基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制方法和系统与流程

本发明涉及施工区检测及控制领域，具体而言，涉及基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制方法和系统。

背景技术：

当前我国高速公路的施工养护作业变的越来越频繁，并成为高速路发生常发性拥堵以及造成各类交通事故的重要原因。但是，目前针对施工区，我国并没有形成系统的安全对策解决方案。究其原因，主要是缺少先进的检测设备和控制设施，以获得施工区精确的运行数据进而形成合理的控制策略、控制通行车辆安全高效的通过施工区。

目前，现有的施工区交通运行状态采集设备主要包括：视频检测、红外检测、超声波检测等传感器。但是，这些设备受环境影响较大，检测精度不能满足需求，施工成本较高，而且，安装、传输等问题也制约着设备在施工区的应用。另外，施工区域的能源提供同样是高精度检测器使用的关键因素，以及检测器与车道的匹配也是解决施工区运行状态全信息感知的关键问题。

近年来，地磁车辆检测器由于其检测精度较高，便于安装等优点，已经在交叉口及停车场广泛应用，但在施工区应用鲜见。除此，施工区的交通流控制技术目前主要采用电子信息发布的方式，告知施工区运行状态，主要应用中观交通流引导的思路，对于驾驶员微观行为的精细化控制缺乏。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制方法和系统，以解决现阶段施工区交通拥堵、通行能力低，但是没有形成系统的安全管控对策的问题。

本发明提供了一种基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制方法，其包括：

步骤1：分布式地磁车辆检测器阵列采集施工区车辆的运行状态数据，所述运行状态数据包括：施工区到达车辆的时间信息、位置信息、车长信息、车速信息；

步骤2：地磁车辆检测器阵列采用数据集成传输方式将第一数据经服务器传送至计算机；所述第一数据包括所述运行状态数据和地磁车辆检测器的设备信息；

步骤3：所述计算机对所述第一数据进行第一数据分析处理，获得第一分析处理数据；所述第一数据分析处理包括：根据所述运行状态数据统计施工区交通量以及分析所述交通量随时间变化趋势、分析大车率的变化；

步骤4：所述计算机根据所述第一分析处理数据并通过云计算方法生成控制策略；所述控制策略为：通过比对所述运行状态数据与控制阈值，判断施工区车辆行驶路线的策略；

步骤5：所述计算机根据所述第一数据、第一分析处理数据和控制策略生成控制信息，并将所述控制信息发送至可变信息发布板；其中控制信息包括车辆行驶控制信息和施工区交通状况信息。

在一些实施例中，优选为，所述步骤2中，所述数据集成传输方式为：分布式地磁车辆检测器阵列将采集到的所述运行状态数据采用无线通讯方式传输至路侧处理单元，所述路侧处理单元将所述运行状态数据传输至所述服务器。

在一些实施例中，优选为，所述步骤2还包括：所述路侧处理单元对所述运行状态数据进行第二数据分析处理，获得全信息感知，则所述步骤2、步骤3和步骤5的第一数据还包括所述全信息感知；所述全信息感知包括：时间、位置、速度、流量、车长、车头时距、车辆占有时间。

在一些实施例中，优选为，所述第二数据分析处理为：根据地磁车辆检测器的设备信息，将所述运行状态数据与车道进行匹配；其中地磁车辆检测器的设备信息包括每一个地磁车辆检测器的ID编码以及所述运行状态数据的来源信息。在一些实施例中，优选为，

所述第一数据分析处理还包括分析车辆平均速度、统计车辆占有率、以及通过对比不同时间段、不同断面的数据分析施工区车辆运行状态；

则所述步骤4中包括，计算机将通过屏幕显示所述第一分析处理信息，并将第一分析处理数据发送至可变信息发布板。

在一些实施例中，优选为，所述云计算方法为：

根据施工区到达车辆的时间信息、位置信息、车长信息，统计施工区特定时间内的交通量，并计算出该时间段内的大车率和小车率；

根据所述大车率和所述小车率得到控制阈值；

通过特定时间内所述大车率和小车率计算施工区车辆到达率；

比对所述车辆到达率与所述控制阈值，生成控制策略。

在一些实施例中，优选为，所述计算机为上位机；所述服务器为云端服务器。

在一些实施例中，优选为，所述步骤2中还包括，所述服务器将所述第一数据存储在SQL Server数据库。

本发明还公开了一种基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制系统，其特征在于，包括：

采集模块、传输模块、处理模块和反馈模块，所述采集模块执行权利要求1-7任一项所述步骤1；所述传输模块执行权利要求1-7任一项所述步骤2；所述处理模块执行权利要求1-7任一项所述步骤3和步骤4；所述反馈模块执行权利要求1-7任一项所述步骤5。

