李力 王飛躍
在現(xiàn)代社會(huì),地面交通出行與我們每個(gè)人密切相關(guān).在當(dāng)前城市道路日益復(fù)雜和擁擠的情況下,如何保證交通出行的安全和便捷是國(guó)內(nèi)外社會(huì)大眾和科研工作者共同關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題.
實(shí)現(xiàn)該目的的重要方法之一是實(shí)施有效的交通控制.很多研究者將1914年出現(xiàn)在美國(guó)俄亥俄州克利夫蘭市(Cleveland,Ohio)的電氣交通信號(hào)燈作為地面交通控制系統(tǒng)的真正發(fā)軔.雖然今天的交通信號(hào)燈和早期的交通信號(hào)燈(見(jiàn)圖1)形式變化不大,但在過(guò)去的100多年中,交通控制從理論方法到產(chǎn)品系統(tǒng)都經(jīng)歷了深刻的變化.然而在日益增長(zhǎng)的交通出行需求壓力下,現(xiàn)有的交通控制方法已經(jīng)逐漸達(dá)到性能天花板.今后的地面交通控制應(yīng)該如何發(fā)展是擺在所有研究者面前的重要問(wèn)題.
圖1 1924年德國(guó)柏林坡茨坦廣場(chǎng)的五邊交通燈塔Fig.1 The famous five-sided traffic light tower installed at Berlin0s Potsdamer Platz in 1924
從更高的角度來(lái)看,交通是人或物在時(shí)空上的轉(zhuǎn)移.地面交通控制的核心一直是如何使用各種方法在時(shí)空上對(duì)道路通行權(quán)進(jìn)行合理高效的分配和提示,解決人們通過(guò)交通沖突區(qū)域時(shí)可能發(fā)生的沖突問(wèn)題.
所謂道路通行權(quán)(Right of way,簡(jiǎn)稱路權(quán)),可理解為對(duì)特定時(shí)空范圍道路資源的優(yōu)先占有權(quán)和使用權(quán)[1?2].類似于鐵路的軌道閉鎖機(jī)制[3],地面駕駛同樣需要保證在特定的時(shí)間和空間內(nèi),最多只有一輛車存在.換句話說(shuō),如果我們按照時(shí)間和空間兩個(gè)維度,以最小時(shí)間和最小空間為分割單位,將道路資源劃分為時(shí)空網(wǎng)格,那么,每個(gè)格子最多只能被一輛車占用.如果違反了這一法則,碰撞就會(huì)發(fā)生.
歷史上的地面交通控制正是圍繞著如何合理妥善解決路權(quán)競(jìng)爭(zhēng)的問(wèn)題而發(fā)展起來(lái)的.歷經(jīng)百年來(lái)的發(fā)展,交通系統(tǒng)大致經(jīng)歷了無(wú)控制時(shí)期、標(biāo)志標(biāo)線控制時(shí)期、單點(diǎn)定時(shí)交通信號(hào)控制時(shí)期、智能交通控制時(shí)期、車路協(xié)同時(shí)期和自動(dòng)駕駛時(shí)期等幾個(gè)階段.圖2的時(shí)間軸描繪了標(biāo)志著這幾個(gè)時(shí)期切換點(diǎn)的國(guó)內(nèi)外典型事件所發(fā)生的年代.
有鑒于此,本文從路權(quán)這個(gè)新的角度回顧了過(guò)去100多年地面交通控制發(fā)展的幾個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)變點(diǎn),對(duì)比了各個(gè)時(shí)期交通路權(quán)的獲取方式和性能.我們特別結(jié)合目前新興的網(wǎng)聯(lián)車和無(wú)人車技術(shù),探討了基于規(guī)劃分配或競(jìng)價(jià)獲取的交通路權(quán)分配,分析了今后50年地面交通控制的發(fā)展方向.
最初,人們?cè)谟龅铰窓?quán)紛爭(zhēng)時(shí),往往遵從“先到先行,互相禮讓”的基本原則.雙方駕駛員根據(jù)各自目視的結(jié)果,決定由誰(shuí)優(yōu)先通過(guò)沖突區(qū)域,并按照默契各自駕駛.實(shí)際上,這也是從步行、騎馬和駕駛馬車時(shí)代起就遵循的基本路權(quán)決定方式.
但這一路權(quán)決定方式存在諸多問(wèn)題:
1)該決定方式非常依賴于駕駛員對(duì)周邊環(huán)境的正確感知和合理判斷.在車速較快、視線不佳、交通狀況復(fù)雜等情況下,駕駛員難以準(zhǔn)確地判斷何時(shí)何地會(huì)發(fā)生碰撞,因此無(wú)法決定路權(quán)歸屬[4].
