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城市综合应急指挥系统的车辆路径规划研究与实现 摘要 在当今社会类型各异的突发事件层出不穷的情况下，城市综合应急指挥系统 越米越受到人们的关注，近年中国各大城市也正积极进行城市综合应急系统的 建设。而在应急事件的处理中，由于城市交通拥挤情况越来越严重，交通也成 为一个不容忽视的问题，如何在最短的时间内让救援车辆到达现场成为应急事 件处理成败的关键问题之一。所以对综合应急指挥系统中的车辆路径规划的研 究成了一个重要的课题。本文以“从理论到实践”的思想路线对综合应急指挥 系统中的车辆路径的规划进行研究与探讨。 本文介绍了城市综合应急指挥系统的研究概况，描述了本论文所要研究的路 径规划的应用背景。在此基础上对车辆的路径规划研究主要分为两个部分：一 是根据过去和现在道路的交通状况的观测值，对未来有限长度时间段内的道路 交通状况的预测( 短时交通预测) ，二是根据预测的结果为车辆定制最佳行车路 线。 国内外对短时交通预测已经形成了多种数学模型。时间序列算法中的a r m a 模型( 即自回归一滑动平均的混合模型) 通过过去与现在的观测值和干扰值进 行线性组合预测，该模型计算简便，易于实时更新数据，便于大规模应用，但 是对时间间隔较小的预测，准确性就大为下降【l l 。本文利用a r m a 模型预测 间隔3 0 分钟的道路车流量，取得较好的效果。相反微观交通模型通过描述车辆 个体行为，对交通状况做出较为细致的模拟，当模拟时间长度过大，与现实交 通状况之间的误差越来越大。考虑到在实际的绝大多数情况下，特别是在城市 交通拥挤的道路上，车辆严格按照交通的控制行驶。运用这一点，通过对道路 上车辆的行为描述，并且假设车辆完全按照交通规律行驶，可以进一步的预测 间隔小于3 0 分钟的交通道路车流量。本文将两个预测模型紧密结合起来研究， 用时间序列算法的预测值作为微观交通模型预测的初始值。保证在较长时间段 和较短时间段的交通预测都较为准确。 在预测的基础上，展开路径规划算法的研究，即为车辆设计最佳的行车路线。 根据未来时间段的道路车流量，并结合道路本身静态属性进行路径规划，为了 提 每运算的效率，本文利用栅格法对传统的d i j k s t r a 路径算法进行改进，取得较 好的效果。 利用上述模型，在城市综合应急指挥系统平台上，完善车辆导航模块，为应 急指挥系统中车辆的行驶路线提供最佳参考路径的功能，最后给出了本文研究 成果在城市综合应急指挥系统中的使用情况说明。 关键字：综合应急指挥系统、交通预测、时间序列、微观交通模型、路径规 划、d i j k s t r a t h er e s e a r c ha n da p p l i c a t i o no fv e h i c l er o u t i n gp l a n n i n gi n i n t e g r a t e de m e r g e n c ym a n a g e m e n ts y s t e m a b s t r a c t a l lk i n d so fe m e r g e n c i e sh a p p e nf r e q u e n t l yi nm o d e ms o c i e t y , s op e o p l ep a ym u c hm o r e a l t er a t i o nt 。i n t e g r a t e de m e r g e n c ym a n a g e m e n ts y s t e m ( i e m s 、a l lt h eb i gc i t i e si nc h i n aa r e b u i l d i n gi e m si nr e c e n t l yy e a r s a tt h es a l n et i m e ，t h et r a f f i ci nc i t i e s i sg e t t i n gm o r ea n dm o r e c r o w d e da n dt h ed i s p o s i n go fe m e r g e n c yi sap r o b l e mt h a ts h o u l db ep a i dm o r ea t t e n t i o nt o t h e k e yt os u c c e s si nt h ed i s p o s i n go fe m e r g e n c yi st og u a r a n t e et h a tt h eh e l p i n gv e h i c l e sc a l la r r i v ea t t h ep l a c eo fe m e r l q ! e n c yi n1 e a s tt i m e s ot h er e s e a r c ha b o u tv e h i c l er o u t es y s t e mi ni e m si sa l l i m p o r t a n tr e s e a r c hf i e l d t h i st h e s i sr e s e a r c