车联网在智慧城市交通管理中的应用研究

关键词：车联网；智慧城市；交通管理；交通流量；交通安全；燃油消耗

中图分类号：TP393 文献标识码：A

0引言

伴随着我国城市化进程不断加快，机动车保有量不断增加，城市交通问题越来越突出，传统交通管理方式已经很难应对复杂多样的交通形势，为提高交通管理的效率和城市的运营品质，迫切需要采纳新的技术手段。在这样的大背景下，车联网技术作为一种创新的智能交通解决策略，逐步获得了关注。车联网技术利用车与车、车与基础设施间信息共享来动态监测交通流并进行优化管理，为缓解交通拥堵问题、改善交通安全、减少能源消耗以及减少环境污染等方面都有着十分重要的意义。本文以车联网技术应用于智慧城市交通管理为目的，采用理论分析与模拟仿真实验相结合的方法，探索其对提升交通效率，保障交通安全与环境保护的潜在作用。

1理论基础

1.1车联网的定义与构成

车联网（IoV）指的是利用车内的通讯工具和网络，建立车辆与外部环境之间的信息交流系统，其核心目标是提升交通安全性、通行效率和驾驶体验。车联网系统主要由车载单元（On-BoardUnit，OBU）、路侧单元（RoadSideUnit，RSU）和车联网平台构成[1]。

（1）车载单元（OBU）是一种固定在车辆上的通讯工具，主要职责是收集和传递车辆的各种状态数据，例如速度、位置和加速度等。

（2）路侧单元（RSU）是一种位于道路两侧或交叉路口的通信设备，它与OBU进行数据交互，负责交通信息的收集和传输。

（3）车联网平台作为整个系统的关键组成部分，负责数据的储存、加工和发布，同时也提供如路径规划和交通信号控制等多种服务。

1.2车联网的工作原理

车联网的操作机制是基于无线通信技术，它通过车载单元（OBU）和路侧单元（RSU）之间的即时数据交互，达到了车辆与车辆（V2V）之间的连接、车辆与基础设施（V2I）之间的信息互通，常用的通信技术包括专用短程通信（DSRC）和蜂窝通信（如LTE-V2X）[2]。

在车联网系统里，汽车从OBU处获得周围的环境信息，然后把自己的运行状态上传到车联网平台上，由平台对数据进行全面的分析，实时公布交通状态信息，对交通信号进行优化控制，给出最佳行车路线的建议等。利用这些举措车联网技术可以有效地减少交通拥堵的发生，促进交通流畅性的改善和交通事故的减少。

1.3智慧城市交通管理理论

1.3.1交通流量模型

交通流量模型作为交通流动特性研究的一种重要手段，其通过对道路网络上交通流动行为的描述，有助于交通状态的认识与预测[3]。交通流量经典模型计算公式如下：

Q ＝k·v （ 1）

式中：Q为交通流量的数值，单位为辆/h；k为车流密度的数值，单位为辆/km；v为平均速度的数值，单位为km/h。

交通流量模型是交通信号控制和交通流预测的理论基础，将交通流量模型应用于智慧城市交通管理，可实现对交通流状况的实时监测与分析。通过对交通信号控制策略进行动态调整，使交通流得到优化，道路通行能力得到改善，在与车联网技术结合使用时，能够实现更准确、更有效地交通管理。

1.3.2车辆路径优化理论

车辆路径优化作为智慧城市交通管理的一项关键技术，旨在提供一条最优行驶路径来缩短行程时间并降低燃油消耗，一般用图论、运筹学等方法求解车辆路径的优化。最普遍采用的优化技术是最短路径算法，其核心公式如下所示：

式中：D为从起点i到终点j的最短路径，c为路径i到j的成本，x为路径选择变量（0或1）。

通过对车辆运行数据进行实时采集与分析，车联网平台能够对交通路况信息进行动态更新，并实时计算出最优路径并对司机进行路径建议。这样既能缩短行车时间、促进交通效率的提高，又能有效地减少燃油消耗和减轻环境污染。

2模拟仿真实验设计

2.1实验场景与环境设置

为探讨车联网技术对智慧城市交通管理的影响，选取某市交通密集区域为试验场景，其中包括多条主干道、次要道路和多个交叉路口、交通流量大、结构复杂、城市交通特征典型等[4]。试验中全部汽车都安装了车载单元，可实时收发汽车状态信息；所述路侧单元布设于主要道路及交叉路口以与车载单元进行通信，采集道路交通信息；车联网平台将OBU与RSU数据集成在一起实现交通流量监控与信号控制优化。

2.2实验步骤

（1）对实验区域车辆设定初始位置、车速和行驶方向，以保证仿真环境真实；根据实际交通管理需求，对实验区交通信号灯及控制策略进行了配置。

（2）通过OBU、RSU获取车辆状态信息及道路交通信息的实时处理，数据上传到车联网平台；车联网平台实时监测并分析采集到的数据，生成交通流量分布图与车流密度曲线。

（3）车联网平台基于实时交通流量数据，对交通信号灯控制策略进行动态调整以对交通流量进行优化；车联网平台根据车辆位置和道路状况，实时地计算出最优行驶路径并为司机提供路径建议；记录试验期间车辆的速度、行程时间、交通事故率、燃油消耗和排放量等交通指标的数据。

