基于物联网相关技术的公路交通运输的应用前景研究

辛伯宇，贺 然

（山西交通职业技术学院 信息工程系，山西 太原 030020）

0 引言

随着物联网、移动通信、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的不断发展，并在公路交通运输的应用日益深入，促使公路交通运输进入了一个高质量发展阶段。目前，基于物联网相关信息技术发展起来的车联网、导航服务、智能（综合）分析研判、智能决策控制等智能交通技术正在或准备应用于公路交通系统的各个方面。但目前智能交通系统应用情况呈条块分割，各自为政，未形成研发建设和应用上的合力[1]；随着物联网技术的蓬勃发展，物联网已经在桥梁健康监测、地质灾害监测、大坝安全监测等领域得到了长足的发展，但是在隧道工程监测领域却仍处在探索阶段[2]；物联网目前的发展难点不在技术，而是在标准的有效制定和产业化，所以必需有一套统一的技术协议与标准[3]。如上所述，物联网相关信息技术应用水平差异巨大，尚不具备系统性、规范性。遂本文将系统研究物联网相关技术在公路运输行业的应用，以公路运输体系中的要素（公路基础设施、载运工具、交通参与者）[4]为切入点开展工作，具体研究具备全面感知能力的公路基础设施和载运工具，使其不仅能即时收集自身参数或运行状态数据，还要能通过感知周围事物的状态来获取其他数据，并且二者之间可以通过借助通信技术实现实时有效的通信与信息交互；在此基础上，进一步研究如何利用云计算、大数据等相关技术，实现三要素之间的实时交互共享信息、协同；最后分析研究这些技术的应用对构建“现代综合交通运输体系”的保障。

1 物联网相关技术在公路基础设施中的应用

公路基础设施（道路、桥梁、隧道）是公路交通运输核心组成部分，根据其在公路交通基础设施中的重要性、及本体主动防护安全、路网监管协同调度、载运工具的影响等具体考虑因素，对公路基础设施的物联网相关技术应用进行研究，以隧道为具体研究对象，而物联网相关技术在隧道的应用最为复杂、全面。根据信息技术的特点，数据是基础，而全面感知是获取数据的重要手段，遂参照IOT（Internet of Things，物联网）数据处理流程、基于IOT 技术体系的数据处理模型[5]进行展开。

1.1 物联网相关技术在节点公路基础设施——隧道中的应用

1.1.1 隧道节点数据模型

随着各型隧道的不断建设和投入使用，由于隧道的建设目的是为了穿越山体、水域等，面临的地质条件一般较为恶劣，且随着隧道建设长度、深度的增加，隧道结构受不确定因素和隧道病害影响更多；再者，由于隧道开凿设备、周边环境等条件限制，隧道孔径往往受限；最后，建成隧道为半封闭空间，通行条件较差（高度、宽度）且通行要求（如通风、照明、应急安全防护等）高。遂在交通使用中，其往往面临自身结构安全、超限（高度、宽度、载荷）、实时交通流及特种载运工具（易燃易爆）和周边自然环境因素（尤指地质条件）等威胁，易产生各种损害、毁坏，甚至导致重特大交通事故等灾难性事件。

为此，在隧道运行过程中，应用物联网相关技术对其进行全面、实时、不间断地监测并进行安全评估、现场交通实时诱导、管制等颇具意义。

基于隧道的以上特点，从隧道结构病害、自然环境（尤指地质灾害）、载运工具、实时交通等维度来对其进行静、动态数据进行建模。如图1 所示。

图1 隧道节点数据模型

1.1.2 隧道节点数据获取途径

根据隧道节点数据模型中各维度对基础数据的需求，采取不同的手段，进行基础数据的获取。具体可从如下几个方面进行考虑：

a）结构变形 在隧道结构主体的拱顶、拱腰、拱底、轮廓、衬砌内部等结构节点上大规模部署成本低廉的传感器（如位移计、多点位移计、激光位移计、钢筋计、锚索计、表面应变计、嵌入式混凝土应变计、沉降计、土压计、裂缝传感器……），进行实时现场采集；并辅以数字照相技术和三维激光扫描技术定期巡查采集。

b）自然环境 在隧道结构主体及周围监测点部署相应的传感器（温/湿度传感器、风速风向传感器、地震仪、GPS 应变计、数字摄像头……）进行实时现场采集。

c）实时交通 在隧道主体及隧道上下口过渡段布设视频监控系统（该系统亦可组织所有的摄像头）、路况传感器、流量监测系统等进行现场采集并接入。

d）载运工具 在隧道出入口过渡段布设不停车超限（高、宽、重）检测系统、流量监测系统、车牌识别系统等进行现场采集；接入载运工具的“两客一危”系统、无人驾驶系统等进行现场实时数据接入。

1.1.3 隧道节点数据传输方式

根据以上数据模型分析及数据获取途径来确定数据传输方式。具体地，针对结构病害、自然环境这两维度的数据获取而言，由于传感大节点的部署分散甚至有位移要求，宜采用无线多跳的方式进行数据的采集并进行汇聚；而对实时交通、载运工具这两个维度的数据获取而言，获取方式相对集中且无明显位移要求，可采取有线/无线、4G/5G 方式进行。

