结合大数据、车路协同技术实现公交时空优先通行

赛文交通网 智能交通 智能网联 公共交通

写在前面：车路协同公交发展历史已有十余年，近些年随着国内智能网联示范区创建力度加快，车路协同公交技术模式也演变为智能网联公交，然而各地的实践主要停留在对传统公交做了车和路的智能化改造，不是在人口密度低的示范区“空跑”，就是采用固定线路和车次运行，客流增量效果不佳。

在城市成熟片区，是否有真正为市民上下班通勤量身定制的线路，还能做到快速准点、有人坐，是具有挑战的。长沙梅溪湖片区的实践中，9km上班路，自驾需要45分钟，公交30分钟抵达的旅途，高峰班次乘客找不到座位，这就是“智能网联通勤定制公交”。它究竟是如何做到的？这篇文章为您揭开技术细节。

摘要：当前城市综合性新片区发展迅速，职住人口导入快，居住大区与产业园、CBD等办公片区的出行量大，但公交服务覆盖薄弱，小汽车出行占比高，造成高峰期干道拥堵严重、居民通勤难。发展快速、准点的定制化公交线路，是缓解上述问题的优良手段。本文提出一种面向通勤的智能网联定制公交，基于互联网大数据精准选线，结合车路协同技术实现公交时空优先通行，带来高效准点的门到门服务，有效提升公交的分担率，缓解片区拥堵。

引言

城市新片区轨道建设滞后于地块开发和人口导入、居住区与产业园区间的大量职住通勤人员缺乏门到门的公交线路，出行成本高时间长；小汽车出行占比高，导致职住通勤道路上交通流集中，呈现常态化拥堵，也影响了公交的运行速度。

常规地面公交较轨道交通更能响应出行需求，定制线路能够面向通勤提供门到门公交服务，可有效转化小汽车交通到公共交通；同时通过智能网联技术给地面公交提供了一种车路协同式的运行管控方式，极大降低线路运行时长、提高准点率。

在此基础上形成的智能网联通勤定制公交技术，其关键环节在于定制公交选线和车辆优先通行控制。

一、技术应用现状

当前公交领域针对线路客流少和运行效率低等问题，常用的技术手段包括：

①开辟定制化线路，以覆盖轨交和地面公交线网难以触达的通勤需求。定制线路选线通常采用在线问卷调查方式获取市民需求，基于调查结果分析出定制化的线路和站点。该方法一方面样本量不足，难以采集全量出行用户需求形成精准的线路；另一方面针对性不强，无法精准的挖掘出行人次、时间分布等关键信息。

②采用专用道保障公交车路权和信号优先控制降低路口延误，以提高全线运行速度和准点率。类如BRT、中运量公交的专用道建设成本高，也对大流量道路带来了小汽车交通的压力。

信号优先控制采用感应线圈或RFID通信方式来做优先请求的交互，信号机被动响应。这些方法无法实时检测公交车精确位置和运行状态（包括载客数和驾驶意图等），因而不能精确计算公交通过路口的时间，导致专用绿灯时间浪费；同时缺乏路口其它交通流的感知，从而鲜有考虑对冲突方向车流的影响，往往加剧路口的拥堵。[1]。

二、总体技术思路

智能网联定制通勤公交，采用车路云一体化的技术架构，技术原则上，需满足如下三点：

1、线路选线采用互联网OD大数据，快速挖掘通勤需求，形成定制线路和站点布设方案；

2、路面交通组织不采用专用道方式，在路口采用借道转向的方式为公交实现连续通行，减少工程改造和道路资源占用；

3、采用车路协同信号控制在实现更精准的公交优先通行时，提高全线运行时效和到站准点率；算法设计上，智能路侧感知和计算能力综合平衡路口交通流效率。

三、主要内容与关键技术

3.1基于互联网大数据的通勤定制线路分析与生成

通勤出行是居住地和职业地之间的出行，互联网地图及社交应用有着丰富的位置大数据，对海量用户职住OD和通勤特征有着细致的刻画。

（1）线路识别：通过采用互联网位置OD大数据，将城市空间划分为若干个一定尺寸（例如500mx500m）的网格小区，挖掘热门出行OD网格对和公交方式出行量（见图1、2），结合大数据分析手段能够有效识别出热门通勤路径（图3）和客流集中点，聚类串联形成线路起终点和走向。