h e sa n dd i s c u s s e st h er o u t ep l a n n i n go fv e h i c l e si n i e m s r h i st h e s i si n t r o d u c e st h er e s e a r c ho fi e m sa n dd e s c r i b e st h ea p p l i c a t i o nb a c k g r o u n do fr o u t e p l a n n i n gr e s e a r c h t h er e s e a r c hi sd i v i d e di n t ot w op a r t s o n ei st of o r e c a s tt h et r a f f i ci nal i m i t e d p e r i o do ft i m ei nt h ef u t u r e ( s h o r t t e r mt r a f f i cf o r e c a s t i n g ) a c c o r d i n gt ot h eo b s e r v i n gs t a t u so ft h e t r a f f i ci nt h ep a s ta n da tp r e s e n t t h eo t h e ri st os u g g e s tt h eb e s tr o u t ef o rv e h i c l e sa c c o r d i n gt ot h e f o r e c a s l m a n ym a t h e m a t i c a lm o d e l sa r ed e s i g n e df o rs h o r t t e r mt r a m cf o r e c a s t i n g a r m am o d e l ( a u t o m a t i cr e g r e s s i o n - m o v i n ga v e r a g ec o n b i n a t i o nm o d e l ) i nt i m es e q u e n c ea l g o r i t h mc a l l p e r f o r mt h el i n e a ra n dc o m b i n a t o r i a lf o r e c a s ta c c o r d i n gt oo b s e r v i n gs t a t u sa n di n t e r f e r i n gs t a t u s i nt h ep a s ta n da tp r e s e n t t h i sm o d e lc a nb ec o m p u t e di nas i m p l ea n dc o n v e n i e n tw a y i tc a l l u p d a t et h ed a t ac o n s t a n t l ya n di tc a nb ea p p l i e dm a s s i v e l y b u tt h ea c c u r a c yw i l ld e c l i n ei f t h et i m e i n t e r v a lf o rf o r e c a s ti sv e r ys m a l l t h em o d e li nt h i st h e s i sf o r e c a s t st r a f f i cf l o wi n3 0m i n u t e so f t i m ei n t e r v a la n di th a sb e t t e rp e r f o r m a n c e ，o nt h eo t h e rh a n d ，w h e nu s i n gm i c r o s c o p i ct r a f f i c m o d e lt od e s c r i b et h ea c t i o no fv e h i c l e sa n ds t i m u l a t et h et r a f f i ci nam e t i c u l o u sw a y , t h ee r r o rw i l l b eb i gi ft h em i m i ct i m ei sl o n ge n o u g h c o n s i d e r i n gt h a tv e h i c l e sr u ns t r i c t l yb yt r a f f i cr u l e si n m o s tc i r c u m s t a n c e ，e s p e c i a l l yo nt h ec r o w d e dd o w n t o w nr o a d ，w ec a nd e s c r i b et h ea c t i o no f v e h i c l e so nr o a da n df o r e c a s tt h e 订a f f i cf l o wi nl e s st