高速鐵路綜合樞紐車站旅客換乘引導信息服務平臺方案設(shè)計

翁湦元

（中國鐵道科學研究院集團有限公司 電子計算技術(shù)研究所，北京 100081）

智能交通系統(tǒng)將信息技術(shù)、通信技術(shù)、計算網(wǎng)絡技術(shù)有效集成，有助于綜合交通信息的融合與綜合運用。2001年美國智能交通運輸協(xié)會明確了智能交通建設(shè)主題，以緩解日益惡化的交通擁擠與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)擴張乏力之間的矛盾[1]。美國ADVANCE系統(tǒng)采集車輛信息與地面?zhèn)鞲衅餍畔⒔?jīng)過系統(tǒng)處理分析后，將交通引導信息下發(fā)至車載設(shè)備，引導司機選擇最優(yōu)路線[2]。日本建立VICS[3]系統(tǒng)，能提供實時路況、停車場實時車位等信息，功能較為完善。我國智能交通信息系統(tǒng)始于90年代，經(jīng)過20多年探索已進入實用階段[4]，北京市交通運行協(xié)調(diào)指揮中心、杭州智能交通信息系統(tǒng)平臺等均實現(xiàn)了跨區(qū)域、跨行業(yè)交通信息資源的集成、共享與交換[5]，為綜合交通科學管理提供技術(shù)保障。目前，城市交通、鐵路、民航、公路、水路等交通行業(yè)均在建設(shè)與發(fā)展本行業(yè)智能交通信息系統(tǒng)，由于各領(lǐng)域業(yè)務相對獨立[6]，交通數(shù)據(jù)分散在大型交通企業(yè)與相關(guān)業(yè)務部門中，缺乏跨行業(yè)交通信息資源的整合和綜合運用。

高速鐵路綜合樞紐車站同時連接鐵路運輸、城市交通、公路、民航等多種交通工具。隨著客流不斷增加，為方便旅客在車站內(nèi)快速進出，對綜合交通信息與換乘引導服務的需求極為迫切。本文研究高速鐵路綜合樞紐車站旅客換乘引導信息服務平臺（簡稱：平臺）方案，實現(xiàn)車站周邊地面公交、軌道交通、出租車、網(wǎng)約車、停車場、共享單車等多源交通信息融合，建立高效的綜合交通數(shù)據(jù)發(fā)布渠道，為旅客提供換乘引導信息服務；并通過對高速鐵路與城市交通接駁服務需求的預測及運力資源的優(yōu)化配置，提升高速鐵路綜合樞紐車站內(nèi)旅客疏解效率，提升旅客出行體驗。

1 平臺架構(gòu)設(shè)計

1.1 總體架構(gòu)

高速鐵路綜合樞紐車站旅客換乘引導信息服務平臺主要由3部分構(gòu)成：底層基礎(chǔ)軟件、平臺基礎(chǔ)運行環(huán)境、大數(shù)據(jù)分析與應用服務。

底層基礎(chǔ)軟件主要包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲、文件存儲組件，提供高性能的分布式結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲服務以及高性能的分布式文檔存儲服務；為提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和運行效率，基礎(chǔ)軟件主要以物理裸機結(jié)合虛擬化部署為主。

平臺基礎(chǔ)運行環(huán)境主要結(jié)合當前主流的容器與容器編排技術(shù)，部署Docker運行環(huán)境，搭建Kubernetes應用集群，為大數(shù)據(jù)分析與應用服務提供基礎(chǔ)運行環(huán)境，具備自動化部署、彈性伸縮的能力。

大數(shù)據(jù)分析與應用服務運行于Kubernetes環(huán)境內(nèi)，大數(shù)據(jù)分析基于主流開源數(shù)據(jù)分析工具進行二次研發(fā)，應用服務基于Spring Cloud微服務架構(gòu)進行定制化開發(fā)。

邏輯上，平臺技術(shù)架構(gòu)可劃分為資源層、中間層、應用層、接口層4個層次，如圖1所示。

圖1 平臺技術(shù)架構(gòu)示意

（1）資源層：包括基礎(chǔ)運行環(huán)境和資源服務，提供平臺運行所需的環(huán)境與數(shù)據(jù)文件資源，支撐平臺的運行。其中，基礎(chǔ)運行環(huán)境主要包含操作系統(tǒng)與虛擬化環(huán)境；資源服務主要包含數(shù)據(jù)庫、文件存儲、數(shù)據(jù)緩存等與平臺業(yè)務無關(guān)的資源服務。