（2）站点分析：定制线路连接重点居住大区和产业园区，沿线站点采用k-means聚类方法以出行路径作为最小粒度，计算每个网格下聚类簇的质心点，将保留的质心点通过地图API检索附近的公交站（图4），辅以公交站的人流热力作为参考值，形成线路站点停靠方案，这样可达到全局用户平均步行距离最优。

图1各网格小区职住量分析     图2 各网格小区通勤OD分析

图3热门出行路径聚类分析     图4 公交站点聚类和热度分析

（3）时刻排班：基于互联网位置大数据挖掘的定制化线路能有效串联交通需求具备良好客流基础，通过对线路辐射人群的用户画像分析，能够进一步挖掘出潜在乘客及其出行时间和方式偏好，以指导车辆排班。

图5 通勤网格出行量按小时分布曲线

3.2车路云一体时空优先通行技术

快速准点是传统公交吸引增量客流的核心支撑，为此需要提升车辆通行效率，压缩行程时间和提高到站准点率。本文提出的车路云协同时空优先通行技术，采用交通工程和车路协同技术结合，从时间和空间上实现公交车在交叉口的优先通行，其车路云一体化架构（图6）包括公交车辆智能化升级、道路智能化改造、AI智能云控平台三大部分。

图6 车路云一体公交时空优先通行技术示意图

3.2.1公交车辆智能化升级

公交车辆智能化升级主要增加客流采集和车路协同通信能力，加装包括客流仪（车门处加装红外传感设备采集上下车客流）、OBU（车载通信单元，与路侧的RSU进行信息通信）、高精定位装置（实现车辆厘米级的定位，以支持距离计算和所在车道的判断）。

3.2.2道路智能化改造

（1）智能网联改造：主要增加道路的数据采集及通信能力，以实现车路协同控制。

在常规的城市交叉口已有设备（包括联网信号机、卡口监控等）基础上，新增：

①公交车信号专用灯：用于显示公交车优先通行信号；

②RSU：路侧通信单元，与车载OBU设备进行信息传输，同时通过网络和云端实现数据互通；

③MEC（可选）：边缘计算单元，对卡口监控采集的视频进行实时分析，计算路口交通流量。

（2）进口道渠化改造：对路口渠化进行优化，将机动车右转专用道改为兼容公交车的优先通行功能，在公交信号放行时，实现公交车借道直行/左转。该方法在不开辟公交专用道的情况下实现专用转向路权，提高路口车道资源的利用率。

3.2.3 AI智能云控平台建设

云控平台负责对车侧和路侧采集的数据进行融合分析，利用云端大数据计算的能力，实时生成车辆的运行状态、道路的交通流状态以及信号动态管控方案。其中，信号动态管控是实现公交车辆优先通行的关键技术环节。

3.3 车路协同实时公交信号优先控制策略

该控制方式是智能网联的技术应用，优势在于车辆的厘米级定位、毫秒级延时的实时信息交互，基本技术原理如下：

当装载有OBU的公交车接近路口时，OBU接收到路侧RSU下发的地图消息后匹配自身路径，分析车辆到达路口时间，再将公交车基本数据(位置、速度、行驶方向、载客人数等)通过RSU上传到云控平台，平台进行公交车辆筛验、优先级排序和优先请求匹配，生成对应的信号配时方案下发至信号控制机，执行包括绿灯延长、红灯截断等几种优先策略。

