物联网支撑下的实时公交调度与预测系统

摘要

本发明提出一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，包括分布于每个公交站点的第一无线传感器、设置于每辆公交车上的第二无线传感器以及线路调度平台，第一无线传感器和第二无线传感器为双模蓝牙通信组件；当第一无线传感器和第二无线传感器处于预定距离时，第一无线传感器与第二无线传感器通信，获取所述第二无线传感器对应的公交车的到站信息；将所有第一无线传感器采集的公交车的到站信息与离站信息发送至所述线路调度平台；线路调度平台基于至少一种优化调度模型进行最优化调度与预测计算，得出至少一条车次的公交车优化调度结果。本发明的技术方案能够实时并且全面精确的获取公交调度数据，从而实现各种优化目标下的预测与调度。

权利要求

1.一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，所述系统包括分布于每个公交站点的第一无线传感器、设置于每辆公交车上的第二无线传感器以及线路调度平台；

其特征在于：

所述第一无线传感器和所述第二无线传感器为双模蓝牙通信组件；

所述双模蓝牙通信组件包括第一指令收发模式和第二蓝牙连接模式；

当所述第一无线传感器和第二无线传感器处于预定距离时，所述第一无线传感器与所述第二无线传感器通信，获取所述第二无线传感器对应的公交车的到站信息，所述到站信息包括所述对应公交车的车次i、本次到站时间ti,j,arrive、到站时的乘客数量Numi,j,arrive、离站时的乘客数量Numi,j,leave，并将所述第一无线传感器和第二无线传感器本次通信断开的时间作为所述对应公交车的离站时间ti,j,leave；其中j为所述第一无线传感器的编号；

所述第一无线传感器通过所述第二蓝牙连接模式发出蓝牙连接轮询讯号，以探测出所述公交站点范围内的多个蓝牙终端，并通过在预定时间段内探测出的蓝牙终端的数量变化，确定出所述公交站点的候车人数修正值NumCorrj,wait；

所述公交站点范围内的多个蓝牙终端包括在所述公交站点候车的乘客的移动终端;所述移动终端安装有至少一个公交查询APP，所述公交查询APP通过无线网络与所述第一无线传感器通信；

当所述移动终端的蓝牙模式关闭时，所述第一无线传感器通过所述第一指令收发模式发出近场APP探寻信号，以探测到所述移动终端的存在；

将所有所述第一无线传感器采集的所述公交车的车次i、本次到站时间ti,j,arrive、到站时的乘客数量Numi,j,arrive、离站时的乘客数量Numi,j,leave、候车人数修正值NumCorrj,wait发送至所述线路调度平台；

所述线路调度平台基于至少一种优化调度模型进行最优化调度与预测计算，得出至少一条车次的公交车优化调度结果。

2.如权利要求1所述的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，其特征在于：所述公交站点的编号与其对应的第一无线传感器编号一致；

所述公交车的车次编号与其对应的第二无线传感器编号一致；

当第i车次的公交车到达第j个公交站点时，通过其对应的第二无线传感器向所述第j个第一无线传感器发送所述到站时的乘客数量Numi,j,arrive信息；

当第i车次的公交车即将驶离所述第j个公交站点时，通过其对应的第二无线传感器向所述第j个第一无线传感器发送所述离站时的乘客数量Numi,j,leave。

3.如权利要求2所述的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，其特征在于：通过所述公交车的到站车门启闭开关控制所述第二无线传感器的数据发送进程。

4.如权利要求1所述的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，其特征在于：当所述移动终端的蓝牙模式开启时，所述第一无线传感器通过所述第二蓝牙连接模式发出蓝牙连接轮询讯号，以探测到所述移动终端的存在。

5.如权利要求1所述的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，其特征在于：所述公交车优化调度结果包括第i车次的公交车在不同预定时间段内的发车间隔和发车次数。