2)該決定方式需要多方駕駛員采用能夠共同理解的方式進(jìn)行交流.在轉(zhuǎn)向燈還未出現(xiàn)的時(shí)候,駕駛員會(huì)將手臂伸出窗外,通過(guò)不同的手勢(shì)來(lái)表示其行駛意圖.即使在轉(zhuǎn)向燈已是車輛必備件的今日,駕駛員也經(jīng)常以眼神和手勢(shì)來(lái)輔助換道、并線等操作.為此,Google公司還在2015年提交了無(wú)人車和人類駕駛員交流的專利[5].然而,手勢(shì)交流首先沒(méi)有統(tǒng)一的交互標(biāo)準(zhǔn).人們互相打手勢(shì)或者眼神示意的方式千差萬(wàn)別;特別是由于歷史文化差異,不同國(guó)家和地區(qū)對(duì)同一手勢(shì)可能有截然不同的解讀.其次,手勢(shì)交流的通信速度慢、可視距離短、談判效率低,在車輛速度較高時(shí),極易出現(xiàn)誤差而造成交通事故.
3)該決定方式在相當(dāng)程度上取決于駕駛員個(gè)人的禮讓精神,路權(quán)的分配很可能由“合作”演變?yōu)椤案?jìng)爭(zhēng)”,甚至 “搶奪”.
由于上述三方面問(wèn)題,基于默契的路權(quán)談判很難在短時(shí)間內(nèi)有效達(dá)成.因此,這一路權(quán)決定方式在汽車時(shí)代逐漸被新的交通控制方式所代替.
圖2 地面交通控制百年發(fā)展時(shí)間軸圖Fig.2 Timeline for the past 100-year development of ground traffic control
早在中國(guó)周代,已有“列樹(shù)以表道”的記載.在古羅馬時(shí)代的軍用大道上也設(shè)有里程碑和指路牌.但這些僅僅是標(biāo)記道路信息,并未指示路權(quán).
1903年,由于法國(guó)汽車聯(lián)盟的積極推進(jìn)使法國(guó)成為世界上最早在全國(guó)范圍內(nèi)使用統(tǒng)一汽車交通標(biāo)志的國(guó)家.而直到1930年以后,統(tǒng)一交通標(biāo)志法才在英國(guó)各地獲得認(rèn)可,使交通標(biāo)志更加規(guī)范化.1935年,美國(guó)的第一版《統(tǒng)一交通控制設(shè)施手冊(cè)》(Manual of United Traffic Control Devices)出版,在全美國(guó)統(tǒng)一了制作交通標(biāo)志的辦法和標(biāo)準(zhǔn).這一階段,交通標(biāo)志依然以提示駕駛員危險(xiǎn)為主要職責(zé).如當(dāng)時(shí)的法國(guó)交通標(biāo)志是在黑色的木板上用白漆書(shū)寫(xiě)“左拐”、“右拐”、“橋梁”等提醒司機(jī)注意的文字.
1968年,聯(lián)合國(guó)頒布《道路交通和道路標(biāo)志、信號(hào)協(xié)定》作為各國(guó)制定交通標(biāo)志的基礎(chǔ).從此各國(guó)的交通標(biāo)志在分類、形狀、顏色、圖案等方面逐漸向國(guó)際統(tǒng)一的方向發(fā)展.地面交通進(jìn)入了“各行其道”的時(shí)代.
道路交通標(biāo)志通常用圖形符號(hào)和文字來(lái)傳遞特定的交通法規(guī)以及交通運(yùn)行控制方法的信息.道路交通標(biāo)線是由路面標(biāo)線、箭頭、文字、立面標(biāo)志、突出路邊、道路輪廓線等組成,用于路權(quán)設(shè)置的基礎(chǔ)設(shè)施.這兩者的作用都是為了管制、引導(dǎo)、控制和分配交通流,可單獨(dú)使用也可配合使用.
交通標(biāo)志標(biāo)線控制的優(yōu)勢(shì)在于造價(jià)低廉、耐用,盡量減少人對(duì)于路權(quán)的理解歧義和紛爭(zhēng).在道路中明確標(biāo)識(shí)了道路使用權(quán)中的通行權(quán)、先行權(quán)、占用權(quán)等,是目前道路交通中最為重要的靜態(tài)交通設(shè)施.特別是車道線的引入,大大簡(jiǎn)化了車道路權(quán)的分配方式,減少了車輛行駛沖突發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn).
然而,交通標(biāo)志標(biāo)線對(duì)交通沖突點(diǎn)(交叉路口和出入口匝道)區(qū)域中不同方向車輛的路權(quán)很難起到有序和安全的控制引導(dǎo).因此,交通信號(hào)控制成為地面交通控制的研究重點(diǎn).
最早的交通信號(hào)燈出現(xiàn)在1868年英國(guó)倫敦威斯敏斯特區(qū),為調(diào)度馬車的運(yùn)行而設(shè)立,由煤氣點(diǎn)燃發(fā)光的,僅僅工作了20余天便因?yàn)槊簹獗ǘ舱?所以,很多人認(rèn)為1914年出現(xiàn)在美國(guó)俄亥俄州克利夫蘭市(Cleveland,Ohio)的電氣交通信號(hào)燈才是交通控制系統(tǒng)的真正發(fā)軔[6].而中國(guó)直到1929年才在上海市第一次安裝交通信號(hào)燈.
