泛在測繪及其在城市交通領域的典型化應用

王慶國，羅　晶，張昆侖，何海琦，劉晨林

(武漢科技大學汽車與交通工程學院，湖北 武漢 430081)

隨著城市的發展繁榮和城市化進程的持續推進，城市的交通量正快速增加。目前的城市交通，尤其是中心城市的交通，普遍表現出擁堵日趨嚴重、通行成本明顯增加、交通事故頻發、交通狀態惡化、道路通行能力不斷下降等問題[1-2]。這些問題不僅嚴重阻礙了城市交通系統運輸效能的提升，也給交通管理和城市發展帶來巨大挑戰。為了有效應對日益突出、尖銳的城市交通問題，實現城市的可持續發展，必須依托科技進步，提升交通規劃、決策和管理水平，提高城市交通的應急能力，并盡可能提供各種精細化和個性化的交通服務等。

當前，在信息化發展的背景下，城市交通系統的規劃、運行、管理和服務等，都離不開交通信息系統的支持；城市交通問題的解決也在很大程度上依賴于城市信息化水平的提升。在交通信息系統中，交通信息數據是進行決策、管理和服務的最基礎性支撐。系統作用的充分實現在極大程度上依賴于系統對城市交通及相關信息數據的全面、完整、實時、動態的采集和處理能力，以及及時響應的能力。

但城市的交通系統，尤其是大城市的交通系統，是一個龐大而復雜的系統，具有廣泛的社會關聯性，這使得城市交通信息系統所涉及的信息數據復雜多樣。既有城市交通運行和管理直接產生的數據，也有氣象、環境、人口、規劃等相關行業和領域的數據；既涉及政治、經濟、社會等領域重大活動相關的數據，也涉及公眾互動提供的數據等，這些都會對城市交通的運行和管理產生直接或間接的影響[1]。另一方面，交通問題又是一個與時空高度關聯的問題，具有很強的時空依賴性和時空分布規律特性。對交通及其關聯的事件、現象、活動和狀態的描述分析，必須與其發生和存在的時空位置相結合。因此，城市交通信息數據采集中的一個不可或缺的部分就是交通時空位置數據采集?；诮煌〞r空位置數據可以分析挖掘城市交通問題的時空分布規律，這對于有效應對和解決日益突出、尖銳的城市交通問題具有重要的基礎性意義。

含有空間位置和時間標識的地理和人類社會信息數據即為位置數據[3]。對時空基準的確定和位置數據的采集與處理，是測繪學科研究的經典的核心問題。但是傳統測繪由于技術手段的局限，主要針對靜態的位置數據采集，而且效率相對低下，難以反映實時和動態的狀態變化。而交通系統狀態是實時動態變化的，對許多重大交通事件、現象、活動和狀態，還需要作出及時的響應或干預，這就要求具備對交通時空狀態信息進行實時采集和處理的能力。

近年來，在測繪信息化發展的基礎上，隨著實時信息獲取、移動互聯網、物聯網、大數據、云計算等新技術的快速發展，以及移動定位設備的普及應用，以提供實時、泛在、智能、多維空間位置信息服務等為主要內容的泛在測繪新形式逐步形成，并日益深入到人們生活的方方面面[3-6]。泛在測繪的發展為時空位置數據的實時動態采集和處理提供了新的技術手段和技術形式。

1　泛在測繪的特征分析

劉經南院士將泛在測繪定義為用戶在任何地點、任何時間為認知自然和社會環境與人的關系而創建和使用地圖的活動[3-5]。相較于傳統測繪，泛在測繪具有許多新的典型特征。

首先，泛在測繪的軟硬件技術平臺相較于傳統測繪發生了明顯變化。

傳統測繪更多的是借助水準儀、全站儀和GNSS等專用的測繪儀器設備進行靜態的位置數據采集。而泛在測繪則采用衛星定位技術、移動通信基站定位技術、室內感知定位技術等實時位置獲取技術，以及大量的無線移動定位設備和智能傳感器等，進行位置等多重信息的實時感知獲取，并借助實時的信息表達技術、融合的信息處理技術，以及信息基礎設施的技術和高速的信息傳遞技術等[4]，進行信息的實時傳輸、分析、處理、表達、共享和服務等。

其次，泛在測繪表現出明顯的去專業化特征和顯著的泛在特征。

在傳統測繪背景下，測繪工作只能由專業的測繪技術人員采用專業的設備和專業的方法來完成。而在泛在測繪背景下，隨著各種實時信息獲取技術、移動定位設備和智能傳感器等的普及應用，除了專業的測繪技術人員，廣大公眾也能成為時空位置信息的生產者和服務的提供者。借助互聯網、移動互聯網、傳感器網、物聯網等泛在網絡，人們還可以開放共享自己的位置，并讓更多的人感知到與自身位置相關的諸如交通狀況、氣象狀況、人群活動狀態、公眾服務等信息，突破時空的約束，提供一種實時泛在的位置信息服務，走入社會的各個角落，并深入到人們生活的方方面面。在去專業化的基礎上，泛在測繪表現出顯著的泛在特征。這種泛在特征大致可以歸納為時空測繪對象的泛在化、時空信息測繪活動的泛在化、時空信息處理的泛在化，以及時空信息服務的泛在化幾個方面。

