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1、区域信号协调控制,主要内容,一、概述二、固定式脱机控制系统三、SCATS控制系统四、SCOOT系统五、RHODES系统,区域交通信号控制（简称面控制）系统的控制对象是城市或某个区域中所有交叉口的交通信号。控制区域内各受控交通信号都受中心控制室的集中控制。对较小的区域，可以整个区域集中控制；范围较大的区域，则需分区分级控制。分区的结果往往成为一个由几条线控系统组成的分级集中控制系统，这时，可以认为各线控系统是面控系统中的一个单元；有时分区还会成为一个由点、线、面控制的综合性分级控制系统。,城市区域交通信号的控制通常基于这样一个事实：在一个区域或整个城市范围内，一个路口交通信号的调整将会影响相邻路
2、口的交通流；而相邻路口交通信号的改变也会影响本路口的交通状况。因此，从整个系统的战略目标出发，根据交通量检测数据，协调区域内各路口的交通信号配时，必然能够取得整体最优的效果。而这种效果是交通信号单点控制所不能获得的。,一、概述,（一）概念 1.控制对象：城市或某区域中所有交叉口的交通信号。通常设立控制中心进行监控，是单点控制与干线控制的结合 2.控制特点（1）便于整体监视和控制（2）因地制宜选择合适的控制方法（3）有效、经济地选择设备,1.按控制策略分（1）定时式脱机操作控制系统（TRANSYT）利用已有的交通量统计数据进行脱机优化处理，得出最优配时方案，然后存入信号机或控制计算机内，对整个区
3、域实施控制。该系统只有在网络交通条件发生重大变化，信号配时方案不能满足要求时，才重新对整个网络进行一次交通量数据采集、处理，进而更新信号配时方案。很显然，离线控制系统简单、可靠，但不能及时响应交通流的随机变化，因此当交通量数据过时后，控制效果明显下降。,一、概述,（二）分类（1）,1.按控制策略分（2）响应式联机操作控制系统 通过路网上的车辆检测器，实时采集交通量数据，进行交通模型辨识，进而可得到与配时参数有关的优化问题，在线求解该问题即获得配时方案，然后对区域内的交通信号实施控制。在线控制系统能够及时响应交通流的随机变化，控制效果好，但控制结构复杂，系统维护困难。,一、概述,（二）分类（2）
4、,2.按控制方式分（1）方案选择式（SCATS）通常要根据不同的交通流，事先求解出各种配时方案，存储在中心计算机内，系统运行时按实时采集的交通量数据，选取最适用的配时方案，实施交通控制。（2）方案生成式（SCOOT）根据实时采集的交通量数据，在线算出最优控制参数从而形成配时方案。,一、概述,（二）分类（3）,（1）集中式控制：多个区域由一个中心控制优点：研制与维护方便；所需设备较少，维修方便。缺点：通信复杂，存储数量大。考虑因素：需要监视和控制的实时单元的数量；分配数据和指令所需通信线路的费用；可选用的控制方法和执行能力的灵活性。,一、概述,3.按控制结构分,（二）分类（4）,（2）分层式控制
5、第一层：（微观层）交叉口层，一般由信号机 控制 功能包括：监视设备故障；收集检测数据（时间占有率、流量、速度等）；上传分控中心；接受下达的指令并执行（或人工干预）。第二层：（中观层）分控中心 功能包括：接受信号机上传数据并上报中控中心；形成方案并下达信号机执行。,一、概述,3.按控制结构分,（二）分类（5）,第三层：（宏观层）中央控制中心 功能包括：监视整个系统的运行；宏观交通管理和决策（根据交通强度作出不同的控制决策）；下达特殊方案分层控制的优缺点 优点：减少通信费用；可靠性较高（可降级处理）；处理实时单元的容量较大；控制方法较灵活 缺点：投资高；设备维护复杂；控制程度复杂,一、概述,（二）
6、分类（6）,1.控制性能的发展性：在这种大的控制系统的建设中，要有次序地把现有的定周期式信号机更换为面控系统。尽量使控制机能引入新的研究成果，而不致改变原来的机器构成即尽量利用老的信号机。2.控制范围有扩大的可能性：随着城市的发展，城市规模的扩大，必须有可能扩大控制范围，以扩大中央控制室的作用。,一、概述,（三）采用区域控制系统应考虑的事项,3.高度的可靠性：所有机器要有高度的可靠性，即系统中的一部信号机发生故障，系统中其他信号机不会出现异常，整个系统仍能照常工作，且能早期发现而予以修复。4.使用方便：随交通状况的变化，对机器控制的内容及机器动作的监视和变更更要比较容易，如出现暂时性异常时，亦
