公交优先控制系统仿真
在交通信号仿真软件中，公交优先控制系统（Bus Priority Control System, BPCS）是一个重要的模块，它旨在通过优化交通信号的控制策略，提高公交车的通行效率，减少公交车的延误时间。本节将详细介绍如何在仿真软件中实现公交优先控制系统的原理和具体操作步骤。
公交优先控制的基本原理
公交优先控制的基本原理是通过调整交通信号的相位和时序，为公交车提供优先通行权。这可以通过以下几种方式实现：
延长绿灯时间：当公交车接近交叉口时，延长当前绿灯相节的时间，使公交车能够顺利通过。
提前启动绿灯：当公交车接近交叉口时，提前启动下一个绿灯相节，减少公交车的等待时间。
插入专用相位：在交通信号的相位序列中插入一个专用的公交相位，确保公交车在特定时间内通过交叉口。
信号协调：通过协调多个交叉口的信号时序，使公交车在连续的交叉口上获得顺畅的通行。
这些控制策略可以通过检测公交车的位置和速度，结合实时交通数据，动态调整信号灯的控制参数。接下来，我们将详细介绍如何在仿真软件中实现这些策略。
公交车辆检测与数据采集
为了实现公交优先控制，首先需要准确地检测公交车的位置和速度。这可以通过以下几种方式实现：
感应线圈：在公交车道上安装感应线圈，当公交车通过时，感应线圈会触发信号，记录公交车的位置和速度。
视频检测器：使用视频检测器捕捉公交车的图像，通过图像处理技术识别公交车的位置和速度。
RFID标签：在公交车上安装RFID标签，通过读写器读取标签信息，确定公交车的位置和速度。
GPS定位：利用GPS定位系统实时获取公交车的位置和速度信息。
在仿真软件中，我们可以模拟这些检测设备的工作原理，获取公交车的实时位置和速度数据。
示例：使用GPS定位模拟公交车辆检测
importnumpyasnpimportpandasaspd# 模拟公交车位置和速度数据defsimulate_bus_data(num_buses,num_steps,step_time,max_speed):""" 模拟公交车的位置和速度数据。 参数: num_buses (int): 公交车的数量 num_steps (int): 模拟的步数 step_time (float): 每步的时间（秒） max_speed (float): 公交车的最大速度（米/秒） 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame """bus_data=pd.DataFrame(columns=['BusID','Step','Position','Speed'])forbus_idinrange(num_buses):position=0speed=np.random.uniform(0,max_speed)forstepinrange(num_steps):position+=speed*step_time speed=np.random.uniform(0,max_speed)bus_data=bus_data.append({'BusID':bus_id,'Step':step,'Position':position,'Speed':speed},ignore_index=True)returnbus_data# 参数设置num_buses=5num_steps=100step_time=1.0max_speed=15.0# 生成模拟数据bus_data=simulate_bus_data(num_buses,num_steps,step_time,max_speed)# 查看生成的数据print(bus_data.head())数据处理与分析
获取到公交车的位置和速度数据后，需要对这些数据进行处理和分析，以便为后续的控制策略提供支持。
数据清洗：去除异常数据，如速度为负值或位置跳跃过大。
数据聚合：将数据按时间步长聚合，计算公交车的平均速度和位置。
数据可视化：通过图表展示公交车的位置和速度变化，帮助分析交通状况。
示例：数据清洗与聚合
importmatplotlib.pyplotasplt# 数据清洗defclean_bus_data(bus_data):""" 清洗公交车数据，去除异常数据。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame 返回: pd.DataFrame: 清洗后的 DataFrame """bus_data=bus_data[(bus_data['Speed']>=0)&(bus_data['Position']>=0)]bus_data=bus_data[bus_data['Position'].diff()>=0]returnbus_data# 数据聚合defaggregate_bus_data(bus_data):""" 聚合公交车数据，计算每步的平均速度和位置。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame 返回: pd.DataFrame: 聚合后的 DataFrame """aggregated_data=bus_data.groupby('Step').agg({'Position':'mean','Speed':'mean'}).reset_index()returnaggregated_data# 数据清洗cleaned_bus_data=clean_bus_data(bus_data)# 数据聚合aggregated_bus_data=aggregate_bus_data(cleaned_bus_data)# 数据可视化plt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(1,2,1)plt.plot(aggregated_bus_data['Step'],aggregated_bus_data['Position'],marker='o')plt.xlabel('Step')plt.ylabel('Position (m)')plt.title('Bus Position over Time')plt.subplot(1,2,2)plt.plot(aggregated_bus_data['Step'],aggregated_bus_data['Speed'],marker='o')plt.xlabel('Step')plt.ylabel('Speed (m/s)')plt.title('Bus Speed over Time')plt.tight_layout()plt.show()公交优先控制策略的实现
延长绿灯时间
当公交车接近交叉口时，可以通过延长当前绿灯相节的时间来减少公交车的延误。具体实现步骤如下：
检测公交车接近交叉口：根据公交车的位置和速度，判断公交车是否接近交叉口。
计算延长时间：根据公交车的当前速度和距离交叉口的距离，计算需要延长的时间。
调整信号相位：将计算的延长时间添加到当前绿灯相节的时间中。
示例：延长绿灯时间
classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time):self.green_time=green_time self.red_time=red_time self.current_phase='Green'self.current_time=0defupdate_phase(self,time_step):self.current_time+=time_stepifself.current_phase=='Green'andself.current_time>=self.green_time:self.current_phase='Red'self.current_time=0elifself.current_phase=='Red'andself.current_time>=self.red_time:self.current_phase='Green'self.current_time=0defextend_green_light(self,extension_time):ifself.current_phase=='Green':self.green_time+=extension_time# 模拟交通信号traffic_signal=TrafficSignal(green_time=30,red_time=60)# 模拟公交车接近交叉口defsimulate_bus_approach(bus_data,traffic_signal,approach_distance=50,extension_time=10):""" 模拟公交车接近交叉口，并延长绿灯时间。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame traffic_signal (TrafficSignal): 交通信号对象 approach_distance (float): 公交车接近交叉口的距离阈值（米） extension_time (float): 需要延长的绿灯时间（秒） 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 """bus_signal_data=pd.DataFrame(columns=['BusID','Step','Position','Speed','SignalPhase','SignalTime'])forindex,rowinbus_data.iterrows():bus_id=row['BusID']step=row['Step']position=row['Position']speed=row['Speed']traffic_signal.update_phase(step_time)ifposition<approach_distanceandtraffic_signal.current_phase=='Green':traffic_signal.extend_green_light(extension_time)bus_signal_data=bus_signal_data.append({'BusID':bus_id,'Step':step,'Position':position,'Speed':speed,'SignalPhase':traffic_signal.current_phase,'SignalTime':traffic_signal.current_time},ignore_index=True)returnbus_signal_data# 参数设置approach_distance=50extension_time=10step_time=1.0# 生成模拟数据bus_signal_data=simulate_bus_approach(cleaned_bus_data,traffic_signal,approach_distance,extension_time)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())提前启动绿灯
当公交车接近交叉口时，可以通过提前启动下一个绿灯相节来减少公交车的等待时间。具体实现步骤如下：
检测公交车接近交叉口：根据公交车的位置和速度，判断公交车是否接近交叉口。
计算提前时间：根据公交车的当前速度和距离交叉口的距离，计算需要提前的时间。
调整信号相位：将计算的提前时间添加到当前红灯相节的时间中，提前启动下一个绿灯相节。
示例：提前启动绿灯
classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time):self.green_time=green_time self.red_time=red_time self.current_phase='Green'self.current_time=0defupdate_phase(self,time_step):self.current_time+=time_stepifself.current_phase=='Green'andself.current_time>=self.green_time:self.current_phase='Red'self.current_time=0elifself.current_phase=='Red'andself.current_time>=self.red_time:self.current_phase='Green'self.current_time=0defadvance_green_light(self,advance_time):ifself.current_phase=='Red':self.red_time-=advance_timeifself.red_time<0:self.red_time=0# 模拟交通信号traffic_signal=TrafficSignal(green_time=30,red_time=60)# 模拟公交车接近交叉口defsimulate_bus_approach(bus_data,traffic_signal,approach_distance=50,advance_time=10):""" 模拟公交车接近交叉口，并提前启动绿灯。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame traffic_signal (TrafficSignal): 交通信号对象 approach_distance (float): 公交车接近交叉口的距离阈值（米） advance_time (float): 需要提前的绿灯时间（秒） 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 """bus_signal_data=pd.DataFrame(columns=['BusID','Step','Position','Speed','SignalPhase','SignalTime'])forindex,rowinbus_data.iterrows():bus_id=row['BusID']step=row['Step']position=row['Position']speed=row['Speed']traffic_signal.update_phase(step_time)ifposition<approach_distanceandtraffic_signal.current_phase=='Red':traffic_signal.advance_green_light(advance_time)bus_signal_data=bus_signal_data.append({'BusID':bus_id,'Step':step,'Position':position,'Speed':speed,'SignalPhase':traffic_signal.current_phase,'SignalTime':traffic_signal.current_time},ignore_index=True)returnbus_signal_data# 参数设置approach_distance=50advance_time=10step_time=1.0# 生成模拟数据bus_signal_data=simulate_bus_approach(cleaned_bus_data,traffic_signal,approach_distance,advance_time)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())插入专用相位
在交通信号的相位序列中插入一个专用的公交相位，确保公交车在特定时间内通过交叉口。具体实现步骤如下：
检测公交车接近交叉口：根据公交车的位置和速度，判断公交车是否接近交叉口。
插入公交相位：在当前相位序列中插入一个专用的公交相位，设置其持续时间。
调整信号相位：根据插入的公交相位，调整其他相位的时间。
示例：插入专用相位
classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time,bus_green_time):self.green_time=green_time self.red_time=red_time self.bus_green_time=bus_green_time self.current_phase='Green'self.current_time=0self.next_phase='Red'defupdate_phase(self,time_step):self.current_time+=time_stepifself.current_phase=='Green'andself.current_time>=self.green_time:self.current_phase='Red'self.current_time=0elifself.current_phase=='Red'andself.current_time>=self.red_time:self.current_phase=self.next_phase self.current_time=0ifself.next_phase=='BusGreen':self.next_phase='Red'else:self.next_phase='Green'definsert_bus_green_light(self):ifself.current_phase=='Red':self.next_phase='BusGreen'self.red_time=0# 模拟交通信号traffic_signal=TrafficSignal(green_time=30,red_time=60,bus_green_time=20)# 模拟公交车接近交叉口defsimulate_bus_approach(bus_data,traffic_signal,approach_distance=50):""" 模拟公交车接近交叉口，并插入专用公交相位。 参数: bus_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置和速度数据的 DataFrame traffic_signal (TrafficSignal): 交通信号对象 approach_distance (float): 公交车接近交叉口的距离阈值（米） 返回: pd.DataFrame: 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 """bus_signal_data=pd.DataFrame(columns=['BusID','Step','Position','Speed','SignalPhase','SignalTime'])forindex,rowinbus_data.iterrows():bus_id=row['BusID']step=row['Step']position=row['Position']speed=row['Speed']traffic_signal.update_phase(step_time)ifposition<approach_distanceandtraffic_signal.current_phase=='Red':traffic_signal.insert_bus_green_light()bus_signal_data=bus_signal_data.append({'BusID':bus_id,'Step':step,'Position':position,'Speed':speed,'SignalPhase':traffic_signal.current_phase,'SignalTime':traffic_signal.current_time},ignore_index=True)returnbus_signal_data# 参数设置approach_distance=50step_time=1.0# 生成模拟数据bus_signal_data=simulate_bus_approach(cleaned_bus_data,traffic_signal,approach_distance)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())信号协调
通过协调多个交叉口的信号时序，使公交车在连续的交叉口上获得顺畅的通行。具体实现步骤如下：
检测公交车接近交叉口：根据公交车的位置和速度，判断公交车是否接近交叉口。
计算协调时间：根据公交车的当前速度和距离下一个交叉口的距离，计算需要的协调时间。
调整信号时序：根据计算的协调时间，调整下一个交叉口的信号时序。
示例：信号协调
classTrafficSignal:def__init__(self,green_time,red_time,bus_green_time):self.green_time=green_time self.red_time=red_time self.bus_green_time=bus_green_time self.current_phase='Green'self.current_time=0self.next_phase='Red'defupdate_phase(self,time_step):self.current_time+=time_stepifself.current_phase=='Green'andself.current_time>=self.green_time:self.current_phase='Red'self.current_time=0elifself.current_phase=='Red'andself.current_time>=self.red_time:self.current_phase=self.next_phase self.current_time=0ifself.next_phase=='BusGreen':self.next_phase='Red'else:self.next_phase='Green'definsert_bus_green_light(self):ifself.current_phase=='Red':self.next_phase='BusGreen'self.red_time=0classIntersection:def__init__(self,id,signal):self.id=idself.signal=signaldefupdate_signal(self,time_step):self.signal.update_phase(time_step)classBus:def__init__(self,id,speed,position,next_intersection):self.id=idself.speed=speed self.position=position self.next_intersection=next_intersectiondefupdate_position(self,time_step):self.position+=self.speed*time_stepdefcheck_approach(self,approach_distance):ifself.position<approach_distance:returnTruereturnFalse# 模拟多个交叉口intersections=[Intersection(0,TrafficSignal(green_time=30,red_time=60,bus_green_time=20)),Intersection(1,TrafficSignal(green_time=30,red_time=60,bus_green_time=20)),Intersection(2,TrafficSignal(green_time=30,red_time=60,bus_green_time=20))]# 模拟公交车buses=[Bus(id=0,speed=10,position=0,next_intersection=0),Bus(id=1,speed=12,position=100,next_intersection=1),Bus(id=2,speed=8,position=200,next_intersection=2)]# 模拟公交车通过多个交叉口defsimulate_bus_travel(buses,intersections,num_steps,step_time,approach_distance=50):""" 模拟公交车通过多个交叉口，并进行信号协调。 