一种基于多系统协同的智慧公交分级决策系统的制作方法

一种基于多系统协同的智慧公交分级决策系统
[0001]
技术领域
[0002]
本发明涉及的是公交分级决策系统，具体涉及一种基于多系统协同的智慧公交分级决策系统。


背景技术：

[0003]
目前，国内公交系统基本建设了集成指挥平台以及大数据研究中心，实现了各大系统的集中控制，以及数据的集中显示、综合统计查询，并能实现基于地图的扁平化指挥调度。然而，由于公交体系丰富，相关部门及下属单位数量较多，其信息化系统多数由不同的软件公司在不同时期开发，数据标准和格式各不相同，系统独立运行且不能互联互通，各个业务系统中的海量数据无法共享运用，存在信息孤岛现象，导致交通数据呈现碎片化分布、信息利用率低且融合程度差，各部门间缺乏有效的信息沟通和共享，同时也导致交通信息的感知和收集能力有限，数据潜在价值没有得到有效挖掘，数据没有发挥其应有的价值，在交通监控、出行服务、交通指挥、应急处置等功能中不能充分发挥事前预测、事中管理和事后评估的智慧化决策。
[0004]
随着公交信息化建设，在公交各个领域存在多种技术。智能感知方面，激光雷达、传感技术等不断突破，能够为及时的获得公交车辆周边的信息；通讯技术方面，4g网络已实现普及，车载以太网、车云间移动信号传输标准都已经达到了智慧交通实用水平。同时，5g技术的到来，将更适合车辆高速行驶状况下的信号的实时传输；平台技术方面，云计算、人工智能算法的进步使得大量的车辆行驶信息能够在短时间内获得处理。但是就目前而言，各项技术还没有形成有效的、完善的、统一的系统。
[0005]
综上所述，本发明涉及了一种基于多系统协同的智慧公交分级决策系统。


技术实现要素：

[0006]
针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种基于多系统协同的智慧公交分级决策系统，采用智能网联控车、边缘计算、数据云平台等技术，通过对多来源数据的融合，能将各信息孤岛数据导入同一平台，并实现多数据源融合，充分挖掘各类信息之间的联系，精准预测客流出行，提升智慧交通平台的有效信息输入；对不同层级业务体系智能化提升，实现科学系统的预测、规划、调整和执行。并能从城市全局角度出发，指导城市交通综合规划、实现智能调度优化、车辆驾驶实时控制等，能够有效的结合多种系统，为公交决策提供助力。
[0007]
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种基于多系统协同的智慧公交分级决策系统，包括云平台、边缘云和车载智能终端，所述的云平台是智能公共交通系统的计算核心，主要包括，数据分析模块、智能调度模块、巴士投放决策模块、线路优化模块、智能排班模块、监控预警模块、数据查询模块；所述的边缘云是智能公共交通系统
的实时计算处理系统，和车辆、路侧设备之间进行数据交互；所述的车载智能终端是智能公共交通系统中安装在车辆上的终端设备。
[0008]
所述的边缘云主要功能包括车辆路径规划、网联自动驾驶、多维时空服务、车辆数据转发。车辆路径规划通过收集乘客的出行预约请求，对乘客群体出行流向使用智能路径规划算法，合理地规划出车辆行驶路径，以提高公交车辆运营效率；网联自动驾驶通过智能网联的方式，建立车与车之间、车与环境之间的互联互通，能有效提升车辆行驶安全；多维时空服务主要包括和车辆行驶相关的时间、空间、环境等高精度信息，解决单车智能中存在的信息瓶颈、计算瓶颈等问题，利用边缘云低延迟、高计算力的能力，为车量提供全面完备的多维度信息感知服务。另外，边缘云为了实现上述功能，具备了对车辆、环境的各种数据实时处理的功能，并通过数据转发模块将信息进一步提交给云平台，为云平台的各类大数据分析提供数据支持。
[0009]
