李晨朋，韓 印 （上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

0 引 言

隨著城市化的發(fā)展，城市交通擁擠問題已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。城市公共交通系統(tǒng)具有投資低、運(yùn)力大、收費(fèi)低、線路靈活等特點(diǎn)，為緩解城市交通問題提供了一種有效的方式，然而，單純的發(fā)展公共交通效果是非常有限的[1]。因此，快捷、準(zhǔn)時(shí)、舒適和安全的公交優(yōu)先服務(wù)顯得尤為重要，利用新興技術(shù)以新的方式來解決城市擁堵問題，從而實(shí)現(xiàn)高效的城市交通管理。為了達(dá)到這一目的，至少有3個(gè)關(guān)鍵問題需要解決。

（1）感知實(shí)時(shí)交通狀況：大量的高精度的路側(cè)感應(yīng)器和車載傳感器需要被部署，感知所有的實(shí)時(shí)交通狀況，包括車輛速度、運(yùn)行方向、實(shí)時(shí)位置、道路流量、天氣條件、溫度/濕度等。

（2）低延遲的通信和海量數(shù)據(jù)存儲：傳感器間歇地產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù)，很容易達(dá)到千T字節(jié)大小的量級。鑒于數(shù)據(jù)類型的差異、維數(shù)和數(shù)據(jù)量巨大，通信網(wǎng)絡(luò)的帶寬、存儲能力和數(shù)據(jù)處理速度比以往任何時(shí)候都更需要擴(kuò)大。

（3）流量預(yù)測和實(shí)時(shí)公交優(yōu)先響應(yīng)：大量的交通數(shù)據(jù)有助于實(shí)時(shí)監(jiān)控交通密度、交通量，交通控制系統(tǒng)應(yīng)該有實(shí)時(shí)響應(yīng)能力應(yīng)對公交優(yōu)先請求，基于流量預(yù)測算法即時(shí)做出決策引導(dǎo)公交車輛。設(shè)計(jì)一種環(huán)境感知的信號控制系統(tǒng)，從而減少公交車輛行程時(shí)間和對其他社會車輛的影響，提高道路路段的綜合效益。提出一種新的基于5G通信的交通數(shù)據(jù)分析預(yù)測系統(tǒng)，并結(jié)合公交優(yōu)先策略，以優(yōu)化現(xiàn)有道路的效率是重重之中[2]。

就目前來說，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，以及傳統(tǒng)的交通流預(yù)測模型遠(yuǎn)不足以解決上述問題[3]。5G通信技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，為公交優(yōu)先的實(shí)施帶來了新思路，以公交車輛車載網(wǎng)絡(luò)為核心進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，新的車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠提供靈活且可編程的高帶寬通信服務(wù)，能夠更加靈敏的感知交通環(huán)境[4]。同時(shí)，在移動車載網(wǎng)絡(luò)中的移動邊緣計(jì)算技術(shù)，在傳輸數(shù)據(jù)和執(zhí)行關(guān)鍵策略時(shí)，具有實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的響應(yīng)速度[5]。在此網(wǎng)絡(luò)框架的基礎(chǔ)上，對通過交叉口的公交車輛給予信號優(yōu)先權(quán)，通過綠燈延長、紅燈早斷和相位插入等主動優(yōu)先控制策略，提高公交車輛的運(yùn)行效率[6]。但5G通信技術(shù)在公交優(yōu)先的應(yīng)用上尚未成熟，特別是公交信號主動優(yōu)先控制的理論體系和實(shí)施方法尚需完善，因此，本文針對道路環(huán)境復(fù)雜的公交車輛，基于5G通信技術(shù)，預(yù)測公交的背景交通流量，并結(jié)合信號優(yōu)先控制策略，以縮短公交車輛行程時(shí)間為目標(biāo)，實(shí)施主動公交信號優(yōu)先控制方案，非常具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1 文獻(xiàn)綜述

