基于V2X技術緩解快速路交通擁堵的應用研究

中圖分類號：U461 收稿日期：2025-03-03 DOI： 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.05.020

Application Research for Alleviating Traffic Congestion on Expressways Based on V2X Technology

Jiang Feihong AnhuiAutomobile Vocational and Technical College，Hefei 23o6O1，China

Abstract：Withtheincreaseincarownership，traficcongestionhasbecomeamajorisseintermsofurbandevelopmentandqualityoflifeforresidents，particularlyonthemotorway，whichisakeytransporthub，wherepeakhourcongestionhasbecomeoresevere.Firstlyehicletoevergting（V2X）techologiseucidated.Asanmeringiteligenttransportsolutionveicleteice （V2X）technologyprovidesnewideasandtechnicalsupportforelieving traficcongestionbyvirtueofitsadvantages ineal-tiedata colection，trasmissnadprocesingV2Xtecholgcanpreictrafficflowonurbanexpresaysandquicklelivetaicon gestion.Then，theV2Xdatacolltionandanalysis methods，theconstructionof traficcongestionpredictionmodel，andtheiplementationetofiteligenttafcigalotolspeddacederiigatimeasuresesuedAtast，ealae isstudyied.Vehiclenetworkingtechnologycanimprovetheoveralleficiencyofroadtraficbyoptimizingtheadjustmentofehicle speed and distance in actual trafic management.

Keyword：V2X;Expressways; Traffic congestion;Applied Studies

1前言

隨著高峰期車流量的不斷增加，尤其是在城市快速路等重要交通干道上，交通擁堵已成為一個普遍而嚴重的問題，擁堵不僅降低了通行效率，還導致了空氣污染、能源浪費等一系列負面效應。V2X技術作為智能交通系統的重要組成部分，逐漸進入了人們的視野，V2X技術能夠通過優化信號控制、車速引導、智能導航等手段，有效緩解交通壓力，提升道路通行效率。盡管V2X技術在交通擁堵管理中的潛力巨大，但如何充分挖掘其技術優勢，制定合理的應用方案，仍然是亟待解決的難題。據此，深人探討V2X技術在快速路交通擁堵預測與緩解中的應用，不僅對改善交通狀況具有重要意義，還為智能交通系統的未來發展提供了重要的理論基礎和實踐指導。

2車聯網技術概述

2.1車聯網的定義

車聯網（VehicletoEverything，V2X）是一種基于通信技術的網絡架構，讓車輛能夠與其他車輛、道路基礎設施、行人及云平臺等進行信息交互。V2X主要包括車與車通信（Vehicle-to-Vehicle，V2V）、車與基礎設施通信（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）、車與行人通信（Vehi-cle-to-Pedestrian，V2P）等1，其中V2V是車輛間的直接通信，能夠實時交換位置、速度、行駛方向等信息，用于避免碰撞和提升駕駛安全；V2I是車輛與基礎設施之間的通信，例如通過智能交通信號燈和路側感知單元傳遞實時交通信息；V2P是車輛與行人之間的通信，主要通過移動終端設備來實現，確保行人安全并提供交通引導[2]。

車聯網系統的組成非常復雜，涉及多個層次和多種技術。如圖1所示，云端V2X服務平臺作為車聯網的核心，通過云計算技術提供強大的數據存儲、分析與處理能力。該平臺能夠集成來自不同來源（如車輛、路側系統、行人設備等）的數據，并進行智能分析，為交通管理提供決策支持。區間MEC（移動邊緣計算）的引入讓車聯網能夠更加高效地處理實時數據，在路段或區域內部署計算資源，數據能夠在更接近數據源的地方進行處理，以降低延遲、提升響應速度；路側系統（RoadSideSystem，RSS）是車聯網的基礎設施部分，主要包括路側單元（RSU）和路側感知單元3，這些設備能夠收集道路狀況、交通流量等信息，并將其傳遞給車輛或云平臺；智能汽車（如圖1中的OBU和MDC）是車聯網的終端設備，配備了車載單元（OBU）和車載數據中心（MDC）。這些設備通過與路側系統和云平臺的連接，實時獲取周圍環境數據，并進行處理和響應。

2.2車聯網的關鍵技術

車輛通信技術是車聯網的核心技術之一，主要包括V2V、V2I以及V2P。為實現車輛與周邊環境之間進行通信，V2X技術主要采用專用短程通信（DSRC）和蜂窩車聯網（C-V2X）兩種無線通信標準（關鍵指標對比如表1所示）。其中DSRC是基于IEEE 802.11p 協議，利用5.9GHz 頻段實現V2V、V2I的直接短程通信;具有可實現 20～100ms 的低延遲通信、無需依賴蜂窩網絡的獨立部署等優點，在國外得到廣泛應用，但依賴視距傳播，覆蓋范圍通常不足 500m ，高密度性能差，技術停滯等致命缺陷；C-V2X是基于4G/5G蜂窩網絡通信，利用蜂窩網絡的中繼和波束賦形技術，支持非視距傳輸，覆蓋半徑可達 2km ，在高密度車流，復雜的交通環境中能保持低延遲（ lt;3ms ）和可靠性[4]，C-V2X技術融合了蜂窩網絡和無線電基站的優勢，廣泛應用于自動駕駛和智慧城市道路建設過程中。

