一种车联网环境下拼车优先的HOV车道动态管控方法与流程

本发明涉及一种车联网环境下拼车优先的hov车道动态管控方法，属于城市交通服务技术领域。

背景技术

hov(highoccupancyvehicle)车道是一种为高承载率车辆提供优先通行权而设立的车道，车辆类型多指小汽车，车载人数多指2人及以上。目前，hov车道有专用车道或与公交专用道共用等多种形式，hov车道能够提高公交或拼车出行车辆的运行效率和服务水平，吸引更多的人拼车出行，从而减少低承载率的私家车出行量，是缓解城市交通拥堵的一项有效措施。

目前，对于hov车道的使用大都采用全天候的固定方案设置，而随着车联网环境下信息获取手段的丰富和实时拼车信息的处理，对于道路hov车道实施动态智能管控将成为可能，这将会实现道路资源的最优化管理。

技术实现要素：

本发明提供了一种车联网环境下拼车优先的hov车道动态管控方法，实现了道路hov车道动态智能管控。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种车联网环境下拼车优先的hov车道动态管控方法，包括以下步骤，

设置hov车道控制边界，hov车道控制边界包括高承载率车车流量、高承载率车载客人数和私家车车流量阈值；

采集当前周期实时车联网交通信息，计算当前高承载率车车流量和高承载率车载客人数条件下私家车车流量的值；

比较当前私家车车流量与相应的私家车车流量阈值，若满足开启条件，则开启hov车道。

设置私家车车流量阈值时，以人均延误作为评价指标，具体设置准则为，

假设高承载率车车流量和高承载率车载客人数一定，私家车车流量q大于私家车车流量阈值，混合行驶条件下q对应的人均延误为d1，hov车道条件下q对应的人均延误为d2，d1>d2；

假设高承载率车车流量和高承载率车载客人数一定，私家车车流量q等于私家车车流量阈值，混合行驶条件下q对应的人均延误为d1，hov车道条件下q对应的人均延误为d2，d1＝d2；

假设高承载率车车流量和高承载率车载客人数一定，私家车车流量q小于私家车车流量阈值，混合行驶条件下q对应的人均延误为d1，hov车道条件下q对应的人均延误为d2，d1<d2。

人均延误的公式为，

d′＝(qb×nb×db+qc×nc×dc)/(qb×nb+qc×nc)

其中，d′为人均误差，qb为高承载率车车流量，nb为高承载率车载客人数，db为高承载率车车均延误，qc为低承载率车车流量，qc＝私家车车流量q-qb，nc为低承载率车载客人数，dc为低承载率车车均延误。

车均延误的公式为，

d＝l/vq-l/v0

其中，d为车均延误，l为标准路段长度，vq为车流量为q时路段行驶车速，v0为不同承载率车混合行驶条件下，考虑交叉口信号及站点停靠的车自由行程速度。

vq和v0的公式为，

vo＝l/(l/vf+d)

vq＝31/(1+1.03(q/c)^3.01)

其中，vf为车在无任何影响下的自由流速度，c为路段通行能力。

如果当前私家车车流量大于相应的私家车车流量阈值，则判定满足开启条件，开启hov车道，否则不开启hov车道。

本发明所达到的有益效果：本发明设置hov车道控制边界，通过比较当前私家车车流量与相应的私家车车流量阈值，若满足开启条件，则开启hov车道，有效实现了hov车道动态智能管控。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为拼车意愿柱状图；

图3为不同拼车人数柱状图；

图4为qb＝160veh/h不同行驶条件下人均延误；

图5为qb＝180veh/h不同行驶条件下人均延误。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，一种车联网环境下拼车优先的hov车道动态管控方法，包括以下步骤：

步骤1，设置hov车道控制边界，hov车道控制边界包括高承载率车车流量、高承载率车载客人数和私家车车流量阈值；其中高承载率指拼车人数大于等于2人。

在交通流运行规律模型中，较为经典的是美国公路局的bpr(bureauofpublicroads)函数，即速度-流量模型，该模型反映了路段车辆行驶时间与交通负荷之间的函数关系，其形式表述如下：

tq＝t0[1+α(q/c)^β](1)

其中，tq为车流量为q时路段行程时间，t0为车流量为0时路段行程时间，c为路段通行能力，α,β为参数，需要数据进行标定。

对于同一出行者，其出行距离是一样的，因此公式1可以转化为，

vq＝v0[1+α(q/c)^β](2)

其中，vq为车流量为q时路段行驶车速，v0为不同承载率车混合行驶条件下，考虑交叉口信号及站点停靠的车自由行程速度；

v0可根据道路等级确定，具体参考值如表1所示。

表1自由行程速度推荐值

在城市道路上，v0主要与交叉口间距、站点停靠时间、信号周期时长及绿信比有关，可通过以下公式计算：

vo＝l/(l/vf+d)(3)

