基于無人機的城市交通應(yīng)急指揮系統(tǒng)設(shè)計

定美辰

（武漢交通職業(yè)學(xué)院 湖北 武漢 430000）

0 引言

為了最小化由交通事故等突發(fā)事件帶來的道路通行問題[1]，《國家高速公路網(wǎng)規(guī)劃》中對公路交通的技術(shù)、密度、載荷與行駛速度都作出了具體規(guī)劃，以此為指導(dǎo)，對于城市交通突發(fā)事件對應(yīng)的應(yīng)急指揮管理也開始受到了越來越多的關(guān)注[2]。其中，周永明[3]將智慧交通融入高速公路綜合應(yīng)急指揮調(diào)度的研究之中，使得系統(tǒng)實現(xiàn)了快速指揮響應(yīng)的功能，但是其在對路況進行分析階段，缺乏實時性，導(dǎo)致指揮調(diào)度的合理性存在一定的提升空間。潘濱[4]通過對路況的情景分析進行細(xì)化分析，使得指揮系統(tǒng)實現(xiàn)了對城市軌道交通應(yīng)急情況下車輛行駛路徑的合理調(diào)度，但是系統(tǒng)對路況分析的時間開銷相對較長，這在一定程度上影響了其實際應(yīng)用效果。結(jié)合對上述研究內(nèi)容的分析可以發(fā)現(xiàn)，城市交通應(yīng)急指揮是一個涉及多功能需求的研究內(nèi)容[5]，既要充分考慮實際路況的變化情況和可調(diào)度道路的運行情況，同時也要確保調(diào)度指揮工作的及時性[6]。

為此，本文將具有較高靈活性無人機應(yīng)用到城市交通應(yīng)急指揮的研究之中，設(shè)計了一種基于無人機的城市交通應(yīng)急指揮系統(tǒng)，并通過對比測試的方式分析驗證了設(shè)計系統(tǒng)的指揮效果。通過本文的研究，以期為實際的城市道路交通管理工作提供參考與借鑒。

1 硬件設(shè)計

1.1 路況圖像信息采集裝置

本文設(shè)計的城市交通應(yīng)急指揮系統(tǒng)以無人機為基礎(chǔ)，考慮到無人機自身的運行功率以及荷載能力，要確保其能夠在有限的輸出條件下實現(xiàn)對目標(biāo)環(huán)境路況信息的有效采集[7-8]，就要求對應(yīng)的圖像采集裝置能夠適應(yīng)無人機以及交通應(yīng)急指揮的雙重要求。為此，本文將425shark單探測器成像型高光譜儀作為路況信息采集裝置。作為一款 425全波段高光譜成像設(shè)備，425shark可以實現(xiàn)對400～2 500 nm全波段范圍高光譜圖像的有效獲取。在參數(shù)設(shè)置上，425shark也充分體現(xiàn)了高度集成化的特點，具體的設(shè)置情況如表1所示。

表1 425shark參數(shù)設(shè)置

從表1中可以看出，425shark集成了高光譜成像儀、數(shù)據(jù)采集和存儲系統(tǒng)以及慣性導(dǎo)航的優(yōu)點，且總重量僅為5.0 kg，這為其在無人機的搭載提供了極大的便利條件。所具備的120 Hz/s的測量幀速也保障了其在無人機高速飛行的條件下也可以實現(xiàn)準(zhǔn)確采集目標(biāo)環(huán)境數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用在城市路況環(huán)境的采集上具有極大價值。

1.2 無人機裝置

考慮到無人機在運行期間需要搭載成像設(shè)備，且能夠適應(yīng)不同環(huán)境的飛行需求的特點，本文將AZCW系列的VTOL-5作為本文設(shè)計系統(tǒng)的無人機裝置。VTOL-5作為一款垂直起降固定機翼無人機，具有航時長、速度高、距離遠(yuǎn)的特點[9-10]。VTOL-5所具備的垂直起降的功能也使得其本身對場地、彈射架、降落傘等的依賴程度大大降低，能夠適應(yīng)不同路況環(huán)境，在短時間內(nèi)實現(xiàn)對目標(biāo)范圍的巡航。VTOL-5無人機具體的參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表2 VTOL-5參數(shù)設(shè)置

結(jié)合表2數(shù)據(jù)可以看出，VTOL-5可以在不同氣象和空間環(huán)境下實現(xiàn)穩(wěn)定飛行，為系統(tǒng)的可靠性提供了重要保障。雖然VTOL-5采用自主起飛的方式進行控制，但是自帶的實時差分可以確保其降落精度可以達到10.0 cm以內(nèi)。

