物联网技术在智能交通中的应用颜志国.docx

1、物联网技术在智能交通中的应用颜志国 物联网技术在智能交通中的应用颜志国 唐前进公安部第三研究所 物联网技术研发中心摘要：本文主要介绍了基于物联网架构的智能交通信号采集与控制体系，指出了物联网技术和智能交通领域的相互融合趋势。文章以智能交通中的信号实时采集、动态控制诱导、最优路径规划等环节入手，阐释了各种智能传感器、电子标签、地理信息系统及定位技术在智能交通中的应用情况，整体描述了物联网架构的智能交通的具体实现。关键词：物联网 智能交通 动态诱导 电子标签 地理信息系统 1. 概述随着经济的发展和社会的进步，城市人口增多，汽车的数量持续增加，交通拥挤和堵塞现象日趋严重，由此引发的环境噪声、大气污

2、染、能源消耗等已经成为现在全球各工业发达国家和发展中国家面临的严峻问题。智能交通系统（IIS，intelligent transportation system）作为近十年大规模兴起的改善交通堵塞减缓交通拥挤的有效技术措施，越来越受到国内外政府决策部门和专家学者的重视，在许多国家和地区也开始了广泛的应用。随着近两年物联网技术在国内的迅捷发展，智能交通领域被赋予了更多的科技内涵，在技术手段和管理理念上也引起了革命性变革1。目前，社会各界对物联网“理解”不一，专家对物联网解读各有侧重。一般认为，物联网指通过射频识别、传感器网络、全球定位系统等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，

3、进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。1999年由麻省理工学院Auto-ID研究中心提出物联网概念，它实质上等于RFID技术和互联网的结合应用。2005年，ITU在The Internet of Things报告中对物联网概念进行扩展，提出任何时刻，任何地点，任意物体之间的互联，无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景，除RFID技术外，传感器技术、纳米技术、智能终端等技术将得到更加广泛的应用。相对于以前以环形线圈和视频为主要手段的车流量检测及依此进行的被动式交通控制，物联网时代的智能交通，全面涵盖了信息采集、动态诱导、智能管控等环节。通过对机动车信息和路况信息

4、的实时感知和反馈，在GPS、RFID、GIS等技术的集成应用和有机整合的平台下，实现了车辆从物理空间到信息空间的唯一性双向交互式映射，通过对信息空间的虚拟化车辆的智能管控实现对真实物理空间的车辆和路网的“可视化”管控。作为物联网感知层的传感器技术的发展，实现了车辆信息和路网状态的实时采集，从而使得路网状态仿真与推断成为可能，更使得交通事件从“事后处置”转化为“事前预判”这一主动警务模式，是智能交通领域管理体制的深刻变革。2. 基于物联网的智能交通体系框架针对目前交通信息采集手段单一，数据收集方式落后，缺乏全天候实时提供现场信息的能力的实际情况，以及道路拥堵疏通和车辆动态诱导手段不足，突发交通事

5、件的实时处置能力有待提升的工作现状，基于物联网架构的智能交通体系综合采用线圈、微波、视频、地磁检测等固定式的多种交通信息采集手段，结合出租车、公交及其他勤务车辆的日常运营，采用搭载车载定位装置和无线通讯系统的浮动车检测技术，实现路网断面和纵剖面的交通流量、占有率、旅行时间、平均速度等交通信息要素的全面全天候实时获取。通过路网交通信息的全面实时获取，利用无线传输、数据融合、数学建模、人工智能等技术，结合警用GIS系统，实现交通堵塞预警、公交优先、公众车辆和特殊车辆的最优路径规划、动态诱导、绿波控制和突发事件交通管制等功能。通过路网流量分析预测和交通状况研判，为路网建设和交通控制策略调整、相关交通

6、规划提供辅助决策和反馈。这种架构下的智能交通体系通过路网断面和纵剖面的交通信息的实时全天候采集和智能分析，结合车载无线定位装置和多种通讯方式，实现了车辆动态诱导、路径规划、信号控制系统的智能绿波控制和区域路网交通管控，为新建路网交通信息采集功能设置和设施配置提供规范和标准，便于整个交通信息系统的集成整合，为大情报平台提供服务。 图1 基于物联网框架的智能交通体系系统框架图见图1，由浮动车交通信息采集系统、固定式交通信息采集系统、交通信号控制系统、卡口系统、非现场执法系统、车辆和警员定位系统等子系统组成了交通指挥中心信息平台，这个平台与GIS数据信息平台的无缝对接，通过智能分析系统对各种交通数据

