（交通信息工程及控制专业论文）城市公交事件应急系统关键技术研究.pdf

内容摘要 内容摘要 本报告在分析公共交通事件分类及重要度的基础上，研究了道路事件对公交 的影响程度，并建立基于实时条件下的线路客流量异常的事件预测模型，研究了 单线路及多线路公交调度的机理、网络通达性理论、g p s 与g i s 及信息技术的应用， 同时对应急预案进行实施框架设计。 本文的主要结论是： 1 、从科学性角度出发研究确定公共交通系统事件的分类及其重要度，同时确 定事件与线网协调调度之间的对应关系。 2 、事件识别模型与方法研究：研究公共交通系统事件智能识别机理，建立城 市道路交通事件转化为公交事件的转换映射模型。 3 、应急协调调度模型研究：以区域公交网络乘客出行时间最小化等为目标， 构建面向公交网络的应急协调调度模型。 4 、线网应急协调调度实现方法研究：应用遗传算法和蚂蚁算法实现多层客运 方式的线网协调应急调度方法。 5 、在网络协调调度基础上通达性理论并建立模型； 6 、面向客流突变应急方案、系统突发事件应急方案和设备故障应急方案设计。 关键词：公共交通，事件，调度模型，网络通达性，方案设计 a b s t r a c t a b s t r a c t o nt h eb a s i so fa n a l y z i n gt h ec a t e g o r i e so fp u b l i ct r a n s p o r ti n c i d e n t s a n dt h e i ri m p o r t a n c e t h i sp a p e rr e s e a r c h e st h ed e g r e eo fr o a di n c i d e n t s a f f e c t i o no np u b l i ct r a n s p o r t e s t a b l i s hap r e d i c t i o nm o d e la b o u tt h e r e a l t i m ei n c i d e n t so f a b n o r m a lp u b l i ct r a n s p o r tl i n e s p a s s e n g e r sf l o w a n d s t u d yt h em e c h a n i s mo fp u b l i ct r a n s p o r ts c h e d u l i n gb a s e do ns i n g l e 1 i n e a n dm u l t i 1 i n e ，t h et h e o r yo fp u b l i ct r a n s p o r tn e t w o r ka c c e s s i b i l i t y ，t h e a p p l i c a t i o no fg p s ，g i sa n di t ( i n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y ) m e a n w h i l e ，t h i s p a p e ri m p l e m e n t st h ef r a m e w o r kd e s i g nf o rc o n t i n g e n c yp l a n s t h em a i nc o n c l u s i o n sa r ea sf o l l o w s ： 1 t h i sp a p e rr e s e a r c h e sa n di d e n t i f i e st h ec a t e g o r i e so fp u b l i c t r a n s p o r t a t i o ns y s t e mi n c i d e n t sa n dt h e i ri m p o r t a n c ef r o mt h es c i e n l ：i f i c p o i n to fv i e w ，i d e n t i f i e st h ec o r r e s p o n d i n gr e l a t i o n sb e t w e e np u b l i c t r a n s p o r t a t i o ni n c i d e n t sa n dc o o r d i n a t i o ns c h e d u l i n gb a s e do nl i n e sa n d n e t w o r k 2 r e s e a r c ho nm o d e l sa n dm e t h o d so fr e c o g n i t i o ni n c i d e n t s ：r e s e a r c h i n t e l l i g e n tr e c o g n i t i o nm e c h a n i s mo fs y s t e mi n c i d e n t s e s t a b l i s ha c o n v e r s i o nm a p p i n gm o d e lo fu r b a nr