城市道路智能交通管理平台关键技术研究教学内容.doc

精品文档城市道路智能交通管理平台关键技术研究顶一下:0踩一下:0 2014-08-25 16:03:14 来源：ITS智能交通杂志7月刊 评论：0 点击：166 摘要：城市道路交通管理平台是智能交通领域建设过程中对信息共享、应用系统互联互通、多源数据整合、以及交通信息预测、系统管理和应用的客观需求而提出的一个综合交通信息平台，是缓解交通拥堵、城市道路交通运行管理以及城市道路交通信息共享的迫切需要。第九届中国国际城市智能交通论坛期间，国内外专家围绕城市智能交通发展各抒己见。 文/赵怀明1 李一林2 刘晓波2城市道路交通管理平台是智能交通领域建设过程中对信息共享、应用系统互联互通、多源数据整合、以及交通信息预测、系统管理和应用的客观需求而提出的一个综合交通信息平台，是缓解交通拥堵、城市道路交通运行管理以及城市道路交通信息共享的迫切需要。第九届中国国际城市智能交通论坛期间，国内外专家围绕城市智能交通发展各抒己见。道路交通系统是国民经济的命脉，它对城市及区域经济发展和人民生活水平的提高起着极其重要的意义。随着人口增长、国民经济发展及城市化进程的推进，交通需求量急剧增长，全国范围内的大中城市及沿海地区道路基本出现了严重的交通拥堵现象。如何解决道路交通拥堵问题已经成为交通运输系统可持续发展的一个重要课题。一般来说，要想解决道路交通拥堵问题主要是降低道路交通负荷，使道路交通通行能力适应交通流的要求，可通过三条途径去实现：1、道路基础设施建设，提高道路交通网络容量。但基础设施建设投资巨大，建设周期长，且当道路交通网络基本完善以后，再修建道路能产生的运输效率已经很低，相反会刺激交通需求的产生；2、交通需求管理，降低道路交通负荷。通过对交通源一系列政策性管理措施，影响交通结构，削减交通需求总量，达到减少道路交通流量的目的；3、交通系统管理，提高道路交通网络的运输效率。通过对交通流的一系列技术性管理措施，对交通流的管制及合理引导，引起交通流在时间上、空间上的重分布，均匀交通负荷，提高道路交通网络的运输效率。智能交通技术（ITS），是指将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术、计算机处理技术等应用于交通运输行业从而形成的一种信息化、智能化、社会化的新型运输系统。智能交通系统管理是交通系统管理的主要模式。一、城市道路交通管理平台建设的必要性1、缓解交通问题的迫切需要利用城市道路交通管理平台对交通状况进行全面评估与预测，进而通过信息发布和交通控制手段，来诱导和主动调节城市道路上交通需求的时间与空间均衡分布，进一步提高现有道路网络设施运营管理效率。2、城市道路交通运行管理的迫切需要 交通运行管理控制、调度未形成一定的规模，智慧化的辅助决策工具需要进一步加强； 交通运输系统分析评估管理缺乏有效的行业数据分析、融合处理和决策数据支撑； 综合交通信息服务需要进一步人性化、个性化，信息服务手段需要进一步丰富。3、城市道路交通信息共享的迫切需要目前城市虽已建设多个智能交通系统，但各系统之间相互较为独立，缺乏一定的信息共享与交互。城市道路交通管理平台可以实现城市道路交通信息资源汇聚、统一管理、共享和交换，它的建设对于带动城市道路交通信息化具有非常重要的实践价值和指导意义。二、城市道路智能交通管理平台关键技术文献从军事应用方面介绍了美军智能交通技术，如自动识别监测技术、辅助驾驶技术、运输定位技术等在运输物资识别、运输车辆跟踪定位等方面的应用， 以及美军的全球运输信息网、全球运输可视网等运输智能化系统建设现状。文献阐述了目前智能交通的典型应用场景，并从物联网的网络分层架构对智能交通中涉及的关键技术及其发展现状进行了分析。文献主要介绍了交通信息提取计算技术、车路协调技术（Vehicle Infrastructure Integration,简称VII）。