王翔， 段晶

（浙江嘉興數(shù)字城市實(shí)驗(yàn)室有限公司）

1 引言

現(xiàn)階段，交通安全已經(jīng)成為影響我國社會安全的重要因素，根據(jù)當(dāng)前我國公安部交通管理局的不完全統(tǒng)計(jì)得出，僅在去年一年，發(fā)生的道路交通事故超過20萬起，其中車輛的安全運(yùn)營問題成為道路交通安全管理當(dāng)中亟待解決的關(guān)鍵問題[1]。城市的交通狀態(tài)存在時(shí)變性，因此需要對城市交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析評價(jià)，才能對交通狀態(tài)變化態(tài)勢有所掌握。為了實(shí)現(xiàn)對城市交通狀態(tài)的準(zhǔn)確描述，交通管理部門會對某一特定時(shí)段的道路交通狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)，并根據(jù)評價(jià)結(jié)果對交通情況做出管控。梁振奇提出了基于模糊熵的城市路段交通狀態(tài)評價(jià)方法，建立交通運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)指標(biāo)，對路段狀態(tài)進(jìn)行劃分，采用熵權(quán)法建立路段交通狀態(tài)評價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對路段交通狀態(tài)的評價(jià)。該方法能夠?qū)β范谓煌ㄟM(jìn)行狀態(tài)評價(jià)，但是適用于小規(guī)模路段的評價(jià)，實(shí)際應(yīng)用范圍較小[2]。蘇菠提出基于GPS 的實(shí)時(shí)城市交通狀態(tài)評估方法，提出聯(lián)合交叉網(wǎng)絡(luò)下的AP 聚類算法，對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的特征分類，構(gòu)建交通結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)用戶交通方式完成交通狀態(tài)預(yù)測，結(jié)合數(shù)據(jù)進(jìn)行最終評估。該方法雖然能對交通狀態(tài)實(shí)現(xiàn)有效的評估，但是評估結(jié)果與實(shí)際交通狀態(tài)有較大誤差[3]。

為了解決上述問題，本文提出了基于車路協(xié)同的城市交通狀態(tài)評價(jià)方法。車路協(xié)同是一種結(jié)合無線通信和互聯(lián)網(wǎng)的新型技術(shù)，能夠全方位實(shí)現(xiàn)車車、車路動態(tài)實(shí)時(shí)信息交互，并在全時(shí)空動態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)上開展車輛主動安全控制和道路協(xié)同管理，充分實(shí)現(xiàn)人車路的有效協(xié)同[4]。通過對多種傳感器的合理使用，實(shí)現(xiàn)對城市交通數(shù)據(jù)的獲取[5]。通過該方法實(shí)現(xiàn)對各個(gè)城市交通狀態(tài)的全面分析，為保證交通安全、提高通行效率做出貢獻(xiàn)，為緩解城市交通擁堵、及時(shí)引流提供可靠的技術(shù)支持，實(shí)現(xiàn)交通狀態(tài)變化態(tài)勢的預(yù)測，形成安全、高效和環(huán)保的城市道路。

2 基于車路協(xié)同的城市交通狀態(tài)評價(jià)方法設(shè)計(jì)

2.1 基于車路協(xié)同的城市交通狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取

為實(shí)現(xiàn)對城市交通狀態(tài)的全面評價(jià)，需要獲取與城市交通狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)。在以往的城市交通狀態(tài)數(shù)據(jù)獲取方法中，一般采用感應(yīng)線圈、紅外探測、視頻檢測等方法獲取交通數(shù)據(jù)，局限性較大，獲取數(shù)據(jù)信息不夠全面。因此，本文基于車路協(xié)同技術(shù)，利用無線通信的特性，加強(qiáng)車與車、車與路之間的協(xié)調(diào)，獲取實(shí)時(shí)反映交通狀態(tài)的數(shù)據(jù)，比如當(dāng)前道路上汽車數(shù)量、信號燈運(yùn)行狀況、是否存在擁堵和事故發(fā)生等情況，以及結(jié)合靜態(tài)道路數(shù)據(jù)，比如道路車輛違停情況、停車場空位情況、路邊設(shè)施狀態(tài)等，綜合多源數(shù)據(jù)后，分析評價(jià)城市交通狀態(tài)。