o a dt r a m ci n c i d e n t sc o n v e r s i o n i n t op u b l i ct r a n s p o r ti n c i d e n t s 3 r e s e a r c ho nm o d e l so fr e s p o n s ec o o r d i n a l ：i o ns c h e d u l i n g ：t om i n i m i z e t r a v e lt i m eo fp a s s e n g e r so nar e g i o n a lp u b l i ct r a n s p o r tn e t w o r ka n d s o m eo t h e ri n d i c a t o r sa st h eg o a l c o n s t r u c tar e s p o n s ec o o r d i n a l ：i o n s c h e d u l i n gm o d e lf o rt h et r a n s i tn e t w o r k 4 r e s e a r c ho ni m p l e m e n t a t i o nm e t h o d so fr e s p o n s ec o o r d i n a t i o n s c h e d u l i n gf o rt r a n s i tl i n ea n dn e t w o r k ：a p p l yg a ( g e n e t i ca l g o r i t h m ) a n da n ta l g o r i t h mt oi m p l e m e n tt h ee m e r g e n c yc o o r d i n a t i o ns c h e d u l i n g m e t h o d so fm u l t i w a yt r a n s i tl i n ea n dn e t w o r k 5 r e s e a r c ho nt h et h e o r yo fn e t w o r ka c c e s s i b i l i t yb a s e do nt r a n s i t n e t w o r kc o o r d i n a t i o no fs c h e d u l i n ga n dm i m e d 6 d e s i g ne m e r g e n c yp l a n sf o rt r a f f i cm u t a t i o n 、s y s t e me m e r g e n c i e s 、 d e v i c ef a i l u r e k e y w o r d s ：p u b l i ct r a n s p o r t ，e m e r g e n c y ，d i s p a c t c h i n gm o d e l s ，n e t w o r k a c c e s s i b i l i t y ， 插图和附表清单 插图和附表清单 图1 1 公共客运系统的布局模式 图1 2 公共交通事件事故树演绎图 图2 1 动态图像系统示意图 图2 2 交通流视频检测器工作示意图 图2 3 道路视频检测器系统示意图 图2 4 公交事件识别方法 图2 5 麦克马斯特算法的交通状态划分图 图2 6 动态神经网络结构 图2 7 事故发生时仿真结果及残差曲线 图2 8 小波包分解树 图3 1 公交站点聚类谱系图 图3 2 公交线路客流时段分布曲线 图3 3 损失函数的变化曲线 图3 4 公交峰值曲线 图6 1 车辆运行示意图 图6 2 车辆运行线路 图7 1 公交调度中心框图 表1 1 公共交通方式单向客运能力 表1 2 不同规模城市的最大出行时耗和主要公共交通方式 表2 1 事件检测方法对比表 表3 1 检测器性能比较 表3 2 运行时间检测技术性能比较 表3 3 最小损失函数表 表4 1 事故条件下获得的道路通行能力的百分比 符号表 符号表 尸仍) 一一顶事件发生概率 孵一一“有事件 事件的先验概率 j d f 垆7 _ 一一“无事件 事件的先验概率 r ( f ) 一一一t 时刻车辆在路段上的行驶时间 力j ( 幻一一下游交叉口处的排队等待时间 砰) ( 幻一一一通过路段厂f 游交叉口的时间 铲 j q j 一时段f 路段下游交叉口处的平均排队长度 路网中第路段的所有车辆的平均行驶速度 路网中第路段的公交车辆行驶速度修正系数 乃( f ) 巧一一转移概率 a j ( t ) 一一车辆至0 达率 ( ，) 一一车辆在路段厂下游交叉口单位时间的最大通行能力 设所考虑交叉口的该方向绿信比为 g u , u o ) 一一有效服务率 g u j j 一状态间转移概率 巧( f ) 一交叉口处有七辆车排队的概率 - 路段的下游交叉口单位时间的最大通行能力 交通强度 e 一一一o d 对w 间第f 种交通方式被选择的概率 于嵋。一一0 d 对w 间第z 种最优可靠行程时间 巩一一- o d 对w 间第f 种交通方式的交通量 o 一一o d 对w 间第f 种交通方式在路径k 上的流量 元一一一0 d 对w 间的第f 种交通方式的最小最优可靠行程时间 茚。