乘客与出租车出行信息双向感知的合乘系统关键技术研究

陈 婷，邬 岚，林 丽，唐 帆，徐晓丹

(南京林业大学 汽车与交通工程学院，南京 210037)

出租车作为一种“门到门”的公交方式，可以作为居民中长距离出行的有效方式。随着交通需求的不断增长，出租车逐渐出现供不应求的现象，“打车难”问题日益突出，合乘出租车可以有效缓解打车难的问题，同时节约资源。

遇到高峰期“打车难”时，出租车司机会在不空载的情况下搭载路边有合乘需求的第二批乘客，但现存的出租车合乘方式较为落后，主要是司机和乘客的口头协议，或者是乘客之间自主协商，并没有一种合理合法的运营模式。特别是高峰时期，交通流极大，合乘需求也极大，但存在的合乘问题也越多，大多数人无法打到出租车，更无法合乘[1]。

1 智能出租车合乘系统的研究

出租车调度系统的发展历程可以分为以下四类：第一代基于无线电通讯技术的电召出租车服务系统，该系统中调度员通过车载电台向驾驶员进行呼叫完成调派。第二代车辆调度中心系统，特征是无线电语音呼叫+计算机信息处理，订单的输入和数据统计、报表输出已依赖计算机强大的处理能力[2]。第三代服务系统，利用 GPS 全球定位系统，车辆移动位置可实时知晓，无线电信号通过调制解调可以传输语音信息和数字信息，调度软件通过对乘客上车点(经纬度)和车辆位置(经纬度)的比较，可以将最近车辆调派给乘客。第四代车辆自动调度中心系统，近年来移动通信技术GSM迅速发展，构筑在 GSM 平台上的3G网络为更先进。对车辆调度系统，3G网络正好可以在车辆地理位置信息的上传和信息的双向传输上发挥作用，GIS为车辆的跟踪和地理位置的显示提供了图形界面[3]。所以，3G网络+GPS+GIS+智能调度算法成为第四代智能调度中心系统的特征。但该系统仍不成熟，没有很好的推广[5-6]。

结合国内外发展现状，国外的合乘服务系统达到第三代调度中心系统的水准且较成熟，处于半智能化阶段。而国内第三代调度中心系统刚起步，由于合乘存在争议，国内外学者大多研究的是合乘的基本理论，对合乘的关键技术研究较欠缺，很少学者开始尝试向第四代智能化调度中心系统方向研究。

2 合乘系统的功能及系统设计

合乘系统的主要功能是在高峰时段即时提供合乘叫车服务，系统设计的原则要求简单易操作，数据库对数据的分析要求得出最优路径并对乘客和出租车进行匹配，通过集成一体的中央控制中心对双方信息进行实时交换及合理调度。主要利用的技术有智能手机的3G网络技术、GPS技术、GIS技术和智能调度算法技术。

2.1 系统模块

系统分为三个模块，第一模块是移动设备上的乘客客户端，第二模块是出租车上的车载设备端，第三模块是数据库及中央控制中心。三模块之间的功能关系如图1所示。

图1 模块间的功能关系图

乘客客户端是一款供乘客叫车的软件，乘客可以从网上下载安装该软件，主要操作有注册和运行。乘客客户端的功能主要是向数据库传输乘客的注册信息、位置信息(包括当前位置和目的地)。

出租车车载设备开启时，向调控中心传输同意合乘的请求和第一批乘客的目的地信息，并以每10 s一次的频率向数据库传输出租车当前的位置信息。

调控中心根据乘客客户端提供的位置信息，对周围同意合乘的出租车进行检索和匹配。调控中心将符合匹配条件的出租车车牌信息和实时位置信息传输到乘客客户端，同时将乘客的身份信息和位置信息传输给出租车车载设备。调控中心从乘客和出租车成功匹配的时刻起，实时采集乘客和出租车的位置信息，对乘客和出租车实行监督和管理，如有特殊情况及时通知双方，提高合乘效率。

2.2 系统工作流程

出租车与乘客信息双向感知的出租车合乘系统，需要人工操作的部分仅为乘客在用户端软件上进行的操作和出租车司机在车载设备上进行的操作。

乘客主要的操作流程分为注册和运行软件，具体操作流程如图2所示。

2.2.1 注 册

乘客登陆网站下载安装用户端软件，安装后需填写注册信息，包括该用户的姓名、照片等信息，当乘客客户端将该用户的信息传输给调控中心后，数据库以手机号码为识别账户的唯一凭证，自动为该用户开账户，该用户的所有信息将被存储在该账户中，方便以后调用。注册后每次运行该软件无需重新填写注册信息。