然后，位置數據的社會屬性價值日益凸顯。

傳統測繪主要是對地表空間的自然形態、地理要素和人工設施等物的測繪，位置主要被作為地物的一種幾何特性看待，強調的是位置數據的幾何精確性。而在泛在測繪中，除了對物的測繪，還有對人的活動的測繪，更強調以人為本，以用戶為中心，強調對人的表達，對人與人、人與物、人與環境的關系表達?！拔恢谩币呀洸辉偈且粋€由地理坐標和時間構成的四維概念，“社會性”成為其重要屬性?；诜涸跍y繪產生的位置大數據，成為大數據研究的重要組成部分。通過位置大數據，可以感知人類個體和群體與自然環境和社會環境的關系，識別社會個體的行為，分析挖掘群體社會交互特征和規律，進而引導個體社會行為，支持社群的互動、溝通和協作[7-8]。在泛在測繪的背景下，位置數據的社會屬性價值日益凸顯。

最后，位置信息服務的功能更加拓展。

以泛在測繪為基礎，形成了泛在的位置信息服務，這成為當前信息服務業的新興業態和重要組成部分[5]。而且，在日常生活中，人們要的位置服務是生活的服務，是社交服務，不是單單位置本身。人們不再簡單地關心某個地物的坐標，而更關注這個坐標的地名地址，以及在這個位置上有什么、發生過什么、正在發生什么、將會發生什么等信息[9-10]。同時，這種位置服務需求隨著用戶位置的變化而實時變化，隨著用戶興趣點的變化而實時變化，隨著用戶需求的變化而實時變化。因此，在泛在測繪背景下，位置信息服務已從單純的定位服務轉變成具有社會化、本地化和移動性的新型形態[11]。泛在位置信息服務的對象已涵蓋了各級政府、各行各業和普通大眾。

由上可見，泛在測繪是在實時信息獲取、實時信息表達、融合的信息處理，以及高速的信息傳遞等技術基礎上發展出來的一種以提供實時、泛在、智能、多維空間位置信息服務為主要內容的新型技術形式和業態形式，既深化了傳統位置數據的內涵，也拓展了傳統位置服務的功能。

2　泛在測繪在城市交通領域中的典型化應用

2.1　平均行車速度與交通量的估計

平均行車速度與道路交通量是表征道路交通運行狀態的重要指標。實時準確獲取不同道路的平均行車速度和道路交通量，對于實現交通的精準調度和管控具有重要意義。但是，這些交通狀態數據是一種典型的時空數據，隨時段和路段的不同存在明顯差異。傳統的方法主要借助人工調查，或是固定位置的傳感器等進行數據采集，然后通過后處理來獲取相關的交通狀態信息。很顯然，傳統方法適用范圍窄，難以進行大范圍同時相交通狀態數據的實時獲取與分析。

在泛在測繪背景下，隨著智能傳感器、無線移動定位終端和無線通信系統的普及應用，可以通過車載設備構造動態傳感器網絡。當車輛在道路上行駛時，就像是一個移動的傳感器，能夠將車輛的時刻、位置、方向等數據，實時地傳送到信息中心，并通過相應的分析處理算法和模型，進行全面的交通流分析和交通狀態估計。

理論上講，若每輛車都配備了車載智能傳感器，則通過對所有車輛運行信息的統計分析，就能夠實時獲取整個路網的交通狀態信息。但由于目前車輛的傳感器配備尚未實現全覆蓋，實際數據不完備，因此還只能基于樣本數據計算。

考慮浮動車具有出行率和城市道路覆蓋率高等特點[12]，本文以浮動車為例，介紹平均行車速度與道路交通量的估計方法。

對于單臺浮動車，當其運行時，通過裝載的GNSS定位設備，就可以按照一定的時間間隔記錄對應時刻的車輛位置信息。通過位置信息，可以內插出車輛的行使軌跡，并與電子地圖進行匹配。通過對浮動車運行狀態的分析，可以挖掘出道路的交通運行狀態。

假設在某一路段上，某輛浮動車的GNSS采樣時間間隔為Δti，共有n個采樣點，通過每一采樣時刻記錄的位置，可以計算出兩相鄰采樣時刻之間的距離di，進而可以計算出該車在該路段的平均速度為

(1)

如果該時段在該路段上有m輛浮動車同時運行，則通過每輛浮動車的平均速度，就可以更為精確地計算出該時段該路段的平均行車速度為

(2)

