李佳辉 矫成武

交通运输部公路科学研究院

摘 要：在综合客运枢纽快速建设发展的大背景下，越来越多集各种交通方式于一体的综合客运枢纽出现在我国各大城市。针对枢纽应运而生的是枢纽周边交通流仿真和枢纽内部行人仿真，主要用于枢纽周边交通组织规划和枢纽规划阶段枢纽内部设施布设、行人流线优化，以及运营期枢纽布局优化。枢纽是车辆和行人的衔接点，车辆在枢纽内接送客，行人在枢纽内换乘各种交通工具。目前，针对枢纽内外部人车之间耦合的仿真研究较少，事实上，任一种交通方式与行人之间衔接不好，都将影响整个交通枢纽的运行效率。本文基于Anylogic仿真技术，以出租车为例研究车辆和行人之间的耦合关系，实现了车辆载客驶离与后车驶入空车位仿真关键技术，对提高枢纽仿真精确性有非常重要的意义。

关键词：客运枢纽;人车耦合;Anylogic仿真;

基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(2019-0118);

综合客运枢纽作为城市交通网络的重要节点，是多种交通方式、多条运输线路汇集之地，具有人员密集、行人流向和组成复杂、组织管理影响因素庞杂的特点。随着枢纽的快速发展建设，也涌现出了大量急需解决的问题，例如多种交通方式之间的换乘不合理导致枢纽服务相率低下等。综合客运枢纽是各种交通方式的载体，而各种交通方式皆服务于旅客。因此，旅客作为综合客运枢纽的第一服务对象，其与各种交通方式之间的耦合影响了整个枢纽的服务效率。目前仿真作为分析枢纽运行管理的重要技术基础，大多数交通仿真均为单独研究车辆交通或者行人交通，人车之间的耦合仿真研究较少。而准确的人车耦合仿真，可以将枢纽内部的车辆和行人有机结合起来，从而提高整个枢纽交通仿真的精确性。因此，本文重点研究综合客运枢纽多种交通方式的耦合仿真关键技术，实现人车之间的耦合，以期提高枢纽内部交通仿真的精确性。

通过对国内外研究现状的分析，国外对行人仿真研究远远早于国内行人仿真研究。国外在行人仿真研究中开发了众多行人仿真软件，而国内对于行人仿真的研究主要是在国外仿真研究的基础上进行改进。目前大多数仿真只针对内部行人，或只针对外部机动车，人车之间的耦合仿真研究较少。因此，在枢纽迅速建设发展的大背景下，针对目前人车耦合仿真的空缺，本文重点研究车辆载客驶离与后车驶入空车位仿真关键技术。

1 人车耦合仿真关键技术

1.1 人车耦合关键技术

人车耦合关键技术以出租车与乘客之间的耦合为例，研究车辆等待乘客情况下，出租车与乘客之间的耦合方式，该耦合关系属于多对一的方式，即同一波人(1-3人)会选择同一辆出租车同时上车，载好乘客的车辆随即离开，后面排队的出租车到达空车位，继续等待乘客。该交通方式与乘客之间的耦合关键技术问题有三点，即:1-3人同时上车;出租车载好乘客后驶离;后车判断有空停车位时，到达该停车位继续等客。

1.2 仿真软件介绍

目前在行人仿真方面常用的软件有Legion、Steps、Sim Walk和Any Logic，前两种软件均基于元胞自动机模型，后两种基于社会力模型，但是前三种均不能实现二次开发，只有Anylogic软件可以实现二次开发。因此本文选用Anylogic作为仿真软件。

Any Logic是俄罗斯XJ Technologies公司开发的一款多用途商用仿真软件，由基础平台和行人库、流程库等组成，Any Logic行人库采用流程图的方式来创建模型的逻辑关系，且流程图能够实现任意正确的逻辑，将逻辑关系与环境模型相关联就能形成一个完整的仿真模型。

Anylogic行人仿真主要通过行人库中的功能来实现。不同于传统行人仿真软件，Anylogic不需要给出行人行走的完整路径，而是通过社会力模型进行仿真建模。在社会力模型中，行人具有自激励机制，每个行人的行走是若干因素共同作用的结果，例如，行人有加速到自己的舒适速度的趋势、有与其他行人或障碍物保持距离的趋势、有靠近特定行人的趋势等。Anylogic在提供社会力模型为行人仿真基础的同时，提供了高自由度的开发环境，可以实现高度客户定制化，使得仿真过程、结果更加接近现实情况。

由于Anylogic是一款多用途的仿真软件，并不是专业的行人交通仿真软件，行人和车辆分别位于Pedestrian Library和Road Traffic Library，二者想要耦合，需通过编程进行二次开发实现。

