基于RFID的公交车辆运营安全保障系统研究与开发技术报告.docx
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基于RFID的公交车辆运营安全保障系统研究与开发技术报告
基于RFID的公交车辆运营安全保障系统研究与开发
技
术
报
告
研制单位：
兰州交通大学
2013年7月
一、背景及目标
1）项目的背景
公共交通系统作为一个城市的文明窗口，成为公众衡量城市文明程度及数字化和信息化建设的参照点，其发达程度不仅体现着城市的形象，也和每一位出行的市民息息相关。
但是，我国大部分城市的公交体系基本上还是采用人工调度、手工卡点、司机报站的落后管理服务方式，造成管理混乱、行车困难与需求／供给时空上的不平衡。
传统的公共交通系统已经不能很好地适应行业自身的发展和公众对快速公交出行的需要，而作为城市数字化发展支柱之一的数字化公共交通系统以其高质量得服务，数字化的智能管理，成为公共交通系统发展的必然趋势。
2）项目的研究目标
随着城市经济的飞速发展以及城市规模不断扩大，机动车保有量急剧增加和道路建设发展滞后的矛盾日益突出。
特别是大城市，交通运行不畅的状况日益突出，交通拥堵现象十分严重，给市民生活带来了极大的不便。
城市公共交通是与人民群众生产生活息息相关的重要基础设施，优先发展城市公共交通是提高交通资源利用效率，缓解交通拥堵的重要手段。
通过RFID技术可以实时采集、传输和处理有关的交通信息，把握当前交通运行的实时状况以及预测未来的交通状况，运用数据挖掘等多种手段对各种交通信息、客流分布、车辆运行密度等信息进行综合处理，通过有力的信息交互手段，使用户迅速获知相关的交通信息，从而有效地提高交通效率，并使交通设施得到充分利用。
二、项目进度
2011年4月项目负责人组织研发小组成员开研讨会议。
会议上，研发小组成员就项目的内容进行了讨论，并在分析了项目的技术要求之后，我们找出了项目研发的重点和难点，划分研发的主要的和次要的内容。
会议最后为项目制定了一个技术方案，为以后的项目研发定了一个良好的计划，同时也为保证了这次项目研发的顺利完成打下了坚实的基础。
2011年7月，研发小组成员在嵌入式Linux平台上开发基于RFID的公交车辆运营安全保障系统，该系统采用C语言开发，力求通过模块化编程，使系统变得更加稳定，增强系统的可维护性。
2012年10月，基于RFID的公交车辆运营安全保障系统已经顺利设计完成。
该系统实现了对公交车辆以及乘客等信息的采集、公交车辆自动报站、各站点考勤等功能，完成了项目技术指标中的实现功能要求。
2013年1月，项目研发小组成员对项目系统进行了大量的测试经过一个月的集成测试，调试和完善，系统性能逐渐稳定下来，并基本实现了初期的预定目标。
2013年4月，通过分析与处理基于RFID的公交车辆运营安全保障系统所采集得到的公交基础数据，建立公交线路的优化模型，同时利用该优化模型对公交线路网络进行优化，最后验证了该模型的可行性和有效性。
三、技术方案
项目结合城市公共交通需求，利用RFID技术、信息交换技术和无线通信技术，调度中心对公交车辆进行实时监测和信息采集，获取公交客流密度及分布、车辆到站实际时间间隔等基础性数据，对采集的数据进行收集，整理分析，作为日后公交调度、运营线路调整的依据。
研究如何准确识别乘客乘车信息，仔细分析采集信息内容、进行数据标准化处理，为建立车辆线路优化模型的建立打下良好的基础，研究并提出实用的线路优化模型。
通过建立模型，利用采集的数据模拟验证，调整模型参数，可以控制研究达到相对满意的结果。
四、项目技术框架
本项目的技术框架主要分别从项目的硬件系统和软件系统来描述。
在项目技术框架中，利用RFID技术，项目主要目的是要实现以下功能：
1.公交信息采集
公交系统的设计与优化要用到大量的OD矩阵等基础数据，所以公交信息的采集尤为重要。
在本项目中公交信息采集功能实现的技术流程如下：
①利用IC读卡器记录每位乘客的信息，如上车时间、站点、IC卡号等。
②利用RFID无线读卡器和RFID标签卡，记录乘客的下车时间与站点。
根据各个乘客的上下车时间与站点，可以推算出各个站点间的OD矩阵、公交客流分布、客流时间分布、乘客出行始发点分布等。
2.公交车辆自动报站
利用RFID无线读卡器和RFID标签卡，公交车辆可以远程识别出快要到达的公交站点，从而自动实现提前报站功能。
3.公交站点考勤
