云計算模型在智慧交通系統中的應用研究
——以深圳市為例

張愛國，范文強，張迎婭

(1.湖北中醫藥高等專科學校，湖北 荊州 434020；2.深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司，廣東 深圳 518000；3.深圳市都市交通規劃設計研究院有限公司，廣東 深圳 518000)

0 引言

隨著城鎮化進程和汽車保有量快速增長，城市交通擁堵、交通安全以及環境污染等問題越來越嚴重，人們出行品質也受到嚴重影響。政府通過交通基礎設施建設在一定程度上緩解了交通擁堵、交通安全等問題，但是由于城市道路建設用地有限且建設周期較長，單一的設施供給已難以滿足日益快速增長的出行需求，因此，必須通過現代化的智慧交通管控手段，與交通設施建設形成組合拳，確保城市交通系統的正常運轉。

城市交通系統是由人、車、路、環境等各個子系統構成的復雜巨系統。新時期的城市交通規劃轉向移動性規劃，即城市交通系統中人和車的移動規劃，包括各類人群在一天中的出行軌跡，如出行時間、出行目的、出行起訖點位置屬性、出行方式等。為了實現交通管理部門的精細化管理要求，滿足出行者更加精準、及時的個性化出行服務需求，交通大數據信息的收集、處理、分析和發布將面臨巨大的挑戰。云計算作為一種商業計算模型，具有規模龐大、虛擬化、高可靠性、通用性、高可伸縮性、按需服務、廉價的優勢，能彌補目前智慧交通系統中各子系統間共享困難、數據分析處理不及時、信息傳遞延緩等問題。因此，有必要結合云計算和智慧交通系統的特點，研究構建智慧交通云計算系統，提升交通信息化管理水平、改善城市交通運行狀況[1]。

1 智慧交通系統發展研究

智慧交通系統(Intelligent Transportation Systems,ITS)是以交通需求為導向，將信息技術、計算機技術、大數據通信技術、電子傳感技術以及控制技術等現代化技術手段充分運用到交通運輸領域的綜合管理系統。因其能有效地提高城市交通運行效率，一直受到歐美國家的廣泛關注。

1.1 國內外智慧交通發展趨勢

智慧交通正在全球范圍內蓬勃發展，美國、新加坡、日本和歐盟是智慧交通的四大研發與應用陣營。

美國2015年最新發布的《智慧交通戰略計劃 2015—2019》 (The Strategy Plan of ITS)，確定了最新一輪戰略優先方向，主題為“建設更加安全的車輛和道路、提高交通系統效率和出行便捷性、減少環境影響、促進創新、支持交通系統信息共享”。日本在《科技創新戰略2015》中提出“10～20年內，實現政府和官方共建的ITS 框架，建設交通最安全、環境最友好、通行最高效的社會”；新加坡注重智慧交通系統的整合以及圍繞電子道路收費系統(ERP2.0)的主動需求調控功能實現，近期提出智慧交通建設i-Transport2.0，在原有整合平臺基礎上，增加更多新的ITS 系統平臺，在數據存儲、分析、共享、傳輸、應用開發、數據融合和預測上將有所突破；歐洲關注可持續移動性和出行即服務(Mobility-as-a-Service, Maas)系統，以服務人的出行需求為核心價值，Maas更多強調服務的政府-市場-企業-市民合作和共同參與。

與歐美等發達國家相比，中國智慧交通發展較晚。1995年，原交通部將衛星定位技術應用于車輛管理標志著交通信息化建設的開始[2]。當前，交通信息服務平臺、不停車收費技術、物聯網技術、智慧誘導系統、出行服務APP、公共交通智慧化管理技術開始全面推廣。

