高速公路传感网优化布局研究.pdf

第41卷第8 期2023年8 月文章编号：10 0 9-7 7 6 7(2 0 2 3)0 8-0 0 6 1-0 8市放技术Journal of Municipal TechnologyVol.41,No.8Aug.2023D0I:10.19922/j.1009-7767.2023.08.061高速公路传感网优化布局研究陆由付1,秦桂芝2*,陈艳艳,陈宁,张翔3(1.山东高速集团，山东济南2 50 0 98；2.北京工业大学城市建设学部，北京10 0 12 4；3.交通运输部城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室，北京10 0 12 4)摘要：为更好地满足高速公路对交通运行状态信息的感知需求，使用需求与感知耦合性算法开展了各类传感设备单独或组合使用时的检测条件和精度研究。研究结果表明，通过优化设计传感设备与传感网络的时空布局，实现了全网或特定需求路段的最优布设方案，有效提高了设备利用率，降低了布设成本，同时提高了路网交通运行状态监测、管理的准确性和可靠性。以山东高速为算例，计算得出山东高速某路段的布设间距和传感器设备选型方案，当成本需求为6 万10 万元时，可选取的最优传感设备方案为雷视一体机和雷达检测传感器的组合方案，其平均布设间距为8 35.2 m。相关研究结论可为类似高速公路传感网优化布局设计提供参考与借鉴。关键词：交通工程；高速公路；传感网优化布局；智能监测网络中图分类号：U491.8Research on Optimized LayoutforExpressway Sensor NetworkLu Youfu,Qin Guizhi?*,Chen Yanyan?,Chen Ning,Zhang Xiang?(1.Shandong Hi-speed Group,Jinan 250098,China;2.Faculty of Architecture,Civil and Transportation Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;3.Intelligent Urban Public Transport of the Ministry ofAbstract:In order to better meet the perception needs of traffic operation status information for expressway,thisstudy applies the Demand-Perception Coupling Algorithm to investigate the detection conditions and accuracy ofvarious types of sensing devices used alone or in combination.The findings reveal that designing the optimal tempo-ral and spatial layout of sensing equipment and sensing networks enable the optimal deployment plan for the entirenetwork or sections with specific demand,which improved the utilization rates and decreased the deployment costs.Moreover,it enhances the accuracy and reliability of monitoring and managing for the road network traffic.TakenShandong expressway as an example,the layout spacing and selection plan for sensor equipment in a particular sec-tion are calculated.When the cost ranges from 6 000100 000 yuan,the optimal scheme