车联网环境下的公交自适应优先方法

王永胜　谭国真　刘明剑　丁男

摘要：针对现有公交优先系统中存在的反应滞后、不能够充分挖掘道路通行能力的问题，在车联网的背景下提出一个公交自适应优先（ABP）模型。首先，借助车联网强大的通信能力，利用时分复用的思想，设计了道路复用的控制规则，为普通公交虚拟出了一条专用道，实现了“空间优先”；其次，使用实时获取的车辆到达数据取代历史数据作为交通需求，解决滞后的问题；最后，设计了公交优先的信号控制方法，通过插入短相位的方法让公交优先通行，实现了公交优先。使用VISSIM软件设计仿真实验对比ABP模型和传统模型，结果表明，ABP模型在不对社会车辆造成很大影响的前提下，能够提高公交的运行效率和路口的通过能力。

关键词：车联网；公交优先；快速公交；车道时分复用；实时优化

中图分类号：TN915

文献标志码：A

0引言

进入21世纪，中国城镇化、机动化进程不断加快，2000—2009年的10年间，中国城镇化率由36.2%提高至46.6%，全国民用汽车保有量从1609万辆增至6281万辆，净增4672万辆，年均增长16.3%[1]。随着城市经济的发展，机动车保有量上升，交通需求膨胀，而交通基础设施建设相对滞后，这些因素共同作用使得交通拥挤成为严重影响城市居民生活的问题之一[2]。

据中国社科院计算：仅北京一个城市，交通拥堵每年造成的损失高达146亿元。拥堵的交通已经影响到城市居民的正常生活、社会经济发展、资源消耗、环境保护等一个城市的和谐发展进程[3]。

公共交通作为现代城市客运交通的主导，不仅符合现代城市社会和经济发展趋势，而且已经成为发展城市客运交通系统的共识[4]。随着城市经济的发展，城市交通问题日趋严重，公交优先发展已经成为解决城市交通供需矛盾、调整交通结构的主要手段[5]。

公交优先的概念在技术上包括两方面的含义，即对公共汽车在通行“空间”和“时间”上给予优先。“空间优先”通过设立公共专用道来实现，“时间优先”则体现在路口为公共汽车提供优先通行信号[6]。

国内外提出的公交优先策略可以分为被动优先、主动优先和自适应优先，其中被动优先和主动优先研究较早，但都存在容易对社会车辆产生负面影响的问题，而自适应优先策略是在考虑公交车优先通行的同时避免对社会车辆造成影响，是目前公交优先的主要研究方向[7]。如王正武等[8]提出了单交叉口自适应公交优先控制策略；柳祖鹏等[9]提出了一种基于绿灯需求度的相位切换决策流程；王殿海等[10]提出了干线公交信号优先的2层优化方法；别一鸣等[11]提出了饱和度约束的单点有限公交优先控制策略。在以上这些研究中，使用饱和度作为交通需求度量参数进行优化，由于计算相位的饱和度只能使用历史数据，当车辆通过交叉路口后，才能计算当前相位的饱和度。通常很难知道当前的实时交通需求，只能使用前面一小段时间的饱和度作为当前交通需求的一个估计，这样的优化，明显滞后，实时性不高[12]。为了解决这个问题，就需要获取交通需求的实时数据，与基础设施相结合，通过传感器或者通信设备获取信息。

有了基础设施的支持也提供了更多的实现公交优先的方法，如文献[13]首次提出了动态公交专用车道，通过基础设施的协助，使得所有的车辆都可以在不影响公交高效运行的前提下使用公交专用道，提高了资源的利用率；文献[14]指出排队绕行车道方法，公交车辆借助基础设施的协调可以绕过排队车辆直接通过路口，降低了交叉口延误；文献[15]提出公交专用车道动态优先的方法，与动态公交专用道类似，使得所有车辆可以使用公交专用道，同时不影响公交车辆的运行；董红召等[16]提出了一个把公交专用道时分复用的模型，使得社会车辆在一定条件下可以进入公交专用道，提高了专用道的使用效率。然而这些研究都存在基础设施不够完善、信息获取方式单一、系统集成度低、不能够充分挖掘交通运输潜力等问题。

