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基于車路協(xié)同的短期交通規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計

2022-08-03 09:59:02
山東交通科技 2022年2期
關(guān)鍵詞:模型

陳 龍

(新疆交通規(guī)劃勘察設(shè)計研究院有限公司,新疆 烏魯木齊 830000)

引言

城市交通擁堵是影響城市面貌、城市發(fā)展水平和人們出行質(zhì)量的重要因素[1-2]。交通規(guī)劃有利于減少擁堵路段車輛的占用率,緩解交通擁堵。通過研究發(fā)現(xiàn),解決交通擁堵問題的前提是分析交通擁堵的原因,即擁堵的時間、地點(diǎn)和客觀規(guī)律,可以通過GPS 實(shí)時記錄和相關(guān)地圖數(shù)據(jù)獲得[3-4]。解決擁堵問題的有效途徑是結(jié)合車路合作模式,充分實(shí)現(xiàn)人車互聯(lián),提高交通效率。然而,國內(nèi)外的相關(guān)數(shù)據(jù)大多是算法描述或理論方法,理論尚未應(yīng)用到實(shí)際生活中[5-6]。因此,有必要開發(fā)基于車路協(xié)同的短期交通規(guī)劃與預(yù)測系統(tǒng)。

傳統(tǒng)上,動態(tài)路徑規(guī)劃以出行時間為交通擁擠指標(biāo),尋找最短路徑規(guī)劃。由于交通運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時性和可變性,交通擁擠指數(shù)波動較大。傳統(tǒng)的交通擁擠指數(shù)預(yù)測方法通常是用一定時間段的平均值作為短期預(yù)測因子來表示交通擁擠指數(shù)。然而,區(qū)間的大小對預(yù)測結(jié)果有很大的影響。特別是對于城市道路,受交通信號、交叉口車輛合流等因素影響,使得傳統(tǒng)的平均算法存在一定的誤差。因此,有必要結(jié)合道路和車輛數(shù)據(jù),總結(jié)擁堵傳遞的規(guī)律和特點(diǎn),規(guī)劃城市道路的進(jìn)一步發(fā)展,使駕駛更安全、更高效。

1 車路協(xié)同系統(tǒng)分析

1.1 技術(shù)構(gòu)建

車路協(xié)同系統(tǒng)基于車路協(xié)同的思想和KNN 聚類算法,對車速和交通流進(jìn)行歸類,定位交通瓶頸。同時,利用交叉口的交通信號和車輛合流數(shù)據(jù),動態(tài)計算當(dāng)前道路阻力值。利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和ARIMA算法對每條路徑的行程時間進(jìn)行預(yù)測,并選擇行程時間最小的路徑作為最優(yōu)路徑,技術(shù)路線見圖1。

圖1 系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)路線

1.2 關(guān)鍵技術(shù)分析

車路協(xié)同功能系統(tǒng)是通過傳感器檢測、無線通信等技術(shù)獲取道路信息見圖2。可以實(shí)現(xiàn)車與車之間、車與路之間的信息共享,車與車之間的智能協(xié)作,從而可以更充分地利用系統(tǒng)資源,減少道路上多余車輛的占用,提高車輛在道路上行駛時的交通安全以緩解交通擁堵。智能側(cè)路技術(shù)是路邊系統(tǒng)將內(nèi)置多種通訊模式,提供各種傳感器接口(信號、探測器)和本地地圖服務(wù),并提供信號定時信息和周邊移動目標(biāo)信息服務(wù)。另外,擁塞瓶頸識別技術(shù)也是實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同的重要關(guān)鍵技術(shù)之一。當(dāng)交通流量增大時,在瓶頸點(diǎn)處開始出現(xiàn)交通擁堵。該路段的實(shí)際通行能力逐漸下降,擁堵向上游擴(kuò)散。當(dāng)出現(xiàn)交通瓶頸時,瓶頸與其下游之間存在明顯的速度差。采用鄰聚類算法對速度和交通流進(jìn)行分類,并識別擁堵程度,從而可以獲得交通瓶頸位置。當(dāng)對路況分析完畢之后,需規(guī)劃行車路線,可利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和ARIMA 模型分別對出行時間進(jìn)行預(yù)測,利用出行時間長短對路徑進(jìn)行判斷,從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑的選擇。

圖2 車路協(xié)同功能系統(tǒng)

2 車路協(xié)同功能分析

2.1 功能實(shí)現(xiàn)

