烏拉 | 作者

安安 | 編輯

編者按：年前，在賽文研究院主辦、連云港杰瑞電子有限公司承辦的“2022年智慧交管技術與應用跨年分享會”中，武漢理工大學交通與物流工程學院副教授，交通工程系副主任趙欣做了《基于車路協(xié)同的網(wǎng)聯(lián)公交信號優(yōu)先協(xié)調(diào)控制及應用》報告。

該報告就網(wǎng)聯(lián)公交信號優(yōu)先協(xié)調(diào)控制的背景、方案設計、模型建立與仿真驗證以及現(xiàn)場效果評價四方面進行了深入分析。

1、背景概況

我國智慧公交發(fā)展進入了新階段，提升新能源公交汽車的使用率以及提升城市出行分擔率的目標相對迫切；同時自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)等對智慧公交行業(yè)的技術支持不斷提升。

2022年3月，《國家公交都市建設示范工程管理辦法》明確提出，深入實施城市公共交通優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略，規(guī)范國家公交都市建設示范工程管理，促進國家公交都市提質(zhì)擴面。今后的十四五規(guī)劃中，公交優(yōu)先研究更是對先進信息技術的精準感知、精確分析，精細管理和精心服務能力的全面提升。

武漢市作為公交都市的試點城市，公交車輛在通過一些主要的路口、路段時，通行效率仍然會面臨一些問題，需要進行優(yōu)化改善。

下面介紹一下武漢市洪山區(qū)佳園路-雄楚大道交叉口的項目案例。雄楚大道交叉口毗鄰剛剛建成通車使用的武漢東站，由于東站的建成使用，配套開通了多條公交線路，社會車輛流量大幅度增加?；谏鲜銮闆r，我們對該路口開展了公交優(yōu)先協(xié)調(diào)控制的研究。

我們對該路口的公交流量進行了預測，下圖可以看到雄楚大道方向每5分鐘最高公交的流量是18輛，佳園路方向的最高流量是21輛，總體來看5分鐘以內(nèi)的流量還是比較高的。該路口主要通行的是301路、913路、756路以及BRT線路，雖然間隔發(fā)車時間較長，但由于線路比較多，整體經(jīng)過路口的交通密度相對較大。

同時我們也對路口社會車輛的交通流量進行了摸排。下圖是路口的車道劃分情況，雄楚大道佳園路的進口道基本都是四車道，武漢東站開通后的整體流量情況還是比較大的。

2
方案設計基于這樣的情況，我們試圖對路口進行公交優(yōu)先的信號協(xié)調(diào)方案設計，優(yōu)化目標主要包括以下三點：一是公交車大概率不停車通過交叉口，也就是公交車優(yōu)先通行；二是盡可能使社會車輛延誤不超過60s，在保證公交車優(yōu)先通行的同時，不能夠嚴重影響社會車輛的通行效率；三是希望佳園路口的服務水平達到二級，這是整體的優(yōu)化目標。首先需要對路口進行交通組織的優(yōu)化，下圖可以看到該路口的交通現(xiàn)狀，公交與社會車輛進行混行，會嚴重阻礙公交車優(yōu)先通行的效率。我們希望通過優(yōu)化，設置公交專用的進口道以及專用車道，使公交車與社會車輛進行分離，右圖是設置了公交專用道后的渠化效果。

接下來要進行基于車路協(xié)同的公交優(yōu)先的控制。首先要對車路協(xié)同的網(wǎng)絡構架進行設計。首先要搭載網(wǎng)聯(lián)汽車設備（OBU設備），包括V2X車載終端、高精度定位等設備。通過這些設備，可在后臺實時監(jiān)控車輛的精確位置、車速等信息；第二大層面是路側RSU設備，包括可變信息情報板、路側攝像頭、雷達等傳感器設備，這些設備能夠?qū)崟r監(jiān)測到車輛的行駛信息；第三大層面是后臺管控平臺，通過高精度地圖、路側邊緣計算服務器、高速通訊網(wǎng)絡，連接RSU、OBU設備，形成整體的車路協(xié)同網(wǎng)絡。

