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龍圖騰網恭喜同濟大學申請的專利基于可變周期策略考慮到達隨機性的公交信號優先方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115985093B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211656961.9，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權基于可變周期策略考慮到達隨機性的公交信號優先方法是由王艷麗;吳兵;王海山;向爭良;薛譚星設計研發完成，并于2022-12-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于可變周期策略考慮到達隨機性的公交信號優先方法在說明書摘要公布了：基于可變周期策略考慮到達隨機性的公交信號優先方法，包括：公交車向路面檢測器發起公交信號優先請求；檢測器向后臺處理器主動動態上傳獲取到的路面交叉口流量、到達率以及公交車站?？繒r間分布這些信息；基于事件驅動算法構建公交車期望延誤計算模型，進一步構建隨機信號優先模型的目標函數和約束條件，適用于單一交叉口獨立控制和多交叉口聯合控制場景；后臺處理器利用COBYLA求解隨機信號優先模型，經求解得到并輸出最佳的信號配時方案，反饋給路口信號燈控制器。本發明適用于檢測器和停止線之間存在公交車站、路段不配備公交專用道等實際應用場景，有利于公交優先的發展。

本發明授權基于可變周期策略考慮到達隨機性的公交信號優先方法在權利要求書中公布了：1.一種基于可變周期策略考慮到達隨機性的公交信號優先方法，其特征是，包括步驟：步驟一：公交車向路面檢測器發起公交信號優先請求；步驟二：檢測器向后臺處理器主動動態上傳獲取到的路面交叉口流量、到達率以及公交車站停靠時間分布這些信息；步驟三：首先，基于事件驅動算法構建公交車期望延誤計算模型，分為單點式延誤計算模型或者多交叉口延誤計算模型；同時，構建單點式隨機信號優先模型或者多交叉口聯合控制的協同式隨機信號優先模型，兩類隨機信號優先模型包括目標函數和約束條件，所述公交車期望延誤計算模型所參與確定了所述目標函數組成；步驟四：后臺處理器利用步驟二獲取路面交叉口流量、到達率、公交車站?？繒r間分布這些現場信息，用于實時更新隨機信號優先模型，用于輸入COBYLA求解器；同時，由COBYLA求解器輸入單點式隨機信號優先模型或多交叉口聯合控制的協同式隨機信號優先模型，經求解得到并輸出最佳的信號配時方案，反饋給路口信號燈控制器；步驟三中，事件驅動算法包括五種事件：排隊、?？空?、淹沒、到達停止線、周期結束；每次將選擇開始時刻最早的事件作為下一個事件，同時它的結束時刻將被用來更新全局仿真時鐘；事件驅動算法將會一直計算，直到公交車到達停止線；事件1，排隊：公交車被迫停車排隊的事件稱為排隊；僅當公交車未到達排隊隊列末端，且排隊隊列未達到最大排隊長度時，才會發生排隊事件；最大排隊長度、當前排隊長度和達到最大排隊長度的時刻由以下公式計算； 式中， ——最大排隊長度，m； ——交叉口i，相位的排隊集結波速度，ms；Ci,j——優化后，交叉口i，第j個周期的長度，s；gi,j,k——交叉口i，第j個周期，第k個相位，優化后的綠燈時間，s； ——交叉口i，當前信號周期； ——交叉口i，給予公交車通行權的相位； ——交叉口i，當前信號周期，當前時刻的偏差，s； ——交叉口i，當前信號周期的開始時刻，s； ——交叉口i仿真時鐘的當前時刻，s； ——交叉口i，當前的排隊長度，m； ——排隊長度到達最大時的時刻，s；觸發排隊事件，必須滿足隊列尾部在公交車當前位置之前，即以下條件， 式中， ——公交車和停止線之間的距離，m；若排隊事件觸發，公交預期到達排隊隊列末端的時刻由如下公式計算： 式中， ——公交車預計抵達排隊隊列末端的時間，s； ——公交車在某時刻與停止線之間的距離，m；vi,i′——公交車從交叉口i′向交叉口i行駛時的期望車速,ms；由排隊事件引起的公交車延誤由以下公式進行計算， 式中， ——由于排隊事件引起的公交車延誤，s；排隊事件的開始和結束時刻分別由以下公式確定， 式中， ——排隊事件的開始時刻，s； ——排隊事件的結束時刻，s；排隊事件發生后，公交車與停止線之間的距離計算公式如下， 式中， ——排隊事件后，公交車和停止線之間的距離，m；事件2，停站：公交車在公交車站停車并完成上下客的事件為停站；如果公交車尚未抵達公交車站，并且已知公交車在車站的停留時間為則根據以下公式確定停站事件的開始時刻， 