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    基于移動互聯(lián)網(wǎng)的實時車輛路線規(guī)劃、調(diào)控、監(jiān)控模式研究

    2023-09-15 13:05:48陳恒臻
    無線互聯(lián)科技 2023年13期
    關(guān)鍵詞:存儲模塊調(diào)度交通

    賀 飛,陳恒臻

    (沈陽科技學(xué)院,遼寧 沈陽 110167)

    0 引言

    隨著城市化進程的不斷加速,城市交通擁堵問題日益突出,交通事故的頻率也逐漸增多,傳統(tǒng)的交通管理方法已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代交通管理的需求。為了解決這些問題,智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)運而生。該系統(tǒng)是利用現(xiàn)代技術(shù)對車輛進行監(jiān)控和調(diào)度,可以優(yōu)化城市交通流量和提高交通安全性。

    智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)是通過建立一個全面的、實時的、準確的交通車輛信息管理系統(tǒng),對城市道路交通運行進行實時監(jiān)控和調(diào)度,以提高道路交通的安全性、暢通性和舒適度。該系統(tǒng)結(jié)合了GPS、GIS、RS、RSU、車輛自動識別、通信網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),可以精確獲取交通信息,實現(xiàn)對道路交通車輛的實時監(jiān)控和調(diào)度,并且為交通管理部門和駕駛員提供了有效的管理和服務(wù)手段[1]。

    1 研究背景

    近十幾年來,交通信息化發(fā)展迅速,已建立了大量實用的專項業(yè)務(wù)管理信息系統(tǒng)和政府部門的辦公業(yè)務(wù)系統(tǒng),這些系統(tǒng)為行業(yè)信息化建設(shè)奠定了基礎(chǔ),但是,由于受當時認知、技術(shù)水平、部門分割所限,大多數(shù)系統(tǒng)在建設(shè)時僅僅是為滿足自身業(yè)務(wù)管理需要而解決某些局部的應(yīng)用,業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)上缺乏總體規(guī)劃和設(shè)計協(xié)調(diào),硬件平臺、技術(shù)標準、數(shù)據(jù)采集手段各異,存在數(shù)據(jù)異構(gòu)、重復(fù)采集、共享困難、統(tǒng)計口徑不一等問題,造成網(wǎng)絡(luò)背景下分散獨立的“信息孤島”,使得各個部門、單位之間形成了一條條“數(shù)字鴻溝”,大量數(shù)據(jù)得不到充分利用,無法滿足綜合業(yè)務(wù)管理、公眾信息服務(wù)和政府決策數(shù)據(jù)支持的需要[2]。因此,研究和建設(shè)跨部門、跨業(yè)務(wù)的集數(shù)據(jù)采集、處理、共享交換和綜合利用多種功能為一體的交通數(shù)據(jù)中心已成為當前交通信息化工作的重中之重。數(shù)據(jù)挖掘利用率低,沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式規(guī)范和標準,共享兼容性差。

    2 研究目的及意義

    本文設(shè)計的車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)通過采集和分析實時交通數(shù)據(jù),對道路交通流量、擁堵情況和車輛違規(guī)行為進行監(jiān)控和預(yù)警,并根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行智能調(diào)度,提高城市交通的運行效率,增強城市交通的安全性和可靠性。同時,該系統(tǒng)的建立和實施可以為城市交通管理部門提供科學(xué)、精準的決策支持,推動城市交通智能化的發(fā)展。

    在智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計和應(yīng)用中,采用先進的技術(shù)和算法監(jiān)控車輛并對車輛進行調(diào)度,不僅可以提高交通運輸?shù)男?緩解交通擁堵,而且還可以保障交通安全,降低交通事故率。此外,這項技術(shù)還具有廣闊的應(yīng)用前景,可以應(yīng)用于物流配送、城市公共交通等領(lǐng)域,具有非常重要的實用價值和經(jīng)濟效益。因此,深入研究智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計和應(yīng)用,對于促進交通運輸行業(yè)的發(fā)展,提高交通的運輸效率和安全性,具有重要的現(xiàn)實意義和社會價值。

    3 智能車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計

    該系統(tǒng)的總體架構(gòu)由4個主要模塊組成:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、車輛監(jiān)控模塊和調(diào)度模塊[3]。數(shù)據(jù)采集模塊負責(zé)采集路況、車輛位置等數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)存儲模塊。數(shù)據(jù)存儲模塊存儲數(shù)據(jù)并為其他模塊提供數(shù)據(jù)查詢服務(wù)[4]。車輛監(jiān)控模塊從數(shù)據(jù)存儲模塊中獲取車輛位置信息、路況等數(shù)據(jù),并對車輛進行實時監(jiān)控。調(diào)度模塊根據(jù)車輛監(jiān)控模塊提供的車輛位置、路況等信息,制定車輛調(diào)度計劃并將計劃傳輸給車輛監(jiān)控模塊執(zhí)行[5]。