其中，d为车均延误，vf为车在无任何影响下的自由流速度，l为标准路段长度。

使用最小二乘法对速度-流量模型中的α,β进行标定，分别得到混合行驶条件及hov车道条件下的速度-流量模型如下：

vq＝31/(1+1.03(q/c)^3.01)(4)

混合行驶条件及hov车道条件下，模型公式是一样的，不同点仅是不同条件下的c值不同。

根据公式3和4可得，d＝l/vq-l/v0。

对于交通出行人员而言，评价出行品质的重要指标是出行的时间，其随着交通状态的变化而发生改变，如果按照理想状态和实际状态划分交通状态，那么出行时间通常分为理想出行时间和实际出行时间，实际出行时间通常包含理想出行时间和延误两部分。理想出行时间只与出行距离和出行方式有关，即当出行距离和方式一定时，理想出行时间是固定值，然而延误会是由交通状态决定的，随着状态的变差而不断增加，随着状态的提升而减少，能够有效反映出路网的运行效率。为此，这里将人均延误作为路网运行效益的评价指标，并以人均延误最小为目标确定hov车道的设置依据。

人均延误的公式为：

d′＝(qb×nb×db+qc×nc×dc)/(qb×nb+qc×nc)(5)

其中，d′为人均误差，qb为高承载率车车流量，nb为高承载率车载客人数，db为高承载率车车均延误，qc为低承载率车车流量，qc＝私家车车流量q-qb，nc为低承载率车载客人数，相对于高承载nc为1，dc为低承载率车车均延误。

基于上述公式，采集一些历史车联网交通信息，可配置hov车道控制边界，具体如下：

根据实际调研及问卷分析，拥有私家车且接受拼车出行的占2/3，不愿拼车出行即低承载率的车辆为1/3。同时，高承载率车承载人数为2人的占24.56％、3人的占50.30％、4人的占24.26、4人以上的为0.89％，具体份额如图2和3所示。

历史车联网交通信息如下：双向4车道道路，qb＝160veh/h，高承载率车载客人数为3人，计算混合行驶条件下和hov车道条件下的人均误差，构建私家车车流量q与人均误差的曲线图，具体如图4所示。

双向4车道道路，qb＝180veh/h，高承载率车载客人数为3人，计算混合行驶条件下和hov车道条件下的人均误差，构建私家车车流量q与人均误差的曲线图，具体如图5所示。

从图4中可以看出，当，高承载率车载客人数为3人时，当私家车车流量q低于600veh/h时，混合行驶下的人均误差小于hov车道的人均误差，因此，不需要设置hov车道；当私家车车流量q超过600veh/h时，混合行驶下的人均误差大于hov车道的人均误差，因此，需要设置hov车道；此时设置私家车车流量阈值为600veh/h。同理由图5中可以得出私家车车流量阈值为640veh/h。

不同的条件下可得出不同的私家车车流量阈值，具体如表2所示。

表2不同条件下私家车车流量阈值

从表2中可以看出，高承载率车车流量一定时，不同的高承载率车载客人数对应一相应的私家车车流量阈值。

从图4和图5可以看出，设置私家车车流量阈值时，以人均延误作为评价指标，具体设置准则为：

假设高承载率车车流量和高承载率车载客人数一定，私家车车流量q大于私家车车流量阈值，混合行驶条件下q对应的人均延误为d1，hov车道条件下q对应的人均延误为d2，d1>d2；

假设高承载率车车流量和高承载率车载客人数一定，私家车车流量q等于私家车车流量阈值，混合行驶条件下q对应的人均延误为d1，hov车道条件下q对应的人均延误为d2，d1＝d2；

假设高承载率车车流量和高承载率车载客人数一定，私家车车流量q小于私家车车流量阈值，混合行驶条件下q对应的人均延误为d1，hov车道条件下q对应的人均延误为d2，d1<d2。

步骤2，采集当前周期实时车联网交通信息，计算当前高承载率车车流量和高承载率车载客人数条件下私家车车流量的值。

在车联网环境下，车辆位置、行驶速度、承载人数、途径道路等实时车联网交通信息的获取多通过gps、rfid等设备。因存储空间、数据异常、数据冗余等情况的存在，尤其是gps信号较弱、rfid射频卡与接收器间距过大、无线传输错误等影响，需对所采集的信息进行进一步的处理如预处理、数据清洗等，完成信息的识别与修复，识别修复完成后，在进行计算。

步骤3，比较当前私家车车流量与相应的私家车车流量阈值，若满足开启条件，则开启hov车道；即如果当前私家车车流量大于相应的私家车车流量阈值，则判定满足开启条件，开启hov车道，否则不开启hov车道。

上述方法先设置hov车道控制边界，通过比较当前私家车车流量与相应的私家车车流量阈值，若满足开启条件，则开启hov车道，有效实现了hov车道动态智能管控。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。