新型导向运输系统(简称导向车辆)作为智能交通发展的新产物，是一种面向车路协同运行环境的中高运量道路公共交通方式。区别于有轨电车的隔离化运行模式^[1]，导向车辆以高精度定位和车车通信为导向技术^[2]，摆脱了对钢轨、胶轮等物理导向设备的依赖，允许社会车辆侵入其行驶路径，专有路权得以解放；区别于地面公交的固定载客约束，导向车辆采用可变编组设计，可根据运输需求灵活调节运力供给，具有对社会车辆路权侵占少、经济、高效、环保等优势。本文以中车长春轨道客车股份有限公司制造的导向车辆为研究案例。

现有研究中，通常采用设置专用车道和实行信号优先来保障公共交通的优先通行权^[3-4]。前者对道路条件具有严格要求，且易造成道路资源浪费；后者在降低公共交通延误方面效果显著，但普遍依赖公交专用道，不适用于公共路权运行环境。

针对全时专用道利用率低的问题，Viegas等^[5]提出了间歇性专用道的设计理念。相较于全时专用道的专有路权，间歇专用道施行可变专有路权。通过在进口道设置可变信息标志，提醒社会车辆专用道的开放状态。此后，许多学者针对这一问题展开了实证研究。Guler等^[6]指出当路段交通流量较大时，间歇专用道在减少营运车辆延误上具有优势；文[7-8]对比了双车道和三车道情况下全时和间歇专用道对交通运行状态的影响；文[9-10]基于移动瓶颈理论提出了间歇式专用道的流量适用条件。本质上，间歇专用道实现了专有路权在时间层面的动态控制，但通常以邻近交叉口的进口道区域作为整体控制对象，在空间灵活性方面仍有不足。

随着路权优先研究的加深，学者们开始关注专有路权与信号优先的协同效应。Xu等^[11]证实了路侧专用道比路中专用道更有利于提升交叉口的整体效益；He等^[12]提出了基于进口道预信号的优先控制策略；Bhattacharyy等^[13]分析了不同路权控制模式下预信号设置对排队跳线策略实施效果的影响。上述研究均面向传统的道路交通环境，依靠专用道、检测器、预信号等要素实现专有路权下的信号优先。

在信号优先控制领域，现有研究主要围绕被动优先、主动优先以及动态优先问题。被动优先无需设置检测器，假定车辆到达分布理想，基于历史交通状态优化信号配时方案^[14-15]，但通常在复杂交通条件下的适用性不足。主动优先依靠进口道处的检测器获取公交车辆到达信息，通过绿灯时间延长、红灯时间早断或相位插入的方式调整信号相位长度^[16-17]。多样化的交通信息采集技术为信号动态优先控制提供了可能。例如，郭海峰等^[18]提出单点自适应的信号优先控制方法，克服了主动控制中信号反应滞后的问题；Song等^[19]构建了车联网环境下的车辆行进时间预测模型，通过准确估计车辆到达时间提升了信号优先的可靠性；Shu等^[20]提出了信号调整时间约束以规避社会车辆二次排队现象，保证了动态控制中相位时序的合理性。

上述研究从不同角度优化了公交系统的信号优先控制方法，但均局限于专有路权运行环境，难以适应公共路权的道路运行环境。鉴于此，本文结合导向车辆无轨运行特性，提出一种基于前端无侵入设计的路权优先策略，探究在公共路权下为公交系统提供优先通行权的可行性，并设计与之适配的交叉口信号动态优先控制策略，分析路段和交叉口层面路权优先的协同效果和适用条件，以保障导向车辆在全运行过程的通行效率。

1 前端无侵入路权优先策略

为保证导向车辆在路段区域具有优先权，在车头前端设置长度为λ的无侵入区间，以降低社会车辆对其运行的影响。在实施层面上，车道两侧的智能道钉通过传感所处路段的交通状态实时切换“开放/封闭”状态，提示社会车辆禁止驶入导向车辆前端的无侵入区间，如图 1所示。

当导向车辆驶入进口道时，若无信号优先机制或未达到信号优先触发条件时，可能因信号控制发生排队现象。此时，导向车辆运行速度大于前方社会车辆，随即进入减速制动工况，导向车辆前端无侵入区间由标准长度λ压缩至停车安全距离λ₁，逐渐靠近前方排队车辆，如图 2所示。

