摘要：以射頻識(shí)別、5G 通信技術(shù)為依托，基于智能控制理論的背景，針對(duì)信號(hào)控制交叉口 BRT(大運(yùn)量快速公交) 優(yōu)先通行控制問(wèn)題，提出一種 BRT 交叉口實(shí)時(shí)優(yōu)先控制模型。以 BRT 車(chē)輛抵達(dá)交叉口時(shí)的延誤時(shí)間和載客量作為智能控制器的輸入，輸出此 BRT 車(chē)輛通過(guò)該交叉口的迫切程度并確定優(yōu)先服務(wù)方案，有條件的給予 BRT 車(chē)輛在該交叉口處的通行權(quán)。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的定時(shí)控制相比，該文提出的 BRT 實(shí)時(shí)優(yōu)先控制方法在交叉口非飽和交通流下能有效的減少 BRT 車(chē)輛通過(guò)交叉口的延誤時(shí)間，且交叉口的正常交通秩序不受影響。

　　關(guān)鍵詞：交通工程;實(shí)時(shí)優(yōu)先;智能控制;BRT;VISSIM

　　引言

　　在模糊控制方法引入到交叉口信號(hào)燈的控制上之后，多年來(lái)許多學(xué)者開(kāi)始將智能控制中的理論、方法應(yīng)用到交叉口的交通信號(hào)控制中[1-3]，并逐漸的應(yīng)用到相序優(yōu)化、公交優(yōu)先控制當(dāng)中[4]。BRT(大運(yùn)量快速公交)交叉口優(yōu)先通行控制技術(shù)是近年來(lái)信號(hào)控制研究中的重要內(nèi)容。但傳統(tǒng)的固定配時(shí)、感應(yīng)控制模型精度低、實(shí)時(shí)性差，無(wú)法對(duì)運(yùn)行狀況不同的 BRT 車(chē)輛區(qū)別對(duì)待，有條件的給予優(yōu)先通行;目前的一些智能控制方法模型存在著針對(duì)性不強(qiáng)、路權(quán)利用率低等缺點(diǎn)，影響交叉口 BRT 優(yōu)先控制效果。

　　基于以上原因，本文在總結(jié)了現(xiàn)有的 BRT 交叉口優(yōu)先通行控制方法的基礎(chǔ)上提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制的實(shí)時(shí)優(yōu)先智能控制模型。當(dāng)交叉口各相位的交通流非飽和時(shí)，使用該模型讓接近交叉口的 BRT 車(chē)輛有條件的優(yōu)先通過(guò)交叉口，以降低交叉口的人均延誤和BRT 車(chē)輛的車(chē)均延誤[5]。根據(jù)車(chē)輛的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)有條件的給予車(chē)輛的優(yōu)先通行權(quán)，提高 BRT 通過(guò)交叉口的通行效率。

　　實(shí)時(shí)優(yōu)先控制模型及原理

　　交叉口模型描述

　　本文討論單交叉路口 BRT 優(yōu)先通行控制問(wèn)題。對(duì)于多交叉口以及干道的協(xié)調(diào)控制可沿用本文的設(shè)計(jì)思路。先從物理維度對(duì)交叉口進(jìn)行描述，選取具有代表性的交叉口。其中東西方向?yàn)槌鞘兄鞲傻溃�南北方向�(yàn)槌鞘写胃傻阑蛘咧�路。在東西向主干道道路中間設(shè)置 BRT 專(zhuān)用車(chē)道，并用物理隔離使其與社會(huì)車(chē)輛隔離開(kāi)。這樣設(shè)置 BRT 專(zhuān)用道的優(yōu)點(diǎn)是降低了 BRT 車(chē)輛與社會(huì)車(chē)輛、非機(jī)動(dòng)車(chē)、行人之間的干擾，保證了 BRT 車(chē)道的專(zhuān)用權(quán)及行車(chē)速度。

　　用于檢測(cè) BRT 車(chē)輛的 RFID 天線設(shè)立在距交叉口約 120 米處，對(duì)BRT 車(chē)輛信息進(jìn)行獲取，并保證有足夠的時(shí)間對(duì)信號(hào)機(jī)進(jìn)行信號(hào)設(shè)置[6-8]。在時(shí)間維度的信號(hào)配置方面，為使車(chē)輛與過(guò)街行人能夠安全通過(guò)，交叉口采用典型的四相位信號(hào)控制。以該交叉口模型為研究背景，研究本文提出的 BRT 實(shí)時(shí)優(yōu)先控制模型。