而本文将智能交通系统构建分为数据采集阶段、数据传输阶段、数据库平台阶段。主要包括传感器技术、统计分析技术、数据融合技术、图像识别技术、卫星定位技术、地理信息技术、通信技术、互联网技术、数字化多媒体技术、数据库技术、交通仿真技术等。本文仅针对城市道路智能交通管理平台构建中的关键技术进行分析研究。1、数据采集技术动态交通数据采集技术主要通过设置于断面以及交叉口的各类交通数据采集设备实现。目前的自动车辆检测技术有环形线圈检测器、超声波检测器、磁性检测器、红外线检测器、微波检测器、基于RFID的车辆检测器、橡胶气压管检测器和视频图像处理技术等。同时，交通环境检测技术也是动态交通数据采集技术重要的组成部分。交通环境检测器工作原理是将内置传感器获取检测区域内的气象、噪声、路面状况等环境信息传输至交通控制中心（一般交通环境检测器难以综合检测上述风速、风向、噪声等所有指标，常会根据检测区域需要安装对应的交通环境检测器）。2、数据预处理技术交通数据预处理主要包括动态交通流数据的有效性检验、缺失数据估计、数据的时间及空间汇集等。以动态交通流数据处理为例，由于固定式车辆检测器受自身工作状态、网络传输、道路交通状况及周围环境等不确定性因素影响，采集数据往往存在错误、丢失、时间点漂移、噪声过大等问题。如果对原始数据不加以质量控制而进行直接利用，则会对数据的进一步分析处理造成潜在的准确性和可靠性风险，造成系统人为干预度大、可持续性不强、应用领域受限等不良影响。动态交通流数据质量控制技术主要解决了两方面的问题，分别为动态交通流数据的有效性检验和缺失数据的动态估计。其中，动态交通流数据的有效性检验采用阈值约束结合交通流理论的方法，可对实时采集数据的有效性进行判别。缺失数据的动态估计针对不同的数据缺失模式，通过合理利用历史数据，采用相对最优方法，可实现对缺失数据、错误数据和无效数据的动态估计。3、多源异构数据融合技术在数据融合处理方法层面，数据处理中应结合具体的需求指标对指标估计方法等进行评估，不同的指标数据处理模型或算法可能不同。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D-S理论等方法。以基于视频卡口采集的车辆拍照数据及道路、道路断面采集的交通流量、速度、占有率数据为例，路段行程时间数据融合估计及预测流程如图1所示。图1 道路路段行程时间数据融合估计与预测流程就交通数据融合模型而言，交通数据融合模型构建拟重点应用D-S证据推理理论（Dempster首先提出、由Shafer进一步发展），辅之以卡尔曼滤波算法等。D-S证据推理理论的应用涉及三个重要的函数，包括基本概率分配函数（Basic ProbabilityAssignment Function）（又称作证据函数）、信任函数（Belief Function）、以及似然函数（PlausibilityFunction）。证据函数是证据推理理论的基础，信任函数和似然函数可以看作一个概率区间，信任函数为下限函数，表示命题为真的信任程度；似然函数为上限函数，表示命题非假成立的不确定性度量。基于D-S证据推理理论，每个数据源均可以根据自己定义的证据函数，在同一识别框架下做出各自的判断。将多个数据源各自的判断，即证据函数，进行合理的合并方法称为合并法则（CombinationRule）。4、交通运行状况实时判别技术实时、准确的交通状态判别是实现城市道路交通状况综合监测功能和交通信息实时发布和诱导功能的关键技术之一，是辅助交通管理者制定拥堵疏导方案、评价道路交通性能的重要基础。同时，交通运行状况实时判别技术对提高道路运行效率，优化交通流在路网空间上的分布，减少出行时间，降低尾气排放有着重要的意义。目前国内外交通运行状况判别多以单参数阈值为主，经验成分较多，其中最为常用的是美国道路通行能力手册（HCM,Highway Capacity Manual），该手册中将道路服务水平分为A-F六级，并通过道路服务水平来描述交通流在道路中的运行状况。