新型智慧城市建設背景下智能交通系統設計分析

樊晟姣

（蘇州城際鐵路有限公司，江蘇蘇州，215000）

0 引言

現階段我國已經在新型智慧城市建設方面取得喜人成果，智能交通系統在其中做出了較大貢獻。但結合實際調研可以發現，現階段我國很多城市仍存在智能交通系統建設不完善、管理效率低、服務水平差等不足，為保證智能交通更好滿足新型智慧城市建設需要，正是本文圍繞智能交通系統設計開展具體研究的原因所在。

1 新型智慧城市建設中智能交通重要性

作為智慧城市的重要組成部分，城市交通規劃在智慧城市建設中的重要性極高，智能交通可由此依托監測、監控等技術，健全公路、城管、公安等監控系統，并建立起以智能出行、應急指揮、交通誘導等系統組成的智能化城市交通系統，交通的監控力度和智能化水平能夠實現全面提升，城市交通運輸的通暢、安全也能夠更好得到保障。智能交通能夠更好貫徹人本理念，如對于長期以來城市交通存在的“人躲車”現狀，智能交通能夠通過新型法律取證方法解決“不按規矩讓行”問題，在路口調度、停車指揮等方面，智能交通同樣有著突出表現，由此可直觀了解新型智慧城市建設中智能交通重要性[1]。

2 新型智慧城市建設背景下智能交通系統總體設計

■2.1 系統設計需求

本文設計的智能交通系統服務對象為交通信息服務系統，設計前需要評估交通沙盤，明確智能交通的作用，智能交通系統總體設計需要結合不同交通場景的具體需求。智能交通系統可細分為三類，包括公共出行交通信息系統、交通信息安全服務系統、出行交通產品訂購系統，本文研究主要圍繞公共出行交通信息系統進行，設計模型選擇智能交通沙盤，通過獲取信息，提供實時交通出行信息服務。研究采用的智能交通沙盤能夠對車輛行駛情況進行模擬，通過建立的停車場、交叉路口、道路等實體模型，即可對典型智能交通場景進行建立，進而提供停車場服務信息、道路車流信息，智能停車、車流智能誘導調度可由此實現，這能夠為智慧城市的智能交通建設提供有力支持?？偟膩碚f，本文設計的智能交通系統需求體現在三個方面：第一，使用便利。設計完成的系統能夠較為便利使用，保證過多因素不會對其造成限制；第二，信息準確。系統需要對交通數據信息進行準確采集；第三，高穩定性。系統需要能夠保持穩定運行，進而保證使用體驗[2]。

■2.2 系統設計方案

2.2.1 系統架構分析

基于智能交通沙盤，設計需要采集交通場景信息，分析處理相關數據后需要發布并用于展示。智能交通系統設計選擇三層架構，包括應用層、傳輸控制層、數據感知層。數據感知層由無線傳感器節點構成，負責實時采集交通數據信息，無線傳感器網絡負責將采集的信息向網關匯集，數據集中匯集能夠基于傳輸控制層完成，匯集數據由中心服務器處理、分析、存儲，通過對該服務器的訪問，應用層可實現交通數據信息獲取和展示。智能交通系統的基礎層為感知層，其通過LoRa傳感器節點采集停車場、環境、道路數據信息，這類實時交通數據信息通過無線上傳，傳輸控制層需要負責處理數據，轉化的原始數據能夠形成可視數據。智能交通系統需要得到通信模塊LoRa和TCP/IP協議支持，以此實現信息匯集、上傳、解析、存儲、發布，應用層可由此為智能停車場、城市環境檢測、城市道路車流信息發布提供服務，圖1為系統架構示意圖[3]。

2.2.2 系統功能模塊

圖1 所示智能交通系統需要得到物聯網技術支持，以此采集和上傳交通數據，用戶的交通出行數據可基于交通信息服務網實時獲取，該系統的功能模塊由三部分組成：第一，路口車輛調度功能模塊。該功能模塊需要提供道路車流信息，同時基于每個路口車流量對交叉路口交通燈進行智能控制，實現路口車輛通過率提升；第二，智能停車誘導功能模塊。實時的停車場內車位狀態可通過該功能模塊提供，用戶能夠了解車位的占用情況，如停車場空閑數量，同時系統能夠引導用戶停靠在最佳停車位處；第三，環境信息發布功能模塊。該模塊能夠對道路溫濕度等信息進行實時采集，向公眾提供實時信息[4]。

