基于云計算的城市智能交通控制系統(tǒng)的構建與應用

王剛，王春霖，戴嘉鵬，李燕煒，張素貞，黃翔

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基于云計算的城市智能交通控制系統(tǒng)的構建與應用

王剛，王春霖，戴嘉鵬，李燕煒，張素貞，黃翔

（天津職業(yè)技術師范大學 機械工程學院，天津 300222）

當今社會，嚴重的交通擁堵是阻礙社會發(fā)展的主要原因之一。但中國現(xiàn)有城市交通系統(tǒng)已經(jīng)基本完成，不可能作出重大調(diào)整。通過結合當下快速發(fā)展的云計算及智能算法，對原有交通控制系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進。此系統(tǒng)將從兩個方面入手來優(yōu)化城市的交通系統(tǒng)，一方面建立智能信號燈裝置對城市交通情況進行梳理，從而大大改善各路口的擁擠；另一方面以云端數(shù)據(jù)為基礎對車載移動端用戶進行實時的交通路線制定，合理地分配城市交通資源。

交通擁堵；云計算；交通控制系統(tǒng)；云端數(shù)據(jù)

我國經(jīng)濟正在蓬勃發(fā)展，可城市交通這條經(jīng)濟大動脈擁堵問題卻有待解決。眾多城市的交通路口出現(xiàn)了汽車“蝸牛行”的現(xiàn)象，突發(fā)情況時更混亂不堪，不僅造成了能源的極度浪費，還影響民眾出行，限制了地區(qū)經(jīng)濟的飛速發(fā)展。基于云計算的城市智能交通控制系統(tǒng)的構建與應用便是為解決這一難題而提出的。

1 系統(tǒng)概述

基于云計算的城市智能交通控制系統(tǒng)，由交通信號智能轉(zhuǎn)變一體機和云計算控制系統(tǒng)兩大部分組成。交通信號智能轉(zhuǎn)換一體機是通過視覺檢測系統(tǒng)對需通過路口車輛的數(shù)量進行檢測并將信號傳輸至中央處理器，處理器根據(jù)檢測到的數(shù)據(jù)實時改變交通信號的時間配比。

各交通路口的分級狀態(tài)數(shù)據(jù)會實時同步到云計算控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中；云計算控制系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)，通過綜合計算定制最優(yōu)行車方案，反饋至用戶的車載客戶端，實現(xiàn)動態(tài)疏導城市交通流；通過智能交通控制以及實時動態(tài)傳輸改變車輛行駛路線來規(guī)避擁堵路段的雙重手段，實現(xiàn)對城市擁堵路段的疏通、引導、分流，以達到確保交通安全與通行順暢的目的。其系統(tǒng)流程如圖1所示。

圖1 城市智能交通控制系統(tǒng)流程圖

2 車輛通過路口原理概述

為便于計算車輛通行效率，應將通過路口車輛進行整理分批。

2.1 車隊“打包”原理

車隊打包原理是對通過路口的紅燈車進行積壓整理，將要通過路口的車輛之間的間距減小使之成為車輛密度較大的車隊。交通信號最佳工作條件是把交通車流分配為一個個車隊，即對車隊進行打包，使車輛分批次通過路口，車隊打包式的通行原理將使綠燈時間的使用率大幅提升。

2.2 綠燈通行效率

綠燈時間的使用效率即路口在綠燈可通行的狀態(tài)下，盡可能使所要通行的車輛高效通行。

效率值1計算公式為：

1=[-（）]/. （1）

式（1）中：為綠燈時利用的時間；為大于或小于標準車距的時間。

浪費時間計算方式為：

==－. （2）

式（2）中：為實際車間距；為標準車間距。

飽和度計算方式為：

=′/. （3）

式（3）中：為飽和度，指車輛通過所使用的有效時間與綠燈的顯示時間之比；′為車輛通過所使用的有效時間；為綠燈所顯示的時間。

車輛通過所使用的有效時間′計算方式為：

′=－（－）. （4）

式（4）中：為綠燈時，停止線上無車通過；為當交通流正常停止至剖面線前時，兩輛車前后之間的空檔距離；為必不可少空檔個數(shù)。

3 交通信號智能轉(zhuǎn)換一體機

交通信號智能轉(zhuǎn)換一體機是基于云計算的城市智能交通系統(tǒng)的硬件核心，它通過動態(tài)改變城市交通信號來進行車輛的疏導，其功能的實現(xiàn)主要基于兩大模塊。用于檢測車流量的視覺檢測系統(tǒng)及進行交通信號動態(tài)轉(zhuǎn)換的信號燈智能控制系統(tǒng)，具體如圖2所示。

1—交通信號燈；2—轉(zhuǎn)角攝像機；3—數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換控制箱。

3.1 視覺檢測系統(tǒng)

車輛的數(shù)量檢測裝置是城市智能交通控制系統(tǒng)硬件基礎。目前，檢測車流量方法有多種，例如超聲波車流信息檢測法、感應電磁裝置法及地磁線圈檢測裝置等。視覺檢測系統(tǒng)相較于其他車輛檢測系統(tǒng)，具有檢測范圍廣、檢測精度高、信息全面、能實時狀態(tài)修補等優(yōu)點。

