工控摘要：隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)及通信技術(shù)的快速發(fā)展，云交通”概念誕生?；谠朴?jì)算技術(shù)的智能公交產(chǎn)品與應(yīng)用將在未來(lái)逐步走入普通大眾的生活，城市交通將進(jìn)入“云交通”時(shí)代。
　　
　　智能公交管理的需求
　　
　　針對(duì)智能交通建設(shè)的發(fā)展目標(biāo)及服務(wù)對(duì)象，智能交通管理存在以下需求：
　　
　　掌控實(shí)時(shí)交通信息的需求
　　
　　由于城市交通信息量巨大，一個(gè)覆蓋全部城市交通的信息系統(tǒng)需同時(shí)處理、存儲(chǔ)、傳輸幾百萬(wàn)甚至上千萬(wàn)基本交通元的數(shù)據(jù)信息，當(dāng)前一般信息系統(tǒng)軟硬件的處理速度和管理效能都難以滿(mǎn)足此項(xiàng)需求，考慮建設(shè)成本的因素，發(fā)展實(shí)時(shí)交通信息系統(tǒng)對(duì)所有交通管理部門(mén)都是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。通過(guò)云計(jì)算方法等新興技術(shù)，將所有的信息采集單位變?yōu)樾畔l(fā)送、處理、傳輸集成單元，運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)把昂貴的中心計(jì)算機(jī)改變?yōu)榉植际降挠?jì)算系統(tǒng)，將為此類(lèi)系統(tǒng)的建設(shè)提供了可行性。
　　
　　實(shí)施交通管理措施的需求
　　
　　交通管理部門(mén)政策措施的出臺(tái)涉及到對(duì)現(xiàn)有交通信息的采集以及信息的挖掘分析，如通過(guò)檢測(cè)方式獲取路網(wǎng)交通流量信息及擁堵情況，根據(jù)分析交通流信息，通過(guò)交通誘導(dǎo)設(shè)施對(duì)現(xiàn)有出行需求進(jìn)行引導(dǎo)，均衡路網(wǎng)流量；交通控制系統(tǒng)通過(guò)分布在城市中各路口的檢測(cè)器，對(duì)區(qū)域內(nèi)路網(wǎng)各進(jìn)口道的流量及占有率進(jìn)行分析，制定區(qū)域交通配時(shí)方案。上述應(yīng)用均涉及到大量交通數(shù)據(jù)的處理分析與及時(shí)發(fā)布，云計(jì)算系統(tǒng)的高速處理優(yōu)勢(shì)在交通管理措施的制定上能夠得到很好的應(yīng)用。
　　
　　預(yù)測(cè)交通運(yùn)行動(dòng)態(tài)的需求
　　
　　制定有效的交通管理方案，需根據(jù)現(xiàn)有的交通運(yùn)行情況對(duì)一定時(shí)間內(nèi)的交通發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。交通預(yù)測(cè)計(jì)算的數(shù)據(jù)量大，信息實(shí)時(shí)處理要求高，同時(shí)在不同時(shí)段的計(jì)算需求量差異較大，如采購(gòu)一般服務(wù)器與小型機(jī)難以實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域路網(wǎng)的動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)的處理，且經(jīng)濟(jì)性不佳。云計(jì)算方式根據(jù)計(jì)算需求，實(shí)時(shí)調(diào)用不同數(shù)量的計(jì)算單元進(jìn)行計(jì)算，成為對(duì)交通進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的有效途徑。
　　
　　具備良好的擴(kuò)展性的需求
　　
　　隨著智能交通管理系統(tǒng)的快速發(fā)展，其下的各類(lèi)子系統(tǒng)通常根據(jù)管理及服務(wù)需求分階段進(jìn)行開(kāi)發(fā)，考慮到智能交通管理系統(tǒng)中各類(lèi)資源，軟件、硬件的共享調(diào)用，系統(tǒng)需具備良好的擴(kuò)展性，提高資源利用率，節(jié)約開(kāi)發(fā)成本。通過(guò)全面整合與共享交通行業(yè)信息資源，實(shí)現(xiàn)智能交通管理系統(tǒng)運(yùn)行，確保智能交通相關(guān)子系統(tǒng)的信息處理、決策分析和信息服務(wù)建立在全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的信息資源基礎(chǔ)之上。
　　
　　因此，云計(jì)算技術(shù)具備的海量多類(lèi)型的交通信息處理、眾多用戶(hù)的實(shí)時(shí)信息服務(wù)、動(dòng)態(tài)的負(fù)載平衡能力、良好的擴(kuò)展性與軟件冗余機(jī)制，都使得云計(jì)算與智能公交具備天然的契合之處。