交通信號(hào)燈的出現(xiàn),使得“令行禁止”成為了交通沖突點(diǎn)的新型路權(quán)分配和提示方式.通常,交通信號(hào)控制用在道路空間上不同方向交通流沖突的交叉口,用來(lái)在時(shí)間維度上給不同方向的交通流分配道路通行權(quán).
傳統(tǒng)的交通控制系統(tǒng)將道路上的連續(xù)多個(gè)車輛視為流體,通過(guò)局部時(shí)空中的流體密度、速度和流率來(lái)簡(jiǎn)化描述車輛的運(yùn)動(dòng)[7?11].為了避免車輛在路口發(fā)生碰撞,一般根據(jù)車流方向劃分不同的相位,在一段時(shí)間內(nèi)依次切換各個(gè)相位,以便不同方向的車輛通過(guò).所有相位切換一遍的時(shí)長(zhǎng)稱為周期,其中去掉紅燈黃燈時(shí)長(zhǎng),路口能被利用的有效時(shí)間和周期的比值稱為綠信比.
交通信號(hào)燈的引入一方面改善了交叉口通行秩序,另一方面降低了駕駛員信息負(fù)荷,從而減輕駕駛負(fù)擔(dān).在安裝了交通信號(hào)燈的道路交叉口,潛在沖突區(qū)域的路權(quán)決定有了“權(quán)威認(rèn)證”.路權(quán)由原先駕駛員之間的“分布式”談判轉(zhuǎn)變?yōu)椤凹惺健敝概?從此,人們只需按照統(tǒng)一的紅綠燈規(guī)則,和前車保持距離行進(jìn),無(wú)需花費(fèi)時(shí)間和精力和其他方向的司機(jī)進(jìn)行溝通,大大降低了道路交叉口的事故率.而居于高處、有著明亮顏色的紅綠燈能夠被通過(guò)道路交叉口的眾多駕駛員一致看到并明確認(rèn)知,很好地解決了消息交互和確認(rèn)的問(wèn)題.
早期的信號(hào)燈由警察根據(jù)目視所及的有限信息,進(jìn)行手動(dòng)控制.每個(gè)警察僅能控制一個(gè)路口的信號(hào)燈.這種控制方式缺乏足夠的交通信息感知能力和聯(lián)動(dòng)控制機(jī)制,難以提高交通效率.其后很長(zhǎng)一段時(shí)間,交通信號(hào)的三個(gè)主要參數(shù)(周期、相位和綠信比)均被設(shè)置為定時(shí)切換,時(shí)段內(nèi)固定的方式[12].這一工作方式雖然較人工控制簡(jiǎn)單,但仍然不能最大化交通運(yùn)行效率.
隨著智能交通系統(tǒng)概念的深入和普及,城市交通控制轉(zhuǎn)向信息化和智能化的方向.交通信號(hào)控制開(kāi)始采用計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)控制,根據(jù)磁感應(yīng)線圈、攝像頭等采集的數(shù)據(jù)計(jì)算交叉路口的實(shí)時(shí)交通流量,研發(fā)相應(yīng)的交通流量分配模型來(lái)確定信號(hào)配時(shí)方案,動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)的三個(gè)主要參數(shù):周期、相位和綠信比,實(shí)現(xiàn)整個(gè)交通路網(wǎng)的配時(shí)優(yōu)化.
美國(guó)Purdue大學(xué)的Saridis教授及其團(tuán)隊(duì)是最早開(kāi)始智能交通信號(hào)控制研究的小組之一[13].其后,英國(guó)運(yùn)輸與道路研究所研制的SCOOT系統(tǒng)[14?15]和澳大利亞RTA所研制的SCATS系統(tǒng)[16?17]成為了業(yè)界使用最廣的智能交通信號(hào)控制系統(tǒng).SCOOT系統(tǒng)和SCATS系統(tǒng)以其動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制的特點(diǎn),對(duì)城市交通信號(hào)控制的推動(dòng)與發(fā)展起到了實(shí)質(zhì)性作用.日本、美國(guó)和歐洲其他地區(qū)的智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)也隨之發(fā)展和普及起來(lái).目前中國(guó)的智能交通系統(tǒng)發(fā)展迅速,在北京、上海、廣州等大城市已經(jīng)建設(shè)了先進(jìn)的智能交通系統(tǒng).
當(dāng)今的智能交通控制系統(tǒng)更加復(fù)雜.例如美國(guó)亞利桑那大學(xué)王飛躍等提出“無(wú)交通信號(hào)燈的未來(lái)交通設(shè)想”[18?19],其先進(jìn)交通、物流算法和系統(tǒng) (Advanced traffic and logistics algorithms and systems,ATLAS)開(kāi)發(fā)的RHODES智能交通控制系統(tǒng)[20]包括:智能交通數(shù)據(jù)收集和處理、智能預(yù)測(cè)交通流量變化、智能計(jì)算最優(yōu)配時(shí)方案等多個(gè)模塊,組合起來(lái)以求最佳地協(xié)同不同路口的信號(hào)燈,實(shí)現(xiàn)“智能聯(lián)網(wǎng)聯(lián)控”.