車聯網系統產生的海量數據需要進行實時的收集、處理與分析。大數據和云計算技術為車聯網提供了強大的數據存儲與計算能力5，通過云端平臺，車聯網能夠實現對道路交通狀況的全局監控與預測，分析交通流量，識別潛在的交通擁堵區域，進而制定有效的交通管理策略。

3快速路交通擁堵問題分析

3.1快速路交通擁堵原因

快速路形成交通擁堵的原因有很多，但車輛流量過大是最直接的原因。隨著城市化進程的加快，人口數量和機動車保有量的急劇增加，高峰時段多個車輛集中在同一條道路上時，很容易產生交通瓶頸，造成局部區域的嚴重擁堵。交通管理和道路設計的不足也是導致擁堵的重要原因之一，很多城市的道路規劃并未充分考慮到實際的交通需求，快速路上的交通流量遠超過設計通行能力，導致了部分快速路在高峰時段的通行能力不足[6]。

此外，一些道路設計不合理，交通標志不清晰，出入口布局不當，不規范的駕駛行為等問題，都容易誘發瓶頸擁堵，致使道路通行效率大大降低，行駛速度趨向于零。天氣、事故等突發因素的影響也是造成快速路交通擁堵的常見原因；惡劣天氣如雨雪、霧霾等會導致路面濕滑、視線不清，交通事故的發生概率大大增加。

3.2現有交通擁堵緩解措施及其局限性

隨著交通擁堵問題的日益嚴重，許多城市已經采取了多種措施來緩解，傳統的交通管理類型主要包括基礎設施、智能系統、交通分流等。這些措施的主要矛盾點和典型例證如表2所示，在短期內可能會帶來一定的改善，但隨著城市發展和交通量的持續增加，一般難以從根本上解決問題。智能系統的應用雖然引入更多先進的技術手段，諸如智能信號控制、交通流量監測與調度等，但受限于信息傳輸延遲、硬件設施不完善系統反應不夠靈敏的問題7]，系統的實時性和準確性一般不能滿足高峰時段的復雜需求，交通擁堵的緩解效果不夠理想。

4V2X技術在快速路交通擁堵預測中的應用

4.1交通流量的實時監測與分析

V2X技術在交通流量的監測與分析中發揮著至關重要的作用。通過車輛與路側單元（RSU）之間的實時數據交換，車聯網系統能夠持續監測道路上的交通流量、車速、交通信號燈狀態等信息，并將這些數據傳輸至云平臺或邊緣計算節點進行處理和分析。車輛通過車載單元采集周圍的交通信息，而路側感知單元則負責采集道路狀況、交通信號等環境數據。以城市分流區為例，相對于純人工駕駛環境，V2X設備滲透率 100% 時分流區通行能力可提升1倍8]；在混合交通流中，隨著滲透率的提高，還可以降低車輛換道頻率，減少系統中車輛間的速度差，降低車輛平均延誤，尤其是在V2X設備滲透率達到0.4以上時，對通行能力產生積極的影響，能夠改善交通運行狀況。

V2X技術通過大數據分析，在交通流量預測中起到關鍵作用。大量的實時數據被匯總并進行數據挖掘，可以實現對交通流量的高效預測，識別出高峰期、交通瓶頸以及潛在的擁堵區域，為交通管理部門提供準確的決策支持。為了進一步提升預測的準確性，車聯網系統還可以部署交通擁堵的早期預警機制，這些早期預警機制基于流量、車速、交通信號等因素進行判斷，實現對交通擁堵的早期干預，減少擁堵的持續時間和影響范圍。

4.2交通擁堵預測模型的構建

機器學習算法，特別是回歸分析、支持向量機（SVM）、隨機森林等，已被廣泛應用于交通流量預測中。通過對車聯網系統中收集的交通流量、車速、交通信號等數據進行訓練，機器學習模型能夠學習到交通流量與其他環境因素之間的關系，進而預測未來的交通狀態[10]。例如，使用回歸模型可以分析車輛數量與車速之間的相關性，預測高峰時段的交通流量。

深度學習技術，特別是長短期記憶網絡（LSTM）和卷積神經網絡（CNN），在處理時序數據和復雜數據模式時表現出了優異的性能。適用于車聯網數據的處理過程中，深度學習模型能夠從大量的交通數據中提取出更加精細和高層次的特征，進一步提高預測的準確性。例如，LSTM模型可以通過學習歷史交通數據的時序特征，預測短期內交通流量的變化趨勢，而CNN則可以有效識別不同路段的交通模式，從而對不同的交通情況作出預測。

