基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

王 偉，李 琰

(1.交通運(yùn)輸部天津水運(yùn)工程科學(xué)研究院，天津 300000；2.石家莊鐵道大學(xué) 土木工程學(xué)院，石家莊 050043)

0 引言

先進(jìn)的交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是一個(gè)城市發(fā)展程度的重要標(biāo)志之一，隨著經(jīng)濟(jì)實(shí)力與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，人們對(duì)于交通規(guī)律有了一定的了解，交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)也得到了較大程度的重視[1]。交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)能夠輔助交通客流監(jiān)測(cè)裝備對(duì)路面狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)勘察，穩(wěn)定現(xiàn)場(chǎng)交通秩序，避免大型事故的發(fā)生，對(duì)于人類出行安全具有較高的保障[2]。

由于短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)對(duì)于設(shè)計(jì)過(guò)程中的系統(tǒng)調(diào)配要求較高，為此，需加大對(duì)交通客流狀況數(shù)據(jù)的收集與分析力度，相關(guān)學(xué)者對(duì)此做出了研究。文獻(xiàn)[3]提出基于多智能體的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。引用可變情報(bào)板優(yōu)化交通資源利用效率，通過(guò)多智能體仿真模型設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)。該方法具有一定的有效性，但具有較多的系統(tǒng)操作步驟，其準(zhǔn)確度的掌握較少，導(dǎo)致其系統(tǒng)操作時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)。文獻(xiàn)[4]提出基于遺傳算法的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，利用遺傳算法獲取小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值，構(gòu)建交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。該方法優(yōu)化了內(nèi)部系統(tǒng)操作，縮短了操作所需時(shí)長(zhǎng)，但對(duì)于內(nèi)部數(shù)據(jù)的處理方式與系統(tǒng)需求吻合度較低，操作中容易遺漏較為關(guān)鍵的操作點(diǎn)，導(dǎo)致其協(xié)調(diào)控制有效率較低。

針對(duì)上述方法問(wèn)題，提出基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。硬件設(shè)計(jì)中將硬件元件劃分為三個(gè)模塊實(shí)行系統(tǒng)操作，較為完美的處理了硬件系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)間的關(guān)系，有利于提升系統(tǒng)硬件的設(shè)計(jì)完整度[5]。在系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)過(guò)程中，根據(jù)GIS顯示數(shù)據(jù)對(duì)交通流狀況進(jìn)行信息采集與分析，完整再現(xiàn)交通網(wǎng)狀態(tài)，便于提升系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性能，縮減操作時(shí)間，提高系統(tǒng)設(shè)計(jì)效率，獲取了較佳的協(xié)調(diào)控制結(jié)果[6]。

1 基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

為提升系統(tǒng)操作的有效性，本文分析系統(tǒng)硬件元件內(nèi)部結(jié)構(gòu)，設(shè)置三個(gè)硬件模塊進(jìn)行處理，并構(gòu)建系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖

1.1 定位模塊

GIS作為較為關(guān)鍵的數(shù)據(jù)查詢與分析系統(tǒng)，需不斷升級(jí)其系統(tǒng)功能，本文首先轉(zhuǎn)化GIS內(nèi)部系統(tǒng)功能，查詢其定位系統(tǒng)狀態(tài)，并結(jié)合SKYLABGPS模塊定位交通客流量數(shù)據(jù)[7]。設(shè)置數(shù)據(jù)定位模塊圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)定位模塊圖

SKYLABGPS模塊是一款完整的GPS模塊，具有高靈敏度、低功耗、小型化的優(yōu)點(diǎn)，其極高追蹤靈敏度大大擴(kuò)大了定位的覆蓋面，在普通GPS接收模塊不能定位的地方能夠?qū)崿F(xiàn)完美定位操作。具有高靈敏度、小靜態(tài)漂移、低功耗及體積輕巧的特點(diǎn)，符合實(shí)驗(yàn)研究操作需求，便利實(shí)驗(yàn)操作，縮減操作所需時(shí)間，集成了RF射頻芯片、基帶芯片和核心CPU，輔助相關(guān)外圍電路，組成一個(gè)較為完整的集成電路[8]。

內(nèi)部處理器包含 2 MB 內(nèi)存，1個(gè) MPI/DP12MBit/s接口，2個(gè)DP-Master/Sle 接口，3個(gè)以太網(wǎng)PROFINET接口，具備雙端換機(jī)，根據(jù)本文客流量信息，選取其單模塊形式執(zhí)行系統(tǒng)命令，不斷追蹤數(shù)據(jù)信息，達(dá)到對(duì)短時(shí)交通客流定位的目的[9]。