隨著智能、網(wǎng)絡(luò)通訊等技術(shù)的發(fā)展,智能交通系統(tǒng)在交通信號(hào)控制行業(yè)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用.基于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及云計(jì)算的交通信號(hào)控制系統(tǒng),可以對(duì)道路系統(tǒng)中的交通狀況、交通事故、氣象狀況和交通環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視,依靠先進(jìn)的車輛檢測(cè)技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù),獲得有關(guān)交通狀況的信息,并根據(jù)收集到的信息對(duì)交通進(jìn)行有效控制,如信號(hào)燈控制、發(fā)布誘導(dǎo)信息等,乃至根據(jù)手機(jī)定位、微博留言等數(shù)據(jù)對(duì)于交通系統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整[21?22].
然而,全球每年的交通事故率依然高居不下.交通效率和安全問(wèn)題始終困擾著交通管理者和出行者.其重要原因之一在于交通信號(hào)控制仍然存在相當(dāng)?shù)木窒扌?
1)交通信號(hào)燈控制范圍有限.通常來(lái)說(shuō),信號(hào)燈一般只布設(shè)在道路交叉口和快速路出入口匝道這些容易出現(xiàn)路權(quán)沖突導(dǎo)致碰撞的位置.可實(shí)際上,路權(quán)沖突導(dǎo)致的交通事故可能出現(xiàn)在道路任何位置,并不局限在有信號(hào)燈控制的道路范圍內(nèi).
2)交通信號(hào)燈對(duì)路權(quán)的定義仍有模糊和不合理之處.其中最著名的應(yīng)該就是所謂的“黃燈時(shí)兩難境地”(Yellow interval dilemma),即,當(dāng)車輛以一定速度接近交叉口時(shí)恰逢黃燈,如果急停則剎車距離不夠,還可能會(huì)對(duì)后車造成安全隱患;如果硬闖則面臨闖紅燈的危險(xiǎn),使得駕駛員陷入無(wú)所適從的兩難境地[23].雖然研究者提出了多種改變交通信號(hào)燈設(shè)置的算法,但依然不能杜絕“黃燈時(shí)兩難境地”的出現(xiàn).
3)交通信號(hào)燈的信息交互方式仍有值得改進(jìn)之處.在逆光、雨雪、濃霧、沙塵等視線不佳場(chǎng)景和惡劣天氣下,駕駛員很難及時(shí)分辨信號(hào)燈狀態(tài),無(wú)形中增加了交通事故發(fā)生概率[24].
4)交通信號(hào)燈的配時(shí)優(yōu)化是一大難題.配時(shí)不合理,會(huì)導(dǎo)致道路資源時(shí)空利用率降低,特別是在交通流不平衡的交叉口尤為明顯.即使采用感應(yīng)式控制和各種新型智能算法[25?27],在解決如下三個(gè)挑戰(zhàn)之前,也難以做到路權(quán)的精確分配,道路資源仍存在相當(dāng)程度的浪費(fèi).挑戰(zhàn)之一是如何精確地確定車輛到達(dá)某一路口的時(shí)間,以便采取合理的控制信號(hào).挑戰(zhàn)之二是需要在交叉口和快速路匝道之外的道路區(qū)域,將路權(quán)的分配和通訊貫穿于駕駛?cè)^(guò)程.挑戰(zhàn)之三是將道路上的連續(xù)多個(gè)車輛視為流體之后,不能精確衡量和控制每個(gè)車輛的運(yùn)動(dòng),未能充分利用有限道路資源.
傳統(tǒng)交通控制面臨的上述難題,亟待新概念、新技術(shù)來(lái)破解.
最近10多年飛速發(fā)展的車聯(lián)網(wǎng)(Vehicle-toeverything,V2X)技術(shù),以及車路協(xié)同系統(tǒng)的興起和發(fā)展為上述前兩個(gè)問(wèn)題的解決帶來(lái)新的契機(jī).
車—車之間(Vehicle-to-vehicle,V2V)、車—路之間(Vehicle-to-infrastructure,V2I)的信息交互和協(xié)同控制,使得每一輛車都可以實(shí)時(shí)感知到周邊車輛的運(yùn)動(dòng)信息、交叉口信號(hào)燈狀態(tài)以及道路環(huán)境信息;同時(shí),車輛自身信息也能夠通過(guò)通信手段傳遞給周邊車輛和路側(cè)設(shè)備.這意味著我們能更加合理和準(zhǔn)確地決定路權(quán)[28].
首先,全時(shí)空感知的信息獲取使得我們減少乃至避免了誤判某一特定時(shí)空區(qū)域發(fā)生碰撞的可能.路權(quán)分配的粒度大大細(xì)化,路權(quán)分配將覆蓋整個(gè)道路時(shí)空,解決任意時(shí)間和空間的路權(quán)分配問(wèn)題.
其次,交通控制系統(tǒng)可以借助車路協(xié)同實(shí)時(shí)獲取車輛的位置,運(yùn)行速度等信息,進(jìn)一步優(yōu)化計(jì)算信號(hào)燈的配時(shí)[29?31].