6.如权利要求1或5所述的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，其特征在于：

所述优化调度模型包括基于遗传算法和混合遗传算法的车辆调度算法。

7.如权利要求1‑5任一项所述的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，其特征在于：

在所述公交车上安装乘客信息监测系统，通过所述乘客信息监测系统获取所述公交车到站时的乘客数量以及离站时的乘客数量。

8.如权利要求1‑5任一项所述的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，其特征在于：

所述线路调度平台基于至少一种优化调度模型进行最优化调度与预测计算，所述预测计算包括预测所述公交车在每个站点时的上车人数。

说明书

物联网支撑下的实时公交调度与预测系统

技术领域

[0001] 本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统。

背景技术

[0002] 公共交通行业是城市基础设施建设的一个重要环节，也是影响到人们日常生活的公益事业，同时还是城市经济发展，联系城乡之间的纽带和关键因素。随着人们生活水平的
提高，城市发展速度加快，汽车越来越多，人均道路面积逐年减小，道路交通阻塞问题越来
越严重，优先发展城市公共交通的战略被提出并且实际应用已有六年。城市交通的重中之
重就是城市公共交通，公交作为城市交通的一个重要组成部分，是解决城市交通拥堵的重
要途径，其运行情况的好坏直接体现到政府公共服务的能力和水平。

[0003] 智能公交系统(APTS)是智能交通系统(ITS)的核心和热点问题。早在20世纪70年代，西方发达国家就已开始重视APTS并且对其进行重点研究，在智能调度系统以及交通信
号优先、公交先行等方面的研究均已成绩斐然，在国际上处于领先位置，极大提高了公交智
能化水平。

[0004] 我国关于智能公交的研究虽然已有多年。但是由于国内技术资源等限制，这项工程还仅仅处于起步阶段，相对于发达国家而言，我国全面普及智能公交、公交站牌的智能化
还有很长的路要走，但是我国对智能公交的探索也已取得许多不错的进展。

[0005] 中国发明专利申请CN202010116005.6提出一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法及系统，本发明涉及的一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，
包括：S11.获取与公交单线路相关的数据信息；S12.根据获取到的数据信息预测客流量随
时间变化的信息，并确定建立优化模型时所需的参数；S13.根据所述确定的参数建立公交
动态发车以及站间时速调整的优化模型；S14.通过遗产算法对所述建立的优化模型进行求
解，得到公交车待发车辆的发车间隔和行驶车辆的站间速度的调度方案，该方案可使乘客
在难以察觉的情况下利用车速的变化来实现调度。

[0006] 中国发明专利申请CN202010489355.7提出一种基于多元融合大数据的公交客流OD推导方法及装置。其中，公交客流OD推导方法包括步骤：对业务数据进行预处理，确认公
交站点进出站时间；业务数据包括基础类数据和公交运营类数据；预处理包括基于基础类
数据对公交运营类数据进行数据清洗以及公交进出站时间补齐；基于乘车交易数据和公交
站点进出站时间进行上车识别，得到上车识别结果；根据上车识别结果，采用出行链、用户
画像和/或线路出行特征进行下车推导，得到下车站点推导结果。该发明通过融合电子路单
线路运营信息，能够解决短线、快线、区间线等上车车辆识别问题。

[0007] 虽然现有技术已经存在多种公交优化调度方法，但是这些方法的前提在于准确获取已有的公交运行数据。如果数据不准确或者不全面，就达不到理想的调度效果。

发明内容

[0008] 为解决上述技术问题，本发明提出一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，包括分布于每个公交站点的第一无线传感器、设置于每辆公交车上的第二无线传感器
以及线路调度平台，第一无线传感器和第二无线传感器为双模蓝牙通信组件；当第一无线
传感器和第二无线传感器处于预定距离时，第一无线传感器与第二无线传感器通信，获取
所述第二无线传感器对应的公交车的到站信息；将所有第一无线传感器采集的公交车的到
站信息与离站信息发送至所述线路调度平台；线路调度平台基于至少一种优化调度模型进
行最优化调度与预测计算，得出至少一条车次的公交车优化调度结果。本发明的技术方案
能够实时并且全面精确的获取公交调度数据，从而实现各种优化目标下的预测与调度。

[0009] 具体而言，本发明的技术方案包括：

[0010] 一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统，所述系统包括分布于每个公交站点的第一无线传感器、设置于每辆公交车上的第二无线传感器以及线路调度平台；

