基于區塊鏈技術的主動式城市交通擁堵緩解系統架構研究

摘要 為保障動態交通中緩堵策略的可執行性與高適應性，研究提出了依托區塊鏈技術與個體智能設備的主動式城市交通擁堵緩解系統。通過設計多個協同工作的去中心化動態Mesh網絡，實現對交通事件的主動識別分析與基于使用者需求的自適應處理，從而降低城市交通運行的隨機度，實現對城市交通擁堵的根本性緩解。

關鍵詞 城市交通；區塊鏈；Mesh網絡；擁堵規避

中圖分類號 TP311.13 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2023）08-0023-03

0 引言

城市誕生以來，交通擁堵作為人口流動的派生物，不斷影響著城市運行與發展效率。從宏觀層面分析，擁堵可能在于服務供給與服務需求的不匹配；從中觀層面分析，擁堵可能是既有交通資源配置不當、協同不暢所致；而從微觀層面分析，交通擁堵又可能源于運行信息的傳遞不暢，是出行引導不準確、不及時所致。因此，如果要從根本上緩解城市交通擁堵，則需構建從微觀到宏觀，主動式自適應的干預、監管與協同，以實現對動態交通的有效引導與管理。

1 研究背景

目前，傳統交通管理模式多以中心化控制系統為主，可實現對城市片區路網規模交通的管理與調度，但對道路節點、路段等微觀層面的干預效果不強。雖然隨著機器視覺技術的普及與應用，基于道路監控攝像頭的交通事故識別技術已可及時識別路段交通事故，并與城市交管部門聯動[1]，但此類節點交通緩堵策略需同時配備足夠的現場指揮管理人員，以保障事故到場速度及人工疏導效率[2]，對重要瓶頸節點較為適用，而規模化應用成本及管理阻力可能較大。此外，從發現事故到完成人為干預處置，仍會存在一定的處理時間，無法有效地避免事故對后續交通的影響，后續駛入事故點的車輛，在事故完成處置到路段完全恢復正常通行速度之前，仍無法規避事故帶來的擁堵影響，也無法對常態化的道路節點擁堵進行有效干預。目前個人導航軟件只能提供出行前查詢路況擁堵程度、出行中提供規避擁堵路線兩種策略，沒有主動引導疏解的能力。因而，現階段的緩堵策略無法有效實現微觀、中觀、宏觀三層次的管理聯動，需結合新技術探索新管理策略，預留與現有中心化管理系統的協同接口，以實現從全維度交通管理，根據不同層級動態的交通情況，匹配生成同時滿足系統及個體需求的緩堵方案。

隨著互聯網信息技術在汽車工業方面的快速發展，智能化車機系統、多重車載感應設備、智能輔助駕駛等新技術正逐漸普及，車輛對道路環境的感知及數據分析處理能力正加速提升[3]，而手機等個人移動設備處理能力的增強也使微觀交通層面可執行的數據處理規模達到了前所未有的高度，為微觀交通個體互聯協作提供了技術條件。可以預見，如通過一定手段將分散的設施設備組網協同，將有望形成規模化算力，實現交通事件的主動識別，自動定制符合個體需求的緩堵方案，使微觀層面交通擁堵的即時、有效干預成為可能。有關研究表明，當擁堵緩解方案的接受與執行度達到一定比例后，將顯著降低擁堵路段及上游路段的通過時長[4]，個體將切實感受到擁堵情況的改善。

但同時，上述應用場景下出行數據的共享與擁堵解決方案的執行，必將涉及大量的個人隱私與多元的引導協議制定，需應用合適的架構來保障數據安全及擁堵緩解方案的高執行比，使系統生成的緩堵方案真正可靠、可執行。

2 區塊鏈在交通協同信息處理場景中的應用分析

區塊鏈作為一個復雜的技術體系，其核心特征在于構建了由帶時間戳與非對稱加密的數據層、含驗證機制的P2P網絡層、含共識算法與激勵機制的共識層組成的基礎架構，并可通過引入智能合約拓展至合約層與應用層以高效處理更多實際需求[5]。

對應到不同層次交通協同信息處理上來看，微觀層面上，可將交通行為作為帶時間戳記的數據進行分析與存儲。同時，可利用區塊鏈網絡層的結構特征，將受交通事件影響程度不同的個體分別組網，生成匹配不同影響程度的緩堵方案，再利用區塊鏈共識層的架構機制，對促進擁堵緩解的個體進行獎勵，以有效保障緩堵方案的高執行率，實現對原本不可控的擁堵的分級量化自適應處理。再進一步，可設計智能合約與中心化的監管調度系統聯動，使單個交通個體在面對常態化擁堵時，可在一定條件下執行激勵條件所提供的特權，充分享有對一定交通資源的優先配置，從個體需求層面實現去中心化的擁堵緩解。