再者,我們可以在沒(méi)有信號(hào)燈的地方,將路權(quán)歸屬信息迅速傳達(dá)給交通參與者.車路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展使得人、車、路等交通要素之間形成一張巨大的網(wǎng)絡(luò),信息感知、信息交互和信息共享無(wú)處不在[32?34].路權(quán)的提示將變得更加直觀易解,人類駕駛員的負(fù)擔(dān)將大幅度降低.圖3展示的車路協(xié)同系統(tǒng)能將信號(hào)燈狀態(tài)無(wú)線傳輸給附近車輛,以便駕駛員調(diào)整車輛速度,以最舒適的方式通過(guò)交叉路口.
最近十幾年持續(xù)不斷方興未艾的無(wú)人車(Automated vehicles)和自動(dòng)駕駛(Autonomous driving)技術(shù)的出現(xiàn)[35?36],為第4節(jié)中提到的最后一個(gè)問(wèn)題的解決帶來(lái)了可能.
在未來(lái)50年中,傳統(tǒng)的交通控制將逐漸被更為精細(xì)的基于每輛車實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息的自組織協(xié)同駕駛(Cooperative driving)所替代,實(shí)現(xiàn)路權(quán)分配的“協(xié)同利用”.對(duì)于路口交通控制而言,我們的決策變量變?yōu)槊總€(gè)通過(guò)路口車輛的運(yùn)動(dòng)時(shí)空軌跡.基于這些時(shí)空軌跡,我們可以方便地定義控制目標(biāo)函數(shù)為全體車輛的通過(guò)時(shí)間最少,或者平均通行時(shí)間更短等.而車輛之間的避撞要求也可以直接從時(shí)空軌跡的相對(duì)位置上設(shè)置[37?43].雖然看起來(lái)此時(shí)的控制問(wèn)題可能過(guò)于復(fù)雜,但研究表明,協(xié)同駕駛問(wèn)題的核心在于決定車輛通過(guò)路口的時(shí)間順序,確定這一順序后,整個(gè)問(wèn)題可以迎刃而解.仿真表明,協(xié)同駕駛在交通壓力不至于導(dǎo)致路口過(guò)飽和的情況下,能夠顯著提高路口的通行能力[41].
圖3 2014年IEEE智能交通年會(huì)上中國(guó)多家高校和企業(yè)聯(lián)合演示的基于車路協(xié)同技術(shù)的交通信號(hào)提示和車輛速度導(dǎo)引控制Fig.3 The V2X-based signal alert and speed guidance system demonstrated by the union of several Chinese universities and companies during IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems 2014
從控制的本質(zhì)上來(lái)看,傳統(tǒng)的交通控制屬于被動(dòng)的反饋控制.控制系統(tǒng)被動(dòng)的感知車流到達(dá)的變化,僅僅通過(guò)施加信號(hào)燈控制以期從當(dāng)前的系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展到理想的狀態(tài).而協(xié)同駕駛是前饋控制和反饋控制相結(jié)合,通過(guò)預(yù)先規(guī)劃車輛軌跡來(lái)更好導(dǎo)向系統(tǒng)理想狀態(tài)[44?46].
雖然囿于計(jì)算能力,目前的協(xié)同駕駛尚只考慮獨(dú)立路口的交通控制,路口和路口之間的協(xié)同駕駛尚未引起研究者的廣泛興趣.但研究者正在探討未來(lái)實(shí)現(xiàn)提前規(guī)劃和控制路面上行駛的每一輛車從出發(fā)地到目的地的整條軌跡.在完全掌握車輛信息和道路環(huán)境信息的前提下,控制中心可以計(jì)算出每輛車具體到每一秒鐘的最優(yōu)行駛路線,并讓每輛車準(zhǔn)確執(zhí)行.因?yàn)槿瞬辉賲⑴c駕駛活動(dòng),也就不存在拒不執(zhí)行調(diào)度或者產(chǎn)生延遲等行為,交通有可能變得更加流暢和安全.此時(shí),局部時(shí)空的路權(quán)分配將從“集中式”指派再次回歸到“分布式”協(xié)作,實(shí)現(xiàn)螺旋式演進(jìn)發(fā)展.
這里,我們可以將地面交通控制與公認(rèn)于1936年創(chuàng)立的空中交通控制進(jìn)行一個(gè)有趣的對(duì)比.80多年來(lái),國(guó)內(nèi)外主要的干線航空和設(shè)想的未來(lái)地面交通一樣,每架飛機(jī)基本按照預(yù)先設(shè)置好的固定軌跡飛行,大部分飛行時(shí)間由機(jī)載系統(tǒng)駕駛.但空中管理依賴以人為主劃定少量航線,在近場(chǎng)時(shí)主要依靠人類管理員來(lái)進(jìn)行管制[47].這一方式導(dǎo)致管理效率不高,時(shí)有危險(xiǎn)發(fā)生.美國(guó)因此決定啟動(dòng)NextGen計(jì)劃開(kāi)發(fā)主要由機(jī)器自動(dòng)管理的空中交通控制系統(tǒng)[47].而地面交通控制系統(tǒng)很早就進(jìn)入了主要由機(jī)器自動(dòng)管理的時(shí)代.不過(guò)無(wú)人車有待落地普及,尚未達(dá)到完全預(yù)先設(shè)定每輛車的運(yùn)動(dòng)軌跡,實(shí)現(xiàn)全程自動(dòng)駕駛.
