交通路徑誘導(dǎo)文獻(xiàn)綜述

許家雄

(江西經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院 江西 南昌 330088)

交通路徑誘導(dǎo)文獻(xiàn)綜述

許家雄

(江西經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院 江西 南昌 330088)

伴隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，城市交通擁堵、安全等問題日益突出。在此前提下，智能交通系統(tǒng)通過優(yōu)化交通組織、交通管理與控制等的相關(guān)技術(shù)，達(dá)到提高道路通行能力的目的。交通路徑誘導(dǎo)是智能交通系統(tǒng)的核心組成部分之一，其主要是為達(dá)到輔助駕駛員選擇出最優(yōu)路徑的目的。本文從近年來國(guó)內(nèi)外對(duì)于交通路徑誘導(dǎo)技術(shù)的研究入手，分析并整理了相關(guān)的文獻(xiàn)資料。

智能交通系統(tǒng);交通誘導(dǎo);文獻(xiàn)綜述

一、引言

隨著全球信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，交通誘導(dǎo)系統(tǒng)逐漸在智能交通系統(tǒng)中起到關(guān)鍵的作用。交通路徑誘導(dǎo)是利用交通流預(yù)測(cè)得出的規(guī)律，并結(jié)合交通分配的方法對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)中的交通流進(jìn)行再分配，從而達(dá)到減少交通網(wǎng)絡(luò)中時(shí)間損耗的目的。［1］交通路徑誘導(dǎo)技術(shù)主要研究交通出行者與路網(wǎng)、車流共同組成的復(fù)雜系統(tǒng)，因而相應(yīng)研究的領(lǐng)域涉及到以交通工程為基礎(chǔ)并結(jié)合自動(dòng)控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能等眾多交叉領(lǐng)域。［2］本文首先總結(jié)了交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的分類方式，其次通過分析國(guó)內(nèi)外交通誘導(dǎo)的研究現(xiàn)狀與未來的發(fā)展趨勢(shì)。

二、交通誘導(dǎo)系統(tǒng)分類

交通路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)主要包括以下幾種分類方式:

1.根據(jù)誘導(dǎo)信息發(fā)布的對(duì)象不同，交通路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)可以分為單車路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)和車流路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)兩大類。

2.根據(jù)引導(dǎo)模塊和路徑優(yōu)化設(shè)置位置不同，交通路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)可分為分散式誘導(dǎo)系統(tǒng)與中心式誘導(dǎo)系統(tǒng)兩大類。分散式誘導(dǎo)系統(tǒng)以車載模塊為基礎(chǔ)，并通過現(xiàn)代通訊技術(shù)的方法實(shí)時(shí)接收路網(wǎng)信息，進(jìn)一步完成最優(yōu)路徑的選擇與誘導(dǎo)。中心式誘導(dǎo)系統(tǒng)是以紅外信標(biāo)等雙向數(shù)據(jù)通信為基礎(chǔ)，利用中心控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)檢測(cè)到的路網(wǎng)信息進(jìn)一步分析處理并作出路徑規(guī)劃，計(jì)算出每個(gè)出行者需要的最優(yōu)路徑并通過通信網(wǎng)絡(luò)的手段為提供路徑誘導(dǎo)到信息。

三、交通誘導(dǎo)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

(一)國(guó)外研究現(xiàn)狀

1.日本

1994年，日本通過警察廳、運(yùn)輸省、通產(chǎn)省、建設(shè)省、郵政省等五省廳與相關(guān)學(xué)術(shù)團(tuán)體以及民間企業(yè)共同成立了車輛、道路、交通智能化促進(jìn)協(xié)會(huì) (Vehicle Road and Traffic Intelligence Society，簡(jiǎn)稱 VERTIS)。該協(xié)會(huì)開發(fā)了全球定位系統(tǒng) (GPS)與道路車輛信息通信系統(tǒng)(Vehicle Information＆Communication System，VICS)的導(dǎo)航系統(tǒng)便是其中之一。

VICS［3］是日本眾多交通路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)是極其具有代表性的。它由設(shè)置在路段上的交通流檢測(cè)裝置檢測(cè)得到交通流數(shù)據(jù)，結(jié)合汽車上的的發(fā)射天線裝置將實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)路網(wǎng)信息傳送到信息中心，通過信息中心對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用FM多重放送等信息發(fā)布手段將交通路徑誘導(dǎo)信息反饋到車輛上，并結(jié)合車載GPS的定位信息功能，進(jìn)一步達(dá)到引導(dǎo)出行者更順暢安全的完成出行目的。

