王婷婷++李雅紅++李嘉興++張?jiān)骑w

摘要： 在車路協(xié)同基礎(chǔ)上，本文提出了基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的人車協(xié)同感知系統(tǒng)。系統(tǒng)除了針對(duì)行進(jìn)車輛與交通道路外，將非機(jī)動(dòng)車輛和行人也納入系統(tǒng)中，較大改善了車輛道路的行車安全。本文對(duì)系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)框架設(shè)計(jì)、技術(shù)路線與關(guān)鍵問題進(jìn)行了深入的研究。在功能設(shè)計(jì)方面，對(duì)如何感知車輛、環(huán)境和道路信息，交通數(shù)據(jù)的傳輸、處理和智能決策以及交通狀態(tài)顯示、交通異常預(yù)警或報(bào)警的功能進(jìn)行了設(shè)計(jì)；在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面，構(gòu)建了車載感知子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理和預(yù)警子系統(tǒng)和信息發(fā)布子系統(tǒng)，形成了一套完整的結(jié)構(gòu)框架。

關(guān)鍵詞： 車路協(xié)同； 智能交通； 人車協(xié)同感知系統(tǒng)； 大數(shù)據(jù)； 智能預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP391.9

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：2095-2163（2017）04-0031-04

0引言

車路協(xié)同系統(tǒng)作為現(xiàn)代化智能交通領(lǐng)域的發(fā)展重點(diǎn)，主要針對(duì)層面為道路上的車輛。而本文所提出的“人車協(xié)同”是基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，用來實(shí)現(xiàn)人車與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用的感知系統(tǒng)。除了針對(duì)行進(jìn)車輛外，該系統(tǒng)將非機(jī)動(dòng)車輛和行人也納入研究架構(gòu)中。在原理設(shè)計(jì)上，就是依靠傳感器獲取路面信息，通過GPS獲取車輛和行人的地理位置，并使用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上傳至服務(wù)器形成大數(shù)據(jù)共享。服務(wù)器將處理后的數(shù)據(jù)共享給每一個(gè)用戶，在移動(dòng)終端上顯示出人與車的精確位置和相對(duì)位置，并及時(shí)地預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)軌跡，對(duì)用戶進(jìn)行提醒。與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，為搭建人車協(xié)同系統(tǒng)提供了一個(gè)更加寬廣的應(yīng)用平臺(tái)，使其在智能交通領(lǐng)域有了突破性的進(jìn)展。

1國(guó)內(nèi)外發(fā)展情況

交通問題日益嚴(yán)峻，普遍的人工管理辦法已經(jīng)呈現(xiàn)出一定的局限與不足。日本自1995年即已啟動(dòng)研發(fā)道路車輛和信息通信系統(tǒng)，該系統(tǒng)是將GPS導(dǎo)航技術(shù)與無線通信技術(shù)相結(jié)合，能夠?qū)崟r(shí)地將當(dāng)前的道路交通情況反映給駕駛者。作為全球ITS技術(shù)領(lǐng)先嫻熟的國(guó)家，20世紀(jì)80年代美國(guó)首創(chuàng)了一種新的概念——“智能交通系統(tǒng)”[1]，并于2005年提出了VII計(jì)劃 [2]。為了使得道路交通更具安全性，繼而創(chuàng)意發(fā)布了“Safer”、“Smarter”和“Greener”的理念，因其能為各個(gè)所需階層搜羅獲取重要信息，[JP2]以實(shí)現(xiàn)貨物與人員的高效移動(dòng)[3]。在第十屆智能交通世界大會(huì)上，歐洲ERTICO組織率先設(shè)計(jì)推出了“eSafety”系統(tǒng)[4]。該系統(tǒng)的主要技術(shù)是通過車載設(shè)備對(duì)車路、車車的協(xié)同環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)來預(yù)測(cè)危險(xiǎn)，優(yōu)化安全系統(tǒng)，進(jìn)而提高道路交通安全性[5]。與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)對(duì)ITS的研究起步較晚。進(jìn)入“十二五”以后，以車路協(xié)同為主體的“智能車路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)研究”項(xiàng)目始得確立并進(jìn)入研究。[JP]