此外,由于在很多大城市中,道路供給資源始終小于道路行駛需求.因此,研究者們研究了擁堵收費(fèi)、投票獲取路權(quán),或者可交易電子路票等多種方式來(lái)[48?50]決定車輛是否能夠獲得駛?cè)胩囟▍^(qū)域或路段的路權(quán).在車聯(lián)網(wǎng)和無(wú)人駕駛技術(shù)成熟之后,這些方法的實(shí)施也將變得非常方便.
不僅如此,完全定制化的路權(quán)也將使得特權(quán)出行和共享出行變得更為簡(jiǎn)捷.我們可以動(dòng)態(tài)地為特殊車輛(救火車、救護(hù)車等)或者載有多名乘客的車輛(High-occupancy vehicle,HOV)設(shè)置更高的路權(quán),以方便其出行.這比設(shè)置靜態(tài)的載有多名乘客車輛的專用車道(HOV lane)[51]要節(jié)省更多道路資源.
綜合來(lái)看,今后50年中實(shí)施上述想法首先需要無(wú)人駕駛技術(shù)進(jìn)一步完善,通過(guò)測(cè)試[52],上路普及.這一點(diǎn)與本文主題較遠(yuǎn),暫不在本文做過(guò)多論述.其他的主要困難包括:
1)在較長(zhǎng)的一段時(shí)間中,有人駕駛車輛和無(wú)人駕駛車輛混行在道路上,如何避免駕駛員或者無(wú)人車誤解對(duì)方的意圖而發(fā)生碰撞是值得深入研究的課題.同時(shí),混行交通也為道路交通管理帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),需要構(gòu)建與之相適應(yīng)的交通控制策略.
2)計(jì)算的復(fù)雜性隨著所需要考慮的車輛數(shù)目急速增長(zhǎng),如何設(shè)計(jì)合適的算法、找到較優(yōu)的可行解是今后研究的熱點(diǎn).目前來(lái)看,自組織式的交通系統(tǒng)分布式控制方法[53]具有較強(qiáng)抗系統(tǒng)崩潰性失效的能力,可能是較優(yōu)的選擇.
3)今后的交通系統(tǒng)將越來(lái)越依賴通信的實(shí)時(shí)性和可靠性來(lái)保障路權(quán)計(jì)算的合理、最優(yōu)以及路權(quán)分配的及時(shí)準(zhǔn)確.同時(shí)交通參與者的隱私性也需要得到更仔細(xì)的考量.這方面也將是今后關(guān)注的熱點(diǎn).
回溯以往,我們不難發(fā)現(xiàn),地面交通控制圍繞著如何公平高效地決定路權(quán)歸屬和如何有效地將路權(quán)歸屬信息傳達(dá)給交通參與者這兩方面展開(kāi)研究和實(shí)踐,探索和實(shí)施了多種路權(quán)分配方式.
過(guò)去的100多年中,交通信號(hào)控制是定義道路通行權(quán)分配的重要工具.但隨著車路協(xié)同理念的出現(xiàn)和車聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人駕駛等相關(guān)技術(shù)的日益成熟,正在重新定義交通控制.由傳統(tǒng)固定配時(shí)信號(hào)控制到感應(yīng)式信號(hào)控制,再到車路協(xié)同環(huán)境下的交通感知與控制,我們完成了從宏觀到微觀、從路權(quán)粗放式管理到道路資源全時(shí)空精細(xì)化分配的進(jìn)階.未來(lái)交通系統(tǒng)中的很多新型技術(shù),包括共享出行、可交易路權(quán)等,都將和這一變革聯(lián)系和交互,共同改變?nèi)藗兾磥?lái)的出行方式[54?56].
未來(lái)交通系統(tǒng)將逐漸實(shí)現(xiàn)路面上沒(méi)有交通信號(hào)燈設(shè)施,但每個(gè)交通參與者都在合作中有序運(yùn)行的形態(tài).簡(jiǎn)言之,就是“一路無(wú)燈、處處暢通”.這看似科幻的場(chǎng)景,必將在未來(lái)的50年中顛覆已有的交通控制方式,成為人工智能、自動(dòng)化、控制理論、智能交通、智能汽車等多個(gè)領(lǐng)域的交叉研究熱點(diǎn).
本文根據(jù)第一作者應(yīng)同濟(jì)大學(xué)馬萬(wàn)經(jīng)教授邀請(qǐng)?jiān)?016年Transportation Research Congress上的特邀報(bào)告修改擴(kuò)展而得,并綜合了第二作者1997年以來(lái)的相關(guān)工作.
