張立立，于 沛，李 晶，姚 迪，趙 琦，王 力

（1.北京石油化工學(xué)院信息工程學(xué)院，北京 102617；2.中國(guó)消防救援學(xué)院基礎(chǔ)部，北京 102202；3.北方工業(yè)大學(xué)城市道路交通智能控制技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100144）

0 引言

應(yīng)急救援車輛在城市道路中的優(yōu)先通行已成為一個(gè)具有高關(guān)注度的社會(huì)輿論和城市管理的問題［1-4］。目前我國(guó)應(yīng)急救援車輛優(yōu)先通行仍需依靠交通參與者的自覺讓行等方式，在交通擁堵頻發(fā)的城市交叉口往往難以保障順利通行。

針對(duì)該問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，蔣光勝等［5］以北京奧運(yùn)交通保障為背景，通過在信號(hào)控制器安裝無線射頻識(shí)別裝置，在公交車、奧運(yùn)VIP車輛和公安特種車輛上安裝發(fā)射裝置，實(shí)現(xiàn)了初級(jí)車路協(xié)同條件并提出公交車和特種車輛的優(yōu)先控制策略。楊兆升等［6］利用射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）技術(shù)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的車路協(xié)同環(huán)境，提出應(yīng)急車輛優(yōu)先控制策略。王吟松等［7］利用專用短程通信（Dedicated Short Range Communication，DSRC）技術(shù)構(gòu)建應(yīng)急車輛交叉口信號(hào)控制系統(tǒng)，通過令應(yīng)急車輛與路側(cè)系統(tǒng)進(jìn)行交互通信實(shí)現(xiàn)優(yōu)先控制。Wang 等［8］設(shè)計(jì)了應(yīng)急車輛優(yōu)先控制系統(tǒng)，提出了動(dòng)態(tài)信號(hào)優(yōu)先控制策略，并在某市對(duì)所開發(fā)系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用測(cè)試。龍文民等［9］在車路協(xié)同環(huán)境下實(shí)時(shí)獲取交叉口狀態(tài)信號(hào)、交叉口各方向排隊(duì)長(zhǎng)度、應(yīng)急車輛自身位置及車速等信息，設(shè)計(jì)應(yīng)急車輛優(yōu)先控制方法。Li等［10］考慮到車用無線通信（Vehicle to X，V2X）時(shí)延將影響應(yīng)優(yōu)先請(qǐng)求的響應(yīng)，提出基于補(bǔ)償距離的應(yīng)急車輛優(yōu)先控制方法。Cao等［11］從應(yīng)急車輛性能角度出發(fā)，提出了以應(yīng)急車輛為中心的車路協(xié)同智能應(yīng)急交通系統(tǒng)，以確保其快速通過，并降低對(duì)社會(huì)交通的影響。

上述研究都是以傳統(tǒng)被動(dòng)交通控制理論為基礎(chǔ)進(jìn)行建模和算法設(shè)計(jì)，當(dāng)城市交叉口處于高度擁堵狀態(tài)時(shí)這些方法大多無計(jì)可施。為此，本文從擁堵情況下應(yīng)急救援車輛的優(yōu)先通行需求入手，以廣義主動(dòng)交通控制理念為核心，建立高維度、多變量的主動(dòng)交通控制模型，設(shè)計(jì)優(yōu)先通行控制算法，并采用自主研發(fā)的應(yīng)急管理交通仿真軟件（Emergency Management Traffic Simulation Platform，EMTSP）［12］對(duì)設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行示例驗(yàn)證。

1 城市交叉口主動(dòng)控制建模

以廣義主動(dòng)交通控制理念為核心，建立主動(dòng)交通控制模型，將傳統(tǒng)以周期、綠信比調(diào)節(jié)為核心的交叉口信號(hào)被動(dòng)控制轉(zhuǎn)變?yōu)檐嚨揽勺儭⑾辔幌嘈蚩烧{(diào)且具有鏈狀連接特性的交叉口主動(dòng)控制［13-14］。城市交叉口交通控制中涉及的時(shí)空變量包括車道、相位、相序、相位綠燈時(shí)間共4 類，在主動(dòng)控制模型構(gòu)建時(shí)充分考慮4 類變量。