本文采用的交通运行状况实时判别技术主要分为四部分内容：（1）基于历史交通流基础数据，采用两步聚类算法对不同类型道路的交通流基础数据进行分析，形成与相应路段交通运行特点相适应的最优交通状态分类；（2）综合考虑交通流运行参数（流量、速度、占有率）之间的关系，将交通流基础数据作为整体进行聚类分析；（3）采用时间窗口的储存结构，动态更新数据，获取当前时间间隔的交通流基础数据；（4）基于数据驱动的模式，更新两步聚类算法参数和聚类中心，重新确定交通状态的最优分类，并判别当前时间间隔的实时交通状态。时间窗口的实时交通状态判别方法基于历史和实时交通流数据，综合考虑交通流基础数据属性变量间的关系，根据不同类型道路交通流运行特点对交通状态进行合理分类，并能进行动态调整，准确判别道路交通流在行人、非机动车、天气等干扰因素影响下的交通流状态，弥补了传统交通状态判别算法仅利用单类数据、交通状态分类固定、无法进行实时调整、误判率高的局限性，保证了交通状态判别的合理性和准确性。5、交通流参数短时预测技术交通预测是实现智能交通控制与管理的关键环节，目前的研究成果以交通参数的短时预测为主，如预测15分钟时间间隔以内的交通量、行驶速度以及行程时间等参数。预测模型的选择与构建是交通参数预测的关键，模型的合理性及可操作性对预测结果的准确性和实时性起决定作用。现有的交通参数预测模型主要可分为统计模型和人工智能模型两类。其中统计模型包括：支持向量机模型、历史平均模型、卡尔曼滤波模型、时间序列模型等；人工智能模型主要指各类神经网络模型。本文将交通流参数短时预测技术分为两部分，其一是针对目前城市道路行程时间数据估计和预测以单一视频号牌识别数据为基础、行程时间数据覆盖范围较低这一缺点，提出了基于数据融合的城市道路行程时间估计与预测技术；其二是针对目前仅采用单变量进行交通状态预测以及对预测可靠性分析的不足，提出了城市道路交通状态多变量时间序列预测及可靠性预测技术。城市道路行程时间估计与预测技术主要包括四个方面：（1）交通流时空变化特征分析及运行状态时空演变模型构建；（2）采用数据融合技术的路段交通流状态参数估计；（3）行程时间短时预测；（4）行程时间可靠性指标预测模型构建。城市道路交通状态多变量时间序列预测及可靠性预测技术是实现交通状况预测预报功能的支撑技术。该技术主要分为两部分：（1）构建基于流量和速度双变量的城市道路多变量时间序列模型，以实现城市道路交通状态短时预测；（2）构建多变量时间序列模型预测结果的异方差检验及多变量自回归条件异方差模型，以分析交通状态时间序列模型预测的可靠性。交通流时空变化特征分析是在实测交通流数据基础上对交通参数的时间连续性及离散型特性进行分析，并研究不同交通状态下的交通基本状态参数在路段空间上的分布特征。在交通流时空变化特征基础上，利用车辆排队机元胞传输等交通流基础理论构建不同状态（自由流状态、拥挤状态、堵塞状态、事故状态）下的交通流时空演变模型。基于该模型，估计路段交通流量、空间平均速度等参数，并利用Dampster-Shafer证据推理数据融合理论获得路段空间平均速度。行程时间短时预测是利用多变量时间序列模型构建路段空间速度实时预测模型，在该模型的基础上构建交通传播影响下的路线行程时间短时（5分钟）预测模型。最后，利用广义自回归条件异方差（GARCH）模型构建以方差为可靠性指标的预测模型构建方法。在城市道路交通状态多量时间序列方法研究方面，基于Johansen协整检验以及Granger因果检验，分析、验证流量与速度两个变量之间的长期均衡关系，在此基础上，构建交通状态多变量预测的向量误差修正VEC（3）模型；在城市道路交通状态预测可靠性分析方法研究方面，通过构建自回归条件异方差模型来量化评估时间序列模型预测结果的可靠性，为了捕捉和预测用于可靠性评估的时间序列异方差，分别构建单变量自回归条件异方差GARCH（1,1）模型和多变量自回归条件异方差MGARCH（1,1）模型，并基于置信区间宽度（CI）、无效覆盖率（KP）等指标对单变量时间序列与多变量时间序列预测的可靠性进行对比分析。