References
1 Lay M G.Ways of the World:A History of the World0s Roads and the Vehicles that Used Them.New Brunswick:Rutgers University Press,1992.
2 WeingroffR F.On the right side of the road[Online],available: https://www.fhwa.dot.gov/infrastructure/right.cfm,July 6,2017.
3 Yin J T,Tang T,Yang L X,Xun J,Huang Y R,Gao Z Y.Research and development of automatic train operation for railway transportation systems:a survey.Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2017,85:548?572
4 Li Li,Wang Fei-Yue,Zheng Nan-Ning,Zhang Yi.Research and developments of intelligent driving behavior analysis.Acta Automatica Sinica,2007,33(10):1014?1022(李力,王飛躍,鄭南寧,張毅.駕駛行為智能分析的研究與發(fā)展.自動(dòng)化學(xué)報(bào),2007,33(10):1014?1022)
5 Christopher P U,Ian J M,Dmitri A D,Zhu J J.Pedestrian Noti fications,US Patent,US009196164B1,November 2015
6 100 years of Traffic Light[Online],available:https://www.siemens.com/press/en/feature/2014/infrastructure-cities/2014-08-trafficlights100.php,October 19,2017.
7 Gazis D C.Optimum control of a system of oversaturated intersections.Operations Research,1964,12(6):815?831
8 Green D H.Control of oversaturated intersections.Operations Research,1967,18(2):161?173
9 Li Li,Jiang Rui,Jia Bin,Zhao Xiao-Mei.Modern Traffic Flow Theory and Applications,Vol.I,Highway Traffic,Tsinghua University Press,Beijing,China,2010,ISBN 978-7-302-23807-2.(李力,姜銳,賈斌,趙曉梅.現(xiàn)代交通流理論與應(yīng)用,卷I,高速公路交通流.北京:清華大學(xué)出版社,2010.)
10 Zhao L,Peng X S,Li L,Li Z J.A fast signal timing algorithm for individual oversaturated intersections.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2011,12(1):280?283
11 Li L,Yang K D,Li Z H,Zhang Z.The optimality condition of the multiple-cycle smoothed curve signal timing model.Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2013,27:46?57
12 Yin Y F.Robust optimal traffic signal timing.Transportation Research Part B:Methodological,2008,42(10):911?924
13 Lee C S G,Saridis G N.Hierarchically intelligent control and management of traffic systems.IFAC Proceedings Volumes,1981,14(2):2395?2400
14 Hunt P B,Robertson D I,Bretherton R D,Winton R I.SCOOT —A Traffic Responsive Method of Coordinating Signals.Technical Report TRRL-LR-1014,Transport and Road Research Laboratory,Wokingham,Berkshire,UK,1981.
15 Robertson D I,Bretherton R D.Optimizing networks of traffic signals in real time-the SCOOT method.IEEE Transactions on Vehicular Technology,1991,40(1):11?15
16 Lowrie P R.The Sydney coordinated adaptive traffic system-principles,methodology,algorithms.In:Proceedings of 1982 International Conference on Road Traffic Signalling.London,UK:Institution of Electrical Engineers,1982.67?70
17 Lowrie P R.SCATS—A Traffic Responsive Method of Controlling Urban Traffic,Roads and Traffic Authority.Sydney,New South Wales:Roads and Traffic Authority,1990.
18 Wang F Y.ITS with complete traffic control.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2014,15(2):457?462
19 Wang F Y.The T-ITS awards and future transportation.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2014,15(6):2353?2359
20 Mirchandani P,Wang F Y.RHODES to intelligent transportation systems.IEEE Intelligent Systems,2005,20(1):10?15
21 Wang F Y.Parallel control and management for intelligent transportation systems:concepts,architectures,and applications.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2010,11(3):630?638
22 Guo W,Zhang Y,Li L.The integration of CPS,CPSS,and ITS:a focus on data.Tsinghua Science and Technology,2015,20(4):327?335
23 Liu C,Herman R,Gazis D C.A review of the yellow interval dilemma.Transportation Research Part A:Policy and Practice,1996,30(5):333?348
24 Li L,Wen D,Zheng N N,Shen L C.Cognitive cars:a new frontier for ADAS research.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2012,13(1):395?407
25 Zhao Dong-Bin,Liu De-Rong,Yi Jian-Qiang.An overview on the adaptive dynamic programming based urban city traffic signal optimal control.Acta Automatica Sinica,2009,35(6):676?681(趙冬斌,劉德榮,易建強(qiáng).基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的城市交通信號(hào)優(yōu)化控制方法綜述.自動(dòng)化學(xué)報(bào),2009,35(6):676?681)
26 Chi R H,Hou Z S.A model-free periodic adaptive control for freeway traffic density via ramp metering.Acta Automatica Sinica,2010,36(7):1029?1033
27 Liu Xiao-Ming,Tang Shao-Hu,Zhu Feng-Hua,Chen Zhao-Meng.Urban area oversaturated traffic signal optimization control based on MFD.Acta Automatica Sinica,2017,43(7):1220?1233(劉小明,唐少虎,朱鳳華,陳兆盟.基于MFD 的城市區(qū)域過(guò)飽和交通信號(hào)優(yōu)化控制.自動(dòng)化學(xué)報(bào),2017,43(7):1220?1233)
