基于云計(jì)算的智能交通系統(tǒng)構(gòu)建智能交通云

1、基于云計(jì)算的智能交通系統(tǒng)構(gòu)建智能交通云構(gòu)建“智能交通云”主要是對智能交通的一些子系統(tǒng)的應(yīng)用以及計(jì)算系統(tǒng)分離出共通的計(jì)算設(shè)備層，這樣智能交通系統(tǒng)的控制中心就可以構(gòu)造在同一個(gè)計(jì)算設(shè)備層上面。5.1.1“云”的構(gòu)建基于現(xiàn)代“云計(jì)算”的智能交通系統(tǒng)的“云計(jì)算”的構(gòu)建重點(diǎn)要解決的就是各種交通數(shù)據(jù)的處理以及大量交通數(shù)據(jù)的存取和快速響應(yīng)請求的能力。在本文中所研究的基于云計(jì)算的智能交通系統(tǒng)中最重要的應(yīng)用系統(tǒng)就是動(dòng)態(tài)導(dǎo)航系統(tǒng)，主要包括動(dòng)態(tài)導(dǎo)航前期建設(shè)以及導(dǎo)航數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)處理。下面對動(dòng)態(tài)導(dǎo)航技術(shù)在云計(jì)算的處理中需要用到的重要技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的說明，這是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵29。1、交通網(wǎng)絡(luò)中的Braess悖論及其博弈

2、論分析在大部分的行駛路徑上面，人們出行成本定義相同，并且要比在沒有使用路徑上的出行成本要小的。在一般具有合作博弈的結(jié)果都有著相同的性質(zhì)，例如在任意的平衡點(diǎn)的地方，如果存在某些用戶的收益上升，這必將導(dǎo)致了其它用戶的收益下降，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。如下圖所示的路網(wǎng), 路段的出行時(shí)間為圖5-1 路網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖其中，為某人在以路段的上的出行時(shí)間；為任意的情況下，該道路上對應(yīng)的出行時(shí)間。假設(shè)該問題滿足對稱條件可以假定路網(wǎng)中的交通比較擁擠的路段op和qr很短，因此再不控制車輛流量情況下的出行時(shí)間近似為0，即假定新增路段pq的延遲參數(shù)與路段oq和qr相等，即設(shè)，則各路段出行時(shí)間可表示成，。路網(wǎng)（）由4個(gè)路段構(gòu)成，從o

3、至r有兩條路線：路線1（），路線2（），其出行時(shí)間為令， 因此同時(shí)提高雙方性能的解30。路網(wǎng)（）中除了線路1、2以外，增加了路線3（）。設(shè)為分配道路線1上交通流，根據(jù)路網(wǎng)對稱性，分配到路線2上的交通就也是，因此，分配到路線3上的交通流為。取與路網(wǎng)（）相同的參數(shù)并另，做出和的函數(shù)曲線。在現(xiàn)實(shí)的路網(wǎng)中，上圖所示的結(jié)構(gòu)不是很常見的，在現(xiàn)代北京市的道路網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)?？梢砸姷饺缦聢D所示的道路結(jié)構(gòu)。圖5-2 路網(wǎng)結(jié)構(gòu)以及路段出行從到有3條路線，。設(shè)交通需求為，分配到3條路線上的交通流分別為、和。當(dāng)時(shí)，則上述分析有著Pareto的最優(yōu)解，與此同時(shí)和用戶的均衡解不一樣，所以發(fā)生了Braess悖論31。研究并且了解

4、北京市三環(huán)路以內(nèi)的某些地方，研究發(fā)現(xiàn)在路段上一段時(shí)間的的行車速度(speed)以及行車流量（flow）和當(dāng)?shù)氐缆返拈L度()，用來計(jì)算道路段的自由流的車輛的出發(fā)時(shí)間以及延遲參數(shù)。路段出行時(shí)間，因此根據(jù)車速和流量的數(shù)據(jù)，可以擬合出關(guān)系曲線，從而估計(jì)和的值。而對于某一路段的車流量的獲取，我們根據(jù)該路段的堵塞程度的情況，由圖中各種顏色的比例求得其總流量。假設(shè):車長 ：車距 ：路長車流量表示：車速假設(shè)，車距根據(jù)4種堵塞程度來確定。方法如下：從左到右車距依次為：、選取5段路網(wǎng)分析計(jì)算得由關(guān)系曲線估計(jì)出和的值如表14（備注：路段編號和圖5-2模型中一樣按順時(shí)針編排）圖5-4 鼓樓橋表5-1 路段分析路段編號

