考虑连接性标识的指引信息可达性分析及评价

李 敏，黄 敏，钮中铭，李尔达

(中山大学 工学院 广东省智能交通系统重点实验室,广州 510006)

考虑连接性标识的指引信息可达性分析及评价

李 敏，黄 敏＊，钮中铭，李尔达

(中山大学 工学院 广东省智能交通系统重点实验室,广州 510006)

为了更好地实现对指路标志指引信息可达性的分析及评价，同时为后续指路标志的优化布设做好基础，本文首先回顾了路网拓扑结构下的指路标志指引信息的表述模型.接着应用先前的研究，对指路标志指引可达性进行分析，并根据现实情况与管理者的角度提出相关改进措施，在搜索路径中考虑是否存在连接性标识的情况下，构建了用于搜寻指路标志指引路径的可达性算法模型.最后以广州大学城路网为例，将上述模型应用于该路网中，对指路标志指引可达性进行分析评价.实例表明，本算法模型提高了评价结果与现状的契合度，该算法有效、可行.

智能交通；指引可达性分析；路径搜索算法；指路标志；连接性标识

本文旨在对城市道路指路标志指引信息的可达性分析进行研究，为后续指路标志的优化布设做好基础准备.结合前人的研究，首先阐述了路网拓扑结构下的指路标志指引信息的表述模型，此模型是指路标志布设现状的分析与评价的基础.接着对先前的指路标志指引可达性分析模型进行应用分析，并基于现实情况完善了路径搜索规则.根据上述理论，在搜索路径中考虑连接性标识存在与否的条件下，构建了用于搜寻指引路径的指引信息可达性分析的算法模型.最后以广州大学城作为实验区域，对上述指路标志指引可达性进行分析评价，验证了算法的实用性及有效性.

2 指路标志指引信息表述模型

根据前人的研究，本节对指路标志指引信息的表述是在拓扑路网下进行的，用结点-弧段模型来描述路网，以指路标志项为指引信息的基础描述单位[5-7].指路标志项指每个被标识对象及其附带信息（方向、距离等），它是指引信息的基本组成单元[4].以rs表示指路标志项，其主要的表述信息包括：

rs.larc——指路标志项所处弧段；

rs.node——指路标志项指示的交叉口；

rs.narc——通过指示交叉口第一个到达的弧段；

rs.dir——rs.narc相对于rs.larc的转向；

rs.inf——指路标志项指示的信息名称.

以图1为例，图中指路标志牌共有6个指路标志项，以右转方向的指路标志项“解放路”为例，其对应的主要表述信息为：rs.larc=BO;rs.node=O; rs.narc=OA；rs.dir=7（右转）；rs.inf=解放路.

图1 指路标志项示意图Fig.1 Schematic diagram of guide sign item

3 指引信息可达性分析算法模型

本节首先概述了指引可达性的含义，接着对先前的指路标志指引可达性分析模型进行应用分析，根据现实情况对驾驶员的默认寻路规则加以改善，为后续指路标志可达性优化做好基础.根据上述分析，在搜索路径中连接性标识存在与否的情况下，建立搜寻指路标志指引路径的指引可达性分析算法模型，同时定义其评价指标.

3.1 指引信息可达性分析

一般情况下出行者在出发前都会上网查找目的地信息，了解目的地的方向、目的地所在的区域等信息，从而对整个行程有个大致的了解，再结合诱导系统提供的指引信息寻路到达目的地.当出行者来到交叉口时，寻找目的地的指引信息，若有则按照指示前进，若无则根据自己的经验知识来选择路径.称在缺乏指引信息下道路使用者结合经验知识来确定路径的规则为默认规则[8-11].若出行者通过指路标志的指引及其默认规则能够到达目的地，则称为指引可达.有学者基于上述理论，构建了指路标志指引可达性的分析评价模型[4].模型中采用直行或保持在同等级道路上行驶作为寻路的默认规则.然而，该模型仅从出行者寻路的角度考虑，若直接应用于评价分析则具有其局限性.

将上述模型应用于广州大学城中，对中环东路的指引可达性进行分析，如图2所示.图中的线表示连续指引路径，即通过指引信息及默认规则能够到其目的地.前人的研究对于默认规则只考虑直行、道路等级等条件，并没有考虑连接性标识的缺失情况.由于缺少连接性指引信息驾驶员有可能兜了个圈仍可到达目的地或者不可达，这样本可以转个弯就能到其目的地，现却需要按照默认规则行驶很远，这样很明显不符合现实情况及交通管理的要求.如图2中所示，假设出行者从S处出发，根据指引信息行驶到A处，由于A处缺少对中环东路的直接指引（根据前人的研究将A处所缺的直接指引称为连接性标识[5]），因此根据先前的研究，则继续向前搜寻，背离目的地，绕行一段距离后仍能到达目的地，其行驶路线为S-O-A-B-C-D-E-F-G-H；虽然驾驶员能到达目的地，但此条行驶路线是不合理的.为此本文对前人的可达性分析模型[4]进行改进，使得指路标志可达性分析结果更加与现状相吻合.