h a na3 0m i n u t e st i m ei n t e r v a l ，s u p p o s i n gt h a i v e h i c l e sr u na b s o l u t e l yb yt r a f f i cr u l e s t h i st h e s i sm a k e sac l o s ec o m b i n a t i o no ft h et w o f o r e c a s t i n gm o d e l sa n dt a k e st h ef o r e c a s t i n gv a l u ec a l c u l a t e db yt i m es e q u e n c ea l g o r i t h ma st h e i n i t i a lv a l u eo f m i c r o c o s m i ct r a m cm o d e l i tc a r le n s u r et h a tt h ea c c u r a c yo ft r a f t i cf o r e c a s ti nb o t h al o n ga n ds h o r tp e r i o d b a s e do nt h ef o r e c a s t ，t h i st h e s i sc a r r i e so nar e s e a r c ho nr o u t ep l a n n i n ga l g o r i t h m ，t h a ti st o s u g g e s tt h eb e s tr o u t ef o rv e h i c l e sa c c o r d i n gt ot r a f f i cf l o wi nt h et i m ei n t e r v a lo ft h ef u t u r ea n dt h e s t a t i cf e a t u r eo ft h er o a d i no r d e rt oi n c r e a s et h ee f f i c i e n c yo ft h ea l g o r i t h m ，t h i st h e s i si m p r o v e s t h et r a d i t i o n a ld i j k s t r ar o u t ea l g o r i t h mb yu s i n gr a s t e ra n dg e t sag o o dr e s u l t t h e nt h i st h e s i sl l s e st h em o d e la b o v et oi m p r o v et h ev e h i c l en a v i g a t i o nm o d u l ei ni e m s t h i sc a np r o v i d et h eb e s tr o u t ef o re m e r g e n c yv e h i c l e si ni e m s a tl a s t ，t h i st h e s i sd e s c r i b e st h e e f f e c to f a p p l y i n gt h er e s e a r c hr e s u l tt o1 e m s k e yw o r d s ：i n t e g r a t e de m e r g e n c ym a n a g e m e n ts y s t e m ( i e m s ) ，t r a f f i cf o r e c a s t i n g ，t i m e s e q u e n c e ，m i c r o s c o p i ct r a f f i cm o d e l ，r o u t ep l a n n i n g ，d i j k s t r a 浙江工业大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行 研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙 江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作 出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明 的法律责任。 作者始确船 蹶胁年，- 月巧日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文 被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存 和汇编本学位论文。 本学位论文属于 l 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密匹 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名： 导师签名： 日期：如万年胆月力目 日期：种，年，月舀 1 1 研究背景 第1 章绪论 j ：会综合应急指挥系统就是综合各种城市应急服务资源，用于公众报告紧急事件和紧急 求助，统一接警，统指挥，联合行动，为市民提供相应的紧急救援服务，为城市的公麸安 全提供强有力的保障的系统。