基于物联网技术的城市交通诱导研究.docx
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基于物联网技术的城市交通诱导研究
基干物联网技术的城市交通诱导研究
ClassifiedIndex:
U412U.D.C:
629
SouthwestJiaotongUniversity
MasterDegreeThesis
Grade:
Candidate:
AcademicDegreeAppliedfor:
Speciality:
Supervisor:
2010YeXiao
MasterofEngineeringTrafficandTransportationPlanningandManagementProfessorPengQiyuan
OnTheUrbanTrafficguidanceby
theInternetofThingsTechnology
Mar.12,2013
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于
1.保密□，$年解密后适用本授权书;
2.不保密[j/使用本授权书。
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本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：
（1）提出了以物联网技术采集数据代替传统数据采集方式，解决了采集数据效率低，实时性差，更新速度滞后的问题。
（2）提出了车载ATIS设备发布数据的优越性，并分析了系统最优和用户最优之间的矛盾及其解决思路。
（3）改进了交通诱导和交通控制系统协同的总体思路，改进了区域交通诱导的流程。
学位论文作者签名
本人郑重声明：
所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。
本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。
随着经济和科技的快速发展，汽车保有量迅速增加，城市交通拥堵问题也成为了近年来交通领域的主要问题。
交通信号控制和交通诱导通常是用于解决交通拥堵的两种最常用的方式。
协调好两者的关系对于城市道路的使用效率有很大的提高。
本论文通过对交通诱导和交通信号控制系统进行研究，引入物联网技术的相关原理，力图将三者结合成一个整体，向出行者发布实时数据。
从而让出行者主动掌握交通情况从而做出最优选择。
同时也对整体网络进行优化，从而消除拥堵区域。
本论文基于物联网技术，从区域交通分配和区域交通诱导出发，对区域交通信号控制系统进行优化，涉及了数据源分析，物联网设计思想和数据采集流程，诱导服从率和道路拥堵的关系，意念最短交通路径的定义，交通信号控制系统的规划与设计。
论文结合实际，对交通流数据进行仿真和评估，分析了诱导前后拥堵区域和整体路网的变化。
希望能将成果与研究与实际交通情况相结合，从而有效的改善交通拥堵。
关键词：
物联网技术，交通信号控制系统，区域交通分配，交通诱导，车载ATIS
Abstract
Withtherapiddevelopmentofeconomicsandtechnology,thenumberofvehicleshaslargelyincreased.Therefore,theproblemoftrafficcongestionhasbecomeahotissueintrafficareas.Trafficsignalcontrolsystemsandtrafficguidancesystemsweretwomethodstosolvetrafficjam.Howtocoordinatetherelationshipbetweenthesetwopartscouldincreaseefficiencyofthecityroads.Inthispaper?
trafficguidanceandtrafficcontrolsystemswereresearchedaswellastheInternetofThings（IOT）,Theauthortriedtocombinethesethreepartstosendtrafficdatatoroaduserssoastoletthemchoosethebestroutetotravel.Meanwhile,trafficnetworkoptimizationhasbeenrealizedtoreducetrafficcongestionareas.
ThispaperhasoptimizedregionaltrafficsignalcontrolsystemsbasedonIOT,trafficguidanceaswellastrafficassignment,involveddatasources,IOTdesignpatterns,datacollectionaswellastherelationshipbetweenguidanceobeisancerateandtrafficjam.Italsoinvolvedthedefinitionofidealtrafficshortestroutes,planninganddesigningoftrafficcontrolsystems.Thispapercombinedtheoryandreality,simulatedandevaluatedtrafficdataandmeanwhileanalyzedthetransformationofbefore-afterguidance.Resultsandresearchescouldhopetocombinewithrealityinordertoreducetrafficcongestion.
Keywords：
InternetofThings（IOT）,Trafficsignalcontrolsystems,Regionaltrafficassignment,Trafficguidance,Vehicle-mountedAdvancedTravelerInformationSystems.