而在人車協(xié)同感知系統(tǒng)的發(fā)展方面，國(guó)內(nèi)外卻并未得出清晰共識(shí)?，F(xiàn)有的智能交通體系將人、車、路構(gòu)建成統(tǒng)一整體，加強(qiáng)三者之間的信息交流與聯(lián)系，及時(shí)準(zhǔn)確地將實(shí)時(shí)信息發(fā)送至云端，通過云端對(duì)所有數(shù)據(jù)展開“采集-傳輸-存儲(chǔ)-分析”一體化處理，再次反饋給人、車、路。實(shí)現(xiàn)了對(duì)“人—車—路”的動(dòng)態(tài)管理以及助力其中的主體—人從決策者向執(zhí)行者的身份過渡[5]，而從未針對(duì)人與車以及非機(jī)動(dòng)車提出一套完整的協(xié)同系統(tǒng)?，F(xiàn)有的車路協(xié)同系統(tǒng)在交通公司管理交通中，既可以保證交通的安全，還能通過數(shù)學(xué)的智能算法來優(yōu)化尋獲最好的方法路徑以及其他車路、車速、車輛等信息[6]。而在此基礎(chǔ)上，本文研發(fā)提出的人車協(xié)同感知系統(tǒng)則拓展加入了行人與非機(jī)動(dòng)車輛的信息，如此將更加利于對(duì)現(xiàn)實(shí)交通的綜合有效管理，為人們的出行提供全新智能安全保障。

2系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的人車協(xié)同感知系統(tǒng)的基本目標(biāo)：能夠保證在任何時(shí)間、地點(diǎn)都能及時(shí)接收到車輛和行人的行進(jìn)情況，向需求者迅捷發(fā)送信息、服務(wù)和危險(xiǎn)警報(bào)，來降低交通事故的發(fā)生率。為此，系統(tǒng)應(yīng)包含具備的重要功能可分析闡釋如下：

1）感知車輛、環(huán)境和道路信息。實(shí)時(shí)感知車輛的行進(jìn)狀態(tài)與周圍其他車輛的行駛情況，能夠準(zhǔn)確獲取行人與車輛的位置信息與行進(jìn)速度，再設(shè)計(jì)應(yīng)用預(yù)測(cè)算法來預(yù)測(cè)其行進(jìn)軌跡，以此來做出有效的預(yù)警與報(bào)警。

2）交通數(shù)據(jù)的傳輸。實(shí)現(xiàn)車輛與車輛、行人與車輛之間的較小距離的通信和數(shù)據(jù)的傳輸，將采集到的交通數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器形成大數(shù)據(jù)共享。服務(wù)器將處理后的數(shù)據(jù)共享給每一個(gè)用戶，顯示在其設(shè)備終端。

3）數(shù)據(jù)處理與智能決策。能夠精準(zhǔn)、快速地對(duì)上傳的道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析與處理，通過各個(gè)路段和路網(wǎng)的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)況來擬定科學(xué)合理的管理決策，同時(shí)再通過行人與車輛對(duì)道路交通情況的感知信息來研究預(yù)測(cè)其行進(jìn)狀態(tài)，以此來確保行駛的安全。

4）交通狀態(tài)顯示和交通異常預(yù)警或報(bào)警。當(dāng)人與車的相對(duì)位置小于安全距離或預(yù)測(cè)結(jié)果存在危險(xiǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)及時(shí)向用戶推送消息、發(fā)出警告，進(jìn)而降低危險(xiǎn)系數(shù)。

3系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

人車協(xié)同系統(tǒng)是基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的，在框架結(jié)構(gòu)上可劃定為4個(gè)組成部分。下面將針對(duì)各部分給出技術(shù)詳解與設(shè)計(jì)論述。

3.1車載感知子系統(tǒng)

車載感知子系統(tǒng)中，尤為重要的則是環(huán)境感知模塊。因其不但能夠?qū)崟r(shí)獲取車輛在行駛途中的道路信息情況，還能夠?qū)崟r(shí)獲取附近行人、車輛的行進(jìn)情況，在此基礎(chǔ)上將迅捷生成有關(guān)其車距與車速的準(zhǔn)確判定并及時(shí)發(fā)送給駕駛者，以便于駕駛者提前做出應(yīng)對(duì)策略。

3.2數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)

數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)不同距離時(shí)的無線或有線通信，其主要應(yīng)用設(shè)計(jì)可定義為車載通信模塊。通過數(shù)據(jù)通信使得其他車輛能夠獲知當(dāng)前車輛的行駛狀態(tài)信息，從而維持安全車距、便于及時(shí)反應(yīng)。通過建立車輛與行人之間的聯(lián)系，預(yù)測(cè)雙方行進(jìn)路線并迅捷做出行動(dòng)調(diào)整。而且，還能通過行人或車輛與基站間的通信，將道路交通及路況信息上傳至服務(wù)器進(jìn)行監(jiān)控，或把服務(wù)器推送的指令下發(fā)至各個(gè)移動(dòng)終端，由此實(shí)現(xiàn)全程覆蓋的智能先進(jìn)數(shù)據(jù)傳輸。