[0011] 所述第一无线传感器和所述第二无线传感器为双模蓝牙通信组件；

[0012] 所述双模蓝牙通信组件包括第一指令收发模式和第二蓝牙连接模式；

[0013] 当所述第一无线传感器和第二无线传感器处于预定距离时，所述第一无线传感器与所述第二无线传感器通信，获取所述第二无线传感器对应的公交车的到站信息；

[0014] 所述第一无线传感器通过所述第二蓝牙连接模式发出蓝牙连接轮询讯号，以探测出所述公交站点范围内的多个蓝牙终端，并通过在预定时间段内探测出的蓝牙终端的数量
变化，确定出所述公交站点的候车人数修正值；

[0015] 同时，当公交车即将驶离所述公交站点时，通过其对应的第二无线传感器向所述第一无线传感器发送离站信息。

[0016] 将所述离站信息和所述到站信息以及所述候车人数修正值发送至所述线路调度平台。

[0017] 所述线路调度平台基于至少一种优化调度模型进行最优化调度与预测计算，得出至少一条车次的公交车优化调度结果。

[0018] 在本发明中，一旦获取了所述离站信息和所述到站信息以及所述候车人数修正值，就可以基于现有技术各种优化调度模型基于不同调度目的公交车调度优化计算。

[0019] 例如，所述优化调度模型可以是基于遗传算法和混合遗传算法的车辆调度算法。

[0020] 所述线路调度平台基于至少一种优化调度模型进行最优化调度与预测计算，所述预测计算包括预测所述公交车在每个站点时的上车人数。

[0021] 本发明的最重要改进在于，通过双模蓝牙模式的第一无线传感器和第二传感器，可以实时的获取全面的公交调度数据，以供后续的优化建模使用。

[0022] 本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。

附图说明

[0023] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施
例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获
得其他的附图。

[0024] 图1是本发明一个实施例的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统的整体示意图

[0025] 图2是图1所述系统以公交车角度观察的数据传输示意图

[0026] 图3‑图4是图1所述系统以公交站点(站台)角度观察的数据传输示意图

具体实施方式

[0027] 下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。

[0028] 参见图1，是本发明一个实施例的一种物联网支撑下的实时公交调度与预测系统的整体示意图。

[0029] 图1中，示出了两个不同的公交站点(站台)以及公交车进站和离站的场景图。

[0030] 本发明的所述技术方案基于物联网技术和无线传感器路由网络以及双模蓝牙通信模式实现，其目的是为了实现智能公交调度。

[0031] 实现智能公交调度，必须首先获取现有的实时公交调度数据。通过将物联网技术等新一代信息技术运用于城市公共交通系统中，可使公共交通更加人性化、更加集成化、智
能化。

[0032] 这其中涉及到的数据包括客流数据，该数据是制定一切行车计划、线路规划等的基础数据、但也是重要数据，客流数据的智能统计是智能公交系统中的重要组成部分。客流
数据中比较重要的数据就是在哪个时间到哪个站点上车多少人，下车多少人，车内多少人
等这些基础数据。

[0033] 通过对客流首末站、枢纽站等按照高峰、平峰进行统计和分析，可以确定区间车、大站快车的起始点，减少大客流站点的高峰时间的车内拥挤。通过区域客流进行统计分析
计算客流疏散点，可以为线路优化、新线路开辟提供决策支持。

[0034] 在图1的实施例中，所述系统包括分布于每个公交站点的第一无线传感器、设置于每辆公交车上的第二无线传感器以及线路调度平台；

[0035] 所述第一无线传感器和所述第二无线传感器为双模蓝牙通信组件；

[0036] 所述双模蓝牙通信组件包括第一指令收发模式和第二蓝牙连接模式；

[0037] 当所述第一无线传感器和第二无线传感器处于预定距离时，所述第一无线传感器与所述第二无线传感器通信，获取所述第二无线传感器对应的公交车的到站信息，所述到
站信息包括所述对应公交车的车次i、本次到站时间ti,j,arrive、到站时的乘客数量
Numi,j,arrive、离站时的乘客数量Numi,j,leave，并将所述第一无线传感器和第二无线传感器本
次通信断开的时间作为所述对应公交车的离站时间ti,j,leave；其中j为所述第一无线传感器
的编号；

[0038] 所述第一无线传感器通过所述第二蓝牙连接模式发出蓝牙连接轮询讯号，以探测出所述公交站点范围内的多个蓝牙终端，并通过在预定时间段内探测出的蓝牙终端的数量
变化，确定出所述公交站点的候车人数修正值NumCorrj,wait；

