一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统

1.本发明属于城市公共安全技术领域，具体涉及一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统。


背景技术：

2.近些年来，随着城市经济的快速发展，道路上行驶的车辆越来越多，道路拥堵时常发生，若在拥堵路段发生事故则可能导致紧急车辆救援不及时，进而使使事故地点造成更大的人员伤亡和经济损失。因此如何根据目标地点所在的路段状态和道路信息，规划和调度出一个最佳的紧急方案，利用最少的时间处理紧急情况，减少人员伤亡和经济损失，已经成为了当前相关领域的研究重点。所以，由于紧急车辆的任务特殊性与时间紧急性，现有的紧急车辆在面临道路拥堵问题所采取的措施是利用交通警察完成道路拥堵疏散，即借助大数据与ai算法等手段在现有车联网系统下加入交通警察调度的手段，从而完成紧急车辆拥堵疏散系统。然而目前没有对于紧急车辆强针对性的系统疏散策略与结构化调度系统，因此针对该紧急疏散的特殊场景亟需一种紧急车辆拥堵疏散系统。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的不足，本发明提出了一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，该方法包括：数据采集模块、拥堵检测模块、路径规划模块、交警调度模块和设施调度模块；
4.所述数据采集模块用于采集路况信息、交警信息和设施信息；
5.所述拥堵检测模块用于根据路况信息判断道路是否处于拥堵状态；
6.所述路径规划模块用于在道路处于拥堵状态下根据路况信息和交警信息构建道路拥堵最优路线问题；求解道路拥堵最优路线问题，得到交警调度方案；
7.所述交警调度模块用于根据交警调度方案进行交警调度；
8.所述设施调度模块用于根据路况信息和设施信息进行设施调度。
9.优选的，所述路况信息包括车道类型、不同类型车道上的车辆数量、车辆行驶速度、不同类型车道的路段长度以及路段中的低速道路长度。
10.优选的，所述交警信息包括交警出勤信息、交警状态信息和交警位置信息。
11.优选的，判断道路是否处于拥堵状态的过程包括：判断低速道路长度是否大于低速道路长度阈值，若大于，则表示道路处于拥堵状态，否则，道路处于非拥堵状态。
12.优选的，所述路径规划模块包括：
13.交警调度数量计算模块，用于根据路况信息计算交警调度数量；
14.道路拥堵最优路线问题构建模块，用于根据交警调度数量、交警信息和路况信息生成道路拥堵最优路线问题；
15.道路拥堵最优路线问题求解模块，用于求解道路拥堵最优路线问题，得到交警调度方案。
16.进一步的，计算交警调度数量的过程包括：根据路况信息计算车道上的车辆平均速度和第i种车道的低速道路长度占比；根据第i种车道的低速道路长度占比和车辆行驶速度计算车道上的交通流量；根据车道类型总数和车道上的交通流量计算车道上的车辆公里数；根据不同车道上的车辆公里数和各类型车道上车辆的总行驶路程计算各类型车道的车辆总里程数比；给定各个类型车道的拥堵比重权值，根据各类型车道的车辆总里程数比和各个类型车道拥堵比重权值计算交通拥堵指数；根据交通拥堵指数和路径总拥堵长度计算交警调度数量。
17.进一步的，计算交警调度数量的公式为：
[0018][0019]
其中，n表示交警调度数量，k表示交通拥堵指数，l表示路径总拥堵长度，表示向下取整。
[0020]
优选的，道路拥堵最优路线问题表示为：
[0021][0022][0023][0024]
其中，f表示交警到事故地点的最小总距离，ai(t)表示t时刻是否调用第i个交警，bi(t)表示t时刻第i个交警是否处于忙碌状态，ci(t)表示t时刻第i个交警是否出勤，d
mini
表示第i个交警到事故地点的最短路径，n表示交警调度数量，k表示交警调度数量，l表示路径总拥堵长度。
[0025]
本发明的有益效果为：本发明设计的紧急车辆道路拥堵疏散系统可在判断路段拥堵情况下，根据收集的信息构建道路拥堵最优路线问题，求解道路拥堵最优路线问题，可获得交警调度方案并及时执行，缓解拥堵情况，提高紧急车辆处理事故现场的效果；与现有技术相比，本发明的可以提升紧急车辆紧急任务的效率，极大的降低了因为拥堵而造成不及时出使任务而造成悲剧的概率。
附图说明
[0026]
图1为本发明中基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统结构示意图。
具体实施方式
[0027]
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做出创造性劳动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。