2.3仿真时间设定

实验模拟时间设置包括交通高峰期与非高峰期，综合分析车联网技术对各种交通负荷的性能。高峰时段被设定为工作日的早上7：00～9：00和晚上17：00～19：00，而非高峰时段则是其他时段。通过在这些不同的时间段进行的实验，可以证实车联网技术在缓解交通堵塞、提高交通效率和安全性方面具有显著的效果。

3实验结果与分析

3.1交通流量与平均车辆速度

在交通高峰期，采用车联网技术后，交通流量从原来的4000辆/h增加到5000辆/h，同时平均车辆速度也从35km/h提升到45km/h；在非高峰时段，交通的流量从2000辆/h上升到2500辆/h，而车辆的平均速度也从50km/h增加到60km/h（表1）。

试验结果表明，车联网技术使交通流量与平均车辆速度显著增加，高峰期交通流量与车辆速度因实时信息共享与交通信号优化得到显著改善，说明车联网技术对缓解交通拥堵有明显作用。

3.2平均行程时间

高峰时段，车联网技术的运用使平均行程时间由原来的25min缩短至18min；非高峰期的平均行程时间由原来的15min缩短至12min。车联网技术使车辆平均行程时间显著降低，主要得益于车联网平台所提供的实时路径优化与交通信号控制有效地降低车辆等待时间与行驶时间（图1）。

3.3交通事故率

在交通高峰时段，采用车联网技术后，交通事故的发生率从3.2%下降到1.5%；在非高峰时段，交通事故的发生率已从2.1%下降至0.9%（图2）。车联网技术使交通事故率显著下降，实时信息共享与预警机制增强驾驶员反应能力，并降低信息不对称导致的交通事故。

3.4燃油消耗量

在交通流量高峰期，采用车联网技术后，燃油的消耗量从8.5L/100km减少到6.7L/100km；在非高峰时段，燃油的使用量从6.0L/100km减少到4.8L/100km（表2）。车联网技术使汽车燃油消耗明显减少，最佳路径选择与顺畅交通流降低怠速与急加速，继而减少燃油消耗。

3.5 排放量（CO、NO 等）

在高峰期，应用车联网技术后，CO排放量从230g/km 降低到190g/km，NO排放量从1.5g/km 降低到1.2g/km；非高峰期，CO排放量从180g/km降低到150g/km，NO排放量从1.0g/km 降低到0.8g/km（表3）。车联网技术对车辆排放量有很好的降低作用，车联网技术对CO、NOx 等污染物的减排效果显著，可以优化交通流，缩短汽车怠速时间。

4车联网对交通和环境的影响

4.1车联网对交通效率的影响

通过车联网技术，交通效率得到了显著的提升。在交通高峰时段，流量从4000辆/h激增至5000辆/h，同时车辆的平均速度也从35km/h增加到45km/h；在非高峰时段，交通的流量从2000辆/h上升至2500辆/h，而车辆的平均速度也从50km/h增加到60km/h。

车联网技术也显著缩短了汽车平均出行时间。高峰时段平均出行时间由25min缩短至18min；非高峰期的平均行程时间由原来的15min缩短至12min。

车联网技术在实时信息共享、交通信号控制优化等方面，起到有效缓解交通拥堵、改善道路通行、实时路径规划以及动态交通信号调整等作用，缩短了车辆的等待时间，增强了总体交通流流畅性与稳定性。

4.2车联网对交通安全的影响

利用车联网技术，交通事故率得到了显著地减少。在交通高峰时段，事故率从3.2%下降到1.5%；在非高峰时段，交通事故的发生率已从2.1%下降至0.9%。

车联网技术以车对车、车对基础设施等方式进行实时信息交流，为环境感知、预警等提供更加综合的信息。司机可以及时了解前方路况、交通信号变化及潜在危险信息的处理，使其响应更加精确快速，降低信息不对称造成交通事故的发生。

4.3车联网对环境影响的减缓

利用车联网技术，成功地减少了燃油的使用和排放。由表2和表3可以看到，无论是高峰期还是非高峰期，燃油消耗量以及CO和NO的排放量都大幅度降低。由此可以看出，车联网技术在优化交通流、缩短汽车怠速时间等方面显著降低汽车燃油消耗与排放，而优化路径选择则减少汽车无谓行驶与燃油浪费，同时顺畅的交通流缓解了急加速、急制动等问题，排放量进一步下降。

5结束语

车联网技术显著改善交通效率，无论是高峰期还是非高峰期，交通流量、平均车辆速度都显著增加，车辆行程时间也显著减少；车联网技术使交通事故率显著下降，并通过车与车之间以及车与基础设施之间实时信息交换，来提升驾驶安全性和降低事故概率[5]；车联网技术还在燃油消耗与排放量上展现出显著优势，最优路径规划与顺畅交通流降低了汽车燃油消耗与有害排放物排放，有利于环境保护。

作者简介：

李晓栋，本科，讲师，研究方向为汽车运用与维修。

冉兵兵，本科，助理讲师，研究方向为汽车服务工程。