基于C-V2X的公交信號優先控制系統應用研究

榮少華 佘紅艷 王松浩 歐陽波濤

（華錄易云科技有限公司 江蘇省南京市 211800）

1 引言

蜂窩車聯網（C-V2X,Cellular Vehicle-to Everything）是一種融合車端-路端-云端的實時通信的技術手段，提供低時延、高可靠的V2X通信能力,已成為國際主流的車聯網通信標準[1]。通過C-V2X技術可以有效提升傳統交通檢測手段在信息交互的效率[2]。因此，如何實現交通運載設備與道路交通基礎設施間快速、穩定地進行信息傳輸，結合基于實際應用的智能算法，有效提高城市交通安全和運行效率，成為當前研究的熱點和難點。

國外最早的公交信號優先控制案例可以追溯到1967年，是Elias,Wilbur J.等人在美國城市洛杉磯進行了首次公交信號優先控制的實驗，包括對9 個道路交叉口的信號機進行改造，實現公交信號優先控制[3]，Jinwoo Lee 等人通過對公交車行程時間進行建模，通過研究公交車與公交站臺之間的距離，當公交車靠近交叉口較近時，對公交車實現被動公交信號優先控制[4]，胡興華等人研究了基于車流運行時間偏移分布，實現車路協同下考慮綠波協調的公交優先控制[5]，陳永恒等人研究開發了一種新的基于公交預信號的可變公交車道(VBAL)控制方法[6]，羅文彬等人研究了特定車輛，根據車輛的使用性質以及汽車電子標識內自定義的車輛信息,迅速地識別出具有優先控制權的車輛的應用系統[7]，公交優先的前提是對公交車輛的精準檢測，檢測的傳統手段有視頻，RFID，地磁等手段[8]，均是一種固定采集裝置，無法連續獲取車輛位置、速度等信息，C-V2X 通信技術可以通過車載單元（OBU）對公交車輛全程實時運行信息追蹤，路側單元（RSU）可獲取周圍車輛的動態信息，與信號控制系統進行直接交互。因此本文重點研究了基于C-V2X 技術將公交車輛，道路設施，信控系統之間進行了有效鏈接和互動，并改良了道路交叉口的信號控制算法，從單一的、固化的定時控制改進為基于模糊推理算法的自適應模糊控制。

2 系統構建

基于C-V2X 技術的車路協同環境下，城市道路交叉口公交車信號優先通行系統的架構框架如圖1所示，包括路端設備、車端設備、以及所需的系統平臺及通信環境。路端設備主要包括RSU，交通信號控制器等，實現C-V2X 通信功能和交通信號協調配時；車端設備主要包括公交車車載OBU，實現與路側設備的C-V2X 通信和公交車輛的優先通行；在公交交通專網環境下，道路交通信號控制系統主要是實現對路口交通信號的控制，C-V2X 通信專網部署了V2X 應用服務平臺，可以實現與公交車運營管理系統以及道路交通信號控制系統的數據交互，支撐公交信號優先系統的運行。

圖1：基于C-V2X的公交信號優先系統結構圖

該系統的部署較為簡單，不需要大規模的土建施工，無須設置專用公交車車道，可在現有桿件基礎上進行加裝，RSU 部署在信號燈桿件上，通過有線方式接入路口的交通信號機即可實現信息交互，如圖2所示。

圖2：基于C-V2X的公交信號優先系統交叉口部署示意圖

基于C-V2X的公交信號優先控制系統的工作原理如圖3所示，公交車進入交叉口C-V2X 通信范圍時，公交車OBU 會主動發送信號優先請求，路側RSU 設備采集公交車相關數據以及路口交通數據，然后推送至中心平臺端；中心端分析觸發條件，根據控制策略和控制模型選擇優先方案，發送至路口信號優先控制器；信號優先控制器輸出指令至信號機相應檢測器端口，執行配時方案，進行紅綠燈顯示，同時OBU 可以收到RSU 的廣播，在車端收到信號優先信息以及車速引導提示。

圖3：基于C-V2X的公交信號優先系統工作原理圖

3 算法研究

C-V2X 技術特點是長距離、低時延和精準定位，車與車、車與路之間不少于500 米的直連通信，時延可控制在毫秒級，定位精度可達到厘米級，數據的實時性和可靠性較強[1]，因此就為多種交通信號優先控制策略和算法，提供了充足的時間窗口。