[0028]
本发明提出了一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，如图1所示，所述方法包括以下内容：数据采集模块、拥堵检测模块、路径规划模块、交警调度模块和设施调度模块；
[0029]
所述数据采集模块用于采集路况信息、交警信息和设施信息。
[0030]
数据采集模块每5分钟采集一次数据；其中路况信息可从5g车联网架构中获取，包括车道类型(主干道、次干道、支路、快速道)、不同类型车道上的车辆数量、车辆行驶速度、不同类型车道的路段长度以及路段中的低速路段长度等。
[0031]
每个交警配备有装有gps的联网设备；交警信息包括交警出勤信息、交警状态信息和交警位置信息；交警位置信息为交警当前的位置坐标；交警出勤信息表示为：交警状态信息表示为：交警状态信息表示为：交警出勤信息和交警状态信息可由交警手动输入或根据排班信息获得。
[0032]
设施信息包括路道附件可用的设施的位置坐标。
[0033]
所述拥堵检测模块用于根据路况信息判断道路是否处于拥堵状态。具体的，预先设置低速道路长度阈值；判断低速道路长度是否大于低速道路长度阈值，若大于，则表示道路处于拥堵状态，否则，道路处于非拥堵状态。优选的，路段中车辆行驶速度小于30km/h的道路长度设为低速道路长度。
[0034]
若当前道路未处于拥堵状态，则无需进行交警调度，紧急车辆根据到达事故地点最短的路径行驶。
[0035]
所述路径规划模块用于在道路处于拥堵状态下根据路况信息和交警信息构建道路拥堵最优路线问题；求解道路拥堵最优路线问题，得到交警调度方案。所述路径规划模块包括交警调度数量计算模块、道路拥堵最优路线问题构建模块和道路拥堵最优路线问题求解模块：
[0036]
交警调度数量计算模块，用于根据路况信息计算交警调度数量；具体包括以下过程：
[0037]
步骤一：根据路况信息计算车道上的车辆平均速度，计算公式为：
[0038][0039]
其中，表示车辆平均速度，vi表示第i个车辆在车道上的行驶速度，m表示测量时间5分钟内经过车道的车辆总数。
[0040]
根据路况信息计算第i种车道的低速道路长度占比即车道上低速道路长度占车道路段长度的比例ki：
[0041][0042]
其中，ki表示第i种车道的低速道路长度占比，n1表示低速道路个数，li′
表示第i种车道的路段长度。
[0043]
步骤二：根据第i种车道的低速道路长度占比和车辆行驶速度计算车道上的交通流量si。
[0044][0045]
其中，t表示指定测量时间5分钟。
[0046]
步骤三：根据车道类型总数n和车道上的交通流量计算车道上的车辆公里数。
[0047][0048]
其中，l
i总
表示第i种车道上的车辆公里数，li表示第i种车道5分钟内车辆通过的平均公里数，si表示交通流量。
[0049]
步骤四：根据不同车道上的车辆公里数和各类型车道上车辆的总行驶路程计算各类型车道的车辆总里程数比。
[0050][0051]
其中，hi表示第i种车道的车辆总里程数比，l1表示主干道车辆总行驶里程数，l2表示次干道车辆总行驶路程，l3表示支路车辆总行驶路程，l4表示快速路车辆总行驶路程。
[0052]
步骤五：给定各个类型车道的拥堵比重权值ai，根据各类型车道的车辆总里程数比和各个类型车道拥堵比重权值计算交通拥堵指数。
[0053][0054]
其中，k表示交通拥堵指数，ai表示各个类型车道拥堵比重权值。
[0055]
交通拥堵指数可用于判断交通拥堵程度，若拥堵指数大于35，表示拥堵已到达一定严重程度，需及时进行交警调度。
[0056]
步骤六：根据交通拥堵指数和路径总拥堵长度计算交警调度数量。
[0057][0058]
其中，n表示交警调度数量；l表示路径总拥堵长度，即所有车道中处于拥堵状态的低速道路长度总和。
[0059]
道路拥堵最优路线问题构建模块，用于根据交警调度数量、交警信息和路况信息生成道路拥堵最优路线问题；具体的：计算所有交警到达事故地点的最小总距离，以最小总距离为优化目标，交警调度数量为约束条件构建道路拥堵最优路线问题，道路拥堵最优路线问题表示为：
[0060][0061][0062][0063]
其中，f表示交警到事故地点的最小总距离，ai(t)表示是否调用第i个交警，bi(t)表示第i个交警是否处于忙碌状态，ci(t)表示第i个交警是否出勤，d
mini
表示第i个交警到事故地点的最短路径。
[0064]
道路拥堵最优路线问题求解模块，用于求解道路拥堵最优路线问题，得到交警调度方案，包括选择调度的交警和每个交警到达事故地点的路线。
[0065]
所述交警调度模块用于根据交警调度方案进行交警调度。交警调度模块根据交警调度向所有被选择的交警发出提示指令并为其提供导航路线，交警可根据导航路线快速到达指定地点，从而快速疏散拥堵车辆。
[0066]
