智慧出行

在此基礎上，集成駕駛行為實時感應與分析技術，實現公眾出行多模式多標準動態導航，提高出行效率；並輔助交通管理部門制定交通管理方案，促進城市節能減排，提升城市運行效率。

打造全國交通信息一張圖

在行車過程中，導航軟體會實時發出指令和提示：“前方100米左拐”“前方一公里擁堵，預計通行需要5分鐘”……很多人會詫異，導航軟體為何如此“聰明”？是依靠道路兩側的攝像頭或埋在地底的感應線圈嗎？

項目負責人，中科院地理資源所研究員陸鋒告訴記者，傳統的交通信息獲取依賴部署在道路斷面下的感應線圈或道路上方的視頻探頭等設備。“這些設備位置固定，成本較高，不能全面反映城市交通的實時狀態。”

因此，項目組必須“另闢蹊徑”。

項目組“瞄上了”計程車，由於計程車都安裝了衛星導航定位，可以周期性向監控調度中心回傳位置和狀態信息，這些每天在大街上巡遊的計程車成為城市交通信息採集的重要來源。

但是，計程車並不是一個“一勞永逸”的解決方案。計程車的規模和行駛範圍畢竟有限。尤其是隨著自駕出行的日益普及，及時獲取城際乃至全國交通信息，成為百姓出行的“剛需”。

項目組決定建立新的“交通狀態感應線圈”，這個線圈的範圍十分寬廣，包括長途客車、載重貨車監控軌跡、手機地圖客戶端軌跡、網際網路網站與社交網路文字消息等。

“根據國家的要求，目前全國的長途客車、旅遊包車、危險品運輸車、普貨載重貨車都必須強制安裝行車監控設備，對行駛過程進行全過程監控，防止司機疲勞駕駛，減少交通運輸事故。這些儀器會實時上傳汽車行駛軌跡，而且準確率極高，這樣我們就有了覆蓋全國的一個移動信息源。”陸鋒說。

不僅如此，項目組還敏銳地洞察到，在網際網路時代，每天有大量用戶在線使用手機地圖服務，這些高頻的衛星定位軌跡無疑大幅度擴展了基於汽車的移動信息源隊伍。此外，網上有海量的交通信息，有官方的，也有網友自己在社交網路上發布的路況、路書等信息。那麼，能否充分利用這些網際網路地圖高頻軌跡和社交網路海量文本，發揮群眾力量，獲取實時交通信息？

針對這些技術瓶頸問題，項目組突破了大規模高低頻移動目標軌跡地圖匹配與交通狀態分析、網際網路與社會化媒體文本蘊含交通信息提取、多源交通信息實時融合等技術瓶頸，構建了服務提供與用戶反饋交通信息生態體系，建立了覆蓋全國的交通信息服務系統，實現了全國交通信息一張圖。

項目組成功地把社會公眾從交通信息利用者升級為交通信息採集者。這些信息為百姓提供了城市道路網路的運行狀態，有效地指導了百姓出行，避開擁堵路段。

“當你打開導航軟體時，會自動上傳你當前的路況信息，也就是說，每一個人既是交通信息的受益者也是提供者，這也是網際網路分享經濟的一個體現。”陸鋒說。

據悉，如今，系統每天處理200萬輛以上的計程車和客貨車、800萬部以上手機地圖軌跡、10000台以上固定感測器、10000條以上交通事件文本，這張全國交通信息一張圖，構建了服務提供與用戶反饋耦合的交通信息生態環境。

導航地圖更新效率大大提升

在導航中，我們經常擔心的是地圖更新趕不上道路或周邊商圈的變化。由於城市建設開工密集，商業網點變化頻繁，目前的手機地圖等應用普遍存在時效性不足問題。

在以前，導航地圖更新需要靠採集車等方式來完成。和尋常車輛稍有不同，採集車頂部架起了一個半米來高的白色架子，架子上的攝像機能夠對周圍景色進行全形度的拍攝，再傳輸到電腦里。然後，數據作業員根據拍攝的視頻進行後期處理，生成或更新導航地圖，存儲到系統里，採集車傳輸回來的數據就是在這裡變成一個個可見的路面信息。