自2 0 世纪7 0 年代以来，在各种恐怖主义活动不断发生、类型 各并的突发事件层出不穷的情况下，各国根据自己国家的政治、经济、社会、文化、历史等 各个方面的特点，相继成立了应急管理机构。如美国联邦应急管理署( f e m a ) 、澳大利亚的 应急管理中心、加拿大的关键基础设施保护与应急准备办公室、荷兰的民事应急计划局、英 国的家庭事务办公室和应急措施委员会、瑞士的国家应急管理中心、俄罗斯特别情况郎、日 本的危机管理体系等。美国9 1 1 事件以及中国2 0 0 3 年的s a r s 事件之后，中国政府充分的重 视城r 打应急联动指挥系统的建设。 杭州市信息化建设一直走在全国的前面，市政府从2 0 0 2 年“杭一航合作计划”开始尝试 性建设杭州市的城市应急联动指挥系统，并与2 0 0 5 年进行杭州市应急联动指挥系统的总体规 划。使得杭州市的应急系统建设也跨上一个了新的台阶。 住应急事件的处理中，交通是一个不容忽视的问题，如何在最短的时间内让救援车辆到 达现场成为应急事件处理成败的关键。所以对综合应急指挥系统中的车辆诱导系统的研究成 了一个重要的课题。 随着城市化速度的加快，机动车辆日益普及，人们在享受交通带来的便利的同时，城市 交通拥挤也越来越严重。如何解决交通拥挤的问题已经成为全世界关注的难题之一。自从上 世纪8 0 年代以来，发达国家开始投入大量的人力和物力进行道路交通运输系统的管理与控制 技术的开发。于是，运用各种高新技术系统解决道路交通问题的思想就应运而生了这就是 智能交通系统( i t s ) 。其中交通诱导系统是i t s 研究的热门核心课题，预测未来时段道路上 的交通状况。其结果可以直接送到先进的交通信息系统( a d v a n c e dt r a n s p o r t a t i o ni n f o r m a t i o n s y s t e m ) 中和先进的交通管理系统o ( a d v a n c e dt r a n s p o r t a t i o nm a n a g e m e n ts y s t e m ) 中，给出行 者提供实时有效的信息，帮助他们更好的进行路径选择，实现路径诱导，以缩减行程时间， 减少交通堵塞”i 。 1 2 研究对象的界定 本沦文主要研究城市综合应急指挥系统中的车辆的行驶进行路径规划，对于道路交通的 预测1 i 同于以年、月为单位的交通规划方面的预测，它是为车辆导航系统服务的对于短期未 来的变通预测( 未来大概2 个小时内) 。但是对道路交通的预测情况不需要了解详细的道路车 辆驶情况，最终只要得到某路段的车流量。 1 3 论文研究的意义 近两年，杭i - i , i 经济的发展，大量外来人 的涌入，私家车的数量成倍的增加，给本不宽 敞的杭州市区道路带来了很大的压力。而且从长期看来，由于人们对低密度的居住环境的需 求、旅行者需要私人汽车等因素，杭州的道路压力也将越来越大。 而突发应急事件多发生在人口众多的城市繁华地段，综合应急系统的出现，提高城市对 应急事件的处理联动性，可以大量的减少突发事件带来的经济损失，保障人们的生命财产安 全。拥挤的交通逐渐成了提高综合应急指挥系统效率的瓶颈。如何在最短的时间内在城市交 通貉湍0 下使车辆通过拥挤程度较高的城市交通道路，是应急系统中车辆的行驶需要重点考虑 的问题。 合理的预测城市道路交通状况，并将其输入到i t s 系统中的先进的交通信息系统中和先 进的交通管理系统中，为出行者提供最佳的行车路线，可以节约出行的时间。同时让更多的 车辆沿着最佳的行车路线行驶，可以改善交通拥挤程度，缓解整个交通的压力。 1 4 课题的来源与研究内容 本课题来源于浙江省科技厅科技计划项目“城市综合应急指挥系统”，该项目为社会联动 ( 紧急救助) 指挥中一f l , 提供了辅助指挥的系统。以计算机网络系统为基础，以有线和无线通 信系统为纽带，以接、处警系统为核心，集成了g i s 地理信息系统、虚拟现实、计算机辅助 决箢系统、大型数据库系统、大屏幕显示系统等，体现了高科技与救援业务的完美结合。 奉研究课题为该项目的研究子课题“指挥系统中车辆的导航”，为项目提供指挥车辆的行 驶线路的参考方案。如下图所示，在g i s 和g p s 模块的基础上，建立车辆导航系统，用于指 引车辆的行驶，并在g i s 的监控屏幕上显示车辆的参考行驶路径。研究的内容包括时间序列 算法和预测微观交通的短时交通预测，以及在此基础上的路经的规划。 1 5 论文研究的思路和方法 图l - 1 课题的引入表现图 率论文的目的是为综合应急指挥系统中车辆的行驶提供路径规划，即为车辆提供一条参 考的最佳行车线路，运用车辆智能导航系统及时把结果反馈给车辆。路径规划分为静态和动 态两种方式。所谓静态的路径规划是根据道路长度、路宽、路面等一系列的静态的交通道路 因素，找到从起点到终点的距离最短或者行驶成本最小的线路。所谓动态的路径规划在考虑 以上提到的静态的交通因素的基础上，更多的考虑道路上行驶的车辆、交通控割、天气情况、 是否仃假日等动态影响交通状况的因素，通过各种一定的交通模型的建立，预测在未来的几 个时嘲段内的交通状况。