2 軟件設(shè)計

2.1 基于無人機的道路流量分析

當(dāng)無人機在飛行過程中發(fā)現(xiàn)城市道路交通中出現(xiàn)突發(fā)事件造成交通工具擁塞問題后，以突發(fā)事件對應(yīng)路段為中心，分別對存在直接通行關(guān)系的路段范圍路況信息進行采集。在具體的采集過程中，設(shè)置無人機在1:1 000的采集比例下對目標(biāo)范圍內(nèi)各道路的流量情況進行統(tǒng)計，并按照一定的頻率將實時信息發(fā)送至控制中心，以便指揮調(diào)度工作能夠進行適應(yīng)性調(diào)整。

城市交通應(yīng)急指揮系統(tǒng)的控制中心接收到采集到的實時路況信息后，首先將應(yīng)急車輛調(diào)度確定作為道路流量分析的上層目標(biāo)，將交通擁堵車輛疏散作為流量分析的下層目標(biāo)。針對實際的應(yīng)急指揮調(diào)度需求，一方面，控制中心要確保應(yīng)急車輛能夠在盡量短的時間內(nèi)抵達救援現(xiàn)場，另一方面控制中心要最大限度避免更大面積的交通擁堵。為此，本文對道路流量的分析主要是以道路的運輸強度角度進行的。具體計算方式可以表示為：

式（1）中，p（xi）表示與突發(fā)事件對應(yīng)路段連通的xi道路流量飽和度，ki（t+1）和ki（t）分別表示相鄰數(shù)據(jù)采集周期內(nèi)xi道路的車輛數(shù)量，t表示無人機的數(shù)據(jù)采集周期，si表示xi道路允許的流量上限。按照式（1）所示的方式，計算得到道路的流量情況。再結(jié)合應(yīng)急指揮調(diào)度的上層目標(biāo)和下層目標(biāo)，應(yīng)急車輛調(diào)度路徑目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

式（2）中，minp（xi）表示與突發(fā)事件對應(yīng)路段的流量飽和度最大的道路，li表示以minp（xi）為路徑的行駛路徑總長度，v表示應(yīng)急車輛的行駛速度。從式（2）中可以看出，對應(yīng)急車輛調(diào)度路徑的約束條件為抵達目標(biāo)位置的時間為最小值。

道路行駛車輛疏散路徑的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

從式（3）中可以看出，道路行駛車輛疏散路徑的可選擇空間更大，只要當(dāng)前階段的道路流量飽和度未達到其可承載的上限，皆可作為調(diào)度目標(biāo)。

結(jié)合式（2）和式（3），實現(xiàn)對道路流量的分析，本文針對不同的指標(biāo)調(diào)度目標(biāo)，初步確定可執(zhí)行的調(diào)度道路。

2.2 調(diào)度路徑選擇

通過1.2部分分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在對應(yīng)急車輛調(diào)度路徑進行選擇時，除道路的基礎(chǔ)車流量之外，所在路徑與目標(biāo)位置之間的距離也是必須要考慮的因素之一[11-13]。針對此，本文以基礎(chǔ)車流量作為初始篩選標(biāo)準(zhǔn)，以距離作為優(yōu)化篩選目標(biāo)，按照無人機采集到的實時路況信息，利用式（2）的計算方式，按照從小到大的順序逐個計算各個道路對應(yīng)的時間開銷，具體計算方式可以表示為

其中，T（xi）表示應(yīng)急車輛以xi道路作為行駛路徑到達目標(biāo)位置的時間，以當(dāng)前道路對應(yīng)時間開銷作為基準(zhǔn)，對下一個可調(diào)度道路的時間進行分析。當(dāng)其大于當(dāng)前值時，則繼續(xù)利用當(dāng)前值對下一刻調(diào)度道路進行分析，當(dāng)其小于當(dāng)前值時，則利用該前值對下一刻調(diào)度道路進行分析。直至對完成對滿足要求所有道路的計算，將最終時間開銷最小的道路作為應(yīng)急車輛的調(diào)度目標(biāo)。

其次就是對道路行駛車輛疏散的選擇，由于道路車輛本身具有動態(tài)屬性，且調(diào)度動作的實施也會對道路的飽和度產(chǎn)生影響，因此，本文以式（3）所示的目標(biāo)函數(shù)為基礎(chǔ)確定可執(zhí)行的疏散道路后，按照鄰近原則建立調(diào)度對象與調(diào)度目標(biāo)之間的匹配關(guān)系，具體的調(diào)度量計算方式可以表示為：

