基于协同技术的智能车载系统

李若翩，阮雅端，陈启美

(南京大学电子科学与工程学院，江苏南京 210093)

智能交通系统(Intelligent Transportation Systems，ITS)是将物联网传感技术、数据通信技术、自动化控制技术及计算机高速运算技术等集成于交通系统中，从而建立起一种具有实时性、高效性、准确性和创新性的综合交通管理系统。该系统在智能城市的建设中发挥了巨大的作用，是交通产业进入信息时代的重要标志［1］，已成为公认的解决城市运输难题的最佳途径［2］。

近年来随着物联网等技术的发展，智能交通系统的建设取得了重大突破［3］。车路协同技术是引领交通未来发展的前沿技术，因此成为学者们研究的热点［4］。如何实现车载终端及异构网络之间的互通和合作，充分挖掘融合后车载系统的多种服务能力，实现交通服务个性化、便捷化和高速化是目前智能车路协同技术研究的重点。

论文研究了智能交通中的协同技术，提出了一种基于协同技术的智能车载系统，并且详细叙述了系统架构和功能实现，最后通过两个应用场景展示了该系统的使用案例。

1 系统设计

1.1 协同技术

通过联合交通中不同的终端、网络、技术及服务，协同安排后使整体的功能优于每个组成部分的功能之和，来让它们合作产生独立运作时并不具备的能力，这就是协同机理［5］。通过协同技术，系统功能将大于各个组成部分的总和，能够发挥出异构终端或网络融合后的强大能力。随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车拥有量急剧增加，人们对交通服务的需求量也不断上升，单一技术无法满足用户的所有需求。因此，需要通过协同技术来综合调度交通中的各项资源，使用户收获更好的服务体验。

智能交通协同系统的研究主要包含以下两方面的内容:一是单一交通网络内部不同的车载终端、网络、服务器等之间的协同，以增强交通管理系统的性能和提供优质的服务，这也是本篇论文的研究主旨。另一内容则是指异构车载网络之间的协同，使其拥有异构交通网络的无缝对接和个性化用户体验。

基于协同机理的交通系统的目标是联合现有车载网终端和数据，防止出现交通网络信息孤岛，将所有节点有效地协调集成在一起，形成一个完整的智能车载信息系统，从而使得信息在不同车载终端间共享。系统通过建立协同的智能交通环境，改善信息交流的方式，减少或消除时间或空间上被分隔的问题，从而提高交通终端群体工作的效率。

协同系统必须正确地实现协作机制才能够支持协作活动。合作机制是交互式终端的协议，可以完成分配资源和并发进程处理等任务。设计协同机制要考虑的因素比较多，其中需要优先考虑的是:体现用户需求的差异性，响应实时高速并且准确，处理合作过程中的意外事件，整合各要素成统一的有机体［6］。

1.2 系统框架

多个车载网络中的节点为完成系统智能化这个共同目标而组成一个集群，在通信网络环境下，尤其在协同系统技术的支持下，各个群体协调工作，最终完成统一的目标。基于动态地图界面的智能车载系统包括服务器集群、终端集群、移动网络和车载终端，如图1所示。

图1 智能车载系统框架图

服务器集群包括动态地图数据库管理功能模块、实时流视频服务功能模块、最佳行车路径分析功能模块和信息发布功能模块。终端集群包括固定摄像模块、路测传感模块、红外检测模块。车载终端单元包含以下基本模块:车载移动摄像模块、车载全球定位系统(GPS)模块、便携式通信模块和车载处理与显示模块。

服务器集群的主要功能有地图数据的存储和更新、最优行车路径的计算、视频流点播的响应和最终信息的发布等。终端集群主要负责探测当前交通网络中的各项参数，如车辆拥堵情况和环境因素等，同时也具备向服务器实时传送各项参数的能力。车载终端单元是向用户展示最终信息的平台，不仅可以根据交通拥堵状况描绘出不同的出行地图，也可以实时上传和播放服务器端存储的交通视频流。

1.3 协同流程

系统总体协调流程如图2所示。固定摄像模块、红外检测模块和路测传感模块测得路段车流量和平均车速等数据，通过移动网络将信息上传至服务器。动态地图数据库管理功能模块根据信息更新动态地图数据库。

图2 智能车载系统协调流程图

服务器集群中的最佳行车路径分析功能模块基于动态地图数据库，给出从当前位置到目的地的最佳行车路线，并根据实时交通状况的变化灵活地更换路线。结合车载终端单元的便携式通信模块通过移动网络，最佳行车路径分析模块将最佳行车路线通过车载处理与显示模块显示在地图界面上，为行车司机提供路由导航服务。

车载终端单元的便携式通信模块通过移动网络从服务器的动态地图数据库管理功能模块加载动态地图数据库信息，并通过车载处理与显示模块将交通拥堵状况在实时地图界面上显示出来。系统使用车辆平均速度作为路段拥堵状况表征量，平均车速越低表示道路越拥堵，在地图界面上用不同颜色代表各路段平均车速的差异，当车速大于100 km/h显示为绿色，当车速小于60 km/h显示为红色。

固定摄像模块、路测传感模块和红外检测模块对交通突发事件提供报警功能，并将此类信号通过移动网络及时上传服务器并反馈给道路监控部门或监管车。车载终端单元的便携式通信模块得到报警信号，再由车载处理与显示模块通过用户界面显示给监管车终端用户。同时监管车用户和道路监控部门可以通过信息发布功能模块，在应急处理的用户界面发布应对紧急状况的指令，通过移动网络调度人力物力，采取应急措施。

