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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119380536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411468456.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法是由胡宝雨;何林林设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法在说明书摘要公布了：一种基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，涉及一种智能网联公交运行优化控制方法。本发明是要解决目前人工驾驶公交线路与智能网联公交线路的共存造成了基于公交专用道上行驶的智能网联公交车头时距不均匀性以及站点和交叉口的拥堵的技术问题。本发明建立的智能网联公交运行分级优化控制模型考虑人工驾驶公交运行不确定性的条件下输出最优速度控制方案和信号优先方案，提高车头时距的均匀性，减少进入节点排队的次数。本发明为智能网联公交公司高效运行提供新思路，对促进智能网联公交从特定简单道路向复杂道路的规模化运行具有重要意义。

本发明授权一种基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法在权利要求书中公布了：1.基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法，其特征在于基于异构线路场景的智能网联公交运行优化控制方法是按以下步骤进行的： 步骤一：选择一条包含智能网联公交线路和人工驾驶公交线路的混合公交专用道搭建异构线路场景，建立异构线路场景中智能网联公交线路的属性集用于储存线路与节点信息，建立异构线路场景中智能网联公交车次属性集用于储存车次运行信息； 步骤二：根据智能网联公交V2X技术实时获取智能网联公交车的位置和速度、站点乘客上下车数据、信号灯的状态、人工驾驶公交的位置和速度； 步骤三：1、基于步骤一建立的信息和步骤二获取的数据进行智能网联公交运行状态数据的建立，过程如下： 1.1、不考虑人工驾驶公交下智能网联公交车运行状态数据的建立，具体过程为： 步骤三一、获取智能网联公交车在各节点之间的非排队路段的运行时间Ti k,j1和排队路段的运行时间Ti k,j2， 其中，k表示第k个站点，j为站点k和站点k+1之间的第j个信号灯，i为车次； 步骤三二、基于车辆i在站点k和站点k+1之间的第j个信号灯处的等待时间智能网联公交车在各节点之间的非排队路段运行时间Ti k,j1、排队路段的运行时间Ti k,j2，计算车次i到达站点k和站点k+1之间的第j个信号灯停止线的时刻 步骤三三、基于车次i离开站点k的时刻智能网联公交车在各节点之间的非排队路段运行时间Ti k,j1、排队路段运行时间Ti k,j2、车次i在站点k和站点k+1之间的第j个信号灯处的等待时间获得智能网联公交车i到达站点k+1的时间 步骤三四、基于站点k+1的上车乘客数量和下车乘客数量获得站点的停留时间Ti k+1,dwell，表达式为： 其中，β为每位乘客的平均上下车时间； 步骤三五、基于智能网联公交车i到达站点k+1的时间和站点的停留时间Ti k+1,dwell，获得智能网联公交车i离开站点k+1的时间 1.2考虑人工驾驶公交下智能网联公交车运行状态数据的建立，具体过程为： 1.2.1非排队路段运行状态数据的建立，具体过程为： 1前方无障碍公交场景 智能网联公交车i以速度从当前位置匀速行驶至路段j终点，行驶至路段j终点的时间为： 2前方有障碍公交场景 智能网联公交车在非排队路段上的行驶过程可分为如下三个阶段： 阶段1：障碍公交位于智能网联公交车i前方处，且大于车辆最小安全跟驰距离d0，即在的条件下智能网联公交车i以速度匀速行驶，阶段1的行驶时间为 阶段2：超车过程；智能网联公交车i与前方以速度行驶的障碍公交的的距离时，将自身速度提高至超车车速后开始超车；当智能网联公交车i的位置领先障碍公交后表示超车过程完成，阶段2的行驶时间为 阶段3：智能网联公交车超越了障碍公交，在到达终点位置之前的剩余路段继续以速度匀速行驶，阶段3的行驶时间为 上述三个阶段的行驶过程需满足： 行驶至终点的时间为： 1.2.2节点运行状态状态数据的建立，具体过程为： 1信号灯处的运行状态数据的建立，具体过程为： 假设在智能网联公交车i从排队路段起始位置运行到信号灯停止线的过程中不存在其他的智能网联公交车； 判断智能网联公交车i到达排队路段起始位置时刻的信号相位状态为红灯或绿灯； 红灯启亮时，到达排队路段的车辆排队队列开始形成；绿灯启亮时，排队队列开始消散； 