城市公交系統中不同時段的車輛運行情況十分復雜，是高度非線性、隨機的，還經常受人為因素的影響，鑒于公交信號優先控制系統中模糊推理控制過程語言變量的輸入與輸出之間是非線性關系，系統的輸入與輸出數據都是精確量，作者認為適用于在實際工程中直接應用，本課題研究采用Mamdani 型的模糊推理方法，推理過程包括三個步驟：第一步，輸入的模糊化，比較輸入變量和隸屬函數從而獲得每個語言標識的隸屬值；第二步，根據模糊規則，對初始部分的隸屬函數作并運算，即進行模糊推理，得到一個模糊輸出；第三步，通過去模糊化計算可以得到一個非模糊的結果輸出。

3.1 單交叉口交通模型

本課題討論基于C-V2X的公交車單交叉路口信號控制問題，首先需要建立公交優先的交叉口交通模型，通過現場調研隨機選擇一個單交叉口，設計交通模型如圖4所示。

圖4：C-V2X 通信環境下的單交叉口交通模型

通過上述交叉路口交通模型可知，公交車可能分別來自東、南、西、北四個不同方向，因此該路口的交通信號機的應采用四相位控制，分別為東西直行、東西左轉、南北直行、南北左轉，按照固定的相位設置，理論上在任意時間，都會只有一個相位處于通行狀態。我們在交通模型的交叉口設置RSU 路側單元，用來覆蓋該路口的C-V2X 網絡通信。

3.2 模糊控制輸入量的選擇

作者設計了模糊控制數據輸入模型，見圖5。公交信號優先控制系統模糊推理的輸入量為車輛延誤動態數據和平均車速數據。公交車上OBU 車載終端傳輸的車輛狀態數據（定位、車速等）和載客數據，公交線路交叉口數、線路固有等級靜態數據作為其他影響因素。

圖5：公交信號優先控制系統模糊推理輸入量選擇

3.3 公交優先影響因素分析

首先對靜態因素進行了分析，公交車載客量可通過車載客流傳感設備獲取后傳輸給OBU。另外還有設定了通過交叉口數指標、公交線路的固有等級指標，均可以反映公交優先影響的程度。

對動態因素分析得出：主要包括車輛延誤和平均車速指標，我們假設延誤越大，所需的優先級別越高。平均車速是歷史同一統計周期路口方向的平均車速，取值可判斷該路口擁堵情況，車速越慢，擁堵越嚴重，所需的優先級別越高。根據計算要求以及專家意見統一各指標量綱和量級如表1所示。

表1：公交優先影響因素指標

3.4 模糊化和解模糊

選定車輛延誤和平均車速作為模糊控制的輸入，由表1 分析可得，車輛延誤的論域是[0，120]，選取5 個模糊子集：很短、短、中等、長、很長，可以表示為：X={VSX,SX,MX,LX,VLX}。平均車速論域是[0，60]，選取5 個模糊子集：很慢、慢、中等、快、很快，可以表示為：Y={VSY,SY,MY,LY,VLY}。額定載客量、交叉口數、線路固有等級為靜態數據，可作為其他應該考慮的因素。隸屬度函數均為三角形函數，通過Matlab 仿真得出當前隸屬度函數曲線如圖6 和圖7所示。

圖7：公交車平均車速隸屬度函數曲線

基于上述研究，本文設定模糊控制器需求的輸出綠燈延長時間VT 的論域為[0,30]。分為 5 個模糊子集 :很短、短、適中、長、很長。即：Z={VS,S,M,L,VL}。

我們設定的輸入變量和輸出變量，這兩者的隸屬度函數選取通過三角形的隸屬度函數形式展現。輸出變量隸屬度函數的公式（1）為：

輸出隸屬度函數曲線分別如圖8所示。

圖8：綠燈延長隸屬度函數曲線

本課題研究的模糊控制系統，為雙輸入——單輸出模糊控制模型，系統的輸入為變量X 和Y，輸出為應用于信號機綠燈延長時間變量Z，根據相關模糊變量集合及隸屬度函數，本文共制定25 條模糊控制規則，具體見表2，在上述章節模糊控制輸入量的設計以及在實際道路交叉口的應用中，我們還需要完善模糊控制規則，因為交通指揮最佳的經驗來源，還是我們的交通管理部門和身處一線的交警，以及交通方面的專家，把他們的經驗轉化成更具針對性的模糊控制規則，是該系統可以更具有使用價值。