图2 中环东路指引可达性部分示意图Fig.2 The partial guiding accessibility diagram of Zhonghuandong road

3.2 连接性标识

根据指引信息与拓扑路网的关系可以将指路标志项分成连接性标识、方向性标识、状态性标识3种[5].其中连接性标识的定义为：在道路网络中，指路标志项所指示的路段与其所在的路段是直接相连，且相交于同一交叉口则称该指路标志项为连接性标识.其数学表达式如下：若rs.larc≠rs.narc，但 rs.larc⋂rs.narc=rs.node，称rs为连接性标识.以图1为例，在图中北京路（东）、北京路（西）、中山一路均为连接性标识.

3.3 默认搜索规则介绍

当道路出行者行驶在某一交叉口时，此交叉口由于缺少对目的地指引信息，从而按照道路使用者的默认规则来选择道路.其中搜索规则主要考虑以下几方面的限制因素：

（1）搜索的弧段必须为相邻且连通的弧段；

（2）特殊区域内部的道路不在其搜索范围中（如景区内部道路、村落道路等）；

（3）在默认寻路中，假设相邻弧段均连通，转向优先性为：直行>右转>左转>掉头；

（4）考虑连接性标识存在与否，防止已到目的地但由于缺少连接性标识而错误地继续搜索.

（5）考虑搜索距离的限制.

图3 默认搜索规则算法流程图Fig.3 The default search rules algorithm

判断是否需要继续搜索路径的思路为:

首先在当前所有的连通弧段中，按照转向优先性选出一条转向优先级最高的非限制弧段（非限制弧段指不属于特殊区域内部的道路），判断从指路标志指引信息缺失处到该弧段处的距离，若大于距离D则停止搜索，否则判断该弧段是否属于连接性标识所指示的弧段，若是则说明已经到达目的地，否则判断其余连通且非限制弧段是否有连接性标识所指示的弧段，若有则停止搜索（说明此处是由于缺少连接性标识使得驾驶员不能够到达目的地，防止驾驶员错误地继续背离目的地搜索路径），若无则以先前转向等级最高的道路继续前进行驶.其中默认搜索规则主要算法流程图如图3所示.

3.4 指引可达性分析算法模型

基于上述理论方法，提出了指引信息可达性分析算法模型，其算法的基本思想：

获取当前路网中所有指示目的地的指路标志项，按照标志项的指引搜索路径，若到达某一交叉口时没有相关指引信息，则按照上节中的默认搜索规则继续寻路直至到达目的地或目的地的入口路段；当默认搜索的距离大于给定的阈值或由于连接性标识的缺失而不能使得驾驶员到达目的时，则停止搜索，认为没有连续的指引路径即指引信息不可达.算法流程如图4所示.其中：

O——被标识对象；

Oetn——为O在路网上的入口路段集，指引到达Oetn为完成；

rs，tmprs——指路标志项，相关属性如第1节所列；

rs.flag——用于标示指路标志项rs是否已找到有效指引路径；

RSO——指示O的指路标志项集合，RSO={rs |rs.inf=O}；

cuar——当前正在搜索的弧段；cuar.len——弧段cuar的长度；W——指引路径标记，W＝1有连续路径，W＝0没有连续路径；

dist——在搜索过程中，已经过路段的长度之和；

D——搜索距离阈值D，从开始搜索的第一个标志项起到当前搜索弧段的距离，搜索距离大于D则认为找不到连续路径，认为指引不可达.

定义被标识对象O的可达性指引率Pa(O)，可达性指引率为在所有指示O的指路标志项中，能够连续指引路径的指路标志项的比重[12].其计算公式为

Pa(O)=(S1(O)/S(O))×100%

式中 S1(O)=#{rs|rs.flag=1,rs∈RSO}，S(O)= #{rs|rs∈RSO}符号#表示集合元素的个数.

图4 指引可达性分析算法流程Fig.4 Algorithm model for accessibility analysis of guiding information

4 实例应用

在拓扑路网结构下，以广州大学城为应用示范区域，并构建其指路标志诱导系统数据库，利用Visual Basic语言以及ArcGIS二次开发组件建立了指路标志评价分析模块.

