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C2C自组织网络中拥堵判别及诱导策略研究
车/车自组织网络中拥堵判别及诱导策略研究
摘要
经济社会的发展对城市交通提出了越来越高的要求。
如今,交通拥挤和事故正严重地困扰着世界各大城市。
为解决这类世界性的难题,基于车辆、通信、电子、计算机以及网络技术的ITS(IntelligentTransportationSystem)研究进行得如火如荼。
作为ITS的一个重要研究领域,路径诱导系统的特点是,通过引导用户的路径选择改善路网的交通状况,最终实现交通流在路网的合理分配。
本文希望设计一个基于车/车自组织网络的交通诱导系统,实体为能显示道路拥堵状况的嵌入式导航仪,在车辆上安装该系统,车辆便成为一个节点,每个节点均单独采集交通信息,并与附近一定范围的车辆分享信息。
如此一来,众多的车辆就构成了一个车/车自组织网络,在这个网络中,车辆间互相通信以实现交通信息的共享。
系统具备拥堵判别功能,通过计算显示出每条路段的拥挤程度,从而诱导车辆避开拥堵路段。
而且,这个自组织无线通信网络可以通过Wi-Fi与Internet或3G网络连接,人们可以随时网上查看路况信息。
关键词:
车/车自组网;交通拥挤;诱导策略;ITS;
Abstract
Economicandsocialdevelopmentrequiresmoreandmoredemandofurbantransportation.Nowadays,trafficcongestionandincidentsistroublingmetropolisintheworldseriously.Tosolvethisworldwideproblem,researchesonITSbasedonvehicle,communication,electronic,computerandInternetaregrowingvigorously.AsoneimportantresearchfieldamongITS,routingguidancesystemisdistinguishedbynavigationpath,whichimprovesroadnetwork’strafficconditionbyleadingdriverstochoosepath,andmakestheeventualrealizationoftherationaltrafficflowdistribution.
TheauthorhopestodesignatrafficguidancesystembasedonC2CSelf-organizingnetwork.Itsentitywillbeanembeddednavigator,whichcanshoweachroad’scongestioncondition.Onceinstalledthenavigator,vehicleturnsintoanode,withinformationcollectingfunctionbyitself,andsharesinformationwithothersnearby.Vehiclesconnectintoaself-organizednetworkandcommunicatewitheachotherpeartopear.Thesystemhasfunctionsincongestionidentification,andcandisplayeachroad’scongestionconditionmarkedindifferentcolors,sothatdriverscankeepawayfromcongestedlinks.What’smore,theself-organizingradionetworkcouldgetaccesstoInternetor3G-netthroughWi-Fi,sopeoplecancheckroads’statusonline.
Keywords:
C2CSelf-organizingnetwork;trafficcongestion;guidancestrategy;ITS
目录
摘要I
AbstractI
1绪论1
1.1研究背景1
1.2研究目的及意义2
1.3国内外研究概况2
1.4研究方法与技术路线7
1.5本文研究的内容及结构安排7
2车/车自组织网概述9
2.1无线移动自组织网络9
2.2车/车自组织网络的理论及组件10
3车/车自组网的拥堵判别方法14