根據文獻[13]，車輛的行車速度V與車流密度K之間呈負相關關系，經典的關系模型如下

(3)

式中，Vf代表路段車流密度K=0時的暢行速度，取值近似為道路的限行速度；Kj為交通完全堵塞即V=0時的交通密度，可以根據單位路段長度與每輛車平均占用的車道長度(車身長度加上一定的車間距)之比估算出來。由此，當平均行車速度V被計算出來后，根據式(3)，可以估算出路段的實時車流密度為

(4)

相應的，設路段長度為L，則可以估算出該路段的實時交通量Q=KL。根據各路段的平均行車速度和交通量，就可以對各路段的交通狀態作出實時準確的評估。

2.2　交通熱點的實時獲取

交通熱點指交通流強度大、人員往來頻繁密集的區域和時段。雖然通過對交通歷史數據的統計，可以對城市交通熱點的一般區域和時段作出大致判斷，但是這種判斷只是一種統計意義上的分析結果，而不能對交通熱點作出實時的精細判斷。而且，在現實生活中，存在許多由一些突發性事件或非常規性活動造成的交通熱點，特別是由一些重大災害造成的嚴重交通熱點等，還需要作出及時響應。這些交通熱點僅僅通過交通的歷史數據無法作出分析判斷。

以泛在測繪為基礎，通過對多種實時定位技術手段的應用和相關數據的實時獲取與分析，就可以對交通熱點路段進行實時提取。

例如，通過浮動車的運行狀況對路段交通運行狀態的估計，可以對各路段的實時交通狀態作出判斷。當然，由于浮動車數量有限，以及車載GNSS系統在城市空間中容易受到信號遮擋，導致信號丟失或定位精度差等問題，單純的基于浮動車技術進行路段實時交通狀態的評判還不夠。

而在當前泛在測繪的技術形式下，還包含許多新型定位手段，如基于無線移動通信基站的定位、手機的QQ或微信等登陸地址的記錄定位、公交卡刷卡數據的記錄和定位等，都可以從不同側面提供交通的狀態信息[14]。

目前，百度地圖等在融合了多種定位技術方法的基礎上，都已經能夠提供較為精細和準確的實時路況狀態信息。從這些狀態信息中，就可以實時提取各交通熱點路段。

2.3　交通誘導服務

隨著新型交通信息采集技術和大數據分析處理技術的發展，為了實現現代交通的更有效管理和交通流的優化，道路交通管理控制越來越追求過程的主動化和動態化。其中，交通誘導服務作為一種新型有效的手段，越來越受到重視。

從服務過程看，交通誘導服務包括出行前誘導和出行中誘導。出行前誘導是在用戶出行前，系統通過對道路網絡信息、公交網絡信息、交通狀態信息等匯總分析后，根據用戶的出行需求，向用戶發送當前路況、推薦出行路徑和出行方式等誘導信息；出行中誘導，是在用戶出行過程中，根據交通系統狀況的實時變化，對先前的誘導信息不斷進行調整，發布路徑導航、道路擁堵、停車等信息，對用戶出行進行動態誘導[1]。

顯然，無論哪種交通誘導服務形式，誘導服務系統都必須能夠實時準確采集處理交通狀態信息，并根據用戶的出行需求，向用戶發送當前路況信息和交通系統狀態的實時變化，向用戶推薦出行路徑等。因此，交通誘導服務的實現離不開泛在測繪技術的支撐。

以出行路徑的選擇為例，如圖1所示，要選擇一條從起點1到終點2的最佳路徑。傳統的方法主要基于道路網絡的幾何分析，把1、2兩點之間的最短路徑作為兩者之間的最佳路徑，如圖1(a)所示。很顯然，把最短路徑作為最佳路徑，無所謂起點和終點的差別。但是，如果考慮各路段在不同行車方向的實時路況信息，以車輛的實時平均行車速度為依據，以到達時間最短的路徑為最優路徑，則計算出來的1、2兩點之間的最優路徑不再是兩點之間的最短路徑，而且最優路徑與行車方向也直接相關。如圖1(b)與(c)所示，就是考慮了各路段的雙向實時路況信息，在ArcGIS軟件平臺上，通過網絡分析，計算出不同狀態下的最優路徑。

3　結　語

泛在測繪是伴隨著移動互聯網、物聯網、大數據、云計算等新技術的發展而出現的一種以提供實時、泛在、智能、多維位置信息為主要內容的新的技術形式和服務形式。泛在測繪的發展為解決城市交通領域存在的許多問題提供了新的方法和技術的支持，開辟了位置大數據和位置信息服務在交通領域的新的應用方向和前景。但同時城市交通問題是一個相當復雜的系統問題，不可能隨著某種新技術形式的出現就可以得到徹底解決，也不存在一勞永逸的解決方法。

圖1　1與2之間的路徑選擇

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