基于模糊控制的公交信號(hào)優(yōu)先控制方法研究*

俞忠東1劉樹(shù)青2沈文超2徐建閩2▲盧瑞琪3

(1.北京航天智通交通科技有限公司北京 100082；2.華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院廣州 510640；

3.廣州交通信息化建設(shè)投資營(yíng)運(yùn)有限公司廣州 510620)

摘要面對(duì)城市公共交通優(yōu)先發(fā)展中遇到的交叉口公交信號(hào)優(yōu)先控制問(wèn)題，以降低交叉口人均延誤和公交車(chē)延誤為目標(biāo)，提出了基于3層模糊控制器的交叉口公交信號(hào)優(yōu)先主動(dòng)控制模型，通過(guò)改進(jìn)針對(duì)車(chē)流交通需求強(qiáng)度、相位放行順序、綠燈時(shí)間優(yōu)化的3層模糊推理控制器，最終輸出相位綠燈放行時(shí)間延長(zhǎng)和相序提前2種控制策略。仿真算例分析表明，與普通固定配時(shí)控制相比，公交車(chē)平均延誤和人均延誤分別降低27%,14.2%;與公交信號(hào)優(yōu)先感應(yīng)控制相比，公交車(chē)平均延誤和人均延誤分別降低13.7%,21.7%，說(shuō)明了所提方法的有效性。

關(guān)鍵詞公交信號(hào)優(yōu)先；模糊控制；交通需求強(qiáng)度；公交車(chē)延誤

中圖分類(lèi)號(hào)：U491.51文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

收稿日期：2014-09-25修回日期：2014-12-30

基金項(xiàng)目*交通運(yùn)輸部科技項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：2012-364-X18-107)、國(guó)家自然科學(xué)(批準(zhǔn)號(hào)：61174184)、廣東省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：科技-2013-02-055)資助

作者簡(jiǎn)介：第一俞忠東(1961-)，碩士.研究方向：智能交通系統(tǒng).E-mail:Yuzhd@96900.com.cn

通訊作者：▲徐建閩(1960-)，博士，教授.研究方向：智能交通.E-mail:aujmxu@Scut.edu.cn

Study of Transit Signal Priority Based on Fuzzy Control

YU zhongdong1LIU shuqing2SHEN wenchao2XU jianmin2LU ruiqi3

(1.NewcomTechnologyCo.,LTD.Beijing100082,China;

2.SchoolofCivilEngineeringandTransportation,SouthChinaUniversityofTechnology,

Guangzhou510640,China;

3.GuangzhouCommunicationInformationConstructionInvestmentandOperationCo.LTD.

Guangzhou510620,China)

Abstract:For the transit signal priority control problem of an intersection in the urban public transportation development.Since the transit signal priority at intersections has obstructed the development of urban public transit priority, an active transit signal priority control model for intersection based on three layer fuzzy controller is proposed to reduce the average delay of passegners and buses. By improving the three layer fuzzy controller for the traffic flow demand intensity, the phase sequence and the green time optimization, two control strategies were generated:one is to extend the green time for transit buses and the other is to advance the phase sequence. The simulation result shows that comparing with time-fixed signal control, the proposed signal control model reduces the delay of transit buses and passengers by 27% and 14.2%, and comparing with transit-priority-oriented induction control, the proposed model makes the bus delay and the per capita delay reduced 13.7% and 21.7%, which proves the effectiveness of the model.