一一一一o d 对矿间第j 种交通方式的网络上路径k 被选择的概率 正，一一一o d 对矿问第j 种交通方式的最小最优可靠行程时间 出站报告版权使用授权书 本人完全了解同济大学关于收集、保存、使用出站报告的规定， 同意如下各项内容：按照学校要求提交出站报告的印刷本和电子版本： 学校有权保存出站报告的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、 数字化和其它手段保存论文：学校有权提供目录检索以及提供本出站 报告全文或者部分的阅览服务：学校有权按有关规定向国家有关部门 或者机构送交报告的复印件和电子版：在不以盈利为目的的前提下， 学校可以适当复制报告的部分或全部内容用于学术活动。 出站报告作者签名： 日期：年月日 声明 本人郑重声明：所呈交博士后出站报告，是本人在合作导师的指 导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外， 本报告不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 出站报告作者签名： 日期：年 月日 1 公共客运系统事件研究概述 1 公共客运系统事件研究概述 1 1 前言 公共交通系统是指：城市地面公共交通( 常规公交、无轨电车、有轨电车) 和轨道交通( 地铁交通、轻轨交通) 所组成的城市公共交通系统。 公共交通系统事件可以描述为：导致公交运力下降或运输需求不正常升高的 非周期性发生的情况。事佳或是可预测或是不可预测。公共交通系统事件管理是 1 、 指系统地、有计划地、协调地使用人力、法规、救援设备和技术手段来减小事件 的持续时间和它的影响。本项目所研究的事件是城市交通系统所发生的事件( 指 对公交有影响的) 及城市公交系统本身所发生的事件。本项目所研究的智能协调 调度是线路间的车辆、人员等智能协助调度。 美国的国家i t s 框架中把事件管理用户服务描述为：事件管理用户服务使用 先进的传感设备、数据处理和通讯技术提高运输和公共安全部门的事件管理能力。 该服务将帮助这些部门快速准确地识别各种事件，并实施一系列的措施把这些事 件的影响降低到最小。协调调度系统是以协调调度模式为基本手段，实现公交网 络上基础调度模式的协同工作，达到对公交网络运行的整体控制。 公共交通具有大运量、高效率、低成本、节约能源、降低污染等优点。随着 经济发展和城镇化进程的加快，城市交通拥堵、群众出行不便等问题日益突出， 严重影响了城市发展和人民群众生活水平的提高。优先发展城市公共交通是提高 交通资源利用效率，缓解交通拥堵的重要手段。为解决好城市交通问题，国务院 在2 0 0 5 年9 月2 3 日转发建设部等六部委关于优先发展城市公共交通意见的通 知，在优化公共交通运营结构、保障公共交通的道路优先使用权、进一步加大科 研及政策扶持力度等8 个方面进行了重点说明。在2 0 0 5 年1 1 月1 7 日全国公交企 业代表共同签署公交优先的郑州宣言。在2 0 0 6 年建设部等四部委联合发布关 于优先发展城市公共交通若干经济政策的意见，这充分说明大力和优先发展城市 公共交通是各级政府在“十一五 乃至未来主要完成的任务之一。 与世界上一些发达国家相比，我国各大中城市的公交系统服务水平较低，主要 表现在公交车辆时间具有不确定性、调度仍采用原有几种调度形式、没有公交事 1 公共客运系统事件研究概述 件识别处理和协调调度技术支持、没有建立公交快速反应系统等等。因此，必须 科学地研究并建立城市公共交通系统事件智能快速识别、在应急情况下的智能协 调调度系统是十分必要的。本研究旨在为后续研究奠定理论基础，为智能公共交 通系统的真正实施提供技术准备。我国在公交事件智能识别及线路间智能化协调 调度等方面的还未深入研究。 1 1 1国内外研究现状及分析 美国的城市公共交通管理局已经启动了智能公共交通系统项目“a d v a n c e d p u b l i ct r a n s p o r t a t i o ns y s t e m s ( a p t s ) 。美国的a p t s 主要研究基于动态公 共交通信息的实时调度理论和实时信息发布理论，以及使用先进的电子、通讯技 术提高公交运营效率和服务水平的实施技术。在公共客运系统中一些州已有事件 的应急处理系统( 是发生事件后的应急处理) 。在公交事件的预测技术方面、在交 通事故影响公交运营系统方面的研究还没有深入研究盟1 。但是美国在交通事件( 并 没有涉及公交事件的研究) 自动检测方面研究较早，现较为成熟的模式识别算法， 这类算法是根据事件产生前后交通变量的差值是否超过某一给定的阈值来判断事 件，进而激发事件报警。这类算法主要包括1 9 6 5 年由美国加利福尼亚运输部p a y n e 等学者开发的加利福尼亚( c a l i f o r n i a ) 算法，该算法是双截面算法，它基于事 件发生时上游截面占有率将增加，下游截面占有率将减少这一事实1 。