车联网与目前在道路运输领域广泛使用的智能交通系统相比，可以实现更全面的感知、各种各样的互联以及智能化的信息处理和应用集成，车联网的出现是智能交通系统发展的必然结果，是提供道路极限出行能力的必然选择[17]。

车辆网作为一种新兴的技术，被认为有希望彻底解决目前存在的交通难题，如交通拥塞、交通事故等[18]。它是通过装载在车辆上的电子设备之间的无线通信，实现在信息网络平台上对所有车辆的静动态信息的提取和有效利用，将车与车相连，车与路旁的基础设施相连，实现实时信息交换，服务于人们的交通出行[19]，可以弥补传统交通技术和智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）的很多不足[20]。本文正是在车联网环境下来讨论公交优先的实现方法。

在车辆网的环境下，有了通信基础设施的支持，路口控制单元可以获取更加精确的数据，也可以更灵活地控制车辆的移动，公交优先也有了更多的实现手段，可以进一步挖掘道路的通行能力。本文借助车联网提供的先进的无线通信能力，使路口控制单元和车辆建立通信，以控制车辆的行为（比如：进入或者离开一个车道、等待、离开路口等）；把普通车道复用为时分复用车道，不仅是为公交车辆复用出来了一条专用车道，而且是在需要时能够为每一个入口的每一个流向的公交车辆都复用出来一个专用车道；同时设计合理的调度策略和复用规则，以协调不同流向的车流互斥使用复用车道，实现车辆的“空间优先”；在此基础上，通过相位插入的方法，实现了公交的“时间优先”，并且考虑对社会车辆的影响，同时使用实时交通需求取代滞后的数据作为输入，实现了实时的自适应路口交通优先控制。仿真实验表明，本文提出的公交优先模型和传统模型相比，在不对社会车辆造成很大影响的前提下，提高了公交的运行效率和道路的通过能力。

1设计思想

1.1道路时分复用

很多城市都在建设快速公交，它通过使用独占的车道获得空间优先权，普通公交因为没有专用道，不能够在路口高效地优先通行。为了高效地利用有限的道路资源，提出了车道时分复用的方法：在车联网的背景下，复用车道的使用权由路口控制单元统一分配，控制单元把时间划分成段，在一个时间段内，只允许转向相同的公交车获得复用车道的使用权，进入车道，通过路口，其他的公交车在旁边的车道等待自己的时间段到来。这个时间段的划分周期比信号灯周期短，这样每个流向的公交车都获得了一条虚拟的专用道，可以到达车道最前端，再设置相应的优先信号调度策略，很短的时间就可以通过路口，从而同时实现了空间优先和时间优先。

时分复用的模型对于拥有三车道及以上的道路都是适用的，本文针对四车道场景进行讨论（如图1），把四车道当中最左侧的快速公交专用道改为快速公交和普通公交时分复用，不设置分离带，供左转和直行；同时把最右侧的专用右转车道时分复用，作为快速公交、普通公交、社会车辆直行和右转的车道；两个中间车道供社会车辆使用，同时也供没有获得复用车道使用权的车辆临时停靠。信号控制采用四相位，图1（b）、（c）所示为南北方向直行和左转相位，即1、2相位：直行时，两个复用车道和普通直行车道均绿灯放行；左转时，左侧复用车道和普通左转车道放行；右转使用右侧复用道路，右转车辆须获得车道使用权方可右转。东西方向设置类似，直行和左转分别为3、4相位。