“這種方式更新非常耗費人力，往往一個導航地圖公司要養著幾百人的數據採集與更新團隊，成本巨大。”陸鋒說。

項目組認為，移動網際網路為商家、百姓提供了很好的信息共享環境，各種時效性很高的道路網路地圖、商業服務信息層出不窮，而這些源於志願者的非專業地圖，如果與專業導航地圖數據有機融合，就可以更快、更好地為百姓提供服務。

針對這一技術瓶頸，項目組開展了深入研究，首先提出了基於幾何模式的興趣點與路網整合模型，建立二者映射關係，突破了語義一致性檢測難題，然後提出了啟髮式概率鬆弛匹配模型，實現了志願者來源與商業導航路網的完美融合，匹配精度優於95%，有力地保障了出行導航與地圖應用中信息的豐富性。

方便準確的多模式路徑導航

如今，手機導航的用途並不僅僅是在行車中，坐公交、坐地鐵、騎自行車或者步行時，都會有它的“身影”。

當我們乘公共交通工具去陌生的地方時，一般需要考慮一連串的問題：坐哪路公交？怎麼走到公交站？換哪趟地鐵？怎麼換乘地鐵？從地鐵哪個口進出？出來后怎麼走到要去的地方？……

由於路網環境的千差萬別，這些個性化的多模式出行需求，日益凸顯。加之路況信息實時變化、路網環境瞬息萬變，如何根據百姓需求提供多模式、多標準、可靠的出行路徑選擇？

針對這一難題，項目組研發了顧及不同出行標準（時間短、費用低、油耗小、換乘少等），涉及不同出行模式（自駕車、計程車、公交地鐵、步行及其組合等）的出行路徑規劃演演算法群。

該演演算法突破了多模式交通網路空間數據模型、多模式連通關係自動化處理、行程時間可靠預測、多模式多標準可靠路徑規劃、多用戶併發路徑查詢負載均衡等技術瓶頸，實現了導航系統的升級換代，使規劃路徑更加貼心，並且具有更高的可靠性。

“我們可以根據百姓自行設置的起點與終點給出合理的出行方案，幫助百姓便捷地到達目的地。”陸鋒說。

環保駕駛輔助系統減少能源浪費

倡導綠色出行，實現節能減排是城市交通的永恆追求。駕駛員不良的駕駛習慣往往會增加汽車的油耗成本，從而造成能源的浪費和環境的污染。

針對此問題，項目組研發了環保駕駛輔助系統，為駕駛員提供了駕駛策略建議功能。該功能使用數學建模的方法將環保駕駛問題轉換為最優化問題，通過交通流建模計算得到汽車行駛的速度範圍，然後通過油耗與汽車駕駛速度、擋位、發動機負荷的等式關係求解出汽車在各個行駛速度範圍中的最優駕駛策略（最優擋位、速度）。

該系統還通過多種感測器採集汽車發動機轉速、加速度等汽車駕駛數據，判斷駕駛員環保駕駛水平，建立環保評分排行榜激勵機制，促進駕駛者駕駛習慣的良性轉變。同時，結合實時交通信息，研發了節能環保駕駛動態路徑方法，為百姓提供了節能減排的綠色出行規劃。

據了解，該項目實時發布的交通信息覆蓋全國主要高速公路、國道和省道（里程超過8.5萬公里），及北京、上海、廣州、深圳等47個大中城市，準確率超過90%。研究成果直接轉化為三個軟體產品與一個交通信息服務網站，並通過交通信息服務與交通信息技術服務等手段，與網際網路廠商、汽車製造廠商、導航地圖廠商、移動通訊運營商成功合作，交通信息產品用戶超過2億，日訪問量超過1000萬人次，產生直接經濟效益1.2億元人民幣。