另外开发于 1 9 9 1 年莫尼卡( m o n i c a ) 算法，属于欧盟d r i v e 项目中的子项目l m o n i c a 算法在 h e r me s 项目的头两年期间被测试，它是建立在连续车辆之间车头视距的测量值与 方差及速度差的基础之上，当这些参数经历大规模扰动超过预设阈值时，事件报 警系统启动l m o n i c a 算法，此算法的研究与车道数和其它路段的交通行为无关h 1 。 在2 0 0 5 年m a k ，c l a n dh e n r ys l f a n 学者提出了关于交通事件的测试方法哺1 ， 在2 0 0 6 年在上述研究基础上创新性的研究成果，即提出速度与事件的关系模型1 。 在2 0 0 4 年和2 0 0 5 年j i u h b i i n gs h e u 教授分别提出信号过程对事件关联度特性 影响模型口3 和公交事件模糊综合评判方法砸3 ，这对公交事件的深入研究奠定了基 础，只是研究的环境为信号并不随流量发生变化以及不是混合交通流的情况。在 2 0 0 7 年b a r r yk i r w a n 教授对各种运输方式的安全系统进行了分析与设计，没有 提出具体的设计模型，但是在结构框架的设计上还是很有借鉴意义阳1 。 北京交通大学开发了模拟道路交通异常事件下的交通流动，直观显示受道路 2 1 公共客运系统事件研究概述 异常事件影响的交通流变化系统，为制定交通管理措施奠定基础n 叫。交通部公路 科学研究所i t s 中心的高海龙，研究开发的高速公路事件管理系统，此系统已应 用于首都高速公路发展有限公司，实践证明减少i 3 的事件反应时间，从应用效 果来看还是很理想的口。本人在2 0 0 6 年阐述了基于神经网络的公交事件识别机理， 说明模式识别的事件预测处理和特征选择的过程，同时探讨了基于b p 神经网络智 能协调调度模型建立思想和变量标定n 羽。天津大学系统工程研究所贺国光教授提 出了一种基于粗集理论预处理数据的神经网络交通事件自动检测算法n 射。这些都 为本项目在事件智能识别模型与方法的深入研究奠定理论基础。 1 1 2 国内外公交协调调度的研究 l e e ( 1 9 9 4 ) 提出了换乘枢纽协调调度的时刻表编制和动态调度模型n 钔。 c h o w d h u r y 和c h i e n ( 2 0 0 1 ) 在l e e 研究的基础上将枢纽协调调度推广至枢纽群协 调调度层面上，并建立了以轨道交通线路作为主轴的枢纽群串联协调调度模型n 趵 n 剐。l e e ( 1 9 9 4 ) 、c h o w d h u r y 和c h i e n ( 2 0 0 1 ) 的研究为公交网络协调调度体系的建 立奠定了基础，与本研究不同的是他们研究是基于枢纽的协调调度，而本项目研 究是基于公交客运系统事件的区域线路间的智能化协调调度。在2 0 0 2 年c h r i s t o s 和e f t h y m i o s 为解决希腊公交公司联合运营的协调性和效率化问题，提出了基于遗 传算法的q s 模型并编制了单机软件，其成果的不足之处是只能实现8 9 辆( 3 0 分钟 内) 车辆与驾驶员集成运行计划的自动编制n7 1 。多车场区域调度时刻表编制由于 没有精炼的模型架构和高效的求解算法，该类模型一直不能摆脱较多假设条件的 约束、也难以增加实用的约束条件。在2 0 0 2 年h a g h a n i 和b a n i h a s h e m i 突破基于 车程的传统模型，提出了基于单车按时间序列串接成一条任务链的多车场区域调 度时刻表编制模型，研究了相应的启发式算法。其成果在该项目研究中值得学习， 但要克服基于单车辆n 羽。在2 0 0 4 年h u i s m a n 在传统的单车场和多车场单车运行计划 编制模型基础上，提出了单车场和多车场的车辆一驾驶员集成运行计划动态编制 模型。目前该模型已被荷兰最大的公交公司c o n n e x x i o n 采用。这是在运营正常情 况下的动态调度，没有解决基于公交系统事件应急情况下智能协调编制模型n 。1 。 我国在智能公交调度的研究方面，中国城市规划设计研究院开展了城市智能 公共交通管理系统项目的研究工作，5 个系统没有涉及公交事件识别和智能协调调 度的研究。在公交车救援调度系统方面，2 0 0 3 年底北京市公交总公司已经为5 0 1 公共客运系统事件研究概述 辆救援抢修车安装了g p s 定位设备和g s m 语音电台，在国内交通行业，率先实现 了抢修救援服务的流程自动化，初步实现公交救援的智能化，可以减少因公交车 事故给乘客带来的不便，并减少由此产生的交通拥堵，这主要是对公交事故采取 的紧急救援。在2 0 0 4 年同济大学腾靖博士和杨晓光教授提出了城市公交枢纽调度 问题的实用优化方法 2 0 o 在2 0 0 3 年提出了用遗传算法应用于智能公交网络优化乜、 在2 0 0 2 和2 0 0 5 年提出了基于不同环境下的智能公交调度双层优化模型及算法乜羽、 在2 0 0 5 年提出了用蚂蚁算法进行的智能公交网络优化，同时都考虑到可能发生或 发生公交事件的调度应急策略。 1 2 公共客运系统的分类和系统组成 1 2 1 客运系统分类 城市公共交通，是指在城市及其所管辖区范围供公众出行乘用的、经济的、 方便的诸种客运交通方式的总称。公共客运交通系统中的各种出行方式根据不同 的分类依据，有不同类别的公交方式： ( 1 ) 按承担的客运量大小，可分为大众公共客运交通方式和个别公共交通方 式 大众公共交通方式包括公共汽车、无轨电车、有轨电车、轨道交通、轮渡和 航空等容量大或较大的交通运输方式。