圖 1 智能交通系統架構示意圖

3 新型智慧城市建設背景下智能交通系統詳細設計

■3.1 系統硬件設計

3.1.1 感知平臺設計

智能交通系統感知平臺設計的關鍵在于終端節點LoRa，該節點在整個交通環境中大量分布，負責采集數據?；趥鞲衅?，節點能夠在環境中實現對交通數據信息的感知，同時負責處理信息，LoRa通信模塊能夠將處理后的信息轉發至匯集節點，采集和轉發數據能夠由此完成，圖2為感知平臺設計示意圖。

圖 2 感知平臺設計示意圖

結合圖2進行分析可以發現，節點通過濕度傳感器、溫度傳感器、超聲波測距模塊采集數據，數據封裝由節點芯片STM32負責，這一過程涉及數據信息、數據類型、節點信息。系統通過無線通信進行數據信息轉發，具體采用的芯片為SX1276，該芯片存在覆蓋區域廣、能耗較低特點[5]。

3.1.2 系統通信設計

智能交通系統的通信設計基于Linux系統開展，其需要在LoRa網關中內嵌，同時預留蜂窩網口、以太網網口、WiFi模塊，各類網絡的靈活連接可由此簡單實現，圖3為智能交通系統通信設計示意圖。

圖 3 智能交通系統通信設計示意圖

結合圖3進行分析可以發現，智能交通系統的通信設計需要實現通信鏈路連接，因此設計采用擴頻芯片SX1278，匯集信息打包由微處理器負責，具體型號為ATMega328p，Linux系統負責接收相關數據。通過接收節點信息，網關能夠完成數據封裝，數據向服務器的上傳基于WiFi網絡完成，在網關的具體工作過程中，開機后的網關需要開展網絡、數據初始化，同時長期保持待機狀態，在收到節點數據發送請求后，網關需要完成節點入網操作，之后進行數據信息接收，接收的數據信息需要在封裝后向中心服務器上傳。

3.1.3 中心服務器設計

為實現網絡集中化控制，智能交通系統需要做好中心服務器設計，以此處理、反饋現場傳輸數據并進行存儲?；谥悄芙煌ㄏ到y需求，設計需要完成服務器程序的搭建，用于處理原始數據，在原始數據支持下，該程序需要為前端界面提供數據服務并涉及邏輯算法內容，數據信息發布也需要由中心服務器完成。在完成信息采集后，基于公共網絡傳輸的數據信息需要由中心服務器接收，這一過程需要得到網關的支持，因此設計采用Socket連接，以此設法分析和存儲數據信息，滿足前端需要，具體設計如圖4所示。

結合圖4進行分析可以發現，中心服務器的功能包括處理和分析數據信息、推送發布數據信息、邏輯算法實現，具體的開發設計基于Node.js平臺完成，功能實現選擇js腳本，這一過程中TCP服務器負責對數據請求和物理數據信息進行監聽，數據庫管理模塊負責調用和存儲數據。

圖 4 中心服務器設計示意圖

3.1.4 數據庫設計

數據庫設計需要充分結合智能交通系統需求，同時保證數據的一致性和完整性，因此本文選擇非關系型數據庫MongoDB用于存儲數據，具體的數據庫設計需要結合系統功能模塊，具體可分為三部分；第一，道路車輛信息數據表。為提供道路車流數據信息，對于周期變化的車流數據信息記錄，需要形成交通車流量記錄表，記錄更新頻率為1min，具體信息包括車流量、道路編號、道路區域；第二，停車場數據表?？紤]到停車時車輛流程，需要對車輛進入時間及車輛本身信息進行記錄，同時需要關注車輛駛出信息，基于車位狀態表的車位實時狀態查看也極為關鍵，因此需要做好車輛駛出用表、車位使用狀態表、車輛信息表設計，涉及的信息包括車輛駛入、車輛駛出、車輛駛入時間、車輛駛出時間、車輛牌照號碼、車位編號、車位使用狀態、停車場區域，以此停車費用計算、最佳車位推薦均能夠由此獲得支持；第三，道路環境信息數據表。通過對環境情況的記錄，需要設計空氣濕度、溫度數據信息表，涉及的信息包括溫度、溫度值、濕度、濕度值、更新時間。

■3.2 系統軟件設計

3.2.1 開發環境

本文設計智能交通系統的開發環境為Windows系統，同時使用MongoDB數據庫、Node.js平臺、js腳本、LoRa網關，信息發布界面基于B/S架構和Web前端設計。瀏覽器能夠為用戶提供主要服務，服務器端集中核心事物邏輯部分。

