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)重點實驗室 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,實現(xiàn)實時信息交換,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2種情況下的公交車實時優(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)信號控制器的實時信息交互,實現(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。
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,乘客到達(dá)數(shù)符合相應(yīng)時段的客流特點。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)該站點時,該站點的等待人數(shù)為均值x。
對于發(fā)車間隔l和某特定站點等待乘客均值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。
2.1.1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,因為它會對交通信號設(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,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)點歸類示意見圖1,沙盤演示示意見圖2。
圖1 到達(dá)點歸類示意
圖2 信號調(diào)節(jié)沙盤演示示意
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描述的是實施信號調(diào)節(jié)后的交叉口整體運(yùn)營效益與實施信號調(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。
結(jié)合之前提出的下游站點等待人數(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。
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等待乘客。
當(dāng)2班BRT運(yùn)行時間間隔在l內(nèi),特定站點的等待人數(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、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)虢徊婵冢穫?cè)部署的路側(cè)單元將采集到的站點等待人數(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)實時信息及傳回的信息按照優(yōu)先算法進(jìn)行判斷,將實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),從而實現(xiàn)精確控制。下游停靠站的等待乘客將信息發(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、下游站點的信息交互見圖3。
圖3 BRT、信號交叉口、下游站點的信息交互
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“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。
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)行了仿真實驗。實地調(diào)研該交叉口現(xiàn)狀交通流量見表2。
表2 實地調(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
仿真實驗一共有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次仿真實驗,4組實驗均有200組以上,實驗結(jié)果見圖5。
圖5 實驗結(jié)果對比圖
由圖5可知,考慮下游站點人數(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]下游站點人數(shù)后,ΔPI降低幅度更大,這是因為執(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)行實證分析,在考慮下游站點人數(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。考慮下游站點等待人數(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。