浮动车技术在动态交通系统中的应用

王军

烟台市交通运输服务中心 山东 烟台 264000

引言

城市交通管理方案的制定与公众出行信息服务在很大程度上依赖于实时、准确的交通信息，但是传统上获取交通流量、地点速度、排队长度很难满足城市交通诱导中交通状态判别、旅行时间预测等的需求，亟须实时动态交通信息的海量采集、快速处理、及时发布技术支撑。浮动车在交通中的功能主要是全天候、实时、广泛地采集多种交通信息[1]，基于浮动车的动态交通信息采集处理与发布技术可以很好地解决上述问题。

鉴于此，本文基于浮动车技术首先分析了动态交通数据采集和处理的关键技术，并对数据处理模型与相关算法进行了对比，结合上述技术探讨了浮动车交通信息系统的构建方法。

1 数据采集与处理关键技术

1.1 浮动车样本优化技术

采用浮动车技术采集路网交通信息时，面临的一个问题就是路网上需要分配多少浮动车，才能满足交通参数估计精度要求[2]。如果在某个时间段内，仅有一辆或少数几辆浮动车提供了运行特征数据，则据此估计的交通流整体运行特征将会有较低的可靠性。相反，如果在某个时间段内能够获得全部车辆的运行特征数据，则估计出的交通流整体特征具有较高的可靠性。在通常情况下，浮动车的数量越多，所获得的体现交通流总体特征的交通数据的成本越高。因此，有必要在交通数据的可靠性和成本之间进行综合平衡。

1.2 动态数据的预处理技术

在浮动车上传的数据中，往往存在一些异常数据，对这些异常数据处理的方法，将直接影响到行程时间估计和旅行速度估计的可靠性。整个动态数据的预处理过程可分为：①动态交通数据故障的识别：包括丢失数据的识别、错误数据的识别；②动态交通数据故障的修复：可通过前一天的历史趋势数据进行修复，也可采用历史数据和实时数据的加权平均进行修复或采用相邻时段数据的平均值进行修复；③动态交通数据的滤波：实际交通数据的随机成分会影响交通状态判别的效果，而交通数据的故障识别与修复处理方法只能对故障数据进行处理，所以在将实际交通数据输入到交通状态判别模型之前，对数据进行滤波处理是非常必要的。常用的滤波方法有“移动平均法”、“指数平滑法”和“卡尔曼滤波”等。④历史趋势数据的更新：历史趋势数据的有效利用能够保证交通模型的稳定性和减少实测数据中的随机干扰对模型的不良影响。所以在对交通状态进行判别和预测前，需要建立一天中每个时段的交通参数历史数据，可采用移动平均和指数平滑法对历史趋势数据库进行更新。

1.3 地图匹配技术

地图匹配是浮动车交通信息采集与处理过程中的关键技术环节。其基本思想是将定位装置获得的车辆定位轨迹与电子地图数据库中的道路信息进行比较，通过某种特定的算法确定出车辆最可能的行驶路段及车辆在此路段上最可能的位置。目前，已提出了若干地图匹配算法，在这些基本方法的基础上，还可以综合道路网络的连通性信息、车辆行驶方向和交通规则约束等信息，应用模式识别、决策规划和模糊逻辑等方法进行匹配。

1.4 道路交通运行状况估算方法

用于表征道路交通运行状况的指标主要有：路段或路径行程时间、路段平均速度、排队长度、拥堵持续时间和通行能力等[3]。浮动车系统上传的信息中主要有车辆的坐标位置、速度和回传时间，因此在应用浮动车信息估算道路运行状况时，国内外常用的指标就是“路段行程时间”和“平均旅行速度”。行程时间不仅反映了出行者在整个出行过程中的效率，同时也反映路网的服务水平，是衡量道路网络交通运行状态好坏的一个非常直观的参数。路段行程时间的估算方法较多，主要有“基于时间序列的估算模型”、“基于回归分析的估算模型”以及“基于神经网络的估算模型”等。

1.5 拥堵状态判别技术

根据浮动车采集的交通信息特点以及浮动车采集方式的不同，已形成了“基于路段行程时间的道路交通拥堵状态判别方法”、“基于相邻路段行程时间变化的道路交通拥堵状态判别方法”、“基于平均速度的道路交通拥堵状态判别方法”、“基于车辆瞬时速度的道路交通拥堵判别方法”以及“基于SS/ST（short stop/short trip）的道路拥堵判别方法”等[4]。通过将路段行程时间或路段平均速度估计及预测结果与预先设定的阈值比较，区分畅通、拥挤、堵塞等不同状态，可用不同颜色在点在地图或可变情报板上表示出路段的拥堵状态，提供给交通管理部门和出行者直观的交通状态信息。