　　BRT 實(shí)時(shí)優(yōu)先控制系統(tǒng)原理

　　本文以 RFID 技術(shù)作為車(chē)輛檢測(cè)手段，不僅可以檢測(cè)到即將到達(dá)交叉口的 BRT 車(chē)輛，而且可以得到該車(chē)輛的牌號(hào)、線路號(hào)等身份信息。通過(guò)與 BRT 調(diào)度中心的通信，BRT 調(diào)度中心則可以準(zhǔn)確獲取車(chē)輛的運(yùn)行與延誤等情況。利用車(chē)載智能設(shè)備結(jié)合 5G 通信技術(shù)，交通控制平臺(tái)可以得到諸如車(chē)內(nèi)乘客數(shù)量等信息。

　　在充分掌握 BRT 車(chē)輛信息后，在交通控制中心的 BRT 優(yōu)先控制模塊中則可以計(jì)算出該車(chē)輛通過(guò)交叉口的迫切程度，并與優(yōu)先服務(wù)方案相對(duì)應(yīng)，根據(jù)其優(yōu)先服務(wù)方案有條件的改變交叉口的信號(hào)配時(shí)，給予 BRT 車(chē)輛的優(yōu)先放行。該系統(tǒng)由車(chē)載設(shè)備、RFID 天線等構(gòu)成 BRT 車(chē)輛識(shí)別與信息采集層，交通控制中心與 BRT 調(diào)度中心構(gòu)成信息處理層，信號(hào)機(jī)等構(gòu)成信號(hào)執(zhí)行層。

　　本文對(duì)交通控制中心的 BRT 優(yōu)先控制模塊進(jìn)行算法研究。在交通控制中心的 BRT 優(yōu)先控制模塊中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制算法確定 BRT 在交叉口處優(yōu)先通過(guò)的服務(wù)方案。將 BRT 車(chē)輛的運(yùn)行時(shí)刻表與車(chē)輛實(shí)際到達(dá)交叉口的時(shí)間差和車(chē)內(nèi)載客量作為控制器的模糊量輸入，經(jīng)過(guò)模糊推理與精確化，輸出 BRT 車(chē)輛在該交叉口處優(yōu)先通過(guò)的迫切程度。根據(jù)迫切程度確定優(yōu)先服務(wù)方案。

　　BRT 優(yōu)先通行控制模塊算法研究

　　變量的模糊化

　　利用 RFID 標(biāo)簽與車(chē)載智能設(shè)備將檢測(cè)到的接近交叉口的 BRT 車(chē)輛的信息發(fā)送至交通控制和 BRT 調(diào)度中心，對(duì)比分析 后得出延誤時(shí)間∆T(s)和載客量 Q(人)。將延誤時(shí)間∆T 和載客量 Q 作為控制器的輸入量，經(jīng)推理計(jì)算之后得到輸出即 BRT 通過(guò)交叉口的迫切程度 U。定義 BRT 車(chē)輛的延誤時(shí)間∆T 的論域?yàn)閇-120，120]秒，模糊子集為：負(fù)大(NB)、負(fù)中(NM)、零(ZO)、正中(PM)、正大(PB)。載客量 Q 的論域?yàn)閇40，160]人，模糊子集為：很少(VF)、少(F)、中等(ZO)、多(M)、很多(VM)。BRT 車(chē)輛通過(guò)交叉口的迫切程度 U 的論域?yàn)閇-2，2]，模糊子集為：很低(VL)、低(L)、中等(M)、高(H)、很高(VH)。

　　各變量經(jīng)模糊化之后，建立模糊關(guān)系進(jìn)行模糊推理。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成模糊推理， 以增加控制的實(shí)時(shí)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)輸入單元都對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入變量的模糊子集。由于單隱層的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)合理選擇隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可以較好的完成多輸入到多輸出的非線性映射，同時(shí)又具有良好的自學(xué)習(xí)能力和魯棒性，這里使用單隱層的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成模糊推理。