Key words:bus priority; fuzzy control; traffic flow demand intensity; bus delay

0引言

公交信號(hào)優(yōu)先是指在“信號(hào)控制交叉口給予公交車(chē)輛相對(duì)于其他車(chē)輛的優(yōu)先權(quán)，這種優(yōu)先不應(yīng)導(dǎo)致相應(yīng)的信號(hào)機(jī)脫離正常運(yùn)行狀態(tài)”[1-2]。公交信號(hào)優(yōu)先作為公交優(yōu)先的重要措施之一，受到國(guó)內(nèi)外交通工程學(xué)者的廣泛關(guān)注。Peter G.Furth和Theo H.J.Muller[3]通過(guò)對(duì)公交信號(hào)優(yōu)先條件(無(wú)條件、完全優(yōu)先、有條件優(yōu)先)的交通影響實(shí)驗(yàn)得出，無(wú)條件和完全優(yōu)先導(dǎo)致交通延誤增加，而有條件優(yōu)先幾乎沒(méi)有影響。馬萬(wàn)經(jīng)等[4]提出了考慮時(shí)空資源組合優(yōu)化的被動(dòng)優(yōu)先模型。張衛(wèi)華等[5]提出了以人總延誤最小為信號(hào)周期時(shí)長(zhǎng)的優(yōu)化目標(biāo)，以相位乘客流量比和相位飽和度確定綠信比的方法建立了交叉口公交信號(hào)優(yōu)先優(yōu)化方法。熊馳飛等[6]以減少人的總延誤和交叉口區(qū)域尾氣排放量為目標(biāo)，通過(guò)改變各相位綠燈時(shí)間建立的考慮排放勻速的公交信號(hào)優(yōu)先控制模型。陳洪等[7]提出了1種單路口兩級(jí)模糊控制器。李元元[8]，張春[9]，張子力等[10]建立了相序推理和公交優(yōu)先策略推理雙層公交優(yōu)先模糊控制模型。張立東等[11]設(shè)計(jì)了公交優(yōu)先模糊控制算法，該算法以公交誤點(diǎn)數(shù)值和待行相位排隊(duì)長(zhǎng)度為輸入，以當(dāng)前相位綠燈延時(shí)為輸出，實(shí)現(xiàn)了以路口總延誤人數(shù)最少為目標(biāo)的最優(yōu)控制。王春梅[12]建立了交通需求強(qiáng)度推理、相序推理和公交優(yōu)先策略推理3層公交優(yōu)先模糊控制模型。

綜上分析，以降低交叉口人均延誤和公交車(chē)輛延誤為目標(biāo)的公交信號(hào)優(yōu)先研究比較廣泛，而模糊控制理論由于可以實(shí)現(xiàn)基于定性的模糊知識(shí)(規(guī)則)的控制和決策也被廣泛應(yīng)用于主動(dòng)信號(hào)優(yōu)先。但研究往往僅以公交車(chē)輛和社會(huì)車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度為公交通行需求考慮因子，對(duì)公交車(chē)輛載客率和晚點(diǎn)率缺乏定量分析，不能精確體現(xiàn)公交車(chē)輛的載客特征和公交車(chē)輛準(zhǔn)點(diǎn)到達(dá)需求，而公交載客量和公交準(zhǔn)點(diǎn)到達(dá)要求是公交車(chē)輛區(qū)別于社會(huì)車(chē)輛的重要特征[13]。因此，筆者提出1種改進(jìn)的公交信號(hào)優(yōu)先模糊控制算法，以公交載客率、晚點(diǎn)率、車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度為基礎(chǔ)輸入?yún)?shù)設(shè)計(jì)了公交信號(hào)優(yōu)先3層模糊控制器，輸出綠燈時(shí)間延長(zhǎng)和相序提前2種控制策略，兼顧社會(huì)車(chē)輛放行需求，更加靈活有效地實(shí)現(xiàn)以降低人均延誤和公交車(chē)延誤為目標(biāo)的公交信號(hào)優(yōu)先控制。

1控制原則與策略

1.1控制原則

考慮公交優(yōu)先通行需求、社會(huì)車(chē)輛通行需求和公交信號(hào)優(yōu)先一般設(shè)計(jì)原則，以降低人均延誤和公交車(chē)延誤為目標(biāo)，本文公交信號(hào)優(yōu)先控制的控制原則如下。

