云计算在智能交通中的应用

随着汽车数量的迅速增长,交通拥堵日益严重。交通参与者的交通行为变得繁杂多变,交通安全问题突出,交通流预测的准确度下降。为了给用户提供时时高效的交通信息,同时为交通管理部门提供有效的交通管制措施,必须完善智能交通系统的信息采集、处理、分析、存储和发布等功能。云计算具有分布式存储、超强计算能力、信息融合共享等优点,利用云计算的这些优点,构建智能交通系统云平台,实现交通信息从采集到发布全过程的优化,最显著的是提高了交通信息的时效性和准确性。云计算已经在基于GPS的浮动车技术、短时交通流预测、最优路径诱导和交通信号控制等智能交通的各个领域得到应用,并且对综合交通的发展起到了积极的推动作用。     

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为了衡量出行者在比较交通信息行为和规避风险决策模式下的交通信息感知价值,构建了获取信息前后基于期望后悔效用差别的交通信息感知价值模型.考虑通勤出行者在路径选择时可能遇到的不确定因素,应用贝叶斯更新方法计算出行者获得交通信息后对路况认知的提高程度,讨论了通勤者仅有两条候选路径,且对路径的熟悉程度均为90%、交通信息准确性达到95%时,两条路径在不同路况组合情况下的交通信息感知价值.结果表明,应用后悔理论和数值模拟法,可以全面了解两条路径在各种不同路况组合下,通勤者获取信息后的路径选择和信息感知价值的变化情况.     

泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术

分析了现有交通信息服务系统存在的感知能力有限、服务方式单一和动态信息更新不及时的问题,围绕当前交通工程和信息技术领域的研究发展趋势,提出了一种泛在交通信息服务系统（U-TISS）的架构,将先进的协同感知、泛在网络、云计算、大数据等技术综合运用于交通信息服务领域,实现交通信息服务系统与交通物理系统的深度融合。U-TISS 架构包括感知、网络、计算和服务4层次。感知层主要通过传感器、射频标签、识读器、摄像头、全球定位系统、车载智能终端设备等,实现对人、车、路、环境的全面感知;网络层是以ZigBee、蓝牙、DSRC 等短程通信为主的末梢节点通信与以3G/4G或有线通信链路为主的承载网络通信,通过车路短程通信和自组织网络、路侧与感知中心的承载网络实时采集和传输各种交通信息,构建交通要素信息的精准获取与发布体系;计算层利用云计算技术实现有效的交通富信息挖掘与提取,提升交通信息服务质量;服务层构建基于泛在网络和云计算的交通信息服务平台,通过移动智能终端、车载终端、资讯广播、可变信号板等信息发布方式,为交通参与者提供实时动态的交通信息服务和丰富全面的辅助决策支持,实现交通信息服务的智能化与个性化。基于U-TISS架构,分析了实现U-TISS的关键技术,包括智能终端的普适感知与交互、车辆精确定姿与定位、交通信息路侧协同感知、车车/车路短程通信与组网、车载移动互联、交通信息云管理、交通大数据分析与挖掘、信息安全与隐私保护。分析结果表明：U-TISS具有泛在感知、开放互联、实时传输、深度挖掘与优质服务的特点,能够从安全性、高效性、便捷性和环保性4方面改进与提升现有交通信息服务系统的服务水平。在安全性方面,基于DSRC的车车/车路通信与组网技术使驾驶人可以获取超越视距、超车载感知能力范围与多时空尺度的交通信息,增强车车/车路间的协同能力;在高效性方面,借助泛在感知的海量路网运行信息和云计算平台提供的大数据分析技术,通过精细化的管理实现交通系统的高效运行;在便捷性方面,通过智能终端能够为公众出行路线、方式和出发时间的个性化定制提供支持;在环保性方面,通过对车辆控制系统提供更多的行车环境信息实现车辆控制的优化,通过大数据或社交网络提高驾驶人对环保驾驶的认知,实现绿色出行。U-TISS 关键技术的深入研究、推广与应用,及相关行业标准与规范的出台,将引起交通信息服务类应用商业模式的创新与变革,最终实现协作式智慧交通。     

基于车载通信实时交通信息的城市道路路径选择方法

为车辆出行规划最优路径是智能交通系统（ITS）的一个重要研究目标.本文根据有效的实时交通信息提出一种车辆路径选择机制,这种机制包括两个阶段.第一阶段,由有线或无线传输设备和车载通信设备组成的交通信息系统（TIS）,收集用于车辆出行导航的实时交通信息数据,并将其存储至交通信息中心.第二阶段,利用有效的实时交通信息,提出两种基于Dijkstra 的路径选择算法,即一步路径选择和逐步路径选择.前者在整个车辆出行过程中,仅在其出行开始阶段单次计算通往目的地的最优路径.逐步路径选择在每个交叉口都实时更新并计算通往目的地的最优路径,并提出使用两种新优化方法以避免算法形成环路.利用NCTUns 6.0 进行路网仿真,结果表明两种算法都借助于实时交通信息,且逐步路径选择优于一步路径选择.     

