陶 杰，盧巖文，朱 琪，錢國棟，徐本亮，陸麗芳

（浙江清華長三角研究院先進制造技術研究所，浙江 嘉興314000）

0 引言

優(yōu)先發(fā)展公共交通已經成為城市交通發(fā)展的必然選擇，是緩解城市交通問題的一種有效方法[1]。當前道路擁堵情況增多，如何利用道路擁堵信息引導公眾選擇合適的出行方案，避開道路擁堵，提高出行效率，是公交信息服務系統(tǒng)建設的任務之一，具有重要的實用價值。

對于公交出行的路徑規(guī)劃已經有很多研究，主要圍繞路徑算法及其優(yōu)化展開。如李文勇等[2]提出公交出行路徑的螞蟻算法；蘇瑩等[3]改進了最短路徑算法；何勝學等[4]給出了公交網絡最優(yōu)求解算法。已有研究主要針對靜態(tài)公交信息展開，結合實時動態(tài)的道路擁堵信息進行優(yōu)化的工作還很少。另外，通過移動通信和智能手機獲取信息越來越方便。已有較多面向智能手機的公交信息系統(tǒng)研發(fā)工作，如魯斌[5]、李元元[6]等分別開發(fā)了基于Android的公交信息系統(tǒng)。

由于道路擁堵情況是動態(tài)變化的，其變化影響著出行時間和出行效率，所以即使是熟悉當地公交的人，依然需要道路擁堵信息來幫助他們進行出行方案決策。為此，本系統(tǒng)結合道路擁堵信息，通過移動通信和智能手機向公眾提供動態(tài)公交出行方案推薦服務。

1 道路擁堵指數

針對道路擁堵，國內外已有較多相關研究，并建立了一系列的擁堵量化指標，這些指標可以分為基于公路通行能力手冊（HCM）的指標、基于排隊論的指標和基于出行時間的指標等[7-8]。

本文結合道路通行數據采集的可行性、有效性、實時性、方便性，參考公路通行能力手冊中的V/C指標和基于排隊論的排隊指標分別計算路段和交叉口的通行狀況，具體如下。

（1）路段指標（路段負荷度D）[7]

式中：Vd指路段實際交通量；Cd指路段通行能力；D為比值，無量綱。則該路段的擁堵指數Id參考祝付玲等[7]的研究，列于表1。

表1 道路擁堵指數

（2）交叉口指標（紅綠燈等待燈次W）

本文提出一種簡便算法，用于計算紅綠燈等待燈次W，見式（2）。

式中：W為擁堵車隊通過交叉口的紅綠燈等待燈次；q為排隊長度；L為排隊車輛占用長度；N是一個綠燈信號周期內通過交叉口的實際車輛數。

通過監(jiān)控視頻分析可得到q?？紤]城市交通以乘用車為主，根據我國汽車工業(yè)協(xié)會發(fā)布的汽車車型統(tǒng)計分類標準[9]，輕型客車車長范圍為：3.5m＜車長≤7m，同時考慮等車間距，本文取L=7。通過與向前3 次平均來平滑N的值，如式（3）所示。

式中：N0、N-1、N-2分別是最近3 次綠燈信號周期內通過的車輛數

參考孫莉芬[10]的研究，將W對應的擁堵指數Iw整理列于表2。

表2 交叉口擁堵指數

綜合上述2個指標，出行方案的擁堵指數T是某一出行方案從起點到終點途經的多條路段擁堵狀況的綜合反映，如式（4）所示。

式中：n是該出行方案途徑的路段數量；Id為路段負荷度D對應的道路擁堵指數；Iw是紅綠燈等待燈次W對應的擁堵指數。

2 出行系統(tǒng)的設計

2.1 傳統(tǒng)的基于B/S架構的設計

傳統(tǒng)的出行系統(tǒng)一般基于B/S架構設計，采用WEB-GIS 技術實現(xiàn)。用戶需要通過瀏覽器訪問系統(tǒng)來查詢所需的出行信息。這種設計存在的不足是如果用戶通過電腦上的瀏覽器訪問就不能隨時、隨地獲取所需信息；如果用戶用手機通過移動互聯(lián)網瀏覽、查詢，操作體驗不佳，且會消耗較多的網絡數據流量。