在这个基础上，进行动态的路径规划，给出的参考的行驶路径，更 加具有现实性和实用性。 为了实现动态的路径规划，短时的交通预测也成为本论文研究的一个关键问题。国内外 各位擘家已对交通的预测做了大量的工作，本论文选用最具代表性的时间序列算法作为交通 预测的基本方法，并结合微观交通仿真模型，利用微观交通模型中的一些优势，改进交通预 测的疗法。为综合应急指挥系统中车辆的动态路径规划提供依掘。 在以上的研究基础上，最后把研究的结果应用到综合应急指挥系统中的车辆导航中。 1 6 论文的内容和结构 图1 - 2 论文思路结构图 本文的第2 章简要介绍杭州市综合应急指挥系统的研究情况，从系统的背景和意义、以 及尉内建设的主要的模式几个方面来论述。在这个基础上简要描述与本论文研究相关的g i s 、 g p s 模块，给出本论文的路径规划研究的背景。 聚3 章对国内外路径规划的现状进行了概括性的总结，并进行了分析评价，提出了作者 的见解。 箱4 章短时交通流的预测，是本论文的重点部分。通过数学模型对交通流进行预测，给 出未来一段时间内的交通道路状况，为计算最佳的行车路径提供依据。本章利用时间序列算 法中的经典a r m a 模型，预测问隔3 0 分钟的短期未来交通流状况；并对传统的仿真微观交 通模型进行改进，形成“预测微观交通模型”，在时间序列预测的基础上，给出更加精确的交 通流预测。本章通过两种方法有机的结合，即利用了时间序列方法的能够预测相对较长时间 段的特点和微观交通模型预测时间跨度较短，但是更为精确的特点。提高交通预测的准确性 和实用性。 第5 章交通路径规划。主要在交通流预测的基础上，把未来的交通道路车流量等动态交 通因素和道路长度等静态因素一起作为路径规划的依据，为综合应急指挥系统中的车辆提供 最佳的行车路线。利用g 1 s 技术和栅格法的分析方法对道路拓扑进行空间的分析，并改进经 典的最短路径d i j s t r a 算法，提高静态路径规划的效率，同时提出适合于动态的路径规划的方 法。 篇6 章路径规划在城市综合应急指挥系统中的应用。把本论文的理论研究结论应用到综 合应急指挥系统的项目建设中，通过现实的项目对理论进行检验。特别是对系统中直接应用 理论研究结果的车辆导航模块从整体设计思路、关键技术等多个方面进行详细的描述。 预2 9 1 | | 的摹本方法，并结台微观交埔仿真模型，利用微观交通模型中的牡优势，改进交通预 测衅i 巧法。为综合应急指挥系统巾车辆的动态路径规划提供依据。 在以上的研究基础上，最后把研究的结果应用到综合应急指挥系统中的车辆导航中。 1 6 论文的内容和结构 圈t - 2 论文思路结构国 本文的第2 章简要介绍杭州市综合应急指挥系统的研究情况，从系统的背景和意义、以 及国内建设的主要的模式几个方面来论述，在这个基础上简要描述与本论文研究相关的g i s 、 g p s 模块，给出本沦文的路径规划研究的背景。 第3 章对国内外路径规划的现状进行了概括性的总结，并进行7 分析评价，提出了作者 的见解， 第4 章短时交通流的预测，是本论文的重点部分，通过数学模型对交通流进行预测，给 出未来段时间内的交通道路状况，为计算最佳的行车路径提供依据。本章利用时问序列算 法中构绎典a r m a 模型，预测间隔3 0 分钟的短期未来交通流状况；并对传统的仿真微观交 通模型进行改进，形成“预测微观交通模型”，在时间序列预测的基础l ，给带更加精确的交 通流预测。本童通过两种方法有机的结合，即利用了时间序列方法的能够预测相对较长时闻 段的特点和微观交通模型预测时间跨度较短，但是更为精确的特点。提高交通预测的准确性 和实用性。 第5 章交通路径规划。主要在交通流预测的基础上，把未来的交通道路车流量等动态交 通因袭和道路长度等静态因素一起作为路径规划的依据，为综台应急指挥系统中的车辆提供 最佳的行车路线，利用g 1 s 技术和栅格法的分析方法对道路拓扑进行空间的分析，并改进经 典的娃短路径d i j z t r a 算法，提高静态路径规戈4 的效率，同时提出适台于动态的路径规划的方 法。 锖6 章路径规划在城市综合应急指挥系统中的应用，把本论文的理论研究结论应用到综 合应急指挥系统的项目建设中，通过现实的项目对理论进行检验。特别是对系统中直接应用 理论研究结果的车辆导航模块从整体设计思路、关键技术等多个方面进行详细的描述。 理论研究结果的车辆导航模块从整体设计思路、关键技术等多个方面进行详细的描述。 弟7 章结论与展望。主要针对前面做的一些工作进行总结，在工作总结的基础上，展望 未咪，确定下一步研究工作的重点。 1 7 本章小结 本章主要阐述了本论文研究的背景、意义，在这个基础上提出论文研究的整体思路和主 要内容。最后列出论文的主要结构。 2 1 背景和意义 第2 章杭州市综合应急指挥系统的研究 公共安全和公众服务成为政府部门一项非常富有挑战性的工作。如何高效利用有限的资 源，提高政府对紧急事件快速反应和抗风险的能力并为市民提供更快捷的紧急救助服务， 日蒂成为加强城市管理的主要内容之一。当社会发生犯罪、火灾、爆炸等各种警情，群众医 疗急救、煤水电抢修等各种紧急求救事件，地震、火灾、海潮等突发自然灾害，以及社会动 乱、战争等各种重大紧急事件时，需要政府统一协调、统一调度相关部门协同工作。