交通流诱导管理研究综述

刘祺

摘 要：交通拥堵作为城市化迅速发展的负产品，其应对和治理一直是全球范围内备受人们关注和研究的热点领域。面对日益严重的交通问题，交通流的诱导管理变得尤为重要。如何将交通流进行合理的分配，如何对交通流进行有效的诱导管理，从而充分利用道路资源，减小交通拥堵，是国内外学者不断研究探索的问题。本文通过对关于交通流诱导管理的研究文献的整理、分析，探究目前研究的缺陷与盲点，找出现今交通流诱导管理存在的问题，指出解决交通流诱导管理不合理的方案以及今后重点研究的方向，为解决城市交通拥堵问题提供新的思路。

关键词：交通拥堵;交通流;诱导管理

0 引言

近年来，交通拥堵已经成为困扰我国城市居民生活的主要问题之一，同时也是我国各大城市管理中亟待解决的难题之一。社会经济迅猛发展，城市化进程迅速推进，居民机动车拥有量剧增，对道路的交通需求已经逐渐超过交通供给，受到城市经济条件、土地利用等方面的制约，提升交通供给较为困难，这就需要更多的技术和手段来管理交通需求，以及提高道路的利用效率，对交通流的诱导管理的研究就是为了剖析交通网络结构，合理分配管理车辆的运行轨迹及时间，来引导拥堵的消散以及预防拥堵的发生，充分利用现有道路来保障城市交通的畅通运行。交通流诱导管理技术为缓解城市交通拥堵问题带来了新思路，但由于收集完整的实时信息有一定难度、处理信息和发布信息的手段又有所欠缺，交通流诱导管理系统在实际道路中的应用效果并不理想，搭建一个反应迅速、管控有力的交通流诱导管理系统势在必行。本文对近年来国内外学者关于交通流的诱导管理方面的研究进行归纳总结，找出现今交通流诱导管理存在的问题，探寻可行的解决方案。

1 交通流诱导管理现状

交通流诱导管理是通过实时地采集和发送交通信息，适时地引导交通流量合理分布，从而达到高效率利用道路资源的一种主动交通管理方式。不同于普通的交通控制系统对路网流量的硬性控制，诱导系统的特点在于充分利用管理对象的主观能动性，对交通流进行诱导管理。

交通流诱导管理的目的就是通过各种技术和手段来引导路网中的交通流在不拥挤的路段和交叉路口中运行。交通流诱导管理系统是基于电子计算机、网络和通信等现代技术，根据出行的起始点向驾驶员提供最优路径引导指令和丰富的实时交通信息，或通过获得的实时交通信息帮助驾驶员找到一条从出发点到目的地的最优路径的系统。

1.1 交通流诱导系统国内外发展现状

在1990年开始的VICS（Vehicle Information and Communication System）项目在日本建立了世界上第一个进行交通信息服务的通信系统。VICS采用3种通信方式：

（1）红外信标，安装于道路的主要路段;

（2）短波信标，安装于乡村区域的道路和高速公路;

（3）调频副载波广播。

VICS播发的实时交通信息包括：主要地点间的行程时间、交通拥挤、法规、事故、广域的最优路径选择信息和道路施工、天气情况及停车场信息等。日本目前正在部署一种与VICS兼容的加强的交通管理系统UTMS，其中有一个子系统实现将交通信息中心收集到的检测器数据通过计算等处理转换为路段行程时间数据，以此决定最优路径，所以即使在没有大量探测车辆的系统运行的早期阶段也能够实现动态诱导。在我国北京、上海、哈尔滨等许多城市都开通了调频交通信息广播电台，及时发布部分重要路段的交通状态和交通事故通报，供出行者决策参考，因此，我国对交通流诱导系统的研究和应用大部分是以无线电广播为基础的初级诱导系统，基于GPS、集群通信、可变信息板的交通流诱导系统也处于研究和试验阶段，应用研究与发达国家差距较大。