（2）中間層：由數(shù)據(jù)庫連接服務、消息隊列服務、分布式任務調(diào)度服務、集群管理服務等組成，是連接應用層與資源層的橋梁；應用層的大數(shù)據(jù)分析與應用服務統(tǒng)一通過中間層提供的服務訪問資源層的數(shù)據(jù)資源，保證資源的使用穩(wěn)定與合理負載。

（3）應用層：由大數(shù)據(jù)分析與應用服務組成；大數(shù)據(jù)分析包括非實時分析的離線計算服務與實時分析的流式計算服務；應用服務包含數(shù)據(jù)接收與采集、數(shù)據(jù)處理、平臺管理以及數(shù)據(jù)查詢服務。

（4）接口層：由負載均衡、MQ服務以及Restful接口組成；負載均衡用于將外部請求流量分配給后端Restful接口服務實例；Restful接口用于接收外部請求，并將需要應用層處理的請求傳遞給下層的應用服務；MQ服務負責接口層與應用層間數(shù)據(jù)通信的緩沖與流量調(diào)度。

1.2 離線計算框架

如圖2所示，平臺離線計算采用Apache Spark[7]作為離線計算引擎，由Apache YARN完成Apache Spark集群的調(diào)度管理。數(shù)據(jù)分析人員通過離線數(shù)據(jù)分析管理應用提交數(shù)據(jù)分析需求，生成數(shù)據(jù)分析任務；任務調(diào)度管理根據(jù)分析任務，驅(qū)動離線分析引擎執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務；離線分析引擎利用基于Spark Core的Spark SQL（用于數(shù)據(jù)處理）、GraphX（用于圖計算）和MLlib（用于機器學習）完成數(shù)據(jù)分析。

圖2 離線計算框架示意

1.3 流式計算框架

如圖3所示，平臺流式計算[8]采用Apache Flink[9]作為計算引擎，數(shù)據(jù)源包括外部數(shù)據(jù)源及有限數(shù)據(jù)源2類：外部數(shù)據(jù)源主要是隨時間推移不斷變化的實時事件數(shù)據(jù)流，由消息隊列將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理引擎；有限數(shù)據(jù)源將有限長度的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為流的形式，并傳輸至數(shù)據(jù)處理引擎進行分析處理。數(shù)據(jù)分析管理應用負責維護數(shù)據(jù)分析規(guī)則，數(shù)據(jù)處理引擎按照數(shù)據(jù)分析規(guī)則對數(shù)據(jù)流進行相應處理后，傳遞給后續(xù)的數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)服務。

圖3 流式計算框架示意

2 平臺結(jié)構(gòu)設(shè)計

2.1 模塊設(shè)計

平臺采用集中化部署，從功能構(gòu)成上劃分為數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、平臺控制4個區(qū)域，從網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)上劃分為客服外網(wǎng)、客服內(nèi)網(wǎng)和客票網(wǎng)3個網(wǎng)絡安全域，不同網(wǎng)絡安全域之間通過安全平臺實現(xiàn)安全防護隔離，如圖4所示。

圖4 平臺結(jié)構(gòu)

2.1.1 數(shù)據(jù)接口區(qū)

數(shù)據(jù)接口區(qū)是平臺的入口，提供數(shù)據(jù)接收、采集以及數(shù)據(jù)展示與報表生成功能。數(shù)據(jù)接收功能完成外部數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入，主要包括數(shù)據(jù)路由、隊列服務、流量調(diào)度與負載均衡服務；負載均衡服務根據(jù)指定策略，將外部數(shù)據(jù)分配給不同的數(shù)據(jù)接入應用實例，并由路由服務傳遞到相應的數(shù)據(jù)處理器進行處理；流量調(diào)度與隊列服務將處理后的數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)處理服務，其中，隊列服務完成流量的削峰填谷，避免后端數(shù)據(jù)處理服務面臨瞬時大數(shù)據(jù)量處理壓力，并將需要實時處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給實時數(shù)據(jù)處理服務。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理區(qū)

數(shù)據(jù)處理區(qū)提供數(shù)據(jù)分析、交通預測及數(shù)據(jù)查詢功能。數(shù)據(jù)分析功能對所采集的多源交通數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與綜合分析，生成分析結(jié)果，并建立知識庫；交通預測功能通過對歷史數(shù)據(jù)的綜合分析，利用預測模型提供未來交通狀況指標的預測服務。數(shù)據(jù)查詢功能提供平臺內(nèi)數(shù)據(jù)的綜合查詢服務，可查詢的數(shù)據(jù)包括：平臺內(nèi)原始數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析結(jié)果數(shù)據(jù)及平臺基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.1.3 數(shù)據(jù)存儲區(qū)