　　T 代表網(wǎng)絡(luò)的輸入，[u ,u ,u ,u ,u ] T 代表網(wǎng)絡(luò)的輸出。利用所列出的 25 條模糊控制規(guī)則訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)。如當(dāng)延誤時(shí)間為“負(fù)大”，載客量為“很多”時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出迫切程度就應(yīng)該

　　是“很高”，此樣本可以表示為輸入=[1.0,0.3,0,0,0,1.0,0.3,0,0,0]T，輸出=[1.0,0.3,0,0,0]T。同理可列出其他 24 個(gè)樣本對(duì)。將它們依次送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)記憶了模糊控制規(guī)則并具有一定的聯(lián)想能力。

　　輸出量精確化

　　利用之前描述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行反模糊化，得到迫切程度的精確化的值，該值對(duì)應(yīng)著 BRT 優(yōu)先服務(wù)方案，方案1、方案 2 和方案 3。方案 1 的取值范圍為[1，2]，當(dāng)迫切程度的值落在[1，2]之間，表示 BRT 車(chē)輛通過(guò)交叉口的需求非常迫切，此時(shí)使用跳轉(zhuǎn)相位的優(yōu)先控制方法，使 BRT 車(chē)輛基本經(jīng)過(guò)不停車(chē)或者一次不完全停車(chē)通過(guò)交叉口。方案 2 的取值范圍為[0，1)，當(dāng)迫切程度的取值落在[0，1)之間，表示 BRT 車(chē)輛通過(guò)交叉口的需求較為迫切，此時(shí)使用綠燈延長(zhǎng)和綠燈提前的優(yōu)先控制方法。

　　方案 3 的取值范圍為[-1，0)，當(dāng)迫切程度的取值落在[-1，0)之間，表示可以讓 BRT 車(chē)輛優(yōu)先通過(guò)交叉口，此時(shí) BRT 相位為相位綠燈時(shí)，延長(zhǎng)相位綠燈時(shí)間，使 BRT 優(yōu)先通過(guò)。若此時(shí) BRT 相位為相位紅燈時(shí)，則不對(duì)信號(hào)燈做處理。當(dāng)迫切程度的取值小于-1 時(shí)，說(shuō)明 BRT 沒(méi)有優(yōu)先通過(guò)交叉口的需求，此時(shí)將 BRT 與社會(huì)車(chē)輛同等對(duì)待，不給予其優(yōu)先權(quán)[9-10]。上述各種控制方案中各相位的綠燈時(shí)間不得大于最大綠燈時(shí)間，小于最小綠燈時(shí)間的限制，保證交叉口通行的安全性。

　　仿真研究

　　仿真環(huán)境與條件

　　本節(jié)通過(guò)仿真計(jì)算來(lái)研究本文提出的 BRT 交叉口優(yōu)先通行控制技術(shù)的控制效果并與固定配時(shí)控制方法進(jìn)行比較。仿真的數(shù)據(jù)采集于蘭州市七里河區(qū)敦煌路、瓜洲路和敦煌路、火星街交叉口，交叉口類(lèi)型與本文所研究的交叉口對(duì)象吻合且主干道敦煌路路段規(guī)劃建設(shè) BRT 車(chē)道。使用 2019 年 4 月 11 日至 4 月 21 日采集的早、晚高峰和平峰交通量作為仿真輸入流量參考量。BRT 的發(fā)車(chē)頻率設(shè)為 8 輛/h。

　　仿真在 MATLAB7.1 和 VISSIM3.70 環(huán)境中進(jìn)行，利用 MATLAB 工具箱搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制模型并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)隨機(jī)生成的 BRT 的延誤時(shí)間和載客量計(jì)算得出其通過(guò)交叉口的迫切程度，并與優(yōu)先服務(wù)方案相對(duì)應(yīng)。驗(yàn)證本文提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制算法的可行性。在 VISSIM3.70 的 VISVAP 模塊中編寫(xiě)與三種優(yōu)先服務(wù)方案相對(duì)應(yīng)的信號(hào)控制邏輯程序，利用 VAP 語(yǔ)言在記事本中編寫(xiě)三種優(yōu)先服務(wù)方案的相位切換程序，分別對(duì)三種優(yōu)先服務(wù)方案下的交叉口運(yùn)行狀況進(jìn)行仿真，并與固定配時(shí)進(jìn)行比較。