1.2 交通流诱导管理国内外研究情况

近年来，国内外学者对交通流诱导管理的研究不断深入，提出许多基于数学模型和仿真模型的交通流诱导管理方式，为管理者提供可行的交通流诱导措施。白静[1]针对交通突发拥堵这一有别于常规性拥堵的现象制定专门的交通管理策略，分析城市交通突发拥堵的特点、传播规律，利用深度学习算法具有快速、充分学习数据内在特征的能力，从大量交通流数据中快速判别出交通状态并预测短时动态交通流信息，在此基础上，结合文中给出的突发事件下交通流传输模型，分别从交叉口信号控制系统和路径诱导系统两方面，研究交通突发拥堵的事先疏导及协调控制的策略，并对几种策略的作用机制和效果进行仿真评估;彭群洁[2]将枢纽周边相关道路纳入研究范围，运用小区域协调控制及交通流诱导管理的方式，研究了对枢纽周边道路交通流进行小区域控制的方法;李祖文 [3]等结合多元数据融合（MDF）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）等现代信息技术，设计城市多元动态交通流信息融合与交通动态信息实时诱导管理发布系统;李旭 [4]对动态交通分配、交通诱导与交通控制系统的研究现状进行了概述，将动态交通分配理论与模型应用到诱导与控制协同机理中，建立了基于动态交通分配的交通诱导与控制综合协同模型，在现有的诱导与控制协同过程中加入动态策略选择与动态交通分配环节，提出了适用于城市大型路网的交通诱导与控制协同系统实施框架;Mianfang Liu [5]提出了一种针对包括大型车辆和小型车辆在内的异构交通流的加权道路占用率反馈策略（WROFS），该策略考虑了不同类型车辆的最大速度、大小和位置等特征，利用实时信息反馈技术来指导交通流运行。

目前，国内外学者针对城市道路交通流的诱导管理研究已经较为深入，但是在高速公路遇紧急情况交通流的诱导管理方面的研究仍有所欠缺，同时对公共交通在城市道路中诱导管理的研究有所欠缺。

2 交通流诱导管理系统的构建

2.1 行程時间预测

要判定交通流的诱导管理方式，制定更加高效的交通流诱导方案，达到对车辆进行实时诱导的目的，行程时间的预测必须具有实时性、可靠性和更高的精度。行程时间的预测方法主要有均值法、中值法、加权平均法、BP神经网络的方法等。

Jiaman Ma [6]等提出了一种新的基于分段的公交出行时间预测方法，该方法将实时出租车和公交数据集结合起来，自动将公交线路划分为居住段和公交段。通过引入不同的交通影响因素，分别建立了两种预测模型;李松江 [7]等使用系统聚类法对历史行程数据集按照车型及时段等特征进行分类，根据行程时间分布相似性对天气和月份进行重分类，与历史行程时间共同构建特征向量。最后采用BP神经网络对不同的数据集进行训练，以提高行程时间的预测准确性;宋现敏 [8]等以公交车GPS数据为基础，建立了基于极限学习机方法的公交站点间行程时间预测模型。依据GPS数据在站点附近的特征表现，定义了公交车到站临界点，并分析了临界点处车辆的5种运行状态，提出了公交车到站时刻估算方法，进而得到公交车行程时间数据，通过分析公交车行程时间数据内在特征，确定了极限学习机模型关键参数及其纬度。

现有的行程时间预测方法大多是针对高速公路、城市快速路和主干道路的路段，而针对城市一般道路及路径的行程时间预测的研究则相对不足。

2.2 交通流量预测

交通流量是人、车、路之间内在关系的一个综合指标， 它反映出运输网络的交通特性。当前基于各种模型的交通流量预测已被广泛研究和应用，但大多数预测模型功能单一，时效性差。交通流量预测应该与数据挖掘技术、云计算技术、大数据分析等结合起来，对交通流数据进行准确、高效的处理，分析，最后达到预测的目的，做出即时和正确的交通诱导和疏通以有效改善实际交通拥堵状况是目前急切需要解决的关键问题。