1) 公交優(yōu)先控制策略的執(zhí)行不能引起周期和相位的改變，但相序及相位綠信比會(huì)根據(jù)公交優(yōu)先策略發(fā)生改變。

2) 公交信號(hào)優(yōu)先控制策略對(duì)相位綠信比的調(diào)整需滿足相位最大綠燈時(shí)間及相位最小綠燈時(shí)間約束。其中，相位最小綠燈時(shí)間是為了滿足行人過(guò)街要求及機(jī)動(dòng)車(chē)安全通行時(shí)間預(yù)先設(shè)置的相位最小時(shí)間，相位最大綠燈時(shí)間主要是為了避免某個(gè)相位放行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，導(dǎo)致其他相位放行能力不足。

3) 根據(jù)公交載客量、路口車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度，通過(guò)模糊控制規(guī)則給予滿足優(yōu)先條件的相位延長(zhǎng)綠燈時(shí)間和相序提前兩種控制策略，降低路口人均延誤和公交車(chē)延誤。

4) 同1周期內(nèi)同1相位只能采用1種公交優(yōu)先控制策略。

1.2控制策略

綠燈時(shí)間延長(zhǎng)策略適用于當(dāng)前放行相位為公交優(yōu)先請(qǐng)求相位，相序提前適用于公交優(yōu)先請(qǐng)求相位為待放行相位，前1種控制策略會(huì)引起相位綠信比的改變，后1種控制策略不會(huì)引起相位綠信比的改變。見(jiàn)圖1。

圖1　控制策略示意圖

2模糊控制器設(shè)計(jì)

2.1交通需求強(qiáng)度模糊控制器

1) 公交車(chē)通行需求。根據(jù)公交車(chē)行駛特點(diǎn)，公交車(chē)輛的通行需求計(jì)算依據(jù)公交滿載率及公交晚點(diǎn)率2個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，當(dāng)公交車(chē)滿載率越高和晚點(diǎn)率越大時(shí)，通行需求越高。計(jì)算公式如下。

f和l均為正實(shí)數(shù)且和為1，分別表示公交車(chē)載客率和晚點(diǎn)率動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)。

2) 社會(huì)車(chē)輛通行需求。當(dāng)車(chē)流單車(chē)道最大排隊(duì)長(zhǎng)度接近或超出路段長(zhǎng)度時(shí)，需要及時(shí)放行，防止車(chē)輛排隊(duì)溢出到上游交叉口導(dǎo)致交通擁堵擴(kuò)散。因此，對(duì)社會(huì)車(chē)輛通行需求的計(jì)算用單車(chē)道最大排隊(duì)長(zhǎng)度與路段長(zhǎng)度之比表示。

式中：Dcij為交叉口i相位j車(chē)流車(chē)輛擁擠度；lij為交叉口i相位j車(chē)流單車(chē)道最大排隊(duì)長(zhǎng)度；Lij為交叉口i相位j車(chē)流所屬路段長(zhǎng)度。

3) 相位放行交通需求。取公交車(chē)通行需求為Dbij和社會(huì)車(chē)輛通行需求Dcij作為控制器輸入控制量，選取高斯隸屬度函數(shù)作為控制器輸入量隸屬度函數(shù)，三角形隸屬度函數(shù)作為控制器輸出量隸屬度函，通過(guò)模糊控制輸出交叉口i相位j車(chē)流交通需求Dij。將Dbij和Dcij分別在[0,10]和[0,1]模糊化為5個(gè)模糊子集{VS，S，M，L，VL}，論域分別為{0,2.5,5,7.5,10}、{0,0.25,0.5,0.75,1}，分別表示需求強(qiáng)度很小、小、中等、大、很大。模糊控制規(guī)則見(jiàn)表1，交叉口i相位的交通放行需求強(qiáng)度Di取相位中所有車(chē)流放行需求強(qiáng)度的最大值。

表1　交通需求強(qiáng)度模糊控制規(guī)則

2.2相序優(yōu)化模糊控制器

相序優(yōu)化模糊控制器的作用是在當(dāng)前周期內(nèi)未放行相位中決定下1個(gè)放行相位，如果公交優(yōu)先所在相位放行請(qǐng)求強(qiáng)，則可以通過(guò)改變相序提前放行的方式，實(shí)現(xiàn)公交優(yōu)先控制。以典型十字交叉口為例，暫不考慮右轉(zhuǎn)車(chē)流的控制，相序變換規(guī)則如下。