利用RFID无线读卡器和RFID标签卡，公交车辆可以远程识别出快要到达的公交站点，中心控制系统记录该时刻的时间为公交车辆到达车站的时间（远程识别的距离不会很远，所以时间差可以忽略）。
1）项目硬件系统
由于本项目的目标功能是对公交客流密度及分布、车辆到站实际时间间隔、站点OD矩阵等基础性数据进行采集，所以本系统要具备对公交站点以及公交车辆、公交乘客进行监测的能力。
但是，公交车辆、公交乘客都是移动的，要想对公交车辆进行实时监测，以及必要时对乘客（乘客随身携带的公交卡）进行定位识别，采用传统的物理链路通信的方法必然行不通，只有通过无线通信技术是可行的。
本项目利用RFID技术来对公交站点以及公交车辆、公交乘客进行监测或者定位识别。
RFID无线识别要用到两种装置：
RFID无线读卡器和RFID标签卡。
RFID无线识别的大致过程是：
RFID无线读卡器在工作时向外发送一定频率的电磁信号，该信号的频率决定了读卡器的工作范围。
当RFID标签卡在读卡器的工作范围内时，标签卡会感应到读卡器所发送的信号并且向读卡器发送信号，一旦读卡器检测到了标签卡发出的信号，从而就可以识别出标签卡就在读卡器的附近。
项目对RFID无线识别设备的选材设立一个标准。
在公交系统上，RFID无线识别设备的选材主要考虑以下几个参数指标：
、工作频率：
频率越高，信号越强，稳定性越好。
、通信距离：
公交车辆要实现自动提前报站，RFID无线识别设备的通信距离为20~80米左右。
、标签卡类型：
标签卡分为3种，分别为有源、无源和半有源。
无源标签卡应用广泛、价格低廉，但属于近距离接触式识别类；有源标签卡具有远距离自动识别的特性；半有源标签卡兼顾有源标签卡及无源标签卡的优缺点。
表格1：
读卡器ML-M2000的规格参数
参数
规格
信号调制方式
GFSK
工作频率
2.4-2.45GHz
发射功率
≤3dBm（可用软件进行调整）
电源
+9V到+12VDC（MAX1000mA）
读写区域
全向范围（若需定向可选择定向天线）
微波通讯距离
≤80m
本项目采用的RFID无线识别装置是江苏木兰公司的ML-M2000（读卡器）以及ML-T65（标签卡）。
读卡器ML-M2000的规格参数如表1所示。
其工作频率在2.4-2.45GHz，可以很好地消除公共道
路附近的建筑、树等物体对RFID信号的阻碍，提高了通信的可靠性。
该读卡器的通信距离最大达80米，符合公交系统的需求。
标签卡ML-T65是属于有源标签卡类型，具有远距离、高可靠的通信特性，符合本项目系统的要求。
为了能够实时监测到公交车辆在其行驶路线上的位置，本项目将RFID无线读卡器部署在公交车辆上，而将多个RFID标签卡分别放置在各个公交站台上。
当公交车辆快要到达某个公交站点的时候，公交车辆上的RFID无线读卡器会识别出该站点的RFID标签卡，根据该标签卡的ID号（每个标签卡的ID号唯一），从而推算出公交车辆要到达的公交站点。
利用以上的方法，本项目系统可以进一步的实现公交车辆站点考勤以及自动报站的功能。
图1：
带有RFID远程识别功能的公交系统
公交系统要用到IC读卡器，其作用为当乘客上公交车刷卡时收取公交乘用费。
本项目采用济南玺瑞电子技术设备公司的IC读卡器，型号为：
SYRDS1。
该IC读卡器提供3色LED状态指示、开机时，自动侦测及启用已设定之参数、内置蜂鸣器提示。
由于要对公交相关信息进行采集以及显示公交车辆到达站点、乘客IC卡等信息，所以本项目需要一个中心控制系统，利用该系统来读取并记录RFID无线读卡器和IC读卡器的信息。
本项目采用的中心控制系统是北京扬创科技公司的嵌入式系统，型号为：
utu2440-F-V4.5。
该系统的主要资源特性如表2所示。
其中工作频率为400MHz的CPU（S3C2440A）为系统提供了强大的计算能力；64Mbytes的存储容量和支持WINCE/Linux操作系统为系统提供了足够的存储空间以及文件处理条件。
表格2：
utu2440-F-V4.5的主要资源特性
资源
参数
CPU
S3C2440A:
ARM920T内核
工作频率
400MHz
串口数
3个
LCD屏
7寸
存储（Nand-Flash）
64MBytes
支持的操作系统
WINCE/Linux
综合前面所采用的硬件系统设备，本项目的硬件系统框架图可以概括成如图2所示。
IC读卡器记录IC卡的信息，嵌入式控制中心读取并保存IC读卡器的所记录下来的信息，然后将乘客信息显示到LCD屏幕。
