CN109800902A - 一种不间断往复式灵活线路长度的无人驾驶公交优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种不间断往复式灵活线路长度的无人驾驶公交优化方法,包括乘客提出公交出行需求,所述需求包括上车站点、下车站点及到达上车站点时间信息;获取一个时间段内接收到的乘客出行需求,以及当前无人驾驶公交车的运行状态,根据灵活公交模型确定无人驾驶公交车的停站计划及掉头位置,得到最优行车路线,实现所有乘客出行时间最小,所述乘客出行时间包括候车时间及乘车时间;无人驾驶公交车执行最优行车路线,响应乘客出行需求。本发明在低密度地区与非通勤时段,能够根据乘客需求情况调整行车方案,减少空驶与满载率过低的情况,降低公交运营成本,克服了乘客需求较低时维持传统固定公交服务效率低下,资源浪费的问题。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶公交和互联网领域,具体涉及一种不间断往复式灵活线路长度的无人驾驶公交优化方法。
背景技术
在低密度地区或非通勤时段,乘客出行需求较少,客流分布不均匀,因此在种情况下,如果维持高服务水平的传统固定服务公交系统,由于其固定线路、固定停靠站、固定发车间隔等,会出现满载率过低和空驶的现象,造成较大的运营成本,浪费了大量的资源。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提供一种不间断往复式灵活线路长度的无人驾驶公交优化方法。本发明根据乘客出行需求与公交车实时位置,动态更新调整自动驾驶公交的行车路线,降低乘客的出行时间,节约公交运营成本。
本发明采用如下技术方案:
一种不间断往复式灵活线路长度的无人驾驶公交优化方法,包括:
乘客提出公交出行需求,所述需求包括上车站点、下车站点及到达上车站点时间信息;
获取一个时间段内接收到的乘客出行需求,以及当前无人驾驶公交车的运行状态,根据灵活公交模型确定无人驾驶公交车的停站计划及掉头位置,得到最优行车路线,实现所有乘客出行时间最小,所述乘客出行时间包括候车时间及乘车时间;
无人驾驶公交车执行最优行车路线,响应乘客出行需求。
所述灵活公交模型,具体为:
确定目标为所有乘客出行时间最小:
对于一个乘客,其最小候车时间计算公式为:
根据每个公共汽车和乘客的相对位置,计算距离Lα(k),s(r),则得到公交车停站次数
确定所有乘客需求都被服务的约束条件为,一名乘客一次只能搭乘一辆公交车,约束条件为:
确定乘客到站时间不早于公交车到站时间的约束条件:
表示乘客r的候车时间;表示乘客r的乘车时间;表示乘客r对应公交车k的候车时间;tsr表示乘客r的到站时间;k表示工作中的自动驾驶公交车数量;K表示工作中的自动驾驶公交车总数;v表示公交车平均行驶速度;r表示乘客r∈{1,2,...,R};s(r)表示乘客r上车站点;d(r)表示乘客r下车站点;表示公交车k在上行方向方向上是否服务站点j,服务为1,不服务为0;表示公交车k在下行方向上是否服务站点j,服务为1,不服务为0;Lij表示公交站i到j 的距离;表示公交车从公交站i到j的停站数量;ts表示公交车的平均停站时间;α(k)表示公交车k的实时位置,m m表示上行最远的掉头位置;nn表示下行最远的掉头位置。
乘客通过移动终端或者公交站点设置的乘客平台提出公交出行需求。
所述最优行车路线中只在给定的停车站点停靠,并在给定的掉头位置改变形式方向。
所述移动终端为智能手机或平板电脑。
根据每个公共汽车和乘客的相对位置,具体有十种情况,图3所示,如下:
Ⅰ:车行方向与乘客出行方向均为正方向,乘客在车辆行驶方向的前方,无需掉头;
Ⅱ:车行方向与乘客出行方向均为正方向;乘客在车辆行驶方向的后方,且需要两次掉头;
Ⅲ:车行方向为负方向,且与乘客出行方向相反,乘客在车辆行驶方向的后方,需要一次掉头;
Ⅳ:车行方向为负方向,且与乘客出行方向相反,乘客在车辆行驶方向的前方,需要一次掉头;
Ⅴ:车行方向与乘客出行方向均为负方向,乘客在车辆行驶方向的前方,无需掉头;
Ⅵ:车行方向与乘客出行方向均为负方向;乘客在车辆行驶方向的后方,需要两次掉头;
Ⅶ:设车行方向为正方向,车行方向与乘客出行方向相反;乘客在车辆行驶方向的后方,需要一次掉头;
Ⅷ:设车行方向为正方向,车行方向与乘客出行方向相反;乘客在车辆行驶方向的前方,需要一次掉头;
Ⅸ:车辆停车待命,乘客出行方向正方向;
Ⅹ:车辆停车待命,乘客出行方向负方向。
所述距离Lα(k),s(r)的计算公式为:
所述公交车停站次数的计算公式为:
图2显示了本发明中不间断往复式灵活路线运输系统的接驳运营方案轨迹示意图。本案的灵活系统具有多个公交同时不间断运行的特点,所有公交车运行状态都是独立的,并遵循系统指挥调度。乘客可以通过站台上的智能按钮、手机上的app等进行出行请求请求,这些请求包括起点和终点(公交站点)以及出发时间。系统实时计算请求,确定各公交车的运行状态(实时位置、方向、最远端、总线上的乘客数量等)。然后,系统根据本案中所描述的模型,为每辆公交车分配最优的接驳方案。公交线路和时刻表根据实时请求不断更新,以满足系统总时间的最低要求。每当有任务变更时,自动巴士会及时按照新的路线和时间表行驶,乘客会收到一条新的信息,显示他们的接车号码、预计到达时间和巴士的GPS位置。
本发明的有益效果:
1、与传统固定服务公交相比,本发明适应乘客的个性化出行需求,在低密度地区与非通勤时段,能够根据乘客需求情况调整行车方案,减少空驶与满载率过低的情况,降低公交运营成本,克服了乘客需求较低时维持传统固定公交服务效率低下,资源浪费的问题;
2、本发明与线路偏移式、车站偏移式灵活公交相比,没有要求公交车必须停靠部分站点,本发明中自动驾驶公交根据最小候车时选择停站,并根据系统规划的行车路线,在指定位置改变行驶方向,无需返回首末站,线路长度不固定,因此本发明更为灵活,更快地响应乘客需求,提升低密度地区公交服务竞争力。
附图说明
图1是本发明的工作流程图;
图2是本发明不间断往复式灵活路线的接驳运营方案轨迹示意图;
图3是本发明的公交车实时位置到乘客上车站点情况示意。
具体实施方式
下面结合实施例及附图,对本发明作进一步地详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
实施例
本实施例提供一种不间断往复式灵活线路长度的无人驾驶公交优化方法,根据乘客出行需求与公交车实时位置,动态更新调整自动驾驶公交的行车路线,降低乘客的出行时间,节约公交运营成本。
该灵活公交模型可将乘客发布的实时出行需求信息与公交实时信息进行分析处理,动态调整公交车行车路线智能指导车辆行驶路径和接驳情况。无人驾驶公交车在线路上不间断地往复行驶,根据模型求解结果,确定行驶方向、掉头位置与选择停靠车站等。
如图1所示,在一条公交新路上,共设有9个停靠点,编号分别为1~9,站间距如表3所示,共有两台自动驾驶公交车投入运营。在一小时内,共产生了如表2的乘客出行需求。
表2实施例乘客公交出行需求信息表
表3实施例各停靠站距离表(单位:米)
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |
1 | - | 360 | 2160 | 2560 | 3760 | 4860 | 5960 | 7360 | 7810 |
2 | 360 | - | 1800 | 2200 | 3400 | 4500 | 5600 | 7000 | 7450 |
3 | 2160 | 1800 | - | 400 | 1600 | 2700 | 3800 | 5200 | 5650 |
4 | 2560 | 2200 | 400 | - | 1200 | 2300 | 3400 | 4800 | 5250 |
5 | 3760 | 3400 | 1600 | 1200 | - | 1100 | 2200 | 3600 | 4050 |
6 | 4860 | 4500 | 2700 | 2300 | 1100 | - | 1100 | 2500 | 2950 |
7 | 5960 | 5600 | 3800 | 3400 | 2200 | 1100 | - | 1400 | 1850 |
8 | 7360 | 7000 | 5200 | 4800 | 3600 | 2500 | 1400 | - | 450 |
9 | 7810 | 7450 | 5650 | 5250 | 4050 | 2950 | 1850 | 450 | - |
步骤1:乘客通过站台智能按键,或手机APP提交出行需求,包括上车站点、下车站点与到达上车站点时间;
步骤2:模型分析乘客需求与公交车状态信息,生成目标与约束,求解模型,确定公交行驶方向、掉头位置与选择停靠车站等,得到新的行车方案;
模型求解得到两辆公交车最优行车路线方案:
公交车1:1→2→8→9→8→3→2→1→2→3→4→5→6→7→8→9→8→7→5 →4→2→1
公交车2:9→6→5→2→3→4→5→6→8→3→2→6
步骤3:自动驾驶公交落实更新调整后的行车路线,乘客可通过APP了解公交车车信息。
步骤4:无人驾驶公交车根据行车路线停靠公交站,乘客上车、下车,响应乘客出行需求。
与传统固定服务公交相比,本发明优势明显,优化效果如表4所示,显著降低了乘客的候车时间与出行时间。
表4
总候车时间(min) | 总出行时间 | |
