CN109859479A - 一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法，包括设置在车辆中的定位模块、提醒模块、通信模块，设置在各个路口红绿灯中的定时模块、定位模块、通信模块，以及设置在云服务器中的处理模块、通信模块、用于存储数据的存储模块，所述车辆和红绿灯均与云服务器通信连接，所有运算集中在云服务器中，车辆无需进行任何计算，扩大适用车辆的范围。能对车辆进行实时的位置监控和路线监控，可及时的掌握车辆的运行情况。能够准确的判断拥堵的位置和路段，并及时发出告知交警。通过控制红绿灯及时控制拥堵的局势，防止恶化，并在完全控制局势后，对车辆进行有序准确的引导疏散。

Description

一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法
技术领域
本发明涉及一种车辆疏散方法，具体涉及一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法。
背景技术
所谓的交通拥堵是指在某一段时间内，由于交通需求的增加，通过道路中的某条路段或交叉口的总的车流量大于道路的交通容量（路段或交叉口的通行能力）时，导致道路上的交通流无法畅行，超过部分交通流滞留在道路（路段或交叉口）上的交通现象。由于交通的不畅通，车辆在道路上行驶缓慢，最直接的影响是增加了居民的出行时间和成本。出行成本的增加，不仅浪费了时间，最主要是降低了办事效率。
其中，偶发性拥堵多为交通事件的突然发生，导致道路的通行能力急剧下降，从而引起交通拥堵的现象。引发这种交通拥堵的交通事件主要有突发的交通事故、车辆抛锚、道路施工维护以及大型商业活动等。突发交通事件的发生时间、地点具有较大的随机性，没有规律，通常无法预测，属于非周期性的拥堵。由于诱发交通事件的原因不同，拥堵的持续时间具有不确定性。继发性拥堵通常由偶发性拥堵所引发，若不及时控制和疏导，将造成交通大面积的瘫痪。为避免城市交通状态的恶化，要尽量避免继发性交通拥堵的发生。
因此，对于交通控制和管理部门来讲，及时发现原发性拥堵发生的时间、地点，并对拥堵的性质和拥堵程度进行准确分析和判断非常重要，是交通疏导和控制的重点。
现有的方法是通过交警赶往拥堵地点后，人工进行疏导，但此方法需要大量人力进行指挥，且效率不高，对拥堵路段的管理力度有限，同时后方车辆对前面路段的拥堵情况无法及时了解，一直涌向拥堵路段，导致拥堵情况的恶化，造成继发性拥堵。
发明内容
为了解决上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法。
本发明所要解决的技术问题为：
（1）如何确定车辆的位置信息和行驶状态；
（2）如何确定拥堵发生的位置；
（3）如何控制拥堵的情况；
（4）如何有序高效的对拥堵的车辆进行引导疏散。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法，包括设置在车辆中的定位模块、提醒模块、通信模块，设置在各个路口红绿灯中的定时模块、定位模块、通信模块，以及设置在云服务器中的处理模块、通信模块、用于存储数据的存储模块，所述车辆和红绿灯均与云服务器通信连接，所述方法包括如下步骤：
S1、道路的函数化：云服务器根据存储模块中的地图信息在每段道路的两端路口和两端路口之间设置N个采集点，获取这些采集点的经纬度数据，并将两端路口的经纬度数据作为岔口坐标P，以x表示经度，y表示纬度，北纬和东经为正，南纬和西经为负，通过转换公式将经纬度数据与十进制数据相互转化，对采集点的经纬度数据转化后的十进制数据进行拟合，得到任意道路的离散函数R（x，y）；
S2、定位数据的采集：在行驶过程中，车辆中的定位模块每隔2秒记录一次该车辆的经纬度数据作为路线坐标A，并将存储模块中的车辆信息和路线坐标A上传至云服务器中，将最新上传的路线坐标A转化为十进制数据，筛选出与之匹配的离散函数R（x，y），确定车辆行驶的道路；
