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當(dāng)前位置:首頁 > 物聯(lián)網(wǎng) > 《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)》雜志
[導(dǎo)讀]摘要:根據(jù)RFID數(shù)據(jù)采集的冗余性,提出了一個基于RFID的交通擁擠程度計(jì)算方法,它利用最近一段時間內(nèi)RFID讀取計(jì)數(shù)和車輛計(jì)數(shù)之間的關(guān)系,計(jì)算交通擁擠程度。與簡單地丟棄冗余數(shù)據(jù)相比,本方法為充分利用RFID數(shù)據(jù)的價值,提供了新的思路。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法有效可行,并能應(yīng)用于大規(guī)模智能交通系統(tǒng)中交通擁擠的實(shí)時檢測。

引言

隨著城市的高速發(fā)展,城市交通擁擠問題日益嚴(yán)重。為交通管理人員和駕駛?cè)藛T提供實(shí)時準(zhǔn)確的交通擁擠狀況,以便及時采取有效措施,改善交通流,提高道路的通行能力,成為智能交通的一個重要研究方向。

目前,廣泛采用的交通擁擠檢測方法包括地埋式感應(yīng)線圈、微波檢測器、GPS浮動車檢測技術(shù)、視頻檢測技術(shù)等。其中,地埋式感應(yīng)線圈存在易損壞、難修復(fù)、施工復(fù)雜的缺點(diǎn);微波檢測器存在技術(shù)復(fù)雜,價格較高的缺點(diǎn);GPS浮動車檢測技術(shù)缺點(diǎn)是存在檢測盲區(qū);視頻檢測技術(shù)需要獲取大量交通狀態(tài)參數(shù),系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜,易受雨雪霧霾等惡劣天氣的影響。

近年來,隨著射頻識別(RadioFrequencyIdentification,RFID)的發(fā)展,利用RFID作為實(shí)時交通流的采集手段逐漸成為智能交通的主流。RFID是一種利用射頻信號進(jìn)行非接觸式雙向通信,自動識別目標(biāo)對象并獲取相關(guān)信息數(shù)據(jù)的無線通信技術(shù)。RFID技術(shù)具有遠(yuǎn)距離識別、移動目標(biāo)識別、多目標(biāo)識別等特點(diǎn),廣泛應(yīng)用于高速公路自動收費(fèi)系統(tǒng)、列車交通監(jiān)控系統(tǒng)、車輛監(jiān)控管理等智能交通領(lǐng)域。因此,利用RFID技術(shù)檢測交通擁擠狀況具有著重要的意義。

當(dāng)前,利用RFID技術(shù)來計(jì)算交通擁擠程度研究較少。文獻(xiàn)[8]提出采用基于RFID的路段平均速度里計(jì)算交通擁擠程度,需要利用多個采集點(diǎn)的數(shù)據(jù),對后臺系統(tǒng)的處理能力要求較高;由于需要考慮采集點(diǎn)之間紅綠燈對車速的影響,計(jì)算也比較復(fù)雜。

本文將在介紹RFID數(shù)據(jù)采集的冗余性特點(diǎn)基礎(chǔ)上,提出利用RFID數(shù)據(jù)冗余率來計(jì)算交通擁擠狀況,并結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法的有效性,最后是結(jié)論。

1交通擁擠程度的計(jì)算

最簡單的RFID系統(tǒng)包括電子標(biāo)簽、讀寫器天線、讀寫器和后臺系統(tǒng)等。在RFID的交通應(yīng)用中,電子標(biāo)簽通常安裝在車輛的前擋風(fēng)玻璃上,電子標(biāo)簽包含車輛的號牌等信息;讀寫器及天線安裝在道路上方;當(dāng)車輛經(jīng)過讀寫器的天線作用區(qū)域時,車輛上的電子標(biāo)簽被讀寫器識別,電子標(biāo)簽包含的信息被讀寫器讀取,這些信息可以被讀寫器傳送到后臺系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步處理。圖1給出了RFID智能交通的應(yīng)用能夠場景。

