智慧地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)研究

摘 要：為緩解城市交通堵塞、無(wú)序的現(xiàn)狀，智慧地鐵發(fā)展成為未來(lái)的主流發(fā)展形勢(shì)，其搭載AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)的集成分析，合理配置地鐵線路、車輛資源，以解決人、車、路分配不均衡的問(wèn)題，緩解客流壓力，提高地鐵運(yùn)營(yíng)服務(wù)的效能。為此，文章從智慧地鐵的功能定位和構(gòu)成出發(fā)，以調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)為著力點(diǎn)，重點(diǎn)解析其技術(shù)內(nèi)容和發(fā)展趨勢(shì)，為智慧地鐵建設(shè)提供理論支撐。

關(guān)鍵詞：智慧地鐵;路網(wǎng)資源;優(yōu)化配置;客流

1 智慧地鐵的功能定位與構(gòu)成

智慧地鐵是以乘客出行需求的個(gè)性化服務(wù)為主導(dǎo)，面向不同區(qū)域、不同運(yùn)量的需求，依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)共享技術(shù)，在原有的全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)基礎(chǔ)上，將已有的運(yùn)行功能拓展至智能調(diào)度、智能停車、智能運(yùn)維及無(wú)人駕駛等功能[1]，以此提升車站、調(diào)度和運(yùn)維管理的智慧化水平，為實(shí)現(xiàn)地鐵交通全線路、全范圍車輛的智能化、網(wǎng)絡(luò)化的運(yùn)營(yíng)控制。當(dāng)前，智慧地鐵建設(shè)正在加速推進(jìn)，關(guān)于其功能構(gòu)成，結(jié)合實(shí)踐和主流研究方向，主要包含以下幾個(gè)方面：地鐵大數(shù)據(jù)平臺(tái)、地鐵運(yùn)行智能監(jiān)測(cè)技術(shù)、地鐵智能調(diào)度技術(shù)和地鐵智慧軟件開發(fā)。其中，大數(shù)據(jù)平臺(tái)是智慧地鐵的基本構(gòu)成，可為智能監(jiān)測(cè)技術(shù)、智能調(diào)度技術(shù)等提供數(shù)據(jù)支撐，通常，融合大數(shù)據(jù)的清洗、合并與共享等核心技術(shù)，用來(lái)進(jìn)行乘客流量的分析、車流及運(yùn)輸量等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享[2];智能監(jiān)測(cè)技術(shù)是運(yùn)行傳感技術(shù)、人工智能AI技術(shù)、可視化技術(shù)等實(shí)時(shí)監(jiān)控客流量、車輛運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)，以便在出現(xiàn)大規(guī)?？土骰蜍囕v運(yùn)行故障時(shí)發(fā)出異常預(yù)警;智能調(diào)度技術(shù)以人工智能、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)共享技術(shù)為基礎(chǔ)支撐，通過(guò)人、車流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控、追蹤，合理調(diào)配車輛運(yùn)行路線、速率和運(yùn)量;智慧軟件開發(fā)依賴智能監(jiān)測(cè)技術(shù)、智能調(diào)度技術(shù)進(jìn)行開發(fā)，是智慧地鐵整個(gè)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的核心支撐。上述各部分相互作用、彼此互補(bǔ)，共同推進(jìn)智能地鐵的建設(shè)和運(yùn)行，從而促進(jìn)線路、車輛及運(yùn)行資源的優(yōu)化配置，在為乘客提供安全、有序出行需求的同時(shí)，也可提高地鐵的運(yùn)行效率，控制成本。

2 智慧地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)的設(shè)計(jì)目標(biāo)

目前，智慧地鐵建設(shè)過(guò)程中面臨的首要問(wèn)題是交通運(yùn)行擁堵、車流客流匹配不均，要解決這些問(wèn)題，根源在于調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)，其能夠根據(jù)不同線路地鐵客流需求，進(jìn)行車輛資源的最優(yōu)匹配。以往的地鐵運(yùn)行量、時(shí)刻表是根據(jù)既定的客流量數(shù)據(jù)以及運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，嚴(yán)重忽略了客流量的隨時(shí)變動(dòng)性，而地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)將地鐵運(yùn)行系統(tǒng)平臺(tái)與數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、采集、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享、人工智能AI技術(shù)等融合為一體，可基于視頻在線監(jiān)測(cè)客流量的變化，進(jìn)而優(yōu)化調(diào)配各線路的運(yùn)行車輛，實(shí)現(xiàn)車輛需求與供給的最優(yōu)配置，解決因人車匹配不均造成的交通擁堵或資源浪費(fèi)問(wèn)題。結(jié)合實(shí)踐，智慧地鐵調(diào)度平臺(tái)技術(shù)主要依賴于以下兩種智能算法，實(shí)現(xiàn)人車資源的最優(yōu)匹配。