当所处信号相位转换为绿灯状态时，前方车辆陆续驶离当前位置，无侵入区间占用逐步解除。由于频繁的工况切换对于多编组导向车辆的能耗效率和运行安全均有不利影响，故设定当停车安全距离λ₁恢复至转向安全距离λ₂时，导向车辆重新进入加速工况，驶入交叉口，如图 3所示。

2 动态信号优先控制策略

为保证导向车辆在交叉口具有优先权，当导向车辆经过进口道检测器时，触发信号优先请求；根据前方进口道的实时交通状态，估计目标车辆到达停车线的时间；以此为依据，确定适宜的优先策略，在当前信号配时方案的基础上生成优先配时方案。为降低对混合交通流的影响，采用绿灯延长策略或红灯早断策略实行有条件优先，如图 4所示。

为保证导向车辆的车身能够及时通过交叉口，绿灯延长需依据目标车辆的编组情况预留足够的清空时间(即全红时间)，计算公式为

$ tq = \sigma q/{v_q}. $

(1)

其中：t_q表示编组数为q的导向车辆的清空时间；σ表示每节编组的长度；v_q表示编组数为q的导向车辆的平均转向速度。

由此，绿灯延长时间Δt_g可表示为

$ \Delta {t_{\rm{g}}} = {t_{\rm{h}}} + {l_{\rm{d}}}/\hat v - t_{\rm{g}}^{\rm{e}}. $

(2)

其中：t_h表示导向车辆车头到达检测器的时刻；l_d表示检测器与停车线间的距离；${\hat v} $表示触发请求时检测器与停车线间的平均车速；t_g^e表示导向车辆预计通过相位的原绿灯结束时刻。

在红灯早断策略下，需保证导向车辆的车头在抵达停车线时目标相位切换为绿灯状态，故红灯早断时间Δt_r可表示为

$ \Delta {t_{\rm{r}}} = t_{\rm{g}}^{\rm{s}} - {t_{\rm{h}}} - {l_{\rm{d}}}/\hat v. $

(3)

其中t_g^s表示导向车辆预计通过相位的原绿灯开始时刻。

根据式(2)和式(3)中信号优先时间的确定方法，设计信号优先的控制流程如图 5所示。

3 路权优先策略适应性分析

以城市主干道双向六车道及连接的单交叉口为例，采用自主开发的元胞传输仿真软件对路权优先策略进行适应性分析。该软件以Nagel-Schreckenberg(NaSch)元胞模型为基础^[21]，采用四方网格元胞空间对车道及交叉口进行建模，元胞状态包括占用状态、非占用状态和无侵入状态(处于导向车辆前端无侵入区间时)3种，软件内置混合交通流的车辆跟驰模型和换道模型。其中，跟驰模型在NaSch模型的基础上引入了社会车辆速度随机慢化机制^[22]，随机慢化概率参考文[23]，由于导向车辆采用自动或半自动驾驶模式，故不考虑车速随机慢化问题；仅社会车辆存在换道行为，在多车道换道决策模型的基础上^[24]，在换道动机判定条件中加入对换入无侵入状态元胞的限制。

由于导向车辆仍在研制阶段，本仿真实验尽量使用目前可获取的真实值，对于尚不可获取的参数使用有据可循的假定值。参数设置及依据如下：仿真时长为3 600 s，步长为1 s，次数为50次；参考城市道路交叉口的一般间距(即主干路约700~1 200 m)，确定仿真区间长度为950 m；导向车辆最大编组数为3节，每节编组长度为7.90 m，满编组状态下超员为309人，载客量按编组数等比折算，服从满载率平均值为65%的正态分布；社会车辆长度取4.00 m，载客量取1.2人；按元胞单位长度为2 m折算，社会车辆占用2个元胞，导向车辆1、2、3节编组分别占用4、8、12个元胞；根据《城市道路工程设计规范》(CJJ37—2012)和导向车辆的样车条件，确定社会车辆和导向车辆的设计车速分别为60 km/h和40 km/h，单位时间内的位移步长按元胞长度等比折算；直行、左转和右转车道的进口道饱和流量分别取1 650、1 550和1 650 pcu/h，车辆的生成起点为每条车道的首个元胞，初始速度呈均值为设计车速的正态分布，交通流量近似均匀分布于仿真时长内，所加载社会车辆的转向比例与进口道饱和流量的比例一致；前端无侵入区间标准长度的取值参考行车视距中的制动距离和安全距离，不计入反应距离，λ取24 m，λ₁和λ₂分别取6 m和12 m。

