周星水

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1 公路運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基本情況

為實(shí)時(shí)獲取公路交通運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)，交通運(yùn)行管理部門(mén)一般建有自動(dòng)化交通量調(diào)查站點(diǎn)、交通量監(jiān)測(cè)設(shè)施、監(jiān)控視頻、不停車檢測(cè)設(shè)備和具備車輛定位功能、具備移動(dòng)視頻功能的公路巡查車等。上述數(shù)據(jù)可通過(guò)公路交調(diào)流量監(jiān)控系統(tǒng)、公路車輛監(jiān)控系統(tǒng)和公路視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)上傳至數(shù)據(jù)中心。除了上述系統(tǒng)外，交通行業(yè)管理部門(mén)還可以獲得 “兩客一?！避囕v位置與速度信息等。

1.1 交調(diào)點(diǎn)數(shù)據(jù)情況

符合交調(diào)傳輸協(xié)議的設(shè)備其所采集的數(shù)據(jù)主要有分車型交通量、分車型車速、時(shí)間占有率、車頭時(shí)距等指標(biāo)。

圖1 數(shù)據(jù)采集與傳輸示意圖

1.2 不停車超限檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)情況

不停車超限檢測(cè)系統(tǒng)主要采集的數(shù)據(jù)包括交通量、車型、車速、車重、軸數(shù)、軸距等指標(biāo)。

1.3 公路網(wǎng)監(jiān)測(cè)設(shè)施情況

公路監(jiān)測(cè)設(shè)施主要包括圖像采集設(shè)備、氣象監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、事件自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)及基于手機(jī)信令的實(shí)時(shí)運(yùn)行監(jiān)測(cè)技術(shù)等。

1.4 “兩客一?！盙PS數(shù)據(jù)

通過(guò)道路車輛衛(wèi)星定位動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì) “兩客一?！敝攸c(diǎn)運(yùn)輸車輛的監(jiān)管，查看其實(shí)時(shí)位置及歷史軌跡。

2 公路運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別參數(shù)的選擇

2.1 常用交通流狀態(tài)識(shí)別參數(shù)

從宏觀上看，描述交通流的參數(shù)主要有行車延誤、服務(wù)水平和通行能力等。行車延誤是指車輛受交通控制設(shè)施和其他車輛的干擾，導(dǎo)致實(shí)際行駛時(shí)間高于理論值，這一損失稱為延誤。服務(wù)水平更多的是從駕駛員和乘客的角度，定性評(píng)價(jià)其感受的質(zhì)量度。通行能力是指在理想的道路、交通、控制和環(huán)境條件下，單位車道或單位車道均勻路段上或某橫截面上，一小時(shí)所能通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)車輛的最大值。

從微觀上看，描述交通流特性的常用參數(shù)有三個(gè)：交通量、車速和交通流密度。交通量反映了道路提供的通行服務(wù)數(shù)量，通常來(lái)說(shuō)，車流量愈大道路也愈加擁堵，在車輛擁堵時(shí)交通量還能反映出道路的最大疏散能力——實(shí)際通行能力。但由于單純使用交通量判定道路運(yùn)行狀況需要借助道路通行能力，單一使用交通量無(wú)法較為直觀地反映出道路的通行情況，無(wú)法明確判斷道路擁堵?tīng)顩r。

交通流參數(shù)中的行車速度為平均地點(diǎn)車速。通常來(lái)說(shuō)，道路斷面交通服務(wù)水平越高，對(duì)應(yīng)的斷面車速就會(huì)越高，當(dāng)路段發(fā)生嚴(yán)重?fù)矶萝囕v無(wú)法行駛時(shí)，車速下降為零。車速與道路運(yùn)行狀態(tài)的對(duì)應(yīng)關(guān)系較為直接和線性，通行狀況越好，車速也就越接近道路的限速或暢行速度。

車流密度對(duì)道路運(yùn)行狀態(tài)的描述較為直觀，密度越大，單位里程車越多，道路也就越擁堵；反之，密度越小，單位里程車輛越少，道路也就越通暢。在常用固定檢測(cè)器所能提供交通參數(shù)中，通常以時(shí)間占有率代替交通流密度。