[0039] 将所有所述第一无线传感器采集的所述公交车的车次i、本次到站时间ti,j,arrive、到站时的乘客数量Numi,j,arrive、离站时的乘客数量Numi,j,leave、候车人数修正值
NumCorrj,wait发送至所述线路调度平台；

[0040] 所述线路调度平台基于至少一种优化调度模型进行最优化调度与预测计算，得出至少一条车次的公交车优化调度结果。

[0041] 在图1的实施例中，最重要的改进点在于所述无线传感器均使用了双模蓝牙通信组件。

[0042] 发明人发现，经典蓝牙(Classic Bluetooth)模块仅支持蓝牙协议3.0及以下版本的模块，功耗高、传输数据量大、传输距离只有10米；而低功耗蓝牙模块(Bluetooth Low 
Energy，BLE)指支持蓝牙协议4.0及以上版本的模块，具有低功耗，数据量小，传输速率快，
距离50米左右的特点，低功耗蓝牙的直线通信距离约50米，比WIFI、4G等大数据量的通信协
议更实用。此外，经典蓝牙只能进行数据传输，而无法实现指令交互。

[0043] 因此，本发明人首次考虑了所述公交站台与公交车可能存在较远距离的数据交互(尤其是在堵车的情况下)，并且要求所述无线传感器能够尽可能的节能降低功耗，因此为
其配置支持数据传输和指令交互功能的双模蓝牙组件，同时，所述公交站台与公交车之间
需要进行指令交互，同时也需要节能降耗，因此，二者均通过双模蓝牙组件进行通信。双模
蓝牙组件可以是在大部分的经典蓝牙的基础上，添加ble蓝牙，从而可以发送操作指令。

[0044] 作为一个具体的实现方式，所述公交站点的编号与其对应的第一无线传感器编号一致；

[0045] 所述公交车的车次编号与其对应的第二无线传感器编号一致；

[0046] 当第i车次的公交车到达第j个公交站点时，通过其对应的第二无线传感器向所述第j个第一无线传感器发送所述到站时的乘客数量Numi,j,arrive信息；

[0047] 当第i车次的公交车即将驶离所述第j个公交站点时，通过其对应的第二无线传感器向所述第j个第一无线传感器发送所述离站时的乘客数量Numi,j,leave。

[0048] 在图1基础上，可以参见图2，是以公交车角度观察的数据传输示意图。

[0049] 在实际操作上，可通过所述公交车的到站车门启闭开关信号控制所述第二无线传感器的数据发送进程。

[0050] 即公交车辆到站时，开启上车门的同时，发送到站信息；

[0051] 当然，此时车辆和站台的距离应处于预定距离，所述第一无线传感器与所述第二无线传感器通信；

[0052] 公交车辆离站时，关闭下车门的同时，发送离站信息；

[0053] 需要注意的是，关闭下车门的同时，车辆和站台的距离还处于预定距离，因此，所述第一无线传感器与所述第二无线传感器还能正常通信。

[0054] 当车辆驶离后，所述第一无线传感器和第二无线传感器本次通信断开，此时，第一无线传感器可以自动确定本次的离站时间。

[0055] 在图2中，所述公交车上配置有乘客信息监测系统，通过所述乘客信息监测系统获取所述公交车到站时的车上乘客数量以及离站时的车上乘客数量。

[0056] 乘客信息监测系统可以采用多种实现方式，现有技术对此已有详细描述，例如可基于IC卡投币机、智能投币机和视频客流调查器设备采集客流数据，提供接近于精确的客
流数据；或者，刷卡统计、门口安装红外线设备统计上客和下客的人数、称重加红外线双策
略等，本实施例对此不再展开。

[0057] 图3‑图4则是以以公交站点(站台)角度观察的数据传输示意图。

[0058] 在上述实施例中，所述公交站点范围内的多个蓝牙终端包括在所述公交站点候车的乘客的移动终端。

[0059] 图3展示的是当所述移动终端的蓝牙模式开启时，所述第一无线传感器通过所述第二蓝牙连接模式发出蓝牙连接轮询讯号，以探测到所述移动终端的存在。

[0060] 需要注意的是，大部分移动终端可以在位置发生变化时，自动开启蓝牙。

[0061] 图3所述的第二蓝牙连接模式，是指前述介绍的双模蓝牙组件的经典蓝牙(Classic Bluetooth)模块。

[0062] 当然，也有可能部分用户一直主动关闭蓝牙(以降低手机功耗或者保护隐私)，对此，如图4所述，展示了当所述当所述移动终端的蓝牙模式关闭时，所述第一无线传感器通
过所述第一指令收发模式发出近场APP探寻信号，以探测到所述移动终端的存在。

