【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种智能网联公交运行优化控制方法。
技术介绍
1、作为交通系统的重要组成部分，许多城市致力于提高公共交通系统的服务水平和吸引力。智能网联公交的出现为促进城市公共交通高效运营提供了新机遇，可以为城市公共交通提供综合、高效、准确和可靠的信息服务体系，全面提升城市公共交通智能化水平。近年来，各个城市正在开展智能网联公交试点示范工作。2017年，首批智能网联公交车在中国深圳试行成功；2020年，中国长沙开通第一条智能网联公交线路“315”；2023年，新加坡智能网联公交车在中国进行首次封闭道路测试工作。智能网联公交应用场景正在从特定简单道路向城市地面公共交通的复杂道路拓展的过程中。因此，公共交通将在很长一段时间处于传统的人工驾驶公交线路(不具备任何网联功能)与智能网联公交线路共存的状态。这造成了基于公交专用道上行驶的智能网联公交车头时距不均匀性和站点、交叉口的拥堵等问题。
技术实现思路
1、本专利技术是要解决目前人工驾驶公交线路与智能网联公交线路的共存造成了基于公交专用道上行驶的智能网联公交车头时距不均匀性以及站点和交叉口的拥堵的技术问题，而提供一种基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法。
2、本专利技术的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法是按以下步骤进行的：
3、步骤一：选择一条包含智能网联公交线路和人工驾驶公交线路的混合公交专用道搭建异构线路场景，建立异构线路场景中智能网联公交线路的属性集用于储存线路与节点信息，建立异构线路场景
4、所述的智能网联公交线路的属性集包括非排队路段的长度、排队路段的长度、路段限速值、节点的位置和信号灯的配时信息，节点包括站点和信号灯处；排队路段为接近信号灯停止线之前的路段区域，即当信号灯处于红灯相位时公交车需要排队等待的路段区域，排队路段的长度是根据历史最大排队长度确定的；非排队路段为排队路段之外的路段；
5、智能网联公交车次属性集包括控制时段内车次的调度车头时距和初始发车时刻表；
6、步骤二：根据智能网联公交v2x技术实时获取智能网联公交车的位置和速度、站点乘客上下车数据、信号灯的状态、人工驾驶公交的位置和速度；
7、步骤三：聚焦智能网联公交运行状态，构建智能网联公交运行分级优化控制模型：
8、1、智能网联公交运行状态描述
9、本专利技术主要从是否考虑人工驾驶公交运行状态两方面描述智能网联公交运行状态；
10、1.1不考虑人工驾驶公交运行状态
11、智能网联公交车在各节点之间的非排队路段运行时间tik,j(1)、排队路段运行时间tik,j(2)(这个时间要求车必须是动的，)由其相应的运行速度vik,j(1)和vik,j(2)决定；
12、
13、其中，lk,j(1)为非排队路段的长度；lk,j(2)为排队路段的长度，根据历史最大的排队长度确定；总共有m个站点，k表示其中的第k个站点，k≤m，j为站点k和站点k+1之之间的第j个信号灯，i为车次；
14、车辆在信号灯处的等待时间和到达信号灯停止线的时刻之间的关系用下式表达：
15、
16、
17、其中，为车次i离开站点k的时刻，为绿灯启亮时刻；为绿灯时长；ck,j为信号周期；为车次i在站点k和站点k+1之间的第j个信号灯处的等待时间；为车次i到达站点k和站点k+1之间的第j个信号灯停止线的时刻；
18、智能网联公交车i到达站点k+1的时间离开站点k+1的时间在站点k+1的停留时间tik+1,dwell三者的关系如式(7)所示，在站点的停留时间tik+1,dwell与站点k+1的上车乘客数量和下车乘客数量有关，具体如公式(6)：
19、
20、其中，β为每位乘客的平均上下车时间；
21、1.2考虑人工驾驶公交运行状态
22、根据公交线路重叠性特征，当智能网联公交车在两个站点k和k+1之间的非排队路段和排队路段运行时存在多辆人工驾驶公交影响智能网联公交运行车速，进一步影响智能网联公交的运行时间，这将降低智能网联公交运行效率；因此，在描述智能网联公交车运行状态时，需要衡量人工驾驶公交运行不确定性带来的影响：
23、1.2.1非排队路段运行状态描述
24、智能网联公交车在各个路段上的运行时间由其运行速度决定，而运行速度又受路段上的车流状态影响，当智能网联公交车以某一速度行驶时，前方有一辆人工驾驶公交以低于该速度值驾驶，且进一步使智能网联公交将被迫在当前路段上降速行驶的人工驾驶公交被定义为障碍公交；因此，智能网联公交车在路段运行时需判断前方是否存在障碍公交；
25、(1)判断前方有无障碍公交场景
26、如图2所示，假设某一路段的终点距离起点的路程为s3，在出发时刻a0，路段上目标公交1距离起点的路程为s1，运行速度为u1；在a0时刻，公交2距离起点的路程为s2，运行速度为u2，且公交2在目标公交1的前方行驶，根据两者的位置和速度情况，目标公交1到达路段终点位置s3之前存在两种运行状态：