7、能及时处理5.在我国现实交通条件下，还必须考虑自行车交通的合理处理。,一、概述,（三）采用区域控制系统应考虑的事项,一般来说，城市区域内各交叉路口处的交通流是相互关联的，某些情况下，提高某一交叉口的通行能力或减少车辆在该交叉口的延误，有可能引起关联路口更多的延误，换句话说：子系统最优并不能保证大系统最优。因此，有理由认为：实施交叉路口间的协调自适应控制能够获得更好的效果。自适应控制是把交通系统作为一个不确定性系统，能够连续测量其状态，如车流量、停车次数、延误时间、排队长度等，逐渐了解和掌握对象，把它们与希望的动态特性进行比较，并利用差值以改变系统的可调参数或产生一个控制，从而保证不论环境如何变
8、化，均可使控制效果达到最优或次最优。,一、概述,二、固定式脱机控制系统,TRANSYT系统是一种脱机配时优化的定时控制系统，这一方法最初是由英国道路交通研究所（TRRL）的D-I罗伯逊先生在1967年提出的。经过十几年的实践，罗伯逊领导的研究小组对TRANSYT方法不断改进，到1980年，最新一版TRANSYT8公诸于世。TRANSYT是目前世界各国流传最广，普遍应用的一种协调配时方法，除TRANSYT8之外，还有其它一些广泛应用的版本如TRANSYT7F、TRANSYT6N等。这些都是由TRANSYT的某一版，经过修改而派生出来的。在此，主要对TRANSYT8做详细介绍。,二、固定式脱机控制
9、系统,二、固定式脱机控制系统,TRANSYT基本上由两大部分构成，其一是交通仿真模型，其二则是优化选择。建立交通仿真模型，其目的是用数学方法模拟车流在道路系统上的运行状况，研究路网配时参数的改变对车流运动的影响，以便客观地评价任意一组路网配时方案的优劣。为此，交通仿真应当能够对不同配时方案控制下的车流运动参数（延误时间、停车率、燃油消耗量等）做出可靠的预测，以便客观的评价任意一组配时方案的优劣。,二、固定式脱机控制系统,将交通信息和初始配时参数作为原始数据，以包含多项参数的综合目标函数“运行指标”（Performance Index，PI）作为配时方案优选的依据，用“爬山法”进行优化，产生比初
10、始配时方案优越的新的配时方案，再把新的信号配时方案输入到仿真系统，反复迭代，最后得到PI达到最佳时的配时方案。,二、固定式脱机控制系统,TRANSYT是一种用于定周期信号控制系统的设计方法。在该系统中，信号周期是共用的，而且在一个确定的配时方案执行阶段内，每个交叉口上的各个信号阶段起迄时间点（相对于一个周期长度的比例）是固定不变的。为了适应交通量随时间而变化的客观情况，就要拟定适合于不同交通状况的配时方案，以供不同时段使用。对于已有控制方案的路口，TRANSYT利用自身的交通模型对已有方案进行优化。,二、固定式脱机控制系统,TRANSYT方法所使用的交通模型充分反映了车流运动的基本特点，因而对
11、路网上车流运动的预测精度也较高。另一方面，在确定最优配时方案过程中，它所占用的CPU时间相对来说并不长，试算过程有较好的“收敛性”，这是因为在优选过程中交替使用长、短两种步长，作正、负两个方向的试探，即所谓“爬山法”。不仅如此，对于车流运动作模拟时，它还充分考虑了车流之间以及一股车流内所有车辆之间的相互影响，前者，主要反映在某些按优先规则通行的交叉口，后者反映了路段上车流运动过程中的离散现象。,二、固定式脱机控制系统,最新的TRANSYT方法，不仅对每一信号阶段绿灯起步时距和绿灯长度进行优选，而且还能对整个路网上不同部分应该分别使用的最佳信号周期值提出分析结果，既可供设计者参考，也可自动选择最