除上述常用參數(shù)外，描述交通流的參數(shù)還有車頭時(shí)距、排隊(duì)長(zhǎng)度和占有率等。

2.2 交通流狀態(tài)識(shí)別參數(shù)選擇

目前交通運(yùn)輸部在《公路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與服務(wù)暫行技術(shù)要求》中主要以平均速度作為判定路段擁擠程度的標(biāo)準(zhǔn)，可直接同時(shí)利用監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)出的平均車速信息和浮動(dòng)車車速信息對(duì)路段擁擠程度直接進(jìn)行判定。缺點(diǎn)是單純地使用速度一個(gè)指標(biāo)不能完整和真實(shí)反映出路段的交通運(yùn)行狀態(tài)，一旦因天氣、駕駛習(xí)慣和監(jiān)測(cè)車型單一等原因造成了路段平均車速降低就會(huì)對(duì)路段的交通運(yùn)行狀態(tài)產(chǎn)生誤判，如惡劣氣象條件下車輛較少但僅能低速前進(jìn)（道路實(shí)際暢通不擁堵）等。因此，文章擬在上述速度指標(biāo)判定相關(guān)規(guī)定的基礎(chǔ)上增設(shè)一個(gè)或兩個(gè)指標(biāo)作為補(bǔ)充，對(duì)依速度進(jìn)行的路網(wǎng)狀態(tài)識(shí)別進(jìn)行校驗(yàn)，以提高路網(wǎng)狀態(tài)識(shí)別精度。

2.3 狀態(tài)識(shí)別補(bǔ)充參數(shù)的選擇

在補(bǔ)充交通流狀態(tài)判定參數(shù)選擇過(guò)程中，應(yīng)遵循直觀性、便利性、敏感性、經(jīng)濟(jì)性、可靠性原則。路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別算法所需的交通參數(shù)針對(duì)的是微觀交通參數(shù)，根據(jù)以上交通參數(shù)選擇原則，從參數(shù)的可得性及代表性出發(fā)，確定路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別所需要的交通參數(shù)。

路網(wǎng)所能獲得的動(dòng)態(tài)交通流信息與所安裝的安通檢測(cè)器類型有關(guān)，不同檢測(cè)器獲得的交通流參數(shù)不盡相同。目前，我國(guó)常用的檢測(cè)技術(shù)包括空氣管道檢測(cè)、磁感應(yīng)檢測(cè)器、波頻車輛檢測(cè)器、視頻檢測(cè)器、雷達(dá)檢測(cè)等，其可提供的交通參數(shù)情況如表1所示：

表1 檢測(cè)器與檢測(cè)參數(shù)

從表中可以看出，常用的微波檢測(cè)器、視頻檢測(cè)器、線圈檢測(cè)器和磁阻檢測(cè)器都能提供交通流的流量、車速、占有率及車頭時(shí)距等參數(shù)，而對(duì)密度參數(shù)的觀測(cè)支持性較差。而一旦將多個(gè)檢測(cè)設(shè)備連續(xù)布設(shè)在封閉路段，即可通過(guò)前后設(shè)備檢測(cè)出的流量參數(shù)差值計(jì)算得到設(shè)備之間路段的交通流密度。

與剩余的交通量、占有率、車頭時(shí)距等多個(gè)參數(shù)相比，交通流密度參數(shù)伴隨交通流狀態(tài)的變化具有較好的單調(diào)變化性，在實(shí)際測(cè)量中不會(huì)出現(xiàn)隨著交通擁堵的逐漸加劇而其數(shù)值呈現(xiàn)反向變化的可能。斷面交通量數(shù)據(jù)隨著擁堵的加劇會(huì)逐漸下降，直至交通完全堵塞停滯后數(shù)值變?yōu)?；占有率參數(shù)和車頭時(shí)距參數(shù)也會(huì)隨著檢測(cè)斷面擁堵的逐漸加劇而出現(xiàn)不穩(wěn)定變化；交通流密度參數(shù)則會(huì)隨著擁堵的加劇始終呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