為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，本文在引入車路協(xié)同技術(shù)的基礎(chǔ)上，對其數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取進(jìn)行了設(shè)計(jì)。通過車路協(xié)同當(dāng)中的智能化車載信息單元，針對城市交通道路上行駛的車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，并通過V2X通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對車路交互信息的傳輸。同時(shí)，在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，還應(yīng)當(dāng)充分融合該道路上的靜態(tài)道路數(shù)據(jù)，并以此實(shí)現(xiàn)對特定時(shí)段范圍內(nèi)城市交通狀態(tài)的實(shí)時(shí)評價(jià)[6]。該路段為單行線雙排車道，路口為十字交叉路口，路段長度450m，每50m 處在路側(cè)設(shè)置一個(gè)路側(cè)單元RSU，通過與車載單元OBU 的通訊，獲取識別車輛的位置信息、速度、加速度和流向等數(shù)據(jù)。車載單元OBU 數(shù)據(jù)與路側(cè)單元RSU 數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)淖饔梅秶鸀?0m，時(shí)延0.5ms，載波頻率5.800GHz。同時(shí)，該路段滿足通訊網(wǎng)絡(luò)全覆蓋，過往車輛須裝有V2X 通信技術(shù)的智能車載設(shè)備。V2X通信技術(shù)能夠以無線通信為基礎(chǔ)，對車與車、車與路、車與人之間的狀況進(jìn)行感知預(yù)警。圖1 為基于車路協(xié)同的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取示意圖。

圖1 基于車路協(xié)同的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取示意圖

將通過車路協(xié)同獲取到的數(shù)據(jù)劃分為四個(gè)基本結(jié)構(gòu)，分別為網(wǎng)聯(lián)汽車運(yùn)行數(shù)據(jù)、車載單元OBU 數(shù)據(jù)、路側(cè)單元RSU數(shù)據(jù)以及后臺服務(wù)部數(shù)據(jù)。網(wǎng)聯(lián)汽車運(yùn)行數(shù)據(jù)主要是從車輛電腦當(dāng)中獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可直接通過引入CAN總線的方式實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的引出；車載單元OBU數(shù)據(jù)可通過無線通信傳輸?shù)姆绞?，從各個(gè)城市交通道路兩側(cè)獲取路口信息數(shù)據(jù)；路側(cè)單元RSU數(shù)據(jù)可通過將本地交通道路路口信息與車輛數(shù)據(jù)信息相融合的方式實(shí)現(xiàn)對路段運(yùn)行狀態(tài)的初步評價(jià)；后臺服務(wù)部數(shù)據(jù)為上述三個(gè)數(shù)據(jù)中匯總的所有用于評價(jià)城市交通狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

從圖1 所示的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取示意圖可以看出，當(dāng)某一輛網(wǎng)聯(lián)汽車從I點(diǎn)駛離其所在的交叉路口A，達(dá)到Ⅱ點(diǎn)時(shí)，此時(shí)通過車路協(xié)同中的RSU1實(shí)現(xiàn)對其行車載單元OBU數(shù)據(jù)的記錄，經(jīng)過Ⅲ點(diǎn)時(shí)，RSU2實(shí)現(xiàn)對其行車數(shù)據(jù)的記錄。當(dāng)行駛至下一個(gè)交叉路口B時(shí)，已到達(dá)Ⅳ點(diǎn)，此時(shí)將所有獲取到的數(shù)據(jù)上傳到RSU3 當(dāng)中。當(dāng)某一臺網(wǎng)聯(lián)汽車行駛到通信區(qū)域范圍當(dāng)中時(shí)，其在第一個(gè)路口所被獲取的OBU數(shù)據(jù)將會在通過下一個(gè)路口時(shí)被傳送至后臺服務(wù)部數(shù)據(jù)中；當(dāng)再經(jīng)過下一個(gè)路口時(shí)，再通過下一個(gè)路口的RSU 對其OBU 進(jìn)行獲取[7]，并在此傳輸至后臺服務(wù)部數(shù)據(jù)庫中。

通過對城市交通道路上每一臺車輛的數(shù)據(jù)獲取，實(shí)現(xiàn)對其所有評價(jià)所需數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取。同時(shí)，基于車路協(xié)同的應(yīng)用優(yōu)勢，可為后續(xù)數(shù)據(jù)的融合提供數(shù)據(jù)處理與分析的功能[8]，因此能夠確保后續(xù)評價(jià)過程中數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，為評價(jià)提供更有利條件。