7、流进行情报化分析处理后，对外提供公共交通信息服务和交通诱导信息服务。交通指挥中心信息平台在动态交通信息诱导系统2中起到交通信息汇聚融合、智能处置、情报分析提取和信息分发的作用，为指挥决策和交通信息发布服务，为区县级交通指挥分中心提供数据支持。交通指挥中心信息平台的主要功能：完成浮动车式交通信息采集系统、固定式交通信息采集系统、车辆和警员定位系统等7个系统信息的汇集和标准化处理；完成对汇集交通信息的质量管理，对道路交通状态信息的判别和评估，并在信息平台内行进一步加工处理，形成统一的交通状态信息；实现对外交通信息服务子系统、交通诱导屏信息发布子系统、交通信息处理分析系统间的交通信息共享和反馈；交通

8、指挥中心信息平台的建设应立足物联网整体情报大平台的需求，设计应满足远期海量终端接入和平台间的数据交换和按需共享的要求。3. 交通信号实时采集系统目前，车辆信息采集方式主要有两种3，一种是固定式采集，一种是浮动车式采集。 图2.固定式交通信息采集设备（路网信息流断面采集）固定式采集方式通过安装地磁检测器、环形线圈、微波检测器、视频检测器、超声波检测器、电子标签阅读器等检测设备4，从正面或侧面对道路断面的机动车信息进行检测（见图2）。目前在路口及卡口等处，视频和环形线圈检测设备被大量采用，这两种方式也存在一定的不足：视频检测在天气状态不好的情况下效果不能满足要求；线圈检测只能感知车辆通过情况，对具

9、体车辆信息等无法感知。因而，为了实现交通信息的全天候实时采集，必须集成使用多种信息采集技术进行多传感器信息采集，在后台对多源数据进行数据融合、结构化描述等数据预处理，为进一步的情报分析提供标准数据格式。 图3 浮动车采集技术（路网信息流纵剖面采集）浮动车通常是指具有定位和无线通信装置的车辆5（见图3）。浮动车系统一般由3个部分组成：车载设备、无线通信网络和数据处理中心。浮动车将采集所得的位置和时间数据上传给数据数据处理中心，由数据处理中心对数据进行存储、预处理，然后利用相关模型算法将数据匹配到电子地图上6，计算或预测车辆行驶速度、旅行时间等参数，对路网和车辆实现“可视化”管控。浮动车采集技术是

10、固定点采集技术的重要和有益的补充，它实现了路网全流程的信息采集（纵剖面信息采集），结合固定点式采集（断面信息采集），可以为路网数学模型的建立提供更全面丰富的数据，为路网状态仿真提供更精准的依据。目前，浮动车主要由安装了具有交互功能的车载导航设备的出租车、公交车以及其他公共勤务或警务车辆来担当。4. 交通诱导系统交通诱导屏信息发布子系统主要是利用城区主干道的户外大屏，采用区域诱导策略对驾驶员提供诱导，即信息板实时发布对应交通节点下游的部分路网交通状态，并对道路使用者进行实时诱导，对交通管理措施提供跟踪反馈。基本的交通状态产生和发布流程如图4： 图4. 交通诱导信息发布流程图交通诱导屏信息发布子系

11、统主要功能包括：（1）提供在线车辆诱导、紧急事件的通告信息。交通诱导信息包括道路拥堵信息发布、快速路出口匝道拥堵信息、以及根据天气状况、路面及路面设施检修状况、特殊情况需要封闭道路等各种交通警示信息等，即时通知驾驶员，以提高其警觉性，实现车流的合理导向，缓解车流分配不均对交通造成的影响，保障车辆的安全行驶。（2）自动/手动控制系统有两种控制模式：系统内部建有一个控制策略，分为自动和手动两种控制模式，系统可以自由的在自动和手动之间切换。在自动情况下，系统自动向交通诱导屏发出显示道路交通状况的信息，红色表示堵塞、黄色表示拥堵、绿色表示畅通。在手动的情况下，系统自动向交通诱导屏发出显示道路交通状况的