2.2 基于C/S架構的設計

隨著移動互聯(lián)網的發(fā)展和智能手機的普及，移動互聯(lián)網和智能手機獲取信息越來越方便。本系統(tǒng)采用C/S 架構，由服務器端和手機客戶端組成。用戶在手機上運行相關APP 軟件，通過移動互聯(lián)網隨時、隨地的訪問系統(tǒng)，獲取所需的出行信息，其中包括最新更新的動態(tài)出行信息，如當前的道路擁堵指數。

系統(tǒng)結構如圖1所示，服務器端實現(xiàn)與第三方數據中心對接，為手機客戶端提供服務，以及完成數據存儲、分析和運算等功能。手機客戶端為公眾提供公交站點查詢、線路查詢、出行規(guī)劃方案查詢等。

圖1 系統(tǒng)結構圖

第三方數據接口是與公安交警數據中心對接，獲取道路實時信息。由于目前無法獲取道路的實時數據，本系統(tǒng)采用模擬數據驅動系統(tǒng)運行。

2.3 系統(tǒng)實施

服務器端采用IIS（Internet Information Services，互聯(lián)網信息服務）、ASP（Active Server Pages）、SQL2008數據庫進行開發(fā)。其中，與第三方數據中心的數據接口是服務器端的，負責從第三方數據中心獲取交通信息數據，并按照一定規(guī)則計算路段擁堵指數，供出行方案優(yōu)化時使用。

手機客戶端以Android 系統(tǒng)為例，進行應用軟件的開發(fā)。底層地圖采用百度地圖，上層數據均通過網絡訪問本系統(tǒng)服務器獲取數據來實現(xiàn)。

3 出行系統(tǒng)的實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)實現(xiàn)的區(qū)域范圍

本系統(tǒng)以浙江省嘉興市部分區(qū)域為例進行開發(fā)，具體為西至中環(huán)東路，南至廣益路，東至亞澳路，北至南溪西路-南溪東路，如圖2所示。

圖2 數據選取的區(qū)域

通過資料查閱和實地測量，共獲取項目涉及的對象包括：90 個公交站點，25 條公交線路，26條道路。

3.2 系統(tǒng)實現(xiàn)過程中的改進

蘇瑩等[3]提出通過建立公交站點鄰接表來優(yōu)化存儲方式，提高運行效率。原文中“鄰接表”實際表示的是站點與站點之間的直達關系，故在本文中將其改稱為“直達表”。本系統(tǒng)在蘇瑩等文章的基礎之上，從以下兩方面加以改進。

（1）原文未區(qū)分公交路線的上行、下行和內環(huán)、外環(huán)。本系統(tǒng)將上行、下行和內環(huán)、外環(huán)分開為兩條記錄來保存。

（2）考慮公交換乘時可能通過步行來完成，以某站點為中心，在其1 000m 半徑范圍內，查找其他鄰近站點，并計算步行距離，建立站點鄰接表。

如上所述，表3為直達表。以第一行為例，表示站點編號為1 和3 的站點是經過線路編號為1 的公交線路直達的，兩個站點距離為632m。

表3 公交站點之間的站點直達表

表4為鄰接表，以第一行為例，表示站點編號為1 和2 的站點步行距離小于1 000m，屬于鄰接表，實際距離為92m。

表4 公交站點步行鄰接表

3.3 出行方案的算法

根據數據庫的特性，在計算出行方案時，通過建立數據庫關聯(lián)查詢視圖來實現(xiàn)出行方案的搜索。

1次換乘的具體實現(xiàn)方法如下。

第一步：確定起點和終點。用戶在手機端提交起點和終點，服務器端通過文字或地理空間位置查找匹配的起點和終點公交站。查找到的公交站點如果不唯一，則將相關站點反饋給用戶，由用戶指定唯一的起點站和終點站。

第二步：查找直達方案。利用上述公交直達表，直接查找是否有直達的出行方案。若有，則列出；若無，則進行下一步。

第三步：查找1 次換乘。利用公交直達表，查找從起點可以直達的所有站點，將這些站點作為換乘的起點，再在直達表中逐個查找是否有到終點的直達方案。若有，則該站點即為1 次換乘點，并列出該出行方案；若無，則進行下一步。