有偏好的多属性灰色关联路径选择模型

路径选择模型是动态交通诱导的核心问题.针对出行者不同偏好及路径属性不 完全确定条件下,提出了一种路径属性为区间值的有偏好路径选择模型.建立了以交通拥 挤程度、行程时间、行程距离和行程时间可靠性为属性的路径选择指标体系,给定路径属 性的区间值及出行者偏好值,计算每条路径客观信息与主观偏好的灰色关联系数.为了减 少主观偏好与客观信息的偏差,构建了单目标最优化模型,得到路径属性的权重值,进而 求得各路径主观偏好与客观信息的关联度,并根据关联度大小进行排序.最后以福州三坊 七巷交通网络为例,给出路径选择实例.结果表明该方法简单有效.     

双模式的交通拥挤收费模型研究

针对公交车和私家车辆两种交通模式,建立了交通拥挤收费的双层规划模型.在模型的阻抗函数计算中,考虑了两种模式之间相互影响及其车载能力的差异.以总体出行成本最小为目标建立上层模型、以用户最优的交通配流模型作为下层模型,出行模式的选择满足Logit模型.通过"对角化"算法直接搜索满足路径选择/模式选择的下层交通配流模型均衡解.通过步长加速和惩罚函数法对这个双层规划模型进行求解,最后给出了算例.     

基于历史数据的交通特征信息提取方法

为了给交通规划、设计和管理提供重要的定量数据支持,最大限度地实现信息增值,提出了从大量的历史交通数据中提取有用的交通特征信息的方法.以深圳市城市交通仿真系统中的历史交通特征信息为对象,根据交通信息应用需求现状,从空间、时间、统计和参数四个特征维度对历史交通特征信息进行详细的结构分析,给出了历史交通特征信息生成的运行流程,以及各个特征维度历史交通数据计算方法.最后介绍了历史交通特征信息在深圳市城市交通仿真系统各个信息服务子系统中的应用情况.     

交通信息服务系统建设和发展新模式

在新一代信息技术环境下,探讨交通信息服务系统建设和发展的新模式.针对现有交通信息服务系统发展的特点,分析了交通信息服务系统现有建设模式以及移动互联网、智能手机的发展现状,探讨了其中存在的问题.分析结果显示:数据资源整合难度大、后期运维资金不足等问题,严重影响了交通信息服务系统的服务水平以及可持续发展的能力.通过对新形势下的交通信息服务系统发展进行分析,指出当前人们对交通信息服务系统的需求发生了变化,移动互联网的发展也有了新的特点和趋势,原有的以政府为主导、以政府职能为核心的交通信息服务系统建设模式已经不能适应移动互联网技术环境下交通信息服务系统可持续发展的要求,并由此得出结论:面向新技术、新需求,交通信息服务系统必将转变为社会多方力量合作的、以用户需求为核心的建设模式.     

城市交通仿真系统设计与开发

依托智能交通系统对交通规划过程提供技术和决策支持,是当前中国大城市ITS建设的一项重要任务.建设面向规划决策的交通信息平台的主要目的,是通过长期、全面的数据采集和信息提炼,实现交通规划建设决策的科学化.首先运用系统分析方法对面向规划决策系统的用户--管理决策者、交通技术人员、公众进行了需求分析,提出系统软件和硬件架构;对系统实现中的关键技术问题进行了详细探讨;最后,介绍了如何应用上述设计方法实现深圳市城市交通仿真系统.城市交通仿真系统的设计理念、系统构架、功能设计和关键技术,将成为提高交通部门决策水平和业务能力的新的途径与模式.     

运行计划约束下的动态可达性分析与计算

在城市轨道交通中,随着各条线路的末班车按运行计划逐站完成载客任务,路网上OD两点间的可达路径逐渐变少,直至两点间不可达,这样的路网服务能力随时间的动态变化,称为动态可达性.本文研究运行计划约束下的路网动态可达性计算方法,以支持末班车开行的优化,实现搭乘末班车出行乘客目的地可达的最大化.本文首先分析了末班车开行带来的动态可达性,给出了最晚可达时间、路径可达性、OD可达性定义.在此基础上,提出了末班车开行下路网可达性的计算方法与最晚可达时间求解的递归算法.最后,以路网可达性最大为目标,将可达性计算方法应用于末班车换乘衔接优化.通过算例分析验证了可达性计算方法的有效性.     