對于公交運行的過程，我們同樣進行了分析和設計。如下圖所示，在系統(tǒng)中要求路側RSU工作范圍達到500米半徑的范圍，即可以在周邊500米范圍內(nèi)的公交車、車站保持時刻通信，能夠?qū)崟r監(jiān)測到多維度交通數(shù)據(jù)，如車站狀態(tài)，擁堵情況，公交車行駛速度以及公交車到站以后，上下車人數(shù)等。通過多場景計算方案來緩解公交車站的壓力，縮短上班人群時間、降低公交總體排放量。

下面介紹一下傳統(tǒng)的公交優(yōu)先策略方案。首先要獲取相應的數(shù)據(jù)，包括通過路側終端來檢測公交車輛的到達時間，同時獲得公交車輛距停車線的距離以及車速等信息，也就是說當公交車輛未到達停車線前，路側終端就已經(jīng)能夠計算出該車輛還要經(jīng)過多長時間通過路口到達停車線。第二部分是通過路口攝像頭、微波雷達等傳感器的設備獲取當前交叉口公交車行駛方向的控制信號信息，包括綠燈時間、相位，紅燈剩余時間、車流長度、速度等數(shù)據(jù)。結合第一部分數(shù)據(jù)就能進行相應的綜合計算。對于這樣一種公交優(yōu)先策略，我們又把它分為兩種情況，第一種是通過計算以后，發(fā)現(xiàn)公交車輛當達停車線時是綠燈，這時可以不對信號周期進行任何改變，因為公交車在到達停車線時已經(jīng)是綠燈，可以直接通過。

第二種情形就是當公交車輛到達停車線時為紅燈，這種情況下有相應的三種策略來進行優(yōu)先控制。第一種策略是通過計算發(fā)現(xiàn)公交車在到達停車線時處于紅燈初期，即當前相位的紅燈初期，那么可以延長上一個相位的綠燈時長，使公交車在到達停車線的時候仍為綠燈，但是要注意延長的綠燈時間不能對相鄰相位的時間壓縮影響過大，要保證該相位車輛不會產(chǎn)生二次排隊。

第二種策略是通過計算發(fā)現(xiàn)公交車在到達停車線的時候為紅燈中期，這時采用的方法可以改為壓縮該相位綠燈時間以及紅燈時間，使下一個周期的綠燈時間能夠提前到達。這樣當公交車在到達停車線時，是處于下一個周期的綠燈時間位置，也能夠順利通過。

第三種策略就是計算發(fā)現(xiàn)公交車在到達停車線時為紅燈末期，這時可以提前中斷紅燈時間使公交車順利通過。這也是傳統(tǒng)的優(yōu)化方案，其思路就是通過簡單調(diào)整當前以及下一周期的綠燈時間，使公交車在到達停車線時正好處于綠燈窗口。

下圖是整體方案的流程圖，通過不同的判斷給予相應的控制，從而達到優(yōu)化公交通行效率的目的。

基于上述方法，我們給出了相應的信號配置模型，要實現(xiàn)這個模型，需要計算進口車道飽和流量、進口各車道流量比以及該交叉口各個進口流量比總和，同時計算總損失時間，通過計算周期時長，計算該路口各相位有效綠燈時間等數(shù)據(jù)得到最終的優(yōu)化方案。

