一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，包括专家系统和车辆和公交调度中心，所述车辆分别与公交调度中心和专家系统连接，执行轨迹优化时实现以下步骤：步骤S1：获取专家系统里的或自定义输入的基础数据；步骤S2：获取专家系统里的或自定义输入的实时数据；步骤S3：基于公交特征信息和交叉口信息计算车辆达到下一交叉口的时间区间，根据车辆达到下一交叉口的时间区间与该交叉口红灯对应的时间区间的关系确定车速引导策略；步骤S4：根据确定的车速引导策略建立考虑公交行驶舒适性的轨迹优化模型，并求解模型得到各子区间的优化轨迹。与现有技术相比，本发明专利技术具有提高公交乘坐舒适度等优点。

A Bus Trajectory Optimization System Based on Internet of Things and Cloud Computing

The invention relates to a bus trajectory optimization system based on Internet of Things and cloud computing, which includes an expert system and a vehicle and a bus dispatching center. The vehicle is connected with the bus dispatching center and the expert system respectively, and the following steps are realized in the process of trajectory optimization: obtaining basic data in the expert system or user-defined input; and 2: obtaining or self-defining in the expert system. Real-time input data; Firstly, the time interval of vehicle reaching the next intersection is calculated based on the bus characteristic information and intersection information, and then the speed guidance strategy is determined according to the relationship between the time interval of vehicle reaching the next intersection and the time interval corresponding to the red light at the intersection; fourthly, the trajectory optimization considering the traffic comfort is established according to the determined speed guidance strategy. The optimal trajectory of each subinterval is obtained by solving the model. Compared with the prior art, the invention has the advantages of improving bus ride comfort.

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统
本专利技术涉及交通规划
，尤其是涉及一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统。
技术介绍
随着我国经济的快速发展，国民收入和生活水平不断提高，城市机动车保有量和居民出行量快速增长。为了应对包括交通拥挤、环境污染、能源消耗等影响城市发展的问题，各地积极实施公共交通优先发展战略，大力发展城市公共交通系统。目前公交驾驶过程多以驾驶员的经验为主，不同经验、技术水平的驾驶员存在较大的差异，公交车行驶过程存在较大的优化空间。为避免公交车在运行过程中频繁在交叉口信号灯前依靠，可以通过对公交车进行车速引导，减少依靠次数，提高运行效率。另一方面，不同的车速引导方式由于车辆加、减速度的不同，给乘客带来不同的乘坐舒适度体验。为了提高公交服务水平，提升公交分担比，有必要考虑乘客舒适度对公交行驶轨迹进行优化。随着物联网技术的发展，在车路通讯环境中通过先进的检测、通信技术，实时获取包括车辆位置，速度等运行信息，以及包括下游交叉口信号灯情况在内的道路信息，可实时引导车辆行驶速度，实现响应控制目标。这种方式将控制对象从传统的信号灯转变为车辆本身，能够更为主动、有效地进行交通控制，能够在减少对其他社会车辆影响的同时，提升公交车运行效率，更高效地实现公交优先。现有的车速引导方法，主要由分布在城市信号灯控制路口处的专用路侧子系统以及专用的车载子系统构成，其将绝大部分运算都集中在车载智能终端上，对终端的性能提出了较高的要求。