is combining the thundervideo integrated machine with radar with an average spacing of 835.2 meters.These research offer valuable insightsfor optimizing the layout design of similar expressway sensor networks.Key words:traffic engineering;expressway;optimized layout for sensor networks;intelligent monitoring network文献标志码：ATransport Key Laboratory of Transportation Industry,Beijing 100124,China)目前，交通传感器及传感网络技术被广泛应用于建设智慧高速公路路网，以获取实时交通信息。准收稿日期：2 0 2 3-0 3-2 5基金项目：山东省交通运输科技计划项目（2 0 2 1B49）；交通部交通运输行业重点科技项目（2 0 2 1-ZD2-047）作者简介：陆由付，男，高级工程师，硕士，主要从事智慧交通系统优化研究工作。通讯作者：秦桂芝，女，在读硕士研究生，主要研究方向为智能路侧设施布设和路面病害检测与分类。引文格式：陆由付，秦桂芝，陈艳艳，等.高速公路传感网优化布局研究.市政技术，2 0 2 3，41（8）：6 1-6 7，12 1.（LUYF，Q ING Z，CH ENY，et al.Research on optimized layout for expressway sensor network.Journal of municipal technology,2023,41(8):61-67,121.)确、实时的交通信息可以帮助出行者选择最佳出行路径，避免因交通拥挤而浪费时间精力，同时还可62以帮助交通管理者对不同的拥挤模式做出快速响应，从而有效地选择最佳控制策略。为了得到足够的交通信息，需要尽可能地合理布设传感器，因此传感器布设方法模型的科学性关系到路网实时交通状态估计的准确性。随着微电子技术、传感技术、计算机技术、通信技术以及先进制造工艺的不断发展,加之ITS技术不断革新以及应用需求的日新月异，工业界和学术界人士不断研发新的检测技术，越来越多类型的交通传感器被应用于交通信息的获取。传统研究方法以交通波理论1-3和整数规划4-5模型为主要工具对布设方案进行推导；近些年遗传算法的广泛应用给众多学者6-10 带来了新的研究思路。这些方法往往只能提供单一的、静态的结果，而面对智慧高速这一更为复杂、动态化的场景，运用传统方法进行传感器布设难以实现在数据感知层面的有力支撑。由经验可知，传感器布设密度越大，对各类交通参数的估计误差越小。然而在实际研究中，很多学者发现数据精度并不会随着传感器数量的增加而提升，而是存在一个阈值。Chen等在研究固定传感器的布设密度对交通参数（交通量、速度）预测精度的影响时，推导出当布设间距为1km时预测精度最高，而当把布设间距缩减为50 0 m时，预测精度不升反降。Olia等6 使用NSGA-II以最大化高速公路行程时间估计精度，在实例应用中发现当路侧设备数量达到67时可准确估计行程时间，而当数量达到8 1时，即使再增加路侧设备，行程时间的估计精度也不再发生显著变化。因此，数据精度与传感器布设间距并不是一直成正相关，而是存在特定阈值，在实际工程建设中这个阈值就变得相当重要。工程建设不会为了大幅度缩减成本而牺牲数据精度，于是如何在提升数据精度和控制成本之间寻找平衡点是呕需解决的问题。高速公路管理部门由于成本预算的限制，需要采用科学的方法确定传感器布设位置、间距和密度，在获得理想精度交通信息的前提下，又可避免盲目地安装传感器带来的经济效益损失。因此，笔者以高速公路传感网的优化布局为研究对象，使用需求与感知耦合性算法开展各类传感设备单独或组合使用时的检测条件和精度研究，实现交通运行状态传感设备的集约式部署，精确感知公路的交通流量、速度等交通状态参数，进而对采集数据进行评估与管理，以此为提高路网交通运行状态监测、管理的准Journal of Municipal Technology第41卷确性和可靠性提供基础理论支撑1高速公路传感网优化布局模型设计1.1需求与感知耦合性模型概述需求与感知耦合性算法对于不同的工程技术需求提供了最优选型模型，该模型将给出满足需求的所有最优解。