第7章 优先路权车辆协同控制方法

第7章优先路权车辆协同

控制方法7.1优化背景

优先路权车辆(PriorityRight-of-wayVehicle,PRV)是指在特定任务执行或响应国家相关政策期间，享有高于社会车辆道路时空资源使用权限的载运工具，包括救援、防灾、医疗、军事、警务等应急车辆和BRT(BusRapidTransit)、有轨电车等公共交通工具。传统的PRV优先控制方法未能区分应急车辆与公共交通的优先级差异，二者在交叉口的优先控制逻辑相似，都会受到冲突相位转换和最短绿灯时间等限制。此外，现有PRV优先通行措施多采取刺激社会车辆让行的方式来实现，但因事件的不可预见性和车辆的不可控性，常常导致PRV出行受阻。网联交通环境下，道路交通运行状态具有实时可测的特点，且CAV具有轨迹可控、主动避让的优势，而CHV可通过速度诱导进行合理让行，令PRV优先通行控制更具灵活性和主动性，为其快速通行创造了条件。7.2道路阻抗函数

路径规划是保障应急车辆出行时间可靠性的基础，而道路阻抗函数是交通分配、路径规划中的核心参数，用于描述路网中各段道路的通行阻力，常与道路的交通流量等参数密切相关。既有道路阻抗函数的研究大都针对BPR(BureauofPublicRoads)函数本身存在的缺陷或加入了其他影响因素进行的修正或重构。式中，t—车辆在路段上的行程时间；t0—路段自由流状态下的行程时间；Q—路段交通流量；C—路段实际通行能力；

、

—待标定参数，美国联邦公路局标定

=0.15、

=4.0。1.传统道路阻抗函数(1)基于交通量和行程时间的基础BPR函数四兵锋等(2008)依据道路横断面特征及不同交通方式间的相互作用，分别建立了单幅路、双幅路、三幅路、四幅路的BPR函数模型。其中，道路交通流量va、机动车交通量

、非机动车交通量可表示为：

式中，xa—路段a上的出行者需求；pa—乘坐一种交通方式出行的比例，私家车、公交车、非机动车分别为

；o—一种交通方式的平均承载人数，私家车、公交车、非机动车分别为ocar、obus、obike。7.2道路阻抗函数1.传统道路阻抗函数单幅路：双幅路：三幅路：四幅路：7.2道路阻抗函数1.传统道路阻抗函数7.2道路阻抗函数1.传统道路阻抗函数(2)改进BPR函数除上述基础BPR函数外，还有考虑多种影响因素的广义BPR函数，如从隧道交通流特征、拥堵收费、限速、交通信号控制等角度修正BPR函数的。除此之外，还有从布雷斯(Braess)悖论、网络拓扑结构、介观模型、长短期记忆神经网络等更抽象角度研究BPR函数的。①布雷斯(Braess)悖论：将Braess悖论条件推广到BPR函数的简单网格网络，分析了成本、拥塞灵敏度对Braess悖论发生的影响并优化了路阻函数。②网络拓扑结构：从网络拓扑结构出发，以宏观路阻函数(MacroscopicBureauofPublicRoads,MBPR)为基础，在真实数据支持下，揭示了网络拓扑指标与宏观成本流函数参数间的直接联系，利用出租车全球定位系统数据校准了选定区域的MBPR函数。③介观模型：提出了一个基于时间离散介观交通流模型的交通时间预测框架，它采用了动态网络加载过程产生的路阻来度量行程时间。该模型将微观模型和基于行程时间函数的路阻函数相结合，模拟了路网上的时空交通流传播，在一定程度上解决了交通规划者将BPR函数用于较小区域较微观交通分配和分析评价时的精度问题。④长短期记忆神经网络：利用长短期记忆神经网络来预测改进BPR函数中未确定的系数，可以更精确地计算道路交通的阻抗值。7.2道路阻抗函数2.网联交通环境下道路阻抗函数尽管BPR函数的修正已趋完善，但现有研究均以传统交通环境为背景，缺乏基于网联交通主动感知与轨迹可控等特点对BPR函数进行的修正或重构。且由于道路交通状态的实时变化，传统交通环境难以全面捕捉交通流参数来动态标定BPR函数，导致BPR函数中参数可靠性下降、适应性不强等问题；而网联交通的实时可测则解决了BPR参数的动态标定问题，甚至还可应用大数据和人工智能算法进一步提高参数的可靠度，建立适用于人机混合驾驶的BPR函数，制定BPR函数适应性标准，扩大BPR函数的应用范围。在应急响应阶段，灾害事件对交通量的影响较明显，因此对应急车辆全局优先控制时需考虑路径上交通量的变化。目前，BPR函数在车辆行程时间可靠性研究中发挥着重要的作用，但在应急车辆全局优先控制中，少有研究使用BPR函数来计算应急车辆的行程时间及其时间可靠性。网联交通环境下，应利用其可测、可控、可诱导优势改进或重构BPR函数并用于应急车辆的全局优先控制中。7.2道路阻抗函数7.3PRV出行路径规划模型

