李晨朋,韓 印 (上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093)
隨著城市化的發(fā)展,城市交通擁擠問(wèn)題已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。城市公共交通系統(tǒng)具有投資低、運(yùn)力大、收費(fèi)低、線路靈活等特點(diǎn),為緩解城市交通問(wèn)題提供了一種有效的方式,然而,單純的發(fā)展公共交通效果是非常有限的[1]。因此,快捷、準(zhǔn)時(shí)、舒適和安全的公交優(yōu)先服務(wù)顯得尤為重要,利用新興技術(shù)以新的方式來(lái)解決城市擁堵問(wèn)題,從而實(shí)現(xiàn)高效的城市交通管理。為了達(dá)到這一目的,至少有3個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題需要解決。
(1)感知實(shí)時(shí)交通狀況:大量的高精度的路側(cè)感應(yīng)器和車(chē)載傳感器需要被部署,感知所有的實(shí)時(shí)交通狀況,包括車(chē)輛速度、運(yùn)行方向、實(shí)時(shí)位置、道路流量、天氣條件、溫度/濕度等。
(2)低延遲的通信和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ):傳感器間歇地產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù),很容易達(dá)到千T字節(jié)大小的量級(jí)。鑒于數(shù)據(jù)類(lèi)型的差異、維數(shù)和數(shù)據(jù)量巨大,通信網(wǎng)絡(luò)的帶寬、存儲(chǔ)能力和數(shù)據(jù)處理速度比以往任何時(shí)候都更需要擴(kuò)大。
(3)流量預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)公交優(yōu)先響應(yīng):大量的交通數(shù)據(jù)有助于實(shí)時(shí)監(jiān)控交通密度、交通量,交通控制系統(tǒng)應(yīng)該有實(shí)時(shí)響應(yīng)能力應(yīng)對(duì)公交優(yōu)先請(qǐng)求,基于流量預(yù)測(cè)算法即時(shí)做出決策引導(dǎo)公交車(chē)輛。設(shè)計(jì)一種環(huán)境感知的信號(hào)控制系統(tǒng),從而減少公交車(chē)輛行程時(shí)間和對(duì)其他社會(huì)車(chē)輛的影響,提高道路路段的綜合效益。提出一種新的基于5G通信的交通數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng),并結(jié)合公交優(yōu)先策略,以?xún)?yōu)化現(xiàn)有道路的效率是重重之中[2]。
就目前來(lái)說(shuō),現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、車(chē)載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),以及傳統(tǒng)的交通流預(yù)測(cè)模型遠(yuǎn)不足以解決上述問(wèn)題[3]。5G通信技術(shù)的實(shí)現(xiàn),為公交優(yōu)先的實(shí)施帶來(lái)了新思路,以公交車(chē)輛車(chē)載網(wǎng)絡(luò)為核心進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,新的車(chē)載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠提供靈活且可編程的高帶寬通信服務(wù),能夠更加靈敏的感知交通環(huán)境[4]。同時(shí),在移動(dòng)車(chē)載網(wǎng)絡(luò)中的移動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù),在傳輸數(shù)據(jù)和執(zhí)行關(guān)鍵策略時(shí),具有實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的響應(yīng)速度[5]。在此網(wǎng)絡(luò)框架的基礎(chǔ)上,對(duì)通過(guò)交叉口的公交車(chē)輛給予信號(hào)優(yōu)先權(quán),通過(guò)綠燈延長(zhǎng)、紅燈早斷和相位插入等主動(dòng)優(yōu)先控制策略,提高公交車(chē)輛的運(yùn)行效率[6]。但5G通信技術(shù)在公交優(yōu)先的應(yīng)用上尚未成熟,特別是公交信號(hào)主動(dòng)優(yōu)先控制的理論體系和實(shí)施方法尚需完善,因此,本文針對(duì)道路環(huán)境復(fù)雜的公交車(chē)輛,基于5G通信技術(shù),預(yù)測(cè)公交的背景交通流量,并結(jié)合信號(hào)優(yōu)先控制策略,以縮短公交車(chē)輛行程時(shí)間為目標(biāo),實(shí)施主動(dòng)公交信號(hào)優(yōu)先控制方案,非常具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
