同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 蔣昌俊，丁心軍，方鈺，張亞英，陳閎中，閆春鋼，張棟梁

城市交通智能路網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用

同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 蔣昌俊，丁心軍，方鈺，張亞英，陳閎中，閆春鋼，張棟梁

針對(duì)現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)中，交通信息協(xié)調(diào)性差、交通控制應(yīng)變性弱和交通控制與交通信息融合性低的不足，本文以交通控制的多尺度、交通信息感知與處理的高并發(fā)、控制與信息的深融合為目標(biāo)，構(gòu)建了城市交通協(xié)同監(jiān)控與實(shí)時(shí)服務(wù)一體化理論模型、關(guān)鍵技術(shù)與運(yùn)行系統(tǒng)，力求在現(xiàn)有路網(wǎng)資源條件下，通過突破融合信息感知、并發(fā)處理決策、協(xié)同智能控制和實(shí)時(shí)信息服務(wù)等技術(shù)瓶頸，實(shí)現(xiàn)城市智能路網(wǎng)的可測(cè)、可管、可控、可用，最終達(dá)到路網(wǎng)整體控制效益的協(xié)調(diào)優(yōu)化。

智能路網(wǎng)；協(xié)同監(jiān)控； 實(shí)時(shí)服務(wù)；并行處理

1 引言

中國(guó)的交通現(xiàn)狀與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，交通資源的人均占有量很低，但人多、車多，且增長(zhǎng)速度已趕超發(fā)達(dá)國(guó)家。同時(shí)，在中國(guó)，交通違規(guī)事件的發(fā)生更為頻繁。這些都對(duì)交通的監(jiān)控、管理與服務(wù)提出了更高的要求。

現(xiàn)有城市智能交通系統(tǒng)在管理與服務(wù)技術(shù)上已得到較大提高，但仍然不能滿足城市交通發(fā)展的需要，其最終的運(yùn)行效果不盡如人意。主要表現(xiàn)在：（1）交通信息協(xié)調(diào)性差?，F(xiàn)有系統(tǒng)僅依賴交通信息采集設(shè)備所得到的孤立點(diǎn)信息，未能實(shí)現(xiàn)感知手段的協(xié)同和感知信息的聚合，從而難以提供實(shí)時(shí)路網(wǎng)全局狀態(tài)。（2）交通控制應(yīng)變性弱?，F(xiàn)有系統(tǒng)多為基于路口單點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的靜態(tài)控制，還未形成有效的點(diǎn)、線、面相結(jié)合的系統(tǒng)的控制方案，難以提供自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)控制，達(dá)到路網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)控的目的。（3）交通控制與交通信息融合性低。一方面缺少路網(wǎng)信息支持的交通控制，難以獲得路網(wǎng)整體控制效益；另一方面因?yàn)槿鄙倏刂菩畔ⅲ瑢?dǎo)致交通信息服務(wù)難以達(dá)到路網(wǎng)流量平衡優(yōu)化的預(yù)期目標(biāo)。

針對(duì)上述問題，如圖1所示，本文以交通控制的多尺度、交通信息感知與處理的高并發(fā)、控制與信息的深融合為目標(biāo)，構(gòu)建了城市交通協(xié)同監(jiān)控與實(shí)時(shí)服務(wù)一體化理論模型、關(guān)鍵技術(shù)與運(yùn)行系統(tǒng)，力求在現(xiàn)有路網(wǎng)資源條件下，通過突破融合信息感知、并發(fā)處理決策、協(xié)同智能控制和實(shí)時(shí)信息服務(wù)等技術(shù)瓶頸，實(shí)現(xiàn)城市智能路網(wǎng)的可測(cè)、可管、可控、可用，最終達(dá)到路網(wǎng)整體控制效益的協(xié)調(diào)優(yōu)化。

圖1 城市交通智能路網(wǎng)信息服務(wù)平臺(tái)

2 交通流量動(dòng)態(tài)平衡的協(xié)調(diào)控制模型與算法

現(xiàn)有智能交通控制系統(tǒng)僅適用于交通流平穩(wěn)變化的限制性調(diào)整，而對(duì)路網(wǎng)流量突發(fā)和大幅度變化缺乏良好的應(yīng)對(duì)能力。為此，本文從實(shí)現(xiàn)時(shí)空多尺度的交通控制出發(fā)，按照“路網(wǎng)流量平衡優(yōu)先、主要干道綠波保障、重要路口協(xié)調(diào)兼顧”（面-線-點(diǎn)）的多層交互控制原則，提出了面向路網(wǎng)的交通流量動(dòng)態(tài)平衡的協(xié)調(diào)控制模型與算法，以提升交通路網(wǎng)的均衡通行能力。