随着社 会的不断进步，社会发生紧急突发事件的种类更加复杂与多变，传统的应对机制已不能适应 f 1 益增多的紧急突发事件处置的需要。当社会发生重大事件时，不是哪一家或哪几家单位能 够解决的，这就需要联合多家或所有社会单位共同解决。 随着社会的发展以及人民群众对公众服务工作要求的提高，各类分散的应急或社会服务 系统的问题和缺陷也逐渐暴露出来，主要表现在指挥协调难、联合行动难、重大事件反应速 度慢、应急预案严重缺乏等几个方面。为此国务院于1 9 9 8 年下发文件要求各地政府职能部门 在党委、政府的统一领导下开展社会联动工作。特别是s a r s 冲击后，国家更是给予了高度 重视 日前，我国的城市应急工作已经引起了各级城市管理者的高度重视。各大城市相继开始 对城市综合应急工程进行研究和建设，并在一定程度上取得了显著成效。 2 2 城市应急系统模式分析 2 2 1 国内主要城市应急模型分析 麻急系统是一个巨大的系统工程，他不仅涉及到电话系统、视频监控、交通控制、g p s 、 车载a b l 、局域网等i t 技术，还涉及到政府体制、城市自然条件、管理模式和认识等问题。 【 】国有几百座城市，不同城市有着不同的需求状况和规模，比如有的城市以防洪为重点， 有的城市需要重点防地震，还有一些城市存在社会治安问题等，因此需要根据不同城市的不 同状况来设计系统，而不能片面抄袭其他城市的成功模式。目前，国内已经初步完成应急联 动建设的城市有南宁、北京、广州、扬州。这四座城市从城市的行政级别和管理模式上，分 别属于中国最典型城市类别，因此其应急联动系统也采取了各自不同的运营模式【3 】。 南宁；集权模式。政府牵头、一级接警、一级处警，联动事件由指挥长协调各警种联动， 重大孛件也是市政府的指挥中心，统一配置无线资源，集中办公，归市政领导。这种模式的好 处fj i ，关键信息、关键资源能够得到共享，指挥层次少，效率较高。但单一的指挥层次还 存舀 0 题，不利于发挥职能部门作用，体制上难度较大，适用于中小城市。 北京：代理模式。政府牵头、统一接听、各自指挥、反馈与监督。这种模式与欧盟模式 相近适于特定情形，建设难度小。 j 州：授权模式。以公安为牵头、多级接警、多级处警，指挥平台覆盖几乎所有的指挥 体系，主要警种集中办公。这种模式比较灵活，可设定成国内任何种模式运行，因而便于 与其他联动单位的协调与合作，联动阻力小。 扬卅| ：网络模式。扬州模式强调的是“但求所用、不求所在”，在现有行政体系下，进行 统一规划分别建设、统一指挥分工协作，政府建设核心的数据交换与指挥中心节点各部门 按照f 己的任务，建立自己的分节点与各自的业务指挥系统。整个系统中，每个部门既是建 设学他又是使用单位，既是数据的提供者又是数据的使用者，指挥中心不做“二传手”，不包 办代皆一切，只起到统一指挥、统一调度、统一资源的作用”】。 2 2 2 杭州市应急联动模式 贮于上述四种模式，在杭州市都会表现出它们的局限性。 l 、杭州市信息化建设走在全国城市信息化建设的前列，已经初步建立起常见灾害、依法 事件和多发事故的单项的应急指挥系统，并且为此投入了相当多的资金来建设和运营。因此， 不适 二采用类似于南宁使用的集权模式来构建杭州市的应急联动指挥模式； 2 、杭州市的职责明确的组织体系以及各个单项应急指挥系统的专业性也决定了杭州市应 急联动指挥系统不适于采用广州和上海的授权模式； 、代理模式和协调模式在一定程度上可以借鉴但是由于杭州的城市状况与北京和扬州 有较大的差异，这两种模式存在的风险会在杭州市的应急指挥中得以显现。 因此，考虑到杭州市自身的政治、经济以及信息化建设的特色，需要建立杭州市应急联 动的自己的模式，我们称之为杭州模式。 航州市应急联动的模式以统一指挥、高效运作、立足现在、着眼未来为原则，以市、县 政府为本行政区域突发公共事件应急管理工作的行政领导机构，对现有各类应急管i 里资源进 行充分有效的整合。各部门的应急管理机构，在市政府的统一领导下开展工作。形成市委、 市政府统一领导，部门应急管理机构协同行动，各级政府、职能部门和有关单位各司其职， 专业队伍和社会团体密切配合的管理组织领导体系。 “政府设立应急管理办公室，即市应急指挥中心，设在市政府办公厅。承担全市突发公 共事件应急管理的日常工作。各区县也设立应急管理日常办事机构。 订政府将建立功能齐全、网络健全、平战结合的应急指挥中心，负责处置重大和特别重 大的突发事件以及战争灾难。同时，根据应急事件的类别和各部门已有各缴处置指挥系统的 现状，进行调整充实、归类重组、相对集中地处置相关的突发事件：由公安1 1 0 指挥中心集 中处置全市公共安全类突发事件，由市防汛抗旱指挥部集中处置全市自然灾害类突发事件， 由市i ! ，系统集中处置全市公共卫生安全类突发事件，由市安全生产委员会集中处置全市生 产加j 一运输类突发事件，有市城市应急救援指挥中心( 9 6 1 1 0 、1 2 3 1 9 ) 集中处置城市基础设 施炎和城市建设、城市管理方面的突发事件。各专业应急指挥中心负责处理城市中一般和较 大的突发事件。 此，杭卅i 市的应急模式与上述四种模式都不相同，综合了上述四种模式的优势并适 应杭州市的政治经济和文化的特点。 警个应急组织指挥体系如下图所示。 