1輛BRT后，為BRT相位提供提前亮起來的綠燈。它包括縮短所有或某些選定的非BRT相位時間。然而，在設(shè)計BRT干線的綠燈最大時間時，應(yīng)特別注意最小綠燈時間限制，即其他相位(包括車流相位和行人流相位)的區(qū)間安全性，以及紅燈早斷后車輛啟動的過度延誤。紅燈早斷相比綠燈延時對其他相位交通造成更大的干擾，因?yàn)樗鼤煌ㄐ盘栐O(shè)置造成更大的干擾。

2.1.3速度調(diào)節(jié)

速度調(diào)節(jié)是對車速調(diào)節(jié)區(qū)域內(nèi)的BRT采取的策略，基于車載設(shè)備構(gòu)建車路通信環(huán)境，一方面對BRT進(jìn)行加速引導(dǎo)，另一方面同時延長相應(yīng)相位綠燈時間使綠燈末期到來的交通流順利通過交叉口。當(dāng)BRT行駛到距交叉口停車線附近5～10 m的位置時，實(shí)際情況不允許BRT高速通行，此時BRT恢復(fù)較低的原速通過交叉口。需要計算BRT相位可延長的最大綠燈時間與車輛的最大允許速度，對公交專用道中的BRT進(jìn)行速度調(diào)節(jié)。

當(dāng)檢測器檢測到BRT時，計算到達(dá)點(diǎn)，其到達(dá)模式分為3種，分別對應(yīng)以上3種優(yōu)選方法，到達(dá)點(diǎn)歸類示意見圖1，沙盤演示示意見圖2。

圖1 到達(dá)點(diǎn)歸類示意

圖2 信號調(diào)節(jié)沙盤演示示意

2.2 目標(biāo)函數(shù)

信號優(yōu)先權(quán)的交付需要一個控制判斷標(biāo)準(zhǔn)，引入效益評價指標(biāo)(PI)作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，PI是交叉口所有乘客的延誤總和，單位為s。ΔPI描述的是實(shí)施信號調(diào)節(jié)后的交叉口整體運(yùn)營效益與實(shí)施信號調(diào)整前交叉口整體運(yùn)營效益的差異。當(dāng)ΔPI<0時，交叉口的整體效益將得到提高。而ΔPI>0時，交叉口的整體效益會降低。這里以ΔPI=0為邊界，決定是否調(diào)整信號。以下為3種策略的ΔPI計算方法。

1) 綠燈延時的ΔPI計算公式為

2) 紅燈早斷的ΔPI計算公式為

式中：Δtred為紅燈早斷時長；Q1為i相位當(dāng)前等待的社會車輛數(shù)；Q2為i相位在紅燈早斷時間內(nèi)到達(dá)的社會車輛數(shù)；Q3為j相位在紅燈早斷時間內(nèi)到達(dá)的社會車輛數(shù)，其他參數(shù)含義同式(1)。

3) 速度調(diào)節(jié)的ΔPI計算公式與綠燈延時相同。

3 考慮下游站點(diǎn)等待人數(shù)的公交優(yōu)先函數(shù)改進(jìn)

結(jié)合之前提出的下游站點(diǎn)等待人數(shù)與BRT運(yùn)行間隔的關(guān)系，對公交優(yōu)先函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。對于給定的BRT線路，并非任何下游站點(diǎn)都與BRT經(jīng)行的信號交叉口有直接時間效益聯(lián)系。對于線路中某個信號交叉口，下游第一個BRT站點(diǎn)的等待乘客受BRT在信號交叉口停駛情況的直接影響，而帶給其后下游站點(diǎn)的延遲影響可以在優(yōu)先信號后大大減小，故考慮下游第一個BRT站點(diǎn)的等待人數(shù)。如果等待人數(shù)多于均值x，將出現(xiàn)的這種情況量化，加入ΔPI的計算中。而實(shí)際上對于這種情況的BRT，系統(tǒng)傾向于給出更高的優(yōu)先權(quán)重。