5、流量flow（輛）路長L (m)自由出行時(shí)間(s)延遲參數(shù)1199153068.920.019823262500112.610.0198310070031.530.04374250180081.080.0185514070031.530.012963542400108.110.03367260180081.080.0178選取17段路網(wǎng)分析計(jì)算得由關(guān)系曲線估計(jì)出和的值，由于，則上述分析有著Pareto的最優(yōu)解，與此同時(shí)和用戶的均衡解不一樣，所以發(fā)生了Braess悖論，此路網(wǎng)驗(yàn)證存在悖論。 圖5-5 西便門橋路段編號流量flow（輛）路長L (m)自由出行時(shí)間(s)延遲參數(shù)1179120054.

6、050.0173212990040.540.0180313390040.540.03354183120054.050.0169514394042.340.0169614283037.390.01507171110049.550.0166表5-2 路段分析選取17段路網(wǎng)分析計(jì)算得由關(guān)系曲線估計(jì)出和的值，由于，則上述分析有著Pareto的最優(yōu)解，與此同時(shí)和用戶的均衡解不一樣，所以發(fā)生了Braess悖論，分析可知，此路網(wǎng)驗(yàn)證不存在悖論。圖5-6 東直門北橋路段編號流量flow（輛）路長L (m)自由出行時(shí)間(s)延遲參數(shù)118890040.540.0123210077034.680.01983195

7、150067.570.0381413590040.540.01725377150067.570.0102618870031.530.0232712895042.790.0198表5-3 東直門北橋路段分析選取17段路網(wǎng)分析計(jì)算得由關(guān)系曲線估計(jì)出和的值，由于，則上述分析有著Pareto的最優(yōu)解，與此同時(shí)和用戶的均衡解不一樣，所以發(fā)生了Braess悖論，分析可知，此路網(wǎng)驗(yàn)證存在悖論。圖5-7 廣渠門橋路段編號流量flow（輛）路長L (m)自由出行時(shí)間(s)延遲參數(shù)1211120054.050.0147213790040.540.0169312580036.040.03174163110049.5

8、50.0174510960027.030.01426202120054.050.01537186130058.560.0180表5-4 廣渠門橋路段分析選取17段路網(wǎng)分析計(jì)算得由關(guān)系曲線估計(jì)出和的值，由于，則上述分析有著Pareto的最優(yōu)解，與此同時(shí)和用戶的均衡解不一樣，所以發(fā)生了Braess悖論，此路網(wǎng)驗(yàn)證存在悖論。通過以上分析，此路網(wǎng)不存在悖論。圖5-8 建國門橋路段編號流量flow（輛）路長L (m)自由出行時(shí)間(s)延遲參數(shù)110080036.040.0206210376034.230.0190310378035.140.0375413080036.040.0158512778035.

9、140.0158610070031.530.0180711480036.040.0180表5-5 建國門橋路段分析選取17段路網(wǎng)分析計(jì)算得由關(guān)系曲線估計(jì)出和的值，由于，則上述分析有著Pareto的最優(yōu)解，與此同時(shí)和用戶的均衡解不一樣，所以發(fā)生了Braess悖論，此路網(wǎng)驗(yàn)證存在悖論。通過分析可知，此路網(wǎng)不存在悖論。根據(jù)對以上路網(wǎng)的分析可知，在北京市二環(huán)路以內(nèi)，某些路網(wǎng)中（包括二環(huán)路）存在Braess悖論。2、大型活動(dòng)客流量短期預(yù)測技術(shù)研究灰色預(yù)測模型（Gray Forecast Model）其原理是指用少量的部分?jǐn)?shù)據(jù)對其結(jié)果或規(guī)律進(jìn)行預(yù)測的方法。通常情況下，當(dāng)我們運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)解決實(shí)際問題，制定策略