考慮到后期車檢設(shè)備的逐漸加密，利用前后相鄰設(shè)備配合檢測(cè)路段交通流密度將逐漸得以實(shí)現(xiàn)，為保證檢測(cè)參數(shù)的延續(xù)性和與今后檢測(cè)方法的銜接，建議增加交通流密度作為路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別的補(bǔ)充交通參數(shù)。

3 公路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)源與選擇

3.1 交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)源

目前可用于路網(wǎng)狀態(tài)識(shí)別分析的數(shù)據(jù)來(lái)源主要為道路固定式觀測(cè)點(diǎn)/檢測(cè)器、浮動(dòng)車定位數(shù)據(jù)和手機(jī)信令數(shù)據(jù)三個(gè)。其中：固定式交通觀測(cè)設(shè)備是使用微波、超聲波、線圈和圖像識(shí)別等多種手段在固定地點(diǎn)對(duì)道路斷面交通運(yùn)行進(jìn)行觀測(cè)。可觀測(cè)的交通運(yùn)行數(shù)據(jù)相對(duì)全面，包括單位時(shí)間內(nèi)車道車頭時(shí)距、平均車速、時(shí)間占有率、分車型斷面交通量等多個(gè)方面。浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)是利用“兩客一危”車載GPS數(shù)據(jù)記錄或計(jì)算得到的車輛行駛速度和地點(diǎn)對(duì)車輛所在路段交通運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判定。數(shù)據(jù)相對(duì)單一，僅包含單位時(shí)間內(nèi)各浮動(dòng)車車速和位置信息兩個(gè)方面數(shù)據(jù)。手機(jī)信令數(shù)據(jù)是依靠收集連接到公路沿線基站手機(jī)的定位移動(dòng)信息，通過(guò)相關(guān)技術(shù)手段排除與道路無(wú)關(guān)信息后將結(jié)果運(yùn)用于道路交通運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別分析。數(shù)據(jù)量較大，但數(shù)據(jù)相對(duì)單一，僅包含手機(jī)移動(dòng)速度和定位兩個(gè)方面信息。

3.2 數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)使用可行性

固定式交通觀測(cè)點(diǎn)具有數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定、數(shù)據(jù)精度高、交通流檢測(cè)數(shù)據(jù)全面等諸多優(yōu)點(diǎn)，國(guó)外普遍使用密集的固定式檢測(cè)設(shè)備對(duì)道路交通事件進(jìn)行判定，理應(yīng)作為路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)源首選。但由于檢測(cè)點(diǎn)位固定，目前大部分地區(qū)普通干線公路固定式觀測(cè)設(shè)備設(shè)置密度較低，間隔較大，還無(wú)法形成完善的觀測(cè)覆蓋網(wǎng)絡(luò)，需要借助其他數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的補(bǔ)充。

浮動(dòng)車數(shù)據(jù)覆蓋面較廣，但現(xiàn)有的“兩客一?！避囕v數(shù)據(jù)多集中于城市內(nèi)部和高速路網(wǎng)，對(duì)于普通干線公路網(wǎng)而言，上傳數(shù)據(jù)覆蓋性較差，且數(shù)據(jù)零散而不連續(xù)，且只能提供少數(shù)車型單個(gè)車輛行駛方向和速度數(shù)據(jù)，缺乏反映交通流整體狀況的數(shù)據(jù)，一旦單一路段浮動(dòng)車數(shù)目較少就會(huì)造成狀態(tài)識(shí)別的不準(zhǔn)確，這也是目前國(guó)內(nèi)外對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的處理和研究主要集中于城市交通層面的主要原因。由于目前大部分地區(qū)車輛檢測(cè)器還未能形成完整的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)備之間或線路首末端依然存在不少監(jiān)測(cè)空白路段，為進(jìn)一步擴(kuò)大監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)覆蓋路網(wǎng)范圍，可以借助浮動(dòng)車數(shù)據(jù)對(duì)路網(wǎng)狀態(tài)識(shí)別監(jiān)測(cè)進(jìn)行輔助并對(duì)檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)精度進(jìn)行驗(yàn)證。

