柏海舰，任桂香，董瑞娟，卫立阳

(合肥工业大学 汽车与交通工程学院，安徽 合肥 230000)

0 引 言

公共交通是缓解城市道路交通压力的一种有效方法，已有研究中很多策略被用于提高运输能力和服务质量，如快速公交、公交专用道等。在所有策略中，公交信号优先更经济且易实现[1]。公交信号优先是提高公交运行效率的重要技术手段，在保证不对整个交通口或干线车辆运行产生严重影响的前提下，减少公交车辆的交叉口延误，提高公交车辆的准点率，改善公交车辆的运行效率，对可持续发展的城市交通具有重要意义。关于公交优先的研究，大致分为两个方面。一是建立优化模型优化信号周期及配时参数，这方面研究居多。国内一些学者分别选取不同指标为优化目标，如交通延误、停车次数、实时交通状况等建立优化模型得到新的信号周期与相位配时，从而体现公交优先的思想[2-4]。二是制定优先控制策略，调整信号配时参数。马万经等研究了绿灯延长、红灯早断和插入相位3种单点公交优先感应控制策略，应用延误三角形方法建立了3种公交优先策略效益计算模型，以两相位信号控制为对象，计算分析了模型的正负效益，并通过仿真进行了验证分析[5]。

目前，国内大多城市在制定公交时刻表时仅存在发车时刻和到达终点或返回发车点的时刻，公交车辆只要在规定时间范围内到达终点或返回起点，即为准点，对于中间站点运行状态没有规定[6]，导致乘客等车时间过长或几辆公交车同时到达站点现象时有发生。准点率不仅包括终点运行准点性还包括中间站点运行准点性。对于晚点公交车，如何通过信号交叉口的公交优先控制，减少公交车交叉口延误，尽可能使其到达时间接近时刻表时间，同时降低对周边道路的负面影响，用以解决现有公交信号配时技术未考虑公交准点率不足问题，是研究的主要目的。国内外对基于时刻表的公交优先研究较少，国外学者侧重于对时刻表的评价方法研究及公共交通可靠性评价[7-8]。阴炳成等将满足时刻表为公交优先申请依据，运用绿灯延长和相位提前激活两种方法给予晚点公交优先[9]；宋现敏等发明公开了基于运行时刻表的公交优先信号配时方法，采用绿灯提前启亮和绿灯时间延长两种优先方式在交叉口给予公交优先，其目的在于给予晚到公交优先，和使其到达下游站点尽量接近时刻表有一定区别[10]。以上学者的研究并没有考虑公交车晚点时间的长短与到下一相位绿灯开启时间长短的比较，且只考虑了绿灯早启和绿灯延长两种优先方式，有一定缺陷。笔者从制定优先策略入手，将绿灯相位时间分段，采取绿灯早启、绿灯延长、相位插入3种优先方式，根据公交晚点时间与到下一相位绿灯开启时间长短的比较采用不同的优先策略，建立公交车优先通行策略选择模型。

1 变量定义与表达

车联网技术巨大的信息采集及处理功能为本研究服务。网联环境下，可以克服传统检测技术的一些缺点，如车辆位置的检测与预测更加精确，车辆速度、加速度、乘客数也能更准确的提取，且公交车与交通信号控制器之间的双向通信也能更加快速的传递信息。笔者考虑的是单个交叉口和其上下游的公交站点，当公交车在每个站点或者某些重要站点能尽量准点时，为整条线路的准点奠定基础。假设在网联环境下公交车的行驶时间可以准确的预测，如图1，公交车从上游站点n出发，经过时间T到达下游站点n+ 1。

图1 交叉口示意Fig. 1 Schematic diagram of intersection

1.1 公交行程时间预测

定义公交行程时间[11]为公交车从上游站点出发到下游站点所花费的时间，其表达式如式(1)：

T=t1+t2+t3

(1)

式中：t1为公交车从上游站点到停车线行驶时间；t2为公交车在停车线停靠时间，t2按式(2)进行确定；t3为公交车从停车线到下游站点行驶时间。

(2)

式中：tg为公交车离开停车线的时刻；t为公交车从上游站点出发的时刻。

在网联环境下，t1和t3可准确预测。

1.2 晚点程度

晚点程度[10]表示公交车晚点到达下游站点相比正点时刻表的偏离程度，晚点程度临界值设为β，晚点程度di用式(3)表示：

(3)

式中：di为第i辆公交车与运行时刻表的晚点程度；tw为公交车晚点到达下游站点的时刻；tz为公交车正点到达下游站点的时刻；h为公交车发车时间间隔。

公交车在交叉口会产生延误，即使在交叉口给予优先，能降低的延误时间也小于该交叉口的一个信号周期。所以，当公交车辆的延误大于一个信号周期，则可调整公交车的速度，使其减少在路段上产生的延误时间，以保证公交车准时到达下一个站点。