1) 1個(gè)周期循環(huán)內(nèi)1個(gè)相位只能放行1次。

2) 交通需求強(qiáng)度大的相位優(yōu)先作為下1個(gè)放行相位。

3) 相同交通需求強(qiáng)度條件下，能夠保持當(dāng)前放行相位車(chē)流放行連續(xù)性的相位優(yōu)先放行。

4) 相同交通需求強(qiáng)度條件下，如果當(dāng)前放行相位含直行車(chē)流，則不包含逆時(shí)針?lè)较虻?個(gè)進(jìn)口直行車(chē)流的相位優(yōu)先放行。

5) 相同交通需求強(qiáng)度條件下，如果當(dāng)前放行相位含左轉(zhuǎn)車(chē)流，則不包含逆時(shí)針?lè)较虻?個(gè)進(jìn)口直行車(chē)流的相位優(yōu)先放行。

上述相序變換規(guī)則中第1,2條是相序變換基本規(guī)則。第3條規(guī)則考慮存在搭接相位的相位方案時(shí)盡量不要打亂交通流的跨相位連續(xù)性，減少相位變換損失時(shí)間，如圖2(a)圖中A和B相位的西進(jìn)口直行車(chē)流跨相位連續(xù)放行。第4,5條規(guī)則保證相同交通需求強(qiáng)度下盡量避免當(dāng)前放行相位尾車(chē)與下1個(gè)放行相位的頭車(chē)發(fā)生交通碰撞，如圖2(b)圖中按照東、北進(jìn)口順序放行，則東進(jìn)口放行尾車(chē)與北進(jìn)口啟動(dòng)頭車(chē)之間容易發(fā)生碰撞，如果換為北、東進(jìn)口順序放行，則碰撞概率大大降低，這主要取決于車(chē)流到達(dá)和離開(kāi)交叉口內(nèi)部交通流沖突點(diǎn)的時(shí)間差。以上相序變換規(guī)則從第1～5條優(yōu)先級(jí)依次降低。

圖2　相序變換規(guī)則(防斷流防沖突)

2.3綠燈時(shí)間優(yōu)化模糊控制

綠燈時(shí)間優(yōu)化模糊控制器的輸出為當(dāng)前放行相位綠燈時(shí)間優(yōu)化策略，即延長(zhǎng)相位綠燈時(shí)間Δg(Δg為正(負(fù))表示綠燈延長(zhǎng)時(shí)間(縮短))，輸入為交通需求模糊控制器和相序優(yōu)化模糊控制器的輸出，即當(dāng)前放行相位交通需求強(qiáng)度Dg和下1個(gè)放行相位的交通需求強(qiáng)度Dn。將交通需求強(qiáng)度在[0，1]糊化為5個(gè)模糊子集{VS，S，M，L，VL}，分別表示很小、小、中等、大、很大，使用三角形隸屬度函數(shù)。輸出Δg最小值為-15 s(表示綠燈時(shí)間縮短15 s)，最大值為15 s(表示綠燈時(shí)間延長(zhǎng)15 s)，在[-15,15]模糊化為5個(gè)模糊控制子集{VN，N，Z，P，VP}，使用梯形隸屬度函數(shù)，模糊推理規(guī)則見(jiàn)表2。

表2　公交優(yōu)先決策模糊控制規(guī)則

3控制流程

假設(shè)路口監(jiān)測(cè)器能夠較為準(zhǔn)確的檢測(cè)車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度、公交車(chē)輛到達(dá)、公交載客量、公交晚點(diǎn)時(shí)間，不考慮行人和非機(jī)動(dòng)車(chē)的干擾，信號(hào)控制機(jī)具有相應(yīng)的計(jì)算和判斷能力，記gimin,gimax,gi為放行相位i最小、最大、初始綠燈時(shí)間，控制流程邏輯見(jiàn)圖3。