如今,巨大的交通擁堵使得道路運(yùn)行狀況極度緊張。然而,各種新興技術(shù)提供了一個(gè)潛在的機(jī)會(huì),通過(guò)檢測(cè)交通狀況以改善交通擁堵和廢氣排放。將新技術(shù)運(yùn)用到公交優(yōu)先控制中,各種研究主要體現(xiàn)在5G通訊網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架和公交優(yōu)先策略?xún)煞矫妗?/p>
在5G通訊網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架方面,Liu J等人提出當(dāng)人工智能與大數(shù)據(jù)相結(jié)合,基于對(duì)數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的需求,驅(qū)動(dòng)著對(duì)新的數(shù)據(jù)計(jì)算模型的探索,除了數(shù)據(jù)的收集和交互,需要仔細(xì)考慮存儲(chǔ)、訪問(wèn)和分析技術(shù),提出了5G通信的新架構(gòu)[7]。Hossain M S等人提出類(lèi)似物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用技術(shù),基于5G通信的數(shù)據(jù)采集是基礎(chǔ)層面,對(duì)整個(gè)構(gòu)架起著至關(guān)重要的作用[8]。Truong N B等人提出車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)已被當(dāng)做最有利的車(chē)輛網(wǎng)技術(shù),但在不平衡交通流的情況下,交通數(shù)據(jù)的獲取面臨著巨大的挑戰(zhàn)[9]。高世強(qiáng)提出5G通信技術(shù)相較于傳統(tǒng)通信,性能提升了百倍,更能滿(mǎn)足移動(dòng)邊緣計(jì)算量巨大的情況,并預(yù)測(cè)了5G通信技術(shù)于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)[10]。
在公交優(yōu)先控制策略方面,楊曉光等人為了進(jìn)一步推行實(shí)施公交優(yōu)先政策,研究了公交信號(hào)優(yōu)先策略的確定方法,提出了一種基于系統(tǒng)最優(yōu)的線性規(guī)劃模型[11]。馬萬(wàn)經(jīng)等人總結(jié)分析了公交優(yōu)先控制領(lǐng)域的多年經(jīng)驗(yàn),提出實(shí)時(shí)、全面、協(xié)調(diào)是未來(lái)信號(hào)優(yōu)先的重中之重[12]。張存保等人提出了基于車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)到達(dá)時(shí)間預(yù)測(cè),并結(jié)合車(chē)速引導(dǎo)策略,大大提高了公交運(yùn)行效率[13]。朱曉寧等人為了減少公交優(yōu)先對(duì)交叉口社會(huì)車(chē)輛的延誤,提出了一種基于公交站臺(tái)乘客延誤和交叉口綜合延誤的雙層規(guī)劃模型,使得公交優(yōu)先控制更加的協(xié)調(diào)[14]。張嬌等人針對(duì)高峰時(shí)的優(yōu)先沖突情況,提出了一種多申請(qǐng)協(xié)調(diào)優(yōu)先策略,將基于優(yōu)先度的條件優(yōu)先進(jìn)行了深度應(yīng)用[15]。王永勝等人借助車(chē)輛網(wǎng)系統(tǒng),對(duì)道路狀態(tài)進(jìn)行深度挖掘和開(kāi)發(fā),提出了一種公交自適應(yīng)優(yōu)先控制方法,提高了路口的通行能力[16]。Zhou L等人基于車(chē)路協(xié)同系統(tǒng),對(duì)車(chē)輛到達(dá)時(shí)間進(jìn)行進(jìn)行預(yù)測(cè),減少了車(chē)輛延誤,提高了運(yùn)行速度[17]。
通過(guò)上述文獻(xiàn)可以看出,針對(duì)車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)結(jié)合公交優(yōu)先控制的研究較多,然而這類(lèi)車(chē)聯(lián)網(wǎng)方法往往以傳統(tǒng)路側(cè)檢測(cè)器為核心,使得數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)量受到限制,尚未達(dá)到高精準(zhǔn)度公交優(yōu)先的要求,同時(shí)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)延時(shí)較高,很難達(dá)到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)控制的要求,使得公交優(yōu)先策略帶來(lái)的效益有很大折減。所以借助5G通信的傳輸優(yōu)勢(shì),以及應(yīng)用技術(shù)的逐步成熟,為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、全面、協(xié)調(diào)的公交優(yōu)先控制提供了保障。
