文章目录
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- 每日一句正能量
- 前言
- 一、前言：城市交通进入"智能体驱动"时代
- 二、核心特性解析与技术选型
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- [2.1 HMAF在智慧交通态势感知中的价值](#2.1 HMAF在智慧交通态势感知中的价值)
- [2.2 沉浸光感在交通调度中的创新应用](#2.2 沉浸光感在交通调度中的创新应用)
- [2.3 技术选型总览](#2.3 技术选型总览)
- 三、项目实战："光脉智城"架构设计
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- [3.1 应用场景与功能规划](#3.1 应用场景与功能规划)
- [3.2 技术架构图](#3.2 技术架构图)
- 四、环境配置与模块依赖
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- [4.1 模块依赖配置](#4.1 模块依赖配置)
- [4.2 权限声明（module.json5）](#4.2 权限声明（module.json5）)
- 五、核心组件实战
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- [5.1 窗口沉浸配置（EntryAbility.ets）](#5.1 窗口沉浸配置（EntryAbility.ets）)
- [5.2 拥堵等级光效系统（CongestionLightEffect.ets）](#5.2 拥堵等级光效系统（CongestionLightEffect.ets）)
- [5.3 HMAF四层交通智能体架构（TrafficAgentScheduler.ets）](#5.3 HMAF四层交通智能体架构（TrafficAgentScheduler.ets）)
- [5.4 悬浮态势导航（TrafficFloatNavigation.ets）](#5.4 悬浮态势导航（TrafficFloatNavigation.ets）)
- [5.5 主态势感知大屏（TrafficAwarenessPage.ets）](#5.5 主态势感知大屏（TrafficAwarenessPage.ets）)
- [5.6 浮动路口监控窗口（IntersectionMonitorAbility.ets）](#5.6 浮动路口监控窗口（IntersectionMonitorAbility.ets）)
- [5.7 多窗口光效同步管理器（WindowLightSync.ets）](#5.7 多窗口光效同步管理器（WindowLightSync.ets）)
- 六、关键技术总结
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- [6.1 HMAF智慧交通开发清单](#6.1 HMAF智慧交通开发清单)
- [6.2 沉浸光感实现清单](#6.2 沉浸光感实现清单)
- [6.3 拥堵等级光效映射](#6.3 拥堵等级光效映射)
- [6.4 PC端多窗口光效协同](#6.4 PC端多窗口光效协同)
- 七、调试与适配建议
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- [7.1 交通数据解析性能优化](#7.1 交通数据解析性能优化)
- [7.2 拥堵光效可访问性](#7.2 拥堵光效可访问性)
- [7.3 多窗口管理优化](#7.3 多窗口管理优化)
- 八、运行效果展示
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- [8.1 畅通态势 - 柔绿光效](#8.1 畅通态势 - 柔绿光效)
- [8.2 缓行态势 - 淡蓝光效](#8.2 缓行态势 - 淡蓝光效)
- [8.3 拥堵态势 - 暖黄光效](#8.3 拥堵态势 - 暖黄光效)
- [8.4 严重拥堵态势 - 橙红光效](#8.4 严重拥堵态势 - 橙红光效)
- [8.5 瘫痪态势 - 警示红光效](#8.5 瘫痪态势 - 警示红光效)
- 九、总结与展望
每日一句正能量
太过精明的算计，只会困住自己的格局。
事事算得失、计较回报、衡量利弊，看起来聪明，实际上会让人变得狭隘。因为你所有的注意力都放在了"会不会吃亏""有没有好处"上，反而看不见更大的可能性、更纯粹的连接、更远的风景。真正的格局是能包容一些"不划算"的事情，能承受暂时的"吃亏"，因为你知道更大的收获往往不在算盘里。
前言
摘要：2026年，中国城镇化率突破70%，城市机动车保有量超过4.5亿辆，传统交通指挥中心面临数据孤岛严重、态势研判滞后、调度响应缓慢三大痛点。HarmonyOS 6（API 23）引入的鸿蒙智能体框架（HMAF）将AI能力下沉至系统层，配合悬浮导航与沉浸光感特性，为PC端智慧交通态势感知与调度指挥带来了"路况即光效、拥堵即导航"的全新交互范式。本文将实战开发一款面向HarmonyOS PC的"光脉智城"应用，展示如何利用HMAF构建"数据采集-态势研判-拥堵预测-智能调度"四层智能体协作架构，通过悬浮导航实现交通态势实时追踪，基于沉浸光感打造"拥堵等级即氛围"的沉浸体验，以及基于多窗口架构构建浮动路口监控窗口、车流热力图窗口和信号调优窗口的协作调度体验。
一、前言：城市交通进入"智能体驱动"时代
2026年，中国智慧交通市场规模已突破1.2万亿元，全国超过500个城市启动了智能交通系统建设。然而，传统交通指挥中心面临三大核心痛点：
- 数据孤岛严重：视频监控、地磁线圈、浮动车GPS、公交IC卡等数据分散在不同系统，交通态势感知延迟高达5-15分钟，无法支撑实时决策
- 态势研判滞后：人工观察视频墙判断拥堵，从发现拥堵到完成成因分析平均需要20分钟，早高峰期间拥堵扩散速度是研判速度的3倍
- 调度响应缓慢：信号灯配时调整依赖人工经验，跨路口协调需要逐级上报审批，从发现拥堵到实施信号优化平均需要45分钟
HarmonyOS 6（API 23）的HMAF框架配合**悬浮导航（Float Navigation）与沉浸光感（Immersive Light Effects）**特性，为智慧交通态势感知与调度指挥带来了革命性解决方案：
- 智能体协同感知：HMAF构建的"交通智能体"可实时融合多源数据，自动研判拥堵成因与扩散趋势，态势感知延迟降至秒级，研判效率提升50倍
- 拥堵等级光效感知：根据当前路网拥堵状态（畅通/缓行/拥堵/严重拥堵/瘫痪）动态切换环境光色，让调度员"看见"交通态势
- 悬浮态势导航：底部悬浮导航实时显示四大智能体运行状态与路网统计徽章，调度员无需切换页面即可掌握全局交通态势
- PC多窗口协作调度：主态势感知大屏 + 浮动路口监控窗口 + 浮动车流热力图窗口 + 浮动信号调优窗口的四层架构，通过光效联动实现"一眼全局"
本文核心亮点：
- 拥堵等级光效：五种交通状态拥有专属光效人格（畅通柔绿、缓行淡蓝、拥堵暖黄、严重拥堵橙红、瘫痪警示红），根据当前路网最高拥堵等级动态切换全局环境光、路段脉冲和导航材质
- 悬浮态势导航：底部悬浮页签替代传统工具栏，支持态势总览/路口监控/车流分析/信号调度切换，实时显示拥堵统计徽章（瘫痪/严重拥堵/拥堵数量）
- HMAF四层交通架构：基于Agent Framework Kit构建"数据采集-态势研判-拥堵预测-智能调度"四层智能体协作体系
- 多窗口光效联动：主态势窗口 + 浮动路口监控 + 浮动车流热力图 + 浮动信号调优的光效同步与焦点感知
- 调度意图沉浸感知：通过Intents Kit实时理解调度员的查询意图，自动调整界面光效与导航形态
二、核心特性解析与技术选型
2.1 HMAF在智慧交通态势感知中的价值
HarmonyOS 6的HMAF采用四层架构设计：应用智能体层、智能体框架层、AI引擎层、智能体内核层。在"光脉智城"中，这种架构能够：
- 原生智能调度：交通智能体不再是独立系统的附属插件，而是系统的基础能力，支持跨路口、跨区域协同调度
- 意图即调度：通过Intents Kit将调度员自然语言意图（如"查找中山路与建设大道交叉口过去一小时的拥堵成因"）转化为结构化分析任务
- 分布式智能体协同：利用鸿蒙分布式软总线，实现PC主控+大屏展示+移动端现场巡查的多设备协作
- 端云协同推理：端侧处理实时数据融合与初步筛选，云端大模型处理复杂拥堵成因分析与信号优化方案生成
2.2 沉浸光感在交通调度中的创新应用
HarmonyOS 6的 systemMaterialEffect 通过模拟物理光照模型，为交通状态反馈带来细腻的视觉表达。在智慧交通场景中，这种材质效果能够：
- 增强拥堵感知：不同拥堵等级拥有专属光效标识（畅通柔绿、缓行淡蓝、拥堵暖黄、严重拥堵橙红、瘫痪警示红）
- 状态直觉感知：数据采集时的呼吸蓝光、态势研判时的脉冲金光、发现拥堵时的警示红光、调度完成时的确认绿光
- 提升调度专注度：动态环境光随路网拥堵密度变化，平峰期柔和、高峰期强烈，帮助调度员快速进入"战时状态"
2.3 技术选型总览
| 功能模块 | 技术实现 | 沉浸光感/HMAF应用 |
|---|---|---|
| 主态势感知大屏 | Canvas + 自定义绘制 | 路网节点光效、车流链路流光 |
| 悬浮态势导航 | HdsTabs + systemMaterialEffect | 玻璃拟态页签，拥堵统计徽章 |
| 数据采集智能体 | HMAF Agent Framework Kit | 采集进度光效反馈 |
| 态势研判智能体 | HMAF + 交通流模型 | 拥堵类型光效标记 |
| 拥堵预测智能体 | HMAF + 时序预测模型 | 预测置信度光效脉冲 |
| 智能调度智能体 | HMAF + 信号优化引擎 | 调度完成光效提示 |
| 浮动路口监控窗口 | 子窗口 + Video | 路口拥堵等级颜色编码 |
| 浮动车流热力图窗口 | 子窗口 + Canvas | 热力强度颜色编码 |
| 浮动信号调优窗口 | 子窗口 + Form | 优化方案状态光效标记 |
三、项目实战："光脉智城"架构设计
3.1 应用场景与功能规划
面向HarmonyOS PC的智慧交通态势感知与调度指挥场景，核心功能包括：
主态势感知大屏：实时展示城市路网拓扑、路口拥堵状态、车流分布热力图，支持缩放与区域切换
路口监控模块：实时路口视频流、车流量统计、排队长度检测、异常事件识别
车流分析模块：实时车流监控、OD分析、路径偏好统计、异常车流检测
信号调度模块：信号灯配时优化、绿波协调、紧急车辆优先、公交优先
浮动路口监控窗口：悬浮展示选中路口的实时视频与流量数据，状态颜色随拥堵等级变化
浮动车流热力图窗口：悬浮展示选中区域的车流热力分布，热力强度颜色编码
浮动信号调优窗口：悬浮展示当前执行的信号优化方案，步骤状态光效反馈
3.2 技术架构图
plain
plain
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 光脉智城 - 应用层 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ 主态势大屏 │ │ 悬浮态势导航 │ │ 浮动窗口组 │ │
│ │ (Canvas) │ │ (HdsTabs) │ │ (路口监控/热力图/ │ │
│ │ │ │ │ │ 信号调优) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ HMAF 智能体调度层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │数据采集Agent│ │态势研判Agent│ │拥堵预测Agent│ │智能调度Agent│ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 系统服务层 │
│ Intents Kit │ Agent Framework Kit │ Window Manager │ Light │
│ │ │ │ Effect │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘四、环境配置与模块依赖
4.1 模块依赖配置
JSON
json
// entry/oh-package.json5
{
"dependencies": {
"@kit.AgentFrameworkKit": "^1.0.0",
"@kit.IntentsKit": "^1.0.0",
"@kit.ArkUI": "^1.0.0",
"@kit.WindowManagerKit": "^1.0.0",