數(shù)據(jù)存儲區(qū)跨越客服外網(wǎng)、客服內(nèi)網(wǎng)、客票網(wǎng)3個網(wǎng)絡安全域。平臺采集的第三方交通運輸數(shù)據(jù)作為外部數(shù)據(jù)存儲在客服外網(wǎng)；鐵路內(nèi)部數(shù)據(jù)如時刻表、調(diào)度數(shù)據(jù)、旅服數(shù)據(jù)等存儲在客服內(nèi)網(wǎng)；余票數(shù)據(jù)、席位數(shù)據(jù)、售票數(shù)據(jù)等鐵路運輸生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲在客票網(wǎng)。這些數(shù)據(jù)是平臺數(shù)據(jù)分析功能的基礎(chǔ)。

2.1.4 平臺管理區(qū)

平臺管理區(qū)主要提供權(quán)限控制與服務管理功能。權(quán)限控制功能主要負責管理平臺用戶（包括調(diào)用平臺數(shù)據(jù)查詢服務的外部應用、訪問平臺數(shù)據(jù)的管理、運營及數(shù)據(jù)分析人員）對平臺數(shù)據(jù)查詢服務的使用權(quán)限，以及平臺管理人員、數(shù)據(jù)分析人員對平臺數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析任務的操作權(quán)限。服務管理功能主要是監(jiān)控平臺內(nèi)部應用服務的運行狀態(tài)，采集平臺內(nèi)部應用服務的運行日志，提供日志檢索服務，對平臺應用服務的運行實施控制，如控制應用的版本、副本數(shù)量等。

2.2 數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計

平臺主要數(shù)據(jù)處理流程，如圖5所示，外部數(shù)據(jù)采集由第三方推送，或由平臺主動拉取。消息隊列服務將采集的外部數(shù)據(jù)復制成2份，1份數(shù)據(jù)經(jīng)預處理轉(zhuǎn)換為標準格式后，存儲在外部數(shù)據(jù)存儲集群中，另1份數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)流式實時計算模塊，由該模塊對需要實時分析的數(shù)據(jù)進行處理，分析結(jié)果作為離線分析結(jié)果的補充與修正，存儲在外部數(shù)據(jù)存儲集群中。

根據(jù)用戶需求，數(shù)據(jù)處理模塊從外部、內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲集群中讀取數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)分析和預測計算，并將處理結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)存儲集群中，供用戶和其它內(nèi)部系統(tǒng)讀取。日常的數(shù)據(jù)分析和預測任務均由任務調(diào)度模塊完成統(tǒng)一調(diào)度和管理。

平臺的內(nèi)部、外部存儲集群中所存儲的數(shù)據(jù)與文件，以接口、可視化圖形及報表等形式，統(tǒng)一由數(shù)據(jù)查詢模塊提供訪問；將數(shù)據(jù)查詢接口納入平臺權(quán)限管理，并設(shè)置查詢緩存，以優(yōu)化查詢性能。

圖5 主要數(shù)據(jù)處理流程

3 平臺功能設(shè)計

3.1 綜合交通數(shù)據(jù)的采集與融合

考慮到平臺接入的外部數(shù)據(jù)格式多樣、數(shù)據(jù)接口方式各異以及平臺自身的可擴展性，建立標準化的多源綜合交通數(shù)據(jù)采集流程，提供靜態(tài)、動態(tài)數(shù)據(jù)的高效存儲與查詢，實現(xiàn)高性能的數(shù)據(jù)離線與在線分析。所采集的綜合交通數(shù)據(jù)主要包括：

（1）地鐵數(shù)據(jù)：地鐵車站基本信息、線路基本信息、時刻表信息、地鐵車站進出站旅客人數(shù)、火車站周邊地鐵及前后站的進出站人數(shù)、地鐵線路區(qū)間滿載率等；

（2）公交數(shù)據(jù)：公交站點基本信息、公交線路基本信息、站點公交首末班時間、線路預計下班車到站時間、公交車輛滿載率、火車站周邊公交站點分時上下車旅客數(shù)量等；