所述的车载智能终端主要功能包括云通讯、数据采集、ota、智能控制等。数据采集就是通过各类传感器获取车辆的整车can数据、视频监控数据、雷达点云数据等，并将数据进行初步加工整理；智能控制就是通过车载智能终端上的人工智能算法，对各类数据进行分析判别，并对车辆下发控制指令，完成车辆自动驾驶的功能；云通讯则是将采集到的各类数据，通过特有的协议发送给边缘云端，并通过数据加密、数据校验、数据补发等机制保证数据的安全性和正确性；ota是智能终端软件可以远程升级，提高系统的可维护性。
[0010]
本发明的决策过程包括：线路优化决策、巴士投放决策、排班调度决策、路径规划决策、安全节能诱导决策和自动驾驶控制决策。
[0011]
本发明的系统分级原则：以决策的时延性和区域性作为系统的划分原则。同时，以数据作为各个系统融合的纽带，使得各个系统在通过分级、分层完成各自决策的同时，又能有机的融合在一起形成统一、完整的智慧公交系统。
[0012]
决策的时延性，是指决策从产生到执行之间存在的时间延迟。它可以划分为毫秒级、秒级、分钟级、小时级以及非实时；决策的区域性，是指按该决策能对多大范围内的车辆产生影响。他可以划分为米级、百米级、千米以及全局。所以多系统针对智慧公交进行决策时，需要进行有效的区分各个系统所做决策的时研性以及区域性，进行分级决策。并且在各个系统进行决策时需保证决策具有优先级，使得各级决策能有效配合，减少冲突。
[0013]
本发明的有益效果：本发明采用智能网联控车、边缘计算、数据云平台等技术，通过对多来源数据的融合，能将各信息孤岛数据导入同一平台，并实现多数据源融合，充分挖掘各类信息之间的联系，精准预测客流出行，提升智慧交通平台的有效信息输入；对不同层级业务体系智能化提升，实现科学系统的预测、规划、调整和执行。并能从城市全局角度出发，指导城市交通综合规划、实现智能调度优化、车辆驾驶实时控制等，能够有效的结合多种系统，为公交决策提供助力。
[0014]
附图说明
[0015]
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；图1为本发明的系统架构图；图2为本发明的系统分级远策示意图。
[0016]
具体实施方式
[0017]
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
[0018]
参照图1-2，本具体实施方式采用以下技术方案：一种基于多系统协同的智慧公交分级决策系统，包括云平台、边缘云和车载智能终端，所述的云平台是智能公共交通系统的计算核心，主要包括，数据分析模块、智能调度模块、巴士投放决策模块、线路优化模块、智能排班模块、监控预警模块、数据查询模块。数据分析模块通过对采集的车辆行驶数据进行分析，能够建立司机驾驶行为的数学模型，评价司机驾驶习惯的优良。能够根据车辆行驶的历史数据，分析重要部件的运行状况，提前预测车辆可能发生的故障。能够对车辆的行驶油耗进行分析，为车辆节油措施提供依据；智能调度模块可以根据线路中车辆的运行情况、行驶路况等因素自动完成车辆的行驶调度。能够根据整个线路中车辆运行间距，动态下发车速规划，调节整个线路的运行效率；智能诱导模块通过自动的智能算法，不断地对车辆行驶安全、节能进行优化诱导，使得车辆行驶安全、节能和司机的驾驶感受之间达到平衡；线路规划模块可以根据城市人口出行特点，以及对公交车辆历史运营数据分析，能够对已有的线路进行优化，提高线路的运送乘客效率。还可以建立区域发展模型，预测人口出行可能的变化，为新的路线规划提供依据；数据查询模块，提供了统一的数据查询接口，能够通过车辆、路线、时间等多种条件来获取车辆数据；智能排班通过智能优化算法，自动完成公交运行线路班次运行规划，并根据公交车辆实际运行情况，动态优化班次安排，提高公交车辆运行效率。
[0019]