在一些实施例中，优选为，所述采集模块包括一个以上车辆检测器组成的分布式地磁车辆检测器阵列，所述分布式地磁车辆检测器阵列是根据施工区范围以及车道宽度、交通量设置。

在一些实施例中，优选为，所述采集模块还包括一个以上路由器和路侧处理单元，所述路侧处理单元通过所述路由器与所述地磁车辆检测器连接，通过无线通讯网络与所述服务器连接；所述服务器为云端服务器，所述云端服务器连接有SQL Server数据库。

在一些实施例中，优选为，所述处理模块包括上位机，所述上位机对所述运行状态数据分析处理后得到控制策略，并根据所述运行状态数据和所述控制策略生成控制信息，且将所述控制信息发送至所述反馈模块；所述反馈模块为可变信息发布板。

本发明实施例提供的施工区运行状态全信息感知及精细化控制方法和系统，与现有技术相比，应用地磁传感器采集精度高、能耗低、便于安装等特点，形成分布式地磁传感器阵列，分布式地磁车辆检测器阵列将检测到的运行状态数据经过服务器传输至所述计算机，计算机对其进行处理并得到控制策略。计算机在控制策略的基础上生成控制信息，然后将控制信息发送至可变信息发布板。可变信息发布板将控制信息展示出，则驾驶员可根据显示出的信息自行决定行走路线，或是遵从相应控制信息的指令进行行驶。则该系统实现施工区交通运行状态的时空全信息感知，以可变信息板为载体，实现微、中观施工区驾驶员驾驶行为控制相结合的精细化控制方法，最终形成施工区全信息感知及优化控制的成套设备，以提高施工区的运行安全和效率。从而，有效的解决了现阶段施工区交通拥堵、通行能力低，但是没有形成系统的安全管控对策的问题。

附图说明

图1为本发明一个实施例中施工区运行状态全信息感知及精细化控制方法示意图；

图2为本发明一个实施例中施工区运行状态全信息感知及精细化控制系统结构示意图；

图3为本发明一个实施例中施工区运行状态全信息感知及精细化控制系统设备安装示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

针对现阶段施工区交通拥堵、通行能力低，但是没有形成系统的安全管控对策的问题，本发明提出了一种基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制方法。如图1、2所示，其具体包括：

步骤1：分布式地磁车辆检测器阵列实时采集施工区车辆的运行状态数据，并将运行状态数据过ZigBee无线通讯协议传输给路侧处理单元；其中，运行状态数据包括：施工区到达车辆的时间信息、位置信息、车长信息、车速信息；

步骤2：路侧处理单元对运行状态数据进行数据分析处理，即每一个地磁车辆检测器的ID编码以及运行状态数据的来源，将运行状态数据与车道进行匹配，获得施工区时空全信息感知：时间、位置、速度、流量、车长、车头时距、车辆占有时间；

步骤3：路侧处理单元通过3G将运行状态数据、地磁车辆检测器的设备信息和全信息感知传送至云端服务器；其中地磁车辆检测器的设备信息包括每一个地磁车辆检测器的ID编码以及所述运行状态数据的来源信息；

步骤4：上位机系统连接云端服务器数据库，获得运行状态数据以及全信息感知，上位机显示屏采用图、表展示施工区交通运行状态数据，并对其进行数据分析处理，得到分析处理数据；

其中，上述数据分析主要包括根据运行状态数据统计施工区交通量以及分析交通量随时间变化趋势、分析大车率的变化，分析车辆平均速度、统计车辆占有率、以及通过对比不同时间段、不同断面的数据分析施工区车辆运行状态；则分析处理数据包括施工区交通量、交通量变化趋势、大车率的变化状况数据、施工区车辆平均速度、车辆占有率以及施工区车辆运行状态数据等。