12、佳周期值作为配时设计的基础，进行绿信比和相位差的合理选择。TRANSYT方法中有如下几条基本假定：1.在路网上，所有交叉口均由信号灯控制（或由优先通行权控制）。,二、固定式脱机控制系统,2.在仿真的路网范围内，所有信号灯交叉口，均采用一个共用的信号周期长度；或者，某些交叉口采用共用周期长度一半作为其信号周期。每个交叉口信号阶段划分情况以及各信号阶段的最短时间均为一致。3.每一股独立的车流，不管是直行通过交叉口还是在交叉口转弯，其流率（即在某一时段内的平均流量值）比较稳定，且假定均为常量。,TRANSYT绿时差的优选“爬山法”,三、SCATS控制系统,SCATS系统属于响应式联机操作系统，70年
13、代开始研究，80年代投入使用。该系统把信号周期、绿信比和相位差作为各自独立的参数分别进行优选，优选过程所使用的“算法”以饱和度和综合流量为主要依据。它的优化过程并没有利用数学模型，而是再各种预定的方案钟进行优选，方法简单但配时方案的数量是有限的。,三、SCATS控制系统,SCATS控制系统是一种实时自适应控制系统。该系统是自二十世纪70年代开始研究，并于80年代初投入使用。最初应用于澳大利亚悉尼市，故而得此名。目前，我国的上海等城市采用了SCAT系统。这一系统是由澳大利亚新南威尔士干线道路局的西姆斯（AGSims）等人开发的，实际上也是一种实时配时方案选择系统。,三、SCATS控制系统,西姆斯
14、等人曾竭尽全力为SCATS系统寻求一种能最大限度地减少路网上车辆的延误时间和停车次数的配时参数优化“算法”，用以对三项基本参数信号周期、绿信比及相位差进行优选。诚然，在目前的SCATS系统中，并没有使用模拟实时交通的数学模型，但它却也有一套以实时交通数据为基础的“算法”，用于实时方案选择。按不太严格的归类方法，这种系统也可算作一种实时反馈控制系统。,三、SCATS控制系统,SCAT系统的结构层次（如下图所示）大体上可分为：中央监控中心区域控制中心信号控制器，在区域控制中心（Regional Control）对路口信号控制器实行控制时，通常将每110个信号控制器组合为一个“子系统”（Sub-Sy
15、stem），若干个子系统组合为一个相对独立的系统。系统之间基本上互不相干，而系统内部各子系统之间，存在一定的协调关系，随交通状况的实时变化，子系统既可以合并，也可以重新分开。三项基本参数的选择，都是以子系统为计算单位。,三、SCATS控制系统,三、SCATS控制系统,中央控制中心，除了对整个控制系统运行状况及系统各项设备工作状态作集中监视之外，还有专门用于系统数据库管理的计算机。执行管理任务的计算机，对所有各区域控制分中心的各项数据以及每一台信号控制器的运行参数进行动态存储。SCATS系统以1-10个交叉口组成的子系统作为基本控制单位。在所有交叉口的每一进口通道上，都设置车辆检测装置，传感器分
16、设于每条车道停车线后面，根据车辆检测装置所提供的实时交通量数据和停车线断面在绿灯期间的实际通过量，算法系统选择子系统内各交叉口共用的信号周期长度、各交叉口的绿信比及相位差。考虑到相邻子系统有合并的可能，则需为它们选择一个合适的绿时差（即：子系统外部的绿灯起步时距差）。,三、SCATS控制系统,作为实时方案选择系统，SCATS要求事先利用脱机计算的方式为每个交叉口拟定四个可供选用的绿信比方案、五个内部相位差方案（指子系统内部各交叉口之间的相位差）以及五个外部相位差方案（指相邻子系统之间的相位差）。在同一子系统内，所有各个交叉口在任何时候都执行完全相同的信号周期。信号周期和绿信比的实时选择，是以子
17、系统的整体需要为出发点，即根据子系统内的关键交叉口的需要确定共用信号周期长度。交叉口的相位绿灯时间，按照各相位饱和度相等或接近的原则，确定每一相位绿灯占信号周期的百分比。不言而喻，随着信号周期的调整，各相位绿灯时间也随之变化。,三、SCATS控制系统,在SCATS系统中，把信号周期、绿信比及相位差作为各自独立的参数分别进行优选，而且不用延误时间和停车次数作为直接的优选指标。优选过程所使用的“算法”是以所谓“综合流量”（Synthesized Flow）及饱和度为主要依据的。SCATS算法中使用的“饱和度”，在概念上有别于传统意义上的饱和度。SCATS所使用的“饱和度”是指被车流有效利用的绿灯时