10、和發(fā)展方向，對一些重要的問題作出合理的決策時(shí)，要求我們運(yùn)用科學(xué)的方法進(jìn)行思考，了解事物過去的情況及現(xiàn)在的形式對其未來的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測，從而做出合理的分析和研究，并形成科學(xué)的假設(shè)和判斷。所以，灰色預(yù)測的相關(guān)數(shù)據(jù)是根據(jù)生成數(shù)據(jù)的GM(1,1)模型所得到的預(yù)測值的逆處理結(jié)果。3、系統(tǒng)基本組成與構(gòu)架智慧交通云平臺是一個(gè)處于交管數(shù)據(jù)采集與交管數(shù)據(jù)監(jiān)測應(yīng)用之間的系統(tǒng)。從系統(tǒng)基本組成與構(gòu)架上來看，該共享平臺由7個(gè)主要部分組成：歷史數(shù)據(jù)匯總處理系統(tǒng)，上報(bào)數(shù)據(jù)上報(bào)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)入庫系統(tǒng)，交管數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，交管數(shù)據(jù)查詢分析應(yīng)用系統(tǒng)，數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以及系統(tǒng)管理如圖5-9所示。 圖5-9 智慧交通云平臺的基本組成與構(gòu)架在

11、基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)架上，該平臺將架構(gòu)將構(gòu)建在公安云計(jì)算平臺之上，利用公安所提供的計(jì)算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源，作為智慧交通云平臺的基礎(chǔ)設(shè)施和支撐平臺。交管數(shù)據(jù)通過系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)寫入接口，實(shí)時(shí)寫入數(shù)據(jù)信息到云處理平臺。通過提供的查詢接口，可以高效、快速、準(zhǔn)確的返回結(jié)果給客戶端。4、系統(tǒng)總體構(gòu)架與功能模塊基于以上基本的系統(tǒng)組成和功能構(gòu)架，系統(tǒng)的詳細(xì)總體構(gòu)架和功能模塊設(shè)計(jì)如圖5-10所示：圖5-10 智慧交通云平臺總體構(gòu)架與功能模塊圖上圖中，自底向上分為五個(gè)層面。最下層是硬件平臺層，將使用市公安局云計(jì)算中心所提供的計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。從系統(tǒng)處理系統(tǒng)的角度看，這一層主要包括云存儲計(jì)算集群，此外還包括接口和管

12、理服務(wù)器、包括用于實(shí)現(xiàn)客戶端訪問的Web服務(wù)器。第二層是系統(tǒng)軟件層，包括移動(dòng)的云存儲系統(tǒng)軟件，綜合分析云計(jì)算軟件平臺，以及Web服務(wù)軟件等。云存儲系統(tǒng)將提供基于Sybase ASE關(guān)系數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲訪問能力，以及基于HDFS的分布式文件系統(tǒng)存儲訪問能力，分別提供基于JDBC/SQL的數(shù)據(jù)庫訪問接口以及HDFS訪問接口34。綜合分析軟件平臺可提供對HDFS、Hbase數(shù)據(jù)的訪問，并提供MapReduce編程模型和接口、以及非MapReduce模型的編程接口，以及用于實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算任務(wù)負(fù)載均衡和服務(wù)器單點(diǎn)失效恢復(fù)的Zookeeper。第三層是智慧交通云平臺中的數(shù)據(jù)層，包括原始交管數(shù)據(jù)、索引數(shù)