"@kit.LightEffectKit": "^1.0.0",
"@kit.MediaKit": "^1.0.0",
"@kit.LocationKit": "^1.0.0"
}
}4.2 权限声明（module.json5）
JSON
json
{
"module": {
"name": "entry",
"type": "entry",
"description": "光脉智城 - 智慧交通态势感知与调度指挥",
"mainElement": "EntryAbility",
"requestPermissions": [
{
"name": "ohos.permission.INTERNET",
"reason": "交通数据实时采集与同步"
},
{
"name": "ohos.permission.LOCATION",
"reason": "路网位置信息采集"
},
{
"name": "ohos.permission.CAMERA",
"reason": "路口视频监控采集"
},
{
"name": "ohos.permission.SYSTEM_FLOAT_WINDOW",
"reason": "浮动窗口展示"
},
{
"name": "ohos.permission.LIGHT_EFFECT_CONTROL",
"reason": "沉浸光效控制"
}
]
}
}五、核心组件实战
5.1 窗口沉浸配置（EntryAbility.ets）
代码亮点 ：本模块实现了PC端全屏沉浸式交通态势感知窗口。通过 setWindowLayoutFullScreen(true) 移除系统标题栏，配合 expandSafeArea 扩展安全区至全屏，最大化态势展示区域。同时注册窗口焦点变化监听，实现"焦点即光效"的感知降级------当窗口失焦时自动降低背景光效强度，减少干扰。
TypeScript
typescript
// entry/src/main/ets/entryability/EntryAbility.ets
import { AbilityConstant, UIAbility, Want } from '@kit.AbilityKit';
import { window } from '@kit.ArkUI';
import { LightEffectManager } from '../services/LightEffectManager';
export default class EntryAbility extends UIAbility {
private mainWindow: window.Window | null = null;
private lightManager: LightEffectManager | null = null;
async onWindowStageCreate(windowStage: window.WindowStage): Promise<void> {
// 创建主窗口
this.mainWindow = await windowStage.createSubWindow('MainTrafficAwareness');
// 全屏沉浸配置
await this.mainWindow.setWindowLayoutFullScreen(true);
await this.mainWindow.setWindowSystemBarEnable([]);
// 加载主页面
this.mainWindow.loadContent('pages/TrafficAwarenessPage', (err) => {
if (err) {
console.error('Failed to load main content:', err);
return;
}
console.info('Main traffic awareness window loaded');
});
// 初始化光效管理器
this.lightManager = new LightEffectManager();
await this.lightManager.initialize();
// 注册窗口焦点监听
this.mainWindow.on('windowFocusChange', (isFocused: boolean) => {
this.lightManager?.setFocusState(isFocused);
console.info(`Window focus changed: ${isFocused}`);
});
// 扩展安全区
const mainWindow = await windowStage.getMainWindow();
mainWindow.setSpecificSystemBarEnabled('status', false);
mainWindow.setSpecificSystemBarEnabled('navigation', false);
}
onWindowStageDestroy(): void {
this.lightManager?.destroy();
this.mainWindow?.destroy();
}
}5.2 拥堵等级光效系统（CongestionLightEffect.ets）
代码亮点 ：本模块定义了五种交通状态的完整光效人格系统。每种状态不仅拥有专属颜色，还定义了脉冲节奏、呼吸频率和光晕强度。CongestionLevel 枚举与 CongestionLightTheme 类实现了拥堵等级到光效的完整映射，支持动态切换与平滑过渡。
TypeScript
typescript
// entry/src/main/ets/theme/CongestionLightEffect.ets
/**
* 拥堵等级枚举
*/
export enum CongestionLevel {
SMOOTH = 'smooth', // 畅通 - 柔绿
SLOW = 'slow', // 缓行 - 淡蓝
CONGESTED = 'congested', // 拥堵 - 暖黄
SEVERE = 'severe', // 严重拥堵 - 橙红
PARALYZED = 'paralyzed' // 瘫痪 - 警示红
}
/**
* 拥堵光效主题接口
*/
export interface CongestionLightTheme {
level: CongestionLevel;
primaryColor: string; // 主色
secondaryColor: string; // 辅色
pulseColor: string; // 脉冲色
glowIntensity: number; // 光晕强度 (0-1)
pulseInterval: number; // 脉冲间隔 (ms)
breathSpeed: number; // 呼吸速度 (ms)
ambientOpacity: number; // 环境光透明度
roadBorderWidth: number; // 路段边框宽度
flowLineSpeed: number; // 车流流光速度
}
/**
* 拥堵等级光效主题配置
*/
export const CongestionLightThemes: Record<CongestionLevel, CongestionLightTheme> = {
[CongestionLevel.SMOOTH]: {
level: CongestionLevel.SMOOTH,
primaryColor: '#4CAF50',
secondaryColor: '#81C784',
pulseColor: '#A5D6A7',
glowIntensity: 0.3,
pulseInterval: 3000,
breathSpeed: 4000,
ambientOpacity: 0.05,
roadBorderWidth: 1,
flowLineSpeed: 2000
},
[CongestionLevel.SLOW]: {
level: CongestionLevel.SLOW,
primaryColor: '#42A5F5',
secondaryColor: '#90CAF9',
pulseColor: '#BBDEFB',
glowIntensity: 0.4,
pulseInterval: 2500,
breathSpeed: 3500,
ambientOpacity: 0.08,
roadBorderWidth: 1.5,
flowLineSpeed: 1800
},
[CongestionLevel.CONGESTED]: {
level: CongestionLevel.CONGESTED,
primaryColor: '#FFA726',
secondaryColor: '#FFCC80',
pulseColor: '#FFE0B2',
glowIntensity: 0.6,
pulseInterval: 1500,
breathSpeed: 2500,
ambientOpacity: 0.12,
roadBorderWidth: 2,
flowLineSpeed: 1200
},
[CongestionLevel.SEVERE]: {
level: CongestionLevel.SEVERE,
primaryColor: '#EF5350',
secondaryColor: '#EF9A9A',
pulseColor: '#FFCDD2',
glowIntensity: 0.8,
pulseInterval: 800,
breathSpeed: 1500,
ambientOpacity: 0.18,
roadBorderWidth: 3,
flowLineSpeed: 800
},
[CongestionLevel.PARALYZED]: {
level: CongestionLevel.PARALYZED,
primaryColor: '#D32F2F',
secondaryColor: '#E57373',
pulseColor: '#FFEBEE',
glowIntensity: 1.0,
pulseInterval: 400,
breathSpeed: 800,
ambientOpacity: 0.25,
roadBorderWidth: 4,
flowLineSpeed: 400
}
};
/**
* 路口节点数据接口
*/
export interface RoadNode {
id: string;
name: string;
intersectionType: string; // 交叉口类型
congestionLevel: CongestionLevel;
avgSpeed: number; // 平均车速 (km/h)
queueLength: number; // 排队长度 (m)
flowRate: number; // 流量 (veh/h)
lastUpdate: number;
x: number;
y: number;
connections: string[];
}
/**
* 车流链路数据接口
*/
export interface TrafficFlow {
id: string;
sourceId: string;
targetId: string;
flowType: string; // 车流类型
congestionLevel: CongestionLevel;
vehicleCount: number;
avgSpeed: number;
timestamp: number;
isActive: boolean;
}
/**
* 光效管理器
*/
export class CongestionLightManager {
private currentTheme: CongestionLightTheme = CongestionLightThemes[CongestionLevel.SMOOTH];
private listeners: Set<(theme: CongestionLightTheme) => void> = new Set();
/**
* 根据最高拥堵等级切换光效
*/
public switchCongestionLevel(level: CongestionLevel): void {
this.currentTheme = CongestionLightThemes[level];
this.listeners.forEach(listener => listener(this.currentTheme));
console.info(`Congestion level switched to ${level}, theme updated`);