如图1，假设当前路口第3相位获得绿灯，南北向道路最左侧和最右侧复用车道在当前时间段内，划分给南北方向的直行公交使用，左转和右转车流在两个中间车道等待下一个时间段，当前相位绿灯结束时，插入一个短的1相位，使得公交可以优先通过（跳过了4相位），当前时间段即结束，之后复用车道的使用权就可以分配给左转或者右转车流。复用路段的使用权的分配规则将在2.3节中讨论，系统流程如图2所示。

1.2公交优先及实时优化

张卫华等[21]提出了一个公交优先的信号配时优化方法，根据当前路口各个方向的交通需求，在保证路口可以顺利通行，不对社会车辆造成太大影响的前提下，以人总时延最小为优化目标，能够计算出最优的周期时长以及各个相位的绿灯时长。本文中采用此方法计算周期时长C和各个相位的绿灯时长，但是对于各个相位绿灯时长进行优化。

文献[21]中假设车辆线性到达，这个假设可以模拟车辆到达的平均行为，但是一个具体的车辆到达事件，用泊松分布来模拟更加准确，单位时间内有k辆车到达的概率为：

这个概率分布的期望=qi（i车道车辆到达率，可以通过一段时间的观测得到），可见是车辆到达事件的一个期望或者说平均值，是多个不同的到达事件的一个平均，每一个具体的事件与这个平均值都会有偏离，这个偏离必然导致系统的效率降低。具体事件和期望值的偏离有时会很大，对于数量较少的公交车来说尤其如此，假如5辆公交在同一个相位经过同一个路口，它们的发车间隔为5min，那么q=60pcu/h【每小时通过的车辆数，信号周期是1min，那么期望是一个周期内有1辆公交会到达路口，但是一个周期内没有公交到达的概率P（k=0）=0.35，这个概率太大以至于不能够忽略，如果保持相位绿灯时长不变，但是没有车辆到达，那么将造成很大的时空浪费。所以，针对实时的交通需求进行优化，比针对平均值优化有更高的效率。

文献[21]的另一个缺陷就是反应滞后，交通需求只能通过历史数据来估计：观测t时刻前一段时间的交通运行情况，然后用观测得来的历史数据去模拟t时刻后一段时间的交通需求，这是一个明显的滞后。历史数据有一定的参考价值，但是并不能够反映当前的实时交通需求，更直接有效的方式是直接观测当前的交通需求，然后进行优化。

要得到当前实时的交通需求数据，车联网环境当中的通信技术能够满足这个需求，通过控制单元与车辆之间的信息交换，控制单元可以精确地感知到每一辆车的运行状态（位置、速度、加速度、目的地等），在这个基础上可以准确地预测甚至控制未来一小段时间内车辆的到达情况，从而可以得到实时数据，并在此基础之上进行实时优化。

但是实时数据采集有着各方面的限制，比如说通信距离、车辆运行的不确定性以及相互影响的复杂性，使得采集的数据局限在一段有限的时间（小于一个周期）和有限的空间内，对于不能够得到观测数据的那一部分“盲区”还是需要使用历史数据来模拟，得到一个完整周期的交通需求才能够进行优化。当然可以通过增加基础设施或者别的方式获得更大范围、更长时间实时数据，但是这样的成本很高。

采用插入相位的方法实现路口的公交优先，即在四个主要的自然相位之间插入短相位，使得公交车辆可以优先通过路口。插入相位信号设置和自然相位相同，只是绿灯时间相对较短（设为排队的所有公交车辆通过路口的时间），1相位对应的插入相位记作相位I1，以此类推，有相位I2、I3和I4。如图3所示。

把相位整理成一个循环有序集合：{1，I3，2，I4，3，I1，4，I2}。考虑到公交车辆到达的随机性比较大，所以对于插入相位，不仅可以改变绿灯时长，也可以改变顺序，当一个插入相位绿灯时间内没有公交车辆到达，那么这个相位绿灯时间就可以借给别的插入相位。相位绿灯时长的优化，以及插入相位的选择将在2.4节中讨论。

