基于多技術融合的智慧交通傳輸數字化轉型研究和應用

引言

在當今數字化時代，交通行業正經歷著深刻變革，建設交通強國和數字中國已成為國家重要戰略目標。高速公路智能光纖調度研究由基于人工智能技術的光纖智能調度終端和基于數字孿生技術的軟件平臺兩部分組成。光纖智能調度終端可通過有線網絡直接由軟件平臺進行管理與維護，自動執行光纖交叉連接、記憶連接動作并反饋交叉連接結果；軟件平臺以強大的建模和仿真能力孿生出所有光纜纖芯的物理狀態，在此基礎上構建數據大模型，可以實現智能路由推薦、光纖應急調度、故障精確定位等智慧化功能。

1.關鍵技術融合基礎剖析

1.1人工智能技術賦能

人工智能技術將會為高速公路智能光纖調度帶來智能決策與優化能力，在光纖應急調度的過程中，強大的算法可以快速分析故障點周邊的光纖資源分布情況。當光纖出現故障之后，人工智能算法可以按照衰減最小、用時最短、跳接點最少等原則，計算并且推薦高質量的備用光纖線路，實現智能跳纖[1]。

1.2數字孿生技術支撐

數字孿生技術在高速公路智能光纖調度中構建了與現實光纖網絡高度一致的虛擬模型，這個虛擬模型如同真實網絡的“克隆體”，精確復刻了每一根光纖、每一個節點以及它們之間的連接關系，并且能實時同步網絡的運行狀態，如信號傳輸情況、端口使用狀態等信息[2]。借助數字孿生模型，在進行光纖調度操作前，可模擬各種場景。

1.3物聯網技術助力

在光纖調度系統中，分布在各個位置的光纖檢測設備、光纖智能調度終端（multi-functional fiber dispatch，MFD）設備、其他相關設施可以使用物聯網技術連接成為一個整體，進而實時采集光纖的狀態數據，將這些數據快速傳輸到管理平臺。通過使用物聯網技術，管理平臺可以對光纖設備進行監測與控制管理。表1為MFD與傳統ODF性能對比，可以看出MFD除最大容量外，均有較大的性能提升[3]。

1.4光纜故障精準定位方法與實踐

光纜故障精準定位方法是構建智能化光纖網絡運維體系的核心環節，旨在通過技術創新實現光纖網絡的高效管理與快速響應。通過集成光時域反射儀（optical time-domainreflectometer，OTDR）模塊的智能調度終端，結合高精度數字底圖與GIS地理信息系統，實現故障點的快速定位與精準匹配，自動關聯高度樁號、經緯度信息以及周邊環境數據，直觀展示故障點位置4。

1.5大數據技術驅動

光纖網絡在運行的過程中會產生海量的數據，包括光纖性能數據、故障數據、業務使用數據等信息，大數據技術會對這些數據進行高效率地存儲、管理、深度挖掘與分析5。通過對光纖性能數據做好分析，可以評估光纖的健康狀況，從而預測光纖故障的發生概率，提前安排好維護計劃，降低故障發生概率[]。

表1MFD與傳統ODF性能對比

2.關鍵核心技術突破點

2.1光纖應急調度時效性提升

傳統的光纖應急調度依靠人工操作，整體效率相對較低，業務搶通需要數個小時才能完成。為了更好地提升時效性，在基于跳纖機器人的高速公路智能光纖調度項目中，需要重點研究光纖自動跳接策略算法與基于規則的多源動態最短路徑算法。算法將光纖通信網絡設計為站點-網段模型和業務通道模型，光纖自動跳接策略算法依據光纖通信網絡的網絡連接和實時狀態，基于站點-網段模型計算出業務開通站點間的可選路由集合；基于規則的多源動態最短路徑算法則是根據指定或全網段路由、經由節點數、鏈路長度、總鏈路損耗、移動纖芯端口時長等不同規則，計算出兩點之間的最佳傳輸纖芯路徑。

