浅谈公交智能调度云系统关键技术应用

引

言

      随着国民经济的快速发展，我国城市化的不断扩大，市民对交通出行各种需求的增长，城市交通拥堵越来越严重，城市公共交通的压力随之增大，优先发展公交战略作为城市交通发展的重要方向，因此需要运用信息化技术手段实现城市交通的智能化。长期以来我国大部分城市的公交企业制定公交运营计划主要靠管理人员的经验，服务水平较差，建立智能调度云系统可以改善公交的管理水平，提高公交的服务水平。

      公交智能化云系统通过卫星定位技术、GIS技术、计算机技术等手段对公交进行信息化管理，系统具有车辆定位、车辆调度指挥、信息查询统计等功能，能够实现对车辆运行状况实时监测管理，实时掌握线路运行状态，合理调整运力，为营运决策提供技术支持。

      目前全球定位主要有GPS、北斗、GLONASS、伽利略四个系统组成，而应用最广泛的是GPS和北斗系统。

      GPS全球定位系统是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航GPS定位系统，主要目的是为陆海空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务。

      北斗卫星定位系统是由我国自主研发的，致力于向全球用户提供高质量定位、导航和授时服务的定位系统，主要服务包括开放服务和授权服务两种方式。开放服务是向全球免费提供定位、测速和授时服务，授权服务是为有高精度、高可靠卫星导航需求的用户，提供定位、测速、授时和通信服务以及系统完好性信息。

      卫星定位技术包括伪距单点定位、载波相位定位和实时差分定位。伪距测量是测定卫星到接收机的距离，即由卫星发射的测距码信号到达公交车载接收机的传播时间乘以光速所得的距离；载波相位测量是测定卫星载波信号到接收机天线之间的相位延迟；实时差分定位的原理是在已有的精确地心坐标点上安放接收机（称为基准站），利用已知的地心坐标和星历计算观测值的校正值，并通过无线电通信设备（称为数据链）将校正值发送给运动中的接收机（称为流动站）。

      数据库（Database）技术是为了有效管理数据，提高数据处理的效率而发展并完善起来的专门技术。随着数据库管理系统（DBMS, DataBase Managerment System）业务量的不断增长，数据库的安全稳定运行在系统运行中至关重要，因此采用一系列技术手段确保数据库安全是一项关键重要的工作任务。

      数据库的安全是通过信息化技术手段保护数据库安全完整运行，以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。数据库的安全主要是针对数据而言，包括数据独立、数据安全、数据完整、并发控制、故障恢复等方面。

      大数据（Big Data）最早是由麦肯锡（Mckinsey& Company）在《大数据：创新、竞争或和生产力的下一个前沿领域》报告中首次提出的概念，由于大数据超过传统数据库系统处理能力，常规软件工具无法在一定时间范围内对数据进行获取管理，因此需要通过大数据技术对海量数据进行处理分析，为决策提供强有力的数据支撑。

      一般意义上的大数据是指海量的单一类型的数据或多元化多来源的数据。大数据具有5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Variety（多元）、Value（低价值密度）、Velocity（快速）、Veracity（真实性）

      现在公交车辆多采用是GPS与北斗的双系统复合模块来定位，车载终端实时获取车辆经纬度、速度和方向等行车数据，通过移动网络将相关数据上传智能调度平台，调度人员可以通过可视化管理平台，通过定位技术对移动车辆进行统一集中管理和实时监控调度，及时发现问题，调整发车状态，通过卫星定位系统实时查看车辆运行轨迹。车辆运行轨迹图见图1

图1 车辆运行轨迹图

      现在的公交车载设备因受网络技术的限制，很多功能无法实现，如在线支付、无人驾驶、在线识别等。未来“北斗+5G”的应用是公交车载设备的发展方向，5G系统以毫秒级时延，峰值10Gbps的带宽和超高密度连接，为智能调度系统插上腾飞的翅膀，差分后的北斗定位系统能够提供厘米级定位服务，提供高精度的位置感知，两者结合，必将推进智慧公交的进一步发展和飞跃。

      数据库安全目的是对数据安全性完整性的有效保护，确保智能调度云系统安全稳定运行，通过数据保密、加密算法、身份认证、磁盘阵列、数据备份、异地容灾等信息化手段进行主动防护确保数据安全。

     大数据分析常和云计算联系在一起，济南公交智能调度云系统云存储和云分析的运行需要巨大的计算和存储资源，采用Hadoop、Spark、云存储、云计算等分布式处理方式实时分析海量的定位数据，同时采用MapReduce模型技术用于大规模数据集的并行运算，实现了智能化、高效率的计算和分析。

      Hadoop是一个分布式计算平台，可以在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序，Hadoop生态系统主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心组件构成，高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性使Hadoop成为最流行的大数据分析系统。Spark提供强大的内存计算引擎，几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX)。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行。大数据技术框架图见图5。

      通过对定位数据分析，并结合乘车刷卡记录，对客流、运营状况等进行全面分析，分析运量与运力的匹配，分析运行的周转时间，分析运营的均衡性，分析挖掘数据存在的趋势和可能性，为线网优化评估提供决策支持。

图5 大数据技术架构图

      随着人工智能的发展，数据分析和精准算法结合起来，必将成为公交管理决策的有力工具，为公交智慧化、精准化、便捷化、安全化提供重要技术支撑。

      公交智能调度云系统对其关键技术的综合要求较高，本文对车辆定位技术、等关键技术的应用进行了分析，这些信息化关键技术将是建设新型智慧城市的基础，应用能够改善公交车辆运营效率，实现车辆精准调度，进一步提升公交企业智能调度信息化水平，提高公交企业服务管理水平。