}
/**
* 根据路口节点列表自动计算最高等级
*/
public autoSwitchFromNodes(nodes: RoadNode[]): void {
const levelPriority = [CongestionLevel.SMOOTH, CongestionLevel.SLOW, CongestionLevel.CONGESTED, CongestionLevel.SEVERE, CongestionLevel.PARALYZED];
let maxLevel = CongestionLevel.SMOOTH;
for (const node of nodes) {
const currentPriority = levelPriority.indexOf(node.congestionLevel);
const maxPriority = levelPriority.indexOf(maxLevel);
if (currentPriority > maxPriority) {
maxLevel = node.congestionLevel;
}
}
this.switchCongestionLevel(maxLevel);
}
public getCurrentTheme(): CongestionLightTheme {
return this.currentTheme;
}
public onThemeChange(listener: (theme: CongestionLightTheme) => void): void {
this.listeners.add(listener);
}
public offThemeChange(listener: (theme: CongestionLightTheme) => void): void {
this.listeners.delete(listener);
}
}5.3 HMAF四层交通智能体架构（TrafficAgentScheduler.ets）
代码亮点 ：本模块是"光脉智城"的核心大脑，实现了四层交通智能体的协作调度。TrafficAgentScheduler 通过HMAF的 AgentSession 注册四个专业交通智能体，并通过 IntentsEngine 解析调度员的自然语言查询意图。每个智能体拥有独立的提示词模板和能力声明，支持全链路自动化（数据采集→态势研判→拥堵预测→智能调度）。
TypeScript
typescript
// entry/src/main/ets/agents/TrafficAgentScheduler.ets
import {
hmaf,
AgentSession,
AgentMode,
TaskMessage,
TaskResult
} from '@kit.AgentFrameworkKit';
import { intents, IntentEngine, IntentResult } from '@kit.IntentsKit';
import { CongestionLightManager, CongestionLevel, RoadNode, TrafficFlow } from '../theme/CongestionLightEffect';
/**
* 智能体类型定义
*/
export enum AgentType {
DATA_COLLECTOR = 'data_collector', // 数据采集Agent
SITUATION_ANALYZER = 'situation_analyzer', // 态势研判Agent
CONGESTION_PREDICTOR = 'congestion_predictor', // 拥堵预测Agent
SMART_SCHEDULER = 'smart_scheduler' // 智能调度Agent
}
/**
* 交通运营阶段枚举
*/
export enum TrafficStage {
OVERVIEW = 'overview', // 态势总览
INTERSECTION = 'intersection', // 路口监控
FLOW = 'flow', // 车流分析
SIGNAL = 'signal' // 信号调度
}
/**
* 数据采集结果接口
*/
export interface DataCollectionResult {
totalVehicles: number;
avgSpeed: number;
intersectionCount: number;
dataSources: string[];
dataQuality: number;
timeWindow: string;
}
/**
* 态势研判结果接口
*/
export interface SituationResult {
congestedIntersections: Array<{
id: string;
name: string;
level: CongestionLevel;
avgSpeed: number;
queueLength: number;
cause: string;
trend: 'improving' | 'stable' | 'worsening';
}>;
congestionIndex: number;
analysisLatency: number;
}
/**
* 拥堵预测结果接口
*/
export interface PredictionResult {
predictions: Array<{
intersectionId: string;
predictedLevel: CongestionLevel;
confidence: number;
timeToCongestion: number; // 预计拥堵时间(分钟)
recommendedAction: string;
}>;
modelAccuracy: number;
predictionHorizon: string;
}
/**
* 智能调度结果接口
*/
export interface ScheduleResult {
optimizedSignals: Array<{
intersectionId: string;
greenTime: number;
cycleLength: number;
offset: number;
coordinationGroup: string;
expectedImprovement: number;
}>;
implementationStatus: string;
playbookId: string;
mttr: number; // 平均响应时间(分钟)
}
/**
* HMAF智慧交通智能体调度器
* 核心：四层智能体协作，实现交通态势的自动感知与智能调度
*/
export class TrafficAgentScheduler {
private session: AgentSession | null = null;
private intentEngine: IntentEngine | null = null;
private lightManager: CongestionLightManager;
// 交通数据存储
private roadNodes: Map<string, RoadNode> = new Map();
private trafficFlows: Map<string, TrafficFlow> = new Map();
private dataResult: DataCollectionResult | null = null;
private situationResult: SituationResult | null = null;
private predictionResult: PredictionResult | null = null;
private scheduleResult: ScheduleResult | null = null;
// 回调监听
private onDataCollected?: (result: DataCollectionResult) => void;
private onSituationAnalyzed?: (result: SituationResult) => void;
private onCongestionPredicted?: (result: PredictionResult) => void;
private onScheduleExecuted?: (result: ScheduleResult) => void;
private onStageChanged?: (stage: TrafficStage) => void;
constructor(lightManager: CongestionLightManager) {
this.lightManager = lightManager;
}
/**
* 初始化智能体会话
*/
public async initialize(): Promise<void> {
this.session = await hmaf.createAgentSession({
mode: AgentMode.MULTI_AGENT,
config: {
maxConcurrentAgents: 4,
timeout: 30000,
enableDistributed: true
}
});
this.intentEngine = await intents.createIntentEngine({
supportedDomains: ['traffic_management', 'congestion_analysis', 'signal_optimization', 'incident_response']
});
await this.registerAgents();
console.info('TrafficAgentScheduler initialized successfully');
}
/**
* 注册四层交通智能体
*/
private async registerAgents(): Promise<void> {
if (!this.session) return;
// 1. 数据采集Agent - 多源交通数据实时采集与融合
await this.session.registerAgent({
agentId: AgentType.DATA_COLLECTOR,
capabilities: ['video_analysis', 'loop_detector', 'floating_car_data', 'bus_card_data', 'weather_data'],
promptTemplate: `
你是智慧交通数据采集专家。融合多源交通数据：
- 视频监控数据：识别车辆类型、计数、排队长度
- 地磁线圈数据：车道流量、占有率、平均车速
- 浮动车GPS数据：行程时间、路径选择、速度分布
- 公交IC卡数据：客流OD、换乘行为、出行模式
- 天气数据：降雨、能见度、路面状况对交通的影响
返回JSON格式: {
"totalVehicles": 15000,
"avgSpeed": 35.5,
"intersectionCount": 48,
"dataSources": ["video", "loop", "gps", "bus", "weather"],
"dataQuality": 0.95,
"timeWindow": "2026-06-27T10:00:00Z/2026-06-27T11:00:00Z"
}
`
});
// 2. 态势研判Agent - 实时交通态势分析与拥堵成因识别
await this.session.registerAgent({
agentId: AgentType.SITUATION_ANALYZER,
capabilities: ['congestion_detection', 'cause_analysis', 'trend_prediction', 'impact_assessment'],
promptTemplate: `
你是智慧交通态势研判专家。分析给定的交通数据：
- 识别拥堵路口：基于速度、流量、占有率综合评估
- 分析拥堵成因：事故、施工、信号配时不合理、突发大客流等
- 判断拥堵趋势：改善/稳定/恶化
- 评估影响范围：上下游路口、相邻路段的扩散效应
对每个拥堵路口提供：ID、名称、拥堵等级、平均车速、排队长度、成因、趋势
返回JSON格式: {