这些交通方式的运行市为了最大限度的满 足最大多数人的要求，因此根就实际客运情况和道路条件规定了专门的线路，实 行定点、定线、定时运行没，理论上还应该定班次。这些交通方式行成的网络， 通过合理规划，按照需求的变化进行调整，那么就可以最大限度满足不同地区、 不同人群的出行要求。由于这些交通方式每次的运行都要为一定数量的人群提供 服务，因此对于使用该类交通方式的每一个出行者而言，都不一定能单独实现个 人的出行目的。 出租车是一种个别公共客运交通方式，它是对大众公共客运交通方式的有效 和必要补充。出租车最大的优点是能实现“f 7 n i - j ”，能较直接实现人们的出行要 求。而且，出租车受气候、线路和时间限制较小，还能携带较大体积和较多数量 的物品。所以，随着该行业服务规范程度和服务水平的提高，更多追求出行舒适 的人们和弱势人群乐于选择这种交通方式。虽然出租车也是为全体人群提供服务 的，但是每次只能满足极少人数甚至是个别人的要求，因此也被称为准公共交通。 4 1 公共客运系统事件研究概述 当然，在享受出租车带给人们的极大方便的同时，使用者也要为此付出较高的费 用，这一支出不仅是对该交通方式提供高质量服务的报酬，从更高层次上来说， 它更应该是对出租占用大量的道路资源的补偿。 ( 2 ) 按占用空间的不同，可以分为地面道路交通方式和非地面道路交通方式 常规公共汽车、无轨电车、有轨电车和出租车都属于地面道路交通。它们和 其他机动和非机动交通方式一起分享道路资源，有的拥有自己运营的专用通道， 如为有轨电车行驶和为提高公交运营效率而在道路上开辟的公交专用道和公交专 用。不果这些传统的地面道路公交方式大多还是与其他个体非机动交通方式混合 而行，而且在一些不发达，或面积较小的城市里这些交通方式还与个体非机动交 通方式混杂而行，对提高运行效率，保证运行安全造成了和大的困难和障碍。 非地面交通的公交凡是主要有地下跌路、城市快速铁路、轻轨交通、独轨交 通、性交通系统、索道、缆车、轮渡和航空等。索道、缆车一般多用于山区的城 镇，轮渡多用于水网丰富的城市，而航空这一特殊的公共交通方式应该说本身不 属于城市公共交通方式，而是多用于城市间，省际间、洲际间的快速公共交通方 式。地下铁路占用的是地下空间，在实际操作中有部分路段会在地面运行，但是 因为这部分线路同城市快速铁路一样，都采用了线路隔离措施，与其他地面交通 方式分离开，因而不属于地面道路交通。轻轨交通、独轨交通、新交通系统都是 充分利用城市空间，形成的立体交通方式，这些交通方式大多要依托高架道路或 高架桥梁结构，同时对车辆的技术要求也较高。 ( 3 ) 城市公共交通系统又可分为两大系统一定点、定线和非定点、定线定点、 定线的公共交通系统。 鬣市公筵缝系筑 点翟缝构骜姨受遵 誊窀鹿定链豹凳建受西 矧懈l 愀l 卜i l t i l tli 轮霞li 髓| | 艘 图1 1 公共客运系统的布局模式 1 2 2 城市公共交通 1 公共客运系统事件研究概述 在城市行政辖区内为本市居民和流动人口提供乘用的公共交通，包括定时定 线行驶的公共汽车、无轨电车、有轨电车、中运量和大运量的快速轨道交通，以 及小公共汽车、出租汽车、客轮渡、轨道缆车、索道缆车等交通工具及其配套设 施。各种公共交通工具之间相互配合，以不同的速度、运载能力、舒适程度和价 格为乘客服务。几种主要公共交通工具的发展概况 公共汽车 公共汽车是目前世界各国使用最广泛的公共交通工具。它起始于1 9 0 5 年的美 国纽约，当时用公共汽车代替原有的公共马车，到了3 0 年代得到迅速的发展。公 共汽车之所以被广泛采用，是由于它的机动灵活，只要有相宜的道路，就可以通 行，并且公共汽车组织运行所需的附属设施的投资，较之其它现代化公共交通工 具也最少。 无轨电车 无轨电车是以直流电为动力，除了用公共汽车的设备外，还要有架空的触线 网、整流站等设备，故初期投资较大，且行驶时因受架空触线的限制，机动性不 如公共汽车。不过，无轨电车行驶时能偏移触线两侧各4 5 m 左右，可以靠人行道 边停站，必要时也可超越其它的城市车辆。无轨电车的特点是噪声低、不排除废 气、起动加速快、变速方便。 有轨电车 有轨电车具有运载能力大、客运成本低的优点，其设备同无轨电车，但它还 有轨道和专设的停靠站台。根据史料，最早的有轨电车是1 9 8 1 年5 月1 6 日在德 国柏林投入营运的，本世纪初，有轨电车在资本主义国家城市的形成和发展中曾 起过重要的作用，承担了城市客运量的8 0 9 0 。我国最早行驶有轨电车的城市是 天津( 于1 9 0 6 年) ，随后上海、大连、北京、沈阳、哈尔滨、长春等城市相继建 成了有轨电车系统。 地下铁道 简称地铁( s u b w a y ，u n d e r g r o u n d ) ，是街道以外的一种强有力的快速大运量 公共交通工具，其轨道基本建在地下，不过近年来，很多大城市的地铁在市区为 地下，在郊区引向地面或高架。地铁最基本的特点是：与其它交通完全隔离，此 外，其线路设施、固定建筑、车辆和通讯信号系统均有较高的设计标准。 6 1 公共客运系统事件研究概述 出租汽车 出租汽车是一种不定线路、不定车站、以计程或计时方式营业、为乘用者提 供门到门服务的较高层次的公共交通工具。