　　固定配時(shí)控制優(yōu)化：采用遍歷搜索法設(shè)置不同的信號(hào)配時(shí)方案，設(shè) BRT 和社會(huì)車(chē)輛的單車(chē)載客量分別為 100 人和 1 人，1 輛 BRT 換算為 3 個(gè) PCU。計(jì)算各種固定配時(shí)控制方案所產(chǎn)生的人均延誤最小的方案作為固定配時(shí)控制方案[4]。

　　仿真結(jié)果

　　在 VISSIM 軟件中對(duì)每種優(yōu)先方案獨(dú)立仿真 10 次，每次仿真運(yùn)行 11600s，其中前 800s 為系統(tǒng)初始化時(shí)間，后 10800s(3h)作為系統(tǒng)評(píng)價(jià)時(shí)間，每隔 1 個(gè)小時(shí)采集一次數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)每種優(yōu)先方案獨(dú)立仿真所得延誤數(shù)據(jù)的平均值，然后求各種方案之和的平均值，作為實(shí)時(shí)優(yōu)先控制的控制結(jié)果。將本文提出的 BRT 交叉口優(yōu)先通行控制模型與固定配時(shí)模型在交叉口中等交通流量下進(jìn)行仿真，主次干道進(jìn)口流量由采集獲得，將各流量配置下仿真得到的 BRT 車(chē)輛通過(guò)交叉口的平均延誤時(shí)間與社會(huì)車(chē)輛通過(guò)交叉口的平均延誤時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。將本文提出的實(shí)時(shí)優(yōu)先控制模型和固定配時(shí)模型下的 BRT 車(chē)輛與其他社會(huì)車(chē)輛通過(guò)交叉口時(shí)的停車(chē)率進(jìn)行對(duì)比。

　　在道路交通流非飽和時(shí)，本文所提出的實(shí)時(shí)優(yōu)先控制模型相對(duì)于固定配時(shí)控制而言，在提高 BRT 通行效率方面有明顯的優(yōu)勢(shì)，BRT 車(chē)輛的車(chē)均延誤時(shí)間和停車(chē)率分別降低了 19.4%和 37.9%。其次本文提出的實(shí)時(shí)優(yōu)先控制模型對(duì)交叉口其他社會(huì)車(chē)輛的正常交通沒(méi)有造成過(guò)分影響。原因在于當(dāng)交通流強(qiáng)度不大時(shí)，使用跳躍相位或者綠燈延長(zhǎng)和提前的 BRT 優(yōu)先控制手段不會(huì)過(guò)分影響非

　　BRT 相位的車(chē)輛正常通過(guò)交叉口，因此社會(huì)車(chē)輛通過(guò)交叉口的延誤不會(huì)增大，而且當(dāng) BRT 作為信號(hào)控制器的觸發(fā)信號(hào)時(shí)，因?qū)?BRT 優(yōu)先的針對(duì)性較強(qiáng)，所以 BRT 通過(guò)交叉口的延誤降低明顯，充分保證了 BRT 優(yōu)先通行，路權(quán)得到了合理的分配。仿真結(jié)果與理論分析相對(duì)應(yīng)。

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　　結(jié)束語(yǔ)

　　本文將射頻識(shí)別、5G 技術(shù)作為檢測(cè)與通信手段，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制理論應(yīng)用到 BRT 交叉口優(yōu)先通行控制中，提出實(shí)時(shí)優(yōu)先下的 BRT 交叉口優(yōu)先通行控制模型，并利用 MATLAB 建立仿真模型，驗(yàn)證算法的可行性;使用 VISSIM 建立路網(wǎng)，進(jìn)行模擬仿真并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果表明，在交叉口交通流非飽和時(shí)，本文所提出的控制算法相比于傳統(tǒng)的固定配時(shí)控制模型在降低交叉口 BRT 車(chē)輛車(chē)均延誤上有明顯的提高，而且社會(huì)車(chē)輛的正常通行未受影響，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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　　作者：王杜 , 李建紅