智慧公路物联网系统_西安电子科技大学

智慧公路物联网系统通过在公路广泛部署低成本的集成多种传感器的具有通信功能的智慧无线信标产品实时获取路况信息，实现车流量、车速、车型的实时精准时空统计，通过设备的广泛部署实现高精度、大范围的精准监测，为智能交通系统高效管理与养护提供交通与环境态势的精准监测、识别和态势预测，为交通决策提供科学依据与数据支持。其次针对公路场景下定位误差较大等问题，采用 GPS 定位、惯性导航与物联网感知设备结合的新型多重组合定位方法，通过车路协同实现车道级的高精定位，优化车辆偏离预警等功能，为车辆提供准确的位置信息及导航与综合服务功能。最后通过车路协同环境下车载终端、路侧多源异构传感器协作环境数据采集、多维度感知融合与超视距全局环境态势构建，实现智能交通系统全息实时交通、路况环境感知及智能网联汽车超视距精准环境感知与精准定位。智慧公路物联网系统旨在突破制约高速公路智能车路协同系统集成应用的重大共性关键技术，开展典型示范应用，提升高速公路的智能化水平和服务品质，促进全国范围大规模推广。

目前，如图 1 所示，技术成果已经研发出第三版样机。样机已经小批量生成并在齐鲁高速、长安大学测试场进行了实际部署测试。此外，项目组正在对第三版样机进行改造升级，全力打造稳定性更强功能更加丰富的第四版样机。

图 1 第一版样机；第二版样机；第三版样机

主要技术指标

1. 节能增收 20%

通过对城市边缘交通环境及流量等数据的智能分析，优化灯光使用场景。该系统在满足车辆日夜间安全行车条件下，工程综合节能可达 20%。

2. 交通流量增加 20%

通过对交通运行安全风险预警及控制策略处理模块将路段监测数据汇总后，根据车流密度、速度、流量、各级风险事件结合其它传感器数据，包括上游主线流量、匝道流量、公路气候数据、环境数据、消防系统数据等，进行大数据综合分析研判。

构建算法模型，自动制定和优化的控制策略，通过智能预警发布及综合自动管控系统进行预警发布和综合自动管控。为管理者实时预警的同时，将预警、诱导信息和控制指令自动发布于上游路段、匝道区段的可变信息标志、可变限速标志、车道线主动发光标志等，对交通流速及交通流量进行有效调控及诱导。综合评估能增加 20% 交通流量。

3. 减少交通事故 30%

任何异常事件报警被触发时，系统同时依据预案自动将异常事件联动灯光预警、可变信息标志、可变限速标志、车道指示标志等自动发布预警给司乘人员，实现对车流车速的动态调控和诱导，增加公路通容量，减少交通拥堵，防止二次事故和连环事故的发生。

实践证明，采用该系统，至少可以降低公路安全事故 30%，同时提高交通流量，进而降低交通污染，均衡交通流平顺性，信息的及时推送，降低驾驶员驾驶紧张感，提高了驾驶员的舒适性，可以整体有效提高交通运输设施安全水平及服务水平。

4. 100% 信息覆盖

全自动监测传感器都可以实现对整条公路的全面信息覆盖。

5. 对接智能网联驾驶

a. 提供智能网联车实时交通图，推荐进场事件和速递协调；

b. 告知智能网联车辆风险，实时定位公路中的驾驶风险，将这些风险传达给下游智能网联车辆；

c. 为智能网联车提供车道级交通数据，警告即将来到的交通拥堵；

d. 识别相关车道的驾驶风险，促使智慧驾驶车辆提前做出反应；

e. 为智能网联驾驶提供超视距感知、恶劣天气环境下的精准感知，促进智能网联车早日实现大规模商用。

1. 智慧公路实时 VR 监测基于 BIM 虚拟建造公路场景，结合路侧传感器单元，实时还原公路现场情况，实现车道级别的显示详细的高分辨率实时视觉信息，显示交通行为、驾驶方式和危害。使用智慧交通 AI 系统，地图可以根据操作员选择要注意的最紧急和最相关的事件来选择突出显示相关信息。