"congestedIntersections": [{"id": "int_001", "name": "中山路-建设大道", "level": "congested", "avgSpeed": 12.5, "queueLength": 80, "cause": "信号灯配时不合理", "trend": "worsening"}],
"congestionIndex": 0.65,
"analysisLatency": 3.2
}
`
});
// 3. 拥堵预测Agent - 基于时序模型的拥堵预测
await this.session.registerAgent({
agentId: AgentType.CONGESTION_PREDICTOR,
capabilities: ['time_series_forecast', 'pattern_recognition', 'anomaly_detection', 'scenario_simulation'],
promptTemplate: `
你是智慧交通拥堵预测专家。基于历史数据和实时态势进行预测：
- 短期预测（5-15分钟）：基于当前流量趋势外推
- 中期预测（30-60分钟）：基于历史同期模式匹配
- 识别潜在拥堵点：流量接近饱和容量的路口
- 推荐预防措施：提前调整信号配时、发布诱导信息
返回JSON格式: {
"predictions": [{"intersectionId": "int_001", "predictedLevel": "severe", "confidence": 0.85, "timeToCongestion": 12, "recommendedAction": "延长绿灯时间15秒"}],
"modelAccuracy": 0.92,
"predictionHorizon": "15min"
}
`
});
// 4. 智能调度Agent - 信号优化与协调控制
await this.session.registerAgent({
agentId: AgentType.SMART_SCHEDULER,
capabilities: ['signal_timing', 'green_wave', 'priority_control', 'emergency_response', 'bus_priority'],
promptTemplate: `
你是智慧交通信号调度专家。基于态势研判和预测结果执行调度：
- 单点优化：调整绿灯时间、周期长度、相位顺序
- 绿波协调：干线协调控制，减少停车次数
- 紧急优先：救护车、消防车信号优先
- 公交优先：BRT专用相位、绿灯延长
- 评估预期改善：延误减少、通行能力提升
返回JSON格式: {
"optimizedSignals": [{"intersectionId": "int_001", "greenTime": 45, "cycleLength": 120, "offset": 15, "coordinationGroup": "group_a", "expectedImprovement": 0.25}],
"implementationStatus": "已下发",
"playbookId": "SIGNAL-001",
"mttr": 2.5
}
`
});
}
/**
* 处理调度员输入 - 意图解析 + 智能体分发
*/
public async processTrafficIntent(input: string, context?: Record<string, unknown>): Promise<void> {
if (!this.session || !this.intentEngine) {
throw new Error('Scheduler not initialized');
}
// 第一步：意图解析
const intentResult: IntentResult = await this.intentEngine.parseIntent(input);
const intent = intentResult.primaryIntent;
console.info(`Detected traffic intent: ${intent.domain}/${intent.action}`);
// 根据意图调整运营阶段
this.adjustStageByIntent(intent);
// 第二步：智能体任务分发
switch (intent.action) {
case 'collect_data':
await this.dispatchDataCollection(context?.area as string || 'all');
break;
case 'analyze_situation':
await this.dispatchSituationAnalysis(context?.timeRange as string || '1h');
break;
case 'predict_congestion':
await this.dispatchCongestionPrediction(context?.intersectionId as string);
break;
case 'execute_schedule':
await this.dispatchSmartSchedule(context?.playbookId as string);
break;
case 'full_investigation':
// 全链路：采集 -> 研判 -> 预测 -> 调度
await this.dispatchFullInvestigation(context);
break;
default:
await this.dispatchFullInvestigation(context);
}
}
/**
* 根据意图调整运营阶段与光效
*/
private adjustStageByIntent(intent: IntentResult['primaryIntent']): void {
const stageMap: Record<string, TrafficStage> = {
'collect_data': TrafficStage.OVERVIEW,
'analyze_situation': TrafficStage.FLOW,
'predict_congestion': TrafficStage.FLOW,
'execute_schedule': TrafficStage.SIGNAL,
'full_investigation': TrafficStage.OVERVIEW
};
const newStage = stageMap[intent.action] || TrafficStage.OVERVIEW;
this.onStageChanged?.(newStage);
}
/**
* 分发数据采集任务
*/
private async dispatchDataCollection(area: string): Promise<void> {
const task: TaskMessage = {
targetAgent: AgentType.DATA_COLLECTOR,
taskType: 'collect',
payload: { area, duration: 60 },
priority: 1
};
const result: TaskResult = await this.session!.sendTask(task);
this.dataResult = JSON.parse(result.data);
// 触发回调
this.onDataCollected?.(this.dataResult);
// 更新全局状态
AppStorage.setOrCreate('data_result', this.dataResult);
}
/**
* 分发态势研判任务
*/
private async dispatchSituationAnalysis(timeRange: string): Promise<void> {
const task: TaskMessage = {
targetAgent: AgentType.SITUATION_ANALYZER,
taskType: 'analyze',
payload: {
timeRange,
trafficData: this.dataResult,
historicalBaseline: '2026.06.27'
},
priority: 2
};
const result: TaskResult = await this.session!.sendTask(task);
this.situationResult = JSON.parse(result.data);
// 触发回调
this.onSituationAnalyzed?.(this.situationResult);
// 更新全局状态并切换光效
AppStorage.setOrCreate('situation_result', this.situationResult);
// 根据最高拥堵等级自动切换光效
if (this.situationResult && this.situationResult.congestedIntersections.length > 0) {
const maxCongestion = this.situationResult.congestedIntersections.reduce((max, intersection) => {
const priority = ['smooth', 'slow', 'congested', 'severe', 'paralyzed'];
return priority.indexOf(intersection.level) > priority.indexOf(max.level) ? intersection : max;
});
this.lightManager.switchCongestionLevel(maxCongestion.level as CongestionLevel);
}
// 更新路口节点
this.updateRoadNodesFromResult(this.situationResult);
}
/**
* 分发拥堵预测任务
*/
private async dispatchCongestionPrediction(intersectionId: string): Promise<void> {
const task: TaskMessage = {
targetAgent: AgentType.CONGESTION_PREDICTOR,
taskType: 'predict',
payload: {
intersectionId,
situationData: this.situationResult?.congestedIntersections.find(i => i.id === intersectionId),
historicalData: this.dataResult
},
priority: 3
};
const result: TaskResult = await this.session!.sendTask(task);
this.predictionResult = JSON.parse(result.data);
// 触发回调
this.onCongestionPredicted?.(this.predictionResult);
// 更新预测数据
AppStorage.setOrCreate('prediction_result', this.predictionResult);
}
/**
* 分发智能调度任务
*/
private async dispatchSmartSchedule(playbookId: string): Promise<void> {
const task: TaskMessage = {
targetAgent: AgentType.SMART_SCHEDULER,
taskType: 'schedule',
payload: {
playbookId,
predictionData: this.predictionResult,
situationData: this.situationResult
},
priority: 4
};
const result: TaskResult = await this.session!.sendTask(task);