3.3數(shù)據(jù)處理及預(yù)警子系統(tǒng)endprint

數(shù)據(jù)處理及預(yù)警子系統(tǒng)能夠承載數(shù)據(jù)的邏輯推演與分析，提前預(yù)警和及時(shí)報(bào)警。該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)處理模塊、預(yù)警和報(bào)警模塊兩部分構(gòu)成。其中，數(shù)據(jù)處理模塊主要應(yīng)用于交通數(shù)據(jù)的分析處理。也就是能夠?qū)⒌缆返慕煌ㄇ闆r、路面的狀況信息、當(dāng)天的天氣情況等通過云計(jì)算與GPS進(jìn)行匹配，并對(duì)這些數(shù)據(jù)展開后續(xù)各類定制的方法探究與展示。

預(yù)警與報(bào)警模塊主要應(yīng)用于車輛在行駛過程中遇到突發(fā)狀況前的預(yù)警和報(bào)警，對(duì)于其檢測(cè)到的可能危險(xiǎn)會(huì)以聲光的形式提前給駕駛員發(fā)出警報(bào)，再通過最佳執(zhí)行操作來避免危險(xiǎn)的發(fā)生。

3.4信息發(fā)布子系統(tǒng)

信息發(fā)布子系統(tǒng)主要是利用通信裝置來自動(dòng)接收服務(wù)器發(fā)送的信息，實(shí)時(shí)發(fā)布給各個(gè)移動(dòng)終端。信息發(fā)布的對(duì)象不但可以是指定的行駛車輛，還可以是某一地區(qū)的終端設(shè)備。

綜上可知，本次研發(fā)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架設(shè)計(jì)則如圖1所示。其中的4個(gè)子系統(tǒng)之間聯(lián)系密切，不但能夠?qū)⑿腥恕④囕v、道路與環(huán)境之間聯(lián)結(jié)成統(tǒng)一開發(fā)模式，還能夠?qū)⑷塑囆纬梢粋€(gè)有機(jī)整體，從而優(yōu)質(zhì)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)研發(fā)的功能與目的。

4關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)除了針對(duì)行進(jìn)車輛與交通道路外，將非機(jī)動(dòng)車輛和行人也納入研究考量范疇，在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中，本文提出了研究設(shè)計(jì)中的重點(diǎn)關(guān)鍵技術(shù)，具體論述如下。

4.1行人與車輛位置信息的采集

從終端用戶的角度考慮，通過Wi-Fi技術(shù)與4G高速網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，使用多線程輪詢終端的方法，讓其中的某個(gè)線程接收GPS數(shù)據(jù)并與車載終端進(jìn)行聯(lián)系。為了使得GPS數(shù)據(jù)的接收、分析與處理更趨可靠高效，應(yīng)用了多個(gè)線程的協(xié)作運(yùn)行，進(jìn)而成功發(fā)送了經(jīng)過高端處理后的優(yōu)化數(shù)據(jù)。這種方法不但能夠讓服務(wù)器實(shí)時(shí)地接收請(qǐng)求并做出回應(yīng)，還能夠減少其占用CPU的時(shí)間。數(shù)據(jù)線程處理則如圖2所示。

對(duì)于障礙的檢測(cè)與測(cè)量，可以應(yīng)用超聲波距離傳感器技術(shù)。該技術(shù)的測(cè)距原理是通過超聲波發(fā)射器向某一方向發(fā)射超聲波，在發(fā)射的起始時(shí)刻將開啟計(jì)時(shí)，超聲波在空氣中傳播時(shí)遇到障礙物就立即返回來，超聲波接收器收到反射波就立即停止計(jì)時(shí)。超聲波在空氣中的傳播速度為v ，而根據(jù)計(jì)時(shí)器記錄的測(cè)出發(fā)射和接收回波的時(shí)間差△t ，就可以計(jì)算出發(fā)射點(diǎn)距障礙物的距離S，即：

S = v·△t /2[JY]（1）

4.2數(shù)據(jù)通信與共享

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用戶可通過鍵入U(xiǎn)RL或者點(diǎn)擊鏈接直接調(diào)用數(shù)據(jù)，也可以通過手機(jī)和服務(wù)器來封裝socket通信協(xié)議。服務(wù)器會(huì)接收大量的車載終端或移動(dòng)終端發(fā)來的定位數(shù)據(jù)短信和服務(wù)請(qǐng)求，處理并回復(fù)后將這些數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)交互的目的。在訪問數(shù)據(jù)時(shí)，為了保證其統(tǒng)一性，以及不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，需要一個(gè)通用的接口。無論是數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)源還是表格文件數(shù)據(jù)源，都可以通過這一接口來執(zhí)行查看。