其次，利用专用短程无线通信频繁地传输地图和信号灯数据，也会占用原本就稀缺的信道资源。中国专利CN107067710A公开了一种考虑节能的城市公交车运行轨迹优化方法，其通过构建考虑节能因素的城市公交车驾驶策略双层优化计算模型并对其求解，获得当前公交车运行位置至运行计划规定的停站点之间的运行区间的优化轨迹，包括各个子区间的行驶速度、行驶时间、位置以及索引力和制动力。这种方法以公交车运行能耗最小为优化目标，未考虑公交的运行舒适度，不利于提高公交的服务水平，提高公交分担率。中国专利CN107464430A公开了一种基于云服务的灯控路口绿波车速引导方法和系统，其系统通过采集信号灯配置和实时状态数据，然后将采集到的数据实时上传云服务器并将相应数据存储于数据库；基于数据库中存储的信号灯数据，云服务器根据客户端请求生成信号灯状态数据和绿波车速引导服务数据并发送给客户端；客户端接收数据后通过智能移动终端向用户进行展示。但该系统所进行的车速引导算法中只考虑了实现绿波的条件，未对乘客舒适度进行考虑，可能影响到乘客的乘坐体验。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，包括专家系统和车辆和公交调度中心，所述车辆分别与公交调度中心和专家系统连接，执行轨迹优化时实现以下步骤：步骤S1：获取专家系统里的或自定义输入的基础数据，包括待优化公交运行线路、运行计划、车辆信息及途经交叉口信息；步骤S2：获取专家系统里的或自定义输入的实时数据，包括车辆在当前时刻的实时位置、实时速度及实时天气情况；步骤S3：基于公交特征信息和交叉口信息计算车辆达到下一交叉口的时间区间，根据车辆达到下一交叉口的时间区间与该交叉口红灯对应的时间区间的关系确定车速引导策略；步骤S4：根据确定的车速引导策略建立考虑公交行驶舒适性的轨迹优化模型，并求解模型得到各子区间的优化轨迹。步骤S5：检测记录实际运行过程中对乘客的舒适度录；步骤S6：将检测到的乘客舒适度数据反馈给专家系统进行分析统计，由专家系统对该轨迹优化方案效果进行评分。所述专家系统包括：人机界面，用于实现用户与系统的交互功能；知识库，用于存储包括公交车驾驶技巧、乘客对于驾驶过程提出的相关建议；模型库，用于存储基于考虑乘客舒适度的公交车轨迹优化模型；数据库，用于存储各公交线路信息数据、站点信息数据、交叉口信息数据、车辆信息数据、天气资料数据、历史运行轨迹优化方案及评分；评分库，用于根据最终实际运行的轨迹方案中所检测到的乘客舒适度，对不同标签的轨迹优化方案进行评分。所述步骤S3具体包括：步骤S31：根据车辆的当前位置和交叉口位置确定车辆距离下一交叉口的距离；步骤S32：根据车辆的当前速度、当前时刻和车辆距离下一交叉口的距离，计算车辆达到下一交叉口的时间区间；步骤S33：判断车辆达到下一交叉口的时间区间与该交叉口红灯对应的时间区间的关系，并基于判断结果确定车速引导策略。所述步骤S33具体包括：若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集均为空集，则选择加速引导策略；若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集不为空，且车辆达到下一交叉口的时间区间右边界位于该红灯区间内，左边界位于该红灯区间外，则选择加速引导策略；若车辆达到下一交叉口的时间区间位于任一红灯区间内，则任意选择不引导、加速引导或减速引导三种策略之一；若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集不为空，且车辆达到下一交叉口的时间区间左边界位于该红灯区间内，右边界位于该红灯区间外，则选择减速引导策略。所述车辆达到下一交叉口的时间区间G＝[G1,G2]为：[G1，G2]＝[minT′a，maxT′a]其中：Ta′为车辆达到下一交叉口的时刻，T0为当前时刻，vs为车辆的引导速度，v0为车辆的当前速度，L0为车辆距离下一交叉口的距离，a为加速度，G1为车辆达到下一交叉口的时间区间左边界，G2为车辆达到下一交叉口的时间区间右边界。所述步骤S4中，若车辆达到下一交叉口的时间区间位于任一红灯区间内，则建立考虑公交行驶舒适性的轨迹优化模型为：约束条件为：其中：T为引导后的行程时间区间,T0为当前时刻，t1是改变初始速度阶段的总耗时,t2为匀速行驶阶段的总耗时，t3为减速停靠阶段的总耗时，a1(t)为改变初始速度阶段t时刻的加速度，a为加速度，a2(t)为匀速行驶阶段t时刻的加速度，a3(t)为减速停靠阶段t时刻的加速度，vmin为车辆最小速度，vmax为车辆最大速度，amin为车辆最小加速度，amax为车辆最大加速度，G1为车辆达到下一交叉口的时间区间左边界，G2为车辆达到下一交叉口的时间区间右边界。