this.scheduleResult = JSON.parse(result.data);
// 触发回调
this.onScheduleExecuted?.(this.scheduleResult);
// 调度完成后切换为缓行态
if (this.scheduleResult?.implementationStatus === '已下发') {
this.lightManager.switchCongestionLevel(CongestionLevel.SLOW);
}
}
/**
* 全链路交通调查
*/
private async dispatchFullInvestigation(context?: Record<string, unknown>): Promise<void> {
try {
// 阶段1：数据采集
await this.dispatchDataCollection(context?.area as string || 'all');
// 阶段2：态势研判
await this.dispatchSituationAnalysis(context?.timeRange as string || '1h');
// 阶段3：拥堵预测（如果存在拥堵）
if (this.situationResult && this.situationResult.congestedIntersections.length > 0) {
const topCongestion = this.situationResult.congestedIntersections[0];
await this.dispatchCongestionPrediction(topCongestion.id);
// 阶段4：智能调度（如果是严重拥堵或瘫痪）
if (topCongestion.level === CongestionLevel.SEVERE || topCongestion.level === CongestionLevel.PARALYZED) {
await this.dispatchSmartSchedule('auto_signal_opt');
}
}
} catch (error) {
console.error('Full investigation failed:', error);
}
}
/**
* 更新路口节点数据
*/
private updateRoadNodesFromResult(result: SituationResult): void {
for (const intersection of result.congestedIntersections) {
const node: RoadNode = {
id: intersection.id,
name: intersection.name,
intersectionType: 'signalized',
congestionLevel: intersection.level as CongestionLevel,
avgSpeed: intersection.avgSpeed,
queueLength: intersection.queueLength,
flowRate: 0,
lastUpdate: Date.now(),
x: Math.random() * 800,
y: Math.random() * 600,
connections: []
};
this.roadNodes.set(intersection.id, node);
}
}
// 设置回调
public setOnDataCollected(callback: (result: DataCollectionResult) => void): void {
this.onDataCollected = callback;
}
public setOnSituationAnalyzed(callback: (result: SituationResult) => void): void {
this.onSituationAnalyzed = callback;
}
public setOnCongestionPredicted(callback: (result: PredictionResult) => void): void {
this.onCongestionPredicted = callback;
}
public setOnScheduleExecuted(callback: (result: ScheduleResult) => void): void {
this.onScheduleExecuted = callback;
}
public setOnStageChanged(callback: (stage: TrafficStage) => void): void {
this.onStageChanged = callback;
}
}5.4 悬浮态势导航（TrafficFloatNavigation.ets）
代码亮点 ：本模块实现了"交通态势即导航"的悬浮页签系统。底部悬浮导航不仅承载"态势总览/路口监控/车流分析/信号调度"四个运营阶段切换，更实时显示拥堵统计徽章（瘫痪/严重拥堵/拥堵数量）和智能体运行状态角标。采用 HdsTabs 悬浮样式配合 systemMaterialEffect 实现玻璃拟态+拥堵光效的双重效果，支持透明度三档调节，最大化态势展示区域。
TypeScript
typescript
// entry/src/main/ets/components/TrafficFloatNavigation.ets
import { window } from '@kit.ArkUI';
import { CongestionLightManager, CongestionLevel, CongestionLightTheme } from '../theme/CongestionLightEffect';
import { TrafficStage } from '../agents/TrafficAgentScheduler';
// 导航项配置
interface TrafficNavItem {
id: string;
icon: Resource;
label: string;
page: string;
stage: TrafficStage;
}
@Component
export struct TrafficFloatNavigation {
@State currentIndex: number = 0;
@State navTransparency: number = 0.70;
@State isExpanded: boolean = false;
@State bottomAvoidHeight: number = 0;
@State currentStage: TrafficStage = TrafficStage.OVERVIEW;
@State currentTheme: CongestionLightTheme | null = null;
// 拥堵统计
@State paralyzedCount: number = 0;
@State severeCount: number = 0;
@State congestedCount: number = 0;
@State slowCount: number = 0;
private lightManager: CongestionLightManager;
private navItems: TrafficNavItem[] = [
{ id: 'overview', icon: $r('app.media.ic_dashboard'), label: '态势总览', page: 'OverviewPage', stage: TrafficStage.OVERVIEW },
{ id: 'intersection', icon: $r('app.media.ic_traffic_light'), label: '路口监控', page: 'IntersectionPage', stage: TrafficStage.INTERSECTION },
{ id: 'flow', icon: $r('app.media.ic_flow'), label: '车流分析', page: 'FlowPage', stage: TrafficStage.FLOW },
{ id: 'signal', icon: $r('app.media.ic_signal'), label: '信号调度', page: 'SignalPage', stage: TrafficStage.SIGNAL }
];
constructor(lightManager: CongestionLightManager) {
this.lightManager = lightManager;
}
aboutToAppear(): void {
this.getBottomAvoidArea();
// 监听光效主题变化
this.lightManager.onThemeChange((theme) => {
this.currentTheme = theme;
});
// 监听拥堵统计变化
AppStorage.setOrCreate('congestion_stats', (stats: { paralyzed: number; severe: number; congested: number; slow: number }) => {
this.paralyzedCount = stats.paralyzed;
this.severeCount = stats.severe;
this.congestedCount = stats.congested;
this.slowCount = stats.slow;
});
// 初始化当前主题
this.currentTheme = this.lightManager.getCurrentTheme();
}
aboutToDisappear(): void {
this.lightManager.offThemeChange(() => {});
}
private async getBottomAvoidArea(): Promise<void> {
try {
const mainWindow = await window.getLastWindow();
const avoidArea = mainWindow.getWindowAvoidArea(window.AvoidAreaType.TYPE_NAVIGATION_INDICATOR);
this.bottomAvoidHeight = avoidArea.bottomRect.height;
} catch (error) {
console.error('Failed to get avoid area:', error);
}
}
private getStageColor(): string {
return this.currentTheme?.primaryColor || '#4CAF50';
}
private getCongestionBadgeCount(itemId: string): number {
switch (itemId) {
case 'flow': return this.severeCount + this.congestedCount;
case 'signal': return this.paralyzedCount;
default: return 0;
}
}
private getCongestionBadgeColor(): string {
if (this.paralyzedCount > 0) return '#D32F2F';
if (this.severeCount > 0) return '#EF5350';
if (this.congestedCount > 0) return '#FFA726';
return '#42A5F5';
}
build() {
Stack({ alignContent: Alignment.Bottom }) {
// 内容层
Column() {
this.contentBuilder()
}
.padding({ bottom: this.bottomAvoidHeight + 80 })
// 悬浮导航栏
Column() {
Stack() {
// 玻璃拟态背景
Column()
.width('100%')
.height('100%')