该研究以高速公路传感设备的选址方法为基础进行关键点位传感设备的选型工作，以确定高速公路传感设备的最终选用类型，根据高速公路建设、运营、管理人员对各关键点位设备的应用需求，可确定单点设备的模型。1)约束条件1：传感设备选用条件的确定。交通状态信息感知集合包括流量，密度，速度，车道占有率，车速，车头时距，车型，车长，排队长度，采用公式形式可表示为(Ti,T2,T3，,T,其中,Ti,T2,T3，,T,分别表示传感器可检测的交通状态信息。若n类传感器可感知Ti,T3,则其感知集合即为 S,=(TI,T3)。交通状态需求信息感知集合由高速公路运营管理单位确定，若高速公路运营管理单位的实际需求为T,T2,T，,T,则可得交通状态需求信息感知集合为D=Ti,T2,T,T,。假设n类传感器是否被选用以Sd,来表示，则可列约束条件如下：1,S,nD$Sdi=lo,S.nD=假设某关键调查点的交通状态信息感知需求为流量，速度，n类传感器可测量量为1密度，m类传感器可测量量为（流量，车道占有率，l类传感器可测量量为(（速度，车型），则由式(1)可得：Sd;=0,Sdl=1,Sdi=1。2）约束条件2：感知需求满足。该部分约束将根据感知测量的需求来确定要选取的传感器，假设已知某关键节点的信息感知需求集合为D=(Ti,T2,T，,T,),又知第n类传感器的约束条件2 以Sd来表示，则第ni类传感器与D的交集为ImD=T,Tm2，,T m;第n2类传感器的约束条件2 以Sd来表示,则第n2类传感器与D的交集为 InD=T.,Tm2,Tmm.;第nm类传感器的约束条件2 以Sd来表示,则第nm类传感器与(1)(2)第8 期D的交集为In.D=T,T2，,T.！。为保证所有信Sd.Tm.2+Sd.Tm.+Sd.2 1,其中 T.2,T.2,T.2=1或0,Sd.Tmm+Sd.Tam.+.+Sd.1,其中 Tmm,Tmm,.,T.=1 或 O。假设关键调查点的交通状态信息感知需求为流量，速度，二值公式化为(1,1;n类传感器可测量量为1密度），二值公式化为(0,0 1;m类传感器可测量量为1流量，车道占有率），二值公式化为(1,0 ；l类传感器可测量量为（速度，车型），二值公式化为10,1)。约束条件2 选取变量假设为Sd、Sd m、Sd i，n、m、l3类传感器针对于（流量，速度的感知需求分别为：Sd x0+Sdm1+Sdix01,(4)Sd;x0+Sdm0+Sdi11。JSdPbr+SdPbr+.+Sd.Pbr1,其中 Pbr,Pbr,.,Pbr=1 或 O,SdnPb2+SdPb+.+Sd.Pb21,其中 Pb2,Pb2,.,Pb2=1 或 O,SdPb+SdPb+.+Sd.Pb1,其中Pb,Pb,Pb=1或O。假设某关键调查点的交通状态信息精度需求为流量：中，速度：高，n类传感器可测量精度为|密度：高),二值公式化为(0,0);m类传感器可测量精度为(流量：中，车道占有率：中，二值公式化为(1,0 ；1类传感器可测量量为（速度：高，车型：低，二值公式化为(0,1)。约束条件3选取变量假设为Sdn、Sd、Sd i,n、m、l3类传感器针对于（流量，速度）的感知需求分别为：Sdx0+Sdm1+Sdix01,(6)Sdx0+Sdsx0+Sdi11。J4)约束条件4：布设需求满足。SdLb+Sd?Lbr+.+SdmLbr1,其中 Lb,Lbr,.,Lbr=1 或 O,Sd.,Lb2+Sd,Lb+.+Sd.Lb21,其中 Lb2,Lb,.,Lb2=1或0,SdLb+Sd?Lb+.+SdLb1,其中Lbs,Lb,.,Lb=1或0。假设某关键调查点的交通状态信息布设需求为/流量：立柱，速度：埋设；n类传感器可测量精度为（密度：立柱，二值公式化为(0,0 ;m类传感器可测量精度为（流量：立柱，车道占有率：立柱，二值公式化为(1,0;l类传感器可测量量为（速度：埋设，车型：立柱，二值公式化为10,1)。约束条件4选取变量假设为Sd、Sd m、Sd i，n m、l3类传感器针对于（流量，速度|的感知需求分别为：Sd x0+Sdm1+Sdix01,(8)Sdx0+Sdmx0+Sdi11。5）约束条件n：其他需求满足。陆由付等：高速公路传感网优化布局研究Sd.T.