出租汽车在城市公共客运交通中起着 辅助作用，因而称为辅助交通。 轮渡 轮渡是在城市被江、河分割的特定条件下的城市公共客运交通工具，一般起 联结两岸摆渡交通的作用，使陆上交通不能直接相通的区域得以沟通。这在没有 桥梁、隧道或过江通道能力短缺的城市显得十分重要。 1 2 3 城市公共交通工具的选择 我国国标( g b 5 0 2 2 0 - 9 5 ) 城市道路交通规划设计规范中明确规定，选择公 共交通方式时，应使其客运能力与线路上的客流量相适应，常用的公共交通方式 单向客运能力宜符合表1 4 的规定。 表1 - 4 公共交通方式单向客运能力 公共交通方式运送速度发车频率单向客运能力 ( k m 【h )( 车次h )( 千人次h ) 公共汽车 1 6 - 2 56 0 9 08 - 1 2 无轨电车 1 5 - 2 05 0 - 6 08 - 1 0 有轨电车 1 4 - 1 84 0 - 6 01 0 - 1 5 中运量快速轨道交通 2 0 - 3 5 4 0 - 6 0 i 5 - 3 0 大运量快速轨道交通 3 0 - 4 02 0 - 3 03 0 - 6 0 城市公共交通规划应使9 5 的居民在客运高峰乘用下列主要公共交通方式时， 单程最大出行时耗符合表1 5 的规定。 人口2 0 0 万以上的城市，城市用地面积有2 0 0 k m 2 左右，客流总量大，长距离 出行者多，一些主要的公共交通线路上客流汇集量往往是地面公共交通难以承担 的。且地面公共交通又受道路交通阻滞和站距的制约，无法提高车速，因此，2 0 0 万人口的城市具备了有效使用快速轨道交通的基本条件。 7 l 公共客运系统事件研究概述 表1 5 不同规模城市的最大出行时耗和主要公共交通方式 城市规模最大出行时耗主要公共交通方式 ( r a i n ) 大 2 0 0 万 6 0大、中运量快速轨道交通、公共 人汽车、电车 1 0 0 2 0 0 万 5 0 中运量快速轨道交通、公共汽车、 人电车 5 0 1 0 0 万人 4 0公共汽车、电车 中2 0 一5 0 万人3 5公共汽车 小 i g ( 3 ) ( 4 ) 迎( 5 ) ( 2 ) 按临界重要度系数的大小排列的各基本事件重要程度的顺序： 1 公共客运系统事件研究概述 ( 3 ) 噬( 4 ) ( 1 ) 驾( 5 ) 噬( 2 ) 三种重要度系数： 结构重要度系数从事故树结构上反映基本事件的重要程度；结构重要度系数 反映了某一基本事件在事故树结构中所占的地位。 概率重要度系数反映基本事件概率的增减对顶事件发生概率影响的敏感度； 概率重要度系数则起着一种过度作用，是计算两种重要度系数的基础。 临界重要度系数从敏感度和自身发生概率大小双重角度反映基本事件的重要 程度；临界重要度系数从结构及概率上反映了改善某一基本事件的难易程度。 一般可以按这三种重要度系数安排采取措施的先后顺序，也可按三种重要度 顺序分别编制相应的安全检查表和应急情况处理表，以保证既有重点、又能全面 检查的目的。 图1 2 公共交通事件事故树演绎图 符号说明：t 顶事件，作为研究对象的某一事故，这里代表公共交通事件；a i 可预测的事件；a 2 不可预测的事件；a 3 社会安全事件；a 4 事故灾难；a 5 道路施i ；a 6 公共 事件；a 7 ；a l a 7 中间事件。x l 道路养护；x 2 道路修筑；x 3 大型活 动；x 4 交通管制；x 5 公共卫生事件；x 6 自然灾害；x 7 事故；x 8 车辆故障； x 9 桥梁或道路坍塌；x i o 交通堵塞；x i x 1 0 底事件。+ 或门，若干输入事件中 有某一事故发生，则输出事件就发生的逻辑关系。 1 4 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 交通事件是造成偶发交通拥堵的主要原因，由于交通事件发生的时间和地点 是随机的、不可预测的，偶发性的拥挤难以采取控制交通需求或提高通行能力减 轻常发性拥挤问题的对策来处理。因此偶发性拥挤控制关键是尽早地发现事件、 确认事件的性质是采取救援措施和为其他驾驶员提供相关信息，这也是要建立一 个完善的事件管理系统，对事件事先快速、高效、恰当的处理。 交通事件检测是交通事件管理的第一步，也是其技术关键。同时事件检测技 术不仅对事件管理本身意义重大，而且对于i t s 的其它子系统( 如：动态路径诱 导系统、先进的交通管理系统、公共交通智能化调度系统等) 也有重要作用。事 件检测为这些系统提供重要的非周期性交通流状态变化信息( 这种变化信息时无 法从历史数据中得到的，也是交通流变化实时性的表现) 。为使这些系统能高效运 行业必须建立快速、可靠的事件检测系统。另外，高效的事件检测还可以进一步 提高高速公路匝道控制和城市道路信号控制之间的协调，有助于建立真正意义上 的集成式高速公路城市道路控制系统。 2 1 公交事件识别技术关键理论 2 1 1 交通事件现代检测技术。2 司 交通事件是指导致道路通行能力下降或交通需求不正常升高的非周期性发生 的情况。事件或是可预测或是不可预测。交通事件检测自2 0 世纪6 0 年代发展以 来，形成了各种各样的检测方法和技术。 “非自动 检测技术是最早的、最容易实施的也是最常用的方法，在日常生 活用来向事件管理中心报告事件信息。