3.1交通拥挤的度量标准14
3.2道路交通拥挤自动判别方法15
3.3车/车自组网判别拥堵的指标和方法17
4车/车自组网的路径诱导策略20
4.1最优路径概述20
4.2路径诱导系统的体系结构21
4.3路径诱导对出行行为的影响22
4.4诱导算法22
5车/车自组网交通诱导系统总体设计26
5.1系统的总体结构设计26
5.2原型系统的设计26
6结论30
7参考文献31
1绪论
1.1研究背景
据有关调查,在中国655个城市中,约有2/3的城市在早晚出行高峰时段经受着交通拥堵;而100万人口以上的主要城市中,有15个城市每天因交通拥堵和管理问题所造成的损失达到近10亿元人民币。
不可否认,中国的大中城市正在接二连三地进入一个“拥堵时代”,不同程度的交通拥堵已经成为城市生活中的一部分,我们不喜欢它,却又不得不日复一日地亲密接触它。
日益严重的城市交通拥堵无疑是当前各级政府和职能部门所面临的一项严峻课题和挑战。
治理城市交通拥堵,或者更准确地说,缓解城市交通拥堵,是当前政府和科研人员必须面对和解决的难题。
未来交通问题的解决之道,首推ITS。
作为ITS的一个重要研究领域,路径诱导系统的特点是,通过引导用户的路径选择改善路网的交通状况,最终实现交通流在路网的合理分配。
它可以帮助驾驶员避开拥挤和事故,避免因不熟悉城市交通环境而迷路。
1.1.1解决交通拥堵的思想发展
改善交通系统拥挤状况的途径主要有两个:
(1)道路交通基础设施建设;
(2)交通管理系统建设。
修建道路是解决交通问题的一个最直接途径,也是当前各地政府正在完成的任务之一。
可是城市可用地越来越少,新建道路间接地诱增交通量,于是人们把目光投向高效的交通管理系统。
交通诱导是解决交通拥挤的有效途径,它通过调整驾驶员的行驶路线使路网交通流分配达到均衡分配的状态。
1.1.2交通系统在学科融合中的发展
随着现代电子科技日新月异的发展,尤其是通信、导航、遥感、实时控制、计算机和数据库等技术日趋成熟并广泛应用,出现了一个跨学科的新兴领域:
智能交通系统ITS(IntelligentTransportationSystem),它为解决交通问题带来了新的思路,并且越来越受到人们的关注。
随着通信技术、计算机人工智能和信息技术迅速发展,各学科的融合必将对交通系统的发展产生深远的影响。
1.1.3智能交通的广阔前景
近些年来,智能交通系统(ITS)越来越受到人们的重视,它是在科技广泛发展进步的背景下产生的,旨在将先进的计算机处理技术、数据通信技术、数据库技术、人工智能等运用于交通运输领域,以解决交通拥挤、保证交通安全、提高交通网络使用效率,实现人、车、路的和谐统一。
ITS涉及到交通运输的很多领域,生成车辆自动识别系统、电子收费系统、车辆导航系统、交通控制系统等,路径诱导系统是其中的一个重要应用,也是目前国内ITS的开发应用热点之一。
基于GIS的智能交通不仅能够通过图形的形式记述道路通行状况、迅速定位事故点、调度抢修车辆,以及提供交通疏散的方案等,还能够为这些信息的深层次挖掘、后续信息服务、辅助决策提供空间属性上的支持。
具体应用包括监控、设施管理、车辆调度指挥、应急救援系统等。
可以预见,智能交通在未来有广阔的应用前景。
1.2研究目的及意义
未来汽车将集成越来越多的应用系统,移动交通信息采集与车间通信均是十分重要的应用方向。
通过交通信息的共享和处理,实现准确的拥堵判别及实时的路径诱导,不但可以缓解城市交通的拥挤,还可极大地提高出行效率,其社会意义巨大。
本文试图找出交通拥堵产生和发展的内在规律,提出一套适用于车/车自组网的交通拥堵判别和路径诱导策略的理论和方法,从而达到以下目的:
Ø提高道路网络的通行能力
Ø提高交通运输效率
Ø提高车辆的运输效益和经济效益
Ø降低居民出行时间和出行成本
Ø降低对公交系统的负面影响
Ø减少环境污染
Ø减少交通事故
Ø为交通拥挤收费研究提供决策依据
1.3国内外研究概况
1.3.1自组织网络的研究和发展现状
1994年,美国国防部高级研究计划局(DARPA)启动了全球移动信息系统(GloMo)计划,以满足国防对快速展开和可靠的信息系统的需求,并研究和验证支持这一需求的各项技术。
推动GloMo计划的一个实例就是陆军推出的数字化战场。
数字化战场通信结构是将无线局域网、战斗网无线电台(CNR)、地面个人通信系统(PCS)、基于卫星的个人通信系统、直接视频广播等通过单信道无线电入口(SCRA)和无线入口点(RAP)接入大容量干线网电台无线网(HCTR),从而构成栅格状战区通信网。
