青奥会地面公交优先信息采集分析系统研究

2015-05-18 06:34刘晏然
黑龙江交通科技 2015年9期
关键词:南京市优先公交

杜 洋,刘晏然

(1. 中国电子科技集团第二十八研究所;2.阿特拉斯科普柯(南京)矿山设备有限公司)



管理及其他

青奥会地面公交优先信息采集分析系统研究

杜 洋1,刘晏然2

(1. 中国电子科技集团第二十八研究所;2.阿特拉斯科普柯(南京)矿山设备有限公司)

2014年8月,南京市成功举办第二届青年奥林匹克运动会。此前,为保障青奥会期间公共交通顺畅及青奥专用车辆的无障碍通行,南京市交通管理相关的多个部门联合进行了《交通信号联网与地面公交优先控制系统》的建设。在该系统中,公交车辆的实时定位信息、交通流量信息、道路通行状况等多种信息的采集和分析是整个工作流程的基础。根据公交优先信息采集分析系统的设计与研发,将该信息采集分析系统的工作原理和最终运行效果进行论述。

公交优先;信息采集分析;交通信号控制;北斗;GPS;青奥会

0 引 言

2014年8月,南京市成功举办第二届青年奥运会。在此之前,为保障南京青奥会期间公共交通顺畅,南京市交通管理局、南京市交通运输局及南京市公共交通集团等多个部门联合进行《交通信号联网与地面公交优先控制系统》的建设。

该系统是南京“智能交通”的重点工程之一。目前南京市江南六区697个灯控路口未实现统一的联网控制,无法在交通控制指挥中心进行统一的管控调度,远程控制;未实现地面公交的信号优先控制;缺乏针对公交车辆通行的高精度实时检测设备和完善的交叉口流量检测设备。为了缓解目前南京市中心城区道路交通压力,保障青奥会期间交通的平稳运行,迫切需要采用现代化的技术手段来对城市交通进行更有效的管理和控制,研发与城市机动化发展相适应的先进的公交优先信号控制技术,缓解南京市的道路拥堵状况。大量公交车辆的动态位置监控、记录、分析研判是整个系统的基础。文中作者在该项目中负责各类相关信息的采集、融合分析研判系统的研发工作,下文将就公交优先信息采集分析系统(以下简称信息采集分析系统)的工作原理进行论述。

1 数据基础

系统中需要进行采集分析的数据包括以下几类。

(1)车辆定位信息

车辆定位信息由车载定位终端获取,使用GPS、北斗双模定位设备。在GPS的定位盲区,使用北斗定位系统进行补充。定位信息结合江苏省测绘局CORS站进行差分校正,保证定位精度在亚米级别,准确定位车辆地理位置、速度、时间等参数。数据上报时间频率为1HZ。

(2)RFID触发信息

车辆定位终端通过无线网络与中心进行通讯,在有遮挡或基站较少的地区,会出现无线通讯的盲区,在这些地段设立了电子标签RFID采集点,获取车辆通过信息。车辆通过信息实时发送至信息采集分析系统。

(3)路口拥堵信息

通过视频检测设备实时监控路口的车辆通行情况,数据实时存入数据库,信息采集分析系统定时分析道路状况,当路口出现拥堵时,分析结果通知到信号控制系统,启动拥堵处置方案,不再进行公交优先的信号控制策略。

(4)路段车流量信息

在需要监控的路段设置地磁或雷达车流量检测器,数据实时存入数据库,信息采集分析系统定时分析道路状况,用来监控路段的通行情况,当出现拥堵状况时,进行交通流疏导的信号控制方案,不再进行公交优先的信号控制策略。

(5)地理信息

系统中需要处理大量地理信息。通过亚米级精度的RTK进行定位测量,采集各个路口、路段处的车辆通过检测区域,通过车辆位置与检测区域的匹配,分析车辆所处的路段,周边的道路状况等内容。

2 分析模型

采集到的时间需要进行分析后输出以下分析结果。

(1)停靠站平均停靠时间。

(2)道路交叉口平均通过时间。

(3)两交叉口间路段平均通行时间。

(4)车辆驶入、驶出路口、停靠站及路段触发区域(路口停车线前触发区域)的触发信息。

(5)车辆未来一段时间内的位置范围。

以上分析结果均存入数据库中,为地面公交信号控制系统的控制方案优化提供数据支撑。

2.1 车辆数据模型

为保证车辆定位信息的精度,系统采用江苏省CORS提供的基站信息进行伪距差分,定位终端实时上报的数据格式参考NEMA-1083国际标准,如下所示

$CLXX,设备编号,速度*hhCRLF

$GPGGA,060815.00,3956.64797000,N,11618.020770000,E,1,06,1.26,00113,M,-006,M,,*42CRLF

$GPGSA, A,3,14,15,05,22,18,26,,,,,,,2.1,1.2,1.7*3D CRLF

$GPGPD,101110000000.0000000,0,06,240313064,23707847.969 ,20260405.820 ,20904648.086 ,21670752.102 ,21253101.992 ,20253101.092CRLF

江苏省CORS站每秒钟发送参考基站的星历、伪距等差分所需信息,使用目前最新的RTCM3.x电文编码格式进行传送。使用前需要对电文内容进行重新解码,过程较繁琐,可参考RTCM3.x的数据格式说明,文中不再赘述。

车辆在系统中所包含的数据项包括以下几方面。

(1)前方路口:车辆即将通过的路口编码。

(2)后方路口:车辆上一通过路口的编码。

(3)后方路口驶入时间:车辆进入上一路口的时间。

(4)后方路口驶出时间:车辆驶出上一路口的时间。

(5)所在路段:车辆所在的路段编码。

(6)车辆基础信息:车辆的编号、位置、位置更新时间等。

根据以上信息可以计算两个交叉口间路段的平均通过时间,可以为车辆位置预测提供数据基础。

2.2 车辆触发判断

根据公交信号优先控制业务需求,将触发区域分为以下四种类型:

(1)场站触发区域(行驶方向触发区域):用于判断公交车辆行驶方向(上行或下行)。

(2)停靠站触发区域:用于判断公交车辆进站或出站。通过车辆的进站、出站信号,能够计算车辆的平均靠站时间,提高车辆位置预测的精度。

(3)路段触发区域(路口停车线前触发区域):道路交叉口进口道前约150 m的范围,用于检测车辆到达路口的信号,提供给信号控制子系统判断是否调整信号灯配时策略。

(4)路口内触发区域:用于判断公交车辆在绿灯期间是否通过该路口。

系统功能要求根据公交车辆当前位置坐标,利用触发区域的包络矩形,判断公交车辆是否在上述某一类型的触发区域内。若是,则捕获相关信息生成该触发类型的触发信息,将该触发信息实时上传至信号控制子系统。

图1 公交车触发区域示意图

触发区域分为上述四种类型,公交车行驶方向分为上行和下行,每条公交线路有若干个不同类型的触发区域,如何有效的组织、管理触发区域数据是快速触发判断的关键。所有触发区域按公交线路进行组织管理,某条公交线路上所有触发区域数据组织方式如图2所示(TR表示触发区域,NODE表示线路分段子结点)。

图2 某条公交线路上所有触发区域数据组织示意图

对于某辆公交车辆从驶离起点公交场站到进入终点公交场站整个过程中,触发判断流程图如图3所示。

根据车辆进入触发区域、驶出触发区域的时间,可以计算路口的平均通过时间、公交停靠站的平均停靠时间。

2.3 车辆位置预测

在地面交通信号控制系统中,需要根据公交车辆位置动态进行信号配时方案的优化与调整。公交车辆未来一段时间内在市域空间上的分布情况,对配时方案的优化有着重要意义。根据车辆当前的位置、速度等信息,结合历史数据和路网数据,能够较准确预测出车辆五分钟后位置的分布范围。具体预测流程如图4所示。

图3 公交车进入驶出触发区域研判流程图

3 研究成果

信息采集分析系统运行界面如(图5)所示,终端定位设备安装在公交车顶部,通过GPRS无线网络与系统建立SOCKET连接,每秒钟发送实时定位信息,定位信息经过差分处理达到亚米级精度后,定时存入数据库,瞬时存入数据约为100条/s,每天记录的数据记录数在1 000万条以上,属于海量数据存储,因此需要针对数据存储的效率和性能进行优化,保证数据记录延时在1 s以内。

信息采集分析系统根据定位信息实时研判车辆进入触发区域的情况、计算车辆前方路口、后方路口,并定时预测5 min后车辆的空间位置。地面交通信号控制系统与信息采集系统进行SOCKET通信,定期获取所需要的数据,依照公交优先的控制策略制定路面信号配时方案。

以下为信息采集分析系统与公交优先信号控制系统投入使用后选取使用前后2014年7月11日和2014年7月18日(均为周五)的南京市水西门大街公交车辆的停车次数、通过时间及平均车速的对比情况。

图4 五分钟后公交车辆位置预测流程图

图5 青奥会地面公交优先信息采集系统界面

西向东东向西2014-07-112014-07-182014-07-112014-07-1840282814减少30%减少50%

表2 水西门大街公交优先前后车辆通过时间对比

表3 水西门大街公交优先前后平均车速对比

根据对比结果可以发现,在实施公交优先控制策略后,水西门大街的车辆通行状况有较明显的改善。根据系统运行后问卷调查公交车司机及采访普通民众后,大多数受访者表示实施公交优先控制策略的区域,公共交通状况有了较显著的改善。

目前,南京主城区拥有约3 500辆公交车,穿全城约600多个路口设置红绿灯。系统建成后,将通过卫星定位技术监控公交车辆的实时位置,通过系统实时监控交叉口交通状况等交通信息,对快速公交运营车辆实时提供信号优先,可以在市域范围内改善公共出行条件。并且系统可以在网络承受的范围内进行扩容,实现未来10 000辆车辆,1 000个路口的信号智能控制,保证公共车辆的优先。

4 结 语

近年来我国城市化进程逐步加快,由此也产生了一系列交通问题,特别是小汽车快速增长带来的道路资源利用率低、出行成本过高、交通拥堵、环境污染、能源紧张等问题。同时我国城市土地资源稀缺,通过大量投资修建和延伸城市道路来满足快速增长的交通及出行需求是不切实际的。因此,解决我国城市交通问题,必须大力发展运量大、占道少、效率高、节省能源、对环境污染小的公共交通模式。

南京市为长三角地区重镇,在全国范围具有较强的影响力,该城市公交优先控制策略的实施,对于周边地区甚至全国范围内的公共交通条件改良,有着重要的借鉴意义。

数据基础是公交优先控制策略进行方案制定的前提,在信息采集分析系统接下来的升级工作中,将向着更深层次的数据挖掘、更精准的车辆位置预测以及更高效稳定的数据通信等方向进行研究。先进的数据挖掘技术,神经网络、人工智能等多种前沿的研究成果均可能应用到信息采集分析系统的升级中来,实时高效地为提高城市公共交通品质提供详尽准确的数据基础。

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[3] 周敏,郑国磊,陈树林.二维图形最狭长包络矩形的求解原理及方法.图学学报,2013,(4).

[4] 张德山,李海浩.海量数据存储管理方法的研究.信息化研究,2011,(4).

2015-04-20

杜洋(1984-),男,河南兰考人,工程师,主要从事智能交通控制相关软件的研发。

U495

C

1008-3383(2015)09-0157-03

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