27、场景ⅰ：在目标公交1以速度u1，公交2以速度u2分别运行至路段终点s3的过程中，目标公交1与公交2的距离始终小于两车之间的安全间距s0，公交2对目标公交1的运行状态没有造成影响，目标公交1前方不存在障碍公交，满足如下的公式(8)：
28、
29、a5为目标公交1到达终点的时刻，a3为公交2到达终点的时刻；
30、场景ⅱ：在a1时刻，目标公交1行驶至距离公交2的距离为s0处，受前方公交2运行速度的限制，目标公交1无法保持原先的行驶速度u1，将被迫减速并跟随前方公交2运行到路段终点；因此，目标公交1到达路段终点的时间将会增加a4-a2，此时公交2为目标公交1的障碍公交：
31、
32、由上述式(8)和(9)可以判断路段上的人工驾驶公交是否会对智能网联公交的运行状态造成影响，若无障碍公交，则智能网联公交车可保持以某一速度匀速行驶至路段终点；若有障碍公交，则智能网联公交车需在路段的某一位置调整车速；
33、(2)前方无障碍公交场景
34、行驶在非排队路段上的智能网联公交车i前方无障碍公交，则以速度从当前位置匀速行驶至路段j终点，行驶至路段j终点的时间为：
35、
36、(3)前方有障碍公交场景
37、行驶在非排队路段上的智能网联公交车受到障碍公交的速度限制，此时为防止该速度限制引起运行时长的增加，需通过调整智能网联公交车的车速超越前方障碍公交；因此，智能网联公交车在非排队路段上的行驶过程可分为如下三个阶段：
38、阶段1：障碍公交位于智能网联公交车i前方处，且该间距大于车辆最小安全跟驰距离d0，即在的条件下智能网联公交车i以速度匀速行驶，该阶段行驶时间为
【技术保护点】
1.基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法是按以下步骤进行的：
2.根据权利要求1所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤一中所述的智能网联公交线路的属性集包括非排队路段的长度、排队路段的长度、路段限速值、节点的位置和信号灯的配时信息，节点包括站点和信号灯处；排队路段为接近信号灯停止线之前的路段区域，即当信号灯处于红灯相位时公交车需要排队等待的路段区域，排队路段的长度是根据历史最大排队长度确定的；非排队路段为排队路段之外的路段。
3.根据权利要求1所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤一中所述的智能网联公交车次属性集包括控制时段内车次的调度车头时距和初始发车时刻表。
4.根据权利要求1所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤三中基于智能网联公交运行状态，构建智能网联公交运行分级优化控制模型的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在
6.根据权利要求5所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤四中在第一级滚动优化利用遗传算法求解第一级单目标优化控制模型时将步骤三的1.1的不考虑人工驾驶公交下智能网联公交车运行状态的数据代入其中。
7.根据权利要求5所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤四中在第二级滚动优化利用非支配排序遗传算法求解第二级优化控制模型时将步骤三的考虑人工驾驶公交下智能网联公交车运行状态的数据代入其中。
8.根据权利要求4所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤三中
9.根据权利要求8所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤三中
...【技术特征摘要】
1.基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法是按以下步骤进行的：
2.根据权利要求1所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤一中所述的智能网联公交线路的属性集包括非排队路段的长度、排队路段的长度、路段限速值、节点的位置和信号灯的配时信息，节点包括站点和信号灯处；排队路段为接近信号灯停止线之前的路段区域，即当信号灯处于红灯相位时公交车需要排队等待的路段区域，排队路段的长度是根据历史最大排队长度确定的；非排队路段为排队路段之外的路段。
3.根据权利要求1所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤一中所述的智能网联公交车次属性集包括控制时段内车次的调度车头时距和初始发车时刻表。
4.根据权利要求1所述的基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于步骤三中基于智能网联公交运行状态，构建智能网联公交运行分级优化控制模型的具体...
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