S3、车辆行驶方向的确定：云服务器根据该车辆上传的所有路线坐标A和离散函数R（x，y），按上传时间的从远至近依次计算各个路线坐标A与岔口坐标P的距离，若距离先逐渐变小，后逐渐变大，则将该岔口坐标P对应的路口作为道路的进入端，若距离一直变小，则将该岔口坐标P对应的路口作为道路的驶离端，并将进入端运动至驶离端作为该车辆的行驶方向F；
S4、拥堵位置的确定：云服务器将相邻上传的两个路线坐标A进行计算，根据Haversine公式得到车辆的位移量ΔL，当ΔL<5m时，开始记录次数，若随后连续有150个ΔL<5m，则以车辆最新的路线坐标A为圆心，半径为r的范围内，所有行驶方向相同且ΔL<5m的其他车辆的总数n，若n>20，将最新获得的路线坐标A作为拥堵处坐标Pd，并获得对应的拥堵处坐标Pd所在道路的路线函数Rd（x，y），并将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记又畅通改为拥堵，若n<20,则标记为暂不拥堵；
S5、红绿灯的调节：当判断为拥堵时，云服务器通过通信模块向进入端的岔口坐标P半径为2km范围内的其他车辆发送路线函数Rd（x，y）对应的道路信息和车辆的行驶方向F，同时发出提示信息“该路段行驶方向为F的车道正在拥堵”，云服务器根据进入端的岔口坐标P和红绿灯的经纬度数据，将与岔口坐标P的距离不超过50m的所有红绿灯标记为待调节，云服务器获取待调节的红绿灯中转向路线函数Rd（x，y）对应道路的信号灯的实时亮灯情况，若信号灯为红灯，则云服务器经通信模块传输指令，并通过定时模块将红灯的剩余时间由预设值调整为+∞，若信号灯为绿灯或黄灯，则云服务器等变成红灯后，再通过定时模块将红灯的剩余时间由预设值调整为+∞；
S6、车辆的引导与疏散：在所有待调节的红绿灯中转向路线函数Rd（x，y）对应道路的信号灯均为红灯后，云服务器筛选出位于路线函数Rd（x，y）上进入端的岔口坐标P至拥堵处坐标Pd之间且行驶方向相同的车辆作为待通知车辆，根据每个待通知车辆的经纬度数据计算每个待通知车辆与拥堵处坐标Pd的距离，并按照距离从远至近将待通知车辆编号为1、2、3、……，按照编号顺序给待通知车辆发送调头并更改行驶道路的通知，发送通知后，等车辆驶离路线函数Rd（x，y）对应的道路后，再给下一个车辆继续发送通知，所有待通知车辆均驶离路线函数Rd（x，y）对应的道路后，将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记重新改为畅通，并将红灯的剩余时间由+∞调回预设值。
进一步的，所述云服务器在将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记改为拥堵后至路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记重新改为畅通前，云服务器不再对位于路线函数Rd（x，y）上的车辆进行位移量ΔL的计算。
进一步的，所述云服务器还通信连接有交警端控制子系统，所述交警端控制子系统包括通信模块、输入输出模块，所述云服务器在将路线函数Rd（x，y）对应的道路标记为拥堵后，云服务器发送包含拥堵处坐标Pd的待确认通知至距拥堵处坐标Pd最近的交警端控制子系统，交警通过的输入输出模块查看待确认通知并确定现场实际情况后，将执行指令发回云服务器，云服务器在收到执行指令后再执行步骤S5的操作。
本发明的有益效果：
（1）所有运算集中在云服务器中，车辆无需进行任何计算，扩大适用车辆的范围。
（2）能对车辆进行实时的位置监控和路线监控，可及时的掌握车辆的运行情况。
（3）能够准确的判断拥堵的位置和路段，并及时发出告知交警。