2.1 基于擁擠度的動(dòng)態(tài)阻滯交通流模型

現(xiàn)有的交通流動(dòng)態(tài)平衡模型中，路段通行時(shí)間為常值，沒有反映路網(wǎng)擁堵程度對(duì)交通流量的影響，其實(shí)際交通控制效果不佳。針對(duì)實(shí)際路網(wǎng)流量均衡控制問題，本文提出了基于擁擠度的動(dòng)態(tài)阻滯網(wǎng)絡(luò)流模型（如圖2所示）。其中當(dāng)fijk(t) = fijk(t ?1) =…= fijk(t ?aij+1)=0，即弧(i, j, k)空載時(shí)，擁擠度；當(dāng) fijk(t)= 1時(shí)，擁擠度，一般情況下有.當(dāng) gijk=0時(shí)，運(yùn)行時(shí)間 aijk(t)=aij；當(dāng) gijk=1時(shí)，aijk(t)=+∞。

圖2 交通流量動(dòng)態(tài)平衡的分布式控制模型與算法

2.2 交通路網(wǎng)時(shí)空多尺度動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制技術(shù)

交通路網(wǎng)客觀存在著時(shí)間和空間多尺度協(xié)調(diào)控制的要求。為此，本文一方面，基于路口等待車輛隊(duì)列長(zhǎng)度，提供實(shí)時(shí)自適應(yīng)路口信號(hào)控制；同時(shí)根據(jù)路網(wǎng)流量變化，實(shí)現(xiàn)了多尺度控制策略更新技術(shù)，平穩(wěn)狀態(tài)控制策略“分”級(jí)更新，降低計(jì)算負(fù)載；突變狀態(tài)控制策略“秒”級(jí)更新，保證實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)控制；另一方面，綜合路口、路段、路網(wǎng)多個(gè)空間尺度，在兼顧重要路口通行效率和保證主干道綠波通暢的約束下，通過犧牲次干道的通行效益，給出了路網(wǎng)流量均衡為總體控制目標(biāo)的協(xié)調(diào)控制策略。

3 交通狀態(tài)在線協(xié)同的自適應(yīng)監(jiān)控模型與系統(tǒng)

現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)未能充分利用交通感知手段，缺乏海量交通數(shù)據(jù)的聚合、協(xié)同和實(shí)時(shí)處理能力，因而無(wú)法獲知交通路網(wǎng)的客觀狀態(tài)。為此，本文提出了交通狀態(tài)在線協(xié)同的自適應(yīng)監(jiān)控模型，解決了單路口多攝像頭同步協(xié)同和路口間多攝像頭異步協(xié)同問題，建立了基于視頻信號(hào)的交通狀態(tài)協(xié)同監(jiān)測(cè)與信號(hào)燈自適應(yīng)控制系統(tǒng)。

3.1 基于視頻信號(hào)的流量監(jiān)測(cè)與信號(hào)燈自適應(yīng)控制

如圖3所示，通過混合高斯模型實(shí)現(xiàn)路口監(jiān)控場(chǎng)景的背景建模，利用差分法和改進(jìn)的Otsu算法實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)前景目標(biāo)的實(shí)時(shí)分割。通過三維車輛隊(duì)列到攝像機(jī)二維表面的投影，獲得道路車輛位移，進(jìn)而計(jì)算路口車隊(duì)長(zhǎng)度。采用模糊推理方法，以路口各相位車隊(duì)長(zhǎng)度為輸入，分別計(jì)算當(dāng)前相位的“綠燈饑渴度”，和下一相位的“切換急切度”，計(jì)算得出當(dāng)前相位所需綠燈時(shí)間。

圖3 基于視頻信號(hào)的路況監(jiān)測(cè)與信號(hào)燈自適應(yīng)控制

3.2 多路口交通協(xié)同監(jiān)控模型及其協(xié)議

針對(duì)多路口協(xié)同監(jiān)控中的單路口多攝像頭同步協(xié)同和路口間多攝像頭異步協(xié)同問題，圖4顯示出了交通監(jiān)控協(xié)同Petri網(wǎng)模型，其中采用了組合化和層次化建模與分析方法，實(shí)現(xiàn)了協(xié)同機(jī)制的有效刻畫和分析驗(yàn)證，保證了多路口、多攝像頭的并發(fā)監(jiān)控效果。

圖4 多路口交通監(jiān)控協(xié)同跟蹤

4 交通數(shù)據(jù)并發(fā)分析的分布式優(yōu)化算法與系統(tǒng)