如圖1 所示，交叉口由內(nèi)部沖突區(qū)域和上下游連接路段組成。

圖1 交叉口輸入、輸出控制模型

設(shè)交叉口的連接路段集合中的路段j，a的方程為：

式中：nj，a（k）為路段j，a在采樣周期k的車輛數(shù)；qj，a，in（k）為采樣周期k內(nèi)上游路段發(fā)送給路段j，a的車輛數(shù)；qj，a，out（k）為采樣周期k內(nèi)路段j，a發(fā)送給下游路段的車輛數(shù)。建立車道基因的調(diào)控變量集

表示當(dāng)前相位綠燈方式以飽和流率速度放行，其放行的下游車道由調(diào)控變量?j，a，o（k）決定。

將式（2）代入式（1）得到交叉口時(shí)空資源動(dòng)態(tài)模型

式中：Sj，a為路段通行能力；gj，a，o（k）為采樣周期k內(nèi)路段j，a所在相位的綠燈時(shí)間，且有g(shù)j，a，o（k）≥gj，a，o，min。綠燈時(shí)間gj，a，o（k）與調(diào)控變量φj，a，o（k）中的o和相位數(shù)量有關(guān)，因此可由表示；min｛wj，a（k），表示上下游路段連接與相位數(shù)量并不相同，原因即上下游不能沒有連接，但相位可以在采樣周期k內(nèi)不從屬于相序。

2 應(yīng)急車輛優(yōu)先控制算法設(shè)計(jì)

2.1 目標(biāo)函數(shù)集合

由于交通場(chǎng)景的時(shí)變性，對(duì)不同場(chǎng)景應(yīng)該采用不同的控制目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)考慮到目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)的統(tǒng)一性，令控制目標(biāo)函數(shù)為

式中：JTTS為交叉口全部車輛的行程時(shí)間；JSTS為應(yīng)急車輛的單車行程時(shí)間；α、β為權(quán)重系數(shù)。

2.2 應(yīng)急救援車輛優(yōu)先通行主動(dòng)控制方法

當(dāng)應(yīng)急救援車輛優(yōu)先通行的需求產(chǎn)生時(shí)，此時(shí)其將采樣周期k內(nèi)執(zhí)行某相位時(shí)交叉口的流量和排隊(duì)作為輸入，在信號(hào)控制方案中搜索與當(dāng)前執(zhí)行相位相匹配的n個(gè)相位作為下一步執(zhí)行相位的候選，再對(duì)每個(gè)候選相位選擇其連續(xù)執(zhí)行的m個(gè)相位作為控制鏈。以式（5）目標(biāo)函數(shù)，以式（4）為控制模型，根據(jù)調(diào)整權(quán)重值，變化目標(biāo)函數(shù)的形式，采用遺傳算法（Genetic algorithm，GA）作為優(yōu)化算法執(zhí)行n個(gè)控制鏈，并對(duì)n個(gè)控制鏈的所得J進(jìn)行排序，取得Jmin的控制鏈的第一個(gè)相位作為當(dāng)前相位的下一個(gè)執(zhí)行相位，并將所得間隔時(shí)間、相位、綠燈時(shí)間作為輸出，如圖2 所示。

圖2 應(yīng)急車輛優(yōu)先通行主動(dòng)控制流程圖

該方法的具體執(zhí)行步驟如下：

步驟1初始化算法參數(shù)，算法開始執(zhí)行。

步驟2場(chǎng)景辨識(shí)，判斷場(chǎng)景類型，在目標(biāo)函數(shù)集合中選定對(duì)應(yīng)目標(biāo)函數(shù)。

步驟3實(shí)時(shí)檢測(cè)交通狀態(tài)，執(zhí)行當(dāng)前相位與綠燈時(shí)間，當(dāng)進(jìn)入時(shí)（啟動(dòng)參數(shù)），輸出當(dāng)前交叉口各路段交通流量輸入和排隊(duì)狀態(tài)。

步驟4判斷是否有應(yīng)急救援車輛優(yōu)先通行的需求產(chǎn)生，如果有則通過調(diào)整權(quán)重值變化目標(biāo)函數(shù)的形式，轉(zhuǎn)至步驟6；否則轉(zhuǎn)至步驟5。

步驟5啟動(dòng)相位控制鏈預(yù)測(cè)，在所設(shè)置的相位控制鏈方案組中選擇當(dāng)前執(zhí)行相位的相容控制鏈方案組，將步驟3 中的交通流量和排隊(duì)狀態(tài)作為輸入，以為Jmin目標(biāo)函數(shù)，并以GA 為優(yōu)化算法，分別執(zhí)行相容相位控制鏈方案組中的所有方案，并對(duì)執(zhí)行后的N（k+1）排名，輸出排名第1 的相容相位控制鏈方案中第1個(gè)相位、綠燈時(shí)間和間隔時(shí)間。該過程采用異步多線程計(jì)算，計(jì)算時(shí)間為。