1.2 數(shù)據(jù)追蹤模塊

由于短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制操作的特殊性，需追蹤其車流狀況信息，以保證操作具有完整的數(shù)據(jù)支撐，利用GIS內(nèi)部管理模式系統(tǒng)固定車流信息，并輔助L76-L GNSS模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)追蹤[10]。設(shè)置數(shù)據(jù)追蹤圖如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)追蹤圖

在圖3中，L76-L GNSS模塊具有33個(gè)跟蹤通道，99個(gè)采集通道和210個(gè)PRN通道，可完成實(shí)況追蹤，采用緊湊且統(tǒng)一的外形設(shè)計(jì)，與Quectel L76模塊兼容，提供內(nèi)置LNA，可在弱信號(hào)區(qū)域提供更好的性能，便利系統(tǒng)操作[11]。啟用多個(gè)GNSS系統(tǒng)通常會(huì)增加可見衛(wèi)星的數(shù)量，縮短首次追蹤的時(shí)間并提高追蹤數(shù)據(jù)精度，結(jié)合了先進(jìn)的AGPS，可實(shí)現(xiàn)最高性能并完全符合工業(yè)操作標(biāo)準(zhǔn)[12]。

允許自身系統(tǒng)使用存儲(chǔ)在內(nèi)部閃存中的星歷數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算和預(yù)測(cè)軌道，因此該模塊即使在室內(nèi)信號(hào)電平也可以快速固定位置，且功耗低，可以自適應(yīng)地調(diào)整開/關(guān)時(shí)間，以根據(jù)環(huán)境和運(yùn)動(dòng)條件實(shí)現(xiàn)定位精度和功耗之間的平衡，完善系統(tǒng)操作，達(dá)到對(duì)短時(shí)交通客流智能追蹤的目的，完成追蹤模塊設(shè)計(jì)[13]。

1.3 協(xié)調(diào)控制模塊

為強(qiáng)化本文系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制力度，一定程度上改造GIS檢測(cè)的數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的狀態(tài)及現(xiàn)時(shí)原因，調(diào)節(jié)操作基礎(chǔ)，匹配協(xié)調(diào)控制器完成數(shù)據(jù)分析，并設(shè)置數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)控制過(guò)程如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)控制圖

在圖4中，選取的協(xié)調(diào)控制器具有20相位控制，56路輸出，每路驅(qū)動(dòng)能力為600 W，采用光電轉(zhuǎn)換隔離技術(shù)，完整反映交通客流信號(hào)信息，減少了不必要的系統(tǒng)操作浪費(fèi)。機(jī)內(nèi)設(shè)置12個(gè)時(shí)段配時(shí)，可選相位方案、黃燈或感應(yīng)模式，帶有以太網(wǎng)連接口，RS232連接口，經(jīng)過(guò)光纖收發(fā)器或無(wú)線路由器通過(guò)光纖、網(wǎng)線、無(wú)線網(wǎng)與交通指揮中心聯(lián)網(wǎng)，實(shí)時(shí)記錄交通客流信息，以便對(duì)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制操作，完善系統(tǒng)操作，提升系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制有效率[14]。

1.4 整流器設(shè)計(jì)

電感與電容不規(guī)范電信號(hào)組N中的不規(guī)范電信號(hào)的產(chǎn)生主要是由于脈動(dòng)電流與脈動(dòng)電壓在被吸收與釋放的過(guò)程中劇烈波動(dòng)所產(chǎn)生的，本文可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)分析檢測(cè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)過(guò)抽象化的該類不規(guī)則電信號(hào)的波動(dòng)形式進(jìn)行分析，來(lái)確定是否是發(fā)電廠變頻器的電感與電容發(fā)生了故障，如果該類不規(guī)則電信號(hào)的波動(dòng)幅度超過(guò)了636 V，則說(shuō)明是由于發(fā)電廠變頻器的電感與電容由于超負(fù)載運(yùn)動(dòng)被破壞進(jìn)而造成了發(fā)電廠變頻器的過(guò)壓故障，如果該類不規(guī)則電信號(hào)的波動(dòng)幅度沒(méi)有超過(guò)636 V，則說(shuō)明發(fā)電廠變頻器出現(xiàn)的過(guò)壓故障不在電感與電容結(jié)構(gòu)當(dāng)中。逆變器結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