式（5）中，Q（xi）表示在xi道路上執(zhí)行的車輛調(diào)度總量，kj表示由于突發(fā)事件出現(xiàn)擁堵的xj道路的車輛數(shù)量，n表示與xj相鄰的執(zhí)行性調(diào)度道路屬性。

通過這樣的方式，實現(xiàn)對擁堵路段車輛的疏散。當(dāng)系統(tǒng)接收到無人機更新的路況信息后，再重復(fù)上述操作，根據(jù)計算結(jié)果對調(diào)度指令進行更新，以此確保指揮的合理性。

3 系統(tǒng)應(yīng)用測試

3.1 測試環(huán)境

本文以某市城市道路交通的實時路況信息為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在仿真環(huán)境中構(gòu)建了對應(yīng)的交通網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，其中共包含492節(jié)點和720條路段，具體的情況如圖1所示。

圖1 測試環(huán)境道路交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

對道路的具體情況進行分析，其中，路段的長度存在明顯差異，最長路段長度為1 022 m，最短路段長度為542.0 m。通過節(jié)點建立不同路段之間的連接關(guān)系，單個節(jié)點連接道路最多為4條，最少為2條。在此基礎(chǔ)上，本文以實際的流量數(shù)據(jù)為各道路的車流運行參數(shù)進行賦值，通過設(shè)置不同的緊急情況測試本文設(shè)計系統(tǒng)的指揮效果。

3.2 測試結(jié)果與分析

在上述基礎(chǔ)上，采用隨機設(shè)置的方式在測試交通環(huán)境內(nèi)構(gòu)建了事故點，所在道路直接關(guān)聯(lián)的節(jié)點數(shù)量為4個，直接關(guān)聯(lián)的道路為7條，無人機按照5 min/次的頻率采集目標(biāo)環(huán)境的路況信息，并發(fā)送至系統(tǒng)中心，實現(xiàn)對實時車流信息的更新。在此基礎(chǔ)上，分別采用本文設(shè)計系統(tǒng)以及周永明[3]和潘濱[4]設(shè)計的系統(tǒng)實時對測試環(huán)境的指揮調(diào)度。在指揮效果評價階段，本文以車輛平均等待時間和應(yīng)急救援車輛的到達時間為指標(biāo)，得到的數(shù)據(jù)結(jié)果如表3所示。

表3 車輛等待時間統(tǒng)計表 單位：min

通過觀察表1中的數(shù)據(jù)可以看出，在不同指揮系統(tǒng)的作用下，事故路段關(guān)聯(lián)道路對應(yīng)車輛的等待時間表現(xiàn)出了明顯的差異，其中，周永明[3]指揮系統(tǒng)下的車輛等待時間基本穩(wěn)定在5.0～7.0 min之間，表明各路段的車流調(diào)度具有較高合理性，但是整體等待時間偏高，救援車輛的抵達時間在20.0 min以內(nèi)，能夠?qū)崿F(xiàn)快速救援。潘濱[4]指揮系統(tǒng)下的車輛等待時間差異較大，最小值僅為3.16 min，最大值達到了9.03 min，表明各路段車流調(diào)度的合理性有待提升，救援車輛的抵達時間為22.01 min以內(nèi)，也存在進一步優(yōu)化的空間。相比之下，本文設(shè)計指揮系統(tǒng)下，車輛等待時間穩(wěn)定在5.50 min以內(nèi)，并且救援車輛的抵達時間僅為15.36 min，與對照組相比有明顯優(yōu)勢。測試結(jié)果表明，本文設(shè)計系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對緊急情況下道路交通的合理指揮，減輕交通事故對車輛運行帶來的影響。

4 結(jié)語

隨著交通運輸壓力的不斷增加，各類交通事故出現(xiàn)的概率也呈現(xiàn)出逐漸上升的趨勢。事故的發(fā)生不僅對生命財產(chǎn)安全造成了極大的威脅，同時也在一定程度上影響了交通運輸?shù)姆€(wěn)定運行。本文提出基于無人機的城市交通應(yīng)急指揮系統(tǒng)研究，充分利用了無人機的靈活性優(yōu)勢，在實現(xiàn)對路況信息實時采集的基礎(chǔ)上，結(jié)合不同道路的運行情況對車流進行合理調(diào)度，最大限度降低了突發(fā)事件帶來的通行問題，對于保障車輛的有序通行具有實際應(yīng)用價值。