2.2復雜線性分層防纏繞技術更新

跳纖機器人需部署在狹小的光纖配線結構空間內，光纖分布密集，機械手帶著光纖進行拔纖、穿越、插入等作業時極易纏繞，這是智能光纖調度面臨的一大難題。本文深人研究基于“空間異面直線空間關系的無纏繞交叉連接算法”，賦予設備“大腦”，從根本上解決這一問題。該算法確保任意兩根光纖交叉跳接不纏繞，且任意次數地跳纖都不會出現纏繞情況[8。通過模擬測試，在高密度光纖配線環境中，經過上千次跳纖操作，均未出現纏繞現象，為實現設備小型化、大容量化提供了可能，有效提升了光纖配線的效率和可靠性，保障了光纖調度系統的穩定運行。

2.3電機誤差消除與精準定位技術

跳纖機器人電機在長期、多次的配線操作中，由于精度限制將會產生一些累積誤差，進而導致機械手行進位置偏離，影響光纖接頭的抓取以及插入的精確度。為了改善這一問題，需要在機械手行進的路徑上增加定標傳感器，實時預測機械手的位置，消除步進電機的累積誤差問題。同時，積極研究機械手運動的驅動與反饋閉環控制機制，結合基于位置的絕對值脈沖控制算法，構建整體的智能控制系統。

2.4分段緩沖技術孿生展示技術優化

傳統的數字孿生展示對于網絡帶寬和硬件資源要求比較高，極大地限制其在實際中的應用，而最佳帶寬與硬件資源占用的分段緩沖技術，能夠結合3D建模、路由動態規劃、設備機械臂的運動特征，從而優化數字孿生展示的實際效果。通過分段緩沖技術，系統將復雜的3D模型與動態計數展示內容，并且做好分段處理。根據網絡狀況和用戶需求，逐步加載并展示數據，降低對網絡帶寬的要求[]。

2.5光纜故障精確定位技術升級

傳統的光纜故障定位方式精度較低、效率較差，很難滿足高速公路通信保障的基本需求，而纖芯自動檢測功能能夠在精準管理光纖資源的基礎上，結合精準定位算法，實現光纜故障的準確定位。OTDR模塊定期對光纖進行檢測，將測試結果接入光纜故障定位，如圖1所示，系統通過AI技術對光纜起點機房、途徑管徑、光纜段等信息進行智能化的管理，構建出詳細光纜路由。

3.技術驗證與應用示范

3.1技術驗證方案設計技術驗證的主要目的在于確保多技術融合的高速公路智能光纖調度技術切實可行，并且保障性能達標。本次實驗使用數學建模——計算仿真——樣機研制—聯調測試—試點驗證的技術路線。首先，跳纖機器人基于繩結理論構建大容量光纖配線無纏繞數學模型，將結交叉點有向投影圖抽象為三維空間異面直線，降低樣機的設計難度。其次，構造虛擬樣機，模擬光纖配線過程，將其拆分成空間異面防纏繞算法在各個模塊之間的操作，驗證算法可行性。再次，設計仿真模擬機和展示模擬系統，搭建出基于分段緩沖技術的數字孿生技術，從而展示仿真網絡，在不同網絡條件下驗證技術實時性和流暢性。最后，開展軟硬件研制、樣機調試、系統聯調聯試，在實驗室完成集成測試與系統測試，為試點驗證打下全面基礎，全方位驗證關鍵技術的有效性與可實施性[]。

3.2試點應用實踐

選取廣珠西線高速公路特定路段作為試點，筆者作為試點項目的負責人提供技術支持，參與項目的規劃設計、系統調測、應用評估等工作。在對路段光纜資源狀況進行詳細摸查后，依據調研結果制定系統實施方案，依照方案在SD、RG等5個機房分別部署一臺MFD-384型設備，在RG機房增設服務器進行管控，各機房增加交流轉直流電源模塊和機柜。同時，接入5個站點間的主、輔、新3條60芯光纜，實現光纜及業務接入部署，確保系統穩定運行，為技術應用提供實踐場景。軟件平臺部署在RG監控中心。各站MFD通過萬兆環網提供FE口，匯聚至RG機房，連接至服務器，網絡結構圖如圖2所示。