為了驗證機器學習和深度學習模型在交通流量預測中的有效性和可行性，使用了一組真實的車聯網數據集進行測試；數據集來自北京市的車聯網系統，涵蓋了過去6個月的高速公路交通流量數據，數據點包括每小時的車流量、平均車速、交通信號狀態等信息，數據集還包括不同天氣條件、時間段和特殊事件（如交通事故或施工）下的交通狀況。

評估模型的有效性和可行性時，常用的幾種評價指標包括均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數 。這些指標能夠客觀地反映模型在預測中的誤差大小、準確性以及擬合能力。

模型的評估首先將車聯網數據集分為訓練集和測試集，其中訓練集用于模型的訓練，測試集用于模型的驗證，訓練集包括了過去3個月的數據，而測試集則選取了剩余3個月的數據。LSTM模型、隨機森林模型和回歸模型在測試集上的表現如表3所示。

結果顯示，LSTM模型在均方誤差和決定系數方面表現最佳，表明它在交通流量預測中能夠提供更高的預測精度，并能有效捕捉到交通數據中的時序變化特征。此外，LSTM模型的平均絕對誤差（MAE）較低，進一步證明其在實際應用中的可行性。與其他模型相比，LSTM在處理時序數據時表現出了更強的優勢，能夠更好地處理交通流量的動態變化。

4.3V2X技術對交通擁堵預測準確性的提升

車聯網系統的數據采集和傳輸機制使得實時交通數據的獲取成為可能。這種實時性提升了交通預測的反應速度，能夠在擁堵初現時便發出預警，減少了因預測滯后導致的交通擁堵惡化[11]。

為了驗證車聯網技術在交通擁堵預測中的效果，對基于車聯網數據的預測結果與實際交通狀況的對比分析。數據來源為北京市的車聯網監控系統，預測在2024年5月10日至2024年5月12日的高峰時段進行，預測模型采用了基于LSTM的深度學習方法。結果如表4所示。

結果顯示，預測結果和實際流量數據誤差較小，說明車聯網技術在交通擁堵預測中的應用效果較好，能夠提供較為精準的流量預測。

5V2X技術在快速路交通擁堵緩解中的應用

5.1智能交通信號控制系統

V2X技術的應用為智能交通信號控制系統提供了新的優化途徑。車聯網能夠實時獲取交通流量、車速以及道路占用情況等信息，信號燈調度系統可以根據這些信息動態調整信號燈周期，通過協調信號控制和交通流量，車聯網可以實現交通流的動態平衡[12]。其中路測單元是C-V2X車聯網的重要環節之一，是實現車與路通信的重要紐帶，在北京亦莊主城區超過 60km² 的范圍內，建設300個路測單元，結果顯示北京亦莊4條雙向干線綠波道路車均延誤減少 16% 以上，路口車均延誤率下降 28.48% ，車輛排隊長度下降 30.3% ，綠燈浪費時間下降 18.33% 。上海徐家匯商圈（ 5km²， ），部署C-V2X路測單元30個（密度為6個 ?/km². ，OBU滲透率達到60% ，結果顯示高峰時段通行速度提升 22% ，年事故減少45次，節約成本675萬美元，投資回收期1.5年，凈現值達2850萬美元，其中不同密度下的交通效率表現如表5所示。

結果顯示，隨著路測單元RSU部署密度的增加，擁堵時間、車輛平均車速、通信覆蓋都得到提升，車輛間通信更加順暢，但每套路測單元成本高達數萬元，部署密度的增加意味著投資和維護成本大幅提升。

5.2車速與車距控制優化

車速控制是車聯網技術優化交通流的重要方面之一。車聯網系統能夠根據前方交通流量的變化，自動調節車輛的速度，避免出現因車速過快或過慢引發的交通擁堵[13]。以2024年5月10日上海市環城快速路為例，進行交通流量預測的車速控制和車距調整，通過實時監測車輛位置、車速和路況信息，動態調整車輛之間的距離和行駛速度，以提升交通流暢度。具體結果如表6所示。

結果顯示，車聯網技術的應用使得交通流暢度在各個時段都有了顯著提升，尤其在高峰時段，通過車速和車距的優化調整，交通擁堵得到了有效緩解，顯著提高了道路的通行效率。

6結語

車聯網技術作為智能交通系統的重要組成部分，正在逐步改變傳統交通管理模式，通過實時數據采集、處理與應用，大幅提升了道路通行效率和交通安全性。隨著城市快速路網運行壓力日趨增大，車聯網技術的深度應用正為智慧交通領域帶來革新性突破，該技術不僅能顯著提升路況感知與流量預判的準確性，更賦予交通管理系統動態調控能力和協同決策效能。隨著車聯網技術的迭代升級與規模化應用，車聯網有望進一步打破傳統交通管理的瓶頸，推動城市交通系統走向更加智能化、網聯化的未來。

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