2.3 交通信息采集与处理子系统

通过交通控制系统来实现信息的采集，包括：信息采集（交通流量和行程时间）;信息的转换与传送;交通流量以及行程时间的预测;确定各路段出行费用，形成诱导数据。

信息采集的工具一般采用磁频车辆检测器、波频车辆检测器及视频车辆检测器。交通流量的采集器分为：

2.3.1 固定式

①地埋式：环形线圈、磁力检测器、道路管检测器、压电检测器。

②非地埋式：微波雷达、超声波、红外线、噪声、视频图像和复合型检测器等。

2.3.2 非固定式

①主动测试车技术：采集人员在特定的测试车内，通过设备随时记录车辆速度、行程时间或行驶距离信息。

②被动探测车技术：在行驶于正常交通流中的车辆安装辅助仪器或设备来完成交通信息的采集。

2.4 路径诱导系统

路径诱导系统按路径计划所依据信息的性质可分为：

2.4.1 静态路径诱导系统

路径计划所依据的信息为静态路网信息，如预先储存在车载导航器的CD-ROM中的路网结构、路段行程时间甚至最短路径树。

2.4.2 动态路径诱导系统

路径计划所依据的信息有实时的动态路网信息和环境信息，如当前和短期预测的路段行程时间、交通管制信息、道路气象信息等。

2.5 路径引导系统

路径引导是引导司机沿着由路径规划模块计算出的路线行驶的过程。该引导过程可以在出行前或者在途中以实时方式进行。相关指令可以包括转向、街道名称、行驶距离和路标等。另一方面，行进中的路径引导需要向司机提供实时的依次转向行驶指令。通常，路径引导通过导航器显示器来显示指令、完成引导。在车载导航器中，路径引导模块利用路径规划模块和定位子系统包括地图数据库模块、定位模块，以及地图匹配模块。

一旦由路径规划模块计算出特定的路径且定位子系统已经确定了车辆的位置，路径引导模块与这些子系统协同工作以向司机提供适当的引导。引导信息的表达借助于人机接口模块。

2.5.1 途中引导

路径引导包括两个任务：一是行驶指令的产生;二是规划路径的跟踪。通过指令和跟踪实现途中引导。

2.5.2 行驶指令的产生

行驶指令的产生是路径规划模块子功能的延伸，也是路径引导的依据之一，其主要功能是产生一个路径跟踪所遵循的行驶指令列表。

2.5.3 路径跟踪

如果车辆的位置已知，则把该位置与规划的路径对比后，就可以为驾驶员准备或提供适当的信号和指令。在途中的任一点，车辆应行驶在规划出的路径中的某一路段上。路径跟踪的任务是紧急监视车辆处于该路段上的位置以确定何时采用适当的引导行动，然后将这些行动通过人机接口提供给駕驶员。

2.5.4 偏离路径的引导

驾驶员可能由于各种原因偶尔地偏离规划的路径行驶。一旦系统确定车辆发生偏离，系统必须具有使车辆回到正确路径上的机制。可采用不同的方法解决这个问题：提示驾驶员车辆可能偏离原路径，接着在屏幕上显示一个方向箭头指向原来目的地方向、通知驾驶员车辆已经偏离了路径，并重新规划一条通往目的地的路径。

3 结语与展望

当前对交通流诱导管理的研究不断涌现，基于各种数学模型不断行程时间预测、交通流量预测的精度，以达到更高的诱导管理水平，但此类基于数学模型的研究普遍时效性较差，在大数据智能化不断发展的今天，对交通流的诱导管理的研究和应用应与大数据、物联互联网、智能化平台相结合，作出反应更加迅速，诱导效果更好的交通流诱导管理系统，从而减轻交通压力，减少交通拥堵，缩短车辆的平均行程时间，充分利用道路资源。同时，对于公共交通流在城市道路中的诱导管理以及高速公路路径诱导管理方面仍需加强相关研究，灵活分配管理城市道路公共交通流以及高速公路交通流，提高运营效率。

参考文献：

[1]白静.基于动态交通流信息的城市交通突发拥堵控制与诱导研究[D].燕山大学，2018.

[2]彭群洁.铁路客运枢纽周边道路交通流组织优化研究[J].城市道桥与防洪，2018（11）：48-50+9-10.

[3]李祖文，杜荣义，何增镇.多元动态交通流信息融合与交通动态信息实时诱导发布系统[J].西部交通科技，2018（06）：138-141.

[4]李旭，周彤梅.基于动态交通分配的交通诱导与控制协同研究[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2017，23（04）：79-81.

[5]Mianfang Liu，Dongchu Han. Route Guidance Strategy for Heterogeneous Traffic Flow in an Asymmetric Two-Route Scenario[C].International Conference on Computer Science and Application Engineering，2017.

[6]Jiaman Ma，Jeffrey Chan，Goce Ristanoski，Sutharshan Rajasegarar，Christopher Leckie. Bus travel time prediction with real-time traffic information[J].Transportation Research Part C，2019，105.

[7]李松江，宋军芬，杨华民，张凤荣.基于聚类分析的高速公路行程时间预测[J].计算机仿真，2019，36（02）：384-389.

[8]宋现敏，刘明鑫，马林，夏英集.基于极限学习机的公交行程时间预测方法[J].交通运输系统工程与信息，2018，18（05）：136-142.