1.3 仿真平台搭建

以我国某大型枢纽其中一层为例，该层为城际铁路换乘层，城际铁路每10min一趟，乘客下车可在本层乘坐出租车驶离，也可以通过扶梯去往其它层换乘公交、长途大巴等。根据设计方案，出租车停车位共12个，其中南侧和北侧各6个。为了对比分析考虑耦合和未考虑耦合的情况，建立两个区域大小、排队方式相同的出租车候车区，如图1所示。

图1 仿真场景示意图 下载原图

1.4 仿真条件

(1)假设出租车数量充足，出租车停车位在不间断的周转。

(2)考虑人车耦合:车辆到达停车位，1-3人乘车离开，后面排队的出租车驶入停车位继续载客驶离，重复该过程。

(3)未考虑人车耦合:乘坐出租车的乘客通过排队等候区后直接消失。

1.5 仿真逻辑构建

利用Anylogic的Pedestrian Library和Road Traffic Library，在Main智能体里分别搭建行人和车辆仿真流程图(如图2和图3所示)。并在Car智能体里建立状态图流程，通过编程实现车辆到达停车位等客、车辆接上乘客驶离等不同的行动状态，基于1.4的仿真条件，实现人和车之间的交互。如图4所示为人车耦合情况下的仿真三维视图，图5为未考虑人车耦合情况下的仿真三维视图。

图2 行人仿真流程图 下载原图

图3 车辆仿真流程图 下载原图

图4 出租车候车区(考虑人车耦合) 下载原图

图5 出租车候车区(未考虑人车耦合) 下载原图

2 仿真结果分析

通过流量加载的方式测试考虑人车耦合与未考虑人车耦合两种情况之间的差异。分别测试了由城际铁路下车乘坐出租车的乘客为50人、100人、150人、200人、250人的情况，仿真1小时的结果如下:

当城际铁路每趟车的下车乘客有50人换乘出租车时，未考虑人车耦合和考虑人车耦合的密度分布图如下。两种情况下的密度分布图存在明显的波峰和波谷，且存在密度为零的情况，即后一趟城铁下来的乘客到达出租车候车区时，前一趟城铁的出租车候车乘客已经完全消散。两种情况下最大候车区密度基本相同。

图6 乘客为50人时的密度分布图 下载原图

当城际铁路每趟车的下车乘客有150人换乘出租车时，未考虑人车耦合和考虑人车耦合的密度分布图如下。两种情况下，当后一趟城铁下来的乘客到达出租车候车区时，前一列车的候车乘客并没有完全消散，因此不会出现零密度。但明显的波峰和波谷可以解释为出租车候车区存在一个乘客消散过程。考虑人车耦合情况下的最大等候区密度高于未考虑人车耦合的，即考虑人车耦合情况下的服务能力低于未考虑人车耦合的情况。

图7 乘客为150人时的密度分布图 下载原图

当城际铁路每趟车的下车乘客有250人换乘出租车时，未考虑人车耦合和考虑人车耦合的密度分布图如下。两种情况的密度分布图均没有明显的波峰和波谷，密度不断增加，即乘客没有明显的消散过程，而是排队人数不断的增加。两种情况的最大密度基本相同，但考虑人车耦合的情况下平均密度高于未考虑人车耦合的情况。

图8 乘客为250人时的密度分布图 下载原图

当出租车乘客人数不同时，考虑人车耦合和未考虑人车耦合两种情况下的乘客到达与乘车离开具体结果如表1所示。

表1 一小时内两种情况下乘客到达与离开情况统计表 下载原图

当出租车乘客较少时，考虑人车耦合比未考虑人车耦合服务效率高，因为人车耦合考虑了2-3人合乘的情况，且乘客较少时是出租车等乘客，因此排队乘客消散的较快。

随着出租车乘客的不断增加，考虑人车耦合比未考虑人车耦合服务效率低，因为从前一辆出租车驶离到下一辆车进入停车位有一个周转的时间，因此考虑人车耦合的情况下变成了乘客等待出租车。而未考虑人车耦合的情况并不涉及出租车周转的时间，因此排队乘客消散较快。

当出租车乘客较少时，两种情况下的离开率基本相同，即是否考虑人车耦合影响不大。当到达各自的服务极限时，未考虑人车耦合的情况下服务极限为700人左右，考虑人车耦合的情况下服务极限为590人左右。

3 结论

根据Anylogic仿真分析可知，考虑人车耦合与未考虑人车耦合两种情况存在较大差异。考虑人车耦合后更加贴近真实情况，考虑了多人合乘的情况，考虑了车辆周转的时间。不仅提高了仿真精度，更能使仿真的三维效果更加逼真，对未来开展枢纽换乘效率研究、停车位规划设计等具有指导意义。

另外，文中提到的未考虑人车耦合的情况假设了行人通过排队等候区后直接消失，在实际应用中，不同的建模者会提出不同的假设，最终的仿真结果也会不同。本文的人车耦合关键技术基本实现，但是还存在有待提高的地方，例如并未考虑乘车人放行李的时间等，将在未来的研究中进行完善。

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