GloMo计划的研究范围几乎覆盖了无线通信的所有相关领域,其中,无线自适应移动信息系统(WAMIS)在PRNET成功的经验基础上,采用大量新技术,是一种在多跳、移动环境下支持实时多媒体业务的高速分组无线网。
20世纪90年代以来,在民用的系统中也逐渐出现了无线自组网的标准和应用。
目前,自组网的应用范围不断拓展,其中一个重要的方向就是在公共移动通信系统(例如蜂窝移动通信系统)中支持自组织方式。
ODMA(OpportunityDrivenMultipleAccess)是在第三代移动通信系统中引入自组网的一种尝试。
当前自组网的另一个重要的发展方向是传感器网。
目前比较重要的针对传感器网开展的项目都集中在美国,主要有SmartDust、NEST(NetworkEmbeddedSystemTechnology)、SCADDS等。
于宏毅等[1]从自组网的产生到典型应用、发展趋势等方面进行了系统、全面的阐述。
同时对制约自组网发展的关键技术、目前研究中的重点和难点问题进行了较为深刻的剖析,并对其中的经典协议给出了详细、具体的讨论和分析。
2007年8月28日,欧洲的CAR2CARCommunicationConsortium[2]发布了CAR2CARCommunicationConsortiumManifesto(宣言),作为C2C-CCSystem的综述。
CAR2CARCommunicationConsortiumManifesto介绍了C2C-CC系统的交通效率及安全性、经济技术条件、系统结构、网络协议、系统应用、无线电通信子系统、数据安全,以及隐私保护。
1.3.2拥堵判别的研究进展
早期的道路交通管理部门主要依靠人工方式发现道路上存在的交通事件,交通管理的目的是尽快疏散由此引起的交通阻滞。
由于当时路网规模小、交通需求与供给的矛盾尚未激化,因此这种人工方法能够维持道路交通的正常运转。
随着社会发展,交通需求增长迅速,路网规模不断扩大,车辆的载重量和速度都有很大提高。
这些又导致了恶性交通事故的快速增加,随后发达国家出现了以电子设备为手段的交通监控系统。
最初的交通监控系统主要是将交通流信息用于信号配时和交通事件的自动检测(AutomaticIncidentDetection)。
随着道路网络的逐步成熟和交通需求量的进一步增加,与交通事件无关的常发性交通拥挤越来越严重。
因此,常发性交通拥挤也逐渐成为交通监控的重要内容。
以发现道路上的突发交通事件为目的的AID方法研究,已经扩展成为对道路上所有交通拥挤状态自动判别(AutomaticCongestionIdentification,ACI)方法的研究。
随着信息技术的发展,交通信息采集、传输和发布设备的性价比日趋合理,为交通监控系统的推广应用奠定了重要的物质基础。
目前以及未来的很长时期内,交通管理部门面对的不再是如何获得实时交通数据的问题,而是如何从海量的动态交通数据中提取更加直观的交通运行状态信息、快速判别出是否存在交通拥挤的问题。
高占有率算法(HIOCC)由Collinsetal(1979)开发,运用环形线圈检测器获得的占有率数据判别缓行车辆的存在。
这种算法每秒钟对检测器的占有率数据扫描10次,如果连续几个瞬时占有率的值都超过了预定的阈值,则触发突发交通事件报警系统。
AntoniadesandStephanedes(1996)开发了一种单检测站交通事件判别算法(SSID),运用统计分析中的T检验方法分析单个检测站占有率数据差异实现对突发交通事件的判别。
以前10个采样周期占有率的平均值和标准偏差作为比较的基础,在当前实际数据计算出的平均值和标准偏差与之存在较大的差异时,会发生报警。
[3]
马世勇、郑应文、柯栋忠[4](2007),利用检测器所提供的车流量、车速和占有率等相关信息,提出了基于LVQ(LearningVectorQuantization)神经网络的交通拥挤自动判别方法。
该方法能够在确认交通拥挤出现的同时,根据拥挤状态下交通流特性的差异,判别交通拥挤的类型,为交通拥挤的及时疏散提供准确的道路信息。
王东[5](2008)中,通过对城市道路交通拥堵特性的分析,运用分类理论设计了一种用于城市道路的ACI算法。
该法把交通拥堵是否发生看作一个特殊的分类问题,在不考虑路段受信号灯影响的情况下,把交通状态分成拥堵和畅通两种状态,将交通量、速度、占有率作为交通参数,通过学习在拥堵和畅通两种状态下的历史数据,生成贝叶斯分类器,然后用分类器对实时检测到的交通数据进行分类,从而判别路段交通状态。
张元亮和卢鹏[6](2009)运用粗糙集理论并考虑各种环境因素,提出了基于粗糙集的城市交通拥堵预警算法。