（4）通过控制红绿灯及时控制拥堵的局势，防止恶化，并在完全控制局势后，对车辆进行有序准确的引导疏散。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例提供了一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法，包括设置在车辆中的定位模块、提醒模块、通信模块，设置在各个路口红绿灯中的定时模块、定位模块、通信模块，以及设置在云服务器中的处理模块、通信模块、用于存储数据的存储模块，车辆和红绿灯均与云服务器通信连接，云服务器还通信连接有交警端控制子系统，交警端控制子系统包括通信模块、输入输出模块，方法包括如下步骤：
S1、道路的函数化：云服务器根据存储模块中的地图信息在每段道路的两端路口和两端路口之间设置N个采集点，获取这些采集点的经纬度数据，相邻采集点的间隔在5m-20m之间，如在一段道路总长500m，在两端各设一个采集点，两个端点之间设置24个采集点，则可描绘出该段路的路线，采集点的数量越多，路线描绘的越精确。并将两端路口的经纬度数据作为岔口坐标P，以x表示经度，y表示纬度，北纬和东经为正，南纬和西经为负，通过转换公式将经纬度数据与十进制数据相互转化，如东经117°35′49.52″，可转化为117.59709；-52.20 可转化为南纬52°12′0″，对采集点的经纬度数据转化后的十进制数据进行拟合，得到任意道路的离散函数R（x，y），两端的岔口坐标P为这段道路的起点和终点，这些采集点可看做一组离散数据点，通过对这些离散数据点进行拟合，使每段道路都能够通过一个对应的离散函数R（x，y）进行描述。
S2、定位数据的采集：在行驶过程中，车辆中的定位模块每隔2秒记录一次该车辆的经纬度数据作为路线坐标A，并将存储模块中的车辆信息和路线坐标A上传至云服务器中，将最新上传的路线坐标A转化为十进制数据，筛选出与之匹配的离散函数R（x，y），确定车辆行驶的道路；将路线坐标A的十进制数据带入一个离散函数R（x，y）中并成立，则说明车辆位于离散函数R（x，y）对应的道路上。
S3、车辆行驶方向的确定：云服务器根据该车辆上传的所有路线坐标A和离散函数R（x，y），按上传时间的从远至近依次计算各个路线坐标A与岔口坐标P的距离，若距离先逐渐变小，后逐渐变大，则将该岔口坐标P对应的路口作为道路的进入端，若距离一直变小，则将该岔口坐标P对应的路口作为道路的驶离端，并将进入端运动至驶离端作为该车辆的行驶方向F；道路一般是双向车道，而通常拥堵是其中一个车道拥堵，因此需要先判定车辆的行驶方向，进而确定拥堵的车道。
S4、拥堵位置的确定：云服务器将相邻上传的两个路线坐标A进行计算，根据Haversine公式可计算球面两点之间的距离，进而得到车辆的位移量ΔL，当ΔL<5m时，开始记录次数，若随后连续有150个ΔL<5m，说明车辆一段时间内前进缓慢，但不确定是否造成拥堵，因此需要进一不判断，则以车辆最新的路线坐标A为圆心，半径为r的范围内，所有行驶方向相同且ΔL<5m的其他车辆的总数n，以判断周围同向行驶的车辆是否也前进缓慢，若n>20，可判定发生了拥堵情况，将最新获得的路线坐标A作为拥堵处坐标Pd，为道路拥堵点，并获得对应的拥堵处坐标Pd所在道路的路线函数Rd（x，y），为发生拥堵的路段，并将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记又畅通改为拥堵，若n<20,则标记为暂不拥堵；云服务器在将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记改为拥堵后至路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记重新改为畅通前，云服务器不再对位于路线函数Rd（x，y）上的车辆进行位移量ΔL的计算。在确定该路段发生拥堵后，停止该路段所有车辆行驶状态的判定，进而防止云服务器重复判定此路段发生拥堵，云服务器在将路线函数Rd（x，y）对应的道路标记为拥堵后，云服务器发送包含拥堵处坐标Pd的待确认通知至距拥堵处坐标Pd最近的交警端控制子系统。在确定拥堵后，优先通知交警前往道路拥堵点进行实地确认。
