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一種多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)設(shè)計(jì)

2019-09-10 07:22謝生龍丁蒼峰田琴琴
河南科技 2019年7期
關(guān)鍵詞:交通流可視化

謝生龍 丁蒼峰 田琴琴

摘 要:本文首先分析了區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)匯聚的渠道和方式;其次,對(duì)多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)集市邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,形成了負(fù)載均衡的多層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu);最后,結(jié)合實(shí)際,探討交通流可視化數(shù)據(jù)處理過(guò)程,并給出了實(shí)時(shí)多智能體交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的設(shè)計(jì)方案。

關(guān)鍵詞:交通流;可視化;多智能體;處理平臺(tái)

中圖分類號(hào):TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-5168(2019)07-0019-03

Abstract: Firstly, this paper analysed the real-time traffic flow data sources and the channels and ways of data aggregation. Secondly, the logical structure of data mart of multi-agent regional real-time traffic flow visualization data processing platform was studied, and the design structure of load balancing multi-layer data warehouse was formed. Finally, the process of traffic flow visualization data processing was discussed, and the design scheme of real-time multi-agent traffic flow visualization data processing platform was given.

Keywords: traffic flow;visualization;multi-agent;processing platform

傳統(tǒng)交通管理平臺(tái)中單一、粗糙的交通信息發(fā)布及固定模型的交通流數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)已無(wú)法滿足智能交通與智慧城市發(fā)展戰(zhàn)略的需要,一種智能的、可靠的、直觀的數(shù)據(jù)可視化發(fā)布與交流平臺(tái)越來(lái)越受到智能交通領(lǐng)域的追求。智能體(Agent)是一個(gè)集推理、進(jìn)化、能動(dòng)、反應(yīng)等特征于一體的智能單元,在區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流形成的過(guò)程中,存在許多集成、整合、協(xié)同分布式設(shè)備的智能體單元,這些智能體可綜合多源數(shù)據(jù),尋求目標(biāo)高度一致,為交通平臺(tái)協(xié)調(diào)與控制區(qū)域交通流,處理與顯示區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流的數(shù)據(jù)提供了可能。夏冰[1]等通過(guò)多智能體系統(tǒng)建立了可供參考的城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),并借助微觀可視化交通模擬軟件PARAMICS完成了對(duì)其的仿真,成效可觀;汪磊[2]等人根據(jù)Agent技術(shù)所具有的自治性特點(diǎn),通過(guò)模擬實(shí)體的特征,研究了交通系統(tǒng)Agent模型結(jié)構(gòu)和車輛Agent的自由、跟馳、超車等駕駛控制策略,并在Windows 2000/xp環(huán)境下采用Borland Delphi開(kāi)發(fā)出基于Agent的智能交通可視化仿真原型系統(tǒng)AITSPS。張聞芳等[3]針對(duì)城市智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用和發(fā)展的需求,將GIS技術(shù)、可視化技術(shù)綜合應(yīng)用在一起,論述了系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)及各模塊的功能特點(diǎn),探討了基于不同數(shù)據(jù)源的地形和地物的建模方法,建立了城市道路路線平面優(yōu)化和最短路徑多目標(biāo)優(yōu)化模型以及城市交通可視化數(shù)據(jù)模型,并研究和分析城市道路交通可視化關(guān)鍵技術(shù)。近年來(lái),歐盟在其CAPI TALS Plus項(xiàng)目中選擇了巴黎、羅馬、馬德里等城市作為示范城市,將交通可視化系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)作為重要內(nèi)容。德國(guó)Bavarian州政府發(fā)起的Bayern Online項(xiàng)目開(kāi)發(fā)了Bayern Info網(wǎng)站,其主要功能之一就是采用1個(gè)名為/ASDA2FOTOO的交通模型為出行者提供長(zhǎng)、中、短期的交通流可視化信息服務(wù)。

總的來(lái)講,隨著國(guó)內(nèi)城市交通的發(fā)展,交通流可視化已被納入智能交通研究,逐漸進(jìn)入了體系框架、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和硬件研究階段。近年來(lái),區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流數(shù)據(jù)的可視化以及區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流數(shù)據(jù)的分析與挖掘作為智能交通、智慧城市發(fā)展研究重點(diǎn)的趨勢(shì)愈加明顯。