+SdTh+.+SdT.1,其中 T.,T,.,T.=1或0,O,公式化表示为Pb=Pb,Pb2,Pb3，,Pb。为保证所有感知设备中至少有一种设备可满足精度需求，且第nm类传感器的选用为Sdm，则约束条件如下：(5)该部分约束将根据高速公路交通运营管理单位对某关键节点布设方式的需求来确定要选用的传感器，假设已知某关键节点的布设方式需求集合为L=Li,L2,L，,L,又知第n类传感器的对应布设方式为L=L,L,L，,L ,若第n类布设满足需求,则集合内对应项为1,若不满足需求,则集合内对应项为O,公式化表示为Lb=Lbr,Lb,Lb，Lb。为保证所有感知设备中至少有一种设备可满足精度需求，且第nm类传感器的选用为Sd,则约束条件如下：(7)若高速公路交通运营管理者考虑其他方面需求，亦可继续增加约束条件以求解最优选型。以成本最优为目标函数，且假设第ni类传感器的成本为Cn，则可得目标函数为：min=Sd,.Sd,C,+Sd.,.Sd.Cm.+.+Sd.Sd.Cn.(9)1.2高速公路传感网优化布局算法模型结合上述模型的部分功能，从实践角度出发设计了山东高速公路传感网布局模型，根据工程设计人员的实际需求提出设备选址以及布局的合理化建议。该算法模型以山东高速智能网联高速公路测63息感知需求均至少1次被测量，则约束条件如下：(3)3)约束条件3：精度需求满足。该部分约束将根据高速公路交通运营管理单位对某关键节点精度需求来确定传感器的选用，假设已知某关键节点的精度需求集合为P=(Pi,P2,Ps，,P,又知第n类传感器的对应精度为P=Pr，P,P，,Pn,若第ni类传感器精度满足需求,则集合内对应项为1，若不满足需求，则集合内对应项为64试基地K110+000K120+000段为实际环境进行推导。1)步骤1:检测类型的需求满足。在实际应用中常用的传感器主要包括枪机、枪传感器类型交通量枪机枪球一体机雷视一体机线圈微波雷达2)步骤2：检测条件与精度的需求满足。通过研究发现，有些交通特征的测量可由多种类型的传感器监测得到，但是各传感器对交通特征的检测条件与精度有着明显的差异，根据实际的工程需求，依托于市场调研结果，重新整理各组合的检测条件与精度，并用等级后括号中的数字进行标记，等级越高对应的数字则越大。检测条件可分为分时检测(1)和全时检测(2)；交通特征检测精度可分Tab.2 Detection conditions and accuracy of partial equipment combination传感器类型交通量车道占有率车速车头时距排队长度车型车牌交通违章交通事故枪机6枪球一体机6雷视一体机8线圈8微波8雷达8枪机十线圈9枪球一体机十微波9雷视一体机十雷达9线圈十微波9线圈十雷达9微波十雷达9枪机十线圈十微波9枪球一体机十线圈十雷达9线圈十微波十雷达9雷视一体机十线圈十微波十雷达9选址间距的基础值由多名专家打分确定，考虑交通量修正系数、交通速度修正系数、隧道修正系数、桥梁修正系数、曲率修正系数、坡长修正系数、出人口间距修正系数，确定传感设备选址的平均间距，各Journal of Municipal Technology表1传感器检测数据类型Tab.1 Types of sensor detection data车道占有率车速车头时距排队长度VVV表2 部分设备组合的检测条件与检测精度70768888767898989999998999999999第41卷球一体机、雷视一体机、感应线圈检测传感器（以下简称“线圈”）、微波检测传感器（以下简称“微波”）、雷达检测传感器（以下简称“雷达)共6 种类型，各类型传感器可检测的数据类型见表1。车型交通违章交通事故V为以下5个等级：高（5)（95%）、较高（4)(90%95%）、中(3)（8 0%90%）、较低（2)（7 0%8 0%）、低(1)（绿色。部分设备组合的检测条件与检测精度见表2。3步骤3：平均选址间距确定。00658700808000959780909080959097系数的确定方法如下：交通量修正系数交通量大的路段发生交通事故的可能性较大，结合通行能力和设计交通量确定交通量修正系数车牌0057780000000057780000000057007807800007800007080780000780000708第8 期见式(10)、(11)。