　　
　　云交通管理系統(tǒng)滿(mǎn)足智能公交的管理需求
　　
　　云計(jì)算作為一項(xiàng)新興的、顛覆性的技術(shù)，一經(jīng)推出便在計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)引起廣泛響應(yīng)。我們將云計(jì)算技術(shù)引入交通領(lǐng)域?yàn)榻煌ü芾矸?wù)，能滿(mǎn)足智能公交的管理需求，已成為必然的發(fā)展趨勢(shì)。
　　
　　為滿(mǎn)足交通管理服務(wù)的需要，需對(duì)三個(gè)層次的交通信息進(jìn)行采集、處理、存儲(chǔ)：道路網(wǎng)絡(luò)信息層次、交通流信息層次、社會(huì)面信息層次。
　　
　　(1)道路網(wǎng)絡(luò)信息。道路網(wǎng)絡(luò)信息包括基礎(chǔ)路網(wǎng)信息和交通組織管理信息兩部分。基礎(chǔ)路網(wǎng)信息包括了各類(lèi)道路、路口及道路周邊建筑設(shè)施的地理及屬性信息。交通組織管理信息則包括了電子*、監(jiān)控卡口、信號(hào)控制設(shè)施、標(biāo)志、誘導(dǎo)屏、管理轄區(qū)、交通管制等地理信息，并包括交通設(shè)施的點(diǎn)位布局、工作狀態(tài)、數(shù)據(jù)內(nèi)容等設(shè)備屬性信息。
　　
　　(2)交通流信息。通過(guò)集成視頻、微波、RFID設(shè)備、出租車(chē)GPS，視頻監(jiān)控、路口信號(hào)控制設(shè)施中的流量檢測(cè)線(xiàn)圈等各類(lèi)設(shè)備采集的交通流信息，自動(dòng)分析交通流速度、占有率、視頻中的車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)，停車(chē)信息、掌握通過(guò)節(jié)點(diǎn)的交通流情況，得到包括路網(wǎng)中各路段的交通流量、車(chē)速，以及根據(jù)上述參數(shù)計(jì)算得到的局部路網(wǎng)、路段飽和度、服務(wù)水平信息，通過(guò)分布式處理方法將各類(lèi)信息采集源進(jìn)行整合。
　　
　　(3)社會(huì)面信息。通過(guò)采集集成、共享城市各類(lèi)交通參與者的需求信息、出行信息、停車(chē)信息，以及相關(guān)政府部門(mén)、社會(huì)機(jī)構(gòu)、交通運(yùn)輸企業(yè)、停車(chē)場(chǎng)站的交通管理業(yè)務(wù)信息(已進(jìn)入*網(wǎng))。憑借云交通管理系統(tǒng)進(jìn)行信息采集、傳輸、處理，快速準(zhǔn)確掌握各類(lèi)交通元素的運(yùn)行情況，消除“信息壁壘”和“信息孤島”，提升各業(yè)務(wù)部門(mén)的信息交互水平，強(qiáng)化管理決策和信息服務(wù)能力，達(dá)到運(yùn)營(yíng)化、決策快速化、服務(wù)公眾化的建設(shè)目的。
　　
　　云交通管理的實(shí)際應(yīng)用
　　
　　云交通管理的計(jì)算中心由共享服務(wù)構(gòu)件層和云應(yīng)用系統(tǒng)層兩部分組成。主要的共享基礎(chǔ)服務(wù)構(gòu)件包括：統(tǒng)一門(mén)戶(hù)管理服務(wù)，PGIS查詢(xún)服務(wù)，統(tǒng)一消息服務(wù)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)通用查詢(xún)服務(wù)，數(shù)據(jù)抽取集成服務(wù)，基本數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)服務(wù)，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)查詢(xún)服務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)等等。云交通的應(yīng)用系統(tǒng)層則可分為：
　　
　　(1)基于云計(jì)算的路網(wǎng)交通流信息采集分析。依托*PGIS服務(wù)構(gòu)件，利用云交通管理平臺(tái)的強(qiáng)大計(jì)算能力，對(duì)當(dāng)前海量交通信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合計(jì)算，獲取實(shí)施路網(wǎng)交通流與交通事件信息。通過(guò)運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)回溯、聚類(lèi)分析、多元回歸等分析技術(shù)，進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行交通仿真分析，預(yù)測(cè)交通變化的發(fā)展趨勢(shì)，模擬評(píng)價(jià)交通組織方案，提供可視化輔助決策信息。
　　