1.3 效益函数

效益函数PI表示实施优先策略前后的效益问题，并包含下游交叉口等待此公交的乘客数的延误变化，其表达式如式(4)：

(4)

式中：Oj为第j辆社会车辆的载客数；ΔDj为优先策略前后社会车辆的延误之差；Obus为公交车的载客数；ΔDbus为优先策略前后公交车的延误之差；ΔDp为优先策略前后下游站点乘客延误变化，表示为：

ΔDp=(tw-t′w)Qi

(5)

当PI > 0时，绿灯延长、红灯早断或者相位插入方案可行，对信号配时进行调整生成新的配时方案，下传至信号机，实现基于运行时刻表的公交优先。当PI<0时，维持原信号配时方案不变。

2 控制策略

考虑单个交叉口和其上下游公交站点，公交车从上游站点离开时模型开始生效，将公交车到达下游站点时刻和时刻表正点时刻进行比较，当晚点程度小于临界值，则按照原配时方案执行；当晚点程度大于临界值，根据不同情况选择不同优先策略，具体情况如图2[11]。

图2 基于站点时刻表的公交信号优先流程图Fig. 2 Flow chart of transit signal priority based on bus schedule

信号优先策略选择是根据公交车到达停车线时间、延误时间长短和到达时刻在此时绿灯相位的位置不同情况决定的，具体情况如表1。

表1 信号优先策略选择Table 1 Signal priority strategy selection

3 信号优先控制算法

由表2可知，基于站点时刻表的公交信号优先使用3种优先策略，分别为绿灯延长、绿灯早启和相位插入，根据公交车到达停车线的不同情况选取不同的优先策略，生成不同的配时方案。

公交车从上游站点离开的时刻为t，经过时间T到达下游站点，晚点到达下游站点时刻为tw，若此时达到下游站点的正点时刻为tz，则公交车晚点时间用式(6)表示：

(6)

检测公交车从上游站点离开时刻信号灯的灯色，如果此时信号灯为绿色或者红色，到达停车线时为绿色，公交车直接通过交叉口。下文着重介绍到达停车线时信号灯为红色的两种情况。

3.1 绿-红情况

公交车从上游公交站点离开时信号灯为绿色，到达停车线时信号灯为红灯，该种情况可以选择绿灯延长策略、绿灯早启策略或相位插入策略，具体情况根据到达时间、延误时间长短和到达时刻在此时绿灯相位的位置具体分析。

表2 绿-红情况三段式优先控制算法Table 2 Three-stage priority control algorithm of green-red situation

注：如果因插入相位影响下一相位的绿灯时间不能满足其最小绿灯时间，则插入位置改为正好能保证下一相位可以满足最小绿灯时间的位置。(下同)

表3 绿-红情况二段式优先控制算法Table 3 Two-stage priority control algorithm of green-red situation

3.2 红-红情况

如果公交车离开上游站点时信号灯为红色且公交车到达停车线时也为红灯，下一相位可能是公交相位也可能不是公交相位。当下一相位是公交相位时，此时正在执行绿灯的相位达到最小绿灯时长时此相位绿灯早断，提前开启公交车到达相位的绿灯，即选择绿灯早启策略；当下一相位不是公交相位时，在公交车从上游站点到达停车线时间内可能未经过一个相位绿灯或者经过一个相位绿灯，根据不同情况选择绿灯延长或者相位插入策略。

经过调查发现，苹果主要贮藏病害是在果园或采收、分级、运输等过程中感染的，在贮藏期间遇到适宜条件就会发病。因此，苹果苦痘病、苹果霉心病、苹果虎皮病等主要贮藏病害的防治须采取综合措施，部分措施要在苹果生长期实施。同时要尽量减少病原体，加强果园管理，防止机械损伤，创造适宜的贮藏环境，确保贮藏质量。

3.2.1 中间未经过一个相位绿灯时

表4 红-红情况三段式优先控制算法Table 4 Three-stage priority control algorithm of red-red situation

表5 红-红情况二段式优先控制算法Table 5 Two-stage priority control algorithm of red-red situation

3.2.2 中间经过一个相位绿灯时

4 仿真分析

4.1 仿真条件与参数设置

4.1.1 路口渠化条件

选取城市某十字信号交叉口为目标交叉口进行公交优先控制仿真分析，上下游分别有一个公交站点，上游站点离交叉口300 m，下游站点离交叉口200 m。其中东西方向为主干道，交通量较大，双向8车道，其中直行车道两条，左右转车道各一条；南北方向为次干道，交通量较小，双向6车道，直行车道一条，左右转车道各一条。右转车辆不受信号控制，且对直行车流和左转车流无干扰。