如今，巨大的交通擁堵使得道路運(yùn)行狀況極度緊張。然而，各種新興技術(shù)提供了一個(gè)潛在的機(jī)會，通過檢測交通狀況以改善交通擁堵和廢氣排放。將新技術(shù)運(yùn)用到公交優(yōu)先控制中，各種研究主要體現(xiàn)在5G通訊網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架和公交優(yōu)先策略兩方面。

在5G通訊網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架方面，Liu J等人提出當(dāng)人工智能與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，基于對數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的需求，驅(qū)動著對新的數(shù)據(jù)計(jì)算模型的探索，除了數(shù)據(jù)的收集和交互，需要仔細(xì)考慮存儲、訪問和分析技術(shù)，提出了5G通信的新架構(gòu)[7]。Hossain M S等人提出類似物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用技術(shù)，基于5G通信的數(shù)據(jù)采集是基礎(chǔ)層面，對整個(gè)構(gòu)架起著至關(guān)重要的作用[8]。Truong N B等人提出車載自組織網(wǎng)絡(luò)已被當(dāng)做最有利的車輛網(wǎng)技術(shù)，但在不平衡交通流的情況下，交通數(shù)據(jù)的獲取面臨著巨大的挑戰(zhàn)[9]。高世強(qiáng)提出5G通信技術(shù)相較于傳統(tǒng)通信，性能提升了百倍，更能滿足移動邊緣計(jì)算量巨大的情況，并預(yù)測了5G通信技術(shù)于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的未來發(fā)展趨勢[10]。

在公交優(yōu)先控制策略方面，楊曉光等人為了進(jìn)一步推行實(shí)施公交優(yōu)先政策，研究了公交信號優(yōu)先策略的確定方法，提出了一種基于系統(tǒng)最優(yōu)的線性規(guī)劃模型[11]。馬萬經(jīng)等人總結(jié)分析了公交優(yōu)先控制領(lǐng)域的多年經(jīng)驗(yàn)，提出實(shí)時(shí)、全面、協(xié)調(diào)是未來信號優(yōu)先的重中之重[12]。張存保等人提出了基于車路協(xié)同系統(tǒng)的動態(tài)到達(dá)時(shí)間預(yù)測，并結(jié)合車速引導(dǎo)策略，大大提高了公交運(yùn)行效率[13]。朱曉寧等人為了減少公交優(yōu)先對交叉口社會車輛的延誤，提出了一種基于公交站臺乘客延誤和交叉口綜合延誤的雙層規(guī)劃模型，使得公交優(yōu)先控制更加的協(xié)調(diào)[14]。張嬌等人針對高峰時(shí)的優(yōu)先沖突情況，提出了一種多申請協(xié)調(diào)優(yōu)先策略，將基于優(yōu)先度的條件優(yōu)先進(jìn)行了深度應(yīng)用[15]。王永勝等人借助車輛網(wǎng)系統(tǒng)，對道路狀態(tài)進(jìn)行深度挖掘和開發(fā)，提出了一種公交自適應(yīng)優(yōu)先控制方法，提高了路口的通行能力[16]。Zhou L等人基于車路協(xié)同系統(tǒng)，對車輛到達(dá)時(shí)間進(jìn)行進(jìn)行預(yù)測，減少了車輛延誤，提高了運(yùn)行速度[17]。

通過上述文獻(xiàn)可以看出，針對車路協(xié)同系統(tǒng)結(jié)合公交優(yōu)先控制的研究較多，然而這類車聯(lián)網(wǎng)方法往往以傳統(tǒng)路側(cè)檢測器為核心，使得數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)量受到限制，尚未達(dá)到高精準(zhǔn)度公交優(yōu)先的要求，同時(shí)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)延時(shí)較高，很難達(dá)到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)控制的要求，使得公交優(yōu)先策略帶來的效益有很大折減。所以借助5G通信的傳輸優(yōu)勢，以及應(yīng)用技術(shù)的逐步成熟，為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、全面、協(xié)調(diào)的公交優(yōu)先控制提供了保障。