圖1RFID智能交通應(yīng)用場景

RFID讀寫器識別電子標(biāo)簽的速度很快,800/900MHz頻段的超高頻RFID,讀寫器在1s內(nèi)可以識別數(shù)百個電子標(biāo)簽叫在RFID智能交通應(yīng)用中,由于讀寫器天線作用范圍內(nèi)的電子標(biāo)簽數(shù)目很少,讀寫器會進(jìn)行多次重復(fù)識別,從而產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)冗余。處理冗余的通常方法是消除相隔時間太短的相同數(shù)據(jù)。但是這同時也丟失了冗余數(shù)據(jù)中包含的信息。在RFID交通應(yīng)用中,我們可以采用這個數(shù)據(jù)冗余性來在計(jì)算交通擁擠程度,并采用模糊數(shù)學(xué)隸屬度來表示交通擁擠程度。

如果在最近一段時間內(nèi),讀寫器在其天線作用區(qū)域內(nèi)的讀取計(jì)數(shù)(識別的車輛次數(shù))為N、車輛計(jì)數(shù)(消除讀取計(jì)數(shù)中重復(fù)的車輛號牌后得到車輛數(shù)目)為就可以采用公式(1)來計(jì)算交通擁擠程度。擁擠程度為0時,表示交通通暢;擁擠程度為1時,表示交通嚴(yán)重?fù)頂D。

其中,C是平均數(shù)據(jù)冗余率,即車輛平均重復(fù)識別次數(shù)。C與讀寫器天線在垂直于地面方向上的作用范圍、RFID數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的正常車速、安全車距等有關(guān)。下面給出數(shù)據(jù)冗余率C的估算過程。

RFID讀寫器天線在垂直于地面方向上的作用范圍如圖2所示。其中,讀寫器天線安裝在距離地面上方Hm的A點(diǎn),其最大作用距離為Rm,天線在垂直方向的作用角度為飢由此,可以采用公式(2)來計(jì)算讀寫器天線在車輛行駛方向上的工作范圍W。

基于射頻識別的交通擁擠程度計(jì)算

通常,一臺讀寫器可以有多個天線,在每個車道上方安裝一個天線,各個天線采用輪換方式進(jìn)行工作,這樣一臺讀寫器就可以監(jiān)視識別多個車道上的車輛。如果一臺讀寫器監(jiān)視的車道數(shù)目為L個,讀寫器在每個車道上的識別時間Ts,則讀寫器識別一個車道的間隔時間為(LXT)s。這樣,在最近ts內(nèi),讀寫器對車輛的理論讀取計(jì)數(shù)為t/(LXT)次。

如果在數(shù)據(jù)采集點(diǎn)處,車輛的正常行駛速度Vm/s,車輛平均長度為Bm,車輛間安全間距為Gm。車輛在最近ts內(nèi)行駛了(VXt)m,其中Wm在讀寫器天線作用范圍內(nèi),這樣,在最近ts內(nèi),讀寫器對車輛的實(shí)際讀取計(jì)數(shù)為(t/(LXT))X(W/(VXt))=WKVX/LXT))次。再考慮到車輛之間的安全間距,讀寫器識別一個車道上的車輛的平均次數(shù)Ct數(shù)據(jù)冗余率)可以用公式(3)計(jì)算。

基于射頻識別的交通擁擠程度計(jì)算

在以上C值的計(jì)算推導(dǎo)中,假設(shè)車輛上的電子標(biāo)簽只要在讀寫器天線作用范圍內(nèi),都能被識別到。在實(shí)際應(yīng)用中,讀寫器天線實(shí)際作用范圍W要比理論值小。因此,應(yīng)根據(jù)各個采集點(diǎn)處的具體情況調(diào)整C的取值。

2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證所提出的基于RFID的交通擁擠程度計(jì)算方法的有效性,可采用2011年深圳大學(xué)生運(yùn)動會賽事電子車證系統(tǒng)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

在電子車證系統(tǒng)中,對全市200萬輛機(jī)動車中涉及賽事的2萬輛車的前擋風(fēng)玻璃上安裝了超高頻電子標(biāo)簽,并在賽事車輛經(jīng)常經(jīng)過的道路上方安裝了50臺超高頻讀寫器,分布在32個斷面(采集點(diǎn))上。數(shù)據(jù)采集的斷面選擇在一段道路的中點(diǎn),這樣,采集到的車輛交通流數(shù)據(jù)基本不受紅綠燈的影響,能很好地用于計(jì)算交通擁擠程度的目的。圖3給出了一個RFID數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的場景,可以看到安裝在每個車道上方的讀寫器天線。