各类模型可靠性评估结果表明，单变量GARCH（1,1）与多变量MGARCH（1,1）两种自回归条件异方差模型预测的可靠性显著优于传统的单变量ARIMA（0,1,1）和多变量VEC（3）时间序列模型，并且多变量MGARCH（1,1）模型预测的可靠性略优于单变量GARCH（1,1）模型。6、交通发布与诱导技术交通信息发布技术。信息发布系统发布内容的实现主要依赖：（1）对各种道路基本信息及实时采集动态交通信息进行分析和处理，经过与发布信息知识库对比后，形成可发布的文字和图形信息；（2）在系统建立动态信息分析模型及算法。从数据流程上来看，对外发布的有效数据发布信息数据主要从平台数据库实时获取，然后经过筛选、处理、分类后，形成最终的可发布信息，再传递到各种不同的对外接口。发布数据中的道路交通状况数据以及出行相关的其它数据并不是每次处理的时候都有的，因此需要判断哪些数据是否存在再做处理。发布处理流程如图2所示。图2 信息发布处理流程发布数据的对外接口包括与交通广播、可变情报板、网站、短信服务系统、交通电视等的接口。为便于管理，信息发布子系统拟采用两级信息管理模式，即系统提供信息分类和信息条目的两级管理接口，系统管理员和可以采用非编程方式，对信息分类和信息条目自由编辑，以便信息的组织。同时在显示视频监控设施可用情况下，可对拟发布信息加以验证，以保证发布信息的准确性。（1）位置的优越性交通诱导技术。交通诱导技术最关键的部分是路径诱导算法，交通诱导由于路网对象的复杂和特殊、求解的实时性要求，以及与交通控制系统相互耦合等特性，需要考虑实时的道路交通信息来提供最短路径，即动态路径诱导。其中，路径诱导算法的动态性是通过权值的动态性来显示的，一般将动态的路段平均行程时间或路段长度作为动态路段权值。若以路段长度为路段权值，即为传统的最短路问题；若以路段平均行程时间为路段权值，即为最短时间问题。7、交通信号控制策略及配时优化技术（五）DIY手工艺品的“价格弹性化”交通信号控制策略。交通信号控制策略主要包括单点自适应信号控制、单双向协调线控、区域联控等多种形式。在不同的交通状况下，其相对的交通信号控制策略应该有所不同，结合国内外信号控制的具体经验以及我国道路实际情况，其交通信号控制的总体策略制定如下： 平峰时段：单点优化，降低交叉口延误，提高交叉口通行能力；主干道双向绿波，减少干线车辆停车次数，确保干线的畅通性。加拿大公司就是根据年轻女性要充分展现自己个性的需求，将世界各地的珠类饰品汇集于“碧芝自制饰品店”内，由消费者自选、自组、自制，这样就能在每个消费者亲手制作、充分发挥她们的艺术想像力的基础上，创作出作品，达到展现个性的效果 高峰时段：主干道单向绿波，减少干线车辆停车次数，提高干线通行效率；或区域优化控制，控制关键交叉口和上游交叉口的交通需求，防止交通堵塞；其它交叉口均采用单点优化控制。在大学生对DIY手工艺品价位调查中，发现有46% 的女生认为在十元以下的价位是可以接受；48% 的认为在10-15元；6% 的则认为50-100元能接受。如图1-2所示 低峰时段：单点优化，缩短信号控制周期，降低交叉口延误，提高效率。 特勤车辆信号优先：依据实时采集的特勤车辆位置信息，实时提取车辆运行速度数据，实时调整信号配时。（3） 年龄优势交通信号配时优化技术。交通信号配时优化技术主要包括四个方面：（1）单点自适应信号优化控制；（2）基于路段速度区间的单双向协调优化控制（3）区域协同联控；（4）特勤车辆信号优先控制。单点自适应信号优化控制。主要考虑到交通流的空间分布复杂性，基于交通流时空演变模型，构建基于元胞的车辆到达分布模型，并结合最小二乘法等统计方法对转向比例估计模型进行标定，实现交叉口交通流转向比例的估计，进而对交叉口的未来交通需求进行预测；在此基础上，以平衡交叉口各流向饱和度为目标，采用美国2010公路通行能力手册方法实现交叉口信号配时周期、绿灯时间等参数生成，从而实现单点自适应信号优化控制。