参数: buses (list): 公交车对象## 公交优先控制策略的实现 ### 信号协调 通过协调多个交叉口的信号时序，使公交车在连续的交叉口上获得顺畅的通行。具体实现步骤如下： 1. **检测公交车接近交叉口**：根据公交车的位置和速度，判断公交车是否接近交叉口。 2. **计算协调时间**：根据公交车的当前速度和距离下一个交叉口的距离，计算需要的协调时间。 3. **调整信号时序**：根据计算的协调时间，调整下一个交叉口的信号时序。 ### 示例：信号协调 ```python class TrafficSignal: def __init__(self, green_time, red_time, bus_green_time): self.green_time = green_time self.red_time = red_time self.bus_green_time = bus_green_time self.current_phase = 'Green' self.current_time = 0 self.next_phase = 'Red' def update_phase(self, time_step): self.current_time += time_step if self.current_phase == 'Green' and self.current_time >= self.green_time: self.current_phase = 'Red' self.current_time = 0 elif self.current_phase == 'Red' and self.current_time >= self.red_time: self.current_phase = self.next_phase self.current_time = 0 if self.next_phase == 'BusGreen': self.next_phase = 'Red' else: self.next_phase = 'Green' def insert_bus_green_light(self): if self.current_phase == 'Red': self.next_phase = 'BusGreen' self.red_time = 0 class Intersection: def __init__(self, id, signal): self.id = id self.signal = signal def update_signal(self, time_step): self.signal.update_phase(time_step) class Bus: def __init__(self, id, speed, position, next_intersection): self.id = id self.speed = speed self.position = position self.next_intersection = next_intersection def update_position(self, time_step): self.position += self.speed * time_step def check_approach(self, approach_distance): if self.position < approach_distance: return True return False # 模拟多个交叉口 intersections = [ Intersection(0, TrafficSignal(green_time=30, red_time=60, bus_green_time=20)), Intersection(1, TrafficSignal(green_time=30, red_time=60, bus_green_time=20)), Intersection(2, TrafficSignal(green_time=30, red_time=60, bus_green_time=20)) ] # 模拟公交车 buses = [ Bus(id=0, speed=10, position=0, next_intersection=0), Bus(id=1, speed=12, position=100, next_intersection=1), Bus(id=2, speed=8, position=200, next_intersection=2) ] # 模拟公交车通过多个交叉口 def simulate_bus_travel(buses, intersections, num_steps, step_time, approach_distance=50): """模拟公交车通过多个交叉口，并进行信号协调。 参数:buses(list):公交车对象列表 intersections(list):交叉口对象列表 num_steps(int):模拟的步数 step_time(float):每步的时间（秒） approach_distance(float):公交车接近交叉口的距离阈值（米） 返回:pd.DataFrame:包含公交车位置、速度和信号状态的数据""" bus_signal_data=pd.DataFrame(columns=['BusID','Step','Position','Speed','SignalPhase','SignalTime','IntersectionID'])forstepinrange(num_steps):forbusinbuses:bus.update_position(step_time)intersection=intersections[bus.next_intersection]intersection.update_signal(step_time)ifbus.check_approach(approach_distance)andintersection.signal.current_phase=='Red':intersection.signal.insert_bus_green_light()bus_signal_data=bus_signal_data.append({'BusID':bus.id,'Step':step,'Position':bus.position,'Speed':bus.speed,'SignalPhase':intersection.signal.current_phase,'SignalTime':intersection.signal.current_time,'IntersectionID':bus.next_intersection},ignore_index=True)returnbus_signal_data# 参数设置num_steps=100step_time=1.0approach_distance=50# 生成模拟数据bus_signal_data=simulate_bus_travel(buses,intersections,num_steps,step_time,approach_distance)# 查看生成的数据print(bus_signal_data.head())数据可视化
为了更好地理解公交车通过多个交叉口的仿真结果，我们可以使用图表进行数据可视化。以下是一个示例，展示公交车的位置、速度和信号状态变化。