1.2 發展瓶頸

智慧交通發展迅速且效果顯著，然而，目前智慧交通系統中的通信系統、發布系統等子系統相互獨立，存在較為嚴重的信息傳導障礙，傳導成本較高，整個系統相對封閉，系統之間信息共享困難、信息傳遞延遲[3]，這些都嚴重制約著交通信息傳導的可達性、實時性和可靠性，影響決策支持、管理調度的效率，影響了智慧交通系統的普及。而云計算技術具有的動態資源調度、超強計算能力、海量信息集成化管理機制、互動開放效應以及按用戶需求提供定制服務等特點恰好能解決智慧交通系統發展存在的問題[4-6]。

2 云計算技術

云計算是近幾年開始流行的概念，是利用計算機處理龐大數據的一種商業計算模型，根據用戶需求提供數據獲取、存儲、快速處理、分析、信息發布服務。云計算內部框架是集成核心服務、服務管理以及用戶訪問的綜合系統(見圖1)[7]。

云計算具備超強的交通大數據高效快速處理能力、多用戶個性化服務能力、動態的負載均衡能力、良好的擴展能力和軟件冗余機制[8]，這能很好地解決智慧交通的發展瓶頸問題，云計算與智慧交通系統有著天然的高度契合。在智慧交通發展過程中，應充分結合云計算技術，在云架構上實現交通大數據組織與挖掘、交通信息快捷處理與分析、交通信息實時發布與共享。

3 智慧交通云計算系統的基本框架

圖1 云計算框架結構Fig.1 Cloud computing framework

智慧交通云計算服務集交通信息采集、處理、分析和應用為一體，為城市交通管理部門和人們日常出行提供智慧服務。智慧交通云計算基本框架包括三層結構(見圖2)，即基礎設施層(Infrastructure as a Service,Iaas)、平臺層(Platform as a Service, Paas)和應用層(Software as a Service, Saas)。基礎設施層整合所有交通信息資源，構建交通大數據資源池，同時存儲、預處理交通大數據。平臺層基于基礎設施層，提供大數據管理、分布式并行計算、交通軟件運行和開發等服務。應用層服務對象主要為交通管理部門、企業、科研機構和出行者等。為城市交通管理部門提供計算能力快、保密性高、彈性強的云服務，為企業、科研機構和出行者提供交通信息共享、出行選擇引導等服務。

4 云計算在智慧交通系統中的應用模式

4.1 短時交通量預測

云模型指的是某個用自然語言值表示的定性概念與其定量表示之間的不確定性轉換模型[10]。交通量預測指的是對歷史出行大數據進行分析、綜合處理，預測下一個時刻路網的交通量。以全日交通量為例，早晚高峰時段與平峰時段的交通量數據平均值存在較大差異，高峰時段的交通量受前一時段交通量的影響，因此數據應該以前一時段的交通量作為當前云，根據云模型的推理機制，循環處理到具有足夠的云滴為止，最后以所有云滴的平均值輸出。運用迭代預測法和直接預測法的組合預測方法可實現連續時間差的短時交通量預測。迭代預測法通過迭代當前的交通數據生成預測值，然后根據預測值迭代生成當前云。直接預測法用當前云作為當前預測的趨勢，結合歷史云和當前云來生成預測云，對未來值進行預測。

4.2 最優出行路徑誘導服務

智慧交通誘導服務以交通大數據為基礎，利用云計算數據中心對人-車-路-環境等交通子系統的處理、分析和融合，快速判斷路況發展趨勢，通過電視、廣播、電子地圖、實時手機通訊、車載終端等媒介發布出行信息(擁堵路段、事故路段、停車場分布、停車位數量)，為出行者提供最優路徑誘導服務，引導出行者合理選擇出行時間、出行路徑、出行方式等，避開交通擁堵、事故路段。