式中， ——停站事件的開始時刻，s； ——公交車站與停止線之間的距離，m；如果檢測器與停止線之間沒有公交車站，則將公交車在公交車站的停留時間視為0，即： 式中， ——公交車在公交車站的停留時間，s；公交車停車上下客不產生信號延誤；因此，由停站事件引起的延誤等于零；在停站事件前后，公交車與公交車站處于同一位置；停站事件結束后，公交車延誤和公交車位置由以下公式確定， 式中， ——停站事件造成的公交車延誤，s； ——停站事件后，公交車與停止線之間的距離，m； ——公交車站與停止線之間的距離，m； ——停站事件結束時刻，s；事件3，淹沒，指公交車準備從公交車站離開時，由于排隊隊列末端超過公交車站，公交車被排隊隊列淹沒，必須停車等待的現象；根據淹沒事件的定義可知，觸發此事件必須滿足以下條件， 式中， ——消散波目前到達的位置，m；淹沒事件造成的公交車延誤由以下公式得出， 式中， ——淹沒事件造成的公交車延誤，s；淹沒事件的開始時刻、淹沒事件的結束時刻、淹沒事件后公交車與停止線之間的距離由以下公式確定， 式中， ——淹沒事件的開始時刻，s； ——淹沒事件的結束時刻，s； ——淹沒事件后，公交車與停止線之間的距離，m；事件4：到達停止線，指公交車到達停止線；此事件不產生信號延誤，且公交車在事件結束后即到達停止線；到達停止線事件的開始時刻、到達停止線事件的結束時刻、到達停止線事件造成的公交車延誤、到達停止線事件后公交車與停止線之間的距離由以下公式確定， 式中， ——到達停止線事件的開始時刻，s； ——到達停止線事件造成的公交車延誤，s； ——到達停止線事件的結束時刻，s； ——到達停止線事件后，公交車與停止線之間的距離，m；事件5，周期結束事件表示一個信號周期結束，切換到下一個信號周期；該事件不產生信號延誤；此事件的開始時刻、結束時刻、引起的公交車延誤、事件結束后公交車和停止線之間的距離由以下公式確定， 式中， ——周期結束事件引起的公交車延誤，s； ——周期結束事件的開始時刻，s； ——周期結束事件的結束時刻，s； ——周期結束事件結束后公交車和停止線之間的距離，m；公交車的總信號延誤是抵達停止線前發生的所有事件產生的延誤之和；步驟三中，目標函數：基于可變周期策略考慮到達隨機性的公交信號優先方法，以最小化公交車期望延誤與信號配時調整幅度為優化目標，目標函數如下： 式中，Z——最終目標函數，由兩部分組成，其中即為公交車期望延誤； ——表示公交車從交叉口i′到交叉口i的延誤，是關于信號配時方案、公交車速、公交車停站時間這些變量的函數，由事件驅動算法求得；EX——隨機變量X的數學期望； ——交叉口i，優化窗口內的周期數，這是一個在優化前定義的超參數； ——交叉口i的相位數；wk——相位k偏差的權重；步驟三中，約束條件：隨機信號優先模型有五種類型的約束，如下：約束1：最短綠燈時長約束；綠燈時長太短無法保證車輛與行人安全通過交叉口；約束公式表達如下： 式中， ——交叉口i，第k個相位，所要求的最短綠燈時長，s；約束2：周期長度約束；周期長度過長或過短皆不利于交叉口運行；周期長度過短導致頻繁的相位切換，增加啟動損失時間，減少交叉口容量；周期長度過長導致停車等待時間延長，信號延誤急劇增加；約束公式表達如下： 式中， ——交叉口i的周期長度下界，s； ——交叉口i的周期長度上界，s；約束3：最大飽和度約束；飽和度是反映道路服務水平的重要指標之一，高飽和度通常意味著交通擁堵和較大的信號延誤；因此，飽和度不宜過大，約束公式表達如下： 式中，λi,k——交叉口i，第k個相位，關鍵到達率，vehs；si,k——交叉口i，第k個相位，關鍵飽和流率，vehs； ——交叉口i，第k個相位，所容許的最大飽和度；約束4，逝去時刻不可更改；在公交車被檢測到之前，如果某相位的綠燈階段已結束或者已開始，則無法修改該相位的結束或開始時刻；若相位結束時刻處于緩沖期內，則此相位的結束時刻也不可修改；約束公式表達如下： Ci,0＝0 式中，g′i,j,k——交叉口i，第j個周期，第k個相位，原始的綠燈時間，s； ——優化后的配時方案中，交叉口i，第j個周期，第k個相位的結束時刻，s； ——原配時方案中，交叉口i，第j個周期，第k個相位的結束時刻，s；I{condition}——條件condition的示性函數； ——二元變量，表明交叉口i，第j個周期，第k個相位的結束時刻是否可改變；tbuffer——緩沖期時長，通常為全紅時間與黃燈時間的和，s；M——足夠大的正數；約束5，優化窗口持續時長固定約束；可變的優化窗口持續時長不利于交通狀況的穩定；因此，優化窗口持續時長保持不變約束的公式表達如下： 式中符號含義同上。

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