出行路径规划旨在减少PRV的行程时间。网联交通环境下，PRV出行路径规划的主要思路为：首先，系统以PRV最大速度搜索一系列通往目的地的候选路径，并预估到达时间，在这个过程中不考虑道路上的交通状况；其次，车辆清障流程评估清除各条候选路径上的障碍物所需的时间，选择清除时间最少的路径；最后，系统估算并发布所选路线上交叉口的信号配时方案，以协调交通流，让PRV顺利通过。1.优化思路给定一条长度的边(vi,vi+1)和PRV的预期速度θ，若候选路径上不存在障碍车辆，则PRV在(vi,vi+1)上的平均行驶时间为

；否则，为，其中，是清空路段(vi,vi+1)的等待时间。PRV的最优路径为：基于最短路径算法(如Dijkstra算法)选择成本最低的路径需要使用最接近规划时间的最新交通数据，并根据交通密度为每个路段测算相应的出行成本。如下图所示，节点H和节点K之间的路段很短，但因交通繁忙或潜在拥堵，其出行成本很高。传统算法会在图中搜索出行成本最小的路径，而与最小成本算法不同，K最短路径算法(KSP)中各路段的出行成本基于静态因素，如道路长度、最大允许速度和车道数。在长度相同的情况下，允许速度越高、车道数越多的道路，出行成本就越低。该算法降低出行成本的策略是优先选择高通行能力的路段，这些路段能够快速放行车辆或在清空过程中容纳更多车辆。2.最短路径算法7.3PRV出行路径规划模型2.最短路径算法7.3PRV出行路径规划模型3.启发式交通疏导协调算法定义一辆长度为lx的普通车辆x在路段(vi,vi+1)上以ux的速度行驶，车道上相邻车辆之间的安全间隙为dgap。在时间tk(其中k<i)时，假设有辆车在路段(vi,vi+1)上行驶，预留空车道的路段总容量，即可表示为式(8-12)，为车均长度。7.3PRV出行路径规划模型3.启发式交通疏导协调算法车道预留可采用两种主要策略：(1)TCC命令需要让行的车辆并入路段上有空位的右侧车道，迅速将最左侧的车道让出，反之亦然。(2)TCC指挥车辆最少车道上的车辆驶入车辆较多的车道。如果道路只有两条车道，则最好采用从少到多的合并策略，这种从少到多的并线策略可以减少需要并线的车辆数量，从而缩短并线时间。然而，PRV车道预留仍存在许多问题，比如交通状况变化频繁，要估计特定车道上的交通密度以找到最合适的车道进行预留就比较困难。除此之外，当车道位于多条车道的道路中间，控制车辆保留所需的车道是另一个挑战，如确定哪些车辆并入左侧或右侧车道，以适应剩余的空间。若车辆行驶的路段没有足够的空间，则会启动交通协调疏导算法，将受影响的车辆分配到其他路段：步骤1：检查t1=0时处于拥堵状态的路段。步骤2：从距离PRV出发地最近的拥堵路段(vi,vi+1)开始，建立与vi+1相连的路段列表，称为分布列表。步骤3：计算t1时刻必须清空的车辆数，即。7.3PRV出行路径规划模型步骤4：对于分布列表中的每个相连路段v，计算其在t1时刻可容纳的车辆数，即若Qv>0，则将交通信号灯切换为绿灯或将绿灯时间延长Tv，然后指示Qv车辆驶向路段v，同时将剩余车辆数从