2 基于公交優(yōu)先的5G通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

為了打破車輛信息采集和數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i，考慮使用兩種新興的網(wǎng)絡(luò)模式：5G網(wǎng)絡(luò)和軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN），5G網(wǎng)絡(luò)采用多輸入多輸出（MIMO）和無線感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對高速行駛的車輛，以1.2Gb/s通信速度在移動環(huán)境中的進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，除了更加靈活和直接信息交換，還能提供設(shè)備到設(shè)備（D2D）技術(shù)的定位服務(wù)（如圖1）。SDN架構(gòu)是在網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)新的革命性的理念，將網(wǎng)絡(luò)控制（控制平面）和轉(zhuǎn)發(fā)功能（數(shù)據(jù)平面）分離開，使網(wǎng)絡(luò)更加容易編程控制，底層基礎(chǔ)設(shè)施可以從應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中抽象出來。基于SDN的網(wǎng)絡(luò)提供了靈活性，可擴(kuò)展性，可編程性和對網(wǎng)絡(luò)的全面感知性。

圖1 5G通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示意圖

基于SDN的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)提供了各種優(yōu)勢。首先，由于控制和數(shù)據(jù)平面的分離，可以設(shè)計(jì)一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)策略，使更明智的優(yōu)先請求可以提供給下游交叉口的信號燈組，并通過網(wǎng)絡(luò)的高度可編程性，提供更靈活的信號優(yōu)先策略。第二，頻道或頻率選擇變得更加靈活。公交車輛往往配備了幾個(gè)無線模塊，以支持不同的通信模式，根據(jù)無線感知和信道分配策略，基于SDN的通信層提供一個(gè)選擇策略，從而實(shí)現(xiàn)低延遲和高帶寬的通信，使得在通信層的信息交換變得更容易、更靈活。

MEC（移動邊緣計(jì)算），最初由IBM（國際商業(yè)機(jī)器公司）推出，旨在優(yōu)化現(xiàn)有的移動基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，并盡量減少在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)下行傳輸中的平均延遲。由于它的低延遲，易部署，和定位準(zhǔn)確等特點(diǎn)，MEC被引入到所提出的架構(gòu)，以提高信號控制效率和公交優(yōu)先請求響應(yīng)速度。MEC服務(wù)器部署在5G基站上，是靠近移動車輛網(wǎng)絡(luò)邊緣的終端用戶的，每個(gè)應(yīng)用程序都在上面運(yùn)行。

車輛定位服務(wù)是部署在MEC服務(wù)器上的，旨在在復(fù)雜的城市環(huán)境中提供可靠的定位服務(wù)。由于衛(wèi)星信號會被摩天大樓阻斷，這項(xiàng)服務(wù)在5G通信或D2D通信基礎(chǔ)上，采用到達(dá)方向（DOA）、到達(dá)時(shí)間（TOA）來實(shí)現(xiàn)GPS定位的。同時(shí)部署在MEC服務(wù)器上的還有交通預(yù)測服務(wù)和交通信號控制策略，通過大量的交通數(shù)據(jù)，對短時(shí)交通流進(jìn)行預(yù)測，以此為基礎(chǔ)對交叉口實(shí)施實(shí)時(shí)動態(tài)的交通管理，提高交叉口的通行能力。

最后是遠(yuǎn)程核心云端服務(wù)器，云端服務(wù)器可以存儲更多的數(shù)據(jù)資源和擁有更強(qiáng)的計(jì)算能力，可以彌補(bǔ)MEC服務(wù)器資數(shù)據(jù)源處理有限的缺點(diǎn)。MEC服務(wù)器專注于關(guān)鍵任務(wù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)性，而云端服務(wù)器主要集中在大數(shù)據(jù)存儲和分析上。因此，所有的交通數(shù)據(jù)，最終收斂到云端服務(wù)器并永久存儲，而交通預(yù)測服務(wù)就可以采用深度學(xué)習(xí)算法，基于存儲的海量交通數(shù)據(jù)，對短時(shí)交通流進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。