1.1.4 隧道节点物联网数据处理模型

根据以上措施并参照IOT 数据处理流程、基于IOT 技术体系的数据处理模型，对以上获取数据进行处理，建立基于物联网的隧道节点智能管理中心模型，如图2 所示。

按照IOT 数据处理流程，该模型中的数据采集完成后，通过不同的传输方式上传保存于数据存储中心；然后隧道节点智能管理中心（隧道管理调度中心、隧道结构安全实时监测监控仿真系统、隧道内及出入口过渡段现场立体交通实时仿真监控系统、隧道智能（自动）应急响应策略预案系统）基于数据挖掘、在线分析等技术手段对数据存储中心的数据进行处理，产生的价值数据应用于隧道节点智能管理中心的各子系统；隧道节点智能管理中心各系统根据不同的现场情况及社会协同请求由不同的子系统完成相应的功能以调度应急响应策略预案，最终指挥隧道现场智能（自动）应急响应执行系统（为保证应急响应策略预案能落实执行，必须定期探查相关设备状态）执行响应；隧道现场智能（自动）应急响应执行系统执行响应后，将设备状态、预案响应情况反馈回传到隧道管理调度中心报备；隧道管理调度中心将此次应急响应的报备、响应历史数据存储于数据存储中心。同时，隧道节点智能管理中心还须负责向路网智能监管协同调度中心等社会相关交通参与者实时交互共享、协同。

基于以上研究路线，还可以进一步对桥梁、特殊节点路段（如地质松软路段、多雾路段、山区路段、临水临崖路段、坡陡弯急路段、易积水结冰路段等）进一步展开研究。实际研究过程中，可参照节点公路交通基础设施智能管理中心概念模型，如图3 所示。使用该模型时，应注意根据现场的实际情况进行选择性的取舍。具体考量如下：

a）桥梁、特殊节点路段的数据模型建立时，应具体地、有针对性地考虑桥梁的结构变形和特殊节点路段的现场特点，充分进行研判、论证，其他3 个维度（自然环境、载运工具、实时交通）的考量与隧道相似。

图2 基于物联网的隧道节点智能管理中心模型

b）根据具体的数据模型选择合适的传感器、执行器等。

c）根据所选传感器、执行器等确定适合现场条件的数据传输方式。

d）在以上基础条件具体考虑相应的智能管理的功能。

1.2 公路交通基础设施大数据共享平台——智能路网监管协同调度中心

图3 节点公路交通基础设施智能管理中心概念模型

以公路基础设施各节点管理调度中心的数据存储中心为基础，应用物联网相关技术进一步完善公路全面感知能力和智能（自动）主动诱导能力；通过云计算、互联网、移动通信等技术将公路交通基础设施数据、运行数据等进行逐级汇聚，组成国家/省/市智能路网监管协同调度中心，打破信息壁垒、消除信息孤岛，使其具有数据接入、数据监测、大数据挖掘、路况预判、协调调度指挥、服务推送能力，最终实现信息交互共享、协同等。同时，为进一步建设公路交通大数据共享平台打下坚实的信息设施基础。

2 公路交通载运工具大数据共享平台——基于北斗的车联网平台

通过在载运工具上搭载车载先进的传感器（雷达、激光雷达、摄像头、位置传感器、惯性运动传感器、北斗导航接收模块）、车载电脑、CAN（Controller Area Network，控制器局域网络）控制器、执行器、高精细地图等，使其具备全面感知、主动安全防护、路况识别、自动（无人）驾驶能力；通过云计算、移动通信、无线通信、北斗卫星导航等技术将车载工具的相关状态信息进行汇聚，上传至基于北斗的车联网平台，使其具有车辆信息感知、实时交通态势研判、线路实时调整等能力；从而，依托车联网，基于无线通信、传感探测等技术，实现车车和车路之间多种方式的信息交互与共享，在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，实现车辆主动安全和交通协同管理，提高交通安全水平和通行效率[6]；最终实现人、车、路，车联网平台之间的信息交互共享、协同等。

3 公路交通大数据共享平台

在公路交通基础设施大数据共享平台——智能路网监管协同调度中心、公路交通载运工具大数据共享平台——基于北斗的车联网平台的基础上，进一步推进云技术在公路交通中的应用，构建公路交通大数据共享平台，如图4 所示。实现公路交通资源优化配置，推动业务联动深化发展。从基础设施层、平台层、软件层搭建云架构，实现公路交通基础资源设施云化服务、公路交通平台数据云化服务及公路交通应用云化服务。

图4 公路交通大数据共享平台概念模型

4 物联网相关技术对现代交通运输体系的保障（影响）

表1 应用物联网相关技术的公路交通要素对现代综合交通运输体系的保障

基于以上研究，从构建“安全、便捷、高效、绿色、经济”的现代化综合交通体系[4]的目标出发，进一步具体分析应用了物联网、移动通信、大数据、云计算、人工智能的公路交通要素对实现这一目标的各个准则的保障，详见表1。

5 结论

本文从物联网相关技术在典型的公路交通基础设施的节点——隧道的应用为切入点，研究了一种基于物联网数据处理模、并以构建公路交通大数据共享平台为目标的研究方法。为技术人员设计、组织、实施公路交通大数据共享提供了一种具有指导意义的技术路线。其他研究者可基于公路交通大数据共享平台概念模型，进一步展开对公路交通运输的具体服务及交通运输行业的其他组成部分（航空、水运等）的研究，从而真正实现“安全、便捷、高效、绿色、经济”的现代化综合交通体系。