更新为；否则，系统将检分配列表中的下一个路段。步骤5：若，则对评估路径的下一段递归重复步骤1-4；否则，计算PRV等待其余车辆前往相连路段的总延迟时间(式(8-13)和式(8-14))。虽然这种方法有利于为PRV预留空间，但可能会将拥堵转移到分配列表中的路段上，若拥堵发生在多个路段且至少有两个连续节点的道路不相连，则可以同时进行清空操作。清除交通障碍后，路径pk的ETA值可按下式求得：3.启发式交通疏导协调算法7.3PRV出行路径规划模型考虑到距出发时间较远时估计路段状况的挑战，需要定期运行该程序，以积极清除PRV附近的潜在拥堵，并在必要时更新路线。3.启发式交通疏导协调算法7.3PRV出行路径规划模型最短路径是指PRV能在最短时间内到达目的地的路径，寻找最短路径算法的结果通常有两种情况，一旦满足这两种情况中的任何一种，算法就会停止。(1)最短路径上PRV不会遇到拥堵(最佳情况)；(2)最短路径上的所有道路拥堵都能在PRV到达之前被清除。除了这两种情况，最糟糕的情况是所有路段都超载(上下班高峰期、拥挤的体育赛事)，尤其是靠近PRV的路段，所有N条候选路径都必须经过验证。4.寻找最短路径算法7.3PRV出行路径规划模型4.寻找最短路径算法7.3PRV出行路径规划模型PRV出行优先控制(Prioritycontrol)是指PRV优先通行权的授予，一般适用于载客量较大的公共交通车辆，以及执行任务的救护车、消防车、工程抢险车、警备车等应急车辆，包括优先控制车辆的检测技术、交通信号优化技术等。公交优先信号控制是最早的PRV出行优先控制方法，早期的研究将公交信号优先(BusSignalPriority)与强制信号优先(PriorityandPreemption)归结为同一类问题。在NTCIP(NationalTransportationCommunicationsforITSProtocol)1202第二版中给出了公交信号优先的定义：在信号控制交叉口给予公交车辆相对于其他车辆的优先权，这种优先不应导致相应的信号机脱离正常运行状态。而强制信号优先的定义为：交通信号从正常状态切换到特殊状态，以满足紧急救援车辆、轨道交通等的通行，即需要中止正常的信号运行来提供特殊信号服务。7.4PRV出行优先控制方法公交信号优先策略主要分为被动优先、主动优先和实时优先，具体如表所示。相对于主动优先和实时优先，国外对被动优先策略的研究成果较少，这与其公交车辆流量小有关，而被动优先策略在流量较小时适应性差。被动优先策略在中国等公交车流量较大的国家和地区得到了发展。20世纪90年代中期起，主动优先策略逐渐被实时优先策略取代，公交信号优先也从绝对优先阶段发展到相对优先阶段。7.4PRV出行优先控制方法节点优先控制多用于BRT、有轨电车等公共交通的出行服务，以及在缺乏全局道路交通信息时在交叉口快速放行应急车辆，现已形成公交预信号和主动公交优先两大类较成熟的控制方法。其中，主动优先控制策略研究框架如图所示。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法近年来公交优先控制的研究主要集中在以下两个方面：(1)特定道路条件的优先控制，如可变车道、短间距交叉口、逆向左转交叉口、交叉口群等；(2)网联交通环境下公交优先多目标联合优化控制，如基于车速引导的交叉口公交优先控制、交通信号与车辆轨迹联合优化、碳排放与延误联合优化、交通信号与相位同时优化、兼顾社会车辆干线协调的公交优先控制、公交车与CAV联合专用道的优先控制等，旨在进一步完善公交优先控制的理论体系。此外，深度强化学习的兴起，也为公交优先控制开启了新的研究思路。对于PRV的优先通行，现有研究大多采用或借鉴了主动公交优先中的红灯早断、绿灯延长、插入专用相位等策略。这些策略对冲突相位绿灯时间的侵占十分严重，当PRV通行时，会打破各个相位交通负荷的均衡性，牺牲社会车辆利益，造成交通拥堵和冲突加剧。尽管现有研究在系统补偿方面有所改善，但主动公交优先策略固有的对社会车辆利益侵占缺陷，难以大幅度改观，亟待新的研究思路予以突破。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法(1)无信号交叉口采取CAV/CHV头车圈占控制解决无信号交叉口中低交通需求下PRV与社会车辆运行轨迹的冲突避让策略。基于PRV运行参数及交叉口交通状况与几何条件，评估PRV通过各个冲突区域的时间区间；遍历冲突车道上的CAVs与CHVs，基于轨迹优化(trajectory-basedalgorithms)/时空预约(reservation-basedalgorithms)的方法生成它们各自通过冲突区域的时间区间，实现系统最优；当与PRV通行时间冲突时，圈定冲突的CAV/CHV为头车，采取“轨迹优化”的策略，通过优化CAV头车行驶轨迹或诱导CHV头车降低车速晚到冲突区域，为PRV在交叉口内的快速通行锁定时间和空间。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法(1)无信号交叉口步骤1：探测交叉口通信范围内是否有PRV优先通行需求。交叉口设置一个交通管理器，基于网联技术实时采集交叉口通信范围内(200-300米)各个进口车道上的车辆运行信息。PRV进入交叉口通信范围内，须向交通管理器发送优先通行请求及前进方向；或交通控制中心提前向交通管理器下发PRV优先通行的指令，该指令包括通行的时间及路线。交通管理器一旦探测/接收到PRV的优先通行请求，无信号交叉口将转入内部空间动态锁定与释放的控制策略。步骤2：确立应急冲突区域，锁定PRV通过每一个应急冲突区域的时间区间。计算PRV抵达第m应急冲突区域下边界(8-17)、驶离第m应急冲突区域上边界的时刻(8-18)，由此确定第m应急冲突区域锁定的时间区间为(8-19)：1.节点优先式中，x(t0)—PRV优先通行请求被接受时间t0距交叉口停车