i 图2 - i 杭州市综合应急指挥系统组织指挥体系 杭州市应急指挥中心是省应急联动指挥中心的一个地区分中心市应急指挥中心从组织 指挥体系上还包括各县市应急联动指挥中心和各专业应动指挥中心，如：反恐指挥中心、防 汛抗旱指挥中心等。整个应急组织体系纵向为条，横向为块，将遵循应急事件防范及响应“统 一领导、分级管理，条块结合、以块为主”的组织和管理指挥原则。 栏个应急指挥系统的三级管理指挥体系如下图所示。 图2 - 2 杭卅市综合应急指挥系统管理体系 再相关部门及单位将根据“职责明确、规范有序”的原则，以突发公共事件应急响应全 过利为电线，明确突发公共事件发生、预警、报警、响应、结束、善后处置等环节的主管部 门和_ | 力- 作部门；以应急准备及保障机构为支线，明确各参与部门的工作职责，要充分体现应 急处置中各部门“既相对独立，又协同联动”的高效、灵活运转机制。 2 3 相关模块介绍 综合应急指挥系统中包含网络平台、应急数据交换平台、应急联动通讯平台、灾备系统、 g p s 系统平台、o i s 信息平台和视频监控汇集平台等技术支撑平台，以及其他基于技术支撑平 台的各种应急相关应用系统。本节主要介绍与本论文相关的0 l s 、g p s 模块。 2 3 1g i s 模块 在市规划局提供的l ：2 5 万杭州八区图、l ：5 0 0 0 杭州市区全要素图、1 ：5 0 0 杭州市中 心部分地图的基础上，先后开发社区、卫生、教育、旅游、排水、燃气供应点等专业图层， 初步形成并搭建了一个基于w e b g i s 的空间地理信息应用服务框架。 征g i s 交换系统中，把g i s 数据统一存储在的“资源中心”，各部门及单位除可以使用 传统的f t p 方式实现信息交换和应用以外，还可以通过基于g i s 信息服务的方式实现信息的 交换与共享。对于共享g i s 的部门及单位来说，它们其只需要维护好自己的专业图层，开发 好自己的应用系统，从应急平台交换和共享的相关图层其都不需要考虑地图的维护与更新等 问题平台上的空间图层自愿将按照“谁提供、谁维护、谁更新、谁管理”的原则进行管理 和维护。 2 3 2g p s 模块 g p s 导航及调度系统主要由三部分组成：车载终端、无线数据链路和监控中心。车载终 端设备可以为监控中心实时提供每一辆车的最新位置数据、车辆的状况和报警信息，并自动 记录这些信息以便事后分析。监控中心将收到的位置信息经过处理，在大屏幕显示器上实时 显示出当前监控车辆的地理位置。下面是其系统组成框图： 2 4 本章小结 图2 3g p s 导航及调度系统整体框架示意图 本章主要介绍杭州市综合应急指挥系统，它作为本论文研究的车辆路径规划的应用背景， 从应急系统的背景、模式选择、及与本论文相关模块的介绍。本文的研究成果最终运用于综 合廖急系统的车辆导航模块，正是建立在g i s 、g p s 两大模块的基础上。 第3 章国内外路径规划的研究现状 3 1 路径规划研究的发展 智能交通系统( i t s ) 最早在美、日、欧等国家和地区发展起来的。美国i t s 的前身是智 能车辆道路系统( i n t e l l i g e n t v e h i c l e h i g h w a ys y s t e m ，i v h s ) ，起初由单个州、单个城市研究 i v h s ，1 9 9 0 年成立工业界和学术界以及政府官员组成的i v h sa m e r i c a 协会。1 9 9 4 年i v h s 更名为i t s ，其实施战略是通过实旌面向2 1 世纪的“公路交通智能化”，从根本上解决和减 轻事故、低效率和能源浪费等交通中的各种问题。日本于1 9 7 3 年开始动态路径诱导系统的试 验，并于1 9 9 5 年成立了道路交通信息系统中心。欧洲的i t s 的试验计划在8 0 年代开始在欧 洲大陆大规模的实施起来。 通过对车辆导航系统的研究逐步深化、细化，实时动态车辆导航已成为研究的主流。作 为智能车辆导航系统的重要内容之一的路径规划问题，国内外的学者对其优化方法、实用性 进行了大量的研究。y i h w a w u 等人【5 】 6 【7 【8 】对城市交通动态网络阻塞模型、网络流问题以及 车辆的运动方向和交叉路口的信号的影响进行了深入的研究，建立模型并讨论了基于动态交 通流景预测的行程时间和最小成本路径的问题，对意外网络阻塞的影响做出评估。t n l a m 【9 】 将历史和当前的交通模型引入到车辆导航系统中去。 3 2 路径规划算法的国内外研究现状 主要的路径规划的算法有以下几类： d u s t r a 算法 有e w d o s u a 于1 9 5 9 年提如的一个适用于所有弧的权均为非负的最短路算法d i j s t r a 算 法是优化算法的经典算法。以思路清晰，搜索准确见长。反过来由于输入为大型稀疏矩阵， 又具有耗时长，占用空间大的缺点。因此一般很少用在实际的系统中。其算法复杂度为o ( n “。 启发式搜索算法 启发式搜索有很多的算法，比如：局部择优搜索法、最好优先搜索法、爿算法等等。其 中由h a r t 、n i l s s o n 、r a p h a e l 等人首先提出的a 算法通过引入估价函数，加快了最好优先算 法的搜索速度，克服了局部择优算法搜索精度差的不足，从而得到广泛的应用。