在服務(wù)器方面，Android消息推送組件的設(shè)計(jì)主要是由兩大部分組成——服務(wù)器、客戶端。外部接口組件的核心作用便是接收命令，這些命令大都是由系統(tǒng)和客戶端發(fā)出的，當(dāng)接收命令后再向應(yīng)用系統(tǒng)發(fā)出通知，以此來實(shí)現(xiàn)信息的發(fā)送。Android消息組件的應(yīng)用重點(diǎn)則是開發(fā)jar包和基于Tomcat的服務(wù)器。其中，Android開發(fā)jar包只要引入Android項(xiàng)目即可，基于Tomcat的服務(wù)器應(yīng)用則直接在Tomcat上部署即可[7]。

在接口方面，OLE DB就是一個(gè)應(yīng)用性較強(qiáng)的接口，而且可適用于多種場(chǎng)合情況。其設(shè)計(jì)作用便是與數(shù)據(jù)提供者進(jìn)行交互，以此來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用者需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)展開的一系列操作。而在此過程中，數(shù)據(jù)使用者與提供者均不需要明確對(duì)方的用途與目的，只需借用這個(gè)接口獲取效果即可。OLE DB接口結(jié)構(gòu)即如圖3所示。

在超聲波測(cè)距傳感器的測(cè)量下，當(dāng)人車協(xié)同系統(tǒng)中實(shí)物之間的距離或者距前方障礙物的距離小于某一安全距離時(shí)，客戶端便會(huì)向服務(wù)器發(fā)送提醒。在智能算法預(yù)測(cè)人車軌跡的輔助下，在相互阻隔前就可對(duì)其行進(jìn)路線求得有效協(xié)同，避免發(fā)生碰撞。報(bào)警功能是在MQTT協(xié)議下通過消息推送提醒實(shí)現(xiàn)。并且，MQTT由于源代碼開放，耗電量低微等特點(diǎn)，國(guó)內(nèi)很多企業(yè)都廣泛采用MQTT作為Android手機(jī)客戶端與服務(wù)器端推送消息的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)協(xié)議。

4.3數(shù)據(jù)組織與處理

對(duì)于數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，本文將其研究劃定為3個(gè)模塊。各模塊的技術(shù)內(nèi)容可分述如下。

1）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。主要是對(duì)車輛的方位數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，應(yīng)用通信協(xié)議來分割所采集到的數(shù)據(jù)并存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2）數(shù)據(jù)管理模塊。主要是對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理，采用“一對(duì)一”的管理模式，即同一類型的數(shù)據(jù)屬于一組用戶管理，使得數(shù)據(jù)更加突顯其安全可靠特性。

3）數(shù)據(jù)備份模塊。主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，使用的備份方式則為多地備份。這一方式不但能夠保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行，還能夠極大地減少數(shù)據(jù)的損壞。

在數(shù)據(jù)的組織過程中，監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)居于核心位置。系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊都是通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和控制信息交換的。本文設(shè)計(jì)采用了一款輕量級(jí)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)—SQLite。首先，SQLite的兼容性很好，支持很多主流操作系統(tǒng)，當(dāng)然也支持Android這一目前主流的移動(dòng)操作系統(tǒng)。其次，資源占用率也少，這一優(yōu)勢(shì)即使得眾多的嵌入式設(shè)備都紛紛優(yōu)選這款關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來增進(jìn)設(shè)計(jì)效益。

4.4預(yù)測(cè)

本文以人車協(xié)同感知系統(tǒng)中的軌跡預(yù)測(cè)方法為研究對(duì)象，構(gòu)建軌跡預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型，模擬行人與車輛在不同路況下可能會(huì)發(fā)生的場(chǎng)景，并通過智能預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)其行進(jìn)軌跡，進(jìn)而預(yù)測(cè)出可能會(huì)發(fā)生的危險(xiǎn)。而Kalman 濾波正具備了最優(yōu)估計(jì)的能力。

Kalman濾波理論屬于估計(jì)理論范疇，是現(xiàn)代控制理論的一個(gè)重要分支。Kalman 濾波器主要由2個(gè)環(huán)節(jié)組成。相應(yīng)地，其一是動(dòng)態(tài)過程的模型，主要是為了實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能；其二是反饋修正，可將增益與殘差的乘積作用于模型上。endprint

5結(jié)束語(yǔ)

隨著機(jī)動(dòng)車的飛速發(fā)展與普及，人們的出行也隨即面臨著日趨復(fù)雜的安全隱患。為此本文提出了基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的人車協(xié)同感知系統(tǒng)的構(gòu)建方案，同時(shí)對(duì)該方案設(shè)計(jì)的技術(shù)路線和關(guān)鍵問題進(jìn)行了深入的研討與分析。在下一步研究中，將會(huì)結(jié)合現(xiàn)有的車路協(xié)同系統(tǒng)，建立人車路協(xié)同系統(tǒng)，而且能夠在智能交通中得到實(shí)際應(yīng)用并在一定程度上解決交通隱患，對(duì)緩解交通擁堵以及改善交通安全產(chǎn)生更大助益以及提供更好幫助。

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