用大数据智能交通技术管理复杂多车道道路的新策略

高子初，张 宁

（北京航空航天大学 经济与管理学院，北京 100083）

用大数据智能交通技术管理复杂多车道道路的新策略

高子初，张 宁

（北京航空航天大学 经济与管理学院，北京 100083）

研究各种复杂多车道道路上的车辆行驶行为，发现在有多车道的复杂道路上，比如，司机当前车道和临车道上的前车速度、位移差、前车加速度等参数，都会影响当前车道上车辆的行驶。如果在复杂多车道上应用大数据智能交通管理系统，为司机提供所有其不能同时观测到的信息，那么，对于缓解复杂双车道道路拥堵，提高行车安全是十分有帮助的，这也是现代交通管理发展的新趋势。

复杂多车道道路；智能交通管理系统；大数据；道路拥堵

目前，我国的大数据智能道路交通管理技术刚刚起步，理论原理薄弱，实际大数据交通智能道路管理还处于发展初期，相关技术和手段较为匮乏，人们对其发展的理念和认识还有较大差距。如今，交通管理部门的管理方式比较基础，并没有完善的大数据智能交通管理技术，尤其缺乏对保障复杂多车道道路上车辆行驶安全的管理新策略。本文在分析了各种复杂多车道道路上的车辆行驶行为的基础上，提出了用大数据智能交通技术管理复杂多车道道路的新策略。这也是在社会高速发展的时代下，交通管理发展的新趋势。

1 传统交通管理方式面临严峻挑战

路上的驾驶行为，但是，在这些研究中，缺乏对复杂多车道道路上车辆行驶行为的研究。事实上，行驶在复杂多车道道路上的车辆会受到很多因素的影响，比如临车道的车速、车辆加速度、相对位移等。而在实际交通路况中，临车道上车辆的行为往往更容易引起车辆碰撞的交通事故，比如临车道上的车辆变道。在实际驾驶过程中，司机很难同时观测清楚复杂多车道上的所有信息，尤其是在三车道或四车道这种复杂多车道上行驶的。因此，本文在下一部分将详细阐述影响复杂多车道道路上车辆行驶的行为因素，然后在此基础上提出相应的大数据智能交管新策略。

随着社会的快速发展，人们的生活节奏加快，交通需求量不断增长。为了满足人们不断增长的出行需求，抑制拥堵，交管部门建造了很多的复杂多车道道路以适应高速增长的现代化交通需求。但是，相应的管理技术并没有随之发展起来，所以，传统交通管理模式与现代化交通发展之间的矛盾日渐突出。

长期以来，交通管理工作主要通过人海战术、疲劳战术达到保安全、降事故的目的，其主要特点就是静态管理、事后预防。随着交通管理作业面的不断拓展、人财物的快速流动和信息化水平的不断提高，依靠传统的拼体力、拼时间、拼消耗的战术很难完成现有的工作任务。特别是随着机动车数量的迅猛增长，城区交通拥堵、停车难问题日益严重，交通拥堵情况日益加剧，公路交通事故多发给群众生命财产安全带来了严重的威胁，交管部门往往连续奋战，但效果却不尽人意。因此，发展应用于复杂多车道道路上的现代交通管理技术，提高现代交通管理水平，仍然是各级交通管理部门亟待解决的重要问题。

以前，很多学者在许多方面对单条道路上的车辆行驶情况进行过研究，发现有各种各样的因素会影响车辆在单条道

2 不同复杂多车道上影响车辆行驶的各种因素

2.1 同质双车道道路

在同质双车道道路中的任一条车道上行驶的车辆，除了受到单车道上所有因素的影响之外，还受到临车道上前车行为的影响。因为2条车道同质，所以，临车道上前面几辆车的速度与本车道上跟车的相对速度差和位移差会在很大程度上影响本车道上行驶的车辆。

2.2 含有一条快车道和一条慢车道的复杂双车道道路

在不同的双车道中的任意一条车道上行驶，车辆关注本车和临车道上前车的相对速度是没有什么太大意义的。因为两个车道上的车速是不一样的，即使临车道上前车加速很多，导致临车道上前车和本车的速度差增加很大，但当前车道上的跟驰车辆也不见得能大幅提速，也许当前车道上的前车仍以较慢的速度行驶。所以，在这种复杂双车道上，我们认为，临车道上前车加速度能在更大程度上影响车辆在每条车道上的行驶行为。慢车道上的车辆比快车道上的车辆受到临车道上前车加速度的影响更大。当快车道上的车辆在意识到前方出现拥堵或者车祸的时候，会马上减速来避免撞车。但是，因为快车速度很快，这些车辆不见得能在前方危险地区之前停下来，所以，这些司机往往会不得已变道，希望在临车道上行驶，以避免与本车道前面危险地带停靠的车辆发生碰撞，这往往就引起了其与临车道上后面跟车的碰撞。因此，在这种复杂双车道道路中，关注临车道上前车的加速度和临车道上的位移差等因素，对于确保行车安全是十分关键的。