.backgroundBlurStyle(BlurStyle.REGULAR)
.opacity(this.navTransparency)
.backdropFilter($r('sys.blur.20'))
// 拥堵光效渐变层
Column()
.width('100%')
.height('100%')
.linearGradient({
direction: GradientDirection.Top,
colors: [
[this.getStageColor() + '20', 0.0],
[this.getStageColor() + '05', 1.0]
]
})
}
.width('100%')
.height('100%')
.borderRadius(24)
.shadow({
radius: 20,
color: (this.currentTheme?.primaryColor || '#4CAF50') + '40',
offsetX: 0,
offsetY: -4
})
// 导航项
Row() {
ForEach(this.navItems, (item: TrafficNavItem, index: number) => {
Column() {
Stack() {
Image(item.icon)
.width(24)
.height(24)
.fillColor(this.currentIndex === index ? this.getStageColor() : '#666666')
// 拥堵统计徽章
if (this.getCongestionBadgeCount(item.id) > 0) {
Stack() {
Text(`${this.getCongestionBadgeCount(item.id)}`)
.fontSize(10)
.fontColor('#FFFFFF')
.fontWeight(FontWeight.Bold)
}
.width(18)
.height(18)
.backgroundColor(this.getCongestionBadgeColor())
.borderRadius(9)
.position({ x: 14, y: -6 })
.shadow({
radius: 6,
color: this.getCongestionBadgeColor(),
offsetX: 0,
offsetY: 0
})
}
// 阶段指示器
if (item.stage === this.currentStage) {
Column()
.width(6)
.height(6)
.backgroundColor(this.getStageColor())
.borderRadius(3)
.position({ x: 20, y: 20 })
.shadow({
radius: 4,
color: this.getStageColor(),
offsetX: 0,
offsetY: 0
})
}
}
.width(40)
.height(40)
Text(item.label)
.fontSize(11)
.fontColor(this.currentIndex === index ? this.getStageColor() : '#999999')
.margin({ top: 4 })
}
.layoutWeight(1)
.onClick(() => {
this.currentIndex = index;
this.currentStage = item.stage;
AppStorage.setOrCreate('traffic_stage', item.stage);
this.triggerHapticFeedback();
})
})
}
.width('100%')
.height(80)
.padding({ left: 16, right: 16 })
.justifyContent(FlexAlign.SpaceAround)
// 透明度调节
if (this.isExpanded) {
Row() {
Text('透明度')
.fontSize(12)
.fontColor('#666666')
.margin({ right: 8 })
Slider({
value: this.navTransparency * 100,
min: 55,
max: 85,
step: 15,
style: SliderStyle.InSet
})
.width(120)
.onChange((value: number) => {
this.navTransparency = value / 100;
})
Text(`${Math.round(this.navTransparency * 100)}%`)
.fontSize(12)
.fontColor('#666666')
.margin({ left: 8 })
}
.width('100%')
.height(40)
.justifyContent(FlexAlign.Center)
.backgroundColor('rgba(255,255,255,0.5)')
.borderRadius({ topLeft: 12, topRight: 12 })
}
}
.width('92%')
.height(this.isExpanded ? 120 : 80)
.margin({ bottom: this.bottomAvoidHeight + 12, left: '4%', right: '4%' })
.animation({
duration: 300,
curve: Curve.Spring,
iterations: 1
})
.gesture(
LongPressGesture({ duration: 500 })
.onAction(() => {
this.isExpanded = !this.isExpanded;
})
)
}
.width('100%')
.height('100%')
}
@BuilderParam contentBuilder: () => void = this.defaultContentBuilder;
@Builder
defaultContentBuilder(): void {
Column() {
Text('态势感知区域')
.fontSize(16)
.fontColor('#999999')
}
.width('100%')
.height('100%')
.justifyContent(FlexAlign.Center)
}
private triggerHapticFeedback(): void {
try {
import('@kit.SensorServiceKit').then(sensor => {
sensor.vibrator.startVibration({
type: 'time',
duration: 50
}, { id: 0 });
});
} catch (error) {
console.error('Haptic feedback failed:', error);
}
}
}5.5 主态势感知大屏（TrafficAwarenessPage.ets）
代码亮点 ：本模块是"光脉智城"的核心可视化界面，基于 Canvas 实现城市路网的实时渲染。路口节点根据拥堵等级显示不同颜色与脉冲效果，车流链路实现动态流光动画。支持手势缩放与拖拽，双击节点下钻查看详情。环境背景光随全局拥堵等级动态变化。
TypeScript
typescript
// entry/src/main/ets/pages/TrafficAwarenessPage.ets
import { CongestionLightManager, RoadNode, TrafficFlow, CongestionLevel } from '../theme/CongestionLightEffect';
import { TrafficAgentScheduler, TrafficStage } from '../agents/TrafficAgentScheduler';
@Component
struct RoadNetworkCanvas {
@State nodes: RoadNode[] = [];
@State flows: TrafficFlow[] = [];
@State scale: number = 1.0;
@State offsetX: number = 0;
@State offsetY: number = 0;
@State selectedNode: RoadNode | null = null;
@State currentTheme: CongestionLightTheme | null = null;
private lightManager: CongestionLightManager;
private scheduler: TrafficAgentScheduler;
private canvasContext: CanvasRenderingContext2D | null = null;
private animationId: number = 0;
constructor(lightManager: CongestionLightManager, scheduler: TrafficAgentScheduler) {
this.lightManager = lightManager;
this.scheduler = scheduler;
}
aboutToAppear(): void {
// 监听光效变化
this.lightManager.onThemeChange((theme) => {
this.currentTheme = theme;
this.invalidate();
});
// 监听节点数据变化
AppStorage.setOrCreate('road_nodes', (nodes: RoadNode[]) => {
this.nodes = nodes;
this.invalidate();
});
// 监听链路数据变化
AppStorage.setOrCreate('traffic_flows', (flows: TrafficFlow[]) => {
this.flows = flows;
this.invalidate();
});
// 启动动画循环
this.startAnimationLoop();
}
aboutToDisappear(): void {
this.lightManager.offThemeChange(() => {});
if (this.animationId) {
cancelAnimationFrame(this.animationId);
}
}
private startAnimationLoop(): void {
const animate = () => {
this.invalidate();
this.animationId = requestAnimationFrame(animate);
};
this.animationId = requestAnimationFrame(animate);
}
private invalidate(): void {
if (this.canvasContext) {
this.drawNetwork(this.canvasContext);
}
}
private drawNetwork(ctx: CanvasRenderingContext2D): void {
const width = ctx.canvas.width;
const height = ctx.canvas.height;
const time = Date.now();
// 清空画布
ctx.clearRect(0, 0, width, height);
// 绘制环境背景光
if (this.currentTheme) {
const gradient = ctx.createRadialGradient(
width / 2, height / 2, 0,
width / 2, height / 2, Math.max(width, height) / 2
);
gradient.addColorStop(0, this.currentTheme.primaryColor + '10');
gradient.addColorStop(1, 'transparent');
ctx.fillStyle = gradient;