车载移动摄像模块拍摄图像或者视频，并由便携式通信模块传输至服务器。服务器中的实时流视频服务功能模块接受查询并发起收发双方的会话，供现场以外的执法人员调看视频，实现现场执法取证功能。车载GPS模块和车载移动摄像模块分别得到车辆位置和沿途视频并由便携式通信模块通过移动网络传输到服务器。交通管理者通过移动网络调看车辆位置和沿途视频信息，达到行车跟踪的目的。

1.4 功能实现

1.4.1 最优路径分析

求解最优路径问题的思路是:将实际问题抽象为数学问题，运用图论、动态规划或者各种经典算法进行求解。其求解过程大致有以下几步:

1)将实际的路径信息转化为可用于机器学习计算的格式，并得出整体的拓扑结构;

2)根据动态规划原则求得相关路段的权值;

3)依据最优路径算法求解最优路径问题。

最短路径搜索算法中最著名的为Dijkstra算法和A*算法，也是被研究和改善的热点。Sven Koenig等人在A*算法的基础上提出了Lifelong Planning A*(LPA*)算法［7］，该算法是一种动态最优路径算法，可以较好地解决路段出行费用不断变化的情况下最优路径搜索问题。

1.4.2 调度控制算法

基于动态地图界面的车载系统给用户提供实时更新的动态地图。相比传统地理信息系统(GIS)的静态画面，动态地图能够将路网交通的时变信息，如:交通控制信号(红绿灯变化)、车辆位置和速度的改变、自然环境变化(雨、雪、雾天气)等使用形象的仿真画面实时展示出来。

对于实时路况的技术实现，相对于静态的GIS，该系统采用分层的方式进行交通路况后台数据更新，实现动态的、实时的展示，如图3所示。

图3 动态地图界面

该系统将动态地图数据分为如下4层:

1)静态层:静态(半永久性)的数字地图数据库;

2)准静态层:类似的静态信息，保存在数字地图数据库中;

3)非标准动态层:临时的和动态的信息(如天气，交通条件);

4)动态层:关于移动物体(车辆、易受伤害的道路使用者和动物)动态的和其他高度动态的信息。

4层数据叠加并通过GIS界面形成道路具体状况的展现。该系统仅对车辆数据感兴趣，因而对静态层和准静态层不做更新。系统的动态地图数据库采用NAVTEQ公司提供的SQLite，数据库的更新和加载工作均基于python语言中SQLite的函数接口，在车载端的地图界面采用Google地图开发的API。

1.4.3 交通事件监测

固定摄像模块、路测传感模块和红外检测模块通过实时图像处理等技术测得一个路段内的车流量、车辆平均速度等参量，同时完成交通事件监测任务［8］。

交通事件检测具体方法如下:

1)首先进行摄像机标定，将物理世界的坐标和图像坐标相对应。

2)做背景建模即图像背景的提取，对图像背景(道路和路侧固定设施等静态单元)做模型构建，为前景与背景的分离提供必要条件。

3)利用对前帧与后帧作差分的方式，得到动态物体所在空间位置坐标和动态物体的特征点，使得前后帧的特征点得到匹配。

4)在动态物体(车辆)位置坐标测得后，通过坐标变换算得实际坐标系下车辆速度，并对经过车辆计数(每15 min统计一次车流量)。

5)对于检测到的车速异常的状况(意外停车、超速等)做报警处理，发送异常事件的信息。

1.4.4 车载视频处理

该系统移动视频经车载终端单元的车载移动摄像模块采集后做H.264编码压缩处理，再通过实时传输协议(RTP)打包发送给服务器［9］。当交管中心或监管部门有点播请求时，服务器端实时流视频服务功能模块发起收发双方的实时流传输协议(RTSP)会话。接收端接收实时流视频数据并通过VLC播放器软件解码后播放［10］。

所述服务器的实时流视频服务功能模块与RTSP会话采用了Twisted编程框架。Twisted编程框架是运用python实现的服务器架构，中心概念是非阻塞异步这一思想。

Twisted技术的初始化及工作流程如下:

1)读取其网络抽象层单元结构中的SPS序列参数集和PPS等信息，依据SDP协议生成后缀为index的索引文件。

2)打开服务器1556端口，时刻监听客户端的点播申请。

3)当有客户端点播视频时，服务器先检测是否己做解析。

4)在保证H.264格式的视频做过解析后，利用解析信息与客户端建立RTSP对话。

5)以RTP协议传输视频流，供客户端播放。

2 系统效果

协同车载系统可为不同类型车辆提供不同的个性化服务。车辆可以根据各自需要定制其自身的业务，协同终端系统则会提供相应的功能和服务。在此将车载用户分为两大类:普通车和监管车。

普通车的终端首先需要加载地图数据，并将数据显示出来，以给用户提供路网整体拥堵态势。在此交通实时状况己知的基础上，系统进行宏观交通流预测与事件检测，结合实时与预测的数据显示最优行车路径，如图4所示。

图4 普通车路况显示与最优路径(截图)

监管车可现场拍摄视频取证，并上传给交警部门为其决策提供依据。监管车也可以通过终端系统得到路网交通紧急状况的报警并发布应急指令、调度人力物力解决问题。当某个路段经检测认为可能有事件发生时，就在该处显示警示符号，如图5所示。当管理人员发现有警示符时，再对该地区进行进一步排查，确定是否确实有突发事件。

图5 监管车路况监控(截图)

3 小结

文章提出了一个基于协同技术的智能车载系统设计。通过相关关键技术的协同融合，调动各个终端及服务器协同工作，利用不同交通网络的能力，在车载网络的各个层面形成多维的协同服务，实现车载用户个性化的智能应用，最大限度地发挥了异构车载网络的能力。在智能交通运输道路上，迈出了朝着高效、安全、环保、可靠方向发展的一步。

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［1］严新平，吴超仲，杨兆升.智能运输系统——原理、方法及应用［M］.武汉:武汉理工大学出版社，2006.

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