该方法综合考虑各种导致城市交通拥堵因素,以粗糙集理论为依据,建立一套判断城市交通拥堵算法,为交通拥堵预警提供分析与支持,并进行模拟实验仿真。
近几十年来,研究人员开发了多种交通拥堵判别方法,但这些方法还停留在通过分析交通流参数来判断是否会发生交通拥堵的阶段,并没有考虑其他一些环境因素(如天气、时间段等)对交通状态的影响。
经过近40年的发展,模糊理论、专家系统、模式识别、人工神经网络等人工智能技术已经成为ACI算法设计的重要手段;而视频图像处理技术的发展更为直接ACI算法的有效性的提高创造了条件。
1.3.3交通诱导策略的研究进展
交通诱导策略要达到的功能为,准确计算和预测交通阻抗,应用正确的路径诱导算法可以有效地分配交通流,同时根据出行者的不同需求,为其提供最优的出行路线及诱导信息。
李振龙[7](2003)描述了城市交通诱导系统的体系结构,并讨论了着重研究的几个方面,包括诱导策略的原则、控制系统影响下的诱导策略、干道与普通道路相互作用下的诱导策略和突发事件下的诱导策略。
宁博[8]在他的硕士毕业论文《ITS中路径诱导系统的研究》(2004)中,设计了一个路径诱导系统,由基于导航电子地图的软件设计、路线优化方法和实时数据采集三大部分组成。
根据现实的交通网络设计了电子地图的网络拓扑结构,建立了相应的数据存取结构,并完成电子地图的基本功能、实时数据在电子地图上的显示和刷新,以及根据路线选择准则在电子地图上以箭线标示所建议的最佳行驶路线。
在路线优化方法的设计中,根据交通网的特殊性,采用了改进的启发式A*算法作为最优路径搜索算法。
廖志斌[9](2007)在他的硕士论文《基于网格的城市动态路径诱导系统研究》中,重点涉及到的关键内容是:
数据采样、筛选和分析方法的改进,路径搜索算法的改进,后台网格资源管理机制的改进和设计。
他将网格和智能交通系统相结合,引入路段相关性对采样数据进行筛选,减轻系统的计算负担。
选择蚁群算法作为系统的路径搜索算法,提出了一种基于扩展网格的系统软件体系结构,使资源共享与协同操作更加方便有效,改进了传统的求路段平均速度和旅行时间的算法。
交通诱导系统所需要的检测、通信、计算机、网络等技术已成熟,只需进行必要的改进和有机结合,就可以完成各种信息的转换与传送。
然而作为诱导系统灵魂的诱导策略还有很多问题未能解决,诸如把什么样的信息提供给用户才能达到避免拥挤、提高路网使用效率的目的;如何在交通控制系统的影响下对交通流进行分配;如何充分发挥高速干道的作用;驾驶员对诱导信息的反应机理是什么样的,等等。
因此研究具有实用性的诱导策略很有必要,其意义是重大的。
1.3.4动态路径诱导系统的研究概述
交通流的诱导,是通过为出行者提供有关交通拥挤发生的时间、地点、影响范围、速度限制和绕行线路等信息,引导交通流避开拥挤区域或降低行驶速度,达到平稳交通流、减轻拥挤区域交通压力的目的。
动态路径诱导系统(DRGS)的研究最早始于日本(1973),一个称为CACS(ComprehensiveAutomobiletrafficControlSystem)的项目首先进行了基于射频通信的车载动态路径诱导系统的开发试验。
1990年的VICS(VehicleInformationandCommunicationSystems)项目在日本建立了世界上第一个交通信息服务的通信系统。
VICS播发的实时交通信息包括:
主要地点间的行程时间、交通拥挤、法规、事故、广域的最优路径选择信息和道路施工、天气情况及停车场信息等。
[10]在VICS中心,每隔5s更新路况信息。
1996年VICS在全日本范围内投放市场,至2008年累计销售2119万台。
80%的车辆导航系统集成了该系统。
[11]现在,日本是全世界范围内车载导航设备在民间应用最广泛的国家,利用车载导航比在家里可获得更多的交通信息。
欧洲的DRGS研究开始是基于红外信标通信展开的。
英国最先推出了世界上第一个商用车载路径诱导系统TrafficMaster(目前已发展成为具有提供语音信息功能的Traffic-mate)。
90年代,德国西门子公司基于LISB开发的Euro-Scout系统(在美国称为Ali-Scout,是一种B-CDRGS)得到一定的应用,但是缺点是需要大量投资用于安装路边的红外信标。
德国的STORM项目致力于开发双模式DRGS,即在安装红外信标的区域开发基于红外信标的路径诱导,同时在广域内开发基于RDS-TMC(RadioDataSystem-TrafficMessageChannel)交通广播的路径诱导。
90年代后,美国对ITS研究开始介入和展开,并先后进行了Pathfinder,TravTek,ADVANCE等以动态路径诱导系统为主要内容的试验。