式中：DB为传感器理想布设间距,m;D为传感器实际布设间距,m;C为道路基本通行能力,pcu/(hln)；C为道路设计通行能力,pcu/(hIn);fu为交通量修正系数。交通速度修正系数速度大的路段发生交通事故的可能性较大，结合设计限速和最大限速确定交通速度修正系数见式(12)、(13)。D=DBfsp;fsp=DS/DSmx o式中：DSmax为道路最大设计限速，取为12 0 km/h；DS为道路设计限速,km/h;fsp为交通速度修正系数。隧道修正系数根据高速公路监控系统技术要求，特长隧道宜布设视频车检系统，中长隧道监控摄像机宜布设在距隧道出、人口10 0 40 0 m处；隧道内监控摄像机直线段设置间距不应大于150 m，曲线段设置间距可根据实际情况适当减小。在特长隧道中，监控摄像机应加密布设，保证无监视盲区。隧道修正系数计算公式如下：D=DBfru;fru=Dru/DB。式中：Dru为隧道摄像机实际布设间距，直线段为150m，曲线段为10 0 m；f r u 为隧道修正系数，直线段为0.3,曲线段为0.2。桥梁修正系数桥梁的光照与普通高速道路无差异，但是结构特征比普通公路复杂，因此传感器布局应适当加密。桥梁修正系数计算公式如下：D=DBfeR;feR=DBR/DBo式中：DBR为桥梁摄像机实际布设间距，m;fBR为桥梁修正系数，直线段为0.6,曲线段为0.4。曲率修正系数由于实际道路存在弯曲现象，曲率则是用来刻画道路弯曲程度的数值。摄像机在直线路段上的监控范围和曲线路段上的监控范围不同，曲线路段摄像机监控范围见图1。摄像机监控范围角度为；摄像机直线监控距陆由付等：高速公路传感网优化布局研究D=DBfL;(10)frL=CICB。(11)(12)(13)(14)(15)(16)(17)65B500m图1曲线路段摄像头监控范围示意图Fig.1 Schematic diagram of camera monitoring range in curvesections离m默认为50 0 m；平均曲率值为Cm=/s；圆弧半径为r=1/Cu；弧长公式为s=/Cur。曲率修正系数为fi=/(mCu)。?坡长修正系数高速公路各路段的纵坡坡长不尽相同，因此传感器的布设需考虑道路的纵坡坡长。首先将每个有坡度的道路视为一个基本单元,其次考虑坡长的平均长度。如果坡长的平均值大于基础值,则加密传感器的布设；如果坡长的平均值小于基础值，则按照基础值进行传感器的布设。D=DBfc;frc=LcL/DBo式中：LcL为平均坡长，m;frc为平均坡长修正系数，LcLDg时为 LcL/DB,LcL 15万元km)、较高（10 万15万元/km）、中（6 万10 万元/km）、较低（3万6 万元/km）、低（3万元/km）。根据市场调研，设备参考成本见表5。表5设备参考成本Tab.5 Reference costs of the equipment传感器类型枪机枪球雷视线圈微波雷达一体机一体机成本/元350004000045 0005 0002800027 80022实例计算山东高速公路传感网布设模型技术路线见图2。第41卷检测类型需求可靠性需求精度需求设备组合库名称类型整型整型整型整型整型布尔值布尔值由专家推荐设置布尔值布尔值浮点型整型浮点型整型整型设备布设平均间距基础值系数折减交通量修正系数交通速度修正系数桥隧修正系数曲率修正系数坡长修正系数备注出人口间距修正系数设备选型方案集合设备布设平均间距修正值单位成本核算最优布设方案图2 山东高速公路传感网布设模型技术路线图Fig.2 Technology roadmap of sensor network deployment modelof Shandong expressway假设山东高速公路网某路段的传感设备布设需求见表6、7。表6 交通特征需求Tab.6 Traffic characteristic demand交通特征检测条件交通量2车道占有率0车速2车头时距0排队长度2车型2车牌2交通违章2交通事故2表7 道路特征Tab.7 Road features变量名称基础选址间距/mCB道路基本通行能力/pcu/(hln)C道路设计通行能力/pcu/(hIn)】DSmax道路最大设计限速/（km/h）DS道路设计限速/(km/h）Ts是否隧道直线段Tc是否隧道曲线段Bs是否桥梁直线段精度需求505053444可靠性需求202011111数值2.0002.2001600120120否否杏第8 期变量BcmCuLcLLasen雷视一体机十雷达雷视一体机十线圈十微波雷视一体机十线圈十雷达雷视一体机十线圈十微波十雷达坡长修正系数为fic=1.0，出人口间距修正系数为fes=1.0，由上述得选址间距为f=20000.721.01.01.0 x0.58x1.0 x1.0=835.2 m。