圖5 逆變器結(jié)構(gòu)圖

2 基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)應(yīng)用程序設(shè)計(jì)

為提升系統(tǒng)設(shè)計(jì)的協(xié)調(diào)控制有效率，本文針對(duì)GIS收集的交通客流路面狀況展開精準(zhǔn)分析，首先，匹配GIS中的遙感信息點(diǎn)，按照信息點(diǎn)的位置設(shè)置控制參數(shù)，并集中對(duì)參數(shù)的存儲(chǔ)，完善系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，設(shè)置系統(tǒng)應(yīng)用程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)完善如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)應(yīng)用程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)完善圖

整合GIS內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)信息，并在其中挑選客流方向數(shù)據(jù)，設(shè)置挑選方程式如下：

(1)

式中，K表示為挑選結(jié)果數(shù)據(jù)，A表示為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)，S表示為數(shù)據(jù)庫(kù)信息，N代表挑選的數(shù)據(jù)整體數(shù)量。在經(jīng)過(guò)上述操作后，調(diào)節(jié)顯示數(shù)據(jù)模式，并加強(qiáng)對(duì)中心系統(tǒng)環(huán)節(jié)的管理，保證數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)與管理。在初始狀態(tài)下，設(shè)置單個(gè)交叉口監(jiān)控裝置，判定客流均衡數(shù)據(jù)，并設(shè)置判定公式：

J=K·(v-t)

(2)

式中，J表示為判定結(jié)果數(shù)據(jù)，K表示為調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)，v表示為車輛通過(guò)速度，t表示為客流量持續(xù)時(shí)間參數(shù)。由此獲取系統(tǒng)所需判定數(shù)據(jù)，集中對(duì)判定數(shù)據(jù)的記錄操作，若單個(gè)路口控制數(shù)據(jù)不足以支撐系統(tǒng)研究需求，則向相鄰路口發(fā)送請(qǐng)求指令，實(shí)現(xiàn)雙方協(xié)調(diào)，直至得到較為滿意的協(xié)調(diào)結(jié)果[15]。

逆變器不規(guī)范電信號(hào)組K中的不規(guī)范電信號(hào)的產(chǎn)生主要是由于逆變器負(fù)載負(fù)擔(dān)過(guò)大或者與控制電路配合不當(dāng)產(chǎn)生的，本文對(duì)經(jīng)過(guò)抽象化的該類不規(guī)則電信號(hào)通過(guò)式(3)來(lái)進(jìn)行計(jì)算，分析是否是發(fā)電廠變頻器的逆變器出現(xiàn)了故障進(jìn)而導(dǎo)致了發(fā)電廠變頻器的過(guò)壓故障。

K·dk=∮F·df

(3)

其中：K即為逆變器不規(guī)范電信號(hào)組K，F(xiàn)與f則為逆變器將直流電源轉(zhuǎn)換為所要求頻率的交流電源的具體電信號(hào)指令，如果將不規(guī)范電信號(hào)組K代入上述公式后符合上述關(guān)系，則說(shuō)明逆變器不規(guī)范電信號(hào)的存在不會(huì)對(duì)逆變器的工作造成影響，如果不符合上述公式關(guān)系，則說(shuō)明發(fā)電廠變頻器的過(guò)壓故障與逆變器結(jié)構(gòu)有著直接的關(guān)系，將區(qū)域GIS信息上傳至主系統(tǒng)中，設(shè)置應(yīng)用程序內(nèi)部設(shè)計(jì)操作流程圖如圖7所示。

圖7 應(yīng)用程序系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)計(jì)流程圖

在圖7中，系統(tǒng)數(shù)據(jù)得到較好的釋放，能夠更為集中地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)管制處理，加強(qiáng)交叉口間的聯(lián)系，并固定交叉口監(jiān)控裝置位置，整合各監(jiān)控方向，并設(shè)置較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸通道，確保數(shù)據(jù)的安全完整流通。在交通口信號(hào)燈發(fā)生變化時(shí)，向中心系統(tǒng)發(fā)送傳導(dǎo)指令，控制監(jiān)控裝置的記錄程序，當(dāng)預(yù)測(cè)交通量超過(guò)了預(yù)期數(shù)值時(shí)，調(diào)整數(shù)值參數(shù)，根據(jù)通訊的需要調(diào)節(jié)通訊系統(tǒng)，構(gòu)建系統(tǒng)與GIS網(wǎng)絡(luò)間的聯(lián)系模型，并設(shè)置聯(lián)系方程式：