圖1光纖故障定位示意圖

3.3應用效果評估與分析

基于機器人跳纖與智能規劃算法的網絡構建方法，運用VR-AFS跳纖機器人、OTDR周期采集分析、Dijskra算法規劃、Yen算法風險規避等技術手段，有效提升了通信故障修復效率，降低了通信故障發生概率。分析了新方法實施前后廣珠西高速公路的通信故障時長，情況如表2所示。

項目建設前幾個月，廣珠西高速月均中斷次數為4次，單次中斷時長平均33.33分鐘，項目建設后8～10月，月均中斷次數為3.33次，單次通信故障時長為1.55分鐘。

從運維成本的角度看，新系統搭配跳纖機器人可以實現光纜故障的精準定位，減少人工排查和修復的時間，通過自動化資源管理降低人工失誤導致的資源浪費問題，降低運維成本。在資源利用率方面，可盤活冗余備份資源，重新利用閑置的纖芯，避免過度投入性資源建設，節省硬件采購與部署的成本。在應急調度能力方面，系統可自動識別推薦備用纖芯并實現自動跳纖，快速恢復中斷服務，減少業務停滯造成的經濟損失。綜合來看，多技術融合的高速公路智能光纖調度系統可以在試點應用中表現更加出色，顯著提高高速公路光纖調度管理的水平，為大規模推廣與應用提供有力支持與幫助。

結語

本研究聚焦基于多技術融合的高速公路智能光纖調度關鍵技術突破，從人工智能、數字孿生、物聯網、大數據等技術的融合基礎搭建，再到光纖應急調度器件的時效性提升、復雜線性分層防纏繞技術更新等關鍵核心技術的突破，再到技術驗證與應用示范，構建出一整套較為完善的高速公路智能光纖調度體系。未來，隨著通信技術與交通行業需求的不斷推進，仍然有諸多方面需要探索與優化。一方面，持續優化現有技術，提升算法的精確度與效率，進一步降低系統對硬件資源的依賴性，提高系統適應性與拓展性。另一方面，積極探索新技術與現有系統的融合，如引入更加先進的傳感器技術提升光纖狀態監測的精確度與實時性。 □

圖2網絡架構圖

表2使用跳纖機器人前后通信故障情況

參考文獻：

[1]郭曉斌，王剛，梁超，等.5G技術驅動下高速公路智慧交通自動化設備協同控制策略[].交通科技與管理，2025，6（3）：4-6.

[2]張春娜.探析智能交通系統中計算機信息技術的應用[J].人民公交，2024（12）：34-36.

[3]王丹.基于人工智能的道路交通系統技術研究[J].河北建筑工程學院學報，2024，42（1）：244-246.

[4]王洪斌.大數據背景下人工智能在智慧交通中的應用研究[J].電腦知識與技術，2021，17（12）：198-199.

[5]戴妍.物聯網技術在智慧工程中的應用].集成電路應用，2025，42（1）：164-165.

[6]孟磊.高速公路信息化管理淺談中國交通信息化，2024（S2）：103-104.

[7]韓世民.高速公路通信智慧化機房建設與管理研究[J].中國新通信，2024，26（7）：16-18.

[8]聶鑫山.通信技術在高速公路機電系統中的應用[J].集成電路應用，2023，40（12）：144-145.

[9]郭曉峰.高速公路調度自動化中的光纖通信技術分析[J].信息通信，2017（4）：228-230.

[10]黃英哲.基于機器學習的光纖分布式振動傳感器模式識別研究[D].北京：北京交通大學，2023.

作者簡介：王文江，本科，高級工程師，2694769306@qq.com，研究方向：信息與通信工程技術研究及管理工作；陳春誼，本科，工程師，研究方向：高速公路信息通信及機電工程。