3 主動式城市交通擁堵緩解系統架構研究

結合區塊鏈在不同交通協同信息處理場景中的應用分析，研究設計由“三級兩類四體系”構成的主動式城市交通擁堵緩解系統。具體架構如圖1所示。

3.1 “三級”交通擁堵管理層級

對應于微觀、中觀、宏觀交通，分三級同時同步進行交通管理，并對實時擁堵情況進行識別與處理。微觀層級定位為處理動態交通狀況的基礎，承擔五大職責：

一是“組網”，即以智能手機或具備Mesh網絡路由功能的智能車載系統為節點，采用合適技術可使一定距離內車輛間自行組建無線網絡[6]。二是“監控”，即通過調用各節點車輛的道路交通感知設備，承擔對城市道路交叉節點、節點間路段交通運行情況的實時監控，并利用自組網動態自適應的特點，將前方車輛監控到的實時路況在不借助固定基站的條件下，向后方車輛進行廣播。三是“識別”，即通過調用車輛自組網內所有智能設備的道路交通感知及數據運算能力，自主識別交通事件，判別影響程度。四是“協同”，即利用區塊鏈技術在同一無線自組網中通過一定智能合約，對網內各節點設備上的基本信息（包含但不限于駕駛員信息、出行起終點、到達時間期望、旅行速度期望等）進行調用，結合“識別”階段對交通事件影響程度的判定，整合網內所有設備算力，運算生成匹配各節點車輛使用者需求的緩堵方案，并引導執行。五是“記錄”，即操作指引生成并獲得執行后，該自組網內每一個節點車輛對本網其他車輛的執行情況完成認定，并在自組網內以區塊鏈形式進行記錄，各車將該車執行情況進行本地存儲，更新該車設備上的基本信息。由于進行“記錄”的車輛自組網在完成記錄后將自行解散，存儲在本地的執行情況記錄由于原區塊鏈不存在，也將永遠不可修改，可作為激勵機制中的有效憑證。

中觀層級定位為處理片區路網組織、連接道路交通使用者與其他交通系統的中間環節，承擔兩大功能：一是“超視距引導”，即對微觀擁堵影響區域以外的路網使用者，根據其預計達到影響范圍圈的時間，提前報送實時擁堵情況，引導其準確了解前方交通情況，結合自身出行目標需求，執行速度、路線、交通模式等方面上的轉變，提前規避擁堵風險。二是“無縫銜接”，即在區域交通層面依托V2X技術構建道路交通使用者與靜態交通設施、公共交通設施等交互聯系[7]，以使用者出行時空目標為依據協同制定多種交通模式無縫銜接的出行方案，引導高效合理出行。

宏觀層級定位為處理各類交通模式，完善系統整體架構和數據流程的重要通道，是輔助整個交通資源頂層管理并聯系微觀個體需求的核心。

3.2 “兩類”交通擁堵緩解策略

即突發交通事件擁堵與常態化交通擁堵兩類。

3.3 基于區塊鏈的技術“四體系”

3.3.1 基于區塊鏈技術的城市交通資源鏈體系

在完成城市交通資源數據化的基礎上，根據客觀交通空間的不同，從城市道路交通、軌道交通及靜態交通三方面構建資源模型，并以三類交通資源的使用權為基礎構建激勵機制，依托區塊鏈技術創建城市交通資源鏈。該鏈承擔城市交通資源的數據存儲，對實時交通運行數據承擔中繼功能，同時，可協同若干未參與其他體系工作的閑置個人設備組建區塊鏈網絡，以調取設備中存儲的緩堵方案執行記錄，并在該區塊鏈網絡中對個體在擁堵事件中的綜合貢獻值進行評價，并對應核發具備交通資源優先使用權Token代幣，同時將代幣可對應換取的交通服務記錄在城市交通資源鏈上，作為待執行服務。

3.3.2 以V2V區塊鏈網絡為基礎的車輛協同體系

采用Mesh無線自組網模式構建車—車互聯的V2V區塊鏈網絡，在順暢交通條件下啟用監視主策略，不調用設備計算，依托Mesh網絡多跳式傳輸模式，可在無基站設備條件下，快速向后方車輛自組網區塊及其他體系傳遞實時交通數據。而對突發交通事故以及常態化交通瓶頸，采用如下處置邏輯生成緩堵方案并執行、記錄：