圖3　控制流程邏輯圖

第1步。當(dāng)相位放行時(shí)間達(dá)到gimin時(shí)，根據(jù)路口排隊(duì)長(zhǎng)度、公交載客率、晚點(diǎn)率，計(jì)算所有待放行相位交通需求強(qiáng)度；如果周期內(nèi)無(wú)待放行相位，則計(jì)算所有已放行相位交通需求強(qiáng)度。

第2步。將第1步計(jì)算結(jié)果輸入第2層模糊控制器，得到下1個(gè)放行相位n，如果相位為n下1個(gè)周期的初始相位則轉(zhuǎn)入第5步，否則繼續(xù)。

第3步。將當(dāng)前放行相位和下1個(gè)放行相位的交通需求強(qiáng)度輸入第3層模糊控制器，確定當(dāng)前相位的綠燈延長(zhǎng)時(shí)間Δg。當(dāng)前相位的實(shí)際放行時(shí)間為git=gi+Δg。Δg為正表示當(dāng)前綠燈延長(zhǎng)時(shí)間為正，綠燈放行時(shí)間延長(zhǎng)；Δg為正表示當(dāng)前綠燈延長(zhǎng)時(shí)間為負(fù)，綠燈放行時(shí)間縮短。

第4步。校驗(yàn)Δg，如果git>gimax，則令git=gimax；

第5步。待當(dāng)前相位(周期)放行結(jié)束后，相位n開(kāi)始放行，并轉(zhuǎn)入第1步。

4仿真驗(yàn)證

4.1與固定配時(shí)控制路口的仿真對(duì)比

以十字交叉口為例，分析采用本文公交優(yōu)先控制后路口控制效果，與固定配時(shí)路口運(yùn)行效果做對(duì)比，以驗(yàn)證本文方法的有效性。路口集合形狀及相位設(shè)計(jì)同見(jiàn)圖4，交叉口進(jìn)口流量見(jiàn)表3，假設(shè)單車(chē)道飽和流量為1 500 輛/h。根據(jù)韋氏單交叉口配時(shí)方法確定路口相位控制方案為北單放32 s，南單放38 s，東單放34 s，西單放36 s，交叉口周期140 s，同時(shí)將此配時(shí)作為交叉口采用公交優(yōu)先控制的相位初始配時(shí)方案。公交車(chē)在北進(jìn)口到達(dá)率為0.03 輛/s，南進(jìn)口到達(dá)率為0.04 輛/s，東西進(jìn)口無(wú)公交車(chē)到達(dá)，仿真運(yùn)行20個(gè)周期，仿真結(jié)果對(duì)比見(jiàn)圖5。

圖4　路口幾何形狀及相位設(shè)計(jì)

進(jìn)口道流向小汽車(chē)/(輛·h-1)公交車(chē)/(輛·h-1)車(chē)道數(shù)南北東西右轉(zhuǎn)213直行889左轉(zhuǎn)85右轉(zhuǎn)114直行705左轉(zhuǎn)209右轉(zhuǎn)100直行330左轉(zhuǎn)689右轉(zhuǎn)89直行706左轉(zhuǎn)20210912400121121112121

分析圖5中的數(shù)據(jù)，對(duì)有公交的進(jìn)口采用模糊控制公交信號(hào)優(yōu)先后，南北進(jìn)口公交車(chē)輛平均延誤分別降低27.5%、3%，交叉口人均延誤降低14.2%，且東、南、北進(jìn)口的車(chē)輛平均延誤均有不同程度降低，西進(jìn)口車(chē)輛平均延誤增加14.7 s，但路口整體平均延誤降低1.57 s。上述分析結(jié)果說(shuō)明論文提出的方法對(duì)比固定配時(shí)控制，能夠降低公交車(chē)輛延誤和路口人均延誤，雖然會(huì)增加非公交相位的社會(huì)車(chē)輛平均延誤。當(dāng)公交相位帶來(lái)的社會(huì)車(chē)輛延誤降低幅度大于非公交相位造成的社會(huì)車(chē)輛延誤增加幅度時(shí)，交叉口整體社會(huì)車(chē)輛延誤也會(huì)隨之降低。