現(xiàn)有的多機(jī)計(jì)算環(huán)境中，主機(jī)間負(fù)載均衡多為通過相鄰主機(jī)的局部傳遞負(fù)載來完成，具有平衡過程長(zhǎng)、效率低、算法收斂、速度較慢等問題，無(wú)法應(yīng)對(duì)城市路網(wǎng)路況計(jì)算、車流仿真和信息服務(wù)中海量道路、車輛疏密分布嚴(yán)重不均衡且不穩(wěn)定的需求。為此，本文提出了分布式計(jì)算環(huán)境下，面向交通數(shù)據(jù)快速合理的任務(wù)分割與負(fù)載均衡策略，構(gòu)建了交通數(shù)據(jù)并發(fā)分析的分布式支撐系統(tǒng)。

圖5 計(jì)算任務(wù)全局導(dǎo)向的負(fù)載平衡算法

采用樹型編碼模式，以整體到局部的調(diào)整方式對(duì)計(jì)算空間進(jìn)行動(dòng)態(tài)分割和優(yōu)化。設(shè)單元Cellx的負(fù)載為loadx (0 ≤ k ≤ 2N)，則對(duì)于每個(gè)分割線Li，δ代表Li兩邊的負(fù)載的差異，圖5中分別示出了δ的計(jì)算方法、Li的偏移量offseti的定義、算法的運(yùn)行結(jié)果及性能分析結(jié)果。

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)城市交通智能路網(wǎng)提出的一系列關(guān)鍵技術(shù)層次有序、互為依托，形成了具有鮮明技術(shù)特色、系統(tǒng)性的城市智能交通協(xié)同監(jiān)控與實(shí)時(shí)服務(wù)解決方案。

而未來智能交通系統(tǒng)應(yīng)向更便捷、更有序、更安全、更高效的方向發(fā)展。未來智能交通系統(tǒng)將通過交通控制服務(wù)、交通信息服務(wù)、車輛網(wǎng)絡(luò)、道路網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通與協(xié)同工作，以交通云計(jì)算平臺(tái)為支撐，對(duì)交通大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、高效傳輸與處理，甚至通過無(wú)人駕駛車輛，向交通出行者和管理者提供更快、更準(zhǔn)、更易于使用的交通信息服務(wù)，形成更加有序的交通出行與交通管理，極大減少交通違法違章和交通事故，降低交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、更新與維護(hù)成本以及交通出行、交通管理、交通污染治理等交通成本。

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Key Technology and Application of Urban Transportation Intelligent Road Network

Aiming at the problems of the existing intelligent transportation systems, including: (1) poor coordination of traffic information; (2) weak contingency of traffic control; (3) low integration of traffic control and information, this paper constructs the theory, the key technologies and the running system for overall urban transportation cooperative control and real time service for the sake of realizing not only the multi-scale traffic control, the high concurrencyof traffic information perception and processing, but also the deep integration of control and information. The main purpose is to realize the measurable, controllable, manageable, and available of the urban transportation network and achieve the coordination and optimization oftheoverall networkcontrol efficiency, by means of breaking through the technique bottleneck of information collaborative fusion, concurrent decisionmaking processing, intelligent control and real-time information service.

Intelligent road network; Cooperative monitoring; Real-time service; Parallel processing

蔣昌?。?962-），男，安徽安慶人，同濟(jì)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，東華大學(xué)教授。1995年于中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所獲控制理論與工程博士學(xué)位，1997年于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科完成博士后工作。主要研究方向?yàn)橹悄芙煌?、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、并行計(jì)算等。

丁志軍（1974-），男，山東泰安人，教授，博士生導(dǎo)師。2007年于同濟(jì)大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)博士學(xué)位?，F(xiàn)就職于同濟(jì)大學(xué)，主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、并行計(jì)算等。

方鈺（1977-），女，河南洛陽(yáng)人，教授，2006年于同濟(jì)大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)博士學(xué)位?，F(xiàn)就職于同濟(jì)大學(xué)，主要研究方向?yàn)橹悄芙煌ā鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算等。

張亞英（1975-），女，江蘇吳江人，副教授，博士?，F(xiàn)就職于同濟(jì)大學(xué)，主要研究方向?yàn)橹悄芙煌?、傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算等。

陳閎中（1951-），男，上海人，教授，博士生導(dǎo)師，碩士?，F(xiàn)就職于同濟(jì)大學(xué)，主要研究方向?yàn)榉植际较到y(tǒng)、操作系統(tǒng)、并行計(jì)算等。

閆春鋼（1963-），女，黑龍江雙鴨山人，教授，博士生導(dǎo)師。博士?，F(xiàn)就職于同濟(jì)大學(xué)，主要研究方向?yàn)镻etri網(wǎng)、并發(fā)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)等。

張棟梁（1977-），男，吉林白山人，同濟(jì)大學(xué)博士后。主要研究方向?yàn)楦咝阅苡?jì)算、計(jì)算機(jī)仿真等。