12、信息需经操作员手工确认方可发布，同时操作员可手工向交通诱导屏发送文字信息。（3）可变动态文字警示信息显示信息标志牌完全依靠固定不变的文字信息，对交通诱导还是有一定的局限性。作为功能的进一步完善，发布重要的路况信息、警示信息，在设计的标志板下方增加全点阵显示部分，单行汉字显示，增强可交通诱导屏的可读性。5. 交通控制系统交通信号控制系统采用三层分布式结构，信号机通过RS232/RJ45与中心连接，采用RJ45网口形式组网。系统结构分三层：信号控制中心、通信部分和路口部分。具体如图5所示。交通信号控制系统架构具体描述如下：信号控制中心设备主要包括中心控制服务器、区域控制服务器、通信服务器、数据库服

13、务器、客户端等。通信部分主要包括光端机和通信网络，信号控制点采用光端机与中心设备相连，通信接口采用RJ45口。路口部分设备主要包括信号机、检测器等，信号机根据车辆检测器所检测的交通信息（包括车流量等）实时调整路口控制方案（信号周期和绿信比），实现路口的有序控制7。 图5. 交通信号控制系统层级结构 图6. 交通信号控制系统逻辑结构图系统在逻辑结构从上而下为中心级、区域级、路口级三级（见图6），功能划分描述如下：中心级控制：主要完成全区域的管理和全市级的交通控制功能，包括参数设置、区域监视、勤务控制等。区域级控制：主要完成区域信号机的交通信息采集、处理、预测及优化，并将控制方案下发给路口执行。区

14、域控制服务器的优化预测功能是对本区域路口进行战略级的优化，对周期长、绿信比、相位差进行第一级优化。区域控制服务器同时负责本区域内信号机的控制与监视。路口级控制：完成交通信息采集和上传，完成中心控制方案的执行。同时要根据路口的实际交通需求，在中心优化基础上实时调整绿灯时间，使信号配时最大程度的适应路口情况，达到最佳程度的畅通。信号控制系统的交通信号控制机与上位机间应采用先进标准的数据通信协议，以便于系统今后扩展。信号控制系统须具有以下控制功能：黄闪、全红、手动、遥控、单点定周期、单点多时段、单点全感应、单点半感应、绿波控制、二次行人过街控制、实时自适应优化控制、感应式线协调控制、多时段定时控制、

15、倒计时实时通信功能、公交优先控制功能、紧急车辆优先控制、强制控制、勤务预案控制等功能。基于地图的交通监控可以在区域/子区交通流量状态显示，监视饱和度，显示干预线控执行状态，监视勤务预案执行状态，监视GPS车辆，显示路口放行状况，监视子区控制状态，手动突发事件控制，突发事件监视。6. 结语物联网技术在智能交通控制领域的应用，将全面提升智能交通的管控水平和信息服务水平，实现从现场物理实体的管控到信息空间中虚拟镜像的管控，将为交通信息的情报化分析和交通管理模式的转变提供了强大的科技保障，也为降低能耗、改善环境污染、提升城市形象提供了先进的技术支撑，具有巨大的社会效益和经济效益。参考文献：1. 李野,

16、 王晶波,董利波, 物联网在智能交通中的应用研究. 移动通信, 2010(15): p. 30-34.2. 叶加圣, 基于FCD技术的道路交通信息采集与交通动态诱导系统. 合肥工业大学硕士学位论文, 2009.3. 陈宇峰, 向郑涛,陈利, 智能交通系统中的交通信息采集技术研究进展. 湖北汽车工业学院学报, 2010. 24(2): p. 30-36.4. 郑建湖，王明华, 动态交通信息采集技术比较分析. 交通标准化, 2009(194): p. 42-47.5. 朱丽云, 温慧敏,孙建平, 北京市浮动车交通状况信息实时计算系统. 城市交通, 2008. 6(1): p. 77-80.6. 章威, 徐建闽,林绵峰, 基于大规模浮动车数据的地图匹配算法. 交通运输系统工程与信息, 2007. 7(2): p. 39-45.7. 边婷婷, 智能交通信号控制系统的研究与实现. 沈阳航空学院工业学院硕士学位论文, 2010.