TravTek系统实现的路径诱导是基于拥挤和事故等实时交通条件进行的,并具有为出行者服务的“黄页”信息,尤其适用于对该地区不熟悉的旅行者使用;在美国芝加哥进行的ADVANCE项目(1991·7—1996·12)的研究为动态路径诱导系统建立了系统性的研究基础,该系统是一种基于实时交通条件(当前路段行程时间)的分布式路径诱导系统,车辆定位主要采用差分GPS,在GPS处于盲区时辅以基于车轮速度和方向传感器的航位推算法进行定位。
目前美国各地广泛布置了区域性的多方式出行者信息系统(MultimodalTravelerInformationSystems),可以提供实时的交通信息,而且Internet上的交通信息资源在美国已十分丰富。
[10]
比较美国、日本和欧洲的DRGS研究现状,日本在动态路径诱导系统的开发、部署和应用方面居于领先地位;美国在系统性研究方面有优势,并正在向基于Internet的动态路径诱导发展;欧洲更加注重基于RDS-TMC广播的动态路径诱导系统的开发。
城市交通流诱导系统UTFGS(UrbanTrafficFlowGuidanceSystem)是中国的第一个动态路径诱导系统研究项目,UTFGS根据我国混合交通的实际特点,以城市交通面控系统资源为依托,是一种基于实时动态交通信息的出行者信息和分布式动态路径诱导系统。
1.4研究方法与技术路线
1.4.1研究方法
本文以文献研究为主,在研究过程中充分借鉴和参考前人的研究成果,采用系统科学的观点和方法、类比法、文献分析法及数理模型的方法进行研究,同时借鉴最优化理论和系统科学等相关学科的研究方法。
对于交通流特性及拥堵判别方法的研究采用状态特性研究方法(statusstudy)。
由于车/车自组网的概念尚未有得到公认的明确论述,本文将采用概念分析的研究方法(conceptanalysisstudy)阐述这一关键性概念。
本文的最终目的是完成车/车自组网交通诱导系统的总体设计,因此采用设计与展示研究方法(design-demonstrationstudy),建构并解释一个新的系统。
1.4.2
车辆定位技术
信息采集技术
自组网技术
无线通信技术
技术路线
车/车自组网系统
交通流诱导
路网交通状态显示
动态交通信息采集
1.5本文研究的内容及结构安排
城市交通拥堵问题严重降低人们的生活幸福感,制约政府的民生决策,阻碍经济社会发展,是一道长期、但必须解决的难题。
因此,本文主要对城市的交通拥堵的判别进行研究。
车/车自组网的通信要求网络中有一定数量的车辆,以及保持一定车间距离以维持基本通信需求。
公路的交通流密度有时不能达到最少通信节点要求,交通信息采集与传递会受到影响,自组网系统的路径诱导功能难以正常保证。
因此,本文的车/车自组网主要是针对城市交通流而言的。
动态路径诱导系统(DRGS)通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最佳行驶路线来达到诱导出行行为、减少车辆在路上的逗留时间,进而实现改善交通和避免交通拥挤和堵塞的目的,同时它还能避免因盲目驾驶或凭经验驾驶造成的交通堵塞。
本文主要研究内容是结合动态实时交通和地理信息,探讨诱导策略及最优路径算法,并完成一个车/车自组网的交通诱导系统的总体设计。
本文主体分四个章节,主要内容如下:
介绍无线移动自组织网络的基本定义及历史发展,对车/车自组网这一关键性概念作明确解析,详细探讨了它的理论及组件。
分析交通拥挤的特征,给出度量标准。
在对交通状态判别技术研究的发展历史与现状进行回顾的基础上,经过对经典ACI算法的比较分析,明确了ACI研究的必要性、可行性和重点。
通过对拥挤状态下交通流特性进行分析和对ACI算法的适用条件与需求进行研究,以数据挖掘、数据融合和人工智能技术为手段,提出车/车自组网的拥堵判别指标和方法。
概述了最优路径的含义及类别,结合动态路径诱导系统的体系,搭建车/车自组网路径诱导系统的结构,分析诱导模型和算法,提出适用于车/车自组网的动态最优路径算法,并研究了聚集反映与过激反应。
完成车/车自组网交通诱导系统的总体设计,包括拥堵判别及路径诱导两大功能。
2车/车自组织网概述
2.1无线移动自组织网络
2.1.1概述
自组网是一组带有无线收发装置的移动终端组成的一个多跳频的临时性自治系统。
这种网络没有固定的路由器,网络中的节点可随意移动并能以任意方式相互通信。
无
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