　　(2)基于云計(jì)算的交通信號(hào)控制。由于交通信號(hào)控制系統(tǒng)對(duì)于交通流檢測(cè)信息的高時(shí)效性要求，一方面將之前各類(lèi)采集方式融合所得的路網(wǎng)交通流融合信息作為區(qū)域交通流運(yùn)行背景信息。另一方面利用現(xiàn)有的各類(lèi)被動(dòng)交通流檢測(cè)方式(線(xiàn)圈、微波、視頻等)和GPS、RFID、GID等主動(dòng)信息采集方式，直接通過(guò)前端設(shè)備實(shí)現(xiàn)對(duì)路口各流向交通流自適應(yīng)控制。所有的匯集信息由云交通管理計(jì)算中心集中處理，形成實(shí)時(shí)、的區(qū)域交通控制方案，統(tǒng)一調(diào)控聯(lián)網(wǎng)信號(hào)機(jī)，實(shí)現(xiàn)基于云計(jì)算的智能交通信號(hào)控制。
　　
　　(3)基于云計(jì)算的交通誘導(dǎo)信息服務(wù)。根據(jù)已獲得的路網(wǎng)交通流信息，憑借云計(jì)算機(jī)制和強(qiáng)大計(jì)算能力深度感知交通，為海量個(gè)體提供個(gè)性動(dòng)態(tài)導(dǎo)航服務(wù)，實(shí)現(xiàn)基于路網(wǎng)流量平衡的控制性路徑誘導(dǎo)，使得數(shù)以十萬(wàn)計(jì)的個(gè)性化動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)和停車(chē)誘導(dǎo)成為可能[6]。通過(guò)高速無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可伸縮地將計(jì)算能力有效地分配給復(fù)雜的地圖匹配、車(chē)輛行駛路徑推測(cè)、路況信息計(jì)算等工作。減少路網(wǎng)中的無(wú)效交通，減輕交通擁堵程度，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)交通的有效疏散。
　　
　　(4)基于云計(jì)算的交通管理指揮調(diào)度。依托信息采集系統(tǒng)與PGIS服務(wù)，實(shí)現(xiàn)警力報(bào)備系統(tǒng)和各種勤務(wù)機(jī)制的對(duì)接，準(zhǔn)確直觀(guān)地將執(zhí)勤警力、聯(lián)動(dòng)協(xié)作單位的實(shí)時(shí)空間分布以及通信方式展示在平臺(tái)上，為指揮人員在諸如惡劣天氣條件下、發(fā)生重特大道路交通事故、重大堵情等情況下，實(shí)施點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、點(diǎn)對(duì)面、點(diǎn)對(duì)線(xiàn)扁平指揮，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)有線(xiàn)無(wú)線(xiàn)的智能化調(diào)度。落實(shí)精細(xì)化交通管理，使各級(jí)指揮部門(mén)和交巡警大中隊(duì)適時(shí)準(zhǔn)確掌握轄區(qū)每條道路不同時(shí)段的交通警情狀況、發(fā)生事故的危險(xiǎn)狀態(tài)、重點(diǎn)違法行為類(lèi)型，提高了警力投放和事故預(yù)防措施的針對(duì)性、科學(xué)性。
　　
　　(5)基于云計(jì)算的智能車(chē)輛管控。利用GPS、北斗、視頻卡口以及RFID技術(shù)，對(duì)大量的六類(lèi)客車(chē)(長(zhǎng)途客車(chē)、鄉(xiāng)村公交、旅游客車(chē)、校車(chē)、單位班車(chē)、出租車(chē))、三類(lèi)貨車(chē)(槽罐車(chē)、危化品運(yùn)輸車(chē)、渣土車(chē))等重點(diǎn)車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)定位和軌跡跟蹤，實(shí)時(shí)掌握重點(diǎn)車(chē)輛的速度、營(yíng)運(yùn)時(shí)間、行駛路線(xiàn)等運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)違規(guī)通行車(chē)輛進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警，根據(jù)記錄信息，系統(tǒng)對(duì)駕駛?cè)?、營(yíng)運(yùn)單位進(jìn)行警示。同時(shí)，拓展現(xiàn)有檢測(cè)手段的車(chē)輛治安防控功能，與現(xiàn)有卡口檢測(cè)系統(tǒng)相互補(bǔ)充：在管理上將電子*、視頻監(jiān)控、卡口、測(cè)速儀等數(shù)據(jù)集成整合；在應(yīng)用上達(dá)到分類(lèi)使用、全警共享，實(shí)現(xiàn)軌跡刻畫(huà)精細(xì)化、區(qū)間測(cè)速化，提升路面車(chē)輛管理水平。