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城市智慧路灯选址与优化研究

发布日期:2017-08-07 点击次数:928

朱应昶  肖辉

(同济大学控制科学与工程系,上海,201804)

 

摘  要:本文针对城市道路智慧照明的应用及发展趋势,以智慧路灯为被控对象,通过分析各路段交通事件发生率,路段交通流量,信息有效性及信息获取率等因素对道路照明的影响,研究构建了相同建设成本下,以信息效用最大为目标函数的城市智慧照明模型,并运用遗传算法和图论等控制方法进行仿真,其结果表明智慧路灯的合理布局是实现城市智慧照明的关键,更是智慧城市建设的有利支持。

关键词:城市智慧照明;LED交通诱导屏;信息效用;图论

0 引言

作为智慧城市建设重要组成智慧照明在智慧城市建设中的重要性不言而喻[1]。近年来,随着LED智慧路灯的发展,路灯已不是简单的照明工具[2]无线Wi-Fi覆盖、充电桩、数据监控、环保监测、灯杆屏、地下管网监控、城市洪涝灾害预警、区域噪声监测、市民应急报警等都可以依托LED智慧路灯来实现[3]但是,由于LED智慧路灯与传统路灯相比,功能强,造价高。在现有城市道路照明的改建中,无需对所有路灯实现智能化改造。因此,如何实现LED智慧路灯的优化布局将尤为重要。

本文以LED智慧路灯为被控对象,针对具有LED交通诱导屏功能的智慧路灯如何选用与布置问题展开研究。通过分析各路段交通事件发生率,路段交通流量,信息有效性及信息获取率等因素对道路照明的影响,构建出相同建设成本下,以信息效用最大为目标函数的城市智慧照明的相对通用模型,较方便地初步确定智慧路灯的选址区域范围,为智慧城市建设的相关部门决策提供参考。

1 智慧路灯LED交通诱导屏功能需求分析

目前驾驶者获取各类交通信息主要通过车载导航,手机终端,VMS(可变信息交通标志)和道路固定信息标志等方式。而道路固定信息标志显示信息有限;VMS可以辅助道路固定信息标志提供信息,但是目前分布有限且成本较高;车载导航存在更新不及时,费用高等问题,车内使用手机终端查询信息又存在安全隐患等问题。因此,可通过路灯这一广泛分布的公共设施作为载体,在其上安装LED屏辅助VMS及道路固定信息标志,为驾驶员更好地提供实时的交通流状况、交通事故、建筑情况等信息,引导车辆选择合理的路径,避免局部路段拥堵,均衡路网交通流量,在保证智慧照明的同时又能为智能交通服务。

2 智慧路灯选址影响因素分析

文中主要考虑交通量大且服务水平较高的环路、快速路联络线、主干路以及部分次干路作为该功能智慧路灯的安装备选路段。在确保以人为本、经济性、效率性、系统性、先进性、实用性[4]的前提下,主要需要考虑以下几个影响因素:

2.1 路段交通事件发生率

路段交通事件发生率是影响智慧路灯布局的重要因素之一。越频繁出现交通事件(道路拥堵或封闭)的路段则越应该在其前方某路段安装该功能智慧路灯来实时显示该路段的交通情况,以便在该路段发生交通事件时驾驶者能提前获得相关信息选择其他路线。

2.2 路段交通流量

路段交通流量需要考虑两个方面,一个是智慧路灯安装路段的交通流量,另一个是智慧路灯其屏上所显示路段的交通流量。安装路段交通流量越大,就意味着有更多的驾驶者看到LED交通诱导屏上的信息。显示路段交通流量越大,也就意味着同样情况下将有更多的驾驶者将前往该显示路段,即该显示路段的交通情况对于更多的驾驶者来说是有效的。