3.1 4种路权优先策略对比

对比无路权优先、全时专用道、间歇专用道以及前端无侵入4种策略在不同交通条件下的适应性。其中，前端无侵入策略假设导向车辆始终行驶于左侧车道；全时和间歇专用道策略对社会车辆换入专用道的行为进行不同形式的限制。为保证单一变量，在全时专用道策略下，原本加载于左侧车道的流量等比例转移至右侧两车道；在间歇专用道策略下^[5-6]，当导向车辆触发进口道检测器时，提示社会车辆禁止驶入检测器至停车线间的专用区域。此外，为避免叠加效应，暂不引入信号优先控制策略。

定义第m类车辆平均运行时间E_m的计算公式为

$ {E_m} = \frac{1}{{\left| {{N_m}} \right|}}\sum\limits_{i \in {N_m}} {(t_{m, i}^{\rm{s}} - t_{m, i}^{\rm{e}})} . $

(4)

其中：N_m表示仿真时长内第m类车的集合；|N_m|表示集合N_m中的元素数；i表示车辆ID，i∈N_m；t_{m, i}^s、t_{m, i}^e分别表示第m类车中ID为i的车辆占用车道首个元胞和解除对车道最后一个元胞占用的时刻；m是表示车辆类型的0—1变量，0代表导向车辆，1代表社会车辆。

图 6对比了不同交通条件下导向车辆和社会车辆的运行时间。其中，图 6a和6b以导向车辆运行间隔为自变量，社会车辆流量取2 000 pcu/h；图 6c和6d以社会车辆流量为自变量，导向车辆运行间隔取300 s。上述4种情况均设定导向车辆为1、2、3节随机混编，无侵入区间长度取24 m。

整体上，全时和间歇专用道策略下导向车辆的运行效率较高，社会车辆的运行效率较低；前者对导向车辆的优先效果更佳，对社会车辆造成的延误也更显著。前端无侵入策略对导向车辆的优先原理与间歇专用道策略有相近之处，即提供动态变化的专有路权。具体而言，间歇专用道策略提供了分时变化的专有路权；前端无侵入策略进一步实现了空间上专有路权的动态变化，可视为间歇专用道的优化策略。二者的对导向车辆的优先效果均弱于全时专用道，但均优于无路权优先。

图 6a和6b中，随着导向车辆运行间隔的增大，全时专用道相对于间歇专用道和前端无侵入策略的优势逐渐减弱，对社会车辆的负面效益逐渐显现。以300 s作为导向车辆运行间隔的临界点，当行车密度较大时，设置全时专用道的整体效益更优；此外，采用前端无侵入策略能够在保障少量导向车辆路权优先的基础上，降低对社会车辆的负面影响。

进一步分析该临界状态下不同社会车辆流量下4种策略的适应性。图 6c和6d中，交通量增大与2类车辆的平均运行时间均呈正相关。图 6c中，当交通量大于2 000 pcu/h时，相较于间歇专用道，前端无侵入策略的优势更加明显，也更加接近全时专用道的优先效果；无路权优先时，当交通量大于2 000 pcu/h，导向车辆运行效率下降明显，表明有必要为导向车辆采取路权优先策略。图 6d中，前端无侵入策略与无路权优先时社会车辆运行时间的差值较小，表明相较于两类专用道策略，前端无侵入策略对社会车辆的运行效率损失更小；另外，全时专用道策略在饱和交通状态下对社会车辆的负效应尤为显著。

3.2 无侵入区间长度对社会车辆运行的影响

以无侵入区间长度为自变量，分析前端无侵入策略对社会车辆运行平稳性的影响，结果见图 7。分别取短、中、长3种无侵入区间长度，即18、24、30 m，按式(5)和(6)计算导向车辆中高混入率水平下(折合公交分担率30%)社会车辆的运行时间均衡度H(即方差)和车均换道次数C。

$ \begin{gathered} H=\frac{1}{\left|N_{m}\right|-1} \sum\limits_{i \in N_{m}}\left[\left(t_{m, i}^{\mathrm{s}}-t_{m, i}^{\mathrm{e}}\right)-\right. \\ \left.\frac{1}{\left|N_{m}\right|} \sum\limits_{i \in N_{m}}\left(t_{m, i}^{\mathrm{s}}-t_{m, i}^{\mathrm{e}}\right)\right]^{2}, \quad m=1 ; \end{gathered} $