若智能网联公交车i从排队路段起始位置运行到信号灯停止线的过程中存在的人工驾驶公交车排队车辆数qk,j，则计算人工驾驶公交排队队列消散时间txsk,j； 排队路段的运行时间主要有以下三种场景： ①信号灯j是红灯 ②信号灯j是绿灯且排队队列正在消散： ③信号灯j是绿灯且排队队列已经完全消散； 针对上述三种情况，根据智能网联公交车i到达信号灯j停止线的时间以及信号相位状态决策是否启动公交信号优先策略，使得智能网联公交通过； ri k,j为智能网联公交车i到达站点k和站点k+1之间的第j个信号灯停止线的时刻； 下式决策是否启动公交信号优先策略； 其中，为绿灯启亮时刻，为绿灯时长，为信号灯j的红灯时长；指是否启动红灯早断的信号优先策略，若启动信号优先则为1，否则为0；指是否启动绿灯延后的信号优先策略，若启动信号优先则为1，否则为0； 下式同时满足的时候表示智能网联公交车i可以在绿灯相位通过信号灯停止线，由智能网联公交车i到达停止线时刻与相位时长的关系式决定； 其中，为红灯早断或绿灯延后的时间，指是否启动红灯早断的信号优先策略，若启动信号优先则为1，否则为0；指是否启动绿灯延后的信号优先策略，若启动信号优先则为1，否则为0； 2站点运行状态数据的建立，具体过程为： 智能网联公交车i驶到站点k+1的时间为离开站点的时间为站点停留时间为由于站点泊位数限制引起的站点排队等待时间为当小于30s时可忽略不计，为0；如下式所示，J为智能网联公交车i的当前位置至站点k+1之间的信号灯数量；β为每位乘客平均上下车时间，为站点k+1的上车乘客数量，为站点k+1的下车乘客数量； 2、基于上述1中智能网联公交运行状态建立的数据，构建智能网联公交分级优化控制模型，具体过程为： 智能网联公交分级优化控制模型包括第一级优化控制模型和第二级优化控制模型； 2.1、构建第一级优化控制模型，不考虑人工驾驶公交的影响，具体过程为： 2.1.1、构建目标函数，具体过程为： 在智能网联公交车运行过程中，将车头时距偏离调度车头时距的大小作为衡量车头时距均匀性的一个指标，以连续两辆智能网联公交i和i+1到达同一站点k+1的车头时距与其调度车头时距h的偏离程度最小为优化目标： 2.1.2约束条件如下： 车速约束满足下式： max{Vmin,Veco-ΔV}≤Vi k,j1≤min{Vmax,Veco+ΔV} max{Vmin,Veco-ΔV}≤Vi k,j2≤min{Vmax,Veco+ΔV,ρVdesigned} 其中，Vmin和Vmax分别为路段的最小和最大的运行车速，均为已知量；Vi k,j1是智能网联公交i在站点k和站点k+1之间的第j个信号灯之前的非排队路段的行驶速度；Vi k,j2是智能网联公交i在站点k和站点k+1之间的第j个信号灯之前的排队路段的行驶速度；ΔV是速度控制阈值；Vdesigned是路段设计车速，为已知量，ρ为0.7； 2运行顺序约束如下： 为智能网联公交i离开站点k+1的时刻；为智能网联公交i+1离开站点k+1的时刻； 2.2构建第二级优化控制模型，具体过程为： 2.2.1构建目标函数，具体过程为： 1节点排队次数的目标函数： 以智能网联公交进入节点排队队列次数最小为优化目标： 为智能网联公交车i在站点k和站点k+1之间的第j个信号灯处的排队次数，为0或1；为0或1的变量，表示智能网联公交车i是否在站点k+1排队等待，1代表排队，0是不排队； 2构建运行车速偏差的目标函数： 2.2.2约束条件如下： 1车速约束如下： 智能网联公交车i的超车车速需大于障碍公交的车速 排队路段：是智能网联公交车i在站点k和站点k+1之间的第j个信号灯之前的排队路段的行驶速度； 各非排队路段： 阶段1：障碍公交位于智能网联公交车i前方处，且该间距大于车辆最小安全跟驰距离d0，即在的条件下智能网联公交车i以速度匀速行驶，该阶段行驶时间为 阶段2：超车过程；智能网联公交车i与前方以速度行驶的障碍公交的的距离时，将自身速度提高至超车车速后开始超车；当智能网联公交车i的位置领先障碍公交后表示超车过程完成，该阶段行驶时间为 阶段3：智能网联公交车超越了障碍公交，在到达终点位置之前的剩余路段继续以速度匀速行驶，该阶段行驶时间为 2超车约束如下： 由于城市道路的排队路段接近信号灯，无法超车，因此智能网联公交车i超车的第二阶段应在非排队路段的终点前完成； 3信号控制约束如下： 为了避免公交优先申请冲突现象，每个信号周期内的公交优先申请次数最多为一次，同时要确保红灯早断或绿灯延长后的公交非优先相位的绿灯时长满足各方向行人的安全过街需求 步骤四：基于滚动优化方法求解步骤三构建的智能网联公交运行分级优化控制模型，得到智能网联公交的规划速度、最优的速度控制方案和信号优先调整方案。

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