线的距离；v(t0)—PRV在时间t0的速度；le,m—PRV所在进口停车线距第m应急冲突区域下边

界的距离；lc,m—第m应急冲突区域的长度；lv—通过车辆的长度(此处指PRV)。7.4PRV出行优先控制方法无信号交叉口步骤3：圈定冲突车道上的网联车头车，优化其通过应急冲突区域的时间区间。确定每一个空间冲突的区域，按照先来先服务的原则，依次排序并确定各进口车道上所有行经应急冲突区域的车辆的时间区间，前序车记为Ijc=[tjc,s,tjc,e]，后续车记为Ikd=[tkd,s,tkd,e]。为满足Ijc∩Ikd=∅且tjc,e≤tkd,s，依次调整车道b上第i辆车行经后续空间冲突的时间区间，直至通过第m应急冲突区域的时间区间，记为Iib,m=[tib,s,tib,e]。当Im∩Iib,m≠∅，则第i辆车圈定为冲突车道b上被控制或引导的网联车头车，此时，需调整该车通过第m应急冲突区域的时间区间为Iib,m=[te,m,te,m+(lc,m+lv)/v1]。步骤4：对圈定的冲突车道网联车头车实施速度诱导或轨迹控制。根据调整后的Iib,m=[tib,s,tib,e]，冲突车道b上第i辆车(头车)的速度诱导或轨迹控制优化归结为在固定时长(tib,s-t-lb,m/v1)内将车辆从位置xib(t0)移动到交叉口停车线且速度从vib(t0)调整至v1。当采用匀加减速策略时，联立下述方程求解，即：1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法1.节点优先求得冲突车道b上第i辆车在各个时间节点t5、t4、t3、t2、t1的速度v和加速度aib，以此控制智能网联车的轨迹或诱导网联人工驾驶车的速度。步骤5：PRV通过后，交叉口恢复到先到先服务的管理策略7.4PRV出行优先控制方法无信号交叉口采取虚拟SPaT控制解决无信号交叉口高交通需求下PRV出行保障与大规模社会车辆运行轨迹集中实时优化的难题。通过构建虚拟的信号相位，以PRV出行控制指标达成度(拟用交叉口范围内平均行程车速与期望车速的比值来量化)与交叉口通行能力乘积最大为优化目标，优化虚拟相位的信号配时，以此为基础，引导无信号交叉口各个进口车道上同向CAVs与CHVs以编队的形式错时利用冲突区，实现PRV快速通行与无信号交叉口优化控制的双向整合与协同，并降低大规模社会车辆运行轨迹集中实时优化的难度。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法无信号交叉口1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法(2)信号交叉口考虑交叉口几何条件、各流向交通需求、CAV渗透率等因素，采取共享公交专用车道、共享进口CAV专用车道、混合驾驶车道变道让行等方式构建信号交叉口PRV出行空间保障策略，实现PRV轨迹优化/车速诱导与交叉口信号控制方案的协同。对有公交专用车道的交叉口，PRV利用公交专用车道通行，并采取冲突车流断链轨迹控制或冲突车流绿时拆借的策略通行交叉口。具体步骤如下所示：步骤1：首先评估PRV不停车通过交叉口的时间区间与交叉口当前信号相位方案中的哪一个绿灯相位重叠。