“非自动”检测技术包括市民报告、专职人 员报告、民用无线电、闭路电视监视、航空监视等。从整体上看，非自动监测技 术的主要有点是凡百年、直接、经济、效率比较高；缺点是要求是当时当地有目 击者，时间地点比较难以准确定位，需要专门的人员对报告进行筛选确认，人员 工作量和强度都比较大。值得注意的是随着- - n g 个电话的普及，它已经逐渐成 为大所属城市区域重要的事件检测方法。高速公路巡逻队部但能发现事件，而且 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 能够迅速开始事件响应和清除活动，从事件管理角度看，在实际应用中还是很有 吸引力的方法。而固定的观察人员更适合于短期的需要( 如在有特殊的活动时， 高速公路建设、维修期间) 。闭路电视在有操作员连续观察时，可以作为一种人工 的事件检测方法，它也通常是试图用移动电话或“自动”事件检测方法进行事件 检测后的一种事件确认方法。 表2 1 事件检测方法对比表 事件检测技术 定义优点 缺点 移动电话呼叫特驾驶员使用他 通常是最快 精度倚赖与驾驶 服电话或事件报告热们的移动电话或路的时间检测方法员的输入。需要确认。 线边的电话报告事件可能需要其他的人员 来处理电话 高速公路服务巡警车和交通管提供检测、确道路拥挤会减少 逻队理巡逻为出事车辆认和响应功能巡逻的次数，需要的 提供服务人员比较多 路边呼救电话路边安装的紧公众广泛接初期投资大，要 急呼救电话装置，受2 4 小时都可以驾驶员徒步周到电话 驾驶员可以用来报报告事件边，可能遭到故意的 告事件破坏，需要相应的人 员进行管理维护。 航空巡逻在事件发生地能够用来进费用高，可能发 上空使用飞机进行行事件检测和确生比较显著的延误。 观察认，覆盖的范围在恶劣的天气不能使 广，容易确定事件用，一些没有机场的 的影响区域地区也可能不能使用 固定观察人员观察人员在高灵活性好，在人力密集型的， 塔和高楼上观察交有特殊的活动时在天气条件比较恶劣 通流并报告事件作为临时的方法时难以应用 其他服务部门人 驾驶员在常规可以找到很精确性和可靠性 员( 公交车队和货车 的驾驶中发现并报多的观察员。公共难以控制，手车队规 车队驾驶员) 报告告事件机构只需用很少模的限制 的费用或不需要 付出费用 1 6 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 闭路电视系统管理人员同时提供检会造成操作人员 连续观察交通管理测和确认功能疲劳，检测的有效性 中心的道路状况的依赖于摄像机在道路 图像上安放的位置 “非自动”检测技术一般运行成本高，受时间和天气影响较大，检测时间较 长，检测率较低。因此，各国交通工程专家纷纷积极研究和开发运行成本低，能 够全天候，全程地发挥作用，且检测率高的自动事件检测( a u t o m a t i ci n c i d e n t d e t e c t i o n ，a i d ) 技术或算法。基于各种a i d 技术可以构成不同的a i d 系统，a d 系统得核心都是根据实时采集的交通流数据信息，由算法自动判断是否有交通事 件发生，并估计事件对交通流的影响。图? 描述了系统构成，它包括三个重要的 租车国内部分：交通流信息采集系统( 道路监视系统) 、路边检测设施和事件管理 中心之间的通信链路、事件检测算法和处理软件。交通流信息采集系统在监测事 件时提供必要的交通信息，时间监测算法“翻译 这些信息( 如果有多个信息源， 还要使用融合技术) ，并确定事件或偶发性拥挤是否存在。在上述三个组成部分中 交通流信息采集系统是基础，要根据信息采集系统所提供的数据种类、数量来选 择和建立相应得事件检测技术。在信息采集系统确定的情况下，系统检测性能的 优劣主要决定于事件检测算法。 2 0 世纪7 0 年代初期，工业发达国家道路交通事故死亡人数开始下降，亚洲和 非洲的发展中国家交通事故死亡人数开始上升。在8 0 年代道路交通事故减少的都 是发达国家，1 9 8 9 年以后前苏联解体、东欧剧变，这些国家交通事故急剧上升。 进入9 0 年代后，特别是1 9 9 4 年以后，情况发生了很大的变化，前苏联和东欧多 数国家的交通事故死亡人数开始大幅度下降，而且亚洲和非洲的一些发展中国家 在1 9 9 4 年以后交通事故也开始下降，工业发达国家事故继续下降，只有部分发展 中国家道路交通事故仍在上升，中国就是其中之一。 发达国家的经验说明，道路交通事故的上升与国家的经济发展和机动化增长 有着直接的关系，机动化的过程会伴随着交通事故和伤亡的迅速增长，但这种增 长趋势并不是不可扭转的，通过采取有效的措施，道路交通事故的上升趋势可以 得到控制。 1 7 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 最具代表性的事件自动检测技术是c i t i l o g 。c i t il o g 是法国c i t i l o g 公司旗 下的交通事件自动检测系统。c i t i l o g 的核心技术是自主研发的动态图像背景自适 应技术和车辆图像跟踪技术，彻底消除了光线，雨雪，灰尘对系统的影响，是真 正的基于事件本身的检测技术，可以及时检测监控区域内发生的交通事件，采集 交通数据，辅助进行交通控制等乜6 - 2 7 | 。 