2.3 安装路段距显示路段的距离

当安装路段距显示路段较远时,由于驾驶者到达显示路段需要较长时间,而这段时间内交通情况可能发生改变,信息的有效性受到衰减,驾驶者不易信服诱导信息[5];当安装路段距显示路段太近时,驾驶者虽然从心理上愿意接受诱导信息,但是客观上已经失去选择替代路径的能力。一般说来,城市路网中安装路段距显示路段一两个路段,即可保证客观上存在替代路径。

2.4 信息获取率

由于驾驶者视线停留在LED屏上的时间有限,因此,一般说来,LED屏上信息越多,驾驶者的信息获取率[6]就越低。所以,智慧路灯LED交通诱导屏上显示路段并不是越多越好。

3 智慧路灯选址规划模型分析

3.1 智慧路灯选址规划模型建立

智慧路灯的建设应围绕“缓解交通拥堵,促进智能交通”这一目标,结合技术发展趋势和现实条件进行综合分析。基于Yang等人关于信息与驾驶者路径选择行为的研究及畅通情况下驾驶者选择较短路径的原则[6、7],为了使初步选址方法更加简单通用,本文将信息效用进行量化,在保证智慧路灯建设维护成本较低的同时尽量提高其信息效用,建立相同建设成本下以信息效用最大为目标函数的智慧路灯宏观选址模型。

3.1.1 目标函数

目标函数即选定路网中所有配备LED交通诱导屏的智慧路灯信息效用之和,由车流量、信息量、信息衰减系数[8]、信息有效比例、信息获取率等部分组成。目标函数表达式为:

 

式中:表示路网区域智慧路灯的信息总效用;表示路网中所有路段组成的集合;表示一个变量,当路段k上装有该功能智慧路灯时,1,反之为0表示路段k处智慧路灯的信息效用;表示驾驶者从路段k处智慧路灯其屏上获取信息的信息获取率;表示智慧路灯安装路段k的路段平均统计流量;表示路段k处智慧路灯其屏上实际显示路段集合,由交通事件发生路段与诱导备选路径的路段组成;表示由中路段组成的所有较短路径集合;表示路径集合中包含的路段所组成的集合;表示路段i的信息量;表示经过智慧路灯安装路段k处到达其屏上显示路段i的车流比例;表示智慧路灯其屏上显示路段i的信息量到其安装路段k的信息衰减系数。

本模型通过合理选取路段,将路网抽象成许多路段及路段间的节点,从而将选址问题离散化。选取路段时,一般将一段长度合适且期间不存在主要道路岔路的单向道路作为一条路段,且尽量保证选定路网中各路段长度相近。由此,连续问题中的较短路径就变成图论中的较短路径。模型离散化后,由于正常畅通情况下驾驶者选择最短路径(图论中的两节点间最短路径可有多条)的比例远高于其他路径的比例,在模型求解时,为了简便起见,假设畅通情况下驾驶者路径选择符合图论中最短路径原则。

3.1.2 约束条件

根据实际情况,目标函数式(1)包含两个约束条件。

1)较短路径约束:模型离散化后即最短路径约束。指安装路段k处智慧路灯其屏上所显示的路段满足最短路径约束。即:

2

式中:表示路网中所有节点对之间最短路径的集合;表示中以路段k为起始路段的最短路径的集合;表示路径集合中包含的路段所组成的集合。

2) 连通图约束:即智慧路灯其屏上所显示的路段构成有向连通图。

3.2 模型求解

针对上述智慧路灯选址规划模型,需要采用搜索算法求目标函数的最大值。为此,首先要求出目标函数表示式(1)中的各物理量。

路段信息量根据交通事件发生率按照信息论中信息熵[9]来求出或通过路段通行能力与路段实际流量来估计。在遵循畅通情况下最短路径原则的情况下,用每个节点流往其下一节点的平均统计车流占该节点总车流流出量的比例来估计该节点到其下各节点的分流比例,从而求出安装路段到各显示路段的信息有效比例。信息衰减系数可用安装路段到显示路段间最短路径需要经过的节点数即交叉口数的倒数来近似表示。信息获取率根据路段k处智慧路灯其屏上实际显示情况来估计,本文用显示路段数目开二次方的倒数来近似表示。