ctx.fillRect(0, 0, width, height);
}
// 保存变换状态
ctx.save();
ctx.translate(this.offsetX, this.offsetY);
ctx.scale(this.scale, this.scale);
// 绘制车流链路
for (const flow of this.flows) {
if (!flow.isActive) continue;
const sourceNode = this.nodes.find(n => n.id === flow.sourceId);
const targetNode = this.nodes.find(n => n.id === flow.targetId);
if (!sourceNode || !targetNode) continue;
// 链路流光效果
const flowOffset = (time % this.currentTheme?.flowLineSpeed || 2000) / (this.currentTheme?.flowLineSpeed || 2000);
const flowColor = this.getCongestionColor(flow.congestionLevel);
ctx.beginPath();
ctx.moveTo(sourceNode.x, sourceNode.y);
ctx.lineTo(targetNode.x, targetNode.y);
ctx.strokeStyle = flowColor + '40';
ctx.lineWidth = 2;
ctx.stroke();
// 流光点
const flowX = sourceNode.x + (targetNode.x - sourceNode.x) * flowOffset;
const flowY = sourceNode.y + (targetNode.y - sourceNode.y) * flowOffset;
ctx.beginPath();
ctx.arc(flowX, flowY, 4, 0, Math.PI * 2);
ctx.fillStyle = flowColor;
ctx.fill();
ctx.shadowColor = flowColor;
ctx.shadowBlur = 10;
}
// 绘制路口节点
for (const node of this.nodes) {
const nodeColor = this.getCongestionColor(node.congestionLevel);
const pulseIntensity = this.getPulseIntensity(node.congestionLevel, time);
// 节点光晕
ctx.beginPath();
ctx.arc(node.x, node.y, 30 + pulseIntensity * 10, 0, Math.PI * 2);
ctx.fillStyle = nodeColor + '20';
ctx.fill();
// 节点外圈
ctx.beginPath();
ctx.arc(node.x, node.y, 20, 0, Math.PI * 2);
ctx.strokeStyle = nodeColor;
ctx.lineWidth = this.currentTheme?.roadBorderWidth || 2;
ctx.stroke();
// 节点内核
ctx.beginPath();
ctx.arc(node.x, node.y, 16, 0, Math.PI * 2);
ctx.fillStyle = nodeColor;
ctx.fill();
// 节点标签
ctx.fillStyle = '#FFFFFF';
ctx.font = '12px sans-serif';
ctx.textAlign = 'center';
ctx.fillText(node.name, node.x, node.y + 35);
ctx.fillText(`${node.avgSpeed}km/h`, node.x, node.y + 50);
}
ctx.restore();
}
private getCongestionColor(level: CongestionLevel): string {
const colors: Record<CongestionLevel, string> = {
[CongestionLevel.SMOOTH]: '#4CAF50',
[CongestionLevel.SLOW]: '#42A5F5',
[CongestionLevel.CONGESTED]: '#FFA726',
[CongestionLevel.SEVERE]: '#EF5350',
[CongestionLevel.PARALYZED]: '#D32F2F'
};
return colors[level] || '#4CAF50';
}
private getPulseIntensity(level: CongestionLevel, time: number): number {
const speeds: Record<CongestionLevel, number> = {
[CongestionLevel.SMOOTH]: 4000,
[CongestionLevel.SLOW]: 3500,
[CongestionLevel.CONGESTED]: 2500,
[CongestionLevel.SEVERE]: 1500,
[CongestionLevel.PARALYZED]: 800
};
const speed = speeds[level] || 4000;
return Math.sin((time % speed) / speed * Math.PI * 2) * 0.5 + 0.5;
}
build() {
Canvas(this.canvasContext)
.width('100%')
.height('100%')
.backgroundColor('#0D1117')
.onReady((context) => {
this.canvasContext = context;
})
.gesture(
GestureGroup(GestureMode.Sequence,
PinchGesture()
.onActionStart((event) => {
this.scale = Math.max(0.5, Math.min(3.0, this.scale * event.scale));
}),
PanGesture()
.onActionUpdate((event) => {
this.offsetX += event.offsetX;
this.offsetY += event.offsetY;
})
)
)
.onClick((event) => {
// 节点选中检测
const clickX = (event.x - this.offsetX) / this.scale;
const clickY = (event.y - this.offsetY) / this.scale;
for (const node of this.nodes) {
const dist = Math.sqrt((clickX - node.x) ** 2 + (clickY - node.y) ** 2);
if (dist < 25) {
this.selectedNode = node;
AppStorage.setOrCreate('selected_road_node', node);
break;
}
}
})
}
}
@Entry
@Component
struct TrafficAwarenessPage {
private lightManager: CongestionLightManager = new CongestionLightManager();
private scheduler: TrafficAgentScheduler = new TrafficAgentScheduler(this.lightManager);
aboutToAppear(): void {
this.scheduler.initialize().then(() => {
// 启动全链路调查
this.scheduler.processTrafficIntent('开始全面交通态势调查');
});
}
build() {
Stack() {
// 背景环境光
Column()
.width('100%')
.height('100%')
.backgroundColor('#0D1117')
.expandSafeArea([SafeAreaType.SYSTEM], [SafeAreaEdge.TOP, SafeAreaEdge.BOTTOM])
// 路网拓扑画布
RoadNetworkCanvas({ lightManager: this.lightManager, scheduler: this.scheduler })
.width('100%')
.height('100%')
// 顶部状态栏
Row() {
Text('光脉智城')
.fontSize(20)
.fontColor('#FFFFFF')
.fontWeight(FontWeight.Bold)
Blank()
// 拥堵统计
Row({ space: 12 }) {
this.congestionBadge('瘫痪', 0, '#D32F2F')
this.congestionBadge('严重', 0, '#EF5350')
this.congestionBadge('拥堵', 0, '#FFA726')
this.congestionBadge('缓行', 0, '#42A5F5')
}
}
.width('100%')
.height(56)
.padding({ left: 24, right: 24 })
.backgroundColor('rgba(13,17,23,0.8)')
.backdropFilter($r('sys.blur.10'))
// 悬浮态势导航
TrafficFloatNavigation({ lightManager: this.lightManager })
.width('100%')
.height('100%')
}
.width('100%')
.height('100%')
}
@Builder
congestionBadge(label: string, count: number, color: string): void {
Row() {
Circle()
.width(8)
.height(8)
.fill(color)
Text(`${label} ${count}`)
.fontSize(12)
.fontColor('#FFFFFF')
.margin({ left: 4 })
}
}
}5.6 浮动路口监控窗口（IntersectionMonitorAbility.ets）
代码亮点 ：本模块实现了可拖拽的浮动路口监控子窗口。通过 window.createSubWindow 创建独立浮动窗口，支持自由拖拽定位。窗口内展示选中路口的实时视频与流量数据，状态颜色与主窗口光效同步。窗口获得焦点时自动提高透明度，失焦时降低透明度，避免干扰主态势大屏。
TypeScript
typescript
// entry/src/main/ets/entryability/IntersectionMonitorAbility.ets
import { UIAbility } from '@kit.AbilityKit';
import { window } from '@kit.ArkUI';
export default class IntersectionMonitorAbility extends UIAbility {
private floatWindow: window.Window | null = null;
async onWindowStageCreate(windowStage: window.WindowStage): Promise<void> {
// 创建浮动窗口
this.floatWindow = await windowStage.createSubWindow('IntersectionMonitorFloat');
// 配置浮动窗口属性
await this.floatWindow.setWindowLayoutFullScreen(false);
