专用道公交优先干线协调控制研究现状及展望

北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 张 骁

昆明市公安局交通警察支队 张 灵

北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 李正熙，刘小明，尚春琳

昆明市公安局交通警察支队 常 赓

专用道公交优先干线协调控制研究现状及展望

北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 张 骁

昆明市公安局交通警察支队 张 灵

北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 李正熙，刘小明，尚春琳

昆明市公安局交通警察支队 常 赓

公交信号优先干线协调具有实施方便、效果突出等特点，在公交专用道连续性得到提升的前提下，进一步研究干线优先控制方法将具有更强的实际应用价值。在收集国内外交织区大量研究文献的基础上，从公交驻站时间预测、公交信号优先干线协调控制子区划分、公交信号优先干线协调控制、间歇式公交专用道等四个方面对国内外研究现状加以综述和分析，并针对后续可进一步工作研究的内容进行了展望。

专用道公交优先；公交驻站时间预测；干线协调控制子区；公交信号优先干线协调

1 引言

日趋严重的交通拥堵状况已成为制约城市发展的世界性难题。根据2015年6月发布的《北京市道路交通运行分析报告》[1]，北京市区工作日高峰时段月平均交通指数达到7.2，同比增长24.1%。缓解道路拥堵问题已成为城市良性发展的关键性问题。公交车辆因其大载客率的特点决定了其出行高效性的优势，《国务院关于城市优先发展公共交通的指导意见》[2]强调了优先发展公共交通是缓解交通拥堵的必然要求。

2015年5月1日北京市首次编制的地方标准《公交专用车道设置规范》[3]予以实施，其中规定：如果一条道路60%的路段满足规划条件应全线施划公交专用道。而据上海市交通委员会发布信息显示[4]，2015年底上海“十二五”期间300公里公交专用道建设任务全部完成。公交专用道的设置对提高公共交通的运行效率起到了重要作用，但从现有公交专用道的使用情况来看，公交车虽占用较大道路资源却并未达到预计的服务水平，其原因主要在于公交车辆车队式运行引起的停站和交叉口延误增大。统计数据表明，即便在公交优先线路上，若该线路的信号控制策略中未考虑公交优先，那公共交通的运行效率的提升也很有限[5]。

公交优先信号控制研究已从之前的单点优先逐步发展为如今的干线优先和网络优先，其中，干线优先具有实施方便、效果突出等特点，在公交专用道连续性得到提升的前提下，进一步研究干线优先控制方法将具有更强的实际应用价值。

2 国内外研究现状及发展动态分析

公交信号优先控制得到了国内外研究人员的广泛关注，并做出了许多扎实的工作，结合专用道公交优先干线协调控制方法研究的关键问题及发展趋势，本文将从公交驻站时间预测、公交信号优先干线协调控制及其子区动态划分、公交信号优先干线协调控制、间歇式公交专用道等四个方面，对国内外研究现状加以综述和分析。

2.1 公交驻站时间预测方法

公交车辆驻站时间的波动变化将直接影响到公交车辆的路段时空轨迹分布，在路阻函数、建模仿真、评价线网、公交信号优先控制等领域的研究中有重要作用，据此国内外学者对公交驻站时间预测及其相关问题进行了深入研究，主要包括以下四个方面：

（1）影响公交驻站时间的因素分析。较典型的有：文献[6]中，R Rajbhandari等人从驾驶者、乘客的属性和习惯等方面出发，对公交驻站时间和其相关因素的非线性关系进行了研究；文献[7]中，罗霞根据乘客上、下车动作与驻站时间构建模型，研究乘客行为与驻站时间的关系[7]；Jaiswal从公交车辆类型、收费方式以及上下车乘客等因素出发，建立了BRT驻站时间评估模型[8]等。

（2）基于回归分析的公交驻站时间预测。较典型的有：Adamski采用准点率、车上乘客数和公交车头时距等要素作为关键要素，建立了驻站时间同上述因素间的多重线性回归模型[9]；杨兆升等在回归分析的基础上使用加权最小二乘估计用来减少异常数据，得出驻站时间估计和公交车头时距之间的回归模型[10]；Rashidi提出在多元线性回归模型的基础上，采用基因表达程序的方法去仿真评估公交车辆的驻站时间[11]；文献[12]采用支持向量机中的ε-SVR 回归模型，基于历史数据对路段运行时间和停站时间的关系进行拟合，得出公交驻站时间的预测模型等。