随着c c t v 摄像机的广泛使用，给道路视频监视系统带来了很大的挑战，我们 不可能让越来越多的人坐在监控中心显示墙面前来监视交通路况，我们需要 b 嬲麟嚣黝妣翟瓣撩“运 图2 1 动态图像系统示意图 一个更有效的方式来利用我们的资源，主动式视频事件检测系统是视频监视 系统的一个真正的突破，来自法国的c i t i l o g 视频事件检测系统就是绝对领先的 i t s 解决方案。 c i t i l o g 图象跟踪系统除把交通事故从被动跟踪改变成主动报警外，还提供 高灵敏度高清晰度图象跟踪。交管部门在及时得到路况消息的同时还可以通过 c i t il o g 提供的视频对交通事故进行分析，达到预测和防范作用，因此它不仅只是 一个交通事件检测系统，还能就各路段检测到的数据为该路段提供一个针对性的 优化方案。在2 0 0 0 年悉尼奥运会前的交通改造中，i r l 0 0 智能道路事件检测系统 被广泛采用：1 9 9 8 年，1 0 2 套用于悉尼m 4 高速公路的交通事件检测，每隔1 5 0 0 米安装一套。其后续项目中采用近2 0 0 0 套：1 9 9 9 年，在悉尼的e a s t e r nd i s t r i b u t o r 项目中采用5 3 套；2 0 0 0 年，悉尼m 5e a s t 高速公路项目中采用4 8 套。 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 视频交通检测器( h s i v d i ) 是专门针对中国城市交通状况和混合交通流特 性，采用相适应的智能数字图像信息处理技术，能满足城市交通智能化管理与监 控的要求，具有其他类型的检测器无法企及的优点，是新一代城市交通控制系统 的重要产品。 图2 2 交通流视频检测器工作示意图 ， ， ， 图2 3 道路视频检测器系统示意图 2 1 2a d 技术 对a d 技术可以从多个角度进行分类，这里主要将其分为“间接”检测方法和 “直接”检测方法。绝大多数的a d 方法都属于前一种，它们通过识别由车辆检测 得到的交通流参数的非正常变化来间接的判断交通事件的存在。“直接”检测方法 是指使用图像处理技术来发现停驶车辆的一类方法。这类方法实际上是“看到” 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 发生了江通事件而不是通过交通事件对交通流的影响来检测到它的存在。从前在 的意义上看，“直接 检测方法在检测速度方面远远胜于“间接 检测方法，在交 通量较低的情况下也能有良好的检测效果，但需要更密集地设置检测站( 摄像机) ， 需要较高的自己投入才能保证合理的检测可靠性，而且气象条件对其影响也较大。 不论是在我国还是在喝多已经建立了事件管理系统的国家，由于环形线圈检测器 和其他非视频监测器的普遍存在，使得件间接事件检测算法一直都在自动事件检 测算法中占有主导地位。a d 技术从根本上来说都是模式识别问题，或更准确地说 是分类问题，一般均涉及到确定某些交通流参数的变化( 例如：交通量、速度、 占有率、或它们的各种组合) 。因为这些变化是事件发生引起的或、和、与事件发 生有关系，如果能证实检测到的交通流参数相对于事件或空间的变化大于预定的 阈值，就表示发生了事件。 目前已经应用于各种技术的事件检测算法，大体可以分为基于模式匹配技术 的算法、基于人工智能的算法。这些算法大多都是建立在固定车辆检测器( 特别 是最常用的环形线圈检测器) 基础上，所使用的基本输入参数为时间或空间的流 量、速度、行程时间、占有率序列。 库翮 荪覆翮i 自动 基于模式识ii 基于统计理 别的算法li 论的算法 加 利 福 尼 亚 算 法 莫 尼 卡 算 法 标 准 正 态 偏 差 算 法 指 数 平 滑 算 法 非 参 数 回 归 算 法 变 点 统 计 算 法 间接检测方法i嘈接检测方法 卡 尔 曼 滤 波 算 法 贝 叶 斯 算 法 基于人工li 基于小波分 智能的算法li 析算法理论 模 糊 逻 辑 算 法 图2 4 公交事件识别方法 2 0 人 工 神 经 网 络 算 法 小 波 神 经 网 络 算 法 小 波 分 析 算 法 2 公共客运系统事件智能识别技术研究 2 2 公交事件智能识别方法研究汹一3 0 l 自动事件检测系统系用检测算法来分析交通数据和快速检测事件的发生，以 便尽量减少事件所造成的不利影响。随着电子技术、通信技术以及计算机的飞速 发展以及i t s 的逐步实施，间接检测方法以及其低成本、全天候等优势成了当今 检测系统所采用的最主要方法。见图2 4 所示。 目前应用的各种事件自动检测算法，除了直接检测算法视频检测法外， 大致可以分为基于模式识别的算法( 比较算法) 、基于统计技术的算法、基于交通 流模型的算法、基于人工智能的算法和基于小波理论的算法。这里只介绍国内外 主要应用的检测算法。 2 2 1 模式识别算法 这种算法法是根据事件产生前后交通变量的差值是否超过某一给定的闽值来 判断事件，进而激发事件报警。这类算法主要包括加利福尼亚算法( c a l i f o r n i a ) 和莫尼卡( m o n i c a ) 算法。加利福尼亚算法是最早开发