2.2 城市交通狀態(tài)評價(jià)指標(biāo)參數(shù)選擇與評價(jià)體系建立

在完成對城市交通狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取后，基于道路特點(diǎn)，從車輛行駛安全的角度出發(fā)，對其評價(jià)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行選擇，并將所有參數(shù)按照評價(jià)體系等級進(jìn)行劃分，共分為三個(gè)等級，如表1所示。

表1 城市交通狀態(tài)評價(jià)體系

從表1 中可以看出，對城市交通狀態(tài)評價(jià)體系構(gòu)建后，體系當(dāng)中包含了三個(gè)等級指標(biāo)，共計(jì)24 個(gè)評價(jià)指標(biāo)。利用上述評價(jià)指標(biāo)體系中的內(nèi)容，可實(shí)現(xiàn)對城市交通狀態(tài)的綜合評價(jià)，針對城市交通狀態(tài)的評價(jià)結(jié)果，反映城市交通道路的實(shí)時(shí)狀態(tài)。

2.3 城市交通狀態(tài)等級層次化評價(jià)與分析

在明確城市交通狀態(tài)評價(jià)體系后，為實(shí)現(xiàn)對其狀態(tài)的進(jìn)一步明確，對其狀態(tài)按照等級劃分的方式進(jìn)行評價(jià)，引入層次分析法。同時(shí)，為了確保各個(gè)評價(jià)指標(biāo)在體系當(dāng)中的權(quán)重分配合理，將與影響城市交通狀態(tài)的各個(gè)指標(biāo)因素分解成多個(gè)層次，并通過定性和定量的方式對其進(jìn)行更深層次的分析[8]。為了進(jìn)一步體現(xiàn)本文評價(jià)方法的客觀性，在評價(jià)前，需要從獲取到的數(shù)據(jù)當(dāng)中挖掘出3 個(gè)或3 個(gè)以上的評價(jià)指標(biāo)，并針對其各個(gè)指標(biāo)之間關(guān)聯(lián)的強(qiáng)弱進(jìn)行判斷。在單方面考慮到某一評價(jià)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上，將其與實(shí)際城市交通狀態(tài)進(jìn)行對比，并以此類推，獲取到貼合度最高的評價(jià)指標(biāo)，根據(jù)其貼合度對指標(biāo)進(jìn)行賦值，其計(jì)算公式為：

式（1）中：ω表示為某一評價(jià)指標(biāo)在上述構(gòu)建的評價(jià)體系當(dāng)中占據(jù)的重要性地位，即對評價(jià)結(jié)果影響的權(quán)重比例；a表示為判斷矩陣；k表示為評價(jià)指標(biāo)數(shù)量。在完成對各個(gè)評價(jià)值的權(quán)重分配后，在評價(jià)過程中，將城市交通狀態(tài)劃分為暢通、緩慢和擁擠三種類別，并按照如下公式，實(shí)現(xiàn)對城市交通狀態(tài)的量化評價(jià)：

式（2）中：C表示為最終城市交通狀態(tài)的量化評價(jià)結(jié)果；i表示為評價(jià)次數(shù)；b?表示為某一被評價(jià)對象對于評價(jià)結(jié)果集的評價(jià)指數(shù)。根據(jù)公式（2）完成對城市交通狀態(tài)的量化評價(jià)，C的取值在0～100之間，C值越高，則說明城市交通狀態(tài)評分結(jié)果越高，狀態(tài)等級越高；反之，C值越低，則說明城市交通狀態(tài)評分結(jié)果越低，狀態(tài)等級越低。

3 對比實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

通過上述論述，從理論方面完成對基于車路協(xié)同的評價(jià)方法設(shè)計(jì)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證該方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性，以及應(yīng)用優(yōu)勢，選擇將本文提出的評價(jià)方法作為實(shí)驗(yàn)組，將文獻(xiàn)[3]提出的基于GPS的實(shí)時(shí)城市交通狀態(tài)評估方法作為對照組，將兩種評價(jià)方法應(yīng)用到相同的城市道路交通環(huán)境當(dāng)中。