所述步骤S4中，若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集均为空集，则建立考虑公交行驶舒适性的轨迹优化模型为：约束条件为：其中：T为引导后的行程时间区间,T0为当前时刻，t1是改变初始速度阶段的总耗时,t2为匀速行驶阶段的总耗时,a为加速度，a1(t)为改变初始速度阶段t时刻的加速度，a2(t)为匀速行驶阶段t时刻的加速度，vmin为车辆最小速度，vmax为车辆最大速度，amin为车辆最小加速度，amax为车辆最大加速度，G1为车辆达到下一交叉口的时间区间左边界，G2为车辆达到下一交叉口的时间区间右边界；若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集不为空，且车辆达到下一交叉口的时间区间右边界位于该红灯区间内，左边界位于该红灯区间外，则建立考虑公交行驶舒适性的轨迹优化模型为：约束条件为：其中：T1为该红灯区间的起始时间；若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，其特征在于，包括专家系统和车辆和公交调度中心，所述车辆分别与公交调度中心和专家系统连接，执行轨迹优化时实现以下步骤：步骤S1：获取专家系统里的或自定义输入的基础数据，包括待优化公交运行线路、运行计划、车辆信息及途经交叉口信息；步骤S2：获取专家系统里的或自定义输入的实时数据，包括车辆在当前时刻的实时位置、实时速度及实时天气情况；步骤S3：基于公交特征信息和交叉口信息计算车辆达到下一交叉口的时间区间，根据车辆达到下一交叉口的时间区间与该交叉口红灯对应的时间区间的关系确定车速引导策略；步骤S4：根据确定的车速引导策略建立考虑公交行驶舒适性的轨迹优化模型，并求解模型得到各子区间的优化轨迹。步骤S5：检测记录实际运行过程中对乘客的舒适度录；步骤S6：将检测到的乘客舒适度数据反馈给专家系统进行分析统计，由专家系统对该轨迹优化方案效果进行评分。

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，其特征在于，包括专家系统和车辆和公交调度中心，所述车辆分别与公交调度中心和专家系统连接，执行轨迹优化时实现以下步骤：步骤S1：获取专家系统里的或自定义输入的基础数据，包括待优化公交运行线路、运行计划、车辆信息及途经交叉口信息；步骤S2：获取专家系统里的或自定义输入的实时数据，包括车辆在当前时刻的实时位置、实时速度及实时天气情况；步骤S3：基于公交特征信息和交叉口信息计算车辆达到下一交叉口的时间区间，根据车辆达到下一交叉口的时间区间与该交叉口红灯对应的时间区间的关系确定车速引导策略；步骤S4：根据确定的车速引导策略建立考虑公交行驶舒适性的轨迹优化模型，并求解模型得到各子区间的优化轨迹。步骤S5：检测记录实际运行过程中对乘客的舒适度录；步骤S6：将检测到的乘客舒适度数据反馈给专家系统进行分析统计，由专家系统对该轨迹优化方案效果进行评分。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，其特征在于，所述专家系统包括：人机界面，用于实现用户与系统的交互功能；知识库，用于存储包括公交车驾驶技巧、乘客对于驾驶过程提出的相关建议；模型库，用于存储基于考虑乘客舒适度的公交车轨迹优化模型；数据库，用于存储各公交线路信息数据、站点信息数据、交叉口信息数据、车辆信息数据、天气资料数据、历史运行轨迹优化方案及评分；评分库，用于根据最终实际运行的轨迹方案中所检测到的乘客舒适度，对不同标签的轨迹优化方案进行评分。3.根据权利要求1所述的一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，其特征在于，所述步骤S3具体包括：步骤S31：根据车辆的当前位置和交叉口位置确定车辆距离下一交叉口的距离；步骤S32：根据车辆的当前速度、当前时刻和车辆距离下一交叉口的距离，计算车辆达到下一交叉口的时间区间；步骤S33：判断车辆达到下一交叉口的时间区间与该交叉口红灯对应的时间区间的关系，并基于判断结果确定车速引导策略。4.根据权利要求3所述的一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，其特征在于，所述步骤S33具体包括：若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集均为空集，则选择加速引导策略；若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集不为空，且车辆达到下一交叉口的时间区间右边界位于该红灯区间内，左边界位于该红灯区间外，则选择加速引导策略；若车辆达到下一交叉口的时间区间位于任一红灯区间内，则任意选择不引导、加速引导或减速引导三种策略之一；若车辆达到下一交叉口的时间区间与任一红灯区间的交集不为空，且车辆达到下一交叉口的时间区间左边界位于该红灯区间内，右边界位于该红灯区间外，则选择减速引导策略。5.根据权利要求3所述的一种基于物联网和云计算的公交轨迹优化系统，其特征在于，所述车辆达到下一交叉口的时间区间G＝[G1，G2]为：[G1，G2]＝[minT′a，maxT′a]其中：T′a为车辆达到下一交叉口的时刻，T0为当前时刻，vs为车辆的引导速度，v0为车辆的当前速度，L...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋盛川，张小宁，杜豫川，王晨薇，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31