引

言

      隨著國民經濟的快速發展，我國城市化的不斷擴大，市民對交通出行各種需求的增長，城市交通擁堵越來越嚴重，城市公共交通的壓力隨之增大，優先發展公交戰略作為城市交通發展的重要方向，因此需要運用信息化技術手段實現城市交通的智能化。長期以來我國大部分城市的公交企業制定公交運營計劃主要靠管理人員的經驗，服務水平較差，建立智能調度云系統可以改善公交的管理水平，提高公交的服務水平。

      公交智能化云系統通過衛星定位技術、GIS技術、計算機技術等手段對公交進行信息化管理，系統具有車輛定位、車輛調度指揮、信息查詢統計等功能，能夠實現對車輛運行狀況實時監測管理，實時掌握線路運行狀態，合理調整運力，為營運決策提供技術支持。

      目前全球定位主要有GPS、北斗、GLONASS、伽利略四個系統組成，而應用最廣泛的是GPS和北斗系統。

      GPS全球定位系統是20世紀70年代由美國陸海空三軍聯合研制的新一代空間衛星導航GPS定位系統，主要目的是為陸海空三大領域提供實時、全天候和全球性的導航服務。

      北斗衛星定位系統是由我國自主研發的，致力于向全球用戶提供高質量定位、導航和授時服務的定位系統，主要服務包括開放服務和授權服務兩種方式。開放服務是向全球免費提供定位、測速和授時服務，授權服務是為有高精度、高可靠衛星導航需求的用戶，提供定位、測速、授時和通信服務以及系統完好性信息。

      衛星定位技術包括偽距單點定位、載波相位定位和實時差分定位。偽距測量是測定衛星到接收機的距離，即由衛星發射的測距碼信號到達公交車載接收機的傳播時間乘以光速所得的距離；載波相位測量是測定衛星載波信號到接收機天線之間的相位延遲；實時差分定位的原理是在已有的精確地心坐標點上安放接收機（稱為基準站），利用已知的地心坐標和星歷計算觀測值的校正值，并通過無線電通信設備（稱為數據鏈）將校正值發送給運動中的接收機（稱為流動站）。

      數據庫（Database）技術是為了有效管理數據，提高數據處理的效率而發展并完善起來的專門技術。隨著數據庫管理系統（DBMS, DataBase Managerment System）業務量的不斷增長，數據庫的安全穩定運行在系統運行中至關重要，因此采用一系列技術手段確保數據庫安全是一項關鍵重要的工作任務。

      數據庫的安全是通過信息化技術手段保護數據庫安全完整運行，以防止不合法的使用所造成的數據泄露、更改或破壞。數據庫的安全主要是針對數據而言，包括數據獨立、數據安全、數據完整、并發控制、故障恢復等方面。

      大數據（Big Data）最早是由麥肯錫（Mckinsey& Company）在《大數據：創新、競爭或和生產力的下一個前沿領域》報告中首次提出的概念，由于大數據超過傳統數據庫系統處理能力，常規軟件工具無法在一定時間范圍內對數據進行獲取管理，因此需要通過大數據技術對海量數據進行處理分析，為決策提供強有力的數據支撐。

      一般意義上的大數據是指海量的單一類型的數據或多元化多來源的數據。大數據具有5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Variety（多元）、Value（低價值密度）、Velocity（快速）、Veracity（真實性）

      現在公交車輛多采用是GPS與北斗的雙系統復合模塊來定位，車載終端實時獲取車輛經緯度、速度和方向等行車數據，通過移動網絡將相關數據上傳智能調度平臺，調度人員可以通過可視化管理平臺，通過定位技術對移動車輛進行統一集中管理和實時監控調度，及時發現問題，調整發車狀態，通過衛星定位系統實時查看車輛運行軌跡。車輛運行軌跡圖見圖1

圖1 車輛運行軌跡圖

      現在的公交車載設備因受網絡技術的限制，很多功能無法實現，如在線支付、無人駕駛、在線識別等。未來“北斗+5G”的應用是公交車載設備的發展方向，5G系統以毫秒級時延，峰值10Gbps的帶寬和超高密度連接，為智能調度系統插上騰飛的翅膀，差分后的北斗定位系統能夠提供厘米級定位服務，提供高精度的位置感知，兩者結合，必將推進智慧公交的進一步發展和飛躍。

      數據庫安全目的是對數據安全性完整性的有效保護，確保智能調度云系統安全穩定運行，通過數據保密、加密算法、身份認證、磁盤陣列、數據備份、異地容災等信息化手段進行主動防護確保數據安全。

     大數據分析常和云計算聯系在一起，濟南公交智能調度云系統云存儲和云分析的運行需要巨大的計算和存儲資源，采用Hadoop、Spark、云存儲、云計算等分布式處理方式實時分析海量的定位數據，同時采用MapReduce模型技術用于大規模數據集的并行運算，實現了智能化、高效率的計算和分析。

      Hadoop是一個分布式計算平臺，可以在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序，Hadoop生態系統主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心組件構成，高可靠、高擴展、高有效、高容錯等特性使Hadoop成為最流行的大數據分析系統。Spark提供強大的內存計算引擎，幾乎涵蓋了所有典型的大數據計算模式，包括迭代計算、批處理計算、內存計算、流式計算(Spark Streaming)、數據查詢分析計算(Shark)以及圖計算(GraphX)。Spark支持分布式數據集上的迭代式任務，可以在Hadoop文件系統上與Hadoop一起運行。大數據技術框架圖見圖5。

      通過對定位數據分析，并結合乘車刷卡記錄，對客流、運營狀況等進行全面分析，分析運量與運力的匹配，分析運行的周轉時間，分析運營的均衡性，分析挖掘數據存在的趨勢和可能性，為線網優化評估提供決策支持。

圖5 大數據技術架構圖

      隨著人工智能的發展，數據分析和精準算法結合起來，必將成為公交管理決策的有力工具，為公交智慧化、精準化、便捷化、安全化提供重要技術支撐。

      公交智能調度云系統對其關鍵技術的綜合要求較高，本文對車輛定位技術、等關鍵技術的應用進行了分析，這些信息化關鍵技術將是建設新型智慧城市的基礎，應用能夠改善公交車輛運營效率，實現車輛精準調度，進一步提升公交企業智能調度信息化水平，提高公交企業服務管理水平。