目录
nim^1
1.1研究背景1
1.2可行性研究2
1.3研究现状2
1.3.1智能交通系统研究现状2
1.3.2物联网研究现状3
1.3.3交通诱导研究现状4
1.3.4交通控制系统研究现状5
1.4研究思路与主要研究内容6
1.4.1研究思路6
1.4.2主要研究内容7
第2章交通数据收集9
2.1交通数据源的分类9
2.1.1基于道路的数据源9
2.1.2基于车辆的数据源10
2.1.3基于路网的数据源10
2.2数据采集方法10
2.2.1物联网概念10
2.2.2物联网的技术原理及其设计思想11
2.2.3数据采集模块及其流程13
2.3匹兹堡市实际路网诱导实验描述14
2.4本章小结16
第3章交通诱导决策分析17
3.1区域诱导与区域动态交通分配的调查分析17
3.1.1区域诱导服从率的调查分析17
3.1.2意念交通最短路径的调查分析21
3.2区域交通诱导与区域动态交通分配的基本思想23
3.2.1区域交通诱导的基本思想23
3.2.2区域动态交通分配的基本思想24
3.3交通服务水平和区域诱导量的确定25
3.3.1交通服务水平25
3.3.2区域诱导量的计算27
3.3.3诱导的发布28
3.3.4区域诱导的流程29
3.4本章小结30
第4章交通信号控制31
4.1信号流程规划31
4.1.1左转的处理31
4.1.2信号流程与冒泡图32
4.1.2常用的信号流程32
4.2交通信号设计36
4.2.1绿灯间隔时间36
4.2.2信号损失时间37
4.2.3临界车道的车流量37
4.2.4信号周期38
4.2.5交通信号配时39
4.3物联网技术和交通诱导以及信号控制三位一体的协同策略39
4.4本章小结41
第5章交通实验仿真42
5.1SYNCHRO交通仿真软件介绍42
5.2仿真步骤43
5.3仿真结果分析与评价43
5.3.1仿真结果分析43
5.3.2仿真结果评价46
5.4本章，J、结46
结论与展望47
50
第1章绪论
1.1研究背景
近年来，随着经济的高速发展，私家车保有量也不断增加，据国家统计局最新数据显示，2012年末全国汽车（民用）保有量达到9309万辆，比上年末增长18.3%。
私家车高速增长的背后直接导致的问题就是交通的严重拥堵。
据2010年交通蓝皮书显示，成都中心城区平均车速18KM每小时，武汉中心城区平均车速22KM每小时。
在北京的一些拥堵路段，平均车速甚至降到10KM每小时以下。
按照美国交通服务水平评级，车速在l〇mi-15mi（16km-24km）每小时属于拥堵状态。
因此，改善交通拥堵是提高城市尤其是像北京、上海、成都这样的特大城市生活效率的措施之一。
我国在改善交通拥堵上主要采取增加道路供给和限制道路需求两种方式。
增加道路供给指的是通过新建道路，立交桥，打通断头路，扩宽道路等方式来增加道路通行能力的供给，使得道路的供给量能跟上需求量的增长。
事实证明，由于我国经济的高速增长，汽车保有量的增长远远超过道路的新增供给量。
所以交通拥堵不但没有好转，反而有恶化的趋势。
而对于美国来讲，由于资金的限制和环境保护政策的制约，交通部门很少采用大规模修建道路的方式来缓解交通拥堵，他们更多是通过提高道路的通行效率来改善交通拥堵。
限制道路需求指的是通过行政手段和经济手段来限制私家车的购买和使用。
类似于北京的单双号行驶，上海的限购，伦敦、新加坡的道路拥挤收费等等。
这种方式是以牺牲出行者的自由为代价的。
在短时间内可以接受，但是长期看来，这种政策还有待商榷。
这也就解释了为什么限制需求的缓堵手段在美国几乎无法通过：
美国是一个靠私家车为主要交通工具的国家，公交系统不太发达，而且几乎没有人使用自行车，有的城市甚至没有自行车道，如果限制了居民的私家车使用权，部分居民甚至无法生活。
21世纪是信息技术的世纪，任何脱离了信息技术的发展都是滞后的。
交通也不例外。
近几年国内外还是积极研究智能交通系统的应用和趋势。
物联网技术就是其中一项比较流行的技术。
1.2可行性研究