3.2.2 路口調度算法

路口調度算法負責實現智能交通系統的路口調度功能，如城市道路中的行駛車輛過多，以往多采用擴建路網規模和增加信號燈的方式實現路網車輛容量增加，但受到暴躁的機動車保有量影響，路口的擁塞問題無法由傳統信號燈較好解決，因此智能交通系統需通過路口調度功能實現信號燈智能控制，這一控制以道路車流數據為依據，路口交通壓力緩解、車輛行駛智能調度可由此實現，進而保證各路口通行能力。設計圍繞單交叉路口進行，需要對車輛行駛方向和道路建設規劃進行分析，同時結合信號燈，開展路口車輛智能調度?；谥悄芙煌ㄉ潮P，設計需要部署路口傳感器，同時設法提供道路信息服務。具體設計需要設置檢測器于道路中，包括用于獲取車流大小的上游檢測器，以及用于路口車輛數測量的下游檢測器，無線通信網絡LoRa負責上傳數據信息至服務器，分析和處理數據后發布道路車流信息?；讷@取的信息，智能交通系統能夠實時調度滯留于道路交叉口的車輛，車輛的高效通行能夠順利實現，這需要得到路口調度算法支持，本文設計采用遺傳算法，路口車輛調度目標函數可表示為：

T、ti分別為信號燈周期時長、四個相位的綠燈時長，iq、pi分別為第i相位的車輛到達率、車輛的駛出率，Si(h)、S(h)代表第i相位車輛在h周期相位放行后的滯留量、第h個路口車輛在交叉路口的總滯留量。設t1、t2、t3、t4分別為交叉口4個相位，可基于式（2）進行式（1）的極小值求解，以此完成智能路口調度。

進一步的交通量優化需要在遺傳算法支持下實現，遺傳算法流程如圖5所示。

3.2.3 停車指揮算法

基于城市交通沙盤，獲取停車場數據信息后向中心服務器發送對應數據集合，分析和處理后的數據可進行實時發布。智能交通系統的智能停車誘導功能模塊由信息發布模塊、中央控制中心模塊、信息傳輸模塊、信息采集模塊組成，中央控制中心模塊屬于其中核心，其需要對停車場數據進行處理，通過算法實現最佳停車位推薦并進行路徑誘導，設計基于圖6所示的停車場模型開展，以此提供停車場信息、車輛信息查看、車位信息及誘導等功能。

圖 7 部署交通沙盤傳感器示意圖

設計采用路徑誘導算法，這一過程需首先開展影響車位選擇因素建模，通過多屬性決策權重分析，最終形成最佳車位決策算法，建模涉及行駛距離、步行距離、停車難度，采用的算法為Dijkstra；多屬性決策權重分析需要設法測量空閑車位屬性，即停車難度、步行距離、行駛距離，以此為依據完成綜合評估矩陣建設，輔以綜合集成賦權法，可確定人們停車時對步行距離的重視程度更高。本文采用灰熵關聯理想解方法選取最佳車位，該方法以多屬性決策為基礎，具體實踐需要開展多目標決策模型和加權決策模型的建立，結合最差方案和最優方案集合，確定最優理想方案并計算相對貼近度，最優車位可順利明確并同時獲得推薦路徑。為實現停車指揮，需依托智能停車誘導算法對各車位指標值進行計算，最佳停車位可通過計算結果確定，用戶可基于可視界面數據信息選擇最佳車位，同時可快速確定到達車位的路徑。對于進入停車場的車輛，車輛信息能夠由智能交通系統收集，車位的使用狀態可通過中心服務器輪詢，進而滿足用戶停車需要。

■3.3 系統測試分析

為測試智能交通系統的性能和功能，需按照圖7所示部署交通沙盤傳感器，數據獲取圍繞圖中所示的三個場景實現，車位使用狀態信息獲取需要將無線傳感器節點部署于停車場，車流數據和環境信息獲取需要將節點在道路處布置。

測試過程需要對感知層數據采集結果進行匯聚和驗證，同時基于原始數據對應用層開展功能驗證?；跍y試可以確定，匯集網關與無線傳感器間能夠實現數據通信，匯集網能夠轉發數據至服務器，而在LoRa無線傳感器的支持下，智能交通系統的三大功能能夠發揮預期作用。

4 結論

綜上所述，智能交通系統能夠較好服務于新型智慧城市建設。在此基礎上，本文涉及的感知平臺設計、系統通信設計、中心服務器設計、數據庫設計、路口調度算法、停車指揮算法、系統測試等內容，則直觀展示了智能交通系統的設計路徑。為更好滿足智慧城市建設需要，智能交通系統建設還需要關注交互體驗的強化、各個路口的聯合調度等方面。