两交叉口间主动式公交信号优先协调控制配时优化方法＊

汪 健 胡娟娟 李 凤

（交通运输部科学研究院1） 北京 100029） （北京工业大学建筑工程学院2） 北京 100022）（交通运输部管理干部学院3） 北京 101601）

0 引 言

主动式公交信号优先单点控制在公交车流过大情况下，可能导致每周期都进行公交优先，造成其他相位交通状态就会逐渐恶化，二次排队严重，甚至交通拥堵［1］.被动式公交信号优先单点控制在公交车流过大情况下，会导致在叠加相位内，公交车与社会车流的冲突就会加重，存在极大的安全隐患［2］.王彬［3］在明确干线协调与公交优先的优先级关系上，采用双层优化方法，以主动式早启、晚断模式为核心模块，绿波带上下限作为约束条件调整公交信号优先的具体方案.郭志勇等［4］人基于博弈理论，以减少公交干线沿途交叉口信号延误为目标，研究干线公交线路运营调度、途径交叉口信号控制主动式协调技术，形成公交车辆运行的绿波控制.

国外学者研究则主要偏向网络协调控制下的公交优先优化方法研究，如Chintan Sheth［5］通过公交车辆运行时间与乘客期望值之间的时间差来公交路线在路网中优先级别；Daganzo等［6］在研究了公交车流在连续不断下的公交优先政策的评估和优化.还有其他学者［7－8］通过研究网络协调下的公交优先权重以及考虑公交优先的优化算法来实现公交车辆在协调控制下的优先.本文提出的主动式公交信号优先协调控制方法针对公交车流进行协调控制，实现交叉口间的绿灯时间和相位差的优化.

1 研究思想

1.1 优化原则

要想同时实现公交信号优先和社会车流干线协调，必须考虑社会车流和公交车流两者的差异性.一是社会车流和公交车流的车速不同，即使在同一绿灯时间内驶出的车辆，到达下游交叉口的时间会差异很大，所以2股车流势必存在冲突.二是社会车流和公交车流所需的绿灯时间不同.社会车流可以认为是连续性的，绿灯时间越长，通过的车辆越多，而公交车则不同，只要间断性的公交车驶离交叉口，那么后续的绿灯时间对于公交车而言，已经没有意义.因此，基于上述2点考虑，均衡2股车流的思路应该是先保证公交车流驶离交叉口的前提下，使干线协调的绿波带最大化.本文通过寻求一种配时优化方法，使两股车流虽然都不是最优，却能实现社会车流协调和公交优先.

1.2 优化思路

首先建立基于绿灯时间、相位差、车流流量、路段行驶时间等参数的绿波带优化基本模型.根据基本模型，建立社会车流绿波带和公交车流绿波带宽度模型.在此基础上，以社会车流绿波带最大为优化目标，对多个交叉口的信号配时参数进行优化，确定各交叉口的信号配时参数.

1.3 参数定义

模型相关参数定义如下：本交叉口绿灯启亮时刻假定为0；公交车流到达本交叉口检测器时刻距绿灯启亮时刻为，s；到达停车线时刻距绿灯启亮时刻为，s；公交车流量为mb；公交车流头车车头到尾车车头的时间差为hb；公交相位j绿灯时间为，s；周期为c，s；相位i基础绿灯时间为，s；相位i的流量为，veh／s；公交车辆在上下游停车线间的路段行驶时间Tb，s；社会车辆路段行驶时间为Tv，s；下游交叉口相位i的流量为，veh／s；相位i基础绿灯时间为，s；下游交叉口现有配时下的公交协调相位绿灯时间为s；相位差为oj，s.

2 基于绿波带的优化模型建立

2.1 公交车流绿波带优化模型

根据以上研究思路，建立社会车流绿波带优化模型（如图1）.社会车流绿波带表示的是，根据社会车流平均行驶速度，本交叉口车辆到达下游交叉口停车线时刻，刚好在绿灯内的那部分绿灯时间，如图1所示的w值或者w′值［9］.单向绿波带宽度w由绿波带上限和绿波带下限之间的那部分绿灯时间构成.只要求出绿波带对应的上限和下限，两者相减就是绿波带宽度.

以本交叉口到达下游交叉口的单向绿波带为例，确定单向绿波带的上限和下限.从图1看出，单向绿波带的上限应为

式中：wz1为从本交叉口到下游交叉口的绿波带上限时刻为最靠近本交叉口车流到达下游交叉口的周期数Tv，nic＋ooptj）为下游交叉口协调相位j的绿灯时间，s；ooptj为2交叉口间的相位差为本交叉口协调相位j的绿灯时间，s.

图1 绿波带宽度示意图

单向绿波带下限值

式中：wq1为从本交叉口到下游交叉口的绿波带下限时刻，s.

根据wz1和wq1确定出本交叉口到下游交叉口的绿波带宽度w为

同理，下游交叉口到本交叉口的反向绿波带w′由反向绿波带的上限和下限之间的绿灯时间确定.反向绿波带的上限

式中：wz2为从下游交叉口到本交叉口的绿波带上限时刻为最靠近下游车流到达本交叉口的（ ，）周期数Tv＋ooptjnic.