3.1 受交叉口紅燈影響的實(shí)際對象分析

本文提出的目標(biāo)函數(shù)以駛?cè)虢徊婵诘乃谐丝蜑檠芯繉ο?，考慮所有乘客的總延誤。實(shí)際上，受交叉口紅燈影響的人群不只如此，這一部分人群是直接影響對象，另外的間接影響對象就是最鄰近的下游站點(diǎn)等待乘客。

當(dāng)2班BRT運(yùn)行時間間隔在l內(nèi)，特定站點(diǎn)的等待人數(shù)應(yīng)少于等于x。將多于x的人數(shù)設(shè)為“溢出值”r。獲取人數(shù)需要應(yīng)用車聯(lián)網(wǎng)的無線通信技術(shù)。車聯(lián)網(wǎng)可以將人、車、路、云等交通參與要素有機(jī)地聯(lián)系在一起，構(gòu)建一個智慧交通體系。未來交通離不開5G通信技術(shù)，5G通信技術(shù)可以提供更高數(shù)據(jù)速率體驗(yàn)、更大帶寬的終端接入能力，以及更低的端到端時延，而車聯(lián)網(wǎng)也是5G通信技術(shù)下應(yīng)用空間最廣闊、產(chǎn)業(yè)配套最齊全的應(yīng)用場景之一。BRT駛?cè)虢徊婵?，路?cè)部署的路側(cè)單元將采集到的站點(diǎn)等待人數(shù)信息和感知的交叉口路況信息傳回后端云控中心。云控中心根據(jù)BRT車輛到達(dá)實(shí)時信息及傳回的信息按照優(yōu)先算法進(jìn)行判斷，將實(shí)時指令傳到信號控制端，5G通信技術(shù)下時延能控制在10 ms內(nèi)，從而實(shí)現(xiàn)精確控制。下游?？空镜牡却丝蛯⑿畔l(fā)送給路測單元，如果數(shù)目存在“溢出”，獲取“溢出值”，BRT、信號交叉口、下游站點(diǎn)的信息交互見圖3。

圖3 BRT、信號交叉口、下游站點(diǎn)的信息交互

3.2 考慮下游站點(diǎn)“溢出”的ΔPI計算

通過調(diào)節(jié)信號使得公交在信號交叉口不停車通過，同時也降低交叉口總乘客延誤。對于下游站點(diǎn)“溢出”值r，其與在交叉口BRT車輛內(nèi)乘客有相同的晚于原本發(fā)車時刻的延誤。本文在原有研究基礎(chǔ)上，引入ΔPI的修正項。若系統(tǒng)獲得的信息為下游BRT站點(diǎn)等待人數(shù)無溢出，則ΔPI保持原值；若系統(tǒng)獲得的信息為下游BRT站點(diǎn)等待人數(shù)存在“溢出”，溢出量應(yīng)作為BRT上的人數(shù)，增大BRT的優(yōu)先級別。

1) 考慮溢出量后，綠燈延時(速度調(diào)節(jié))的ΔPI為

2) 考慮溢出量后，紅燈早斷的ΔPI為

加入修正項，執(zhí)行公交優(yōu)先，不僅將交叉口紅燈實(shí)際影響的對象加入目標(biāo)函數(shù)從而降低整體延誤；也帶來乘客盡早下車的效益，增大了公交優(yōu)先的力度。

4 實(shí)證分析

本文基于北京市展覽館路與阜成路交叉口的BRT4號線數(shù)據(jù)開展實(shí)證分析，測試改進(jìn)后的算法的控制效果。使用C#語言進(jìn)行二次開發(fā)實(shí)現(xiàn)了所提出的算法，并集成COM接口在VISSIM4.3上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)地調(diào)研該交叉口現(xiàn)狀交通流量見表2。

表2 實(shí)地調(diào)研現(xiàn)狀交通流量 pcu/h

交叉口現(xiàn)狀信號配時圖見圖4。

圖4 交叉口現(xiàn)狀信號配時圖

仿真實(shí)驗(yàn)一共有4組：①主干道流量1 200 pcu/h+次干道流量900 pcu/h；②主干道流量1 800 pcu/h+次干道流量900 pcu/h；③主干道流量1 200+次干道流量1 500 pcu/h；④主干道1 800 pcu/h+次干道1 500 pcu/h。此外，其他條件如周期、相位、BRT平均乘客數(shù)、社會車輛平均乘客數(shù)保持不變。一共進(jìn)行了852次仿真實(shí)驗(yàn)，4組實(shí)驗(yàn)均有200組以上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖5。