由于目标函数中含有变量,并且智慧路灯屏上显示路段情况也是规划(显示或不显示),因此可用遗传算法[9]进行求解,屏的信息效用函数即为适应度函数。

4 算例分析与仿真

以某城市主城区为例,假定在选定路网区域安装7个配备有LED交通诱导屏的智慧路灯。根据一般情况下主干路、次干路、支路每车道车流量范围设定主要道路各路段车流量,采用VISSIM软件对路网进行仿真如图1所示。

 

其中粗实线表示有两个方向相反的路段,对图2中所有节点(岔路口及流入流出口)进行编号,如图红色编号,共计35个节点。再按起始节点编号由小到大,终止节点编号由小到大对路段进行编号,如图黑色编号,共计87个路段,这87个路段即智慧路灯选址的研究区域。

利用MATLAB软件将各路段与节点的相邻关系用邻接矩阵表示,同时建立两个数组存储各路段流量数据与各路段信息量数据,采用图论最短路径算法[10、11]求出每两个节点间的最短路径距离。然后假定在路段k处安装智慧路灯,通过式(2)求出显示路段可选范围。通过遗传算法产生基因组,对应智慧路灯其屏上路段显示情况,从而求出路段k处智慧路灯的最大信息效用。通过比较各路段智慧路灯信息效用大小情况,确定出7个安装路段使得路网中智慧路灯总信息效用最大,经过计算得出7个安装路段如图3绿色标记所示。

将得到的规划结果采用VISSIM进行仿真,智慧路灯的安装路段位置情况通过驾驶者决策情况来体现。安装后,则相应安装路段驾驶者决策情况发生改变,取驾驶者接受诱导比率为相对平均值,即25%。通过比较安装前后平均行程时间和排队长度等交通指标可以得出:安装路段附近车辆交通情况有所改善。因此该案例智慧路灯选址基本合理,能在保证智慧照明的同时又能为智能交通服务,促进智慧城市的建设。

 

5 结语

本文在分析各路段交通事件发生率,路段交通流量,信息有效性及信息获取率等因素影响对道路照明的基础上,提出了一种将信息效用作为规划评价指标的智慧路灯选址规划模型。仿真实例表明,该模型可根据路网相关交通数据得出较合理的智慧路灯布局规划情况,一定程度上能降低智慧路灯建设费用、提高智慧照明实际效益并能为智能交通服务,促进智慧照明与智慧城市建设的快速发展。

参考文献

[1] 王广斌,张雷,刘洪磊.国内外智慧城市理论研究与实践思考[J].科技进步与对策,201330(9):153-160.

[2] 王少伟.智能建筑与物联网结合的研究[D].陕西:长安大学,2012.

[3] 金燕云,虞小林,邹志革.基于路灯的智慧城市信息化建设[J]. ELECTRIC POWER IT201210(2):6-9.

[4] Enrico Ronchi, Daniel Nilsson, Henric Modig, Anders Lindgren Walter. Variable Message Signs for road tunnel emergency evacuations[J] Applied Ergonomics,2016,52:253-264.

[5] 周代平.诱导信息条件下驾驶员路径选择决策研究[D].重庆:重庆交通大学,2015.

[6] 马永杰,云文霞.遗传算法研究进展[J]计算机应用研究,201229(4):1201-1210.

[7] 杨平,郑金华.遗传选择算子的比较与研究[J]计算机工程与应用,200743(15):59-65.

[8] 李小强.可变信息标志VMS选址问题研究[D].北京:北京交通大学,2008.

[9] ThomasM.Cove.信息论基础[M].北京:机械工业出版社,2008.

[10] 马永杰,云文霞.遗传算法研究进展[J]计算机应用研究,201229(4):1201-1210.

[11] 王树西,吴政学.改进的Dijkstra最短路径算法及其应用研究[J]计算机科学,201239(5):223-228.

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