RFID无线读卡器无线识别在公交站点上的RFID电子标签卡以及公交车上乘客的IC卡，并将相应公交站点信息显示到LCD屏幕。
图2：
项目硬件系统框架
2）项目软件系统框架
本项目的操作系统平台采用开源的Linux系统。
Linux开放源代码的特性，使得用户可以容易的定制自己所需要的系统平台的功能。
在Linux系统平台上，利用c语言开发了一套应用软件，该软件主要通过轮询的方式读取并保存RFID无线读卡器和IC读卡器的信息，实现了公交车辆与乘客的信息的采集、公交车辆自动报站、公交站点考勤等功能。
该应用软件的工作流程如图3所示。
本项目的软件系统初始化之后，首先对司机进行考勤，开车之前司机必须刷卡考勤，系统循环检测司机是否已经刷卡，如果司机已经刷卡，系统记录司机刷卡时间。
然后系统采用轮询的方式读写IC读卡器和RFID无线读卡器。
乘客上车刷卡时，中心控制系统会读取并
图3：
项目软件系统流程图
存储IC读卡器记录每位乘客的信息，如上车时间、站点、IC卡号等。
RFID无线读卡器的无线感应范围在≤80米，主要作用是当公交车辆与行驶线路上的某个站点的距离在它的工作范围内时，它将会识别出该站点，记录经过该站点的时间（站点考勤）并由中心控制系统自动报站。
同时，RFID无线读卡器会识别出乘客携带的IC公交卡，如果在记录里有该乘客信息，并且该乘客的下车站点为空或者与当前站点不一致就记录该乘客的下车站点和时间为当前站点。
本系统的图形用户界面如图4所示。
该图形用户界面主要分为三个组成部分：
公交站点显示部分，该部分显示当前公交站点以及下一站站点；乘客信息部分，主要显示了乘客姓名、IC卡卡号与余额；MENU（设置菜单）部分，按下按钮K6会弹出设置菜单，可以对系统参数进行设置。
图4：
软件系统的图形用户界面
图5：
设置菜单
本系统可以通过中心控制系统的K6按钮来设置以及操作硬件参数与数据，如图5所示。
具体如下：
1、getaddress：
读取读头地址。
读头地址为RFID读卡器的设备ID号，本系统可以同时连接多个RFID读卡器，通过设备的读头地址来识别特定的RFID读卡器。
这里实现读取读头地址的功能。
2、setaddress：
设置读头地址。
设置指定RFID读卡器的读头地址，需要原地址号和新地址号。
4、getdata：
读取数据。
功能为读取RFID读卡器所检测的IC卡及RFID标签卡的信息。
5、cleandata：
清除数据。
清除RFID读卡器内部所缓存的信息数据。
6、getattenuation：
读取衰减值。
衰减值是RFID读卡器工作范围的一个衡量指标。
衰减值越小，工作范围越大；衰减值越大，工作范围越小。
衰减值的数据范围是从00-1f。
当衰减值为0时，RFID读卡器工作范围最大为大约80米。
7、setattenuation：
设置衰减值的大小。
8、readicreader：
读取IC读卡器。
读取乘客上车所刷的IC卡的信息。
10、exit：
退出。
本系统的创新点：
现代智能公交系统的技术基础是能自动地掌握公交车辆的实时状况以及乘客客流的分布，为建立公交系统的模型提供基础数据。
这些基础数据包括：
车辆行驶线路，车辆到达各站时间；客流流量，客流OD矩阵；各乘客上下车站点、时间以及出行线路等。
其中，数据是城市线路规划与优化的重要数据，所以要求有很高的精确性。
在现有的研究中，对于乘客下车站点和时间，一般采用人工调查统计的方式来计算出，然后再由数据推算出数据。
由于采用人工统计出来的数据往往具有很大的偏差性，如果用这些数据来进行城市线路优化的话，效果不会很理想。
也有的研究方案中采用乘客下车时再次刷卡的方式来统计乘客下车站点和时间，但这种方案由于多了再次刷卡这个步骤，这样会给乘客带来不便，同时有些乘客不刷卡就下车，所以采用这种方案统计出来的乘客下车站点和时间的数据同样会有很大的偏差性，严重影响城市线路的规划与优化，降低城市公交系统的运营效率。
本系统在运行时会自动将所采集到的乘客信息（上下车站点与时间）保存到/data.txt文件里。
所采集到的信息的格式如下图图6所示。
图6：
采集到的乘客信息
本项目可以精准统计出每个乘客的上下车站点与时间，从而准确地推算出每个乘客的出行线路、公交OD矩阵、线路上各路段的客流量与客流密度。
在这些数据的基础上，公交运营企业可以更好地提高公交运营线路的优化效果以及公交企业的运营效率，从而合理调度车辆运营密度，节约企业资源成本和劳动力成本，避免不必要的浪费；提高了运营安全，降低企业运营风险，从而在很大程度上提高企业经济效益。