1)PRV前方无车时，对其实施轨迹诱导，计算PRV通过停车线的最早(te,min)和最晚时刻(te,max)，即式中，ve(t0)—PRV在t0时刻的速度；tf—PRV前方车辆或车队抵达停车线的时刻；tsa—预留的安全时间；vf(t0)—PRV前方车辆或车队在t0时刻的速度；xf(t0)—PRV前方车辆或车队在t0时刻的位置；lf—PRV前方车辆或车队的长度。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法(2)信号交叉口2)PRV前方有车时，令tf=t0+[xf(t0)+lf]/vf(t0)，若te,min≤tf+tsa，则前车会应影响PRV抵达停车线的时间，则修改式(8-21)中的最小时间为te,min=tf+tsa，以前车抵达停车线的时间为准；否则，前车对PRV无影响。比较[te,min,te,max]与各个车道组绿灯显示时间的关系，判断重叠部分位于车道组绿灯时间的前部、中部还是后部。[te,min,te,max]与各车道组绿灯显示时间的关系见下图所示。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法(2)信号交叉口步骤2：判断PRV与绿灯相位交通流是否在空间上存在交叉冲突。如不存在冲突，则无须改变信号相位方案；若存在，则界定冲突的车流个数。若PRV所在车道组为s，令Ts,e=[te,min,te,max]，Tu,k、tu,k、gu,k为第k周期车道组u的绿灯显示时间区间、绿灯开启时刻、绿灯显示时长，根据不同情况采取不同的控制策略，见下表所示。步骤3：选择实施相应的控制策略，直至PRV通行交叉口。步骤4：待PRV快速通行交叉口后，恢复冲突车流的正常通行。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法(2)信号交叉口1)冲突车流绿时拆借策略

借用冲突车流绿灯时间的信号控制策略为：信号周期时长保持不变，各相位放行次序保持不变，调整与PRV通行时间冲突的车流开启时间至

+

，或提前至

时刻结束绿灯保障PRV快速通行。式中，

—第k周期车道组u与PRV冲突的相位绿灯开启时刻；

—第k周期车道组u与PRV冲突的相位绿灯结束时刻；te,m—PRV驶离第m应急冲突区域上边界的时刻；te,s—PRV抵达停车线的时刻。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法1.节点优先冲突车流绿灯时间拆借策略7.4PRV出行优先控制方法(2)信号交叉口2)冲突车流断链轨迹控制策略首先，界定冲突车流中与PRV在交叉口内存在时空冲突的车辆；然后，对该车及其后的车辆实施轨迹优化，延迟其抵达冲突区的时间，预留出PRV可穿越的时间空当。若社会车辆i进入交叉口检测区域时能并入前方车队或当绿灯开启时已处于车队当中，EMV与相位p冲突，则界定冲突车辆q的方法为式(8-23)；若社会车辆i进入检测区域后无法并入车队，那么冲突车辆q的界定方法为式(8-24)。1.节点优先式中，Vbl,h—车道组l车道b上CHV的数量；Vbl,a—车道组l车道b上CAV的数量；hchv—CHV的饱和车头时距；hcav—CAV的饱和车头时距；Tsm—与EMV冲突的车流头车从绿灯开启行驶至冲突