表2：模糊控制規則

3.5 模糊推理和反模糊化

作者選取某一公交優先交叉口作為研究樣本，假設通過公交車OBU 設備采集到公交車的延誤時間信息X0=20，平均車速Y0=20。將X0=20 帶入延誤信息所屬隸屬度函數，可以分析得出對應的X 的兩個模糊子集為：短、中等。通過公式可以計算出隸屬度為SX(20)=5/6，MX(20)=1/6。然后作者將Y0=20 帶入所屬隸屬度函數,可以得出所對應的Y 的兩個模糊子集為：快、中等，并且計算出隸屬度為：SY(20)=1/3，MY(20)=2/3。

然后通過最大隸屬度平均法進行反模糊化，公交信號優先模糊系統總的輸出是上述4 個規則推理結果的并集，只有進行反模糊化計算，才能得到準確的推理數據結果。通過上述推理計算得出，綠燈延長時間Z 的隸屬度最大值為S(z1)=3/4。將S(z2)=3/4 代入多對應的三角形的隸屬函數，根據公式（2）可以得出：

通過計算得出z1=4.5,z2=8.1。通過算術平均法，根據公式（3），可以得出：

即綠燈延時的時間為6.3 秒。因此通過上述模糊推理結算得出，公交信號優先后實際綠燈亮燈時間為原相位周期基礎上，綠燈延長了6.3 是。本課題在實際運行中得知，由于綠燈調整時間如果小于3 秒時,對道路交叉口交通狀況影響不大，因此,本研究僅對輸出綠燈調整值不低于3 秒的相位進行調整,且設置了最大調整周期30秒的限制，以優化對社會車輛的影響。

4 結果分析

4.1 交通仿真測試結果分析

本課題為驗證基于C-V2X 車路協同的公交信號優先系統對于道路交通信號的影響，以及為驗證當前交通信號周期控制效果，作者隨機抽取公交優先線路上的一個交叉口，并選取交叉口飽和流率、總延誤時間作為交叉口的交通運行狀態評價指標，本課題采用交通仿真的方案，利用LinSig.v3.2（交通基礎配時優化和分析軟件）對該交叉口進行建模仿真，并對信號控制效果進行評價。

對優先前，見圖9 和優先后，見圖10 的數據都進行了分析，比對了公交信號優先對該路口的配時參數評價結果，如下所示：

圖9：優先前路口配時評價結果

圖10：優先后路口配時評價結果

通過該軟件對該交叉口現狀控制效果結果的對比分析，可以得出以下結論：

（1）在PRC（Practical Reserve Capacity 實際預留通行能力）=30.2%，基本不變的情況下，路口總延誤降低為39.1PCUh，總延誤減少31.3%；

（2）各相位飽和流量相對平衡。

4.2 實地調研測試結果分析

本課題為充分驗證該系統建設的成效，并確認交通仿真測試的有效性，依據實際選取的公交道路和調查數據，通過系統上線前后的真實交通數據分析，綜合客觀地評價公交優先對公交車輛和社會車輛的影響，得出本文所提出的基于C-V2X 車路協同的公交信號優先系統建設后的效益，數據統計如表3所示，公交車輛的行程車速提升22.12%，停車次數減少10.40%，延誤時間縮短14.73%，在此基礎上社會車輛影響有限，綜合判斷在可以接受的范圍內，因此作者認為該系統的應用，可以有效改善公交車輛的通行效率。

表3：信號優先前后數據對比

5 結論

本文得到的主要結論如下：

本文提出一種新的基于C-V2X的公交信號優先控制方法，該方法將C-V2X 技術運用到公交信號控制系統，對公交車輛，道路設施，信控系統之間進行了有效鏈接和互動，并將道路交叉口的信號控制從單一的、固化的定時控制改進為基于模糊推理算法的自適應模糊控制。結果表明，本文提出的方案相對與傳統的公交信號優先方案，在不明顯增加社會車輛的擁堵情況下，提升了公交車輛的通行效率，在整體通行效益最優下實現了公交優先。