為實(shí)現(xiàn)對真實(shí)城市道路交通環(huán)境的模擬，利用通信模塊、路側(cè)終端、車載終端、網(wǎng)聯(lián)車輛完成對測試環(huán)境的搭建。選擇以某一次干路道路等級的雙方向四車道作為實(shí)驗(yàn)道路，該道路長度為593.52m，靜態(tài)參數(shù)還包括，岔口數(shù)量：2 個(gè)；燈孔信號：兩階段。實(shí)驗(yàn)道路實(shí)景圖如圖2所示。

圖2 實(shí)驗(yàn)道路實(shí)景

在實(shí)驗(yàn)過程中，選擇兩輛車作為實(shí)驗(yàn)車輛，在車內(nèi)安裝OBU 裝置，并在實(shí)驗(yàn)道路上雙向行駛，利用路側(cè)設(shè)置的RSU 裝置通過V2X 實(shí)現(xiàn)對車輛行駛數(shù)據(jù)的采集和獲取。為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有更高可靠性，在本市交通數(shù)據(jù)庫中選擇將該段道路連續(xù)1 個(gè)月高峰時(shí)段（18：00）和平峰時(shí)段（12：00）的行車數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。為了確保兩種評價(jià)方法具備相同的測試條件，同時(shí)保證行車安全，采用MATLAB 仿真軟件模擬該路段高峰與平峰時(shí)段的車流量情況，并將數(shù)據(jù)的采集間隔設(shè)置為10min。

3.2 評價(jià)一致性檢驗(yàn)

在上述實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上，為了實(shí)現(xiàn)對實(shí)驗(yàn)組和對照組兩種方法評價(jià)結(jié)果的一致性對比，選擇將兩種評價(jià)方法得出的評價(jià)結(jié)果與實(shí)際城市交通狀態(tài)變化趨勢進(jìn)行對比，若變化趨勢一致，則說明該評價(jià)方法具備評價(jià)一致性；反之，若變化趨勢不一致，則說明該評價(jià)方法不具備評價(jià)一致性。在上述設(shè)置的當(dāng)中，隨機(jī)抽取8 組，并分別編號為DL001、DL002、DL003、DL004、DL005、DL006、DL007 和DL008。分別利用兩種評價(jià)方法對該實(shí)驗(yàn)道路的交通狀態(tài)進(jìn)行評分，對比評分結(jié)果與實(shí)際道路的交通狀態(tài)。將實(shí)驗(yàn)結(jié)果繪制成圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)組與對照組評價(jià)結(jié)果對比圖

通過圖3 可以看出，實(shí)驗(yàn)組對該道路交通狀態(tài)的評價(jià)，無論是高峰時(shí)段還是平峰時(shí)段，都與該道路實(shí)際狀態(tài)較為接近；而對照組對該道路交通狀態(tài)的評價(jià)均與該道路實(shí)際狀況差距較大。因此，綜合上述論述分析進(jìn)一步證明，本文提出的基于車路協(xié)同的評價(jià)方法在實(shí)際應(yīng)用中可實(shí)現(xiàn)對交通狀態(tài)的準(zhǔn)確評價(jià)，評價(jià)結(jié)果具備更高一致性。

4 結(jié)語

綜上，本文針對當(dāng)前阻礙城市交通道路可持續(xù)發(fā)展的交通狀態(tài)安全問題，在引入車路協(xié)同技術(shù)的基礎(chǔ)上提出一種全新的評價(jià)方法。將該評價(jià)方法應(yīng)用于實(shí)際可以實(shí)現(xiàn)對城市交通狀態(tài)的描述，同時(shí)對于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確實(shí)施的動態(tài)交通誘導(dǎo)具有更高的促進(jìn)作用，能夠進(jìn)一步提升城市道路交通安全水平以及城市道路交通運(yùn)行效率。

但由于研究能力和時(shí)間有限，在研究過程中并沒有充分考慮到獲取城市交通數(shù)據(jù)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和運(yùn)算量問題，并且在實(shí)際應(yīng)用中獲取交通數(shù)據(jù)的傳感器會受到周圍環(huán)境的影響，對其數(shù)據(jù)采集的精度會產(chǎn)生一定負(fù)面影響。因此，在后續(xù)的研究中，還將針對上述存在問題，對本文提出的評價(jià)方法進(jìn)行進(jìn)一步完善，為城市交通協(xié)同發(fā)展提供更重要的研究依據(jù)。