（3）網(wǎng)約出租數(shù)據(jù)：高速鐵路綜合樞紐車站網(wǎng)約出租車打車便利指數(shù)、網(wǎng)約車進出站數(shù)量等；

（4）道路交通數(shù)據(jù)：火車站周邊道路和路口交通指數(shù)、車速、流量等；

（5）共享單車數(shù)據(jù)：火車站周邊共享單車數(shù)量等。

3.2 綜合交通數(shù)據(jù)的發(fā)布

綜合交通數(shù)據(jù)的發(fā)布包括對外和對內(nèi)2類渠道。對外發(fā)布渠道以開放數(shù)據(jù)查詢服務的方式，為授權(quán)用戶提供數(shù)據(jù)查詢；對內(nèi)發(fā)布渠道以服務接口的方式，將綜合交通數(shù)據(jù)提供給鐵路12306網(wǎng)站、12306 App、旅客服務平臺等業(yè)務系統(tǒng)，借助鐵路12306網(wǎng)站、12306 App等官方服務平臺將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給用戶。

3.3 基于綜合交通數(shù)據(jù)的增值服務

鐵路12 306網(wǎng)站目前可提供火車票預定、機票預定、汽車票預定、約車服務等業(yè)務，涉及各種主要交通出行方式[10]。利用平臺提供的綜合交通數(shù)據(jù)，可幫助旅客在行程中提前規(guī)劃好到站后的換乘方式與出行路線，實現(xiàn)延伸服務資源的增值，增強鐵路客運服務的市場競爭力。

4 高速鐵路樞紐站內(nèi)5G技術(shù)應用場景

在高速鐵路綜合樞紐車站等人流密集場所，5G通信高速率、低延時、高可靠、低功率、海量連接的優(yōu)勢[5]更加突出，基于5G技術(shù)的高速鐵路樞紐車站旅客引導信息服務可為旅客帶來更優(yōu)質(zhì)的出行體驗。

4.1 站內(nèi)定位服務

5G高頻毫米波通信技術(shù)具有非常好的方向性，可以實現(xiàn)更高精度的測距和測角。5G大規(guī)模天線技術(shù)具有更高分辨率的波束，定位精度更高，填補了UWB與藍牙等現(xiàn)有窄帶定位技術(shù)在1～3 m范圍內(nèi)精確定位的空白[11]，可實現(xiàn)從室外到室內(nèi)定位導航的無縫切換，為旅客提供更順暢的定位服務。對于換乘通道較為復雜的大型高速鐵路樞紐車站，利用站內(nèi)導航與交通接駁換乘地圖數(shù)據(jù)，可引導旅客快速到達正確的地鐵、出租車、網(wǎng)約車接駁換乘地點，提高站內(nèi)換乘效率。

4.2 站內(nèi)客流量感知

在高速鐵路綜合樞紐車站內(nèi)設(shè)置5G基站，利用5G高精度定位技術(shù)，根據(jù)樞紐站不同進站口的網(wǎng)絡連接數(shù)量，估算出不同出站/進站口客流量；旅客可根據(jù)站內(nèi)客流分布，選擇相對不擁擠的進站檢票口、出站口或換乘通道，方便旅客在車站內(nèi)快速進出，提高站內(nèi)旅客換乘體驗。

4.3 車站信息智能查詢服務

在車站使用設(shè)置問路機、智能機器人等設(shè)備，通過人臉識別，借助5G網(wǎng)絡和邊緣計算技術(shù)，智能識別出重點旅客的身份信息和出行信息，提供咨詢、引導、送餐等服務，協(xié)助旅客安全、順利進站。旅客也可以在出站時查詢與樞紐車站接駁的地鐵、公交、網(wǎng)約車等其它交通工具的實時運行情況，選擇出站后的換乘方式；可在出租車候乘點安裝攝像頭，利用 5G網(wǎng)絡傳輸實時采集各候乘點的高清視頻，據(jù)此分析出租車排隊人數(shù)，引導旅客前往排隊人數(shù)較少的候乘點。

5 結(jié)束語

面向高速鐵路綜合樞紐車站旅客出行需求，針對當前綜合交通數(shù)據(jù)相對獨立、缺乏統(tǒng)一管理、未充分發(fā)揮價值的問題，研究高速鐵路綜合樞紐車站周邊交通數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提出高速鐵路綜合樞紐車站換乘引導信息服務平臺設(shè)計方案，對平臺技術(shù)架構(gòu)、平臺結(jié)構(gòu)及功能進行設(shè)計，為下一步開發(fā)工作奠定基礎(chǔ)。