（3）基于公交车辆停靠过程的驻站时间预测。文献[13]通过对影响公交车驻站时间各因素的详细分析，建立了基于站点停靠延误的车辆驻站时间预测模型；文献[14]通过分析乘客上下车过程、多车门客流分配情况以及驻站时间三部分之间的关系，建立了相应的公交车驻站时间预测模型；文献[15]考虑了在单停靠泊位和多停靠泊位的不同情况下公交车辆的站外等待、减速进站、站内停靠和加速离站情况，并通过分别对其建立预测模型进而得到了公交驻站总时间预测模型等。

（4）基于人工智能的驻站时间预测。Xin利用公交车辆的GPS所获取的历史和实时信息，建立了基于K近邻算法的公交车站驻站时间预测模型[16]。文献[17]建立了基于BP和RBF的公交驻站时间预测模型，并利用贝叶斯网络验证预测结果同实际数据间相符度；文献[18]在ANN驻站时间预测模型中引入车头时距；Meng等提出了在非单线路状况下的考虑多因素综合影响作用下的公交驻站时间概率估计[19]等。其他公交驻站时间预测模型相关研究中所采用的技术方法与上述研究思想基本类似。

综上，现有的公交驻站时间预测模型研究成果较为丰富，在提升公交运营、运行水平等方面也起到了一定的作用，但仍存在以下问题：

（1）公交驻站时间预测方法研究中，应考虑到不同时段乘客出行及公交运行特征对公交驻站时间的影响；

（2）重叠线路其他班次公交到达可能会对所预测班次公交产生乘客分流，间接导致所预测班次公交驻站时间发生较大变化；

（3）基于回归分析的公交驻站时间预测是其中重要方法之一，但由于公交驻站时间的强随机性，仅靠单一的回归模型难以描述公交驻站时间与其主要影响因素间的关系，应考虑建立回归模型库，并随着观测数据的更新使库内回归模型持续优化。

2.2 专用道公交信号优先控制干线协调子区动态划分

为确保道路交通信号协调控制效果，国内外众多学者对基于社会车辆交通流的干线协调控制子区划分领域做出了诸多研究，取得了显著的成果。Yagoda等从路段流量、长度等要素入手，结合交叉口间的关联性，采用了两者的比值权重来衡量交叉口间的关联程度[20]；Moore以流量比为交叉口的特征属性，应用聚类方法建立交通子区划分方法，该方法能同时考虑所有信号交叉口间的关联程度[21]；Chang综合考虑路段交通流状态与车队行驶离散性影响，给出了相邻交叉口关联指数的计算公式，据此实现相邻交叉口之间的分合[22]；Lin等通过对车队完整通过率和车队长度的关系入手，研究分析相邻交叉口之间的协调控制关系，在不同的交通需求下实现了临近交叉口的动态分区[23]；李瑞敏等将交叉口的固有属性同交叉口的流量分布构造特性相结合，根据相关因素建立了基于模糊推理的协调系数模型[24]；卢凯等通过对相邻路口的关联度建模，设计了最佳子区的选取流程，实现了协调控制子区的动态划分[25]；马万经等通过对比分析相邻路口的信号相位、排队、车道数等因素对交叉口关联度的不同作用，进而得出相应的计算模型[26]；赵胜川等采用最大阈值模型实现了带宽最大化，克服了干线分区协调控制的端点阈值过于主观的弊端，得以主动干线分区等[27]。

总之，在对该问题的研究中，如何确定路口间关联度或协调系数是其核心目标。相对于社会车流而言，专用道公交运行由于受公交驻站、公交运营调度、交叉口信号控制等因素影响，其运行特征、控制目标等均发生了较大变化，因此传统的针对社会车流而设置的干线协调子区划分规则难以直接应用于专用道公交信号优先的干线协调控制子区划分中，需要针对这一问题进行专门研究。杨希锐在其博士论文中对这一问题进行了初步研究，分析了公交优先下制约控制子区划分的影响因素，推导了公交车辆延误及公交路径的关联度模型，提出了公交优先下控制子区的划分流程[28]。鉴于目前公交信号优先领域中关于干线协调控制的研究多是基于社会车流干线协调控制的情况，公交信号优先控制干线协调往往无独立子区，专门针对专用道公交信号优先干线协调控制子区划分方面相关研究成果还很少，还未能形成系统的理论方法和应用。

2.3 公交信号优先干线协调控制方法

随着公交信号优先控制技术方法的发展和应用，公交信号优先干线协调控制越来越受到国内外研究人员的重视，并取得了一系列研究成果。结合近年来的研究可以将公交信号优先的干线协调控制方法分为三类：一是考虑社会车辆干线协调绿波带宽约束；二是考虑社会车辆和公交车辆的综合控制；三是社会车辆协调控制条件下考虑公交车辆权重。具体如下：