G=∑J-L

(4)

式中，G表示為聯(lián)系構(gòu)建關(guān)系參數(shù)，J表示為通訊系統(tǒng)要求參數(shù)，L表示為GIS網(wǎng)絡(luò)需求數(shù)據(jù)。據(jù)此實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)整體應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)，完善系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制性能。

3 實(shí)驗(yàn)與研究

為精準(zhǔn)評(píng)估本文基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制性能，設(shè)置相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行性能檢驗(yàn)，采用文獻(xiàn)[3]設(shè)計(jì)系統(tǒng)和文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法，驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)效果對(duì)比結(jié)果。

針對(duì)GIS檢測(cè)的數(shù)據(jù)龐雜性以及短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制任務(wù)執(zhí)行的困難性，需對(duì)其實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，本文實(shí)驗(yàn)的操作步驟如下：

1)調(diào)節(jié)GIS檢測(cè)數(shù)據(jù)參數(shù)，包括交通道路狀況以及人流密集狀況數(shù)據(jù)。

2)對(duì)選取的客流數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測(cè)，由于操作的數(shù)據(jù)具有多維特點(diǎn)，為此，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中將數(shù)據(jù)多維特征去除，保護(hù)中心系統(tǒng)操控流程。

3)利用GIS網(wǎng)絡(luò)對(duì)交通量的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行再預(yù)測(cè)，同時(shí)預(yù)處理相關(guān)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)值控制在0至1范圍內(nèi)，以避免產(chǎn)生干擾數(shù)據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，對(duì)交通客流信息歸一化處理，調(diào)整歸一化數(shù)值系統(tǒng)儲(chǔ)存位置，并結(jié)合流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)刻監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化，及時(shí)作出變化反應(yīng)。

在此實(shí)驗(yàn)中，根據(jù)兩個(gè)不同的實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，進(jìn)一步提高整體對(duì)比效果，并設(shè)置相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)參數(shù)表如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

以Udacity自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)(https://www.udacity.com/self-driving-car)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在表1實(shí)驗(yàn)條件下，采用不同方法對(duì)交通客流量進(jìn)行智能協(xié)調(diào)控制，記錄控制時(shí)長(zhǎng)及控制效果，得到協(xié)調(diào)控制有效率對(duì)比圖如圖8所示。

圖8 系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制有效率對(duì)比圖

分析圖8可以看出，文獻(xiàn)[3]控制系統(tǒng)的控制有效率平均值為60%，文獻(xiàn)[4]控制系統(tǒng)的控制有效率平均值為42%，而所提基于基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的控制有效率平均值為83%，由此可見，所提方法的控制有效率較高，對(duì)交通客流的控制效果好。

在此基礎(chǔ)上測(cè)試客流量為60輛汽車時(shí)不同方法的操作時(shí)長(zhǎng)，得到系統(tǒng)操作時(shí)長(zhǎng)對(duì)比圖如圖9所示。

圖9 系統(tǒng)操作時(shí)長(zhǎng)對(duì)比圖

根據(jù)以上圖示可以分析出，文獻(xiàn)[3]控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)具備較高的系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制有效率，但系統(tǒng)操作時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)為44 s，文獻(xiàn)[4]控制系統(tǒng)操作時(shí)長(zhǎng)為27 s，而本文基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)操作時(shí)長(zhǎng)均短于其他兩種系統(tǒng)，為20 s。本文系統(tǒng)設(shè)計(jì)集中于提升系統(tǒng)的調(diào)配性能，完整再現(xiàn)GIS檢測(cè)模式下客流信息狀況，對(duì)于數(shù)據(jù)的集中處理效果較好，促使協(xié)調(diào)控制有效率較高，操作時(shí)長(zhǎng)較短。

綜上所述，基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)能夠更好地調(diào)整客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)信息調(diào)配狀況，收集較為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)信息，具備較高的協(xié)調(diào)控制有效率，研究?jī)r(jià)值較優(yōu)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在傳統(tǒng)短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上提出了一種新式基于GIS的短時(shí)交通客流智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)對(duì)交通客流量的協(xié)調(diào)控制效果較好，且控制耗時(shí)較短，具有一定的有效性。