区m所需的时间；tp,k—与EMV冲突的相位p第k周期的绿灯开启时刻；xi,m—车辆或车队i所在进口停车线距第m冲突区域下

边界的距离；ds—安全车距；τcv—CV的反应时间。7.4PRV出行优先控制方法1.节点优先冲突车流断链轨迹控制策略7.4PRV出行优先控制方法(2)信号交叉口对无公交专用车道的交叉口，当交叉口几何条件许可时，鉴于CAV专用车道的高机动性，考虑交通需求与CAV渗透率等因素，采取动态配置进口“CAV专用车道”并共享的策略，一则为PRV通行提供专用空间，二则挖掘CAV专用车道的复合利用潜力。在CAV专用车道后方建立虚拟停车线，红灯期间通过轨迹优化控制左转CAVs与直行CAVs各自编队靠近或驻留在虚拟停车线之后；左转/直行相位开启前，提前引导左转CAVs/直行CAVs进入CAV专用车道，绿灯亮起时不停车通过交叉口；左转/直行相位结束前，提前优化虚拟停车线后的左转CAVs/直行CAVs轨迹令其禁止驶入以清空CAV专用车道，达到左转CAVs与直行CAVs轮流共享CAV专用车道的目的。一旦有PRV通行需求，则调度该车辆进入共享的进口CAV专用车道，为其提供专用通行空间；然后实施冲突车流绿时拆借策略或冲突车流断链轨迹控制策略。当交叉口不具备设置进口“CAV专用车道”时，空间上，则利用CAV轨迹的可控性和CHV速度的可诱导性变道让行PRV；时间上，以PRV驶离交叉口停车线的缓冲时间窗(通过对PRV实施速度诱导/轨迹优化，其最早和最晚驶离交叉口停车线的时间区间)为约束，全局优化信号交叉口的SPaT与CAV轨迹/CHV车速，为PRV通行提供时间保障。1.节点优先7.4PRV出行优先控制方法1.节点优先共享进口CAV专用车道策略7.4PRV出行优先控制方法PRV路段优先控制是在交通网络中为PRV(如救护车、消防车、警车等)提供优先通行权来减少其行驶时间和提高其响应速度的策略。主要的优先控制措施包括：(1)让行警报系统PRV通过车载通信系统向周围的社会车辆发出让行警报，提前通知社会车辆，使社会车辆能够及时做出让行决策，调整车道或速度，避免与PRV发生冲突，确保道路的通行效率与安全性。例如，适用于紧急医疗服务的新型智能PRV报警系统、PRV隐私保护预警系统等通过技术手段提高应急响应效率，同时也为社会车辆传达明确、及时的让行指令，在确保PRV优先通行的同时，尽可能减少对其他交通参与者的影响。2.路段优先7.4PRV出行优先控制方法

(2)车道控制通过V2I、V2V等技术，为PRV动态规划救援车道，确保其快速、安全地到达目的地。车道控制策略分为固定车道通行和最优车道通行两种方式。固定车道通行适用于理想化的交通环境，常见的方法是为PRV预留应急车道，清空其车道前方一定范围内的社会车辆。当PRV接近时，通过车联网技术或传统的信号优先控制，及时清空该车道前方一定范围内的社会车辆，确保PRV能够在畅通的车道上快速行驶。这种策略适合在高速公路或城市主干道等交通结构相对简单的路段应用。然而，固定车道策略对交通资源的高占用，尤其是在交通流量较大的区域，可能造成非PRV的严重拥堵，降低整体交通效率。相比之下，最优车道通行策略更加符合复杂、动态的实际交通环境。该策略基于实时传感技术、交通大数据分析和优化算法，为PRV