（1）考虑社会车辆干线协调绿波带宽约束。较典型的有：Balke等从影响度最小出发提出了一种基于线控的优化方法，从系统绿波的角度为主线公交提供优先[29]；Vasudevan等人在系统绿波的基础上引入了最优信号配时概念，进而构建出一个多层线性控制系统[30]；王殿海等在原有的信号配时基础上引入了绿波带的上下限作为协调相位的约束，在保证原有社会车辆所属协调控制相位绿波带的前提下采取了绿灯延长或红灯早断的方式为公交车辆提供优先信号[31]；文献[32]等在前人工作的基础上采用了干线协调和公交优先双层优化的方法，体现公交优先信号的主动性，并根据其约束来调整相应优先方案。

（2）考虑社会车辆和公交车辆的综合控制。较典型的有：邹难等以干线人均总延误最小为目标，将社会车辆绿波带同公交车辆绿波带统筹管理，协调两者间的需求，通过综合控制的方法降低人均总延误[33]；李凤等在建立了传统绿波带同公交车辆绿波带的优选模型，凸显了公交优先协调控制的主动性[34]；文献[35]考虑社会车辆和公交车辆行驶车速的随机特性，设计了线控系统运行综合评价指标，将信息熵理论同众多策略一并搭建出线控模型。

（3）社会车辆协调控制条件下考虑公交车辆权重。较典型的有：Shen等通过设定公交车辆优先权重并结合相应的优化策略实现干线协调情况下的公交优先[36]；文献[37]借助于实时信息采集系统，对路口的集散信息分析处理，通过对公交权重和车均延误综合分析得出自适应公交优先动态模型；刘小明等考虑过饱和交通状态下的公交优先需求，设计了动态相位组合方法，针对路口过饱和状态下对公交车辆加权处理得到关键信号控制参数的方法[38]；文献[39]通过引入公交权重和多约束条件建立了公交优先的主动和被动协调控制模型，实现了多目标优化。

值得强调的是，王正武等人利用分层递阶控制技术建立干线协调控制模型[40]，从公交信号优先与干线绿波控制中寻找协调平衡，其控制思想从一定意义上真正体现了公交信号优先控制在不同交叉口之间的协调问题。

总体而言，国内外学者在公交信号优先干线协调控制方法研究方面已做出了许多扎实的工作，有助于解决社会车流干线协调与公交优先综合应用问题，对于公交信号优先的应用范围、控制效果都具有重要作用。但就目前研究情况而言，仍存在以下问题：

（1）现有方法多是建立在社会车流干线协调控制基础之上，如在何种情况下适合独立进行公交信号优先干线协调控制、如何设计真正满足不同交叉口间协调需求的公交信号优先干线协调控制算法等问题仍需深入研究；

（2）现有方法多是基于社会车流干线协调子区进行公交信号优先控制，较少考虑公交优先干线协调子区与社会车流干线协调子区不同关系下如何进行协同控制的问题。

2.4 间歇式公交专用道

为取得公交优先效率和道路资源利用率的双效提高，Viegas和Lu提出了间歇式公交专用道（Intermittent Bus Lane，IBL）系统[41]。该系统设计思想提出后，得到了该领域学者的广泛关注，并针对其中的问题进行了扩展性研究，主要包括以下几方面：

（1）间歇式公交专用道通行能力分析。较典型的有：Daganzo等利用集散波理论分析发现，社会车流饱和度、公交发车频率等是影响间歇式公交专用道作用效益的关键因素[42]；文献[43]对间歇式公交专用道的通行能力借助于移动瓶颈理论进行了研究，推算出相应的计算公式；文献[44]利用交通波验证分析间歇式专用道的相关影响因素，并据此考虑公交减速进站、加速离站等过程。

（2）间歇式公交专用道仿真与实施。较典型的有：H.B.Zhu利用元胞自动机模型来模拟传统专用道和间歇式专用道的控制策略并对比分析[45]；文献[46]选取了交通流相关特性作为研究指标，采用元胞自动机的模型对传统专用道和间歇式专用道进行分析用以确定最佳专用道方式；Vladimir Zyryanov用微观交通流模型仿真验证了间歇式公交专用道的优点[47]；墨尔本设置了间歇式公交专用道的示范性工程，从运营效果来看，间歇式公交专用道能在提高公交车辆运营效率的同时降低对社会车辆的影响[48]。