2.2.2 运行软件

(1)当乘客有合乘需求时打开软件并登陆，这时乘客需填写此次合乘欲到达的“目的地”，为保证目的地信息有效，用户端软件对该信息进行识别，转化为GPS数据后传输给调控中心。

(2)调控中心的数据库对数据进行存储和处理，关键技术分别为最优路径的计算和路径匹配。当不存在与之匹配的出租车时，软件将跳转至登陆界面，乘客可自行选择继续下次登陆或放弃；当存在匹配的出租车时，继续步骤③。

(3)调控中心将匹配的出租车车牌信息和本次服务验证码传递给用户，软件将自动跳转至地图界面，实时显示该出租车的动态位置。

图2 乘客操作流程图

(4)当乘客在匹配成功后想放弃合乘时，需手动选择放弃合乘；如果乘客离开合乘地，但未进行放弃合乘操作时，调控中心通过实时收集的GPS数据判断乘客是否放弃合乘。

(5)当目标出租车到达乘客等待的地点时，调控中心发出指令，乘客寻找目标出租车。

(6)乘客搭载上目标出租车后，需将调控中心发送到用户端软件上的服务验证码输入出租车的车载设备上，验证通过后，方可认定此次合乘成功。

考虑到司机需开车，不便进行过于复杂的操作，车载设备上的软件设计应使操作尽可能简单化，对司机干扰小。司机在车载设备上需手动进行的操作为：①打开设备并语音输入车上A乘客的目的地信息。②放弃合乘时，关闭设备。

其余操作均为调控中心完成，司机只需根据调控中心传递到车载设备上的指令完成便可如图3所示。具体流程为：

(1)开启设备，司机语音输入已在车上的A乘客的目的地。

(2)如果在送A乘客至目的地的途中，没有匹配的乘客，则行程不变；如中途有匹配的乘客，调控中心将B乘客的信息(包括姓名、照片、手机号码、合乘点和目的地信息等)传递到车载设备上，告知司机，司机根据车载设备提供的到合乘点的导航寻找B乘客。

(3)如果匹配成功后，B乘客放弃合乘，系统将取消合乘的指令发送给车载设备。

(4)出租车在合乘点至少等待2 min，如果没有找到B乘客，司机可以继续下次合乘或关闭系统，不再参与合乘；如果找到B乘客，并且B乘客输入的服务验证码验证成功了，则合乘成功。

3 数据处理

3.1 数据采集

用户通过手机上的合乘客户端软件输入目的地等请求并发送至调控中心，调控中心接收并识别后，对用户进行一定频率的实时定位。司机输入出租车上已有乘客的目的地并将合乘请求发送至调控中心，调控中心对出租车的位置进行实时定位。

图3 司机操作流程图

3.2 数据分析

(1)当乘客发出合乘请求，调控中心进行路径匹配操作，如果有相匹配的车辆，则将目标车辆的车牌号和此次服务的验证码发送给乘客，并在乘客手持设备上显示目标出租车的动态位置。出租车信息在乘客手持设备上的显示结果如图4所示；否则告知乘客没有符合条件的出租车。

(2)当同意合乘的出租车与某一乘客匹配成功时，调控中心将该乘客的位置信息、姓名、照片等信息传输到出租车车载设备上，司机可以根据导航区寻找该乘客。乘客信息在出租车车载设备上的显示如图5所示。

图4 手机显示出租车信息

图5 车载设备显示乘客信息图

(3)一旦发送合乘请求，乘客不得随意更改位置。调控中心将以每10 s一次的速率收集乘客的GPS数据，当乘客移动的距离大于150 m时，则判定乘客放弃此次叫车服务，调控中心将取消叫车的指令发送给出租车。同时，系统将以每10 s一次的速率收集出租车的GPS数据，当出租车的实时位置与乘客位置之间的距离>1.5 km时，则认为出租车司机违反此次合乘规定，合乘取消，调控中心将合乘取消的指令发送给乘客。

(4)出租车到达乘客所在位置时，停车等待的时间不应短于2 min。当2 min内，系统检测到出租车移动距离大于150 m时，则认定出租车违反规定，合乘取消。系统将合乘取消的指令告知乘客。当停车等待的时间大于2 min时，出租车司机可自行选择继续等待或离开，此时检测到出租车移动距离大于150 m时，视合乘失败，将合乘取消的指令告知乘客，并由乘客承担责任。

(5)当乘客成功搭载上出租车后，需在上车时在车载设备上输入此次服务的验证码，作为此次合乘成功与否的凭证。当验证成功后，系统自动关闭，整个合乘叫车服务完成。

4 路径获取的关键技术

4.1 计算最优路径

从乘客角度考虑，服务质量与行驶时间和行驶路程有关，鉴于高峰时段拥堵、流量不稳定的特点，行驶时间是考虑最多的因素，本研究中以行驶时间为衡量服务质量的指标，故求解最优路径问题即求解出行时间最短问题[7]。

f=min[Tj]。

(1)