圖3一個RFID數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的場景

在這個電子車證系統(tǒng)部分采集點(diǎn),讀寫器天線距離地面高度約5m,讀寫器最大作用距離約12m,讀寫器天線在垂直方向的工作范圍約50。。這樣,在車輛行駛方向上,讀寫器天線的有效工作范圍W約為9.5m。一個讀寫器通常有4根天線。輪流識別4個相鄰車道上的車輛,每個車道上的識別時間為40ms,識別4個車道需要160ms。在采集點(diǎn),車輛的正常行駛速度為10m/s,通過天線作用區(qū)域的時間為9.5m/(10m/s)=950ms。在950ms內(nèi),車輛被識別的平均次數(shù)(車輛計(jì)數(shù))為950/160Q次,即C取值為6??紤]到車輛長度和安全間距,以及讀寫器天線的有效工作范圍,應(yīng)取C=3?4。

筆者利用一個采集點(diǎn)處讀寫器在2011年8月2日18時15分18秒開始采集的原始數(shù)據(jù),計(jì)算了最近5s內(nèi)基于數(shù)據(jù)冗余率的交通擁擠程度,其中,C值取為3和4。表1給出了這個采集點(diǎn)的交通流數(shù)據(jù)和相應(yīng)的交通擁擠程度計(jì)算結(jié)果。

表1實(shí)時交通流和相應(yīng)的交通擁擠程度計(jì)算結(jié)果

時間
讀取計(jì)數(shù)
車輛計(jì)數(shù)
擁擠程度
(C=3)
擁擠程度
(C=4)
18:15:18
3
1
0.0
0.0
18:15:19
5
1
0.8
0.5
18:15:20
8
1
0.962
0.941
18:15:21
13
2
0.935
0.862
18:15:22
19
2
0.977
0.968
18:15:23
21
2
0.983
0.977
18:15:24
25
2
0.989
0.986
18:15:25
27
2
0.991
0.989
18:15:26
27
2
0.991
0.989
18:15:27
23
2
0.986
0.982
18:15:28
18
2
0.972
0.961
18:15:28
12
2
0.9
0.8

表1所對應(yīng)的時間正是晚高峰期間。從表1可以看出,有2輛賽事車輛經(jīng)過了這個采集點(diǎn),其中一輛用了8s才行駛了不到9.5m,這個速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10m/s的正常速度,可以認(rèn)為這時發(fā)生了交通擁堵。采用本文的計(jì)算方法,交通擁擠程度達(dá)到或超過了0.9,這與實(shí)際情況符合較好。

由于只有不到1%的車輛安裝了電子標(biāo)簽,在表1對應(yīng)的時間前后,由于沒有賽事車輛經(jīng)過該采集點(diǎn),因此,無法計(jì)算交通擁擠程度。如果有足夠數(shù)量的車輛安裝了電子標(biāo)簽,完全可以用這個方法來計(jì)算其它時間交通擁擠程度。

圖4給出了另一個采集點(diǎn)從2011年8月13日13時18分38秒開始的120s內(nèi)的交通擁擠程度情況。當(dāng)時,賽事車輛集中通過這個采集點(diǎn),道路上發(fā)生了交通擁擠,在2min內(nèi),有9輛賽事車輛通過了該采集點(diǎn)。

圖4一段時間交通擁擠時對應(yīng)的擁擠程度

3結(jié)語

根據(jù)RFID交通數(shù)據(jù)采集的特點(diǎn),建立了交通擁擠程度的計(jì)算模型,并利用實(shí)際的RFID交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的基于RFID的交通擁擠程度模型有效可行。本文的方法只需要利用最近幾秒內(nèi)的RFID系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,對交通擁擠的檢測具有較高的實(shí)時性。本文提出的交通擁擠程度計(jì)算方法非常簡單,在一臺讀寫器上就能完成,避免了在后臺集中計(jì)算時對后臺系統(tǒng)的壓力,完全能夠應(yīng)用于大規(guī)模的智能交通系統(tǒng)。

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