反向绿波带的下限值

式中：wq2为从本交叉口到下游交叉口的绿波带下限时刻，s.

根据wz2和wq2确定社会车流从下游交叉口到本交叉口的绿波带宽度w′为

建立社会车流绿波带优化模型

式中：wv为社会车流绿波带宽度，s.

以社会车流绿波带宽度最大为优化目标，优化得到下游交叉口的相位差ooptj和绿灯时间.根据这2个参数确定公交车流绿波带.

2.2 公交车流绿波带优化模型

公交车流从本交叉口到下游交叉口的绿波带宽度wb应是公交车流绿波带的上限与下限的时间差，见图1.

公交车流绿波带的上限值

式中：wz3为从下游交叉口到本交叉口的绿波带上限时刻，s；nbj为最靠近公交车流到达下游的周期数；nbj＝为无阻碍通过本交叉口的公交车流头车到尾车的时间差，s.公交车流绿波带的下限值

式中：wq3为从本交叉口到下游交叉口公交车流的绿波带下限时刻，s.

3 最佳决策优选方法

根据wz3和wq3就可确定社会车流从下游交叉口到本交叉口的绿波带宽度wb为

公交车流绿波带wb与存在3种情况：（1）wb＝，公交车流绿波带满足公交优先要求，不用调整以社会车流绿波带最大为优化目标的优化信号配时参数，得到了同时满足社会车流协调和公交车流优先的信号配时方案；（2）调整信号配时参数，wb＝0，说明信号配时参数的优化区间不能满足公交优先要求，不用调整以社会车流绿波带最大为优化目标的优化信号配时参数，得到了满足社会车流协调的信号配时方案；（3）0≤wb＜，以公交车流绿波带宽度最大为优化目标，重新优化信号配时参数，即

若根据式（11），优化得到的信号配时参数存在多个最优解，可再以社会车流绿波带宽度最大为优选模型，即式（7），选择多个最优解中的最佳信号配时方案，得到同时满足社会车流协调和公交优先的配时方案；如果只有一个最优解，那么重新优化得到的信号配时方案，就是满足公交车流优先的配时方案.

4 控制算法验证

4.1 基础数据

4.1.1 道路数据 假设2交叉口间距为600m，社会车辆饱和流量为1 800veh／h，公交车辆饱和流率为900veh／h，社会车流的饱和车头时距hs＝2s／veh，公交车流饱和车头时距hsb＝4s，阻塞密度Km＝140veh／km.公交正常行驶速度为10 m／s，社会车辆行驶速度为15m／s.

如图2所示，交叉口1和交叉口2的道路渠化相同，从交叉口1检测器到停车线间距离为100m，交叉口1停车线到交叉口2停车线间距离为600m.2交叉口都有公交专用道道，东西方向的左转车道渠化段长度为40s.东西进口道的人行横道长为30m，南北进口道的人行横道长为15 m，行人步速为1.5m／s.

图2 2交叉口道路渠化示意图

根据以上数据，确定公交车从交叉口1检测器到停车线间的路段行驶时间Ta＝10s，公交车从交叉口1停车线到交叉口2停车线间的路段行驶时间Tb＝60s，社会车辆路段行驶时间为Tv＝40s.

4.1.2 原有信号配时数据 各进口道流量如表1所列.两交叉口均为三相位交叉口，原有信号配时方案如表2所列，相位损失时间为3s，公共周期为80s，2交叉口的原有相位差为40s.

表1 2交叉口交通流量数据 veh／h

表2 两交叉口信号配时数据表 s

4.1.3 公交检测数据 假定检测到公交车辆数mb＝4veh，公交车流头车到达交叉口1检测器时刻距离绿灯启亮时刻为＝15s，到达停车线时刻＝25s，公交车流头车到尾车间的时间差hb＝18s.

4.2 信号配时方案确定

2交叉口信号配时见表3.

表3 两交叉口信号配时数据表

4.3 控制效果评价

将以上数据放入VISSIM软件模拟10次［10］，每次模拟时间为7 200s，得到每次模拟环境下的2交叉口所有社会车辆的平均延误、2交叉口所有进口道的平均排队长度，及所有公交车从交叉口1检测器到交叉口2出口位置上（700 m）的路段行程时间，用于优先前后的实际运行控制效果评价，见表4.

由表4可见，主动式公交信号优先协调控制方案，缩短了公交车路段行程时间，减少了公交车辆延误.该方案减少了非公交相位绿灯时间，导致交叉口车均延误的上升，但交叉口平均排队长度基本不变，而且优先后的社会车流绿波带宽度要大于原有干线协调控制下的宽度.说明主动式公交优先协调控制算法可在保证干线协调控制效果下，减少公交车流延误.

表4 协调前后控制效果对比表

5 结 论

1）根据上下游交叉口信号配时及车流不同时刻到达情况，确定了公交车流和社会车流的绿波带宽度

2）提出了综合考虑社会车流绿波带和公交车流绿波带的主动式公交优先协调控制算法，有效地统一了公交车流协调和社会车流协调控制.

3）该算法考虑的是单股公交车流的优先控制，在双向公交车流都需要优先下的控制逻辑应是下一步研究方向.

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