2模型实施

2.1输入数据处理

交叉口时延分析模型是确定信号配时优化的基础，优化其实就是在不同的配时方案中选择人总时延最小的一个。

考虑一个真实场景，如图4所示：当前时刻为t0，代表决策时间，每一个自然相位结束前一段时间要作出决策，为下一个相位开始的整个周期选择最优化的信号配时。假设：路口控制单元可以得到足够的实时数据，比较精确地预测一段时间内路口的交通需求，并且转化为i相位开始时刻到达路口车辆数Qi和相位绿灯时间内车辆到达率qi。在此基础上来讨论时延的计算，信号配时优化的目标就是要在周期不变的前提下，确定每个相位的绿灯时长，使得所有车辆的人总时延最小。人总时延选取一个周期来计算，如图4所示，当前决策点t0，下一个相位是I2，取到再下一个I2的这一个周期来计算人总时延，计算的对象是这一个周期内到达路口和周期开始时刻已经到达路口的所有车辆。下面以南北方向的直行车流（对应相位1和I1）为例来讨论时延的计算：

由于一个周期内到达的车辆至少要一个周期，甚至更长的时间才能够消散，先计算第一个周期，对于第一个周期1相位，开始时刻到达车辆为Q1，绿灯期间到达流率为q1，第一周期1相位通过路口的所有车辆的人总时延D11可以通过式（2）到（5）计算：

2.2车道复用规则

复用车道被两种不同流向的车辆复用，最简单有效的复用方式就是交替使用，控制单元把复用车道的使用权交替地分配给不同流向的车辆，并且控制车辆在合适的时刻在排队和等待两个状态之间转换。

当前相位绿灯时间结束时刻，把复用车道的使用权分配给下一个相位的车辆，控制车辆迅速进入复用车道排队，经过一个红灯时间之后就可以通过，为了提供足够的时间供车辆准备，使用权的切换可以稍微提前一点，但是不能够影响到当前相位的通行。

考虑这样的一种场景，如图5：当前自然相位3绿灯放行，通过图3知道，当前相位结束之后要插入一个插入相位（很大的可能就是I1，I1经历的红灯时间最长，到达的车辆最多），左侧复用车道，直行车辆（相位I1）在排队，此时公交车辆V1从后方接近路口，那么对于V1的控制有两种选择：

两种方案的效率因具体的环境而不同，所以把两个方案加入候选方案集合S，然后从所有的候选方案计算人总时延，选出最优的一个，这个将在2.3节中讨论。

另外，这个决策必须在V1经过旁边车道的队尾之前做出，一旦经过队尾，V1失去了换道的机会，只能到队列排队。如果V1不能够在这个相位通过路口，滞留在复用车道，将堵塞另一个流向的车辆通过，可能因为V1的等待而导致其他车辆浪费很多的时间。

2.3相位时长优化

考虑到几个因素：

1）插入相位的顺序可以调整（一个插入相位没有公交车辆到达，那么把绿灯时间让给其他的插入相位；相位插入后不能够带来效率的提高，则不插入）。

2）车道被分时复用，所以只能给在复用车道排队的车流插入相应的相位， 插入相位的长度遵循2.2节结论。

3）自然相位绿灯时长加上相应的插入相位绿灯时长等于计算得到的周期时长，这样可以保证周期时长最优。

对于一个特定的信号配时方案，选定各个插入相位，各个相位的绿灯时长gi之后，计算一个信号周期内到达路口的车辆的人总时延为：

所有的可行的信号配时方案构成候选集合S，比较每个方案的人总时延值D，并选择D最小的一个方案即为最优的信号配时方案。

3仿真与分析

为了验证模型的正确性并且定量地评价模型的效率，采用VISSIM[22]交通仿真软件进行仿真，使用VISSIM提供的COM[22]接口实现信息的交换（包括车辆之间、车辆与控制单元之间的信息交换）、信号控制、车辆控制，按照本文提出的公交优先分时复用模型实现一个实验模型。

