物联网在智能交通方面的应用

物联网在智能交通方面的应用

1、概述

随着经济的发展和社会的进步，城市人口增多，汽车数量持续增加，交通拥挤和堵塞现象日趋严重，由此引发的环境噪声、大气污染、能源消耗等已经成为现在全球各工业发达国家和发展中国家面临的严峻问题。智能交通系统作为近十年大规模兴起的改善交通堵塞减缓交通拥挤的有效技术措施，越来越收到国外政府决策部门和专家学者的重视，在许多国家和地区也开始了广泛的应用。

随着近两年物联网技术在国的迅捷发展，智能交通领域被赋予了更多的科技涵，在技术手段和管理理念上也引起了革命性变革。

目前，社会各界对物联网“理解”不一，专家对物联网解读各有侧重。一般认为：物联网指通过射频识别、传感器网络、全球定位系统等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。1999年由麻省理工学院Auto-ID 研究中心提出物联网概念，它实质上等于RFID技术和互联网的结合应用。2005年，ITU在《The Internet of Things》报告中对物联网概念进行扩展，提出任何时刻，任何地点，任何物体之间的互联，无所不再的网络和无所不在计算的发展愿景，除RFID技术外，传感器网络、纳米技术、智能终端等技术将得到更加广泛的应用。

相对于以前环形线圈和视频为主要手段的车流量检测及依次进行的被动式

交通控制，物联网时代的智能交通，全面涵盖了信息采集、动态诱导、智能管控等环节。通过对机动车信息的实时感知和反馈，在GPS、RFID、GIS（地理信息系统）等技术的集成应用和有机整合的平台下，实现了车辆从物理空间到信息空间的唯一性双向交互映射，通过对信息空间的虚拟化车辆的智能管控实现对真实物理空间的车辆和路网的“可视化”管控。

作为物联网感知层的传感器技术的发展，实现了车辆信息和路网状态的实时采集，从而使得路网状态仿真与推断成为可能，更使得交通事件从“事后处置”转化为“事前预判”这一主动警务模式，是智能交通领域管理体制的深刻变革。

目前的智能交通系统主要包括以下几个方面。先进的交通信息服务系统，先进的交通管理系统，先进的交通公共交通系统、先进的车辆监控系统、先进的运载工具操作辅助系统、先进的交通基础设施技术状况感知系统、货运管理系统、电子收费系统和紧急救援系统。

根据ITS的定义，ITS是将传感器技术、RFID技术、无线通信技术、数据处理技术、网络技术、自动控制技术、视频检测识别技术、GPS、信息发布技术等运用于整个交通运输管理体系中。从而建立起实时的、准确的、高效的交通运输综合管理和控制系统。显然，智能交通行业中无处不在利用物联网技术、网络和

设备来实现交通运输的智能化。ITS，是作为继计算机产业、互联网产业、通信产业的又一新兴产业，其与物联网的结合是必须的也是必然的，智能交通行业已被公认为是物联网产业化发展落实到实际应用的最能够取得成功的优先行业之一，必将能够创造出巨大的应用空间和市场价值。

《智能交通运输系统体系结构》由国家自然科学基金重点项目“城市交通流控制与诱导系统”分项目“智能交通运输系统（ITS）体系结构（Architecture）”及市科委国际合作预备项目“市ITS体系结构”的研究成果综合编成。

《智能交通运输系统体系结构》阐述了运用系统结构化分析方法研究制订的“中国智能交通运输系统体系结构”的建议框架，其主要容包括：（1）系统体系结构及其结构化分析方法概述以及世界各交通发达国家/地区ITS体系结构简介；（2）中国ITS用户服务：包括分属于10种服务类型的33项用户服务项目及800多项用户服务要求；（3）中国ITS项层体系结构：包括系统需求模型中的需求总图、顶层数据流图，以及系统构架模型中的信息流/信息通道图；（4）城市交通控制与诱导系统体系结构：包括系统需求模型中的需求总图、数据流总图、系统构架总图、信息流/信息通道图，过程定义、信息流字典、信息通道定义等。