设备组合雷视一体机十雷达雷视一体机十线圈十微波雷视一体机十线圈十雷达雷视一体机十线圈十微波十雷达从表9可以看出，由于成本需求为6 万10 万元，即可选取方案为雷视一体机十雷达、雷视一体机十线圈十微波和雷视一体机十线圈十雷达的组合，而最优方案为雷视一体机和雷达的设备组合，其平均布设间距推荐为8 35.2 m。3结论1)基于降低路网感知设备成本考量，以路段交通量为基础评价标准，结合交通流时空相关性、路段安全权重侧重，设计传感设备与传感网络的时空最优布局方法，实现全网或特定需求路段的最优布设方案，有效提高了设备利用率,降低了布设成本。2)结合以往山东高速智能网联高速公路测试基地的传感设备测试结果来看，单一传感设备数据源带来的精度不足、时延较高等问题仍然是交通管理中的痛点问题。通过多源数据关联性、时空特征数据表现、异地数据关联性等方法，实现高速公路传感陆由付等：高速公路传感网优化布局研究续表名称是否桥梁曲线段摄像机视角/（）摄像机监控距离/m平均曲率值平均纵坡长度/m平均出入口间距/m成本需求（中）)设备组合交通量车道占有率车速车头时距排队长度车型车牌交通违章交通事故99999999设备成本/元45 000+27 80045 000+5 000+28 00045000+5000+2780045000+5000+28000+27800671)步骤1和步骤2 计算数值根据表6 筛选出的监控设备组合见表8。2)步骤3计算50根据道路特征求取各折算系数，基础选址间距500为2 0 0 0 m，交通量修正系数为fu=C/Cg=1600/2200=0.00330002.0006万 10 万元/km表8 监控设备组合Tab.8 Combination of monitoring equipments9999表9 单位成本Tab.9 Unit cost成本总计/元72.8007800077 800105800设备数据的互补，从而提高交通管理效率。3)在保证数据质量的基础上，建立感知数据(交通量、气象、道路材料等)与道路健康状况之间的关联关系，依托历史数据实现道路状况的自动评价与养护决策支撑。MET参考文献 1 JYANG H,IDA Y,SASAKI T.An analysis of the reliability of anorigin-destination trip matrix estimated from traffic counts J.Transportation 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Press,2011:224-301.)15中华人民共和国交通运输部.公路路基路面现场测试规程：JTG34502019S.北京：人民交通出版社，2 0 19：14-133.(Ministry of Transport of the Peoples Republic of China.Fieldtest methods of highways subgrade and pavement:JTG 34502019S.Beijing:China Communications Press,2019:14-133.其他作者：柳力，男，副教授，博士，主要研究方向为路面结构与材料。刘靖宇，男，工程师，博士，主要从事公路桥梁工程建设与管理工作。ternational Conference on Signal Processing IEEE,Hongkong:Communications and Computing(ICSPCC),2016:1-4.9 ZHANF,WANX,CHENGY,et al.Methods for multi-type sensorallocations along a freeway corridorJ.IEEE intelligent trans-portation systems magazine,2018,10(2):134-149.10