第四步：查找1次步行換乘。查找起點可以直達的所有站點，用這些站點在鄰接表中查找通過步行可以換乘的所有站點，將這些站點作為步行換乘后的起點，按第三步的方法，逐個查找是否有到達終點的直達出行方案。若有，則該站點為1次步行換乘點，將該出行方案列出；若無，則進行下一步。

2 次換乘的方法類似。在本系統(tǒng)中未考慮3 次及以上換乘方法，故不再討論。

通過運算，列出所有出行方案后，為每種方案匹配途經的道路數據，合計每種方案途經道路的擁堵指數。合計指數越大，說明該方案途經道路擁堵情況越嚴重。根據通行指數從小到大的順序將出行方案推薦展示給用戶。

3.4 出行系統(tǒng)實例

系統(tǒng)主要功能有公交站點查詢、公交線路查詢以及出行方案查詢。以浙江清華長三角研究院為起點，南湖區(qū)政府為終點的出行方案查詢?yōu)槔謩e輸入起點站和終點站，點搜索按鈕，提交查詢條件給服務器。服務器系統(tǒng)根據提交的起點和終點，計算并反饋出行方案給客戶端。如圖3所示，在每一種方案后面有擁堵指數信息，其中，0表示通暢，3表示中度擁堵，5表示途經路段有嚴重擁堵情況。據此，公眾可以選擇避開道路擁堵的出行方案。

圖3 出行方案展示

4 結語

針對當前道路擁堵增多的情況，本文結合道路擁堵信息對公交出行規(guī)劃系統(tǒng)進行優(yōu)化。實踐表明，本系統(tǒng)貼合實際情況，能引導出行者避開擁堵路段，提高出行效率，可為公眾提供更豐富、更全面的信息，也更具實用價值，能提高公交系統(tǒng)服務水平，有助于引導公眾選擇公交出行方式。

本文所用的道路擁堵數據為實時監(jiān)測數據，僅反映當前道路通行狀況，沒有考慮擁堵發(fā)生時間和持續(xù)時間，因而在引導公眾選擇公交出行方案時仍存在較大的局限性。因此，有待進一步深入開展針對道路擁堵的預測研究，例如如何利用安裝在道路上的傳感器、視頻監(jiān)測等設備獲取的海量道路通行數據，進行數據分析與挖掘，特別是經常發(fā)生的、具有周期性的道路擁堵，研究造成其擁堵的影響因素、發(fā)生時間、持續(xù)時間等，進一步預測擁堵的起止時間，最大程度滿足公眾對公共出行信息的全面獲取，幫助其優(yōu)化出行規(guī)劃。這將在原有道路基礎設施不改善的情況下，引導公眾選擇合適的出行方案，充分利用道路資源，改善城市道路通行水平和城市環(huán)境。

[1] 王遠，石琴.公交優(yōu)先——現(xiàn)代城市交通發(fā)展的必然選擇[J].交通標準化，2005（1）：113-116.

[2] 李文勇，王煒，陳學武.公交出行路徑螞蟻算法[J].交通運輸工程學報，2004，4（4）：102-105.

[3] 蘇瑩，王英杰，余卓淵.一種建立公交網絡的最短路徑改進算法[J].地球信息科學，2005，7（2）：99-104.

[4] 何勝學，范炳全.公交網絡最優(yōu)路徑求解算法[J].交通運輸工程與信息學報，2007，5（1）：22-27.

[5] 李元元，賈璐.基于Android 平臺的手機終端公交查詢系統(tǒng)設計[J].計算機與現(xiàn)代化，2013（6）：159-161.

[6] 魯斌. Android 手機查詢公交信息系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].西安：西安電子科技大學，2012.

[7] 祝付玲，王曦，鄧衛(wèi).城市道路交通擁堵評價指標體系研究[D].南京：東南大學，2006.

[8] 楊永輝，黃磊，劉昌平.基于視頻分析的車輛排隊長度檢測[J].計算機應用研究，2011，28（3）：1037-1041.

[9] 商務部市場建設司.中國汽車工業(yè)協(xié)會關于汽車車型統(tǒng)計新分類解讀[EB/OL].(2005-11-24)[2005-11-24].http://scjss.mofcom.gov.cn/aarticle/bz/jingjxx/200511/20051100 863661.html.

[10] 孫莉芬. 城市交通擁擠疏導決策支持系統(tǒng)的研究[D].武漢：華中科技大學，2005.