1 區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流數(shù)據(jù)分析

區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流數(shù)據(jù)是區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),由交通運(yùn)管單位數(shù)據(jù)中心及相關(guān)外部數(shù)據(jù)源收集,是綜合查詢與分析、決策支撐(DSS)的重要依據(jù)。

1.1 數(shù)據(jù)源分析

數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)。在區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中,按照數(shù)據(jù)源的不同,可以把數(shù)據(jù)分為核心交通流數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)兩種。其中,核心交通流數(shù)據(jù)主要來(lái)源于區(qū)域交通智能體單元中的車輛、交叉口、交通信號(hào)燈、關(guān)鍵斷面等,這些智能體負(fù)責(zé)完成對(duì)交通信息的采集,如車流量、速度及占有率等;其他相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷史周期或手動(dòng)調(diào)節(jié)方面。核心交通流數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)共同組成區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)源[4]。

1.2 數(shù)據(jù)匯聚渠道

一般來(lái)講,數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)主要通過(guò)兩種途徑進(jìn)入?yún)^(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中心的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。其一,通過(guò)智能體預(yù)先設(shè)置的數(shù)據(jù)采集接口。該接口可以自動(dòng)抽取、清理轉(zhuǎn)換和驗(yàn)證數(shù)據(jù),并自動(dòng)加載到區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的綜合查詢數(shù)據(jù)集市中。由于需要處理的原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本相同,且范圍和內(nèi)容變化不大,所以這種數(shù)據(jù)采集方法能充分利用區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)數(shù)據(jù)中心的優(yōu)勢(shì)[5,6]。具體實(shí)現(xiàn)時(shí),只需要事先設(shè)定好相應(yīng)數(shù)據(jù)邏輯表的結(jié)構(gòu),再確定數(shù)據(jù)抽取、清理轉(zhuǎn)換和驗(yàn)證的規(guī)則,然后由采集前置服務(wù)器根據(jù)設(shè)置的相應(yīng)調(diào)度指令自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)采集過(guò)程,最后將清洗、轉(zhuǎn)換和驗(yàn)證無(wú)誤的數(shù)據(jù)加載到區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)集市中來(lái)。其二,也可以通過(guò)管理人員手動(dòng)調(diào)節(jié)、清理轉(zhuǎn)換和驗(yàn)證數(shù)據(jù),最終完成異常數(shù)據(jù)和噪聲信號(hào)的處理。

1.3 數(shù)據(jù)集市邏輯結(jié)構(gòu)

區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)集市可采用星型結(jié)構(gòu)或雪花型結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)集市邏輯結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)要根據(jù)區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的業(yè)務(wù)需求、主題域及數(shù)據(jù)源等方面進(jìn)行合理選擇,從而確保不同業(yè)務(wù)需求、不同用戶、不同環(huán)境下的多維度、多層次數(shù)據(jù)查詢與分析的順利完成[7]。通常,區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)集市邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)主要考慮面向主題、集成、穩(wěn)定、適應(yīng)隨時(shí)間不斷變化的需求,同時(shí)數(shù)據(jù)集市還可用于建立不同顆粒度的匯總表,滿足對(duì)不同顆粒查詢與分析的要求,提高查詢與分析效率。

通過(guò)上述分析,筆者建立了如圖1所示的多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)數(shù)據(jù)中心。第一層,主要完成差異對(duì)比、異源數(shù)據(jù)同構(gòu)等業(yè)務(wù)邏輯處理;第二層,負(fù)責(zé)協(xié)議協(xié)商與標(biāo)準(zhǔn)共享,按可視化需求設(shè)計(jì)主題,完成數(shù)據(jù)整合[8];第三層,主要完成數(shù)據(jù)加工、明細(xì)匯總及應(yīng)用數(shù)據(jù)提煉;第四層,提供與平臺(tái)精細(xì)管理和科學(xué)決策有關(guān)的數(shù)據(jù)支持。用這種多層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想來(lái)構(gòu)建多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)集市,在以區(qū)域交通數(shù)據(jù)中心為數(shù)據(jù)源的前提下,更容易創(chuàng)建分主題的數(shù)據(jù)集市,而且分層數(shù)據(jù)集市的使用可以分散區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)整體性能的工作開(kāi)銷,同時(shí)減輕在單一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上操作的負(fù)擔(dān)。