2.1 地鐵客流時(shí)空模式挖掘算法

近年來(lái)，隨著城鎮(zhèn)居民數(shù)量的不斷激增，交通擁堵、無(wú)序的問(wèn)題已經(jīng)成為困擾人們出行的最大難題，為此，緩解城市交通壓力的基本方法就是準(zhǔn)確把控乘客出行的時(shí)空規(guī)律性。針對(duì)此，可通過(guò)與智慧地鐵運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、管理終端等的數(shù)據(jù)連接，實(shí)時(shí)采集車輛運(yùn)量及客流量信息，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)乘客日常的出行刷卡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)估乘客出行的模式、路徑和時(shí)間，得出客流在時(shí)空上的分布規(guī)律，通過(guò)時(shí)空模式的挖掘，可進(jìn)一步對(duì)站點(diǎn)客流預(yù)測(cè)算法進(jìn)行研究，預(yù)測(cè)不同時(shí)間各站點(diǎn)的客流量，以準(zhǔn)確調(diào)配運(yùn)力資源、進(jìn)行高峰及擁堵分流的應(yīng)急協(xié)調(diào)，更好地滿足乘客出行需求。

2.2 地鐵車輛運(yùn)行時(shí)刻表的優(yōu)化算法

列車運(yùn)行時(shí)刻表的優(yōu)化設(shè)計(jì)可確定相鄰列車進(jìn)站前后時(shí)間、運(yùn)行前后位置及速率等內(nèi)容，是節(jié)省乘客等待時(shí)間、減少客流大量擁堵的基礎(chǔ)和前提。為此，在時(shí)刻表的智能算法設(shè)計(jì)中，可根據(jù)乘客刷卡記錄、出行時(shí)間方式預(yù)測(cè)及客流實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，在隨機(jī)性和不確定性的基礎(chǔ)上，以全程線路中人車資源的最優(yōu)匹配為目標(biāo)，以客流量為模糊變量，構(gòu)建最小等待時(shí)間、最優(yōu)調(diào)配效率的多目標(biāo)優(yōu)化模型[3]，通過(guò)模型的求解，便可得出最優(yōu)的時(shí)刻表，由此設(shè)定最優(yōu)的車輛運(yùn)行圖，可為列車運(yùn)行及乘客出行提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

3 智慧地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)的主要內(nèi)容

調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)依托于智慧地鐵運(yùn)行系統(tǒng)，將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、評(píng)估分析及運(yùn)行監(jiān)管等技術(shù)有效融合，通過(guò)實(shí)時(shí)跟蹤客流量，預(yù)測(cè)乘客出行方式、時(shí)間及線路，進(jìn)行數(shù)據(jù)的整合分析，形成有效的監(jiān)測(cè)評(píng)估報(bào)告，從而基于智能算法得出分析結(jié)果，讓地鐵運(yùn)行時(shí)刻表、車輛及運(yùn)量能夠根據(jù)乘客的出行需求進(jìn)行靈活調(diào)配，為網(wǎng)絡(luò)化、智慧化的全網(wǎng)地鐵運(yùn)行決策提供有效支撐，以此優(yōu)化地鐵運(yùn)行效率和服務(wù)水平。為實(shí)現(xiàn)這一目的，現(xiàn)有智慧地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)，是以面向服務(wù)的架構(gòu)（Service-Oriented Architecture，SOA）無(wú)縫連接客運(yùn)服務(wù)專業(yè)平臺(tái)（VMS，PIS，PA）的業(yè)務(wù)功能，以此搭建調(diào)度技術(shù)的邏輯架構(gòu)，將所采集的數(shù)據(jù)信息集成至調(diào)度終端平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一的整合處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛路線、運(yùn)行時(shí)刻表的調(diào)配[4]，避免因信息孤島造成車輛資源配置不均的問(wèn)題，其未來(lái)發(fā)展主要涉及以下幾個(gè)方面。

3.1 人車流的全貌監(jiān)測(cè)技術(shù)

要實(shí)現(xiàn)人車的最優(yōu)匹配，減少大規(guī)模乘客等待時(shí)間，尤其是高峰期的聚集，地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)首要的問(wèn)題便是將車輛、客流等進(jìn)行有效整合，通過(guò)視頻監(jiān)控，實(shí)時(shí)采集車輛全線路運(yùn)行的全貌信息，并根據(jù)智能消費(fèi)終端反饋的乘客出行、刷卡信息，挖掘、計(jì)算其出行的時(shí)間、路徑和方式。全面的監(jiān)控應(yīng)基于攝像頭的位置屬性信息，以平臺(tái)調(diào)度員預(yù)設(shè)的重點(diǎn)位置為中心，布設(shè)和采集周邊關(guān)聯(lián)攝像頭的監(jiān)控列表，監(jiān)測(cè)過(guò)程中通過(guò)該視頻監(jiān)控列表，調(diào)度員便可快速確定并觀看該位置攝像頭采集的人車流視頻圖像。該視頻監(jiān)控技術(shù)可實(shí)時(shí)跟蹤反饋乘客的乘車等待時(shí)間、客流量、異常的車輛運(yùn)行狀況、線路突發(fā)情況及列車準(zhǔn)時(shí)運(yùn)行及運(yùn)量狀態(tài)，以便準(zhǔn)時(shí)做出應(yīng)急協(xié)調(diào)和處理，防止大客流及交通擁堵問(wèn)題的出現(xiàn)。監(jiān)控系統(tǒng)與VMS系統(tǒng)接口無(wú)縫對(duì)接，通過(guò)全貌視頻的智能分析功能可預(yù)測(cè)、確定不同線路內(nèi)乘客密度、人數(shù)等實(shí)時(shí)信息，可通過(guò)圓形、餅圖、柱性等不同形式或顏色標(biāo)識(shí)不同的客流量狀態(tài)，給予調(diào)度員直觀、形象的展示，并能夠提供態(tài)勢(shì)繪制及展示、數(shù)據(jù)信息共享等功能，以便協(xié)同各部門進(jìn)行信息交互，協(xié)同應(yīng)急處理，尤其是當(dāng)客流量超過(guò)閾值時(shí)，需要予以重點(diǎn)表示，以引起調(diào)度員的及時(shí)關(guān)注。