基于交通控制与诱导的准动态交通分配策略与算法研究

交通出行诱导系统下的路网动态交通分配是进行交通出行诱导方案分析、评价的基础。本文主要考虑交通控制与诱导信息对路段阻抗的影响和出行者对交通诱导信息的接受程度,给出了两种准动态交通分配的策略：修改了出行路径阻抗和改变了出行路径选择。并基于常规非平衡交通分配,通过OD需求量“全有全无”方法,实现了OD变需求影响下的多时段连续准动态交通分配。最后,通过示例路网,验证了所研究的分配策略与算法的正确性。     

考虑诱导一致性的交通流协同管理模型研究

交通信号控制与路径诱导在时间、空间两个方面共同影响着交通流模式的演变,诱导信息生成与信号控制策略间有强烈的耦合关系,研究两者间的关联关系并使之协同能够提高路网使用效率,改善交通流运行状况.文中从工程应用的角度出发,强调诱导信息的生成必须满足诱导一致性.在此基础上,提出了运行交通流诱导系统的逻辑流程,建立了考虑诱导一致性的VM S诱导系统与线控系统协同模型.     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

基于粒计算的交通流参数预测

交通流参数预测是交通流诱导和交通信息发布的重要依据.以信息颗粒为基 础数据分析单元,针对以往模糊时间序列模型存在的缺陷,提出一种新方法构建模糊时 间序列模型,该方法在挖掘数据内在信息关联的基础上,考虑时间变量影响下分析动态 可变的区域间隔长度.此方法主要特点是基于Gath-Geva 模糊聚类的时间序列分割,利用 模糊分割构造信息颗粒,以信息颗粒为数据单元,通过粒计算分析交通流参数动态变化 趋势.实验结果表明,基于粒计算的交通流参数预测可以预测合理的交通流参数置信区 间,比传统的参数数值预测可靠度更高,对于交通状态的动态分析具有指导意义.     

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交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段，两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点，利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究，提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架，以交通信号控制执行级智能体为例，介绍分析智能体内在结构和作用机制，并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型，实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化     

成都公众出行信息服务系统实施现状与对策探讨

大力发展公众出行信息服务系统是缓解成都市交通拥堵的有效手段之一.在对成都市ATIS建设应用现状调查和问题分析基础上,采用“SOA＋云计算＋物联网＋大数据”的技术方针,从数据采集中心、数据处理中心、信息发布中心、标准规范、信息安全和运维保障出发,提出相应建议.从建设运营机制、绩效考核、增值运营角度对未来发展对策进行探讨.研究成果在纵横向联系、信息资源共享、应用服务拓展、运营机制方面有所改进,对改善成都市未来出行信息服务具有借鉴意义.     

双目标路径诱导下的交通信息定价策略

为了提高交通信息定价精度,在假定出行者权衡出行时间和出行费用双目标路径诱导的基础上,建立混合均衡定价模型,通过实例对模型进行了标定和验证,对比评价了单目标和双目标路径诱导下的交通信息定价策略,并给出双目标路径诱导下的交通信息定价结果。研究结果表明,与双目标路径诱导相比,单目标路径诱导改变了交通信息定价的可行区域,当具有信息的出行者、交通信息提供者、交通管理者三方各自的利益为决策主体时,交通信息的最终价格分别为1.3、2.6和1.8元,说明了混合均衡定价模型是有效的。     

交通诱导信息短信的WEB定制与发布

针对城市交通出行者获取交通信息渠道少、难度大等问题,提出采用交通诱导信息短信的WEB定制与发布的方法来缓解交通问题,并阐述采用个性化交通信息短信服务构件等关键技术来构建该系统,进而对短信收发软件的设计以及基于WEB的短信定制界面的无缝连接进行介绍,且经实例验证,该方法能够便捷、低成本地指导出行者了解所选择路线的城市交通流状况,具有一定的指导意义。     

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提出考虑信息接收程度的Ｌogit型随机交通分配方法,来计算道路指引信息发布下路网交通的重新分配.出行者被划分成两类,一类根据信息的指引出行,另一类则以Logit型的随机方式进行路径选择;利用道路指引信息的市场占有率的概念,给出这两种出行行为共存下的网络加载算法,并运用逐次平均法实现了拥挤网络中的交通分配.数值试验结果表明,发布良好的道路指引信息有助于提高路网运行效率;对拥挤网络中的给定OD,存在一个最佳的占有率,并随着交通需求的增加而增加;在合理的占有率下,增加信息指引路段可有效降低路网运行时间.     

基于交通网络数据集的动态路径诱导系统规划与实现探讨

智能交通是当前公认的有效解决交通拥堵、能源消耗及交通污染等突出问题的根本途径,而动态的交通诱导系统则是智能交通的核心研究领域之一,并一直被学术界和企业界所关注。当前已有诸多成果,但能广泛应用于实际交通环境的不多,通过着重探讨基于交通网络数据集下的动态路径诱导系统的规划设计与实现方式,有利于交通动态路径诱导系统的开发应用。