所述设施调度模块用于根据路况信息和设施信息进行设施调度。设施调度模块结合路况信息和设施信息，调用事故地点环境的一些设施，并且能够识别出目的地是否处于巷子内，巷子内是否有堵塞物或者周围是否有可用水源等情况。系统可根据这些情况，联系当地物业或其他单位来配合紧急事件的疏散，保证紧急车辆能够顺利到达目的地。
[0067]
本发明的可以提升紧急车辆紧急任务的效率，极大的降低了因为拥堵而造成不及时出使任务而造成悲剧的概率。
[0068]
以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，包括：数据采集模块、拥堵检测模块、路径规划模块、交警调度模块和设施调度模块；所述数据采集模块用于采集路况信息、交警信息和设施信息；所述拥堵检测模块用于根据路况信息判断道路是否处于拥堵状态；所述路径规划模块用于在道路处于拥堵状态下根据路况信息和交警信息构建道路拥堵最优路线问题；求解道路拥堵最优路线问题，得到交警调度方案；所述交警调度模块用于根据交警调度方案进行交警调度；所述设施调度模块用于根据路况信息和设施信息进行设施调度。2.根据权利要求1所述的一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，所述路况信息包括车道类型、不同类型车道上的车辆数量、车辆行驶速度、不同类型车道的路段长度以及路段中的低速道路长度。3.根据权利要求1所述的一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，所述交警信息包括交警出勤信息、交警状态信息和交警位置信息。4.根据权利要求1所述的一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，判断道路是否处于拥堵状态的过程包括：判断低速道路长度是否大于低速道路长度阈值，若大于，则表示道路处于拥堵状态，否则，道路处于非拥堵状态。5.根据权利要求1所述的一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，所述路径规划模块包括：交警调度数量计算模块，用于根据路况信息计算交警调度数量；道路拥堵最优路线问题构建模块，用于根据交警调度数量、交警信息和路况信息生成道路拥堵最优路线问题；道路拥堵最优路线问题求解模块，用于求解道路拥堵最优路线问题，得到交警调度方案。6.根据权利要求5所述的一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，计算交警调度数量的过程包括：根据路况信息计算车道上的车辆平均速度和第i种车道的低速道路长度占比；根据第i种车道的低速道路长度占比和车辆行驶速度计算车道上的交通流量；根据车道类型总数和车道上的交通流量计算车道上的车辆公里数；根据不同车道上的车辆公里数和各类型车道上车辆的总行驶路程计算各类型车道的车辆总里程数比；给定各个类型车道的拥堵比重权值，根据各类型车道的车辆总里程数比和各个类型车道拥堵比重权值计算交通拥堵指数；根据交通拥堵指数和路径总拥堵长度计算交警调度数量。7.根据权利要求6所述的一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，计算交警调度数量的公式为：其中，n表示交警调度数量，k表示交通拥堵指数，l表示路径总拥堵长度，表示向下取整。8.根据权利要求1所述的一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统，其特征在于，道路拥堵最优路线问题表示为：
其中，f表示交警到事故地点的最小总距离，a
i
(t)表示t时刻是否调用第i个交警，b
i
(t)表示t时刻第i个交警是否处于忙碌状态，c
i
(t)表示t时刻第i个交警是否出勤，d
mini
表示第i个交警到事故地点的最短路径，n表示交警调度数量，k表示交警调度数量，l表示路径总拥堵长度。

技术总结
本发明属于城市公共安全技术领域，具体涉及一种基于车联网的紧急车辆道路拥堵疏散系统；该方法包括：数据采集模块、拥堵检测模块、路径规划模块、交警调度模块和设施调度模块；数据采集模块用于采集路况信息、交警信息和设施信息；拥堵检测模块用于根据路况信息判断道路是否处于拥堵状态；路径规划模块用于在道路处于拥堵状态下根据路况信息和交警信息构建道路拥堵最优路线问题；求解道路拥堵最优路线问题，得到交警调度方案；交警调度模块用于根据交警调度方案进行交警调度；设施调度模块用于根据路况信息和设施信息进行设施调度本发明可提升紧急车辆紧急任务的效率，极大降低由于拥堵而造成不及时出使任务而造成悲剧的概率。率。率。


技术研发人员：连宇昊 邓鑫茂 卢嘉煜 刘虹 潘钰鑫 陈航 鲜永菊
受保护的技术使用者：重庆邮电大学
技术研发日：2023.05.24
技术公布日：2023/8/23