圖5　仿真結(jié)果

4.2與公交信號(hào)優(yōu)先感應(yīng)控制路口的仿真對(duì)比

以廣州市天河路-體育東路交叉口為例，建立路口仿真模型，驗(yàn)證論文研究方法與公交信號(hào)優(yōu)先感應(yīng)控制對(duì)比效果?；诠恍盘?hào)優(yōu)先感應(yīng)控制的邏輯是通過(guò)鋪設(shè)在公交車(chē)道上的車(chē)輛檢測(cè)器來(lái)檢測(cè)該進(jìn)口道的公交車(chē)輛到達(dá)情況，從而根據(jù)車(chē)輛的到達(dá)情況使該進(jìn)口道的信號(hào)顯示時(shí)間適應(yīng)于該進(jìn)口道的交通需求。天河路與體育東路交叉口各進(jìn)口道上的檢測(cè)器鋪設(shè)情況見(jiàn)圖6。深色的車(chē)道代表BRT專用車(chē)道。交叉口信號(hào)配時(shí)方案采用3相位配時(shí)方案，信號(hào)周期采用可變式信號(hào)周期。相位1為東西直行，相位2為東西左轉(zhuǎn)，相位3為南北直行。該交叉口的相位放行順序?yàn)橄辔?、相位2、相位3。仿真效果圖見(jiàn)圖7。

分析圖8中的仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，與路口公交信號(hào)優(yōu)先感應(yīng)控制對(duì)比，公交所在相位公交車(chē)延誤分別降低9.7%,13.1%，路口人均延誤降低21.7%，交叉口車(chē)輛平均延誤降低4.2%。這說(shuō)明了論文選取的模糊控制器輸入?yún)?shù)中社會(huì)車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度和公交車(chē)載客量因子的合理性，在實(shí)現(xiàn)公交信號(hào)優(yōu)先的同時(shí)，盡量降低公交車(chē)優(yōu)先對(duì)社會(huì)車(chē)輛延誤增加的影響。

圖6　天河路-體育東路交叉口各進(jìn)口道檢測(cè)器鋪設(shè)情況

圖7　仿真效果圖

圖8　仿真結(jié)果

5結(jié)束語(yǔ)

筆者提出了基于3層模糊控制器的交叉口公交信號(hào)優(yōu)先主動(dòng)控制改進(jìn)模型，將公交車(chē)載客率和晚點(diǎn)率以及路口車(chē)流排隊(duì)長(zhǎng)度作為相位放行需求計(jì)算的輸入?yún)?shù)，并通過(guò)合理的模糊控制規(guī)則，

輸出相位綠燈放行時(shí)間延長(zhǎng)和相序提前兩種控制策略，實(shí)現(xiàn)降低交叉口人均延誤和公交車(chē)延誤的控制目標(biāo)。仿真算例分析表明，與無(wú)公交信號(hào)優(yōu)先控制和公交信號(hào)優(yōu)先感應(yīng)控制相比，本文控制方法有效地降低了交叉口公交車(chē)延誤和人均延誤，限制社會(huì)車(chē)輛延誤增加。

筆者選取的模糊控制器輸入?yún)?shù)公交車(chē)載客率和晚點(diǎn)率在現(xiàn)有公交及信號(hào)控制設(shè)施中較難準(zhǔn)確獲取，但基于現(xiàn)有公交客流檢測(cè)技術(shù)和車(chē)路交互技術(shù)是可實(shí)現(xiàn)的，因此基于本文方法的技術(shù)實(shí)現(xiàn)是下一步研究的方向。此外，在干道雙向綠波協(xié)調(diào)控制下的路口嘗試采用模糊控制算法進(jìn)行公交信號(hào)優(yōu)先也是下一步研究的方向。

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