（1）受交通事件影響的首車將在減速同時與直接影響范圍（受事件影響，必須減速停車的）內的所有車輛自動組建無線Mesh網絡。該區塊鏈網絡將負責監控周邊道路情況，向間接影響車輛（受事件影響，可以減速并更換車道繞避的）及中心化交通管理系統發送提示消息及事故簡報，并運算生成脫困策略指導間接影響車輛適當減速，以便直接影響車輛逐一借助周邊車道駛離。

（2）必須大幅減速并變道才能規避交通事件發生點的車輛將自動組建第一層級間接影響車輛協作網絡。該網絡將監控周邊車道及后續車輛運行情況，分析計算該網絡內各車輛變道方向與變道時機并形成脫離方案，同時與對直接影響車輛網絡生成的脫困策略進行匹配，保障其安全變道駛離。

（3）需輕微減速并需變道規避的車輛將組建第二層級間接影響車輛協作網絡，接收交通事件簡報信息并協作制定減速變道策略，以最低程度地減少對第一層級間接影響車輛策略實施的影響。

（4）不需減速，只需變道或轉變通行路線的車輛將組建第三層級間接影響車輛協作網絡，該網絡負責監控前序車輛處置方案的運行情況，并對應制定規避策略。

3.3.3 以V2X區塊鏈網絡為基礎的車輛—設施協同體系

在若干V2V構成的區塊鏈網絡基礎上，與路網周邊諸如公共停車場、P+R換乘中心、軌道交通車站等靜態交通設施實現動態自組網，收集靜態設施相關信息，并利用靜態設施閑置算力，為面臨擁堵風險的出行者制定可調用各類交通工具、設施的綜合擁堵規避方案，并記錄執行情況。

3.3.4 以交通聯盟鏈為基礎的不同交通方式間協同體系

利用區塊鏈技術構建覆蓋多種交通方式的管理聯盟鏈，實現對各類交通方式的宏觀調控，指導新建交通設施規劃布局。同時，對接城市交通資源鏈體系，匯總各級緩堵方案的執行情況，核銷Token代幣獎勵，動態更新交通資源使用情況，完成系統數據流與服務流閉環。

4 結語

該文結合現階段交通及信息領域的技術發展趨勢，提出利用區塊鏈技術構建依托交通使用者個人智能設備的去中心化動態Mesh網絡，從而整合微觀交通層面數據處理算力，實現結合使用者需求的交通事件主動分析與自適應處理。同時，通過設計由“三級兩類四體系”構成的主動式城市交通擁堵緩解系統架構，構建多個基于區塊鏈技術的處理體系并將其合理分工聯動，并對鏈上節點的數據共識協議進行規范，可實現個人隱私數據的有效保護。下一步，建議持續深化激勵引導條件研究，制定可實施性強的方案，并與既有中心化管理系統聯動，充分利用既有資源，推動城市交通實現從使用者角度出發的全維度的交通管理，使未來城市交通實現主動式的擁堵緩解。

參考文獻

[1]廣州日報客戶端. 讓出行更加安全便捷，“智能監控員”24小時護航南沙大橋[EB/OL]. （2022-12-02）[2023-01-24]. https： //www. gzdaily. cn/amucsite/web/index. html#/detail/1950364.

[2]人民資訊. 南沙大橋運用“智慧監控”提升突發事件處置效率[EB/OL]. （2021-09-17）[2023-01-24]. https： //baijiahao. baidu. com/s？id=1711141102993591106amp;wfr=spideramp;for=pc.

[3]未來智庫. 汽車自動駕駛行業深度報告：自動駕駛成汽車產業重要驅動力[EB/OL]. （2022-08-04）[2023-01-24]. https： //view. inews. qq. com/wxn/20220804A02XUM00？originPath=w2.

[4]Qin Wang." The Impact of Advance Intervention on Personal Traffic Congestion Avoidance（PTCA） [D]. Newcastle upon Tyne： Newcastle University， 2015： 37-38.

[5]蔡曉晴， 鄧堯， 張亮， 等. 區塊鏈原理及其核心技術[J]. 計算機學報， 2021（1）： 84-131.

[6]浪潮集團有限公司. 基于區塊鏈的V2X高速車隊自組織系統： CN201810470938. 8[P]. 2020-01-31.

[7]孫亮， 吳靜媛， 梁翠蘭， 等. 面向群體感知的智能汽車協同通信方法[J]. 無線電工程， 2022（1）： 28-32.