18、间与绿灯显示时间之比。,三、SCATS控制系统,为了确定有效利用的绿灯时间，就要把停车线断面在整个绿灯期间有车辆通过的时间叠加起来。换言之，把停车线断面出现的空当时间，从总的绿灯显示时间中减掉，也就是有效利用的绿灯时间。值得注意的是，车辆在鱼贯地通过停车线断面时，前后车之间不可能没有一点空当。这就是说，并非所有的“空当”都应计入“无效利用”时间。那么，在计算有效利用绿灯时间的时候，就要把正常的，必不可少的“空当”与真正的空当区别开来，只有后者才应视为未被利用的绿灯时间。正常空当（即：车辆平均车头间距减去车身长度）的大小主要取决于车辆行驶速度。,三、SCATS控制系统,如果用一个公式来描述上面所
19、说的关系，则有：式中：可供车辆通行的全部绿灯时间总和（sec）；被车辆有效利用的绿灯时间（sec）；绿灯期间，停车线上无车通过（即出现空当）的时间（sec）；车流正常驶过停车线断面时，前后两辆车之间必不可少的一个空当时间（sec）；必不可少的空当个数；,三、SCATS控制系统,于是，SCATS算法中所使用的饱和度可表示为：可以设想，如果通过停车线断面的车流处于饱和状态时，除了车与车之间的必要空当之外，不存在任何未被利用的空当时间，即，。由此可得：反之，如果绿灯期间通过停车线断面的车流未达到饱和状态时，因而。,三、SCATS控制系统,当下游交叉口出现严重交通阻塞，以致其影响波及到上游交叉口时，上
20、游交叉口绿灯期间通过停车线断面的车流阻塞，固而车流受到“压缩”，车与车之间的空当被压缩到比正常空当还小的程度。此时，因而，这表明交叉口的这一进口方向已达到过饱和状态。,三、SCATS控制系统,由于使用了上面所说的“空当”作为计算饱和度DS的基本参数，就使得DS值的计算在一定程度上摆脱了车辆尺寸的影响。众所周知，在实时控制系统中无法再象定周期式控制系统那样按一定的折算系数将混合车流折算为标准的小客车流，而各种车型的车辆到达检测器所在位置的次序又是随机的，这就要求我们不得不采用一种与车型无直接关系的参数来反映实时交通负荷情况。,三、SCATS控制系统,使用上面的式子来计算DS值时，参量g、T及h可
21、以直接由系统提供。绿灯时间g是指可供车辆流使用的绿灯时间。若某一相位执行局部车辆感应控制方案，绿灯提前结束，那么g就是缩短后的绿灯实际显示时间，T则是相应于这一绿灯时间内通过停车线断面的全部空当时间。至于正常空当时间t，可以根据每一个车辆检测装置所提供的一次绿灯期间实际出现过的最大放行率S及相应的车身通过检测器断面的时间，按照如下公式求出：,三、SCATS控制系统,由于SCATS系统所使用的车辆检测感应线圈长度达45m，这就使得检测装置对车辆通过量的检测精度受到一定影响，尤其当交叉口出现交通拥挤堵塞时，这一点就更为突出了。不仅如此，在混合车流通过停车线断面时，如何随时给出其pcu值，以及正确反
22、映车流密度与车流量之间的函数关系，这是一个比较困难的问题。如前所述，应当力图避免采用与车辆种类直接相关的参量来表示车流流量。因此，在SCATS系统中，引入了一个虚拟的参量综合流量（）来反映通过停车线的混合车流大小。,三、SCATS控制系统,综合流量是一次绿灯时间通过停车线的车辆折算当量，它由直接测定的饱和度DS及绿灯期间实际出现过的最大流率S来确定的，有如下关系：由上式可以看出当饱和度DSl时，综合流量恰好等于，即车流以最大流率S通过停车线，每秒绿灯时间内通过的当量数为S。饱和度DS小于1时，综合流量则按照相同于DS变化率的比率减少。,三、SCATS控制系统,不过，当DS1时即进口通道处于过饱
23、和状态时，按上式则有。这样一个结果，显然不具有实际上的真实性，然而，它却可以作为过饱和状态时选择配时方案的相关指标。因为在SCATS系统中方案选择主要是依据实时交通负荷，而这里所指的“交通负荷”并非实时交通的绝对负荷量，而是一个与饱和度相关的相对量。饱和度愈高，综合流量值愈大，反之亦然。,四、SCOOT系统,SCOOT系统是一种对交通信号网实行实时协调控制的自适应控制系统，它是再TRANSYT的基础上发展起来的，其模型及优化原理均与TRANSYT相似。SCOOT优化采用小步长渐进寻优方法，无需过大的计算量。在优化过程中，配时参数随着交通需求的改变而作频繁的适量调整。通过频繁调整的连续累计适应一