（3）间歇式公交专用道关联控制。较典型的有：Viegas和Lu提出并构建了间歇式公交专用道设计思想，并从社会车辆、公交车辆的特性入手分析了单交叉口和区域信号控制[49][50]；Daganzo等为干线公交协调控制中配以间歇式公交专用道提供算法策略[42]；S.Ilgin Guler提出了一种类似间歇式公交专用道的提前信号控制策略，在干线信号等上下游安装辅助信号灯来控制公交车的运行方式[51]；文献[52]将公交行程时间同专用道清空时间建模分析，据此设计了间歇式专用道的信号控制策略；文献[53]设计的信号控制策略意图控制间歇式公交专用道入口的开放时段来控制公交专用道的空间利用率。

综上，间歇式公交专用道能够实现公交优先和道路空间高效利用的双赢，进而在一定程度上缓解城市交通拥堵问题。与此同时，在对间歇式公交专用道作用下交通流特性分析的基础上，如何将间歇式公交专用道设置与公交优先信号控制相结合也越来越受到人们的关注，因此，在下一步推广间歇式公交专用道的工作过程中，既要注重公交优先的实施效果，还要注意以下几个问题：

（1）间歇式公交专用道设置的前提是不能对专用道公交运行产生影响，需要在考虑公交站点位置、公交驻站时间、信号配时等因素影响的基础上，探究不同交通流量下公交专用道间歇式控制时段、区段与路段上游公交到达属性、公交间距及速度等参量之间的定性、定量关系；

（2）间歇式公交专用道控制区段、时段会对关联路口信号控制周期、绿信比产生的影响，需要考虑如何构建间歇式公交专用道控制区段、时段影响下的信号控制配时模型；

（3）间歇式公交专用道控制区段、时段与干线协调控制策略之间存在相互作用关系，为提升间歇式公交专用道和公交信号优先实施效益，需要就专用道公交优先干线协调与间歇式公交专用道协同控制方法展开研究。

3 总结及展望

综上所述，专用道公交优先干线协调及其相关问题已得到了研究人员的广泛关注，并已取得了大量的研究成果，但仍有诸多核心问题亟待得到进一步解决。基于上述的总结分析，后续工作可针对以下内容展开研究：首先对公交干线协调子区动态划分方法等基础工作展开研究；继而考虑未实施公交车速引导和实施公交车速引导两种情况，对应社会车流干线协调与公交优先干线协调子区间独立、包含、交叉三种形态，综合利用分布式协同控制、分层递阶控制、多学科优化设计等技术方法构建相应的专用道公交优先干线协调控制模型；在此基础上，考虑公交专用道路资源利用率，应用移动瓶颈、集散波、车道流量均衡模型等理论方法，分析间歇式公交专用道控制区段、时段与相关交通参量、公交车车速引导策略、上下游交叉口信号配时之间的相互作用关系，设计三种形态下专用道公交优先干线协调与间歇式公交车道协同控制方法；最终，应用软件在环仿真，验证分区及控制方法的有效性。上述内容的研究成果可为解决公交信号优先干线协调控制难题提供新的方法和途径，在城市交通控制实践中具有重要的应用前景，同时对城市交通控制理论与方法的进一步发展具有极大的推动作用。

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Status and Perspective of Arterial Cooperative For Bus Lanes Priority

The priority arterial coordination of bus signal has the characteristics of convenient implementation and outstanding effect. The further research about arterial priority control methods will be of great practical value once the bus transit lane is continually promoted. Based on the collection of a large number of research literatures at home and abroad, this paper studies and analyzes domestic and foreign research on four aspects, including bus transit station time prediction, bus signal priority trunk coordination control subarea division, bus signal priority trunk coordination control and intermittent bus lane. Finally, the contents of the follow-up research on the further work are discussed.

Bus lanes priority; Bus dwell time prediction; Control work zonefor arterial cooperative; Coordination control of bus signal priority arterial cooperative

“十二五”国家科技支撑计划项目——动静态一体化城市交通智能联网联控技术集成及示范（2014BAG03B01）

张骁（1991-），男，河北邢台人，硕士研究生，现就读于北方工业大学，研究方向为交通信号控制。

张灵（1982-），男，云南建水人，硕士，现就职于昆明市交警支队科信处，研究方向为交通组织和信号控制。

李正熙（1955-），男，黑龙江人，教授，博士，学科带头人（正高），现就职于北方工业大学，研究方向为智能系统。

刘小明（1974-），男，河北唐山人，教授，博士，系主任（正高），现就职于北方工业大学，研究方向为智能交通控制。

尚春琳（1989-），男，山东日照人，硕士研究生，现就读于北方工业大学，研究方向为公交优先控制。

常赓（1973-），男，云南昆明人，硕士，现就职于昆明市交警支队科信处，研究方向为信息系统集成开发。