2 浮动车交通信息系统构建

2.1 设计目标

设计的系统贯穿信息数据采集、处理/分析、发布三阶段，设计时应充分考虑系统的整体性、连通性，并尽量在软硬件功能和性能方面保持一致，以保证系统的稳定性。作为城市综合智能交通控制系统的一部分还应考虑与其他相关系统的相互兼容性，因此，本系统的设计方案应具有很好的开放性、互联性和扩展性，使其能在较长的一段时期内适应新技术发展的形势，提高系统的灵活性。设计时遵循以下原则：①标准化：保证系统内部信息采集、传输、编码、存储符合国家信息化建设技术标准，同时确保系统网络建设符合国家通用标准。②先进性：系统建设应有前瞻性，硬件设备、软件技术应能适应新技术的发展趋势。③可靠性：为使系统可靠地运行，一方面，软硬件设备设施要选用高品质的产品，把故障率降到最低；另一方面，利用系统容错技术，确保故障时系统仍能继续运行、不停机，使故障损失降到最小。④安全性：为确保系统安全，应采取较强的管理机制、控制手段、事故监控和安全保密等措施，从而提高整个系统的安全性。⑤可扩展性：技术选用、设备选型上充分考虑中远期的系统升级和扩容需求，确保系统数据量不断增长和业务需求日益复杂的情况下具备平滑升级的能力。

2.2 系统架构

按照系统功能实现的要求，可将浮动车信息系统划分为3个层次，分别为接入层、数据层、应用层。

2.2.1 接入层。该层是整个系统的基础层，负责系统基本信息的采集，其中包括车辆牌照、经纬度信息、地点车速、车头方向及定位时刻。

2.2.2 数据层。该层主要包括了7部分功能：数据检验规范化、数据存储备份、数据加工处理挖掘分析、路径规划、基于营运车辆的路网动态交通运行分析、信息发布网关。

2.2.3 应用层。将处理得到的道路运行状态、预计旅行时间、拥挤状态等信息实时反馈给交通管理部门便于及时进行交通管理控制，同时为未来城市交通规划提供相关交通数据；同时，将这些信息通过公众出行网站、交通广播、短信服务等手段发布给公众，使其能方便获知和查询，提高出行效率。另一方面，系统还将车辆定位信息及车况信息等发送给运输企业，方便其经营管理运输车辆。

2.3 系统功能

根据系统总体结构及功能需求分析，浮动车信息系统的数据流示意图，如图1所示。

2.3.1 道路交通态势图的发布和查询。通过公众出行网站、车载终端以电台广播等方式发布实时交通状况，响应用户的道路拥堵状态查询。

2.3.2 旅行时间、拥堵状态的估计和查询。利用网站、车载终端、可变情报板发布到达某个目的地的实时旅行时间估计（根据道路拥堵状况动态估计旅行时间）；通过网站、呼叫中心等接收实时旅行时间估计的查询，并推断道路拥堵状态。

2.3.3 交通信息统计分析和查询。该项功能可供交通管理、规划部门应用。通过分析、统计历史交通信息，对路段不同日期、相同时间段的速度统计比较； 对路段同一日不同时间段的速度比较；经常出现拥堵的路段（即在一定速度范围内的路段），需要结合历史数据进行综合统计分析。

2.3.4 载导航与行车诱导。为避免行车途中的拥堵问题，在固定时间间隔（例如每15分钟）更新一次道路路况实时信息，并提供在线查询和最佳行车路线诱导服务。

2.3.5 车辆监控与调度指挥。监控危险品运输车辆、运钞车，确保运输安全；实现对出租车、公交车的调度和指挥；为个人汽车提供防盗监视服务。

2.3.6 交通预测。通过动态交通信息采集，构建城市交通信息基础数据库，同时结合城市道路交通参数，运用各种推理技术预测未来交通流量，为城市道路规划、道路建设提供决策依据。

3 结束语

浮动车是目前国际上ITS领域中一种先进的道路交通信息采集技术，其具有低成本、覆盖面广、实时获取等优点，通过浮动车数据可以实时获取交通状态，对路网的交通状况进行辨识与评价。本文通过分析动态交通数据采集和处理的关键技术，比较浮动车技术相关的算法优劣，探讨了浮动车交通信息系统的构建方法。本文可为交通管理部门在交通控制、交通诱导方面提供决策支持。