[0063] 作为优选，可以在每个站台上展示至少一种公交APP宣传资料，例如APP程序下载或者APP公众号或者小程序，引导用户关注或者下载。

[0064] 此类的公交APP可以是基于LBS实现的位置定位功能，需要获取用户的位置信息，例如常见的公交查询APP。

[0065] 在图4所述的实施例中，所述移动终端安装有至少一个公交查询APP，所述公交查询APP通过无线网络与所述第一无线传感器通信。

[0066] 不管是图4或者图3的实施例中，不能仅仅通过当前检测到的移动终端数量来确定候车人数，而是需要动态的持续调整，毕竟这仅仅是一个相对的概念，因此，在本发明中，此
类数值被称为候车人数修正值，需要结合前述已有的其他到站信息、离站信息进行修正。

[0067] 基于图1‑图4的实施例，本发明可以基本准确的获取不同时间段内的到站信息和离站信息，这些数据至少包括：

[0068] (1)每个线路的行驶时间、平均速度；

[0069] (2)每个站点的候车人数估计、上车人数、下车人数统计；

[0070] (3)每个线路车次的平均乘客人数

[0071] (4)特定时间段(早晚高峰期)的乘客人数

[0072] ……

[0073] 基于这些数据，就可以通过线路优化调度模型，实时的进行以不同目标函数为目的的公交线路优化，得出至少一条车次的公交车优化调度结果。

[0074] 所述线路调度平台还基于至少一种优化调度模型进行最优化调度与预测计算，所述预测计算包括预测所述公交车在每个站点时的上车人数。

[0075] 所述优化调度模型可以采用现有技术已有的各种不同优化算法。这些优化算法的各自的优化目标函数不同，可以基于不同时段的优化目的使用。

[0076] 举例来说，在工作日的上下班高峰期，优化调度目标应该是使得站台的候车人数减少，并减少堵塞；

[0077] 而在非繁忙时段，优化调度目标可以是使得乘客和公交公司双方的利益为最优，，目标函数由反映公交公司的运营成本和乘客候车成本组成。

[0078] 如果抛开特定时间段，以长期的规划为目标，则应当尽量提高乘客满意度，以乘客满意度为目标，乘客满意度可以以平均等待时间为衡量指标。

[0079] 现有技术已经针对不同的优化目标提出了各种不同的优化模型，本发明对此不再赘述，毕竟这不是本发明的重点，具体可参见如下文献介绍：

[0080] [1]温馨,张全.基于物联网技术的智能公交调度优化研究[J].信息通信,2015(09):97‑99.

[0081] [2]Newell G F.Dispatching Policies for a Transportation Route[J].Transportation Science，1971,5:91‑105.

[0082] [3]Salzborn F J.Optimum Bus Schednl ing[J].Transportaion Science，1972，6:137‑148.

[0083] [4]Vukan R.Vuchic.Urban Public Transportation:Systems and Technology[M].New‑Jersey:Prentice‑Hall,Inc,1981.

[0084] [5]Furth,P.G.and Wilson,N.M.(1981).Setting frequencies on bus routes:Theory andpraetiee[J].Transportation Research Record.818,1‑7。

[0085] [6]Avishai Ceder.Methods for rearing bus timetables[J].Transport Part A.Vol.21.No.l.l986:59‑83。

[0086] [7]马骥,王彬,刘琦洲.物联网在公交车智能监控调度系统中的应用研究[J].物联网技术,2012,02(1):60‑62.

[0087] [8]冯慧莹.基于物联网的智能公交系统客流分析与研究[D].郑州大学,2017.

[0088] 本发明未详述的其他特征或者手段，与现有技术相同。

[0089] 总之，本发明基于物联网技术，通过双模蓝牙模式的第一无线传感器和第二传感器，可以实时的获取全面的公交调度数据，以供后续的优化建模使用。

[0090] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换
和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。