为了解决交通拥堵，本论文并没有采取以上两种常见的方式，而是尝试通过分散交通需求量以提高道路使用效率为目的进行缓堵。
随着智能交通系统和交通控制系统的不断深入发展，越来越多的交通研究者发现，交通诱导和交通控制相结合往往能对交通状态进行有效的控制，这就得益于交通控制的强制性以及交通诱导的提前性。
在这样的系统中，通过交通诱导来转移交通流量，同时提示出行者最短路径，从而避免拥堵，使得出行者更快达到目的地。
交通管理者也由被动疏导拥堵转化为主动引导交通。
1.3研究现状
1.3.1智能交通系统研究现状
美国于1967年正式开始进行电子路径诱导系统的研究，成为了ITS研究的起点。
1990年美国智能车辆和道路协会成立，之后在1991年确立了交通新政策ISTEA，为ITS的建设和发展政策制定了总的方向和目标，从此，美国的ITS进入了全面、系统、有序的发展阶段。
1994年，智能车辆和道路协会更名为ITSAmerica，形成了新的ITS研究开发框架。
1998年美国修订了ISTEA，制定了TEA-21,从立法的角度对ITS进行规划。
2004年，美国国会通过了新的交通法案（Safe,Accountable,Flexible,EfficientTransportationEquityACT:
ALegacyforUsers,SAFETEA-LU）。
将重点放在了环境和气象上和使用多样的智能交通系统等[1]。
曰本通商产业省于1973年开始ITS的探索和研究，1994年四省一厅（建设省、通商产业省、运输省、邮政省、警察厅）联合日本先进信息与通信社会，成立了VERTIS,即车辆、道路和交通智能化推进协会[2]。
1996年正式开始实施车辆信息与通信系统（VICS）此系统将交通事故、道路拥堵、车速限制、驾驶时间等经过处理后及时传给道路出行者，辅助出行者做出出行决策[3]。
1999年，日本建立了智能交通系统框架，2001年出台了IT基本法，并开始重点建设智能交通系统[4]。
欧洲开始ITS研究开始于二十世纪七十年代科技领域研究合作组织（COST）。
1985年开始实行尤里卡计划，正式开始研究智能交通网络的规划项目。
1991年欧洲道路交通通信实施组织（ERTICO）正式成立，后更名为智能交通协会。
开始对智能交通系统的发展实施统一部署。
1992年，先进的交通通信研究计划（DRIVEII）欧洲交通机动化计划（PROMOTE）、欧洲交通信息服务网（TEN-T）相继研发成功并予以实施。
有效地提高了出行效率，取得了明显的社会经济效益。
中国ITS的研究开发起步较晚，二十世纪八十年代后期才开始进行一些诸如交通信息采集，车辆识别等ITS基础性研究。
1994年我国部分学者参加了在法国巴黎召开的第一届ITS世界大会，为中国ITS的开展揭开了序幕。
1999年交通部公路科学研究所里的全国数百名专家学者参加了“九五”国家科技攻关重点项目《中国智能交通系统体系框架研究》。
2000年，科技部会同国家计委、经贸委、公安部、交通部、铁道部，建设部、信息产业部等部委相关性部门的充分协商和讨论的基础上，建立了发展中国ITS的政府协调机构——全国智能交通系统（ITS）协调指导小组办公室，并成立了ITS专家咨询委员会。
2002年4月，通过科技部批复和实施的“十五’’国家科技攻关“智能交通系统关键技术开发和示范工程”，北京、上海、天津、重庆、广州、深圳、中山、济南、青岛、杭州十个城市作为首批智能交通系统的试点城市和示范工程城市。
2003年11月，科技部马颂德副部长第一次率中国政府代表团参加在西班牙马德里举办的第十届ITS世界大会，科技部联合交通部、建设部、公安部和北京市政府联合申办“2007年第十四届ITS世界大会”获得成功，标志着中国的智能交通系统建设将在更加开放、竞争与合作并存的环境中加速发展[5]。
1.3.2物联网研究现状
由于物联网是在智能交通系统发展到一定程度才新兴的产物，所以目前尚还处于探索阶段。
2000年.麻省理工学院的Sarma等人率先提出了物联网的概念[6]。
随后，麻省理工学院的Engels从大型超市、日常用品公司所销售的商品数量及其所处地理位置分析了物联网实施的可行性[7]。