圖5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比圖

由圖5可知，考慮下游站點(diǎn)人數(shù)后，執(zhí)行公交優(yōu)先能顯著降低ΔPI即降低交叉口乘客總延誤、降低BRT運(yùn)行的總時間并提高執(zhí)行優(yōu)先的概率?？紤]下游站點(diǎn)人數(shù)后，ΔPI降低幅度更大，這是因?yàn)閳?zhí)行優(yōu)先后更多的受益對象被考慮進(jìn)來。同時由于ΔPI值整體變小，為負(fù)值的可能性更大，則執(zhí)行優(yōu)先的概率也越大。BRT全程所需時間由于執(zhí)行優(yōu)先次數(shù)的變多也相應(yīng)減少。

經(jīng)過分析，梳理結(jié)論如下。

1) 考慮下游站點(diǎn)等待人數(shù)后，執(zhí)行公交優(yōu)先的可能性比不考慮之前最大提升了47.06%，給予了BRT更高的優(yōu)先級，顯著提升了執(zhí)行公交的力度。

2) 考慮下游站點(diǎn)等待人數(shù)后，BRT運(yùn)行時間最大降低了7.12%，提升了BRT運(yùn)行效率。

5 結(jié)語

本文在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境及公交優(yōu)先方案的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了以交叉口總延誤為目標(biāo)函數(shù)的算法，將下游站點(diǎn)等待人數(shù)作為修正項加入到目標(biāo)函數(shù)的計算中。

首先討論了下游站點(diǎn)等待人數(shù)與相鄰BRT間隔的關(guān)系，提出如果等待人數(shù)多于均值x，則說明BRT與上一班BRT的運(yùn)行間隔已超出l。其次，回溯了車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下自適應(yīng)公交優(yōu)先算法，在周期不變的情況下，確定執(zhí)行策略的類型，如果ΔPI≤0則執(zhí)行公交優(yōu)先。之后，提出當(dāng)?shù)却藬?shù)多于均值x時，將出現(xiàn)的這種情況量化，加入ΔPI的計算中。而實(shí)際上對于這種情況的BRT，系統(tǒng)傾向于給出更高的優(yōu)先權(quán)重。將多于x的人數(shù)設(shè)為“溢出值”r，溢出量r應(yīng)作為BRT上的人數(shù)，成為ΔPI的修正項，增大BRT的優(yōu)先級別。最后進(jìn)行實(shí)證分析，在考慮下游站點(diǎn)人數(shù)后，執(zhí)行公交優(yōu)先能顯著降低ΔPI即降低交叉口乘客總延誤、降低BRT運(yùn)行的總時間并提高執(zhí)行優(yōu)先的概率?？紤]下游站點(diǎn)等待人數(shù)后，執(zhí)行公交優(yōu)先的可能性比不考慮之前最大提升了47.06%，給予了BRT更高的優(yōu)先級，顯著提升了執(zhí)行公交的力度?？紤]下游站點(diǎn)等待人數(shù)后，BRT運(yùn)行時間最大降低了7.12%，提升了BRT運(yùn)行效率。

本文是對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下公交優(yōu)先算法研究的繼續(xù)與深入，結(jié)合實(shí)際公交系統(tǒng)，利用車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)，將交叉口原本未考慮的等待乘客即下游站點(diǎn)等待乘客考慮進(jìn)去，將優(yōu)先的目標(biāo)函數(shù)值ΔPI改進(jìn)。對于擁有專用道和專用?？空镜腂RT而言，執(zhí)行考慮下游?？空镜却藬?shù)的公交優(yōu)先較為簡易可行；對于常規(guī)公交，情況則更加復(fù)雜，需考慮多線路沖突和交織的情況，且由于常規(guī)公交站為多線路駐停，獲取下游?？空驹摼€路車輛的等待人數(shù)更為復(fù)雜，需要更加深入地研究。在此基礎(chǔ)上，干線綠波帶公交優(yōu)先和多請求公交優(yōu)先將是下一步研究方向。