校園AGT系統仿真探究

文/張毛杰、李祥、吳思佳、蔣瑤

1 研究背景

在大學生人數增加、各高校新校區面積較為廣闊的情況下，師生出行以步行、校園通勤車、共享單車等為主。常規校園通勤車由人為操作，行駛于校園各主干道或行人較多的車道，具有許多不確定性和安全隱患。而AGT 自導向交通系統早就應用于機場等指定場所的短距離交通中，其擁有獨立的運行軌道和線路，并且采用自動駕駛技術，相比常規校園通勤車更具優勢，因此將AGT 自導向交通系統應用于高校校園這種短距離交通也可以展現出其可行性。

2 研究現狀

AGT 車輛在20 世紀70年代就已經率先被運用于機場交通。雖然常規交通車輛的站臺設計算法諸多，且已經非常成熟，但AGT 車輛在高校校園交通的引入設計、站臺規劃方面還是空白。

3 學術貢獻

本文歸納了現代高校校園的交通特點，將其與AGT 自導向交通系統相結合，根據相關算法，以西南交通大學犀浦校區為例規劃出AGT 交通系統的運營路線。

4 計算模型

4.1 現有校園交通特點

4.1.1 高校道路規劃相對不合理，設施配備不完善

校內主要地點，如圖書館、教學樓、宿舍、食堂等，人員流量大，且具有一定周期性；傳統校園通勤車與人并行，站點簡陋，有通勤車堵塞、人員排隊隊伍堵塞等情況發生。

4.1.2 校園短途公共交通設施不完善且設施落后

現代信息化建設雖然如火如荼，但傳統校園通勤車依然停留在傳統模式，如駕駛員主觀意識發車停靠、候車人員無法得知車輛運行方位和等候時長、缺少現代技術支持等。

4.1.3 混合交通沖突

校園交通中，道路上經常出現人行與機動車混行、多種交通工具混行現象。

4.2 AGT 系統概述

AGT 系統是一種小型車輛運行在具有側向或中央導向專用混凝土軌道上的系統，可實現無人駕駛。其平均站間距在800～1200m，平均速度在20～30km/h，最高時速可達60km/h[1]。

4.3 Dijkstra（迪杰斯特拉）算法

在將AGT 系統引入西南交通大學犀浦校區交通運輸系統時，我們使用了最短路徑算法合理規劃AGT系統車輛的運行路線。其中，常用的解決最短路徑問題的算法有Dijkstra 算法、Floyd 算法、A 算法等。在這些算法中，我們使用了Dijkstra 算法來解決這個問題。

Dijkstra 算法是典型的計算單源最短路徑的算法，主要用于計算一個節點到其他所有節點的最短路徑問題。其主要特點是以起始點為中心向外層擴展，每次遍歷距起始點最近且未訪問過的頂點作為鄰接節點，直到擴展到終點為止[2]。

5 計算分析

5.1 Dijkstra 算法概述

在一個無向圖中，將圖中所有頂點集合V 分成兩個集合，第一個集合S 包含所有已求出最短路徑的頂點，第二個集合U 包含其余未確定最短路徑的頂點。具體步驟為：

5.1.1 初始狀況下，集合S 中只包含起始點v0，而集合U 包含除起始點v0外的其他頂點，且集合U 中頂點的距離是指該頂點到起始v0的距離。

5.1.2 遍歷集合U 中的點并從中選出距離起始點v0最短的頂點v，同時將該點加入集合S 中，從集合U 中移除頂點v。

5.1.3 更新U 中各個頂點到起點v0的距離。之所以更新U 中頂點的距離，是由于上一步中確定了v是已找出的距離之前的起始點v0最近的頂點，從而可以利用頂點v 來更新其他頂點的距離[3]。

5.1.4 重復步驟5.1.2 和5.1.3，直到遍歷完集合U 中所有頂點，得出以v0為起始點的最短路徑。

5.2 AGT 系統路網與結點的處理

首先確定可能的路網和各站點的位置。在設置站點時，考慮實際中的客流量、交通安全等因素的影響進行布置，然后將起始點到該站點的最短路徑信息保存至數據庫中。

5.3 確定站點位置

在確定站點位置時，我們首先把西南交通大學犀浦校區分為四大功能區，分別是生活服務區、教學區、體育活動區和綠化區，在相應功能區設置對應站點；同時，注意各功能區之間的邊界位置是否應設置站點。另外，在各功能區內，還應根據各功能區的面積、內部標志建筑物的位置和人流量大小設置合理數量和位置的站點。對于特殊情況，例如校園的出入口和特殊地段，需要額外設置站點，以滿足師生的出行需要[4]。

經調查研究，最終我們選取了28 個站點，分別為菁華路一、西大門、菁華二、菁華三、精勤一、精勤二、犀浦停車場、南門一、南門、知行路一、知行路二、知行路三、東門一、東大門、知行路四、九教、犀湖、八教、北區校車、北區宿舍、北區田徑場西、北區田徑場南、南區商業街、室內體育場、乒乓球館、南區宿舍、圖書館、二教。

5.4 利用ArcGIS 軟件完成站點間距離的計算

5.4.1 制作矢量化校園地圖

首先將西南交通大學犀浦校區的地圖加載到ArcGIS 軟件中，使用系統工具箱中的OpenStreetMap Toolbox.tbx＞loadOSM，將原osm 文件變為shp 文件，將原地圖矢量化，得到矢量化的校園地圖[5]。

5.4.2 標出站點并建立校園道路分布圖

在矢量地圖上，標出已確定的站點的具體位置以及建立校園道路分布圖。在校園矢量地圖的屬性表中查找屬性為道路的圖并提取適合的道路，利用ArcGIS 軟件進行拓撲分析，生成犀浦校區道路分布圖。

5.4.3 利用GIS 軟件計算各站點間距離

利用ArcGIS 軟件根據矢量地圖上標出的站點信息建立相對應的屬性數據，得出28 個站點間的距離，保存在數據庫中。

5.5 利用Dijkstra 算法的AGT 系統車輛的路徑規劃

5.5.1 確定路線所經站點

根據用戶拾取的站點信息，確定線路的起始站點v0及經過的站點v，并在圖中標出。我們以站點西大門、東大門、北區田徑場西、北區田徑場南、北區宿舍、八教、九教，其中西大門為起始站點v0為例，規劃一條合適的行車路線[6]。

5.5.2 建立對應線路的阻抗矩陣

將用戶拾取的站點放入集合U 中，記為v。根據Dijkstra 算法結合結點的距離建立線路的阻抗矩陣M：

5.5.3 確定AGT 車輛的行車路線

通過建立阻抗矩陣計算得出，用戶當前使用的站點所得出的線路路徑：西大門-北區田徑場南-北區田徑場西-北區宿舍-八教-九教-東大門。

6 結語

目前高校校園交通現道路規劃相對不合理，且混合交通沖突，校園短途公共交通設施配備不完善且落后。為解決這些問題需要引入一種新型的交通系統來改善當前的校園交通狀況。而自動導向的AGT 新交通系統是可以實現無人駕駛的新交通系統，其獨立路權、全自動化管理、中等運輸量、效率高等特點，可以有效解決校園交通的一些問題。針對校園AGT 系統的路線規劃，本文使用了Dijkstra 算法對行車路線進行計算。只需確定路線的起始站點以及中繼站點，即可規劃出適合的行車路線，在滿足師生不同的出行需要的同時，提高了AGT 交通系統的運輸效率。