步骤5：上位机系统采用云计算方法计算生成控制策略；

步骤6：上位机根据运行状态数据、全信息感知以及控制策略生成控制信息；

步骤7：上位机将控制信息通过无线通讯发布到施工区路侧的多块可变信息板。

在上述步骤1中，采用分布式地磁传感器阵列，实现施工区交通运行状态的时空全信息感知及数据的精细化采集。地磁车辆检测器是基于地磁场高斯理论检测车辆状态。当车辆这种铁磁物质经过检测器时，对这个点的磁场强度产生一个连续的扰动，通过磁传感器采样数据与初始采样数据(该点的地球磁场值)进行对比，其差值为车辆通过时对该点地球磁场的影响，可用于判别车辆状态：有车、无车、运动、静止。在单个地磁检测器判别车辆状态的基础上，采用分布式地磁传感器阵列，给每一个地磁传感器单元一个ID编码，通过判别数据来源，从而实现检测数据和车道的匹配，该方法不仅简单易操作，还能准确的将施工区每段区域以及每个车道内的车辆信息反映出。将每个检测器信息通过ZigBee无线通讯协议传输给路侧处理单元，获得施工区时空全信息感知：时间、位置、速度、流量、车长、车头时距、车辆占有时间。通过3G将数据传送至云端服务器。上述磁车辆检测器、路侧处理单元、服务器采用多传感器阵列、无线网络通信技术、云端计算存储，实现了施工区多车道交通状态的采集及汇聚。

上述步骤3中路侧处理单元通过3G将运行状态数据、地磁车辆检测器的设备信息和全信息感知传送至云端服务器，即采用数据集成传输方式将数据传输至云端服务器，并且存储在SQL Server数据库中，则施工区内不用再另建服务器来存储相关数据，进而解决了施工区内供电等问题，以及施工区大量数据的存储困难的问题。路侧处理单元将传输的数据汇总之后传输给云端服务器，上位机访问云端服务器则可提取相关数据。其中，上位机为一种可以直接发出操控命令的计算机，并且上位机软件可通过图表实时展示速度、流量等指标，从微观层面反映施工区当前运行状况。

上述步骤5中采用的云计算方法实现信息汇聚及控制策略的计算，解决了本地存储缺乏供电及存储量等问题。根据交通运行状态数据及控制策略计算获得控制信息，将信息通过无线通讯发布到施工区路侧的多块可变信息板，实现微、中观施工区驾驶员驾驶行为控制相结合的控制方法，最终形成施工区全信息感知及交通流精细化控制的成套设备，以缓解施工区交通运行状况，提高施工区通行能力。上述云计算方法为：统计施工区特定时间内的交通量，并计算出该时间段内的大车率和小车率；根据大车率和小车率得到控制阈值；通过大车率和小车率计算施工区车辆到达率；比对车辆到达率与控制阈值，生成控制策略。关于大车率和小车率，行业内有相关的定义，在本实施例中，大车率定义为大车数量与总车书的比值，其中大车定义为车厂大于7m的车，并且大车率与小车率的和为1.进一步，控制策略为：通过比对运行状态数据与控制阈值，判断施工区车辆行驶路线的策略，其中车辆行驶路线的策略包括直行、并线或是转向等车辆引导策略。

具体生成控制策略的一种方法为：控制策略以交通量和大车率为限定条件，计算检测器测得的实时车辆到达率方法如下：

根据检测车辆的车长判断是否为大车，当车长≥7m时属于大车；

大车与小车的折算系数设定为3；

当大车率为0时，设定Q₀＝1200pcu，Q₄＝1800pcu，其中Q为检测器测得的实时车辆到达率(辆/时),其它大车率下的Qi值可内插得到：

当1≤i≤3时，Q_i＝(Q₄-Q₀)*i/4+Q₀ (i＝1，2，3)；

其中，大车率＝大车数/总车数，小车率＝100％-大车率。

$Q_i^j=(1-{\mathrm{hv}}_j)*Q_i^0+{\mathrm{hv}}_j*Q_i^0*3,(i=0,1,2,3,4);$

其中，hv_j为j时间段内的大车率，为大车率为0时的第i个控制阈值，为大车率为hv_j时的第i个控制阈值。

通过上述公式得出控制阈值如下表1所示：

在该实施例中，由于可实时计算大车率，则该大车率对应的相应计算阈值都是通过上述计算公式得到，上述表1只是通过公式计算的一些实例。

通过公式统计60min的交通量计算出Q和大车率，应用上表1获得对应大车率条件下Q的范围，应用下表2得出可变信息板显示内容：

上位机将上表2的控制信息发送至施工区路侧安装的可变信息发布板的自动控制装置，不同可变信息发布板显示的指令信息不同，如图3所示，可变信息发布板1-5分别上述表2中获得控制信息，分别显示“并线”消息。该技术以实现驾驶员微观层面并线位置的控制和干预，达到施工区精细化控制的效果；可变信息发布板6的显示屏分时随机显示前方施工区交通状况，包括“畅通”、“拥堵”、“建议行驶速度”、“前方施工区封闭形式”四类信息，实现驾驶员中观层面行驶策略的引导。