24、段时间内交通的变化趋势，在避免因配时突变引起车流不稳定的同时，大大简化了优化算法，从而可以实现实时运算的自适应控制。,四、SCOOT系统,SCOOT包含了一个用于联机计算的实时交通预测模型，可以对交叉口停车线断面上的车流图式、车辆受阻排队情况以及交通拥挤程度做出定量的预测，并进一步计算出对应于各种配时参数组合的路网运行指标PI值。这一模型和TRANSYT的交通预测模型非常相似。所不同的仅仅是前者为在线（on-line）运行，后者为脱机（off-line）运行。正因为SCOOT使用了一种在线的实时交通模型，就无须事先准备任何备选配时方案。从这个意义上说，这种系统的运行完全可以从“零”开始。,四、
25、SCOOT系统,除了上述特点之外，SCOOT还有以下一些独到之处：1.广泛的适用性。SCOOT可以适应于各种不同的交通状况，几乎不受城市交通出行方式、出行起迄点分布、土地使用状况、季节性交通变化以及天气和气候等因素的影响。对于一些发展中的大、中城市，例如：我国的北京、广州、深圳等城市，采用SCOOT系统要比任何一种定周期式控制系统更为经济、有效。,四、SCOOT系统,2.SCOOT系统对配时参数的优化采用连续微量调整的方式，即每个信号周期内，只对绿信比和相位差作（14s）的调整。因此整个系统在运行上没有突然性波动现象发生，可以最大限度地消除由于配时方案变化而引起对车流运动连续性的干扰。在定周期
26、式控制系统中，每次方案更迭都会造成短时间的系统紊乱，因而影响路网运行效率。正是由于这一缘故，要求控制方案更换周期不能短于1520min。,四、SCOOT系统,3.由于第2项原因，在SCOOT系统中，无须预测未来若干分钟内路网上交通状况的变化。无论是定周期式控制系统，还是前面介绍的实时方案选择系统，某一个付诸执行的配时方案，都要持续执行若干分钟（短则5min、长则20min以上）。这就是说，系统必须对若干分钟后的交通分布情况做出预测，以便确定下一运行阶段应该采用什么样的配时方案。对于定周期式系统来说，它的所有各种运行方案都是基于对一日中交通量变化的预测来安排的。实践证明，由于交通状况的随机波动性
27、很大，对未来若干分钟的交通状况预测是十分困难的，不易取得准确的结果。,四、SCOOT系统,4.个别车辆检测器错误的反馈信息几乎不影响SCOOT系统对配时参数的优化。而且该系统对这类错误的信息有自动鉴别和淘汰的功能。这是因为，在SCOOT系统中，新的优化配时参数是经多次微量调整累积而成的，这期间偶尔的几次错误的交通检测信息并不影响优化过程的总趋向。但是，在实时方案选择系统中，一旦检测器提供错误的交通量信息，就会直接影响未来若干分钟内所执行的控制方案，而且只有等到下一个方案更换周期才有可能纠正这一错误。,四、SCOOT系统,5.对实时交通状况的变化反应灵敏。正因为SCOOT对路网上各交叉口信号配时
28、方案的检验和调整，每秒钟都在进行，所以该系统能够对路网上交通状况的任何一种变化趋向做出最迅速的反应，使它们执行的控制方案能够最大程度地适应实时交通状况的客观需要，这是其它几种自适应控制系统所不能比拟的。6.SCOOT系统可提供各种反映路网交通动态状况的信息，为制订综合管理决策创造了有利条件。,四、SCOOT系统,和TRANSYT一样，SCOOT系统基本也是由交通预测模型和配时参数优化（调整）两部分构成。所不同的是，SCOOT的交通模型是用于联机处理的，即对来自路网的实时反馈数据进行联机处理，计算出相应于某一组配时参数组合，路网上车辆的平均延误时间和停车次数等反映车辆运行特性的指标值。配时参数的