选取广州大学城主要道路：西五路、中环东路、中环西路、外环西路、北一路等主要道路作为被标识对象，运用上述算法对指路标志指引可达性进行分析，计算各对象的可达性指引率，其中得到评价结果如表1所示.从表中可以看出，广州大学城指路标志系统对各主干道的指引较多而且可达性也较好，对次干道的指引较少.其中，西五路与北三路的指引可达性最高，已经达到100%，而北一路由于是次干道对其指引较少，且可达性也比较低.以中环东路为例，应用前人提出的算法模型[4]得到的指引路径搜寻结果已如图2所示，而应用本文提出的算法模型，得到指引路径搜寻结果如图5、图6所示，其中两个算法所得到的可达性指引率如表2所示.由于本文根据现状及交通管理者后续优化的角度，排除了因缺少连接性标识而背离目的地搜索，例如兜了个圈后又回到目的地的情况，而是认为在缺少连接性标识下，背离目的地继续行驶是一种指引不可达的情况，故指引可达性要稍低于先前的算法模型.图5、图6中形式的点为对“中环东路”进行指引的指路标志点，为不连续指引路径，弧段为连续指引路径.图5是在默认搜索路径中考虑了连接性标识缺失的情况，由于A处缺失连接性标识，则认为指引不可达，无需继续进行路径搜索即S-O-A段是不连续指引.从图6中可以看出，在不连续路径上，由于部分交叉口缺少对被标识对象的指引信息，道路使用者不能顺利到达目的地，图6中有5处地方不连续都是由于缺乏连接性标识所导致的（图中大圆圈表示缺乏连接性标识处）.在连续指引路径上，道路使用者可以通过指路标志的指引信息并结合默认寻路规则到达目的地.

表1 广州大学城指引信息可达性评价结果Table 1 The guiding accessibility evaluation results in Guangzhou Higher Education Mega Center

表2 算法模型应用结果比较Table 2 Comparison of model application

图5 中环东路指引可达性部分示意图Fig.5 The partial guiding accessibility diagram of Zhonghuandong road

图6 考虑连接性标识的指路标志指引路径搜寻结果示意图Fig.6 The guiding accessibility diagram considering connection Signs

5 研究结论

指路标志作为静态诱导系统的重要组成部分已经受到交通研究机构与管理部门的重视，对指路标志诱导系统可达性分析研究是后续优化指路标志诱导功能的基础，连续的指引信息是保障道路出行者到达目的地的前提.本文结合前人的相关工作，在搜索路径中，考虑连接性标识的存在与否对驾驶员的寻路规则进行完善，建立了用于搜寻指引路径的指引信息可达性分析算法，并将模型应用于广州大学城.结果表明，本算法模型提高了评价结果与现状的契合度.因此道路管理者可以根据该算法模型得到的路径搜索结果去完善指路标志的布设，并对不同被标识对象的指引路径进行优化，从而满足不同的交通需求，进而充分发挥指路标志的诱导指引功能.

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Analysis and Evaluation for Guiding Accessibility Considering Connection Signs

LI Min,HUANG Min,NIU Zhong-ming,LI Er-da
(Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System,School of Engineering, Sun Yat-sen University,Guangzhou 510006,China)

In order to better analyze and evaluate the guiding accessibility of guide sign system,and lay a foundation of deploying and optimizing guide signs.Firstly,the representation model for guiding information is discussed based on the road network topology.And the previous study on analysis and evaluation for guiding accessibility is applied to a certain area,and some improved methods are proposed from the current situation and management.Then,the analysis algorithm model for path-finding and guiding accessibility is constructed taking connection signs into consideration according to above-mentioned improved methods.At last, a case study is conducted:the analysis algorithm model is tested in Guangzhou Higher Education Mega Center,and evaluated the guiding accessibility of guide sign system.Application revealed that this analysis algorithm model fits better with the present status,and the algorithm model is feasible and effective.

intelligent transportation;guiding accessibility analysis;path searching algorithm;guide sign; connection signs

1 引 言

2013-07-24

2013-09-25录用日期：2013-11-29

广东省科技计划项目（2012B010100023）；国家自然科学基金项目（51178475）.

李敏(1988-),男,湖南常德人,硕士生.*通讯作者：huangm7@mail.sysu.edu.cn优化指路标志的布设，以及更好地提高指路标志的诱导功能打下良好的基础[2].目前许多学者对指路标志分析评价进行了研究，并提出了相关评价指标，如：连接性标识率、实地信息指引率、路径复杂度等[3，4].

随着我国社会、经济建设的快速发展，城市现代化建设不断深入，城市快速道路、环路、立交桥等随之融入城市路网之中，道路路网结构日趋复杂，道路使用者的路径选择更趋于多样化，从而使得道路使用者对指路标志诱导系统的依赖越来越强烈.指路标志是道路交通的语言，为交通参与者传递道路方向、地点、距离等信息[1].科学合理地设置指路标志不仅能为道路使用者提供有效的指引信息，而且能提高整个路网的运行效率.对现有的指路标志诱导系统进行分析与评价能够较为详细地了解当前指路标志系统所存在的问题，进而为