所述的边缘云是智能公共交通系统的实时计算处理系统，和车辆、路侧设备之间的数据交互具有稳定性高、延迟底的特点。主要功能包括车辆路径规划、网联自动驾驶、多维时空服务、车辆数据转发。车辆路径规划通过收集乘客的出行预约请求，对乘客群体出行流向使用智能路径规划算法，合理地规划出车辆行驶路径，以提高公交车辆运营效率；网联自动驾驶通过智能网联的方式，建立车与车之间、车与环境之间的互联互通，能有效提升车辆行驶安全；多维时空服务主要包括和车辆行驶相关的时间、空间、环境等高精度信息，解决单车智能中存在的信息瓶颈、计算瓶颈等问题，利用边缘云低延迟、高计算力的能力，为车量提供全面完备的多维度信息感知服务。另外，边缘云为了实现上述功能，具备了对车辆、环境的各种数据实时处理的功能，并通过数据转发模块将信息进一步提交给云平台，为云平台的各类大数据分析提供数据支持。
[0020]
所述的车载智能终端是智能公共交通系统中安装在车辆上的终端设备，具有低功耗、稳定性高的特点。主要功能包括云通讯、数据采集、ota、智能控制等。数据采集就是通过各类传感器获取车辆的整车can数据、视频监控数据、雷达点云数据等，并将数据进行初步加工整理；智能控制就是通过车载智能终端上的人工智能算法，对各类数据进行分析判别，并对车辆下发控制指令，完成车辆自动驾驶的功能；云通讯则是将采集到的各类数据，通过特有的协议发送给边缘云端，并通过数据加密、数据校验、数据补发等机制保证数据的安全性和正确性；ota是智能终端软件可以远程升级，提高系统的可维护性。
[0021]
本具体实施方式的决策过程包括：
1、线路优化决策：通过加装车载智能设备，路侧设备，以及融合外部系统等多种数据源（包含车载摄像头、信令数据、运营数据“如刷卡数据”、监控数据、道路数据等），经本系统融合处理，归纳路线、人群的出行规律；对现有路线的效率进行评估；对线路优化及调整的结果进行仿真模拟。
[0022]
在保证居民公交出行需求的前提下，为了提高公交现有线路的运营效率，系统利用人工智能遗传算法，建立了路网优化模型对现有公交线网提出优化改造和规划建议，使得公交线路能够在乘客的出行时间、公交线路的重复度系数、线网密度以及公交企业的经济效益等多种要求下，取得更好的运营效率。
[0023]
2、巴士投放决策：通过加装车辆前视/侧视摄像头、智能自动驾驶控制器、高精度定位终端、车载高清视频终端等设备，以及融合外部系统等多种数据源（包含车载摄像头、信令数据、运营数据
‘
如刷卡数据’、监控数据、道路数据等），经本系统融合处理，归纳片区人群的出行规律；在热点区域补充运力，公共交通覆盖的空白点进行网约式补充；对人群的出行规律实现实时投放规则；实现”快干支微”的灵活公共出行方式。
[0024]
为了弥补现有公交线网中存在的盲区，解决居民部分工作、生活出行需求无法满足的问题，与其他公共交通进行更好的连接，系统利用聚类分析算法，对公交线网盲区进行识别，并给出网约巴士线路投放建议，使得居民的出行更加的便捷。
[0025]
利用移动信令数据、公交运营数据（乘客刷卡数据）、以及道路数据（公交路网数据）综合分析居民出行需求，分析过程中认为根据移动信令数据得出的出行需求为居民全部出行需求，在此基础上去掉公交覆盖的出行需求（根据公交刷卡数据分析得到），针对剩余的公交未覆盖的出行需求，投放minibus利用微循环等方式进行满足。
[0026]
3、排班调度决策：通过加装车辆前视/侧视摄像头、智能诱导控制器、路侧摄像头/雷达、车载高清视频终端等设备，以及融合外部系统等多种数据源（包含整车can数据
‘
gps、车速’、车载摄像头
‘
前车距离、人群’、路测数据
‘
线路车速’、运营数据
‘
刷卡数据’、监控数据
‘
行人’、道路数据等），经本系统融合处理，归纳路线人群的出行规律；结合运营原则（间距合理，实载合理），根据不同时段出行，给最优排班时刻表；根据人群和道路参数，给出准实时的调度方式。
[0027]
为了使得公交现有运营的班次，在路段平均负载率、乘客平均等待时间、平均车间距、车辆利用率等指标获得改善，提高公交车辆运营效率，系统利用人工智能遗传算法，对现有排班调度给出优化建议。