29、优选程序则根据上述指标来决定是否对现行配时参数进行调整和如何调整，并将调整后新的配时参数输入数据单元，取代参数组单元中原始值。计算机将根据配时参数组中最新的值来控制路网上信号灯的运行，下图形象地描述了SCOOT系统的基本结构和工作流程。,四、SCOOT系统,四、SCOOT系统,实时交通信息的采集和反馈是通过设在路网上的车辆检测器和数据传输系统来实现的，路网上所有每一股交通流的动态情况，都随时通过检测和传输系统反馈到中央计算机里，作为在线交通模型的输入数据。此外，对路网上可能出现的交通拥挤和阻塞情况，SCOOT有专门的监视和应付手段。与TRANSYT定周期式控制系统相比，SCOOT系统的自我检测
30、能力更强些。它不仅可以随时监视系统各组成部分的工作状态，对故障的发生自动报警，而且可以随时向工作人员提供每一个交叉口正在执行的信号配时方案的细节情况。每一周期的车辆排队情况（包括队尾的实际位置）以及车流到达图示等信息，也可以在输出终端设备上自动显示。,四、SCOOT系统,综上所述，SCOOT系统，大体上包含如下五个部分，即五个子系统：1 车辆检测数据的采集和分析；2 交通模型（用于计算延误、排队长度等）；3 配时参数优化调整；4 信号控制方案的执行；5 系统监测。以上五个子系统的相互关系如下图所示。,四、SCOOT系统,四、SCOOT系统,在SCOOT系统的运行中，有两条主要的基本假定：要求控
31、制范围内的路网处于相对“静态”。所有各主要车流冲突点（车流之间及车流与过街行人之间）都是由交通信号灯来控制通行次序。此外与TRANSYT不同的是，SCOOT把车辆和行人的实际动态状况作为考虑的对象，而不是把它们看成在一定时间内处于静止不变状态。,五、RHODES系统,RHODES(real-time,hierarchical,optimized,and effective system:实时、递阶、最优化的、分布式、且可实施的系统)系统是由美国亚利桑那州立大学的P.B.Mirchandani等人于近年开发成功并陆续在美国亚利桑那州的图森市和腾比市进行了现场测试，结果表明该系统对半拥挤的交通网络
32、比较有效。现在大约有20个路口运行着该系统。COP(controlled optimization of phases,相位可控制化)，REALBAND(有效绿波带)和预测算法是RHODES系统的核心技术。最新版本在对普通交通流影响不大的前提下，增加了公交优先功能，提出了一种被称为“公交绿波带”（Busband）的概念。,五、RHODES系统,RHODES系统是一个比较成功的实时自适应城市区域交通控制系统，它具有以下特点：1.采用一种3层的递阶结构：最低层跟踪交通流在短时间内（4560s）的波动，进行路口交通控制；中间层跟踪交通流在较长时间内（200300s）的变化趋势，建立路口间的协调约束；
33、最高层跟踪长时期的交通流变化规律，提供与智能运输系统其他模块的接口。2.提出了一种实时自适应公交优先策略公交绿波带，在路口信号控制中，既考虑公交优先的问题，又兼顾了普通交通流的利益，并且，对公交车辆也依据乘客数量以及日常运行表执行情况赋予不同的优先权。,五、RHODES系统,3.提出了一种新的基于相序和相位长度的路口实时自适应控制策略相位可控制化（controlled optimization of phases）。4.提出了一种新的路口间协调实时自适应控制策略有效绿波带（Realband）。5.检测器安装在路口的车辆进口处，检测资料既用于预测，也用于预测的检验和校正。6.预测模型也采用3层的递阶结构，分别进行车流量预测，车队预测和路网现有通行能力，旅行时间以及阻塞情况的预测。,五、RHODES系统,7.系统目标可为最小化平均车辆延误，最小化路口平均排队长度或最小化停车次数。实施公交优先时，延误可为旅客延误、车辆延误、加权车辆延误或它们中某几个的组合。系统目标的灵活多样使控制算法更为灵活。8.提供了与交通分析软件的接口，可离线评价配时方案的优劣或作为研究工具。当然，RHODES系统也有它的不足之处：没有解决公交车上下客对其他交通流及其本身所造成的延误的模型化问题，系统最高层优化有待于更进一步的研究。,