13、據(jù)、用于分析的中間數(shù)據(jù)、以及系統(tǒng)配置數(shù)據(jù)等。其中，原始交管數(shù)據(jù)、索引數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)將存儲在公安局云存儲系統(tǒng)的HDFS分布式文件系統(tǒng)中，用HDFS接口進(jìn)行存儲和訪問處理；而其它用于分析的中間數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)量不大、但處理響應(yīng)性能要求較高的數(shù)據(jù)，將存儲在云存儲系統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，用JDBC/SQL進(jìn)行存儲和訪問處理。第四層是交管數(shù)據(jù)處理軟件層，主要完成智慧交通云平臺所需要提供的諸多功能，包括實(shí)時(shí)監(jiān)控、報(bào)警監(jiān)控、車輛軌跡查詢與回放、電子地圖、報(bào)警管理、布控管理、設(shè)備管理、事件檢測報(bào)警、流量統(tǒng)計(jì)和分析、系統(tǒng)管理等功能。最上層是客戶端用戶界面軟件，主要供用戶查詢和監(jiān)視相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，除了事件檢測報(bào)警不需要

14、用戶界面外，其它部分都需要實(shí)現(xiàn)對應(yīng)的用戶界面35。5、實(shí)施效果 1）系統(tǒng)查詢界面系統(tǒng)采用B/S方式作為界面展示，用戶可以通過對所要的查詢條件進(jìn)行輸入，點(diǎn)擊查詢后，系統(tǒng)能夠快速返回結(jié)果如下圖5-11以及5-12所示。圖5-11 登陸界面圖5-12 系統(tǒng)界面2）提供大流量數(shù)據(jù)入庫能力，防止數(shù)據(jù)堆積對于流量超過10000條/m的實(shí)時(shí)交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫已無法滿足要求。而智慧交通云平臺卻能通過大量計(jì)算機(jī)的并行計(jì)算，將交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)的存入云存儲系統(tǒng)。這樣可以避免因數(shù)據(jù)入庫能力的不足，造成的數(shù)據(jù)堆積。 3）系統(tǒng)查詢性能指標(biāo)查詢、統(tǒng)計(jì)操作的首次響應(yīng)時(shí)延小于1秒； 對任何實(shí)時(shí)分析操作的反應(yīng)時(shí)間小于

15、10秒；并發(fā)操作終端數(shù)大于30個(gè)；基于交管數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，記錄5000萬條以內(nèi)，1秒可以統(tǒng)計(jì)完成。 4)系統(tǒng)入庫吞吐量指標(biāo)表5-6為現(xiàn)場多次性能測試的平均值。系統(tǒng)對于大數(shù)據(jù)量的讀寫，具有很好的自適應(yīng)和均衡能力。對于存儲內(nèi)容大小的直線上升，系統(tǒng)吞吐指標(biāo)趨于平緩。編號讀寫方式存儲內(nèi)容大小平均吞吐量指標(biāo)(MBps)1100%讀1GB602100%寫1GB303100%讀100KB304100%寫100KB15表5-6 現(xiàn)場多次性能測試的平均值5.1.2 “管”的構(gòu)建現(xiàn)代3G通信技術(shù)已經(jīng)在中國發(fā)展的很成熟，我國現(xiàn)在已經(jīng)能夠完全成熟商用，它能夠提供3 Mbps的傳輸速度，而且今年4G也全面建設(shè)?，F(xiàn)代3G和4G的流量速度已經(jīng)能夠完全勝任發(fā)送和接收交通信息相關(guān)數(shù)據(jù)要求，因此，現(xiàn)在完全能夠通過移動(dòng)3G網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)以及移動(dòng)4G網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)來實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代智能交通信息的交互式數(shù)據(jù)傳輸以及實(shí)時(shí)交通信息數(shù)據(jù)的收發(fā)工作，以及第四章介紹了多種交通采集檢測技術(shù)，對其原理、特點(diǎn)、應(yīng)用做了詳細(xì)的介紹，這為智能交通云的構(gòu)建提供重要的無線通信通道，實(shí)現(xiàn)了“管”的功能。5.1.3 “端”的構(gòu)建方法現(xiàn)代的基于“云計(jì)算”的智能交通系統(tǒng)的終端設(shè)備主要包含了三種：車載移動(dòng)終端（主要是車載導(dǎo)航）