車輛視覺檢測系統(tǒng)由攝像機、圖像分析處理裝置組成。紅燈車輛等待期間攝像機進行拍攝，圖像處理裝置對實時拍攝圖片進行特征捕捉，現(xiàn)設定特征為機動車車牌照，通過所捕捉到的車牌照數(shù)量及分布情況界定車隊長度。檢測信息保存并進入下一個檢測循環(huán)。

3.2 信號燈智能控制系統(tǒng)

3.2.1 通行時長設定

假設車隊有輛汽車組成，都靜止不動，如圖3所示，第１輛車位置在B 點，第輛汽車的位置在坐標軸原點O.汽車的長度假設為，單位為ｍ；汽車距離為，單位為ｍ。設第一輛車的靜止啟動后的勻加速度為，單位為m/s。

圖3 通行時長設定

當汽車勻速行駛時速度為1，單位為ｍ/s；從靜止啟動到達到勻速行駛所用的時間1，單位為s；第１輛車在這一過程所行駛的總距離1，分別乘加速時間和加速距離。設司機跟隨啟動所用時間，單位為s。第一輛車發(fā)動后其余的車輛也隨著發(fā)動，當?shù)谳v車也進行加速且速度也達到1時，所有車輛進行啟動。相鄰的兩輛車的距離由計算可得：（1）=×.假設的運動情況如圖4所示。由圖4可知，首輛車的行駛距離稱為啟動距離1；行駛所用的時間稱為啟動時間，記為1。由兩運動簡圖可得，從B點由靜態(tài)到B1點勻速行駛所行駛距離為：

=1=（－1）×（1）++1－[+（－1）]

=（－1）×[（1）－]+1

=（－1）×（1－）+1（1）.

從而得出車隊的啟動時間為：

=（1－1）/1+1

=[（－1）×（1－）]/1+1.

根據(jù)調(diào)研多數(shù)十字路口的數(shù)據(jù)區(qū)與時間計算相符的情況設定交通燈時間為5個階段，分別為10 s、25 s、50 s、 90 s、120 s。

圖4 運動簡圖

圖5 信號轉(zhuǎn)換設計

圖6 行車方案動態(tài)變化方法

3.2.2 信號轉(zhuǎn)換設計

車輛視覺檢測系統(tǒng)將已經(jīng)處理的圖像數(shù)據(jù)傳遞至終端，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行進一步分析，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)將車隊長度信息從源信息中分離并進行鑒定分級，并將分級結果進行處理，數(shù)據(jù)處理完成后將處理結果發(fā)送至交通指示設備，從而對車流進行控制。

4 基于云計算的動態(tài)行駛方案的制定

4.1 路口交通狀況評級

云計算控制系統(tǒng)通過獲取采集點上傳至數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對路口交通狀況進行評級，十字路口交通狀況評級根據(jù)該路口近5次車流量的平均值，計算出來的數(shù)值分為A0，A1，A2，A3，A4等不同的等級，A0代表道路非常暢通；A3較為擁擠；A4代表道路無法通行或者該路段發(fā)生交通事故。

4.2 普通車輛動態(tài)行駛方案定制

車輛最佳行駛路線即城市交通網(wǎng)絡網(wǎng)中起點與終點之間最暢通的路線。由于交通網(wǎng)絡中各路段的交通狀況是實時變化的，所以最佳的行駛路線也是實時改變的，因此，我們提出行車方案動態(tài)變化的方法，即途中行駛路線動態(tài)調(diào)整的方案。云計算控制系統(tǒng)根據(jù)用戶在車載客戶端所輸入的目的地以及自動獲取用戶的地理位置，首先定制出地理上的最短路線，通過調(diào)取采集點上傳到數(shù)據(jù)庫中的實時交通數(shù)據(jù)，云計算會自動更改行車方案以避讓擁堵路段，具體實現(xiàn)方法如圖6所示。

5 結束語

城市交通系統(tǒng)隨著科技的進步不斷地更新?lián)Q代，隨著信息化時代的來臨，城市交通控制系統(tǒng)必然會邁入智能化時代。未來，城市交通控制系統(tǒng)將不再單純指揮車輛和行人的通行，還將結合新技術如互聯(lián)網(wǎng)和云計算用以對城市交通進行調(diào)節(jié)、誘導、分流，以保障交通安全與暢通，并收集城市交通數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)對城市交通狀況進行預測，為智能化汽車甚至無人駕駛汽車提供重要數(shù)據(jù)。

［1］王婷，基于視覺傳感技術的智能交通信號控制系統(tǒng)研究［D］.蘭州：蘭州理工大學，2018.

［2］李排昌，馬社強.車隊啟動時間與路口放行時間研究［J］.中國人民公安大學學報（自然科學版），2012（3）：63-64.

［3］楊兆升，李全喜.基于城市交通控制系統(tǒng)的動態(tài)車輛行駛路線選擇的方法［J］.公路交通科技，1999，16（1）：33-36.

2095－6835（2018）23－0146－02

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A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.23.146

〔編輯：嚴麗琴〕