【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種智能網聯公交運行優化控制方法。
技術介紹
1、作為交通系統的重要組成部分，許多城市致力于提高公共交通系統的服務水平和吸引力。智能網聯公交的出現為促進城市公共交通高效運營提供了新機遇，可以為城市公共交通提供綜合、高效、準確和可靠的信息服務體系，全面提升城市公共交通智能化水平。近年來，各個城市正在開展智能網聯公交試點示范工作。2017年，首批智能網聯公交車在中國深圳試行成功；2020年，中國長沙開通第一條智能網聯公交線路“315”；2023年，新加坡智能網聯公交車在中國進行首次封閉道路測試工作。智能網聯公交應用場景正在從特定簡單道路向城市地面公共交通的復雜道路拓展的過程中。因此，公共交通將在很長一段時間處于傳統的人工駕駛公交線路(不具備任何網聯功能)與智能網聯公交線路共存的狀態。這造成了基于公交專用道上行駛的智能網聯公交車頭時距不均勻性和站點、交叉口的擁堵等問題。
技術實現思路
1、本專利技術是要解決目前人工駕駛公交線路與智能網聯公交線路的共存造成了基于公交專用道上行駛的智能網聯公交車頭時距不均勻性以及站點和交叉口的擁堵的技術問題，而提供一種基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法。
2、本專利技術的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法是按以下步驟進行的：
3、步驟一：選擇一條包含智能網聯公交線路和人工駕駛公交線路的混合公交專用道搭建異構線路場景，建立異構線路場景中智能網聯公交線路的屬性集用于儲存線路與節點信息，建立異構線路場景
4、所述的智能網聯公交線路的屬性集包括非排隊路段的長度、排隊路段的長度、路段限速值、節點的位置和信號燈的配時信息，節點包括站點和信號燈處；排隊路段為接近信號燈停止線之前的路段區域，即當信號燈處于紅燈相位時公交車需要排隊等待的路段區域，排隊路段的長度是根據歷史最大排隊長度確定的；非排隊路段為排隊路段之外的路段；
5、智能網聯公交車次屬性集包括控制時段內車次的調度車頭時距和初始發車時刻表；
6、步驟二：根據智能網聯公交v2x技術實時獲取智能網聯公交車的位置和速度、站點乘客上下車數據、信號燈的狀態、人工駕駛公交的位置和速度；
7、步驟三：聚焦智能網聯公交運行狀態，構建智能網聯公交運行分級優化控制模型：
8、1、智能網聯公交運行狀態描述
9、本專利技術主要從是否考慮人工駕駛公交運行狀態兩方面描述智能網聯公交運行狀態；
10、1.1不考慮人工駕駛公交運行狀態
11、智能網聯公交車在各節點之間的非排隊路段運行時間tik,j(1)、排隊路段運行時間tik,j(2)(這個時間要求車必須是動的，)由其相應的運行速度vik,j(1)和vik,j(2)決定；
12、
13、其中，lk,j(1)為非排隊路段的長度；lk,j(2)為排隊路段的長度，根據歷史最大的排隊長度確定；總共有m個站點，k表示其中的第k個站點，k≤m，j為站點k和站點k+1之之間的第j個信號燈，i為車次；
14、車輛在信號燈處的等待時間和到達信號燈停止線的時刻之間的關系用下式表達：
15、
16、
17、其中，為車次i離開站點k的時刻，為綠燈啟亮時刻；為綠燈時長；ck,j為信號周期；為車次i在站點k和站點k+1之間的第j個信號燈處的等待時間；為車次i到達站點k和站點k+1之間的第j個信號燈停止線的時刻；
18、智能網聯公交車i到達站點k+1的時間離開站點k+1的時間在站點k+1的停留時間tik+1,dwell三者的關系如式(7)所示，在站點的停留時間tik+1,dwell與站點k+1的上車乘客數量和下車乘客數量有關，具體如公式(6)：
19、
20、其中，β為每位乘客的平均上下車時間；
21、1.2考慮人工駕駛公交運行狀態
22、根據公交線路重疊性特征，當智能網聯公交車在兩個站點k和k+1之間的非排隊路段和排隊路段運行時存在多輛人工駕駛公交影響智能網聯公交運行車速，進一步影響智能網聯公交的運行時間，這將降低智能網聯公交運行效率；因此，在描述智能網聯公交車運行狀態時，需要衡量人工駕駛公交運行不確定性帶來的影響：
23、1.2.1非排隊路段運行狀態描述
24、智能網聯公交車在各個路段上的運行時間由其運行速度決定，而運行速度又受路段上的車流狀態影響，當智能網聯公交車以某一速度行駛時，前方有一輛人工駕駛公交以低于該速度值駕駛，且進一步使智能網聯公交將被迫在當前路段上降速行駛的人工駕駛公交被定義為障礙公交；因此，智能網聯公交車在路段運行時需判斷前方是否存在障礙公交；
25、(1)判斷前方有無障礙公交場景
26、如圖2所示，假設某一路段的終點距離起點的路程為s3，在出發時刻a0，路段上目標公交1距離起點的路程為s1，運行速度為u1；在a0時刻，公交2距離起點的路程為s2，運行速度為u2，且公交2在目標公交1的前方行駛，根據兩者的位置和速度情況，目標公交1到達路段終點位置s3之前存在兩種運行狀態：