2.1.1 確定擁堵點(diǎn)的位置

該功能主要使用鄰聚類算法對實(shí)時車輛速度和交通進(jìn)行分類,從而判斷擁堵程度。首先,利用主成分分析法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換進(jìn)行降維,得到與路段擁堵情況相關(guān)的主要特征值。為了更好地描述路段的擁堵狀態(tài),可從主要特征值中選取該路段的實(shí)時交通流和車速并進(jìn)行KNN 聚類。根據(jù)聚類結(jié)果,劃分出五種交通狀態(tài):平穩(wěn)、基本平穩(wěn)、輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶隆T撓到y(tǒng)檢測瞬時交通狀況,然后通過聚類得到實(shí)時重?fù)矶侣范巍?梢钥焖倥袛嗦访妗l(fā)生交通事故的路段或其他意外情況發(fā)生的路段的施工范圍。無論是對于瓶頸的研究,還是對于交通事故的快速處理,都具有重要意義。

2.1.2 顯示最佳行車路徑

實(shí)現(xiàn)該功能需要3 個步驟:實(shí)時數(shù)據(jù)導(dǎo)入、出行時間預(yù)測和最優(yōu)路徑選擇。通過GPS 定位技術(shù),可以找到當(dāng)前車輛位置,計算出行駛軌跡,導(dǎo)入前段各收費(fèi)站的樣本刷卡數(shù)據(jù),采用每5 min 抽取10個刷卡樣本的方法,刷卡數(shù)據(jù)主要包括車輛進(jìn)出車流ID、車輛進(jìn)出收費(fèi)站時間。根據(jù)之前導(dǎo)入的數(shù)據(jù),通過ARIMA 模型和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分別預(yù)測通過每條路徑所需的時間,并比較兩種模型的預(yù)測結(jié)果以進(jìn)行下一個最佳路徑選擇。

2.2 算法分析與比較

實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同的主要算法包括ARIMA 模型和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。ARIMA 模型主要是通過差分積分移動平均自回歸模型以進(jìn)行時間序列預(yù)測分析。在ARIMA(p,d,q)中,AR為自回歸,p為自回歸項(xiàng)的數(shù)量,MA為滑動平均,q為滑動平均項(xiàng)的個數(shù),d為使其成為平穩(wěn)序列的差異數(shù)。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在正向傳輸過程中,輸入信號從輸入層到輸出層被逐層處理。每層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果輸出層不能得到期望的輸出,就會變成反向傳播,根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)整閾值和網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,使預(yù)測值不斷接近期望值。

2.3 優(yōu)化路徑搜索

根據(jù)前一步預(yù)測的出行時間選擇最優(yōu)路徑。(1)導(dǎo)入車輛實(shí)時駕駛數(shù)據(jù)。根據(jù)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到了不同路段的預(yù)測出行時間。結(jié)合交通信號配時和路線轉(zhuǎn)向信息,考慮車輛通過交叉口可能遇到的非自由通行的通行情況,動態(tài)計算當(dāng)前路段的道路阻力值。基于模糊綜合評判法,在考慮通暢性和穩(wěn)定性的情況下,確定了車輛與道路協(xié)調(diào)的指標(biāo),通過行車率和事故系數(shù)實(shí)時測量得到實(shí)際曲線。(2)將該曲線與現(xiàn)有道路類型的標(biāo)準(zhǔn)曲線進(jìn)行比較,定量地描述標(biāo)準(zhǔn)曲線與實(shí)測曲線之間的歸一化程度。在此基礎(chǔ)上,對匹配度和事故率進(jìn)行模糊化處理,并根據(jù)控制成本從實(shí)際情況到相應(yīng)道路的最佳路徑系數(shù)建立模糊邏輯。(3)給出車輛-道路協(xié)調(diào)指標(biāo)作為控制策略生成的依據(jù)。根據(jù)現(xiàn)有的道路阻力統(tǒng)計數(shù)據(jù)和區(qū)域路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),實(shí)時預(yù)測各備選路線的出行時間。(4)選擇出行時間最小的路徑作為車輛的最優(yōu)路徑。

3 結(jié)語

車路協(xié)同為緩解城市道路交通擁堵提供了思路。提出了一種基于車路協(xié)調(diào)思想的短期交通規(guī)劃與預(yù)測系統(tǒng)。利用車路協(xié)調(diào)的思想,浮動車輛GPS數(shù)據(jù),KNN 聚類算法,ARIMA 模型和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以檢測出當(dāng)前的道路擁堵情況,為交通路線規(guī)劃提供可行的解決方案,是交通數(shù)據(jù)挖掘在交通管理中的典型應(yīng)用。車路協(xié)同技術(shù)還可以應(yīng)用于各種應(yīng)用程序場景。例如,無人駕駛汽車的車路聯(lián)網(wǎng)安全距離實(shí)時評估車輛避障中超車、變道預(yù)警并根據(jù)實(shí)時路況等實(shí)現(xiàn)交通燈的提前中斷或延長。這些應(yīng)用可以建立長期有效的分析預(yù)警機(jī)制,為城市道路擁堵緩解工作提供穩(wěn)定的技術(shù)支撐。

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