[0028]
（2）实现内容智能排班优化是指在当前公交排班安排下，通过对公交实际运营数据进行分析，1）以合理形式展示当前排班情况下公交运行情况；2）针对当前出行客流需求，运用智能模拟算法，自动模拟出不同线路在排班班次调整后的公交运行情况；3）运用智能算法自动计算不同线路的最佳排班情况，作为排班优化建议最终提供给客户。
[0029]
4、路径规划决策：通过加装自动驾驶控制器、车辆前视/侧视摄像头、高精度定位终端、路侧摄像头/雷达、车载高清视频终端等设备，以及融合外部系统等多种数据源（包含整车can数据（
‘
gps、航向角、车速’、车载摄像头
‘
前车距离、人群’、路侧数据
‘
线路车速’、运营数据
‘
乘客上车、下车位置数据’、道路数据
‘
高精度地图’、监控数据
‘
车内人’等），经本系统融合处理，得出网约数据，实时派单接送；根据多种数据源判断道路情况实现最优车辆路
径规划；实现区域间不同时期的调度规则。
[0030]
为了提升乘客的候车体验，系统采用互联网+的思维，使得乘客可以在手机终端app上进行公交车实时约车，乘客可以根据手机终端app提示的公交到达时间，更好的规划自己的出行时间。同时系统也将根据乘客的约车情况，使用蚁群算法，来实现车辆的路径规划以及合理调度。
[0031]
网约巴士以“高峰主线+平峰巡游”相结合,满足大众5公里范围内的公共出行需求，可以实现brt站点、地铁站点与重点园区、商业区的接驳，是公交、brt、地铁等交通方式的有益补充。
[0032]
网约微巴服务通过app预约方式售票，并实现三种业务场景：高峰主线（通勤约巴）:根据上下班高峰客流走廊，制定虚拟巡游主线，高峰期间，车辆在预设主线巡游，优先响应主线的网约呼叫，由平台发送乘客od信息给驾驶员。在早晚高峰期间，调度员可以通过管理调度系统提前预设部分固定通勤班次，指定微巴行走的路线，满足上下班固定出行需求。
[0033]
集体包车（团体约巴）:在平峰期间增加”团体约吧”功能（高峰期间不接受）；呼叫时，为乘客提示每车座位数，并按车辆数预约。响应后，平台为乘客提供驾驶员相关信息，并要求车辆提前10分钟到场。
[0034]
平峰巡游（实时约巴）:放开巡游主线的呼叫限制，框定区域内均可响应呼叫，根据呼叫乘客的od信息，由平台汇总，根据乘客数量、乘客与车辆的距离远近，使用蚁群算法自主规划导航路径，及时通知驾驶员运行。平台中的智能调度子系统对乘客下发的订单，自动匹配顺路的约吧，或者自动陪陪订单，将乘客出行同方向的订单组合在一起，生成调度班次，自动分配给附近的空闲约巴，使得使用较少的车辆节省更多的路运送更多的乘客。
[0035]
5、安全节能诱导决策：通过加装车辆前视/侧视摄像头、智能诱导控制器、路侧摄像头/雷达、车载高清视频终端等设备，以及融合外部系统等多种数据源（包含整车can数据、车载摄像头
‘
前车距离、人群’、路侧设备
‘
交通灯信号’、道路数据
‘
斑马线数据’、监控数据等），经本系统融合处理，得出车辆最优能耗模型；根据多种数据源确定实时乘客人数；根据道路数据确定精准的斑马线、红绿灯、站点、高危地点、道路情况；实现节能诱导；实现基于地点的安全诱导。
[0036]
为了逐步提升传统公交驾驶运营中的智能化水平，解决驾驶过程中存在的部分安全、节能的问题，系统采用智能诱导技术以及多目标优化技术，在司机驾驶车辆的过程中，对系统分析出存在安全和节能问题的环节，实施智能诱导。智能诱导是对司机驾驶行为渐进式地优化过程，在司机能够接收的范围内帮助司机在驾驶车辆的过程中递进地提高安全和节能效果。
[0037]
公交智能诱导系统是通过分析整车can数据、传感器数据、车载监控数据、路测数据以及道路数据，对车辆动力输出进行自动、实时、动态的智能诱导控制，包括智能行驶诱导和智能安全诱导两个方面：智能行驶诱导：通过大数据在车辆起步或加速过程中，根据车辆当前的所在公交线路、路面坡度、摩擦系数、车辆载重等信息，实时对车辆的动力输出（扭矩）进行无人参与的诱导，以最优的能耗实现司机的驾驶意图，等从而支撑公交车辆的整体运营能耗的优化。公交实车行驶控制诱导将保证具有有效、可见的控制诱导策略，诱导策略不是通过语音或者界