27、場景?。涸谀繕斯?以速度u1，公交2以速度u2分別運行至路段終點s3的過程中，目標公交1與公交2的距離始終小于兩車之間的安全間距s0，公交2對目標公交1的運行狀態沒有造成影響，目標公交1前方不存在障礙公交，滿足如下的公式(8)：
28、
29、a5為目標公交1到達終點的時刻，a3為公交2到達終點的時刻；
30、場景ⅱ：在a1時刻，目標公交1行駛至距離公交2的距離為s0處，受前方公交2運行速度的限制，目標公交1無法保持原先的行駛速度u1，將被迫減速并跟隨前方公交2運行到路段終點；因此，目標公交1到達路段終點的時間將會增加a4-a2，此時公交2為目標公交1的障礙公交：
31、
32、由上述式(8)和(9)可以判斷路段上的人工駕駛公交是否會對智能網聯公交的運行狀態造成影響，若無障礙公交，則智能網聯公交車可保持以某一速度勻速行駛至路段終點；若有障礙公交，則智能網聯公交車需在路段的某一位置調整車速；
33、(2)前方無障礙公交場景
34、行駛在非排隊路段上的智能網聯公交車i前方無障礙公交，則以速度從當前位置勻速行駛至路段j終點，行駛至路段j終點的時間為：
35、
36、(3)前方有障礙公交場景
37、行駛在非排隊路段上的智能網聯公交車受到障礙公交的速度限制，此時為防止該速度限制引起運行時長的增加，需通過調整智能網聯公交車的車速超越前方障礙公交；因此，智能網聯公交車在非排隊路段上的行駛過程可分為如下三個階段：
38、階段1：障礙公交位于智能網聯公交車i前方處，且該間距大于車輛最小安全跟馳距離d0，即在的條件下智能網聯公交車i以速度勻速行駛，該階段行駛時間為
【技術保護點】
1.基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法是按以下步驟進行的：
2.根據權利要求1所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟一中所述的智能網聯公交線路的屬性集包括非排隊路段的長度、排隊路段的長度、路段限速值、節點的位置和信號燈的配時信息，節點包括站點和信號燈處；排隊路段為接近信號燈停止線之前的路段區域，即當信號燈處于紅燈相位時公交車需要排隊等待的路段區域，排隊路段的長度是根據歷史最大排隊長度確定的；非排隊路段為排隊路段之外的路段。
3.根據權利要求1所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟一中所述的智能網聯公交車次屬性集包括控制時段內車次的調度車頭時距和初始發車時刻表。
4.根據權利要求1所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟三中基于智能網聯公交運行狀態，構建智能網聯公交運行分級優化控制模型的具體過程為：
5.根據權利要求4所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在
6.根據權利要求5所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟四中在第一級滾動優化利用遺傳算法求解第一級單目標優化控制模型時將步驟三的1.1的不考慮人工駕駛公交下智能網聯公交車運行狀態的數據代入其中。
7.根據權利要求5所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟四中在第二級滾動優化利用非支配排序遺傳算法求解第二級優化控制模型時將步驟三的考慮人工駕駛公交下智能網聯公交車運行狀態的數據代入其中。
8.根據權利要求4所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟三中
9.根據權利要求8所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟三中
...【技術特征摘要】
1.基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法是按以下步驟進行的：
2.根據權利要求1所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟一中所述的智能網聯公交線路的屬性集包括非排隊路段的長度、排隊路段的長度、路段限速值、節點的位置和信號燈的配時信息，節點包括站點和信號燈處；排隊路段為接近信號燈停止線之前的路段區域，即當信號燈處于紅燈相位時公交車需要排隊等待的路段區域，排隊路段的長度是根據歷史最大排隊長度確定的；非排隊路段為排隊路段之外的路段。
3.根據權利要求1所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟一中所述的智能網聯公交車次屬性集包括控制時段內車次的調度車頭時距和初始發車時刻表。
4.根據權利要求1所述的基于異構線路場景的智能網聯公交運行優化控制方法，其特征在于步驟三中基于智能網聯公交運行狀態，構建智能網聯公交運行分級優化控制模型的具體...
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