2.3 同质三车道道路

在同质三车道道路上，中间车道上的车辆除了受到单车道上所有因素的影响外，还需要关注两条边车道上前车与本车的相对速度差以及位移差等各种复杂的因素。边车道上行驶的车辆，由于隔着中间车道，司机不能完全看清另一条边车道上车辆的行驶行为。因此，另一条边车道上的前车速度与本边车道上车辆的速度差会在一定程度上影响本边车道上的车辆行驶，这与中间车道的情况有关系。所以，边道上的司机也需要关注中间车道上的情况，避免阻隔其视线。

综上所述，复杂多车道道路上有许多复杂的因素影响每个车道上每辆车的行驶，因此，驾驶员需要同时关注很多的信息来确保行车安全。

3 大数据智能交通技术

3.1 大数据智能交通管理系统

大数据智能交通管理系统可以将先进的信息、控制、计算机技术和交通工程合为一体，加强人、路、车之间的相互连通，将复杂道路、交通管理部门、驾驶员集合在一起，为提高交通系统的总体运输效率、抑制拥堵和保障行车安全提供智能的基础和手段。

智能交通管理系统包括交通控制指挥、交通综合管理、交通协调管理、交通辅助支持等方面的内容，将大数据方法应用于智能交通领域，主要包括交通运行监测与数据采集、交通诱导、拥堵时评价与应对、提高公交服务等。交通诱导过程，是先通过各种技术全面获取每一时刻的交通运行数据；然后，在交通运行数据库的支持下评价交通拥堵情况；之后，为司机提供交通诱导方案，面向出行者提供交通信息服务；最后，通过对交通流各项数据的监测，优化调整之前的交通诱导方案。

3.2 管理复杂多车道道路的新策略

现如今，随着我国经济的快速发展，人们的交通出行需求增长迅猛。所以，在实际生活中，涌现出了许多复杂多车道道路，以满足人们在快节奏现代社会生活中日益增长的交通出行需求。但是，在复杂多车道上行驶的司机又很难同时观测清楚所有的影响行驶安全的因素，包括前后车的速度、临车道上的车辆加速度、相对位移差等。所以，将基于大数据的智能交通管理技术应用到复杂多车道上，为司机提供所有他们不能同时观测清楚的参数，这对于缓解复杂车道拥堵，提高行车安全十分重要。在大数据蓬勃发展的时代，构建大数据智能交通管理系统管理复杂多车道道路，是未来交通管理发展的新趋势。

3.3 大数据智能交通管理系统的优点

大数据智能交通管理方法可以实时观测交通运行的全部数据，可以从总体上对道路情况进行检测，便于交管部门掌握整体道路情况。

大数据智能交通管理方法更关注个体的微观数据，以人或者单辆车为单位进行数据采集，相对于传统的交通管理方法能更精确地了解每辆车的行驶状态。

大数据智能交通管理方法可以依据不同的时间空间维度进行处理和监测，比如，可以按照1 h、1 d、5 d等不同的时间段和北京、上海等不同的区域进行交通数据统计，生成不同时间段、不同区域的交通流数据。

智能交通大数据可以让交通信息更加清晰。交管部门可以将每辆车所需要的信息通过手机平台、车载装置、路边可变信息标志等方式提供给司机。实时的交通数据具有及时性、高精度等优势。

交通管理部门可以通过观测到的车辆数据进行实时数据分析，找出各个交通指标的关联，发现其内在规律，加强道路交通管理决策的实际性和科学性。

交通管理部门可以利用这些观测到的交通数据信息预测早晚高峰、节假日等重大活动日的拥堵情况，做好交通疏导方案，提高交通治理水平和人们的出行质量。

4 结束语

近年来，随着我国经济的快速发展和交通需求的高速增长，复杂多车道道路不断涌现，道路交通安全管理的压力不断加大。本文主要阐述了在不同的复杂多车道道路上影响车辆行驶的各种重要因素，为交管部门提出应用大数据智能交通技术管理复杂道路上车辆行驶安全、抑制拥堵的新策略。这为交管部门在构建和谐社会中更好地发挥职能作用，营造安全、畅通、有序的交通环境提供了有力的智力支持。

［1］余贵珍，王鹏成，吴新开.Linear and nonlinear stability analysis of a car-following model considering velocity difference of two adjacent lanes［D］.北京：北京航空航天大学，2016.

［2］周文琳，张骏，史忠科，等.全速度差简化模型及其实验验证［J］.西北工业大学学报，2013，31（6）：952-957.

D631.5

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.01.025

2095－6835（2018）01－0025－02

高子初（1984—），女，天津人，博士在读，研究方向为管理学。张宁（1962—），男，教授，研究方向为管理科学及交通运输规划与管理。

〔编辑：白洁〕