干线单双向协调优化。在NEMA相序模型由传统方法确定的前提下，根据城市路段速度可靠性区间引入通过系数，再根据交叉口及其所相位供需平衡关系引入供需平衡系数，以城市干道交叉口绿波带宽权重最大化为优化目标，运用混合循环非线性线性整数规划（MINLP）的方法得出相应的公共周期，绿时分配，以及相位差，从而实现考虑城市通行需求，以及路段速度可靠性区间的城市干道信号协调控制，完成干线道路交通信号控制的协调联动的优化。公司还组织各国的“芝自制饰品店”定期进行作品交流，体现东方女性聪慧的作品曾在其他国家大受欢迎；同样，自各国作品也曾无数次启发过中国姑娘们的灵感，这里更是创作的源泉。区域协调联控。基于对未来15min交通需求的预测，采用美国2010公路通行能力手册方法，对关键交叉口进行实时判别；在此基础上，以交通需求为状态参数，构建基于状态空间卡尔曼滤波模型的交叉口（群）控制交通需求递推预测方法，对关键交叉口及其上游交叉口（群）拟控制交通需求的实时预测；进而在固定相位假设下，交通信号协同优化控制配时参数主要包括周期长、绿信比和相位差三个参数的生成。虽然调查显示我们的创意计划有很大的发展空间，但是各种如“漂亮女生”和“碧芝”等连锁饰品店在不久的将来将对我们的创意小屋会产生很大的威胁。特勤车辆信号优先技术。基于信号优先路线配置信息和实时GPS数据，利用GIS技术，通过电子围栏自动判别需要执行信号优先控制方案的信号交叉口，通过路段地图匹配和解锁延时器自动判别需要恢复正常信号控制方案的信号交叉口，兼顾考虑多信号优先任务并存的数据处理方法。加拿大公司就是根据年轻女性要充分展现自己个性的需求，将世界各地的珠类饰品汇集于“碧芝自制饰品店”内，由消费者自选、自组、自制，这样就能在每个消费者亲手制作、充分发挥她们的艺术想像力的基础上，创作出作品，达到展现个性的效果图3 拥挤状况下的交通信号控制策略示意图三、总结3、你是否购买过DIY手工艺制品？本文从城市道路智能交通管理平台的构建出发，主要概述了其关键技术的实施方法：数据采集技术介绍了断面、交叉口的数据采集设备以及环境检测器；数据预处理技术主要利用阈值约束结合交通流理论的方法进行数据有效性检验，合理利用历史数据采用相对最优方法进行缺失数据估计；多源异构数据融合模型应用D-S证据推理理论，辅之以卡尔曼滤波算法等；交通运行状况实时判别技术详细阐述了时间窗口的储存结构；交通流参数短时预测技术分为基于数据融合的行程时间估计与预测技术和多变量时间序列预测及可靠性预测；交通发布技术主要通过道路基本信息、实时动态信息以及分析模型与知识库对比得到可发布的文字、图像，交通诱导技术主要通过行程时间和路程长度的权值进行路径诱导算法；信号控制技术从平峰、高峰、低峰、特勤四个方面介绍了其总体策略，优化配时技术从单点自适应信号优化控制、干线单双向协调优化、区域协调联控、特勤车辆信号优先技术四个方面介绍了其具体信号配时优化方法。图1-4大学生购买手工艺制品目的城市道路智能交通管理平台是智能交通系统的核心平台，本文针对其关键技术进行分析研究，并将其相关理论充分运用于交通的管理和交通服务，立志全力打造以交通信息动态感知，交通需求主动管理，人、车、路协同为战略目标的城市道路交通管理平台，有效缓解交通拥堵，提高路网的通行能力，从而构建安全、高效、环保的综合交通服务体系。（作者单位：1.中国中铁二院工程集团有限责任公司；2.西南交通大学交通运输与物流学院）免责声明:凡注明来源本网的所有作品，均为本网合法拥有版权或有权使用的作品。其他网站转载时，必须注明出处并署作者名，二者缺一不可。非本网作品均来自互联网，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。尊重知识产权，才能赢得尊重。精品文档