2.德國(guó)、美國(guó)、加拿大

德國(guó)的Georg Jahn與Astrid Oehme等人［4］對(duì)于駕駛員在駕乘汽車時(shí)使用車載信息系統(tǒng) (IVIS)的安全問題進(jìn)行了研究，并提出使用“周邊任務(wù)檢測(cè)”(Periheral Detection Task)的方法評(píng)估了在信息環(huán)境條件下駕駛員的安全工作量;美國(guó)的 Jemey L.Adier與 Goutam Satapathy等人［5］提出一種通過分布式多智能體改善交通管理與路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)集成化的方法;加拿大的Liping Fu［6］提出了利用實(shí)時(shí)發(fā)布的道路信息的自適應(yīng)最優(yōu)路徑算法，這種方法解決了優(yōu)化交通路徑誘導(dǎo)過程中現(xiàn)存的閉環(huán)自適應(yīng)最優(yōu)路徑問題 (the closed－loop adaptive shortest path routing problem，CASPRP)。

(二)國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

蘇永云等人［7］在研究交通誘導(dǎo)路徑優(yōu)化的過程是，發(fā)現(xiàn)路徑權(quán)值在其中跨時(shí)段變化問題，并改進(jìn)了矩陣算法與提出A*算法用以解決K路的最短問題。WEN Huimin等人［8］提出一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出的誘導(dǎo)模式，該誘導(dǎo)模式將交通流視為自然流體并利用遺傳算法對(duì)流體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。上述交通誘導(dǎo)模式是出行者從出行起點(diǎn)出發(fā)，將以徑流量最大的路線抵達(dá)目的地的路徑作為交通路網(wǎng)中的的最短路徑。經(jīng)過計(jì)算表明該種誘導(dǎo)方法優(yōu)于K路最短路徑算法，且能夠達(dá)到更高的成功率。

(三)發(fā)展趨勢(shì)

伴隨著車輛檢測(cè)、分布式并行計(jì)算、數(shù)據(jù)融合與挖掘等眾多關(guān)鍵技術(shù)的不斷發(fā)展，車輛誘導(dǎo)信息中心的數(shù)據(jù)處理功能、路徑優(yōu)化功能等主要功能得到了強(qiáng)化。使得車輛誘導(dǎo)系統(tǒng)呈現(xiàn)了中心式與分布式并重、單車與群體誘導(dǎo)協(xié)調(diào)發(fā)展的趨勢(shì)。

四、小結(jié)

本章總結(jié)了國(guó)內(nèi)外交通路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)及技術(shù)的研究現(xiàn)狀，并分析了交通路徑誘導(dǎo)的發(fā)展趨勢(shì)。

［1］楊兆升.城市交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)理論與模型 ［M］.北京:人民交通出版社，2000.

［2］趙亦林，譚國(guó)真.車輛定位與導(dǎo)航系統(tǒng)［M］.北京:電子工業(yè)出版社，1999.

［3］唐克雙，姚恩建.日本ITS開發(fā)和運(yùn)用的實(shí)例－名古屋基于浮動(dòng)車信息的P－DRGS簡(jiǎn)介 ［J］.城市交通，2006，4(3):74－76.

［4］ Georg Jahn，Astrid Oehme，Josef F.Krems，Christhard Gelau.Peripheral detection as a workload measure in driving:Effeets of traffic complexity and route guidance system use in a driving study［J］.Transportation Research Part F，8(2005):255－275.

［5］ Jeffrey L.Adler，Goutam Satapathy，Vikram Manikonda，Betty Bowles，Victor J.Blue.A multi－ agent approach to cooperative traffic management and route guidance［J］.Transportation Researeh Part B，39(2005):297－318.

［6］ Liping Fu.An adaptive routing algorithm for in－vehicle route guidance systems with real－time information ［J］.Transportation Research Part B，35(2001):749－765.

［7］蘇永云，晏克非，楊曉光，等.VNS中動(dòng)態(tài)行程時(shí)間與多端動(dòng)態(tài)最短路算法 ［J］.中國(guó)公路學(xué)報(bào)，2001，14(1):97－103.

［8］ WEN Huimin，YANG Zhaosheng.Study on the shortest path algorithm based on fluid neural network of in vehicle traffic flow guidance system［A］.Proceedings of the IEEE International Conference on Vehicle Electronics［C］.Changchung:IEEE，1999，1;110－113.

許家雄，江西奉新人，碩士研究生，工程師，研究方向:交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理。