接下来，通过一个具体实施例对该技术做详细说明：

本实施例采用新型地磁车辆检测器，检测器大小为高117mm，直径95mm，采用锂亚电池供电，可连续使用3～5年。每20s采集一次数据，无线工作频段为2.4GHZ，无线通讯速率为250kbps，采用IEEE 802.15.4协议，通讯距离大于200m。在检测车辆速度时需要两个地磁车辆检测器配合，安装时两个检测器相距3～5米，控制器通过对两个地磁检测器发送的信号进行分析计算出车辆速度信息，准确率达到95％。此外，地磁车辆检测器还可以检测车辆占有时间、车头时距、车流量、车辆长度等数据。

本实施例采用的可变信息情报板，屏幕尺寸1420mm*690mm，像素密度80*32，模组尺寸30mm*16mm，LED采用5mm、黄色灯，单灯>5000Mcd，无线模块采用的GPRS模块数据传输稳定，速度较快。

根据施工区道路情况安装地磁检测器，以双向四车道为例。

关于设备安装，在警告区、过渡区和施工区三个部分的两条车道分别安装两个地磁车辆检测器，在车道封闭后安装两个地磁检测器。为延长数据传输距离在路侧安装多个路由，路由安装在距地面3m高的地方，防止被遮挡影响数据传输。在路侧安装一个以上路侧处理单元。

数据采集及汇聚：地磁车辆检测器每20s采集一次信号分析是否有车经过，判断车辆运行状态，通过ZigBee无线通信协议将检测到的车辆数据传送至路由，路由再通过ZigBee将接收的数据传送至路侧处理单元。实现了数据的远距离稳定传输。处理单元对数据进行处理，得到车速、车流量等交通运行状态数据。通过3G无线通讯将数据传送至云端服务器，并存储在SQL Server数据库中。

数据分析及控制策略生成：通过上位软件远程访问数据库，查看检测到的车辆运行状态数据，并可按图、表展示数据，包括平均速度-时间关系曲线、流量-时间、大车率-时间和车辆占有率-时间便于直观分析数据。可将按条件查找的历史数据保存，以便于更精细的分析。每五分钟将最近半小时内的数据进行分析，对比控制阈值表，生成一次控制策略，将信息发布到可变信息板。

控制信息发布：上位软件通过自动分析数据库中车辆运行状态数据，对比控制阈值得出控制信息，将得出的显示信息通过串口传送至服务器，采用GPRS无线通讯将数据发送至施工区路侧对应的可变信息情报板上。驾驶员根据可变信息情报板上的信息了解前方道路状况，调整行驶路线及速度，从而缓解施工区拥堵，提高施工区的通行能力。

针对上述基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制方法，本发明公开一种基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制系统，如图2所示，包括采集模块、传输模块、处理模块和反馈模块。

采集模块包括一个以上车辆检测器组成的分布式地磁车辆检测器阵列，如图3所示，分布式地磁车辆检测器阵列是根据施工区范围以及车道宽度、交通量以及施工内容等来设置。采集模块还包括一个以上路由器和路侧处理单元，路侧处理单元通过路由器与地磁车辆检测器连接，通过无线通讯网络与计算机连接；服务器为云端服务器，云端服务器连接有SQL Server数据库。其中，路侧处理单元将车辆检测器采集到的数据做一定的汇总，而且对数据做一定程度的处理，该处理包括根据地磁车辆检测器的设备信息，将所述运行状态数据与车道进行匹配。

传输模块将各个模块之间以及设备之间的数据进行相互传输，例如将采集模块采集到的运行状态数据和地磁车辆检测器的设备信息等相关信息传输至处理模块，将计算机处理得到的数据传输至反馈模块等。

处理模块包括上位机，上位机对运行状态数据分析处理后得到控制策略，并根据运行状态数据和控制策略生成控制信息，且将控制信息发送至反馈模块；反馈模块为可变信息发布板。分布式地磁车辆检测器阵列将运行状态数据经过服务器传输至上位机；上位机对运行状态数据分析处理后得到控制策略，上位机根据运行状态数据和控制策略生成控制信息，并将控制信息发送至可变信息发布板。

该基于地磁车辆检测器的施工区运行状态控制系统工作原理与上述方法工作原理相同，故不再作细致的陈述。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。