2005年，ITU在信息社会世界峰会（WSIS）上首次比较全面的对物联网的概念进行了途释。
Madlmayr，Ecker等人认为在完成了近距离无线通信的第一层物理层和第二层数据链路层的标准化后，ISO等还需要在近距离无线通信的数据保密，传输协议等方面进行标准化。
文章也关于标准化的战略目标和实施计划进行了较为详细的讨论[8]。
MathiasFunk等人正式对物联网做出严格的定义为：
“通过射频识别（Radio
FrequencyIdentification,RFID）、无线传感器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息的交换和通讯，以实现智能化识别、定位、监控和管理的一种网络[9]。
”同年，Weber也第一次提出了完善物联网法规的问题[1（）]。
国内研究物联网总体来讲都还处在起步阶段，而物联网如何应用于交通管理上的研究更是少之又少。
宁焕生、张瑜等基于RFID和物联网技术，对物联网的国内外发展现状进行了综述，并设计了一种适合于中国物联网的体系架构，并结合此结构提出了中国物联网信息服务系统的设计方法[11]。
为了实现中国物联网的有效管理，宁焕生、张瑜等利用SNMP协议的优点，提出了中国物联网网络管理协议结构，为中国物联网的架构、信息服务系统和网络管理协议的发展和研究提供了参考。
李如年介绍了基于RFID技术的物联网的组成及其工作原理，分析了物联网的应用方面存在着标准不统一、价格昂贵、安全加密技术有待突破、数据管理平台建设有待加强等亟待解决的问题[12]。
王宝云、张应福和孙其博等人提出了如何有效的处理好物联网和互联网的关系，并对物联网的标准化发展提出了建议[13][14][15]。
1.3.3交通诱导研究现状
目前国内外交通诱导主要还是基于动态交通分配理论来进行研究。
动态交通分配模型是在给定随时间变化的0-D交通流量情况下，按用户最优原则（UserEquilibrium,UE）或者系统最优原则（systemoptimization，SO）来研究各个时段的出行率，交通流量的分布等[16]。
Yagar在1971年第一个采用计算机模拟出交通分配模型，并证明此模型满足Wardrop的第一原则，即UE原则[17]。
Brastow提出了不同的动态用户最优问题的计算机模拟模型。
此模型的优点在于能够相对容易地集成交通控制系统，评价智能交通系统的信息服务、路径优化效果等。
但缺点也是显而易见的，例如分析能力差，模型复杂，模型的解无法分析精度等[18]。
随后，Merchant和Nemhauser提出了满足系统最优原则的动态路径选择模型，但是，此模型是一个离散的、非凸的非线性规划模型，即NP-HARD问题[19][2（）]。
Janson则在静态交通分配的基础上提出了改进的动态交通分配模型，其思想主要是采用多目标规划来建立模型，但是某些假设违反了基本交通规则，例如先入先出规则[21]。
此后Jayakrishan等改进了Janson的模型，使其满足了先入先出原则。
随后更深入的研究就是将确定型动态网络模型扩展为随机性动态网络模型[22]。
Cascetta应用随机过程理论建立了动态随机路径选择模型P3]，Ran等建立了两种用户最优的LOGIT模型[24]。
动态分配理论的计算方法一直都没有一个好的解决办法，目前还是采用启发式算法来解决这种问题，这方面代表性的人物有Drissi和Hamada，Jonson等[25][26]。
由于模型的复杂性，求解的困难性，目前这些模型用于国内ITS的并不多[27]。
杨清华总结了动态交通分配的定义及其在交通诱导中的位置和作用。
孙燕等采用混合遗传-模拟退火算法设计了动态交通分配的快速优化算法，大大提高了动态交通分配模型的实用价值。
叶海飞等人根据信号控制与交通诱导对部分道路的影响以及出行者对诱导信息的服从率，采用了两种半动态分配策略。
温凯歌等人随后提出了基于LOGIT方法的交通分配模型，在路径选择上实用了LOGIT模型来求出每条路径的选择概率。