在信号策略生成时，需兼顾路口各方向社会车辆的通行，以及在多方向公交优先请求时的路口效率最优化[2]，因此需结合路口车流数据、公交乘客数据进行综合考虑[3]，具体设计思路如下:

①考虑社会车辆通行效益:云控平台实时接收道路感知设备的检测数据，对数据进行处理后，形成道路拥堵态势，并计算出各方向可压缩绿灯时长。

②考虑多方向优先冲突请求:云控平台对公交车辆载客数、站点延误等信息，进行各公交车的优先级排序和优先方案号对应，生成各方向最优的相位调整策略和优先时长，保证路口总体的公交优先效益最大化。

③在信号配时方案中，需考虑公交车行驶的垂直方向上在途行人过街时间，基于厘米级的车辆定位推算车辆抵达停车线的预计时间，最终计算出相位调整方案。同时RSU将建议车速和绿灯开启时间反馈至车辆，由驾驶员进行响应。由于借道转向会受到右转小汽车影响，所以结合车辆位置判断车辆是否已通过停车线后再关闭优先信号，最大程度减少绿灯损耗。

四、实施案例

本技术方案在长沙市梅溪湖片区定制公交试点项目中得到应用，长沙市作为国家级车联网先导区，已建设100km智能网联开放道路、2000多辆公交车智能化升级和云控管理平台。

通过腾讯地图位置大数据精准OD分析，在梅溪湖居住片区至高新区产业园区间，为沿线1万余名市民量身定制了两条智慧通勤公交专线。

①高新区-梅溪湖定制公交东线：玉兰路南园路口-梅溪湖东地铁站-平川路文轩路口-麓谷大道谷苑路口-青山路望安路口-信息产业园，采用现状站台设站6对，线路长度约7.7公里，服务通勤人口3400余人。

②高新区-梅溪湖定制公交西线：梅溪湖街道办事处-看云路踏雪路口-看云路观花路口-柏家塘小区-平川路文轩路口-麓谷大道谷苑路口-青山路望安路口-信息产业园，采用现状站台设站8对，线路长度约9.2公里，服务通勤人口7100余人。

定制公交于2021年4月7日上线试运营，期间两条线每天早、晚高峰各发车一班，试运行15个工作日内总客流超1400余人次（图7）。

图7 定制公交试运行15个工作日客流趋势

图8 公交优先运行效果对比    图9 不同出行方式行程时间对比

通过对后台运行数据监测和分析（图8、9），定制公交西线的平均行程时间为26.9分钟，相比普通公交（沿定制公交路线）可提升行程效率约33%，相比私家车（沿导航路线）可提升行程效率约20%。

定制公交东线的平均行程时间为22.9分钟，相比普通公交提升约42.5%，相比私家车约23.7%。在到站准点率上，开启公交优先后到站时间误差提升水平明显，高峰期的准点率提升超过80%。

另据交警的乘客调查数据显示，约24%的乘客是由小汽车出行转换而来。总体而言，智能网联通勤定制公交能有效减少私家车流量缓解拥堵，提升公交出行分担率，为市民提供快速可靠的出行体验。

五、结语

相较于BRT、中运量公交等公交优先的形式，智能网联公交是在智能网联示范区实践总结形成一套经济、有效的技术体系，以低成本的改造方式激发传统路面公交的效能，实现公交客流提升和市民通勤体验优化，也为拥堵治理、交通碳中和提供了一条经济可行的路径。具有较高的应用推广价值和意义。

参考文献：

[1]马万经,杨晓光.公交信号优先控制策略研究综述[J].城市交通,2010(6):70-78,16.

[2]闫常鑫,谢覃禹,郭劲松.智能网联公交信号优先技术决策前评价[J].交通科技与经济,2022(1):48-56.

[3]周莉,暨育雄,王一喆.信息交互环境下公交信号优先控制仿真与评估[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版,2017(5):816-820.