协同环境下动态公交车速引导模型及信号控制调整分析
摘要：随着无线通讯技术以及传感器探测技术的进步，依托车载智能系统与路侧设备通信技术，指导公交车驾驶员精准控制车速，从而为公交车实现车速控制与信号同步协调成为了当前研究的重点问题之一。基于此文章以车速引导的公交信号优先控制理论为基础，构建了适应车路环境的动态速度引导下的公交优先协调控制模型。并通过定义主干道路公交车速及车流量数据，利用VISSIM仿真软件对某道路进行车辆动态协调调度，结果表明提出的车速引导模型与传统绿波控制方法相比，能够大大公交车辆的停车次数减少公交车行驶过程中停车次数及延误时间，同时降低了乘客的人均延误时间。
关键词：公交车辆调度信号协同控制调度优化
公交车作为一项社会公共设施，以其大容量、高效率及较低的道路占用率而著称，在调和城市交通需求与道路空间之间的紧张关系上展现了无可比拟的优越性。随着各个城市公交优先政策的出台，在追求整体交通信号控制效益最大化的同时，如何兼顾公交车与私家车在交通运行中的整体效益，成为了亟待解决的关键难题。而随着计算机科技、无线通讯技术以及传感器探测技术的进步，极大地推动了车路协同系统的快速发展。因此以车—车、车—路间的信息交换为核心，依托车载智能系统与智能路侧设备的无线通信，综合考量道路实时交通状态的各项因素，指导公交车驾驶员精准控制车速，从而为公交车实现车速控制与信号同步协调提供了可能。
1车速引导的公交信号优先控制理论分析
本文主要集中探讨如何构建适应车路环境的动态速度引导下的公交优先协调控制模型，从而实现公交系统的优先级协调控制。对于公交车协调控制来说一方面需要去实时监控交通状况，动态调整引导范围和信号周期，以增强公交运行效率；另一方面则是要对处于速度引导区域的公交车实施速度建议，此过程需依托于适应性强、响应迅速的动态模型。其核心步骤是：1.计算协调相位下绿灯时长的可调节范围。2.结合绿灯时长与可能的延长时间，以及车辆的速度限制，确定初始引导区及动态引导区。3.当识别到动态引导区内的延误公交时，根据其距交叉口的距离调整绿灯延长策略，同时指导公交专用道上的车辆调整速度。整个模型的最终目标是提升下游交叉口公交车辆的通行能力，进而缩短乘客的平均等待时间[1]。图1为公交速度引导区域示意。
车辆速度引导区域可以分为两个部分进行考虑。第一部分是在协调相位的绿灯时间保持不变情况下的速度引导区域，也就是初始引导区域。这个区域的范围可以通过以下公式进行计算[2]：
式中：g—在当前协调相位下的绿灯持续时间；—公交车在站台延误时间；—车辆的最大允许速度；
第二部分可变引导区域涉及协调相位中绿灯时间延长的情况。这种情况下，速度引导区域的计算会考虑到额外的绿灯时间，从而允许更远距离的车辆有机会在不减速的情况下通过交叉口。可变引导区域的范围计算公式可以表示为：
式中：—协调相位下可扩展时间；
2车路协同环境下车速引导模型建立
2.1模型假设
为了保证本次模型的数据精确性，本文对其进行了如下假设：
（1）公交车均装备多功能智能终端，能实时监控车速、运营状态、精确定位，支持即时通讯与信息展示。
（2）车辆均严格在公交专用车道上行驶，依据优化的车速指南平稳运行。
（3）未考虑行人及非机动车流动对公交服务的影响。
（4）假设交通设施与车辆系统之间的通信畅通无阻，信息传输极少遇到中断。
2.2公交信号控制模型创建
公交车辆抵达交叉口的具体时间受交通流量动态变化的影响，存在不确定性。在每一轮信号控制周期中，部分公交车能及时在绿灯期间通过路口；而另一些车辆因在红灯时段到达，不得不减速或停车，等待下一次绿灯开启。对此需要计算出绿灯最大延长时间以及协调相位下的绿灯时间。
公交优先协调控制的核心是在保持绿波带稳定性的同时，确保公交车享有信号优先。需要当前周期中协调相位的绿灯延长时间小于非协调相位的绿灯时长。由此，协调相位绿灯时间的最大可延长量可通过以下公式计算得出[3]：
式中：协调相位下i周期内的绿灯最大延长时间，s；
—非协调相位下i周期内绿灯k可以缩减的时间，s；
—非协调相位下i+1周期内绿灯k可以缩减的时间，s；
在绿灯最大延长时间确定后，协调相位下的绿灯时间便可以由下式进行计算：
式中：为协调相位下i周期内的绿灯实际持续时间；分别为协调相位下i周期内的绿灯初始及延长时间。
2.3车速引导模型创建
对于任意一辆公交车，其抵达下游交叉口的时间窗可通过分析其行驶速度的最低与最高限值来界定[4]。与此同时，信号控制的交叉口受到绿灯可延长的最大时限、红灯可缩短的范围以及绿波带宽度等因素的约束。因此本文假设公交车经过速度引导后能够以优化后的速度实现不停车通过信号交叉口，则公交车到达下游路口的时间可以用下式进行计算：
式中：—公交车到达路口时间点，s；