a 算法占用 的存储空间少于d q k s 昀算法。若将节点的平均出度数记为b ，从起点到终点的最短路的搜索 深度为d ，则a + 算法的时间复杂度为o ( b “。 双向搜索算法 双向搜索算法就是从起终点分别寻找最短路，理想的状态是在中问的点汇合，从而缩短 搜索u , l 间。该算法要求确定适当的终止规则，如果每个方向采用的是启发式搜索算法，还要 求仙价函数尽可能接近真实的最小耗散值。该算法晟不利的情况是两个方向都搜索到最后才 终止，这样反而使搜索时间增加了一倍。因此，有时可以放宽终止规则的限制，加快搜索收 敛刚州，不过这样要以牺牲搜索精度为代价。双向搜索算法需要在真实的路网上经过多次试 算比较后，确定取舍。 为了提高最优路径算法的计算效率，国内外学者对各种算法都进行了深入的研究。 1 日济大学对a 算法的研究 同济大学晏克非、苏永云等提出了动态k 最短路径改进的a 算法。建立了路段动态形成 时间计算模型，提出了将其融入最短路算法中并结合g i s 技术的动态最短路改进a 。算法，并 设计 通过替换动态虽短路的部分路段已搜索动态k 最短路径的合理前趋替换算法。 其实质是在计算估价函数的小卅项时，考虑车辆运动到当前点后，由于时间的变化，从 当前点到终点的平均车速也有相应的变化。该文通过将时间分段的方法解决这一问题。考虑 到车辆导航主要在城市道路进行。一般的出行时间在1 2 小时之间。在如此短的时间内，以 国内目前的交通管理中心所能发布的实时行程时间的能力判断，个人认为还没有能力提供准 确的时间分段内车辆运行速度。不过，当未来我国的交通信息服务部门的服务水平提高后， 该算法无疑是一种可以付诸实现的算法，需要在实践中进行检验。 青林大学的姜桂艳在路径选择模型方面，提出了基于流体神经网络准用户最优算法。该 算法无疑是对路径优化算法的一种大胆尝试，随着节点数的增长，该算法计算时间基本按现 行增长，大大优于二重扫描法接近于平方增长的计算时间。在该算法对1 5 个节点虚拟路网进 行模拟计算时，2 1 0 个点队中有1 2 个点对是失败点对，也说明该算法有一定的适用性。该算 法由于采用遗传算法进行优化，这就是需要随着情况的不同调整参数。然而车辆自导航的用 户群体是十分广泛的，很难用一些固定的参数满足所有人的实际情况。再者，仅用1 5 个点队 的测试结果，也很难说明该模型在城市路网中5 0 0 0 到2 0 0 0 0 个节点的情况下的适用性。在节 点大量增加的情况下，遗传算法的优化效果需要再次印证。因此，该算法仍然需要继续深入 研究才能证明他的适用性。 另外，周浩华等分析了启发式搜索策略( a 算法) 的优点和不足，提出自学习寻径算法 ( a 1 s a ) 。该算法通过将统计量引入估价函数克服了传统方法的速度慢、适用性差的缺点。 孟庆浩等研究了基于双向一。算法的路径规划算法。毕军、彭飞、黄维东等人从不同角度对各 种算法进行研究，提出了优化算法的存储结构，加快算法的搜索速度等方面的一系列方案。 团外在路径优化算法方面也进行了大量的研究。如i e f f r e yl a d l e r 的b 。算法取估价函数 为m i n c ( j ，女) + e ( k ，f l ，多引入一个参考点k ，m i nc ( j ，) 为中间j 到参考点的最短距离， 也【 j ，为参考点到终点t 直线距离。该算法的优点在于可能提高爿算法的搜索速度，缺点在 于引入参考点会增加计算时间。此外，还有u p a g e t 加】和b j u l e v i t t ”】的增广图算法、 f g l o v e r 吼等的阀算法等等。 3 3 本章小结 本章是对国内外的路径规划的研究现状。几十年来各国在智能交通方面有了很大的发展， 其中路径规划是智能交通的一个重点。路径规划包括两个部分，交通状况的预测和以此为基 础的最优路径的选择。路径规划的各种算法也得到了长足的发展，在原有的几种基本的算法 的基础上，各位学者提出了众多适合各种领域的算法优化。 本论文的路径规划是在动态的预测交通状况的基础上实时地做出路径规划，指导指挥系 统中的车辆行驶，需要适应实时变化的需求，同时在算法的效率上也提出了很高的要求。本 论文在d i i s 仃a 算法的基础上对路径规划的算法进行改进。 4 。1 概述 4 1 1 概念 第4 章短时交通流预测 矩时交通流预测即通过数学模型对当前时刻以后的一段时间的交通流状况进行分析预 测。卒章通过时间序列方法和微观交通模型两种方法进行交通流的预测。 预测就是利用过去和当前的观测值去估计未来值，这实际上是基于这样一个假设，即未 来值与过去值存在某种确定的函数关系或者说是某种确定的演化规律。所以预测的目的就是 试图寻找一个函数或者规律以确定未来值与过去值之间的关系，也就是说预测问题与函数逼 近和估计问题在本质上是等价的。 同理，交通预测根据过去和现在的道路的交通状况的观测值估计未来的道路交通状况。 主要的工作是找到交通状况变化的内在的规律，也就是上面所说的确定的函数关系和确定的 演化规律。 短时交通预测是通过找到内在的规律，利用过去和现在的观测值，预测当前时刻之后的 较魍时间内的道路交通状况。一般认为t 到t + l 之间的预测叫间跨度不超过l5 分钟( 甚至小 于5 分钟) 的预测是短时交通预测。本论文的研究结合两个模型，预测间隔为1