手機(jī)信令數(shù)據(jù)用于路網(wǎng)狀態(tài)識(shí)別與分析具有建設(shè)成本低、覆蓋面廣等一系列優(yōu)勢(shì)，也曾廣泛用于城市快速路網(wǎng)和高速路網(wǎng)狀態(tài)識(shí)別與分析，但由于我國(guó)普通公路網(wǎng)交通組成相對(duì)復(fù)雜，路面各交通組成單位速度差異性和層次性不強(qiáng)，使用手機(jī)信令數(shù)據(jù)識(shí)別的路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)可能存在手機(jī)定位誤差過(guò)大、數(shù)據(jù)干擾較大、速度判定值較低等一系列精度問(wèn)題，因此目前手機(jī)信令數(shù)據(jù)在普通干線公路上的應(yīng)用還不成熟，還需另行深入研究并利用部分道路開(kāi)展試點(diǎn)再對(duì)其可行性重新進(jìn)行論證，本次研究暫不考慮使用手機(jī)信令數(shù)據(jù)對(duì)路網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。

3.3 多源數(shù)據(jù)的選擇與融合

由上述分析可知，目前可以使用的數(shù)據(jù)來(lái)源主要為固定式車輛檢測(cè)器和浮動(dòng)車上傳數(shù)據(jù)，手機(jī)信令數(shù)據(jù)在普通公路網(wǎng)中的使用尚不成熟，暫不考慮使用。固定式車檢設(shè)備檢測(cè)得到的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)相對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)穩(wěn)定、完整、多樣，獲取的平均車速數(shù)據(jù)精度較浮動(dòng)車數(shù)據(jù)高，并且還能夠提供交通量等交通運(yùn)行數(shù)據(jù)，應(yīng)作為目前交通運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)的主要來(lái)源。但由于現(xiàn)有路網(wǎng)中的固定車檢設(shè)備數(shù)目還不多，密度不高，還不具備獨(dú)立進(jìn)行全網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)的能力，還存在不少的監(jiān)測(cè)盲點(diǎn)。所以在以現(xiàn)有固定式車檢設(shè)備為主的前提下還需要借助浮動(dòng)車數(shù)據(jù)對(duì)監(jiān)測(cè)進(jìn)行必要的補(bǔ)充和完善，盡量減少監(jiān)測(cè)盲點(diǎn)對(duì)路網(wǎng)狀態(tài)識(shí)別帶來(lái)的影響。

隨著交通管理與服務(wù)對(duì)交通運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別的要求不斷提高，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和廣泛覆蓋性的要求也越來(lái)越高。針對(duì)不同檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)到的數(shù)據(jù)，一些數(shù)據(jù)融合模型得到了有效應(yīng)用。其中，較為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)融合方法有卡爾曼濾波法、表決法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯匯集技術(shù)、D-S理論等，不同融合方法的適用對(duì)象范圍也各不相同。文章主要從各種方法的運(yùn)行環(huán)境、信息表示和融合技術(shù)三個(gè)方面進(jìn)行比較說(shuō)明，詳見(jiàn)表2。

表2 不同數(shù)據(jù)融合方法主要特性對(duì)比分析

可以看出，卡爾曼濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均可用于動(dòng)態(tài)環(huán)境和靜態(tài)環(huán)境的運(yùn)行，其余的僅在靜態(tài)環(huán)境中運(yùn)行。

4 結(jié)束語(yǔ)

公路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別是在GIS平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)整個(gè)路網(wǎng)宏觀和微觀運(yùn)行狀態(tài)的圖形化展現(xiàn)最重要支撐條件之一，是實(shí)現(xiàn)全省公路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)可視性的必要前提。提升了交通行業(yè)管理部門(mén)對(duì)道路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的感知和識(shí)別水平，提高了對(duì)公路網(wǎng)運(yùn)行中的道路中斷、擁堵等的反映和響應(yīng)速度，有力增強(qiáng)了對(duì)全路網(wǎng)的調(diào)度指揮力量。同時(shí)也對(duì)優(yōu)化路網(wǎng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)布局規(guī)劃，擴(kuò)大全路網(wǎng)有效監(jiān)測(cè)范圍；支撐路網(wǎng)狀態(tài)信息發(fā)布，提高公路網(wǎng)出行服務(wù)水平等方面具有重要意義。