2. 交通环境监测

传感器内置在智慧无线信标中。

通过广泛部署，采集公路不同地点的环境数据，结合多传感器融合算法，提高感知精度。

结合 GIS 系统，通过大数据AI 分析，检测异常数据点，为公路健康研判提供精准基础数据。

3. 交通流量监测

1. 实时监测车道级车流量、车速递、车间距、及车型分类，为 VR 实时公路场景还原、AI 自动交通管理控制、优化运营提供数据支持。

2. 云平台显示最近 24 小时内的所有事件和总体流量数据，以及预期在接下来 2 小时内交通状况。

4. 公路实时事件监测

基于智慧无线信标的结合多传感器融合算法，采用实时运动物体检测、目标跟踪与模式识别三项核心技术 , 实现对影响公路正常交通秩序的事件过程进行实时车道级监测，分析公路上机动车辆运行状态及路况信息。当发现公路行车状况异常（如：停车、逆行、行人、拥堵、等），立即向云端报警并通过 VR 高清地图实时呈现给运营者。

5. 公路 AI 事件预警

1. 预警堵车事件

根据车流量、平均车速、平均车间距、天气等交通流量及交通环境数据，使用 AI 智能算法分析，提前预测堵车事件发生的概率指数、提前优化交通调度提供支持。

例如：

a. 通过位置、时段和车辆类型更好地了解公路健康情况；

b. 对重点路段，即将发生拥堵事件提前做出预警，便于公路管理者提前做指挥调度；

c. 大数据分析交通拥堵的成因及推荐解决方案。

2. 预警公路监控状况为养护提供数据支持。

通过车道及交通流数据，结合包含路面震动参数的测量，大数据分析公路健康状况及发展趋势，为公路智能养护提供数据支持，显著降低养护成本。

6. 智能事件响应

1. 智慧轮廓标响应

a. 当车辆驶停时，车辆两侧一定范围内无线信标设备显示为红色；

b. 当车辆变线时，车辆两侧一定范围内无线信标设备显示为红色；

c. 当车辆超速行驶时，车辆两侧一定范围内无线信标设备显示为红色；

d. 当车辆慢速行驶时，车辆两侧一定范围内无线信标设备显示为红色；

e. 当两客一危车辆行驶时，车辆两侧一定范围无线信标设备显示为红色；

f. 当公路有积水或结冰现象，路况两侧一定范围无线信标设备显示为红色；

g. 监测到公路中某位置震动异常，异常位置一定范围无线信标设备显示为红色；

h. 公路有施工时，施工来向方向，一定范围无线信标设备显示为黄色；

i. 根据公路能见度（譬如雾区），显示以一定频率进行黄色或红色预警，并在车辆经过时闪烁一定时间的灯光，为后车在低能见度情况下提供预警

2. 照明系统响应

在城市边缘使用灯光照明的道路上，通过在道路内采集的交通流量与交通环境等多传感器信息，结合 AI 算法，实现如下灯光模式：

a. 当车流量大时，自动调整道路内灯光亮度，提高驾驶员可视距离；

b. 当车流量小时，甚至没车时，调暗灯光亮度，达到节能的目的；

c. 当车辆少时，可实现灯随车亮；

d. 当发生车辆驶停、人员闯入等事件，在事件点灯光调为高亮模式，避免事故及二次事故的发生。

3. 可变标识牌响应

a. 当发生驶停事件，自适应联动来车方向标识牌，提醒司机注意避让。

b. 根据车流量及拥堵情况，自适应限速标识牌，提醒司机合理控制车速，实现自适应车流量智能调度。

4. API 输出接口

将公路内部署各类传感器采集信息、历史数据信息、接入外界交通流量、环境等数据，统一形成智慧公路大数据库，利用 AI 智能分析，形成标准数据接口，可对外输出，便于第三方相关产品开发与接入，更好的服务智慧公路的建设。