《智能交通运输系统体系结构》适用于有关组织领导ITS研究开发的管理部门的领导与管理人员；电子、信息、计算机、通信、自动控制、汽车等有关产业、企业研究开发ITS的研究人员与管理人员；高校、科研院所中的交通工程、系统工程、计算机、信息、通信、自动控制、卫星定位、汽车等专业研究机构研究开发ITS的科研人员及研究生。

针对目前交通信息采集手段单一，数据收集方式落后，缺乏全天候实时提供现场信息的能力的实际情况，以及道路拥堵疏通和车辆动态诱导手段不足，突发交通事件的实时处置能力有待提升的工作现状，基于物联网架构的智能交通体系综合采用线圈、微波、视频、地磁检测等固定式的多种交通信息采集手段，结合出租车、公交及其他勤务车辆的日常运营，采用搭载车载定位装置和无线通讯系统的浮动车检测技术，实现路网断面和纵剖面的交通流量、占有率、旅行时间、平均速度等交通信息要素的全面全天候实时获取。通过路网交通信息的全面实时获取，利用无线传输、数据融合、数学建模、人工智能等技术，结合警用GIS

系统，实现交通堵塞预警、公交优先、公众车辆和特殊车辆的最优路径规划、动态诱导、绿波控制和突发事件交通管制等功能。通过路网流量分析预测和交通状况研判，为路网建设和交通控制策略调整、相关交通规划提供辅助决策和反馈。

这种架构下的智能交通体系通过路网断面和纵剖面的交通信息的实时全天

候采集和智能分析，结合车载无线定位装置和多种通讯方式，实现了车辆动态诱导、路径规划和信号控制系统的智能绿波控制和区域路网交通管控，为新建路网交通信息采集功能设置和设置配置提供规和标准，便于整个交通信息系统的集成整合，为大情报平台提供服务。

由浮动车交通信息采集系统、固定式交通信息采集系统、交通信号控制系统、卡口系统、非现场执法系统、车辆和警员定位系统等子系统组成了交通指挥中心信息平台。这个平台与GIS数据信息平台的无缝对接，通过智能分析系统对各种交通数据流进行情报化分析处理后，对外提供公共交通信息服务和交通诱导信息服务。

交通指挥中心信息平台在动态交通信息诱导系统中起到交通信息汇聚融合、智能处置、情报分析提取和信息分发的作用，为指挥决策和交通信息发布服务，为县级交通指挥分中心提供数据支持。交通指挥中心信息平台的主要功能：完成浮动车式交通信息采集系统、固定式交通信息采集系统、车辆和警员定位系统等7个系统信息的汇集和标准化处理；完成对汇集交通信息的质量管理，对道路交通状态信息的判别和评估，并在信息平台行进一步加工处理，形成统一的交通状态信息；实现对外交通信息服务子系统、交通诱导屏信息发布子系统、交通信息处理分析系统间的交通信息共享和反馈；交通指挥中心信息平台的建设应立足物联网整体情报大平台的需求，设计应满足远期海量终端接入和平台间的数据交换及按需共享的要求。

目前，车辆信息采集方式主要有两种：一种是固定式采集，通过安装地磁检测器、环形线圈、微波检测器、视频检测器、超声波检测器、电子标签阅读器等检测设备，从正面或侧面对道路断面的机动车信息进行检测，目前在路口及卡口等处，视频和环形线圈检测设备被大量采用，这两种方式也存在一定的不足：视频检测在天气状态不好的情况下效果不能满足要求；线圈检测只能感知车辆通过情况，对具体车辆信息等无法感知。因而，为了实现交通信息的全天候实时采集，必须集成使用多种信息采集技术进行多传感器信息采集，在后台对多源数据进行数据融合、结构化描述等数据预处理，为进一步的情报分析提供标准数据格式。

另外一种是浮动车信息采集技术。浮动车通常是指具有定位和无线通信装置的车辆。浮动车系统一般由3个部分组成：车载设备、无线通信网络和数据处理中心。浮动车将采集所得的位置和时间数据上传给数据数据处理中心，由数据处理中心对数据进行存储、预处理，然后利用相关模型算法将数据匹配到电子地图上，计算或预测车辆行驶速度、旅行时间等参数，对路网和车辆实现“可视化”管控。浮动车采集技术是固定点采集技术的重要和有益补充，它实现了路网全流程的信息采集（纵剖面信息采集），结合固定点式采集（断面信息采集），可以