(2)

式中：Ti表示路径j所需行驶时间i；tj表示路径j中某路段i所需行驶时间。

路段阻抗与车流密度近似为正切函数关系，车流密度随时间变化，故路段阻抗可以表示为随车流密度和时间变化的函数[8]：

(3)

其中：Li为路段i对应长度；ki(t)为路段i对应t时刻的车流密度；kio为该路段交通流量最大时的车流密度；ai为常数(可以通过对该路段收集的数据进行拟合获得)。

本系统所用的最优路径算法基于遗传算法，在搜索过程中具有很好的灵活性，能够适应拥堵时实时变化的交通流量[9-11]。遗传算法在解决最优路径问题时所代表的具体意义可参考文献[9-10]。

4.2 路径匹配

路径匹配是判断出租车和乘客的出行信息是否匹配的主要指标，也是双方能否匹配的重要依据。路径匹配遵循高效、合理的原则，基本理念是通过匹配起讫点来达到路径匹配的目的，路径匹配的技术核心是建立在计算最优路径的基础上的。

算法流程基本可以分为两部分：起点匹配和目的地匹配。

4.2.1 起点匹配

合乘用户当前的位置为O0，以O0为圆心、1 km为半径的圆为范围，系统根据出租车车载设备传输的经纬度信息自动搜索当前位置在此范围内的出租车，对搜索到的出租车分别编号i(i=1,2,3……)。如图6所示。

4.2.2 目的地匹配

图6 起点匹配

图7 直线距离Li比较

图8 确定参照的最优路径

(4)筛选得到最佳目标车辆。比较lt，最小值对应的出租车即为筛选得到的最佳的目标车辆。如图9所示。

图9 路径匹配图解

5 结束语

本文主旨在于对乘客与出租车合乘的出行信息获取和双向感知的关键技术进行研究，以实现人性化合乘和智能调度。主要研究成果包括以下几方面。

(1)对合乘系统进行设计，提出了将系统分为三个模块。在乘客和出租车上分别配备软件模块，充分与现在科技相结合。两软件模块能够实时收集乘客和出租车的信息，并将乘客和出租车方的需求传递给第三模块控制中心，利用控制中心可高效快捷处理数据，并使数据传递给乘客和出租车，真正实现智能调度。

(2)对系统的操作流程进行阐述，详细分析了各种情况下的操作，尽量使操作简单化，验证了该系统的合理性和可操作性。

(3)对乘客和出租车的匹配采用路径匹配方式，更合理，乘客坐上出租车的效率更高，且匹配误差更小。由于这种方法匹配得到的两方乘客基本“顺路”，乘客到达目的地也更快、更节省时间，缩短出租车绕行距离。

(4)本文中的路径匹配，采用预测路程的方式，利用出发点和目的地匹配，而且采用实时更新的数据，得到的结果更准确有效。

(5)本文中预测的最优路径时通过遗传算法优化得到的最优解，利用遗传算法效率更高。同时通过遗传算法中的变异操作，能够充分考虑到高峰时段路段拥堵和交通事故易发的特点。

【参 考 文 献】

[1]王丽珍.大城市出租车静态和动态合乘模式的探讨[D].长沙：长沙理工大学，2012.

[2]卢 川，吴 群.城市居民出行合乘出租车问题的研究[J].道路交通与安全，2007，7(3)：52-55.

[3]张艺娜，孙伟杰，王 森，等.出租车与乘客即时运输交互信息系统的可行性研究[J].电子世界，2012(21)：29-30.

[4]陈 林.基于3G移动定位技术的出租车调度管理系统[D].成都：电子科技大学，2008.

[5]陈少杰.智能出租车调度系统的设计与实现[D].合肥：中国科学技术大学，2011.

[6]陈少杰，陈贤富.基于GPS/GIS的出租车调度系统的设计与实现[J].电子技术，2011(6)：28-30.

[7]董 昆.基于GIS和多智能体的城市出租车智能调度方法研究[D].合肥：合肥工业大学，2011.

[8]吕 品，李瑞敏，王雨阳.基于位置服务的智能化出租车调度系统研究[J].交通信息与安全，2012，30(5)：113-116.

[9]邬 岚，陈 婷，郑 艺，等.新型居民交通出行调查辅助系统设计[J].森林工程，2013，29(2)：121-125.

[10]张 侃.基于遗传算法的网络路径分析[D].广州：中山大学，2006.

[11]张 瑾.出租车“拼车”问题研究及其服务系统设计实现[D].兰州：兰州交通大学，2009.