步驟6啟動(dòng)相位控制鏈預(yù)測(cè)，并激活車道控制，在所設(shè)置的車道和相位控制鏈方案組中選擇與當(dāng)前場(chǎng)景相匹配且與當(dāng)前執(zhí)行車道和相位相容控制鏈方案組，將步驟1 中的交通流量和排隊(duì)狀態(tài)作為輸入，以為Jmin目標(biāo)函數(shù)，并以GA 為優(yōu)化算法，分別執(zhí)行相容相位控制鏈方案組中的所有方案，并對(duì)執(zhí)行后的排名，輸出排名第1 的相位控制鏈方案中第1 個(gè)車道、相位、綠燈時(shí)間和間隔時(shí)間。該過程采用異步多線程計(jì)算，計(jì)算時(shí)間為。

步驟7將步驟4 或步驟5 計(jì)算得到的（間隔時(shí)間、相位、綠燈時(shí)間、車道）輸出到主進(jìn)程中，待當(dāng)前相位的結(jié)束后，執(zhí)行計(jì)算得到的方案。

3 實(shí)例仿真與分析

采用自主研發(fā)的EMTSP 對(duì)設(shè)計(jì)的應(yīng)急救援車輛優(yōu)先主動(dòng)控制方法進(jìn)行示例驗(yàn)證，如圖3 所示，建立一個(gè)中等規(guī)模的仿真路網(wǎng)，路網(wǎng)中的交通狀態(tài)模擬為｛非擁堵、擁堵｝兩種場(chǎng)景；應(yīng)急需求產(chǎn)生是隨機(jī)的，應(yīng)急救援中心的選址是固定的，以便真實(shí)模擬應(yīng)急需求產(chǎn)生后應(yīng)急救援車輛的通行情況。

圖3 應(yīng)急救援車輛優(yōu)先控制仿真示例

每組仿真時(shí)間為2 h，每組進(jìn)行10 次仿真并取平均值。其中，評(píng)價(jià)參數(shù)均選擇平均停車次數(shù)和平均延誤時(shí)間，數(shù)據(jù)采樣間隔為10 min。在｛非擁堵、擁堵｝兩個(gè)場(chǎng)景中，與傳統(tǒng)緊急救援車輛優(yōu)先控制方法［5］進(jìn)行對(duì)比分析。如圖4 分別為｛非擁堵、擁堵｝兩個(gè)場(chǎng)景下應(yīng)急救援車輛的平均延誤時(shí)間和平均停車次數(shù)。由圖4 可見，在非擁堵的應(yīng)急救援車輛通行場(chǎng)景下，采用本文所提的主動(dòng)控制方法與傳統(tǒng)控制方法的控制效果相近；但隨著交通流的變化場(chǎng)景由非擁堵演化為擁堵時(shí)，此時(shí)采用本文所提的主動(dòng)控制方法的控制效果明顯好于傳統(tǒng)控制方法。其中，從圖4（a）可以看出，應(yīng)急救援車輛的平均停車延誤時(shí)間降低14.81%，從圖4（b）可以看出，平均停車次數(shù)降低47.06%。

圖4 應(yīng)急救援車輛優(yōu)先通行控制效果對(duì)比

4 結(jié)語

本文考慮交通擁堵情況下應(yīng)急救援車輛通行的實(shí)際需求和采用傳統(tǒng)被動(dòng)交通控制理論設(shè)計(jì)的優(yōu)先通行控制方法存在的問題，利用廣義主動(dòng)交通控制理念，將交通控制變量維度由三維（周期、綠信比、相位）提升到四維（綠燈、相位、相序、車道），建立了高維度、多變量的主動(dòng)交通控制模型，使交叉口控制的彈性和能力得到大大增強(qiáng)。以該模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了應(yīng)急救援車輛主動(dòng)控制方法。利用自主研發(fā)的應(yīng)急管理交通仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)了中等規(guī)模的復(fù)雜交通路網(wǎng)，并將所提控制方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行仿真對(duì)比分析，結(jié)果表明，采用本文所提方法在交通擁堵情況下應(yīng)急救援車輛的平均延誤時(shí)間和平均停車次數(shù)都優(yōu)于傳統(tǒng)方法，證明了所提方法的可用性和有效性。