4.1.2 交通量参数

据调查，得到交叉口流量，除公交车流量外，其他社会车辆均折换成标准当量小汽车，流量表如表6，由于右转车辆不受控制，不考虑其延误，因此不将右转车辆列入其中。

表6 交叉口流量Table 6 Flows of intersection

4.1.3 原始信号参数

现状交叉口信号配时采用四相位控制方案，信号周期为120 s，方案如表7。

表7 原始配时方案Table 7 Original signal timing scheme

各车道饱和流量为1 800 pcu/h，各相位最小绿灯时长为15 s。由于右转车辆不受信号控制，因此不考虑右转车辆的延误。

4.1.4 公交车运行参数

公交车在第一相位到来，即公交车在东西直行方向，且以120 s的发车间隔出发，3 600 s为一个运行周期。假设公交车平均载客数为30人，社会车辆载客数为2人，公交车速度6～11 m/s，社会车辆7～14 m/s，车辆以随机的速度到达交叉口，下游站点有5位乘客等待此公交车。由于公交车从上游站点出发模型生效，信号周期为120 s，所以公交车对应的出发时刻有120种，编程进行数值计算，为了减少系统误差，运行120次。

4.2 公交车准点率分析

准点率分为平均准点率与总平均准点率，平均准点率为每一秒出发的车辆准点率的平均，总平均准点率为整个周期内所有车辆准点率的平均。设公交车准点时旅行时间为60 s，假设在正点前后5 s范围内皆为准点，将运用笔者策略进行优先后的公交车准点率与原配时方案下的准点率进行比较，不同情况下公交车平均准点率、总平均准点率如图3和表8。

图3 不同情况下公交车平均准点率Fig. 3 Average punctuality rate of bus in different conditions

运行参数优先后优先前变化率/%总平均准点率/%46.8220.15+132.36总平均旅行时间/s67.8893.52-27.41

注：变化率=(优先后-优先前)/优先前×100%，“+”代表增加；“-”代表减少。(下同)

以提高公交车的准点率为目的，由图3和表8可知，笔者提出的策略能有效提高公交车的准点率，总平均准点率从20.15%提高到46.82%，平均准点率能提高至70%。准点率也有不提高的情况，这是由于策略的不同造成的：当公交车到达交叉口为绿灯或者不满足优先情况时则采用原配时方案，准点率将会不变；当公交车到达交叉口为红灯时，则根据时间的分布采取不同的策略，准点率也将会有差别。

4.3 公交车旅行时间分析

公交车旅行时间分为平均旅行时间与总平均旅行时间，平均旅行时间为每一秒出发的车辆旅行时间的平均，总平均旅行时间为整个周期内所有车辆旅行时间的平均。将优先后的公交车平均旅行时间、总平均旅行时间与原配时方案下的平均旅行时间、总平均旅行时间进行比较，结果如图4和表8。

图4 不同情况下公交车平均旅行时间Fig. 4 Average travel time of bus in different conditions

由图4可知，优先前公交车平均旅行时间变化范围较大，公交车行驶过程很不稳定，优先后公交车平均旅行时间稳定在均值附近，系统稳定性增强。由表8和图4可知，运用笔者策略，公交车的总平均旅行时间减少27.41%，平均旅行时间最高可减少51.04%。当公交车到达交叉口为绿灯或者不满足优先情况时则采用原配时方案，公交车旅行时间将会不变，即图4中重叠部分；当公交车到达交叉口为红灯时，则根据时间的分布采取不同的策略，旅行时间改变程度不同。

4.4 公交车和社会车辆人均延误分析

假设公交车平均载客数为30人，社会车辆载客数为2人，优先后公交车和社会车辆的人均延误和原配时方案下公交车和社会车辆的人均延误比较如表9。

表9 公交车和社会车辆总人均延误Table 9 Total per capita delay of buses and socian vehicles

由表9分析可知，笔者策略能有效减少公交车的人均延误，减少总百分比达46.75%。采用原配时方案时，公交车人均延误没有变化，采用笔者策略的优先方案时，人均延误有不同程度的减少。当公交车所在相位采取优先方案时，则会对周边社会车辆有一定程度的影响，社会车辆总人均延误如表9。

分析得知，社会车辆的人均延误有增加有减少，整体成增加趋势，此种情况符合常理。由表9可知，社会车辆的人均延误仅增加0.75%，在较大幅度减少公交车人均延误的同时对周边社会车辆的影响不大。

5 结 论

公交信号优先的相关理论已被提及多年，理论成果非常丰富，但公交车准点性的研究较少。笔者以提高公交车准点性为目标，提出车联网环境下基于站点时刻表的公交优先配时方法。根据公交车从上游站点出发及到达停车线时信号灯灯色选择不同的优先策略，并根据公交车到达停车线时间、延误时间长短和到达时刻在此时绿灯相位的位置生成新的配时方案。最后通过实例分析，分析结果表明：公交车的平均准点率提高26.67%，总平均旅行时间减少27.41%，公交车人均延误减少46.75%的同时周边社会车辆的人均延误仅增加0.75%，获得了较好的控制效果。

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