实现一个传统信号灯控制模型，用于比较，传统模型使用固定配时的信号控制算法，快速公交独占专用道，单个相位的长度与实验模型相当。

同时实现一个公交优先控制的对照模型，与实验模型不同的是没有对相位时长进行优化，只是定期（5min）利用历史数据调整周期时长和各个相位的绿灯时长，然后保持这个信号控制方案5min不变。

实验参数设计如下：路网选择单个十字路口；设置两条快速公交，东西方向、南北方向各一条，发车间隔5min；普通公交20条，分配均匀，直行、左转、右转比例为2∶1∶1，发车间隔也为5min，平均载客数为50人/车；社会车辆直行、左转、右转比例也设置为2∶1∶1，平均载客数为3人/车；在不同的到达率下重复实验，到达率设置为200*n（n取正整数0

对比实验模型与传统模型，如图6，在交通需求相对较小的情况下，实验模型所有车辆的时延都明显低于传统模型，说明实验模型不仅降低了公交车辆的时延，也降低了社会车辆的平均时延。

当交通需求较高时，实验模型社会车辆的平均时延有一定的增加，但不是很大，这说明模型在不对社会车辆造成太大干扰的情况下降低了公交车辆的时延，提高了公交的运行效率；而且在交通需求较高的情况下，社会车辆时延快速升高，但公交车辆时延仍然很低，说明实验模型在较恶劣的交通环境下仍能保证公交车辆优先通行，这对于改善城市在高峰期的出行难问题有很大的现实意义。

对比实验模型和传统模型的人均时延，如图7，可以发现实验模型降低了31%。在交通需求较高，接近饱和时，两种模型的车均时延相差不大，因为路口接近于饱和运行，单位时间离开路口的数量是一定的，区别只在于车辆离开的顺序不一样，对于实验模型，公交车辆获得优先权优先离开路口，而公交车辆载客较多，所以人均时延较小，但是切换相位浪费了黄灯时间，所以车均时延略高。所以，实验模型是牺牲了社会车辆的效率，提高了公交车辆的效率，很好地体现了公交优先的原则。

对比实验模型和对照模型，如图8，可以看出实验模型的平均时延总是要比对照模型小，人均时延降低了10.7%，这充分反映了实时优化的效果，因为实验模型是在对照模型的基础上作了实时优化，根据实时数据调整相位绿灯时长，使信号配时满足当前的交通需求。

以上实验使用了理想的通信模型，假设信息发送之后，零时延完全到达接收方，为了研究模型在真实车联网环境下的表现，本文采用交通仿真器VISSIM和网络仿真器NS3（Network Simulator 3）双向连接的方法[23]构造车辆网仿真环境，使用网络仿真器NS3代替了理想化的通信模型，真实地模拟车联网的通信环境；并且对通信协议进行优化，尽量减少消息的发送，降低通信量。在此基础上进行仿真实验得到结果如图9：在车辆较少的情况下，通信时延、丢包带来的影响基本上可以忽略不计，曲线基本重合；随着车辆的增多，通信环境变得恶劣，通信时延增加，丢包率增加，直接导致车辆通过路口的时延也开始出现略微的增加。

分析可知，即使是在车辆很多的情况下，必要的通信量仍然可以减少到很小的程度，所以对通信协议进行优化可以降低通信时延、丢包对系统性能带来的负面影响。

4结语

本文在车联网的背景下，按照公交优先的原则，提出了自适应的公交优先控制模型。使用时分复用的方法虚拟出了一条公交专用道，使用插入相位的方法实现时间优先，并且通过仿真验证了模型的可行性和效率。本文的工作是公交优先和车辆网结合的一个尝试，没有考虑车辆网底层物理环境的细节，需要在接下来的工作中进一步完善。

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