5 應用案例——深圳智慧交通云服務平臺

圖2 智慧交通云計算系統框架結構Fig.2 Framework of cloud-based ITS

隨著深圳市智慧交通系統建設不斷推進，系統越來越多，規模越來越大，投入服務器等硬件設備也成倍增長，系統產生的數據量更是呈幾何級數增長，海量交通數據的快速綜合挖掘分析應用需求日益增加，迫切需要通過搭建智慧云平臺滿足海量交通數據的計算與存儲。基于此，深圳市依托現有智慧交通系統，結合云計算超強的交通大數據高效快速處理能力，按照基礎設施層、平臺層和應用層三層架構，率先構建了智慧交通云服務平臺，以適應深圳市智慧交通發展的需求。

1）基礎設施層：交通云資源集成管理。

智慧交通云服務平臺以深圳市綜合交通運行指揮中心為主體，借助中國科學院深圳先進技術研究院云平臺、騰訊云計算平臺等一系列云平臺的計算和存儲能力，構建了服務于深圳市交通運輸局的一體化交通云平臺和數據中心。目前，智慧交通云服務平臺數據存儲容量近500 TB，服務器集群總規模超過300 臺，鋪設數據共享專線20 余條，實現交通大數據實時接入、高效運算、安全存儲。

2）平臺層：交通云數據采集分析。

智慧交通云服務平臺主要用于車載GPS數據，公共汽車、地鐵、出租汽車、長途客運、鐵路、民航等營運數據，深圳通刷卡數據、手機信令數據、視頻數據等大數據的存儲與計算分析服務。

以基于出租汽車GPS數據的路網行程車速計算為例，路網行程車速反映車輛通過特定道路的效率，易于公眾感受和理解，是出行選擇的重要依據，也是反映道路交通運行狀況、用于交通技術評估分析的最有效指標之一[11]。考慮到出租汽車運營時間連續性強、強度大、覆蓋范圍廣，涵蓋全市各主要區域和主要道路，因此利用出租汽車GPS數據和浮動車技術，能夠不間斷地收集全市絕大部分區域的行程車速數據。該技術與傳統固定檢測器相比具有實時性好、覆蓋范圍大、采集成本低等顯著優點，但同時也帶來了需快速存儲和處理、分析數據量大等問題。智慧交通云服務平臺因具備超強的交通大數據高效快速處理能力，能較好地解決上述問題，其計算原理和方法已比較成熟，包括GPS數據接收清洗、地圖匹配、路徑搜索判別、樣本車速計算、平均車速估計等步驟[12](見圖3)。

3）應用層：智慧交通云服務應用。

深圳市交通運輸局通過利用超算中心的巨型計算資源，對全市1.9 萬輛出租汽車的GPS數據進行分析處理，實時得出的行程車速以電子地圖形式在深圳市道路交通運行指數系統(見圖4)、交通在手APP(見圖5)和全景大交通電視直播頻道等渠道發布，方便市民查詢實時路況信息，指導出行選擇。經統計，私人小汽車出行者擁堵避行和錯峰出行意識顯著增強，月均市民出行服務投訴次數下降52%，社會經濟效益顯著。

圖3 基于GPS數據的路網行程車速估計技術流程Fig.3 Techniques of estimating road network operating speed based on GPS data

圖4 基于出租汽車GPS數據的行程車速分布Fig.4 Travel speed distribution based on the taxi vehicles'GPS data

圖5 交通在手APPFig.5 Traffic in Hand APP

6 結語

中國諸多城市交通管理部門均聯合科研機構、互聯網企業、通信企業等嘗試構建城市智慧交通云平臺，推廣云計算技術在智慧交通系統中的應用。云計算技術具有超強計算能力、動態資源調度、大數據信息集成化管理機制以及按需提供服務等優勢，將成為推動智慧交通系統發展的關鍵技術，有利于提升交通信息化水平、改善城市交通運行狀況。然而，云計算在智慧交通領域的研究尚處于起步階段，各大城市的應用也處在摸索階段，如何將云計算的超強計算能力、快速處理分析能力和智慧交通系統數據收集平臺、發布平臺緊密結合將是下一步工作的重點和難點，城市交通管理部門和科研人員還需進行大量的研究和嘗試。