為使車輛在通過路口時可以最大限度不停車，以上、下行綠波帶寬之和為最大目標建立如下圖所示的模型，通過這樣的計算，能夠最大限度的保證公交車不停車通過路口。

3
模型建立與仿真驗證下面介紹一下基于車路協(xié)同的多路口公交優(yōu)先的協(xié)調(diào)控制。關于多路口的干線協(xié)調(diào)控制，現(xiàn)在比較有名的是 MAXBAND與MULTIBAND模型。MAXBAND與MULTIBAND模型都是在每個交叉口信號配時固定的情況下，改變各交叉口的相位差和放行方式，達到讓社會車輛在綠燈時間內(nèi)連續(xù)通行的效果。在這種控制策略下，公交車輛被迫與社會車輛共享一條綠波帶，而實際情況中，公交車輛與社會車輛的速度存在較大差異，且公交車需要進行站點?？?，導致公交車難以在綠燈時間內(nèi)通過交叉口。傳統(tǒng)的公交控制策略以單點交叉口作為研究對象，考慮了紅燈早斷、綠燈延長和插入相位三種控制策略，其優(yōu)先的本質(zhì)是壓縮非公交相位綠燈時間，延長協(xié)調(diào)相位的綠燈時間，增加社會車輛的延誤的同時降低公交車輛的延誤，保證人均延誤更小。在飽和度較高且公交車輛較多的城市干線，將頻繁使用公交優(yōu)先控制策略，極易影響社會車輛正常通行，甚至造成擁堵。綜上，優(yōu)化思路可以歸納為將協(xié)調(diào)信號控制模型與公交優(yōu)先策略結合，在保證社會車輛綠波帶寬的同時，給予公交車輛更大的綠波帶寬，使公交車輛盡可能在綠燈時間內(nèi)通過交叉口，并盡可能減小公交優(yōu)先策略對社會車輛的影響。下圖是基于多路口的協(xié)調(diào)控制方案。當路側檢測器檢測到公交車輛在第一個路口駛出停車線的時候，利用邊緣計算的服務器計算公交車輛到達下游路口停車線的時刻以及相應的交通信息，并提前規(guī)劃下游路口的信號控制方案。

當公交車通行在兩個路口之間的路段時，也就是路側檢測器檢測到公交車輛進入下游路段后，信號控制系統(tǒng)將發(fā)送引導速度給公交車輛，同時改變信號相位差，使公交車輛盡可能不停車通過路口，這就是典型的車路協(xié)同過程。

到了第三階段，當路側檢測器檢測到公交車輛即將進入路口（距離一般是小于150m）時，可通過調(diào)整公交車輛所在相位的綠燈時間，來保證公交車輛能夠順利通過。

基于公交車在經(jīng)過干線多個路口不同階段時的車路協(xié)同協(xié)調(diào)控制過程，我們同樣給出相應的協(xié)調(diào)控制模型。這里要建立兩個約束：第一是對社會車輛的約束，要求社會車輛對公交車的干擾在最小的同時，以較低的延誤通過路口；第二個是對公交車輛的約束，要保證公交車輛的通行車速，能夠使得它在到達停車線時正好是綠燈。通過信號協(xié)調(diào)控制模型時序圖可以看到對于公交車輛優(yōu)先的考慮，如下圖所示，原本的綠波時序圖，綠波帶是一個直線；在考慮了公交車在站點?？康臅r間延誤時，綠波帶是鋸齒狀的帶寬。

以上就是我們建立的公交優(yōu)先的信號協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，通過LINGO對該模型進行求解，并利用 VISSIM進行仿真驗證。3
現(xiàn)場的效果評價

在以上理論分析和計算的基礎上，就可以進行現(xiàn)場效果的評價。我們在佳園路路口布設了攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等RSU設備，在公交車上裝載了高精度的定位終端等，同時進行5G協(xié)調(diào)通信，實現(xiàn)車路協(xié)同的控制。

經(jīng)過仿真計算得到以下數(shù)據(jù)：與綠波后的情況對比發(fā)現(xiàn)，整體社會車輛平均延誤降低9.32%，停車次數(shù)降低7.12%，公交車輛平均延誤降低6.95%等等，這說明在傳統(tǒng)綠波控制模型的基礎上，在盡可能不影響社會車輛通行效率的前提下，公交車輛的通行效率得到了進一步提升。