固定公交 | 441.8 | 774.7 |
本发明 | 348.5 | 671.6 |
优化程度 | 21.12% | 13.31% |
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种不间断往复式灵活线路长度的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,包括:
乘客提出公交出行需求,所述需求包括上车站点、下车站点及到达上车站点时间信息;
获取一个时间段内接收到的乘客出行需求,以及当前无人驾驶公交车的运行状态,根据灵活公交模型确定无人驾驶公交车的停站计划及掉头位置,得到最优行车路线,实现所有乘客出行时间最小,所述乘客出行时间包括候车时间及乘车时间;
无人驾驶公交车执行最优行车路线,响应乘客出行需求。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,所述灵活公交模型,具体为:
确定目标为灵活模式下所有乘客出行时间最小,
为等待时间,为行程时间;
对于一个乘客,其最小候车时间为所有车辆到达该点的时间的最小值,计算公式为:
根据每个公共汽车和乘客的相对位置,计算距离Lα(k),s(r),则得到公交车停站次数
确定所有乘客需求都被服务的约束条件为,一名乘客一次只能搭乘一辆公交车,约束条件为:
确定乘客到站时间不早于公交车到站时间的约束条件:
表示乘客r的候车时间;表示乘客r的乘车时间;表示乘客r对应公交车k的候车时间;tsr表示乘客r的到站时间;k表示工作中的自动驾驶公交车数量;K表示工作中的自动驾驶公交车总数;v表示公交车平均行驶速度;r表示乘客r∈{1,2,...,R};s(r)表示乘客r上车站点;d(r)表示乘客r下车站点;表示公交车k在上行方向方向上是否服务站点j,服务为1,不服务为0;表示公交车k在下行方向上是否服务站点j,服务为1,不服务为0;Lij表示公交站i到j的距离;表示公交车从公交站i到j的停站数量;ts表示公交车的平均停站时间;α(k)表示公交车k的实时位置,mm表示上行最远的掉头位置;nn表示下行最远的掉头位置。
3.根据权利要求1所述的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,乘客通过移动终端或者公交站点设置的乘客平台提出公交出行需求。
4.根据权利要求1所述的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,所述最优行车路线中只在给定的停车站点停靠,并在给定的掉头位置改变形式方向。
5.根据权利要求2所述的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,所述移动终端为智能手机或平板电脑。
6.根据权利要求2所述的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,根据每个公共汽车和乘客的相对位置,具体有十种情况,如下:
Ⅰ:车行方向与乘客出行方向均为正方向,乘客在车辆行驶方向的前方,无需掉头;
Ⅱ:车行方向与乘客出行方向均为正方向;乘客在车辆行驶方向的后方,且需要两次掉头;
Ⅲ:车行方向为负方向,且与乘客出行方向相反,乘客在车辆行驶方向的后方,需要一次掉头;
Ⅳ:车行方向为负方向,且与乘客出行方向相反,乘客在车辆行驶方向的前方,需要一次掉头;
Ⅴ:车行方向与乘客出行方向均为负方向,乘客在车辆行驶方向的前方,无需掉头;
Ⅵ:车行方向与乘客出行方向均为负方向;乘客在车辆行驶方向的后方,需要两次掉头;
Ⅶ:设车行方向为正方向,车行方向与乘客出行方向相反;乘客在车辆行驶方向的后方,需要一次掉头;
Ⅷ:设车行方向为正方向,车行方向与乘客出行方向相反;乘客在车辆行驶方向的前方,需要一次掉头;
Ⅸ:车辆停车待命,乘客出行方向正方向;
Ⅹ:车辆停车待命,乘客出行方向负方向。
7.根据权利要求6所述的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,所述距离Lα(k),s(r)的计算公式为:
式中LS(r)为从正方向起点到乘客的出行位置的距离,Lα(k)从正方向起点到车辆k的实时位置的距离,Lmm和Lnn为从正方向起点到正方向最近端和最远端到正方向起始点的距离。
8.根据权利要求7所述的无人驾驶公交优化方法,其特征在于,所述公交车停站次数的计算公式为:
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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