雷斌则采用改进了的LOGIT模型来对交通分配进行建模[28\
1.3.4交通控制系统研究现状
英国的SCOOT系统是英国道路协会在1980年提出的一种动态交通控制系统，此系统的模型和优化方法是基于TRANSYT基础上提出来的[29]。
SCOOT通过安装在交叉口进口处的车辆感应器来采集数据，之后进行联机处理，从而形成控制方案。
澳大利亚的SCAT系统采取分层递阶式控制结构，在交通管理中心安装大型计算机，将区域的计算机数据自动传递到管理中心的方式来管理所有路口的信号运行和检测器的工作状况。
而地区主控制器用来检测交叉口送来的车流数据[29]。
英国的TRANSYT控制系统是目前最成功的静态交通控制系统，不过由于不能对信号周期进行实时优化，很难确定最优配时方案。
并且需要花费大量时间进行数据的采集。
意大利的UTOPIA/SPOT系统有小型分布式信号控制系统和面控模块组成，此系统考虑了公交优先的功能，并且釆用了优先级作用的概念保证区域控制的最优性和健壮性[3（）]。
我国在研究城市交通信号控制系统的工作起步较晚，1980年，国家为了改善大型城市的交通拥堵问题，制定了城市交通系统管理技术研究。
将引进和开发相结合，建立了部分城市的路网交通控制系统。
在北京，上海等大型城市的中央商务区采用了SCOOT系统，TRANSYT系统以及SCAT系统。
不过大部分交叉口还是釆用简易单点信号控制系统。
而对于小型城市，交通控制系统主要还是采用国产单点信号控制系统
和协调式控制机。
国内的信号系统在管理交通方面起到了一定的效果，但是由于我国交通需求过大，需要对这些系统进行改进，比如对信号控制进行完善，能够合理解决混合交通流的问题，对部分区域能实现网络协调控制等。
1.4研究思路与主要研究内容1.4.1研究思路
本论文主要采取交通控制和交通诱导相结合的方式，并通过物联网系统将其整合。
一个完整的交通控制系统分为四大模块，即数据采集模块，决策分析模块，数据处理模块，系统评估模块，如图1-1所示。
因此，本论文也按照交通数据采集到交通决策分析再到交通系统控制，最后交通评估的思路，在对一个范围内的交通流量进行控制和优化的基础上融入物联网和交通诱导技术。
全文的技术路线如图1-2所示。
图1-1交通控制系统的四大模块
区域交通流状态分析
区域流畺分配与信号配时
r
诱导后状态评
图1-2全文的技术路线
1.4.2主要研究内容
本论文在基于物联网技术的条件下对交通诱导思想和交通信号控制系统进行了较为深入的研究，并结合项目进行了验证和评估，主要内容如下：
全文分为5章，第1章为绪论，主要对研究的背景和可行性分析进行介绍，针对本论文的相关技术对国内外现状进行分析，包括智能交通系统，物联网技术，交通诱导以及交通控制系统四个部分。
为后续讨论交通诱导和交通控制的核心技术奠定了基础。
最后提出了研究的思路和主要内容。
第2章介绍了交通控制系统的数据收集模块，介绍了交通数据源的分类，物联网收集数据的原理，并对本人参与的宾州匹兹堡市的交通控制优化项目进行的简要的介绍。
第3章在第2章的基础上进行了交通决策分析，包括对诱导服从率、意念交通时间进行了相关调查，并在交通分配的理论下，从管理者的角度和出行者的角度对诱导策略进行了分析研究。
第4章根据所收集到的交通数据和所制定的交通策略，对匹兹堡市一个区域内的9个交叉口的信号配时进行改进，对此区域内的交通流量进行调节，从而消除了拥堵区域。
第5章对优化后的交通状态进行了评估，并且和优化前的交通状态进行了比较，结合交通仿真结果，对实施效果进行较为充分，客观的评价。
第2章交通数据收集
交通数据采集的目的是为后续决策分析提供准确的数据支持，它是交通控制系统和交通诱导技术的基础。
2.1交通数据源的分类
道路交通控制的第一步是要准确，及时并且可靠地收集到交通信息。
在进行数据采集的过程中，不同的数据源采集的方式也不太一样。
交通数据源大体上分为基于道路的数据源，基于车辆
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