基于动态公交专用道和信号优先协同控制的城市公交网络研究

Bus priority, the core of human-oriented green transportation system, is the efficient procedure to alleviate urban traffic congestion and promote the sustainable development of city. Dedicated bus lanes provide excellent right-of-way to transit vehicles. However, the reduction in private vehicle capacity of a traditional bus lane can only be justified along roadways with very frequent bus service. Bus Lanes with Intermittent Priority (BLIP) provide a compromise between dedicated bus lanes and buses operating in mixed traffic lanes. BLIP can eliminite the delay caused by vehicle queue in bus stop or intersection in space . Transit signal priority (TSP) tries to reduce or eliminates the signal stop delay caused by the red signal. All delay due to signal on bus route will be eliminated if there is a synergy between TSP and BLIP. Based on the road traffic flow theory and the analysis of traffic investigations, the bus network traffic model is constructed by pairing TSP and BLIP. Based on this model, with the help of automatic vihicle location (AVL) system, the bus flow is guided in the space-time for given different levels to buses in the road network. Bus priority is extended to the whole road network, which can make buses to provide fast, frequent, and reliable services.

优先发展公共交通体现了以人为本的交通原则，是缓解城市交通拥堵、改善城市人居环境、维持城市可持续发展的重要举措。公交专用道能够为公交车提供道路优先权，保证公交运行畅通。然而，传统的公交专用道占用过多的道路资源，降低了道路通行能力，只适用于公交流量非常大的情况。公交专用道动态优先（BLIP）在公交专用道和混合交通下的公交运营之间提出了一种折衷方案。BLIP可以从空间上消除公交车在交叉口或公交站处的排队延误，而公交信号优先（TSP）则从时间上避免公交车在信号交叉口红灯时产生停车延误。本项目拟在道路交通流理论基础上，把BLIP和TSP协同优先理念引入到交通流模型中，建立新的公交网络交通流模型，用以描述车辆在网络上的运动规律。同时，借助车辆自动定位（AVL）系统，给公交车不同的优先水平，对公交车流在时空上进行诱导与优化，使公交优先成网，为公交系统快速、高效、可靠运营提供保障。

在车联网环境下理清道路交通流动态演化特性是实现公交时空优先的基础，移动互联网技术为实现公交动态专用道与信号协同优先提供了保障。本项目在车联网技术下应用道路交通流理论，分别从微观角度与宏观角度构建智能交通流模型，通过线性稳定性理论与非线性方法解析分析交通流密度波，研究道路交通流交通阻塞的动态演化过程，发现车联网环境下交通系统的内在演化机理；考虑到车联网环境通讯可靠性问题，项目通过解析分析与数值模拟，研究了车联网环境下信息可靠性对智能交通系统性能的影响；基于上述研究，该项目设计了随机型与确定型匝道系统，结合所构建的宏观交通流模型深入研究入匝道与组合匝道附近的交通演化状态；利用中观交通流模型模拟路网中的车辆运动，并利用动态OD估计技术动态预测交通网络实时情况，生成网络动态诱导信息，提出最优信号及其拓扑网络的时空演化规律。项目执行期间，采集了大量公交站点及交叉口处的实测交通数据并做了相应的数据分析，提出了新的交叉口道路渠化方案，以实现道路交叉口处时空公交优先方案；根据实测数据，构建能够准确预测公交站点停留时间的仿真模型，提出能够预测乘客上车所耗时间的非线性函数，揭示车内乘客分布及移动偏好对乘客上车时间的影响。项目的研究成果可应用于实际交通管控中，为实施时空公交优先并准确预测其运行时间提供理论支持，具有重要的实践意义。