面提醒等方式而是来实现，并需要对车辆输出动力进行长久持续的优化；另外输出动力的变更不会被驾驶人员明显感受，实现真正意义上的实车行驶控制诱导。为了对车辆控制诱导执行情况进行迭代优化，还必须保证车辆终端能够对接收到的控制策略执行情况进行实时反馈。具体方案如下：通过数据采集装置得到车辆完整的运行数据经过数据分析，得到发动机动力性特征、车辆运营的主要道路特征以及司机驾驶风格特征；根据人工智能算法和车辆仿真软件结合，计算在该路线，该车辆的最优起步策略以及最优加速策略；通过车载智能终端对司机非最优的驾驶行为，进行诱导式优化，在尽可能不影响司机正常驾驶的情况下，达到节能、安全、高效的目的；根据路线特征、班次特征、司机行为特征，制定更精细的诱导服务，在安全、节能的基础上，优化行车效率；智能安全诱导：在车辆经过斑马线、红绿灯等行驶安全敏感地带时，对车辆的行驶进行无人诱导，包括对车辆的加/减速度、加减速地点、最高速度、平均速度等进行智能控制，从而支撑公交车辆的行驶安全。在安全诱导的之外，还将识别司机急加速、斑马线超速的非安全驾驶行为，并展示非安全驾驶行为发生时刻的信息。为了直观的展示各个司机非安全驾驶行为的优劣，还将展示司机非安全驾驶排名，以及对公交运行的科学管理提供数据支持。
[0038]
公交车辆智能诱导基于人工智能和大数据技术来实现，实现流程如下：通过安装在公交运营车辆上的车载智能终端实时采集包括总线数据、gps数据在内的若干车辆运行数据；车载智能终端将上述数据通过无线网络实时向数据中心发送；数据中心实时接收车载智能终端发送来的数据，并进行清洗、转换和存储；基于上述数据、并结合坡度、环境等其他大数据，使用人工智能算法构建出车辆智能诱导策略；车辆智能诱导策略由数据中心通过无线网络自动下发到车辆智能终端；车辆智能终端依据车辆智能诱导策略对公交车辆在行驶中进行智能诱导；重复步骤～，持续优化并执行智能诱导策略，同时提供能耗分析、司机评价、行车报告、实时监控等辅助管理功能，形成管理闭环，最终实现公交安全节能运营自动化、智能化和持续优化。
[0039]
6、自动驾驶控制决策：通过加装车辆前视/侧视摄像头、路侧摄像头/雷达、车载高清视频终端等设备，收集多种数据源（包含整车can数据
‘
gps、车速’、车载摄像头
‘
前车距离、人群’、路测数据
‘
线路车速’、运营数据
‘
刷卡数据’、监控数据
‘
行人’、道路数据等），经智能大数据平台融合处理，归纳路线人群的出行规律；结合运营原则（间距合理，实载合理），根据不同时段出行，给最优排班时刻表；根据人群和道路参数，给出准实时的调度方式；并根据安全、高效、节能的多目标优化，自动控制车辆行驶速度，实现排班、调度和行车的全程自动驾驶控制。
[0040]
在基础公交智能排班调度基础上，结合车辆自动驾驶技术，利用全局、局部最优车速算法，对brt快速公交的行驶车速进行全程规划，以及局部优化，使得brt快速公交的运营更加快捷、舒适、节能。
[0041]
系统在给出的调度要求基础上，给出车辆整体平均车速及每一段站点之间的最优车速序列，车辆实时跟随规划的全局最优车速能实现高效节能安全等目标。同时部署在边缘mec中的局部最优车速算法能根据车辆、路况及调度目标等信息实时计算局部最优车速序列，在满足全局车速规划目标前提下完成车辆局部最优行驶。
[0042]
智能最优车速策略基于公交全自动智能调度系统，实时规划公交车辆实时车速，避免车辆间距过小增强车辆及乘客安全性的同时，极大的提升了乘客等待时间，同时实现公交车辆节能、安全、高效运营目标。
[0043]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。