S5、红绿灯的调节：交警通过的输入输出模块查看待确认通知并确定现场实际情况后，将执行指令发回云服务器，云服务器在收到执行指令后通过通信模块向进入端的岔口坐标P半径为2km范围内的其他车辆发送路线函数Rd（x，y）对应的道路信息和车辆的行驶方向F，同时发出提示信息“该路段行驶方向为F的车道正在拥堵”，云服务器根据进入端的岔口坐标P和红绿灯的经纬度数据，将与岔口坐标P的距离不超过50m的所有红绿灯标记为待调节，云服务器获取待调节的红绿灯中转向路线函数Rd（x，y）对应道路的信号灯的实时亮灯情况，若信号灯为红灯，则云服务器经通信模块传输指令，并通过定时模块将红灯的剩余时间由预设值调整为+∞，若信号灯为绿灯或黄灯，则云服务器等变成红灯后，再通过定时模块将红灯的剩余时间由预设值调整为+∞；在交警确认后，云服务器开始对对应的红绿灯进行调节，让通往拥堵路段的信号灯一直保持红灯状态，且其他车道不受影响，防止后方车辆进入拥堵路段，增加疏导难度，同时发送提示信息，方便驾驶员及时调整路线。
S6、车辆的引导与疏散：在所有待调节的红绿灯中转向路线函数Rd（x，y）对应道路的信号灯均为红灯后，云服务器筛选出位于路线函数Rd（x，y）上进入端的岔口坐标P至拥堵处坐标Pd之间且行驶方向相同的车辆作为待通知车辆，根据每个待通知车辆的经纬度数据计算每个待通知车辆与拥堵处坐标Pd的距离，并按照距离从远至近将待通知车辆编号为1、2、3、……，按照编号顺序给待通知车辆发送调头并更改行驶道路的通知，发送通知后，等车辆驶离路线函数Rd（x，y）对应的道路后，再给下一个车辆继续发送通知，所有待通知车辆均驶离路线函数Rd（x，y）对应的道路后，将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记重新改为畅通，并将红灯的剩余时间由+∞调回预设值。在完成红绿灯的调节后，通过发送引导通知对车辆引导疏散，先从距拥堵处坐标Pd最远的车辆进行调头引导，直至驶离拥堵路段后，再进行下一辆车的引导。
本实施例的具体工作过程如下：
1）云服务器对车辆实时位置的获取和计算，判断车辆行驶的路段。
2）云服务器通过对车辆行驶轨迹的计算，判断出车辆的行驶轨迹和行驶方向。
3）云服务器通过对车辆行驶轨迹的计算，判断车辆的运行状态，在前进缓慢时，判断是否发生拥堵，并确定拥堵位置和所在路段，并优先通知交警。
4）在交警确认后，对红绿灯进行控制，防止拥堵情况恶化；
5）在确认情况可控后，对拥堵的车辆进行有序的引导疏散，进而恢复道路畅通。
所有运算集中在云服务器中，车辆无需进行任何计算，扩大适用车辆的范围。能对车辆进行实时的位置监控和路线监控，可及时的掌握车辆的运行情况。能够准确的判断拥堵的位置和路段，并及时发出告知交警。通过控制红绿灯及时控制拥堵的局势，防止恶化，并在完全控制局势后，对车辆进行有序准确的引导疏散。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法，包括设置在车辆中的定位模块、提醒模块、通信模块，设置在各个路口红绿灯中的定时模块、定位模块、通信模块，以及设置在云服务器中的处理模块、通信模块、用于存储数据的存储模块，所述车辆和红绿灯均与云服务器通信连接，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、道路的函数化：云服务器根据存储模块中的地图信息在每段道路的两端路口和两端路口之间设置N个采集点，获取这些采集点的经纬度数据，并将两端路口的经纬度数据作为岔口坐标P，以x表示经度，y表示纬度，北纬和东经为正，南纬和西经为负，通过转换公式将经纬度数据与十进制数据相互转化，对采集点的经纬度数据转化后的十进制数据进行拟合，得到任意道路的离散函数R（x，y）；