(5)

$ C=\frac{1}{\left|N_{m}\right|} \sum\limits_{i \in N_{m}} \mu_{m, i}, \quad m=1 .$

(6)

其中μ_{m, i}表示第m类车中ID为i的车辆的累计换道次数。

图 7a中，当交通量大于2 000 pcu/h时，较长的无侵入区间会增大社会车辆运行时间方差，即令社会车辆延误差异加剧，表明当交通量较大时，18 m和24 m的无侵入区间较优；当交通量较小时，适宜采用30 m的无侵入区间，以最大程度保障导向车辆的通行效率。

图 7b中，当交通量小于2 000 pcu/h时，24 m无侵入区间下车均换道次数最低：相较于18 m，缓解了社会车辆的频繁换道行为；相较于30 m，避免了诱增更多的换道需求。当交通量较大时，随着无侵入区间长度的增大，车均换道次数逐渐下降，表明较长的无侵入区间会进一步加剧拥堵，导致社会车辆换道困难，此时应采用18 m的无侵入区间。

总体上，若以2 000 pcu/h交通量为临界点，应对较小交通量采用24 m的无侵入区间，对较大交通量采用18 m的无侵入区间。对于前种情况，可根据运输需求开行多编组列车；对于后种情况，超长车身将加剧前端无侵入策略的负面效益，恶化饱和交通流的运行状态，应通过压缩行车间隔补充运力。

3.3 组合路权优先策略协同效应分析

为评估路段和交叉口层面路权优先策略共同实施的可行性，分析前端无侵入策略和信号优先控制策略的协同效应。取交通量为2 000 pcu/h，导向车辆运行间隔为300 s，导向车辆为1、2、3节随机混编，无侵入区间长度为24 m。

定义人均运行时间E的计算公式为

$ E=\frac{1}{\sum\limits_{m \in M} \sum\limits_{i \in N_{m}} \delta_{m, i}} \sum\limits_{m \in M} \sum\limits_{i \in N_{m}} \delta_{m, i}\left(t_{m, i}^{\mathrm{s}}-t_{m, i}^{\mathrm{e}}\right). $

(7)

其中δ_{m, i}表示第m类车中ID为i的车辆的载客量，社会车辆载客量取固定值1.2，导向车辆载客量与编组数相关。

表 1对比了无路权优先、前端无侵入、动态信号优先以及“前端无侵入+动态信号优先”组合策略的实施效果。

表 1中，括号内数值为该策略相对于无路权优先的指标百分比变化值。前端无侵入和动态信号优先策略分别缩短导向车辆运行时间6.62%和9.19%，延长社会车辆运行时间1.98%和4.17%，组合策略进一步降低了导向车辆的运行时间，降幅为13.24%，且对社会车辆运行延误的加剧不显著。在人均运行时间方面，组合策略的下降幅度为6.29%，显著高于单独实施路段或交叉口层面的路权优先策略，表明组合策略的协同效果良好，在两种策略的适用条件均满足的情况下可共同实施，以提升导向车辆在全运行过程的通行效率。

4 结论

本文以新型导向运输系统为研究对象，提出了一种面向公共路权运行环境的组合路权优先策略，从路段和交叉口层面保障导向车辆的优先通行权。在实施层面上提出的前端无侵入策略依赖于高度智能化的道钉系统，对车辆位置信息实时传感有较高的要求；此外，由于可变专用路权的施行取决于社会车辆驾驶员对道钉指示的主观反馈，因而不具备强制力，仅作为公共路权下的一种探索性试验。

通过对比不同路权优先策略在各类交通条件下的适应性，给出了前端无侵入策略的适用条件：相较于设置专用道，前端无侵入策略更适合行车间隔大于300 s的非密集运行状态；相较于设置间歇专用道，前端无侵入策略在交通量大于2 000 pcu/h时仍能保持较好的优先效果，在配套设施满足的条件下可优先考虑。同时，给出了不同交通条件下无侵入区间长度的设置建议。

此外，评估了路段和交叉口层面路权优先策略的协同效果，在“前端无侵入+动态信号优先”的组合策略下，导向车辆运行时间降低13.24%，人均运行时间降低6.29%，显著优于两种策略单独实施的效果，表明所提出的组合路权优先策略适用于公共路权运行环境。由于目前导向车辆仍处于研制阶段，路权优先的实施细节仍需结合车辆和实际运行环境开展进一步研究。