為了打破車(chē)輛信息采集和數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i,考慮使用兩種新興的網(wǎng)絡(luò)模式:5G網(wǎng)絡(luò)和軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN),5G網(wǎng)絡(luò)采用多輸入多輸出(MIMO)和無(wú)線感知技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)高速行駛的車(chē)輛,以1.2Gb/s通信速度在移動(dòng)環(huán)境中的進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,除了更加靈活和直接信息交換,還能提供設(shè)備到設(shè)備(D2D)技術(shù)的定位服務(wù)(如圖1)。SDN架構(gòu)是在網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)新的革命性的理念,將網(wǎng)絡(luò)控制(控制平面)和轉(zhuǎn)發(fā)功能(數(shù)據(jù)平面)分離開(kāi),使網(wǎng)絡(luò)更加容易編程控制,底層基礎(chǔ)設(shè)施可以從應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中抽象出來(lái)?;赟DN的網(wǎng)絡(luò)提供了靈活性,可擴(kuò)展性,可編程性和對(duì)網(wǎng)絡(luò)的全面感知性。
圖1 5G通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示意圖
基于SDN的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)提供了各種優(yōu)勢(shì)。首先,由于控制和數(shù)據(jù)平面的分離,可以設(shè)計(jì)一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)策略,使更明智的優(yōu)先請(qǐng)求可以提供給下游交叉口的信號(hào)燈組,并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的高度可編程性,提供更靈活的信號(hào)優(yōu)先策略。第二,頻道或頻率選擇變得更加靈活。公交車(chē)輛往往配備了幾個(gè)無(wú)線模塊,以支持不同的通信模式,根據(jù)無(wú)線感知和信道分配策略,基于SDN的通信層提供一個(gè)選擇策略,從而實(shí)現(xiàn)低延遲和高帶寬的通信,使得在通信層的信息交換變得更容易、更靈活。
MEC(移動(dòng)邊緣計(jì)算),最初由IBM(國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司)推出,旨在優(yōu)化現(xiàn)有的移動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù),并盡量減少在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)下行傳輸中的平均延遲。由于它的低延遲,易部署,和定位準(zhǔn)確等特點(diǎn),MEC被引入到所提出的架構(gòu),以提高信號(hào)控制效率和公交優(yōu)先請(qǐng)求響應(yīng)速度。MEC服務(wù)器部署在5G基站上,是靠近移動(dòng)車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)邊緣的終端用戶(hù)的,每個(gè)應(yīng)用程序都在上面運(yùn)行。
車(chē)輛定位服務(wù)是部署在MEC服務(wù)器上的,旨在在復(fù)雜的城市環(huán)境中提供可靠的定位服務(wù)。由于衛(wèi)星信號(hào)會(huì)被摩天大樓阻斷,這項(xiàng)服務(wù)在5G通信或D2D通信基礎(chǔ)上,采用到達(dá)方向(DOA)、到達(dá)時(shí)間(TOA)來(lái)實(shí)現(xiàn)GPS定位的。同時(shí)部署在MEC服務(wù)器上的還有交通預(yù)測(cè)服務(wù)和交通信號(hào)控制策略,通過(guò)大量的交通數(shù)據(jù),對(duì)短時(shí)交通流進(jìn)行預(yù)測(cè),以此為基礎(chǔ)對(duì)交叉口實(shí)施實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的交通管理,提高交叉口的通行能力。