中心層次圖

2 交通流可視化數(shù)據(jù)處理

一般的交叉路口或斷面都會(huì)布有數(shù)據(jù)采集設(shè)備,如感應(yīng)線圈、脈沖傳感器、高清圖像采集儀等。我們根據(jù)智能體單元前期對(duì)這些交通信息采集設(shè)備的數(shù)據(jù)頻域或時(shí)域分析、數(shù)字圖像處理,然后形成可量化的交通流信息,最終通過(guò)對(duì)智能體數(shù)據(jù)采集終端接口的訪問(wèn),抓取、查詢各Agent采集的交通特征數(shù)據(jù),傳送至數(shù)據(jù)中心保存。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化的關(guān)鍵環(huán)節(jié),如歸一化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾等[11],可根據(jù)處理的具體交通流數(shù)據(jù)選用合適的處理方法。數(shù)據(jù)預(yù)處理之后,根據(jù)可視化請(qǐng)求的內(nèi)容,從數(shù)據(jù)中心對(duì)請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取。當(dāng)然,在此過(guò)程中,有可能需要對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的加工處理,為深度挖掘分析做準(zhǔn)備,最終將挖掘分析的結(jié)果整合后清洗、呈現(xiàn)。對(duì)于可視化平臺(tái)采集實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù),一般選擇在線處理;而對(duì)實(shí)時(shí)性要求低的請(qǐng)求,可以通過(guò)離線處理達(dá)到減小服務(wù)器壓力的目的[12],如利用Storm、Spark或Hadoop等數(shù)據(jù)處理框架計(jì)算形成不同維度的數(shù)據(jù)或相關(guān)組合[13],這一過(guò)程中形成的多維度交通流數(shù)據(jù)也正是交通數(shù)據(jù)挖掘分析與可視化呈現(xiàn)的基礎(chǔ)[9,10]。一般情況下,平臺(tái)的數(shù)據(jù)可視化處理過(guò)程應(yīng)包含數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)加載、原始數(shù)據(jù)的清洗、異源數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、合法性驗(yàn)證和請(qǐng)求時(shí)的目標(biāo)數(shù)據(jù)抽取,具體過(guò)程如圖2所示。

3 多智能體的區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)設(shè)計(jì)

在區(qū)域交通運(yùn)作的過(guò)程中,時(shí)間序列交通數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)生成。在設(shè)計(jì)平臺(tái)時(shí),可將區(qū)域交通參與的車輛、交叉口、交通信號(hào)燈、關(guān)鍵斷面等看成是不同的智能體單元,各個(gè)智能實(shí)體根據(jù)自身單元特點(diǎn)采集不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),經(jīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)單元轉(zhuǎn)發(fā)后匯聚至數(shù)據(jù)中心[14]。因此,設(shè)計(jì)多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的整體思路如下:首先將區(qū)域交通數(shù)據(jù)中心采集的數(shù)據(jù)傳入統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)空間中;驗(yàn)證數(shù)據(jù)完整性和一致性后再進(jìn)入數(shù)據(jù)集市應(yīng)用數(shù)據(jù)空間。數(shù)據(jù)集市將數(shù)據(jù)在邏輯上分為各應(yīng)用系統(tǒng)特有數(shù)據(jù)和應(yīng)用系統(tǒng)公用數(shù)據(jù)[15];這些應(yīng)用數(shù)據(jù)在物理存儲(chǔ)時(shí)放在專用的數(shù)據(jù)空間中,在綜合查詢與分析時(shí),可視化平臺(tái)將從統(tǒng)一數(shù)據(jù)集市與檢索目標(biāo)一致的專用數(shù)據(jù)空間查找數(shù)據(jù)[16]。數(shù)據(jù)集市獲取數(shù)據(jù)時(shí),以增量方式為主,對(duì)無(wú)法判斷增量的數(shù)據(jù)以全量方式獲取。具體設(shè)計(jì)圖如圖3所示。

4 結(jié)語(yǔ)

在本文提出的多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)設(shè)計(jì)方案中,數(shù)據(jù)集市的建立采取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)—數(shù)據(jù)集市的結(jié)構(gòu)。這種以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為數(shù)據(jù)管理的策略,可供不同主題使用。在這種結(jié)構(gòu)下,多智能體區(qū)域?qū)崟r(shí)交通流可視化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)中心不僅滿足了數(shù)據(jù)的規(guī)范性、標(biāo)準(zhǔn)化、一致性、整合性需求,而且滿足了不同主題域、不同角色、不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)等對(duì)交通流可視化數(shù)據(jù)綜合查詢與分析的需要。

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