五、利用数据挖掘技术建立公交线路优化模型
1）数据挖掘在公交线路优化中的应用
公交线路的优化需要对大量的公交数据进行分析与处理，如何对公交数据进行有效的分析处理从而在这庞大的数据中发现人们出行的规律与特点是当前公交企业面临的一个挑战。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，利用数据挖掘的关联规则、聚类等方法可以有效的解决公交系统有关问题。
比如：
数据挖掘的关联规则方法可以根据乘客乘坐每次次公交车的上下车站点与时间以及乘客一次出行的换乘次数，推算出该乘客的始发点和目的点；数据挖掘的聚类方法可以将出行的始终站点相同的乘客归纳为一类，从而得出该始终站点（i,j）间的OD客流矩阵。
总体来说，利用数据挖掘技术可以从公交数据得到两大类信息：
①用于公交运营决策的公交客流信息，包括总客流、单线路客流、站点客流以及客流时间分布；②用于公交规划的居民公交出行特征信息，主要有居民平均出行次数、出行始发点分布、平均换乘次数、出行耗时等。
2）建立公交线路优化模型
公共汽车交通作为城市公共交通的主体，承载着城市主要的客流。
所以公交线路网络的优化对公交企业运营效率的提高以及减少城市居民出行的时间具有很大的作用。
城市公共交通线路网络的设计在公交系统建设的规划阶段根据城市的地理区域分布、城市商业中心的位置以及市民的居住地等因数来建设。
而城市公交线路的优化则在原来的公交线路网络的基础上进行优化，比如对在公交首末站点之间的线路进行调整，或者将某条公交线路进行拆分，或者对两条公交线路进行归并等。
公交线网的功能就是高效地满足公交需求，线网的布设应满足以下原则：
（1）出行时间短：
尽可能按最短路布线，使服务区乘客出行时间（或乘行距离）最短；
（2）线路长短适中：
为便于经营管理，应布设长度在一定范围内的公交线路；
（3）客流尽量均衡：
为充分发挥车辆运力，布线应优先选取客流较大且稳定的线路；
（4）线网效率高：
优先布设客流密集的线路，以充分发挥路线及运载工具的运能。
本项目利用数据挖掘技术对公交采集的数据进行分析与处理，建立一个基于最大公交客流直达量的公交线路优化模型。
最大客流直达量模型的思想是在满足线路网的布设原则的前提下某线路尽量能够满足各乘客一次乘坐就能达到目的地。
为了阐述最大公交客流直达模型的思想，以图7为例，A、F为首末站，B，C，D，E为中间站，各个站点之间的OD矩阵如表3所示。
图7
表格3：
OD矩阵
OD
A
B
C
C
E
F
A
0
20
14
18
16
24
B
20
0
19
8
23
30
C
14
19
0
10
9
19
D
18
8
10
0
16
24
E
16
23
9
16
0
21
F
24
30
19
24
21
0
首末站点（A,F）之间的路线有三种，这三种线路和各路线的直达量分别是：
表格4：
三种线路的直达量
线路
ADEF
ABEF
ABCF
直达量
119
134
126
以线路ADEF为例子来分析如何计算线路直达量。
ZD（ADEF）=ZD（AD）+ZD（AE）+ZD（AF）+ZD（DE）+ZD（DF）+ZD（EF）=18+16+24+16+24+21=119。
同理，可以计算出ABEF的直达量为134，ABCF的直达量为126。
我们可以发现在这三种路线中线路ABEF的线路直达量是最大的，根据最大客流直达模型的设计思想，站点（A,F）之间的路线应该选为ABEF。
本优化模型的目标是找到最大客流直达的公交线路的集合。
事实上确定一条公交线路需要确定它所经过的站点和路段，这样，线路优化问题就转化成为寻找相应的站点和路段的集合。
这里，令Ｎ为所有站点的集合，Ａ为所有路段的集合。
因此，所有候选的公交线路都是Ａ的子集，记为Ｓ{ＳOD}；另外，定义２个变量ｘ，△ij，分别代表SOD是否通过（i,j）点对和是否通过（i,j）点间的路段。
即：
根据最大客流直达模型的设计思想，建立最大客流直达模型：
（1）
公式
（1）中的DZD公交线网直达乘客总量，n为线路始终点数，ZD（i,j）为起点i与终点j配对时，该线路上的直达乘客量,x（i,j）∈{0,1},即若起点i与终点j配对，x（i,j）=1，否则x（i,j）=0。
公式（1.1）~（1.4）为公式
（1）的约束条件，具体说明及计算如下：
L为公交线路的长度；Lmin，Lmax为公交线路的长度的上下限；d，dmax为非直线系数和最大非直线系数；Ql，