最后是遠(yuǎn)程核心云端服務(wù)器,云端服務(wù)器可以存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)資源和擁有更強(qiáng)的計(jì)算能力,可以彌補(bǔ)MEC服務(wù)器資數(shù)據(jù)源處理有限的缺點(diǎn)。MEC服務(wù)器專(zhuān)注于關(guān)鍵任務(wù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)性,而云端服務(wù)器主要集中在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析上。因此,所有的交通數(shù)據(jù),最終收斂到云端服務(wù)器并永久存儲(chǔ),而交通預(yù)測(cè)服務(wù)就可以采用深度學(xué)習(xí)算法,基于存儲(chǔ)的海量交通數(shù)據(jù),對(duì)短時(shí)交通流進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。
根據(jù)前文所述的5G通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),結(jié)合綠燈延長(zhǎng)和紅燈早斷兩種信號(hào)優(yōu)先策略,以上海市某一信號(hào)交叉口為仿真背景,借助交通仿真軟件進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),為了保證適用性,在公交進(jìn)口道流量為200pcu/h、450pcu/h、750pcu/h、1 150pcu/h 4種條件下,進(jìn)行公交優(yōu)先控制的結(jié)果驗(yàn)證,其他進(jìn)口道默認(rèn)流量450pcu/h。通過(guò)仿真得出公交車(chē)輛通過(guò)該交叉口輻射區(qū)域的行程時(shí)間,以及交叉口的交通恢復(fù)時(shí)間,從而判斷公交優(yōu)先效率和對(duì)社會(huì)車(chē)輛的影響。具體仿真結(jié)果參見(jiàn)圖2至圖4。
圖2 公交行程時(shí)間對(duì)比圖
圖3 交通恢復(fù)時(shí)間對(duì)比圖
圖4 具體縮減百分比
圖2顯示了所提出的方案在4種交通環(huán)境下的行程時(shí)間。對(duì)比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集下的行程時(shí)間,可以發(fā)現(xiàn)總體上新方案都是優(yōu)于傳統(tǒng)方案的,在不同的交通環(huán)境下,行程時(shí)間都有明顯減少,平均縮減了5.9min。具體地,在流量處于450pcu/h時(shí),行程時(shí)間下降的較少,但下降量也達(dá)到了1.5min;在中等流量下,行程時(shí)間縮減沒(méi)有前后交通環(huán)境下明顯,但也呈現(xiàn)出了下降的趨勢(shì);當(dāng)流量上漲到1 150pcu/h時(shí),新方案的行程時(shí)間縮減的最多,到達(dá)了13.5min。
圖3顯示了實(shí)施公交優(yōu)先控制后,4種交通環(huán)境下的交叉口交通恢復(fù)時(shí)間。對(duì)比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集下的交通恢復(fù)時(shí)間,可以發(fā)現(xiàn),在不同的交通環(huán)境下,新方案的交通恢復(fù)時(shí)間有明顯減少,恢復(fù)時(shí)間平均加快了7.2min。結(jié)合圖4,當(dāng)交通流量較小或者是較大的時(shí)候,行程時(shí)間和交通恢復(fù)時(shí)間的縮減性能是非常優(yōu)越的,最高達(dá)到了35%;當(dāng)交通流較為穩(wěn)定時(shí)縮減性能也能平穩(wěn)提升,提升幅度在9%~17%之間,也是令人滿(mǎn)意的。
綜上所述,在各種交通環(huán)境條件下,基于5G通信網(wǎng)路的公交優(yōu)先控制是有效的。相較于傳統(tǒng)方案,公交在路段的行程時(shí)間平均減少了21.30%,而且對(duì)其他未優(yōu)先的社會(huì)車(chē)輛影響也平均減少23.18%。
本文研究了在5G通訊網(wǎng)路的框架下,對(duì)公交實(shí)時(shí)信號(hào)優(yōu)先控制,考慮到減少公交行程時(shí)間和交通恢復(fù)時(shí)間,通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)車(chē)輛狀態(tài)和交通環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析,選擇合適的信號(hào)優(yōu)先控制策略。通過(guò)仿真軟件結(jié)果分析,證明了新的方案在提升公交運(yùn)行效率的同時(shí),也保證了交叉口其他社會(huì)車(chē)輛運(yùn)行效率。本文研究的不足之處在于,僅對(duì)單個(gè)交叉口的公交優(yōu)先控制進(jìn)行探索,并未實(shí)施對(duì)周邊及沿線交叉口進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制,這也將會(huì)是未來(lái)展開(kāi)研究探索的重點(diǎn)。