28 Li L,Song J Y,Wang F Y,Niehsen W,Zheng N N.IVS 05:new developments and research trends for intelligent vehicles.IEEE Intelligent Systems,2005,20(4):10?14
29 Florin R,Olariu S.A survey of vehicular communications for traffic signal optimization.Vehicular Communications,2015,2(2):70?79
30 Younes M B,Boukerche A.Intelligent traffic light controlling algorithms using vehicular networks.IEEE Transactions on Vehicular Technology,2016,65(8):5887?5899
31 Xu B,Ban X J,Bian Y G,Wang J Q,Li K Q.V2I based cooperation between traffic signal and approaching automated vehicles.In:Proceedings of 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV).Los Angeles,CA,USA:IEEE,2017.1658?1664
32 Martinez F J,Toh C K,Cano J C,Calafate C T,Manzoni P.Emergency services in future intelligent transportation systems based on vehicular communication networks.IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine,2010,2(2):6?20
33 Pau G.Quickly home please:how connected vehicles are revolutionizing road transportation.IEEE Internet Computing,2013,17(1):80?83
34 Shladover S E.Connected and automated vehicle systems:introduction and overview.Journal of Intelligent Transportation Systems,to be published
35 Nobe S A,Wang F Y.An overview of recent developments in automated lateral and longitudinal vehicle controls.In:Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Systems,Man,and Cybernetics.Tucson,AZ,USA,USA:IEEE,2001.3447?3452
36 Zheng N N,Tang S M,Cheng H,Li Q,Lai G,Wang F W.Toward intelligent driver-assistance and safety warning system.IEEE Intelligent Systems,2004,19(2):8?11
37 Li L,Wang F Y.Cooperative driving at blind crossings using intervehicle communication.IEEE Transactions on Vehicular Technology,2006,55(6):1712?1724
38 Dresner K,Stone P.A multiagent approach to autonomous intersection management.Journal of Arti ficial Intelligence Research,2008,31(1):591?656
39 Li L,Wen D,Yao D Y.A survey of traffic control with vehicular communications.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2014,15(1):425?432
40 Chen L,Englund C.Cooperative intersection management:a survey.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2016,17(2):570?586
41 Meng Y,Li L,Wang F Y,Li K Q,Li Z H.Analysis of cooperative driving strategies for non-signalized intersections.IEEE Transactions on Vehicular Technology,to be published
42 Li P F,Zhou X S.Recasting and optimizing intersection automation as a connected-and-automated-vehicle(CAV)scheduling problem:a sequential branch-and-bound search approach in phase-time-traffic hypernetwork.Transportation Research Part B:Methodological,2017,105:479?506
43 Cassandras C G.Automating mobility in smart cities.Annual Reviews in Control,2017,44:1?8
44 Liu W,Li Z H,Li L,Wang F Y.Parking like a human:a direct trajectory planning solution.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2017,18(12):3388?3397
45 Li Li,Lin Yi-Lun,Cao Dong-Pu,Zheng Nan-Ning,Wang Fei-Yue.Parallel learning—a new framework for machine learning.Acta Automatica Sinica,2017,43(1):1?8(李力,林懿倫,曹東璞,鄭南寧,王飛躍.平行學(xué)習(xí)—機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新型理論框架.自動(dòng)化學(xué)報(bào),2017,43(1):1?8)
46 Li L,Lin Y L,Zheng N N,Wang F Y.Parallel learning:a perspective and a framework.IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica,2017,4(3):389?395
47 FAA.NextGen Implementation Plan.Federal Aviation Administration,Washington,DC,USA,2016.
48 Yang H,Wang X L.Managing network mobility with tradable credits.Transportation Research Part B:Methodological,2011,45(3):580?594
49 Lin W H,Lo H K.Highway voting system:embracing a possible paradigm shift in traffic data acquisition.Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2015,56:149?160
50 Nie Y.Why is license plate rationing not a good transport policy?Transportmetrica A:Transport Science,2017,13(1):1?23
51 Daganzo C F,Cassidy M J.Effects of high occupancy vehicle lanes on freeway congestion.Transportation Research Part B:Methodological,2008,42(10):861?872
52 Li L,Huang W L,Liu Y H,Zheng N N,Wang F Y.Intelligence testing for autonomous vehicles:a new approach.IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,2016,1(2):158?166
53 Helbing D.Globally networked risks and how to respond.Nature,2013,497(7447):51?59
54 Wang F Y.Toward a revolution in transportation operations:AI for complex systems.IEEE Intelligent Systems,2008,23(6):8?13
55 王飛躍.智能車如何上路?CSIS/CAST報(bào)告,北京,2007.
56 Ran B,Jin P J,Boyce D,Qiu T Z,Cheng Y.Perspectives on future transportation research:impact of intelligent transportation system technologies on next-generation transportation modeling.Journal of Intelligent Transportation Systems,2012,16(4):226?242