分别为路段l的断面客流量和断面允许通过的最大客流量；ATT，Tr为网络的换乘系数与最大限值。
1.线路长度约束（1.1）：
最短限制距离＜线路的长度＜最长限制距离。
2.非直线系数约束（1.2）：
线路的非直线系数是指公交线路的实际长度与空间直线距离之比，线路的非直线系数应尽量小一般不应大于1.4。
3.线路断面流量约束（1.3）：
线路的断面流量必须小于断面的运载能力，否则线路只能运送部分客流量，超过运载能力的部分将被滞留。
4.换乘系数约束（1.4）：
大城市不大于1.5；中小城市不大于1.4。
计算式如下：
（1.5）
最大客流直达模型是以客流直达目的地的数量最大化为目标，不仅减少了乘客每次出行的换乘次数，有效的避免人们的出行时间的增多，而且该模型具有很高的效率性，公交系统采用该模型对公交线路网络进行优化后，会大大的提高公交运营的效率。
为了验证本项目提出的最大客流直达模型（MaximumDirectTravelersonShortestPaths,MDTSP）的实际效果，设计了一个结构简单的公交线路网络对该模型与传统的最短路模型（ShortestPath,SP）进行比较。
图8显示了一个由18个节点和29个路段组成的网络,路段上的数字表示路段的长度（单位：
100米）。
表5为节点间OD需求矩阵。
图8：
公交线路网络
表格5：
节点间OD需求矩阵
OD
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
1
0
12
10
7
14
11
20
6
5
10
13
13
7
10
18
10
9
17
2
12
0
14
9
10
12
23
19
11
11
14
17
9
14
14
8
13
20
3
10
8
0
15
17
11
21
19
14
7
13
15
10
8
12
7
8
14
4
7
6
15
0
15
4
25
16
13
6
11
13
9
10
10
8
9
10
5
14
13
17
15
0
6
18
14
12
4
10
11
14
5
7
7
8
15
6
11
11
11
4
6
0
14
10
9
15
8
7
4
11
13
9
7
6
7
20
23
21
25
18
14
0
24
20
10
30
27
20
18
17
12
10
18
8
6
19
19
16
14
10
24
0
20
9
20
21
17
16
8
6
10
12
9
5
11
14
13
15
9
20
20
0
5
10
14
19
7
7
7
8
20
10
10
11
7
6
4
15
10
9
5
0
14
10
8
15
16
12
9
7
11
13
14
13
11
10
8
30
20
10
14
0
17
13
20
17
11
14
10
12
13
17
15
13
11
7
27
21
14
10
17
0
20
13
9
9
13
14
13
7
9
10
9
14
4
20
17
19
8
13
20
0
9
7
7
9
16
14
5
14
8
10
5
11
18
16
7
15
20
13
9
0
18
15
10
10
15
18
14
12
10
7
13
17
8
7
16
17
9
7
18
0
14
13
10
16
10
8
7
8
7
9
12
6
7
12
11
9
7
15
14
0
15
12
17
9
13
8
9
8
7
10
10
8
9
14
13
9
10
13
15
0
16
18
17
20
14
10
15
6
18
12
20
7
10
14
16
10
10
12
16
0
分别以2种模型布设线路为例来比较各模型的优化结果。
根据不同的目标，分别计算了各指标以及设计的最优线路，见表6。
表格6：
MDTSP模型与SP模型的优化结果
模型
起终点
线路途经
直达客流量/人
里程
MDTSP
1-15
1-6-10-14-15
125
8.7
1-5
1-2-3-4-5
123
15.4
1-18
1-2-7-12-18
181
12.8
5-15
5-4-8-7-11-14-15
242
18.4
5-18
5-9-13-18
92
7
15-18
15-16-17-18
82
13.3
SP
1-15
1-6-10-15
88
7
1-5
1-3-4-5
78
15.3
1-18
1-2
升级会员 