3.2 客流的疏導(dǎo)調(diào)度技術(shù)

客流在某個(gè)時(shí)段線路的大規(guī)模擁堵，反映了地鐵運(yùn)量、效率及方法存在問(wèn)題，此時(shí)需要采用基于事件或人工的疏導(dǎo)調(diào)度技術(shù)，對(duì)客流量進(jìn)行調(diào)配，以便及時(shí)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件。首先，在高峰擁堵時(shí)，需先通過(guò)VMS，以現(xiàn)場(chǎng)或電話咨詢方式核查擁堵的問(wèn)題及詳細(xì)信息，并確定是否需要進(jìn)入下一階段的處理流程，核查確定后，以圖表方式表示出來(lái)，形成可行性的數(shù)據(jù)報(bào)告，此時(shí)，調(diào)度平臺(tái)便可通過(guò)PA平臺(tái)接口將客流信息發(fā)送至車站或運(yùn)行線路，讓擁堵區(qū)域的調(diào)度員或運(yùn)營(yíng)決策者根據(jù)運(yùn)行車輛的速度、運(yùn)量、時(shí)刻表、滿載率等情況，進(jìn)行提速、擴(kuò)量、增設(shè)車輛等的應(yīng)急處理，以讓人車資源、換車轉(zhuǎn)乘、高峰出行等實(shí)現(xiàn)無(wú)縫銜接，提升乘客的出行舒適度和地鐵運(yùn)行服務(wù)效能。

4 結(jié)語(yǔ)

智慧地鐵建設(shè)對(duì)智慧城市建設(shè)具有極為重要的影響，尤其是當(dāng)前，隨著城市軌道交通的飛速發(fā)展，其線路覆蓋范圍、車輛資源、客流量等均在不斷激增，地鐵交通呈現(xiàn)出大格局、廣覆蓋的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)組織運(yùn)營(yíng)效率、運(yùn)量能力、人車資源匹配也提出了更高的要求。而面對(duì)交通擁堵無(wú)序、人車匹配失衡的問(wèn)題，迫切需要一種智能化、可處理海量大數(shù)據(jù)的調(diào)度系統(tǒng)，智慧地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)集成了數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、共享化的交通運(yùn)輸資源，涵蓋了乘客流量的實(shí)時(shí)追蹤、統(tǒng)計(jì)、乘車引導(dǎo)、車輛的靈活調(diào)配等功能，能夠最大限度地優(yōu)化線路布局、運(yùn)量資源配置，為大規(guī)模、不同需求的乘客提供高效、有序、安全的出行支撐，以迎合現(xiàn)代智慧地鐵的建設(shè)需求。

作者簡(jiǎn)介：鄧珵（1987— ），女，陜西西安人，工程師，碩士;研究方向：軌道交通信息。

[參考文獻(xiàn)]

[1]郭順濤.地鐵中智慧服務(wù)平臺(tái)的打造及價(jià)值研究[J].城市建設(shè)理論研究（電子版），2018（33）：181-182.

[2]郝建威.智慧地鐵調(diào)度平臺(tái)集成技術(shù)發(fā)展與展望[J].通訊世界，2019（7）：116-117.

[3]秦志遠(yuǎn).智慧地鐵系統(tǒng)融合應(yīng)用層研究與設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代城市軌道交通，2018（8）：5-8.

[4]陳德旺，章明亮，沈鏞.智慧地鐵：基于大數(shù)據(jù)與人工智能的新型地鐵系統(tǒng)[J].智能城市，2018（19）：8-10.

Research on smart metro dispatching platform integration technology

Deng Cheng

（China Railway First Survey and Design Institute Group Co.， Ltd.， Xian 710054， China）

Abstract：In order to alleviate the current situation of urban traffic jams and disorder， smart metro has become the mainstream development situation in the future. It is equipped with AI technology and big data analysis technology. Through the integrated analysis of data， it can reasonably allocate metro lines and vehicle resources to solve the problem of unbalanced distribution of people， vehicles and roads， relieve the pressure of passenger flow， and improve the efficiency of metro operation services. Therefore， starting from the functional orientation and composition of smart metro， focusing on the integrated technology of dispatching platform， this paper analyzes its technical content and development trend， so as to provide theoretical support for the construction of smart metro.

Key words：smart metro; road network resources; optimal allocation; passenger flow