3 實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證

根據(jù)前文所述的5G通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，結(jié)合綠燈延長和紅燈早斷兩種信號優(yōu)先策略，以上海市某一信號交叉口為仿真背景，借助交通仿真軟件進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，為了保證適用性，在公交進(jìn)口道流量為200pcu/h、450pcu/h、750pcu/h、1 150pcu/h 4種條件下，進(jìn)行公交優(yōu)先控制的結(jié)果驗(yàn)證，其他進(jìn)口道默認(rèn)流量450pcu/h。通過仿真得出公交車輛通過該交叉口輻射區(qū)域的行程時(shí)間，以及交叉口的交通恢復(fù)時(shí)間，從而判斷公交優(yōu)先效率和對社會車輛的影響。具體仿真結(jié)果參見圖2至圖4。

圖2 公交行程時(shí)間對比圖

圖3 交通恢復(fù)時(shí)間對比圖

圖4 具體縮減百分比

圖2顯示了所提出的方案在4種交通環(huán)境下的行程時(shí)間。對比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集下的行程時(shí)間，可以發(fā)現(xiàn)總體上新方案都是優(yōu)于傳統(tǒng)方案的，在不同的交通環(huán)境下，行程時(shí)間都有明顯減少，平均縮減了5.9min。具體地，在流量處于450pcu/h時(shí)，行程時(shí)間下降的較少，但下降量也達(dá)到了1.5min；在中等流量下，行程時(shí)間縮減沒有前后交通環(huán)境下明顯，但也呈現(xiàn)出了下降的趨勢；當(dāng)流量上漲到1 150pcu/h時(shí)，新方案的行程時(shí)間縮減的最多，到達(dá)了13.5min。

圖3顯示了實(shí)施公交優(yōu)先控制后，4種交通環(huán)境下的交叉口交通恢復(fù)時(shí)間。對比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集下的交通恢復(fù)時(shí)間，可以發(fā)現(xiàn)，在不同的交通環(huán)境下，新方案的交通恢復(fù)時(shí)間有明顯減少，恢復(fù)時(shí)間平均加快了7.2min。結(jié)合圖4，當(dāng)交通流量較小或者是較大的時(shí)候，行程時(shí)間和交通恢復(fù)時(shí)間的縮減性能是非常優(yōu)越的，最高達(dá)到了35%；當(dāng)交通流較為穩(wěn)定時(shí)縮減性能也能平穩(wěn)提升，提升幅度在9%～17%之間，也是令人滿意的。

綜上所述，在各種交通環(huán)境條件下，基于5G通信網(wǎng)路的公交優(yōu)先控制是有效的。相較于傳統(tǒng)方案，公交在路段的行程時(shí)間平均減少了21.30%，而且對其他未優(yōu)先的社會車輛影響也平均減少23.18%。

4 結(jié)束語

本文研究了在5G通訊網(wǎng)路的框架下，對公交實(shí)時(shí)信號優(yōu)先控制，考慮到減少公交行程時(shí)間和交通恢復(fù)時(shí)間，通過對實(shí)時(shí)車輛狀態(tài)和交通環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，選擇合適的信號優(yōu)先控制策略。通過仿真軟件結(jié)果分析，證明了新的方案在提升公交運(yùn)行效率的同時(shí)，也保證了交叉口其他社會車輛運(yùn)行效率。本文研究的不足之處在于，僅對單個(gè)交叉口的公交優(yōu)先控制進(jìn)行探索，并未實(shí)施對周邊及沿線交叉口進(jìn)行聯(lián)動控制，這也將會是未來展開研究探索的重點(diǎn)。