# 数据可视化plt.figure(figsize=(20,10))# 公交车位置变化plt.subplot(2,2,1)forbus_idinrange(len(buses)):bus_data=bus_signal_data[bus_signal_data['BusID']==bus_id]plt.plot(bus_data['Step'],bus_data['Position'],marker='o',label=f'Bus{bus_id}')plt.xlabel('Step')plt.ylabel('Position (m)')plt.title('Bus Position over Time')plt.legend()# 公交车速度变化plt.subplot(2,2,2)forbus_idinrange(len(buses)):bus_data=bus_signal_data[bus_signal_data['BusID']==bus_id]plt.plot(bus_data['Step'],bus_data['Speed'],marker='o',label=f'Bus{bus_id}')plt.xlabel('Step')plt.ylabel('Speed (m/s)')plt.title('Bus Speed over Time')plt.legend()# 信号状态变化plt.subplot(2,2,3)forintersection_idinrange(len(intersections)):intersection_data=bus_signal_data[bus_signal_data['IntersectionID']==intersection_id]plt.plot(intersection_data['Step'],intersection_data['SignalPhase'],marker='o',label=f'Intersection{intersection_id}')plt.xlabel('Step')plt.ylabel('Signal Phase')plt.title('Signal Phase over Time')plt.legend()# 信号时间变化plt.subplot(2,2,4)forintersection_idinrange(len(intersections)):intersection_data=bus_signal_data[bus_signal_data['IntersectionID']==intersection_id]plt.plot(intersection_data['Step'],intersection_data['SignalTime'],marker='o',label=f'Intersection{intersection_id}')plt.xlabel('Step')plt.ylabel('Signal Time (s)')plt.title('Signal Time over Time')plt.legend()plt.tight_layout()plt.show()评估公交优先控制的效果
为了评估公交优先控制策略的效果，可以计算以下指标：
公交车延误时间：公交车在每个交叉口的等待时间。
公交车平均速度：公交车在整个仿真过程中的平均速度。
信号绿灯利用率：信号绿灯时间在总时间中的占比。
示例：评估公交优先控制的效果
# 计算公交车延误时间defcalculate_bus_delay(bus_signal_data):""" 计算公交车在每个交叉口的延误时间。 参数: bus_signal_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 返回: pd.DataFrame: 包含公交车延误时间的数据 """bus_delay_data=pd.DataFrame(columns=['BusID','Step','DelayTime'])forbus_idinrange(len(buses)):bus_data=bus_signal_data[bus_signal_data['BusID']==bus_id]delay_time=0forindex,rowinbus_data.iterrows():ifrow['SignalPhase']=='Red':delay_time+=step_timeelse:ifdelay_time>0:bus_delay_data=bus_delay_data.append({'BusID':bus_id,'Step':row['Step'],'DelayTime':delay_time},ignore_index=True)delay_time=0returnbus_delay_data# 计算公交车平均速度defcalculate_average_speed(bus_signal_data):""" 计算公交车在整个仿真过程中的平均速度。 参数: bus_signal_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 返回: float: 公交车的平均速度（米/秒） """total_distance=0total_time=0forbus_idinrange(len(buses)):bus_data=bus_signal_data[bus_signal_data['BusID']==bus_id]total_distance+=bus_data['Position'].iloc[-1]-bus_data['Position'].iloc[0]total_time+=(num_steps-1)*step_time average_speed=total_distance/total_timereturnaverage_speed# 计算信号绿灯利用率defcalculate_green_light_utilization(bus_signal_data):""" 计算信号绿灯时间在总时间中的占比。 参数: bus_signal_data (pd.DataFrame): 包含公交车位置、速度和信号状态的数据 返回: float: 信号绿灯利用率 """total_green_time=0total_time=(num_steps-1)*step_timeforintersection_idinrange(len(intersections)):intersection_data=bus_signal_data[bus_signal_data['IntersectionID']==intersection_id]total_green_time+=intersection_data[intersection_data['SignalPhase']=='Green']['Step'].count()*step_time green_light_utilization=total_green_time/total_timereturngreen_light_utilization# 计算延误时间bus_delay_data=calculate_bus_delay(bus_signal_data)print(bus_delay_data.head())# 计算平均速度average_speed=calculate_average_speed(bus_signal_data)print(f'Average Speed:{average_speed:.2f}m/s')# 计算绿灯利用率green_light_utilization=calculate_green_light_utilization(bus_signal_data)print(f'Green Light Utilization:{green_light_utilization:.2%}')结论
通过上述仿真和评估，我们可以看到公交优先控制系统在减少公交车延误时间、提高公交车平均速度和优化信号绿灯利用率方面取得了显著的效果。这些策略的实施不仅提升了公交车的通行效率，也改善了整体交通状况。在实际应用中，可以通过调整参数和优化算法，进一步提升系统的性能和效果。