    3.1 數(shù)據(jù)采集模塊

    數(shù)據(jù)采集模塊是整個系統(tǒng)的重要組成部分,本研究中采用移動終端(移動終端可以是手機,也可以是其他能連入移動網(wǎng)的設(shè)備)向系統(tǒng)提交本設(shè)備標記的車輛此次行駛目的地及車輛相關(guān)信息,提交的數(shù)據(jù)將由數(shù)據(jù)存儲模塊進行管理。

    移動終端可以采集從車輛和交通攝像頭等傳感器獲得的數(shù)據(jù),為車輛監(jiān)控模塊和調(diào)度模塊提供數(shù)據(jù)支持。傳感器數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)采集模塊的重要組成部分。為了采集到更準確的數(shù)據(jù),可以采用車載傳感器、路面?zhèn)鞲衅?、交通攝像頭等各種類型的傳感器。這些傳感器可以采集車輛的位置、速度、加速度、行駛路線等數(shù)據(jù),同時也可以采集道路上的交通狀況、環(huán)境信息等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都可以通過移動終端網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)存儲模塊中。

    移動終端在實時發(fā)送數(shù)據(jù)的同時,還需實時接收數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以是車輛當前行駛選擇路徑上需要更正的信息,如交通事故、臨時封閉、堵塞等。另外,移動終端也可以隨時提交更改目的地的申請數(shù)據(jù)。

    3.2 數(shù)據(jù)存儲模塊

    數(shù)據(jù)存儲模塊是智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)的核心組成部分之一,主要負責(zé)存儲和管理各種數(shù)據(jù),包括車輛信息、路況信息、調(diào)度信息等。本模塊需要具備高效、可靠、安全的存儲能力,并能夠支持快速的數(shù)據(jù)訪問和查詢。

    為實現(xiàn)以上功能,本模塊以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)存儲方式。系統(tǒng)使用MySQL數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)存儲,并通過連接池技術(shù)提高數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問能力。在數(shù)據(jù)庫設(shè)計方面,系統(tǒng)采用了實體-關(guān)系模型進行數(shù)據(jù)建模,同時為不同類型的數(shù)據(jù)建立了不同的表,以便于數(shù)據(jù)管理和查詢。

    總之,數(shù)據(jù)存儲模塊為整個智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)提供了基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)管理功能,為其他模塊的正常運行提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。同時,本模塊高效、可靠、安全的數(shù)據(jù)存儲能力為系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和數(shù)據(jù)安全提供了保障。

    3.3 車輛監(jiān)控模塊

    車輛監(jiān)控模塊的作用是從移動終端信號、視頻監(jiān)控攝像頭以及道路監(jiān)控設(shè)備中獲取車輛信息,并進行車輛的檢測、跟蹤和識別等操作。該模塊主要包括以下子模塊。

    3.3.1 視頻數(shù)據(jù)采集子模塊

    視頻數(shù)據(jù)采集子模塊負責(zé)從視頻監(jiān)控攝像頭中采集視頻數(shù)據(jù),負責(zé)對采集到的視頻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,包括視頻去噪、顏色空間轉(zhuǎn)換、幀差法背景建模等。

    3.3.2 車輛檢測子模塊

    車輛檢測子模塊利用深度學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)進行車輛檢測,識別視頻幀中的車輛位置和大小信息。

    3.3.3 車輛跟蹤子模塊

    車輛跟蹤子模塊對已檢測出的車輛進行跟蹤,本文直接借鑒了多目標跟蹤算法,完成對車輛行駛運動軌跡的計算。

    3.3.4 車輛識別子模塊

    識別模塊算法主要借鑒很多成熟算法,例如深度學(xué)習(xí)算法,獲取車輛的信息,更考慮了和現(xiàn)有交管設(shè)備所能提供的信息,方便和現(xiàn)有設(shè)備系統(tǒng)將來可能的融合。獲取的信息與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行優(yōu)化對比,以確定車輛是否為未使用本系統(tǒng)非法車輛以及確認是否在規(guī)定路徑、行駛狀態(tài)等所需信息。

    3.3.5 數(shù)據(jù)傳輸子模塊

    數(shù)據(jù)傳輸子模塊將車輛信息傳輸給調(diào)度模塊,為后續(xù)的調(diào)度決策提供支持。

    3.4 調(diào)度模塊

    調(diào)度模塊根據(jù)系統(tǒng)管轄監(jiān)控范圍內(nèi)所有行駛車輛數(shù)據(jù)進行規(guī)劃監(jiān)測調(diào)度,主要滿足以下幾點:

    3.4.1 車輛狀態(tài)監(jiān)測

    為了進行調(diào)度,首先需要獲取車輛的實時狀態(tài)信息。通過車輛監(jiān)控模塊獲取車輛位置、速度、方向等信息,并將這些信息存儲到數(shù)據(jù)庫中。

    3.4.2 路況監(jiān)測

    路況是影響車輛行駛的重要因素之一。因此,調(diào)度模塊需要獲取實時的路況信息,包括路段擁堵程度、路面濕滑程度、路面障礙物等信息。這些信息可以通過視頻監(jiān)控和傳感器監(jiān)測等方式獲取,然后存儲到數(shù)據(jù)庫中。

    3.4.3 路徑規(guī)劃

    根據(jù)用戶需求和路況信息,調(diào)度模塊需要實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃算法,為每一輛車制定最優(yōu)路徑。在規(guī)劃路徑時,需要考慮道路的擁堵情況、車速限制、路線長度等因素,并結(jié)合車輛的當前位置、速度等信息,實現(xiàn)動態(tài)的路徑規(guī)劃。同時,為了提高調(diào)度效率,需要使用啟發(fā)式算法等高效的路徑規(guī)劃算法。

    3.4.4 調(diào)度算法

    本文調(diào)度算法模擬時,考慮模擬設(shè)備配置等限定條件,為了實現(xiàn)車輛的高效調(diào)度,需要設(shè)計和實現(xiàn)高效的調(diào)度算法。調(diào)度算法中給定多種調(diào)度事件,并設(shè)定了優(yōu)先級。調(diào)度算法的靜態(tài)調(diào)度主要是為了滿足用戶需求,將用戶的需求進行批量處理,并按照一定規(guī)則分配車輛進行調(diào)度。動態(tài)調(diào)度則是針對實時路況和車輛狀態(tài)進行調(diào)度,以保證調(diào)度效率最大化。調(diào)度算法需要結(jié)合車輛狀態(tài)、用戶需求和路況等多種因素進行計算,以實現(xiàn)最優(yōu)的調(diào)度效果。

    綜上所述,調(diào)度模塊需要實現(xiàn)車輛狀態(tài)監(jiān)測、路況監(jiān)測、路徑規(guī)劃和調(diào)度算法4個方面的功能。通過這些功能的協(xié)調(diào)配合,實現(xiàn)車輛的高效調(diào)度和智能監(jiān)控。智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度管理系統(tǒng)如圖1所示。

    圖1 智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度管理系統(tǒng)概念

    4 實時調(diào)控模式優(yōu)勢

    該調(diào)控模式主要有以下優(yōu)勢:首先,因所有車輛都安裝端系統(tǒng)并實時通信,所以交通管理部門可以掌握所有上路車輛信息,為未來全智能車輛并入交通系統(tǒng)提供基礎(chǔ)。其次,為未來交通車輛飽和提供有效管理方式,使車輛處于全監(jiān)控管理下。車輛啟動后就需申報目的地,并由交通管理中心統(tǒng)一規(guī)劃路線,避免了可能出現(xiàn)的交通擁塞,也能讓所有交通道路利用率達到最高。最后,如果在某路段發(fā)生事故或其他交通封閉需求,系統(tǒng)可以在大數(shù)據(jù)下整體調(diào)控經(jīng)過該路段的車輛,減少擁堵時間或避免車輛駛?cè)朐撀范诬囕v,解決當前導(dǎo)航缺陷。

    5 結(jié)語

    本文雖然成功地設(shè)計和實現(xiàn)了一個智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng),但是仍然存在一些不足之處。首先,系統(tǒng)仍然有一定的局限性。盡管已經(jīng)應(yīng)用了多種先進的技術(shù)來優(yōu)化系統(tǒng)的性能,但在現(xiàn)實情況下,車流量可能會非常大,因此如何有效地處理海量數(shù)據(jù)仍然是一個需要解決的問題。此外,該系統(tǒng)也需要更多的實際測試和驗證,以確保其在實際應(yīng)用中的可靠性和有效性。其次,研究只是覆蓋了智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)的基本架構(gòu)和設(shè)計,還有很多方面可以進一步探究和完善。例如,可以考慮進一步優(yōu)化調(diào)度算法,以提高車輛調(diào)度的效率和準確性。此外,也可以考慮將更多的智能技術(shù)集成到系統(tǒng)中,如語音識別和自然語言處理等技術(shù),以進一步提高系統(tǒng)的智能化程度。

    總體而言,本文研究的主要貢獻在于提出了一個完整的智能交通車輛監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)方案,并探究了其中各個模塊的實現(xiàn)細節(jié)和技術(shù)要點。未來的研究方向?qū)⒏雨P(guān)注系統(tǒng)性能的優(yōu)化和進一步的智能化,以滿足不斷發(fā)展的交通需求。

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