S2、定位数据的采集：在行驶过程中，车辆中的定位模块每隔2秒记录一次该车辆的经纬度数据作为路线坐标A，并将存储模块中的车辆信息和路线坐标A上传至云服务器中，将最新上传的路线坐标A转化为十进制数据，筛选出与之匹配的离散函数R（x，y），确定车辆行驶的道路；
S3、车辆行驶方向的确定：云服务器根据该车辆上传的所有路线坐标A和离散函数R（x，y），按上传时间的从远至近依次计算各个路线坐标A与岔口坐标P的距离，若距离先逐渐变小，后逐渐变大，则将该岔口坐标P对应的路口作为道路的进入端，若距离一直变小，则将该岔口坐标P对应的路口作为道路的驶离端，并将进入端运动至驶离端作为该车辆的行驶方向F；
S4、拥堵位置的确定：云服务器将相邻上传的两个路线坐标A进行计算，根据Haversine公式得到车辆的位移量ΔL，当ΔL<5m时，开始记录次数，若随后连续有150个ΔL<5m，则以车辆最新的路线坐标A为圆心，半径为r的范围内，所有行驶方向相同且ΔL<5m的其他车辆的总数n，若n>20，将最新获得的路线坐标A作为拥堵处坐标Pd，并获得对应的拥堵处坐标Pd所在道路的路线函数Rd（x，y），并将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记又畅通改为拥堵，若n<20,则标记为暂不拥堵；
S5、红绿灯的调节：当判断为拥堵时，云服务器通过通信模块向进入端的岔口坐标P半径为2km范围内的其他车辆发送路线函数Rd（x，y）对应的道路信息和车辆的行驶方向F，同时发出提示信息“该路段行驶方向为F的车道正在拥堵”，云服务器根据进入端的岔口坐标P和红绿灯的经纬度数据，将与岔口坐标P的距离不超过50m的所有红绿灯标记为待调节，云服务器获取待调节的红绿灯中转向路线函数Rd（x，y）对应道路的信号灯的实时亮灯情况，若信号灯为红灯，则云服务器经通信模块传输指令，并通过定时模块将红灯的剩余时间由预设值调整为+∞，若信号灯为绿灯或黄灯，则云服务器等变成红灯后，再通过定时模块将红灯的剩余时间由预设值调整为+∞；
S6、车辆的引导与疏散：在所有待调节的红绿灯中转向路线函数Rd（x，y）对应道路的信号灯均为红灯后，云服务器筛选出位于路线函数Rd（x，y）上进入端的岔口坐标P至拥堵处坐标Pd之间且行驶方向相同的车辆作为待通知车辆，根据每个待通知车辆的经纬度数据计算每个待通知车辆与拥堵处坐标Pd的距离，并按照距离从远至近将待通知车辆编号为1、2、3、……，按照编号顺序给待通知车辆发送调头并更改行驶道路的通知，发送通知后，等车辆驶离路线函数Rd（x，y）对应的道路后，再给下一个车辆继续发送通知，所有待通知车辆均驶离路线函数Rd（x，y）对应的道路后，将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记重新改为畅通，并将红灯的剩余时间由+∞调回预设值。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法，其特征在于，所述云服务器在将路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记改为拥堵后至路线函数Rd（x，y）对应的道路的标记重新改为畅通前，云服务器不再对位于路线函数Rd（x，y）上的车辆进行位移量ΔL的计算。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的车辆道路引导疏散方法，其特征在于，所述云服务器还通信连接有交警端控制子系统，所述交警端控制子系统包括通信模块、输入输出模块，所述云服务器在将路线函数Rd（x，y）对应的道路标记为拥堵后，云服务器发送包含拥堵处坐标Pd的待确认通知至距拥堵处坐标Pd最近的交警端控制子系统，交警通过的输入输出模块查看待确认通知并确定现场实际情况后，将执行指令发回云服务器，云服务器在收到执行指令后再执行步骤S5的操作。
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