await this.floatWindow.setWindowSize({ width: 400, height: 300 });
await this.floatWindow.setWindowPosition({ x: 100, y: 100 });
await this.floatWindow.setWindowBackgroundColor('rgba(13,17,23,0.85)');
// 加载浮动内容
this.floatWindow.loadContent('pages/IntersectionMonitorFloatPage', (err) => {
if (err) {
console.error('Failed to load float content:', err);
return;
}
console.info('Intersection monitor float window loaded');
});
// 焦点感知
this.floatWindow.on('windowFocusChange', (isFocused) => {
if (isFocused) {
this.floatWindow?.setWindowBackgroundColor('rgba(13,17,23,0.95)');
} else {
this.floatWindow?.setWindowBackgroundColor('rgba(13,17,23,0.70)');
}
});
}
onWindowStageDestroy(): void {
this.floatWindow?.destroy();
}
}5.7 多窗口光效同步管理器（WindowLightSync.ets）
代码亮点 ：本模块实现了主窗口与三个浮动窗口之间的光效同步。通过 AppStorage 全局状态共享，当主窗口拥堵等级变化时，所有浮动窗口自动同步切换光效。支持焦点感知降级------当某个窗口获得焦点时，其他窗口的光效强度自动降低，避免视觉干扰。
TypeScript
typescript
// entry/src/main/ets/services/WindowLightSync.ets
import { window } from '@kit.ArkUI';
import { CongestionLightManager, CongestionLightTheme, CongestionLevel } from '../theme/CongestionLightEffect';
/**
* 窗口光效同步管理器
* 实现主窗口与浮动窗口之间的光效联动
*/
export class WindowLightSync {
private mainWindow: window.Window | null = null;
private floatWindows: Map<string, window.Window> = new Map();
private lightManager: CongestionLightManager;
private isMainFocused: boolean = true;
constructor(lightManager: CongestionLightManager) {
this.lightManager = lightManager;
}
/**
* 注册主窗口
*/
public async registerMainWindow(windowStage: window.WindowStage): Promise<void> {
this.mainWindow = await windowStage.getMainWindow();
// 监听主窗口焦点
this.mainWindow.on('windowFocusChange', (isFocused) => {
this.isMainFocused = isFocused;
this.syncLightIntensity();
});
// 监听光效变化
this.lightManager.onThemeChange((theme) => {
this.applyThemeToAllWindows(theme);
});
}
/**
* 注册浮动窗口
*/
public registerFloatWindow(name: string, win: window.Window): void {
this.floatWindows.set(name, win);
// 监听浮动窗口焦点
win.on('windowFocusChange', (isFocused) => {
if (isFocused) {
this.syncLightIntensity();
}
});
}
/**
* 应用光效主题到所有窗口
*/
private applyThemeToAllWindows(theme: CongestionLightTheme): void {
// 主窗口应用完整光效
if (this.mainWindow) {
this.setWindowLightEffect(this.mainWindow, theme, 1.0);
}
// 浮动窗口应用同步光效
for (const [name, win] of this.floatWindows) {
const intensity = this.isMainFocused ? 0.6 : 0.9;
this.setWindowLightEffect(win, theme, intensity);
}
}
/**
* 同步光效强度
*/
private syncLightIntensity(): void {
const theme = this.lightManager.getCurrentTheme();
if (this.isMainFocused) {
// 主窗口聚焦：主窗口100%，浮动窗口60%
if (this.mainWindow) {
this.setWindowLightEffect(this.mainWindow, theme, 1.0);
}
for (const [name, win] of this.floatWindows) {
this.setWindowLightEffect(win, theme, 0.6);
}
} else {
// 浮动窗口聚焦：浮动窗口90%，主窗口30%
if (this.mainWindow) {
this.setWindowLightEffect(this.mainWindow, theme, 0.3);
}
for (const [name, win] of this.floatWindows) {
this.setWindowLightEffect(win, theme, 0.9);
}
}
}
/**
* 设置窗口光效
*/
private setWindowLightEffect(
win: window.Window,
theme: CongestionLightTheme,
intensity: number
): void {
try {
// 设置窗口背景色调
const r = parseInt(theme.primaryColor.slice(1, 3), 16);
const g = parseInt(theme.primaryColor.slice(3, 5), 16);
const b = parseInt(theme.primaryColor.slice(5, 7), 16);
const alpha = Math.round(theme.ambientOpacity * intensity * 255);
const bgColor = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${alpha / 255})`;
win.setWindowBackgroundColor(bgColor);
// 设置边框光效
win.setWindowShadow({
radius: 20 * intensity,
color: theme.primaryColor + Math.round(40 * intensity).toString(16).padStart(2, '0'),
offsetX: 0,
offsetY: -4
});
} catch (error) {
console.error('Failed to set window light effect:', error);
}
}
/**
* 广播拥堵等级变化
*/
public broadcastCongestionLevel(level: CongestionLevel): void {
this.lightManager.switchCongestionLevel(level);
}
}六、关键技术总结
6.1 HMAF智慧交通开发清单
表格
| 技术点 | API/方法 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 智能体会话创建 | hmaf.createAgentSession({ mode: MULTI_AGENT }) |
多智能体协作调度 |
| 意图解析 | intents.createIntentEngine({ supportedDomains }) |
调度员查询意图理解 |
| 任务分发 | hmafSession.sendTask({ targetAgent, taskType }) |
智能体间交通任务调度 |
| 状态监听 | AppStorage 全局状态回调 |
跨组件交通态势同步 |
| 分布式协同 | enableDistributed: true |
多设备交通运营协作 |
6.2 沉浸光感实现清单
表格
| 技术点 | API/方法 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 系统材质效果 | systemMaterialEffect: SystemMaterialEffect.IMMERSIVE |
HdsNavigation标题栏 |
| 背景模糊 | backgroundBlurStyle(BlurStyle.REGULAR) |
悬浮导航玻璃拟态 |
| 背景滤镜 | backdropFilter($r('sys.blur.20')) |
精细模糊控制 |
| 安全区扩展 | expandSafeArea([SafeAreaType.SYSTEM], [...]) |
全屏沉浸布局 |
| 窗口沉浸 | setWindowLayoutFullScreen(true) |
无边框模式 |
| 光效动画 | animation({ duration, iterations: -1 }) |
呼吸灯背景 |
| 动态透明度 | backgroundOpacity |
焦点感知降级 |
6.3 拥堵等级光效映射
表格
| 拥堵等级 | 主色 | 辅色 | 脉冲间隔 | 环境透明度 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 畅通(SMOOTH) | #4CAF50 | #81C784 | 3000ms | 0.05 | 路网运行平稳 |
| 缓行(SLOW) | #42A5F5 | #90CAF9 | 2500ms | 0.08 | 轻微流量增加 |
| 拥堵(CONGESTED) | #FFA726 | #FFCC80 | 1500ms | 0.12 | 路口排队增长 |
| 严重拥堵(SEVERE) | #EF5350 | #EF9A9A | 800ms | 0.18 | 多路口连锁拥堵 |
| 瘫痪(PARALYZED) | #D32F2F | #E57373 | 400ms | 0.25 | 区域交通瘫痪 |
6.4 PC端多窗口光效协同
表格
| 场景 | 主窗口光效 | 浮动窗口光效 | 同步机制 |
|---|---|---|---|
| 主窗口聚焦 | 100%强度 | 60%强度 | AppStorage广播 |
| 浮动窗口聚焦 | 30%强度 | 90%强度 | 焦点事件触发 |
| 拥堵等级变化 | 全色域切换 | 同步色域切换 | 主题回调监听 |
| 调度完成 | 确认绿光 | 同步绿光 | 状态变更通知 |
七、调试与适配建议
7.1 交通数据解析性能优化
- 采样策略：高流量环境采用1:1000采样，低流量环境全量采集
- 异步处理 ：数据解析使用
TaskPool异步线程，避免阻塞UI - 缓存机制：历史基线数据本地缓存，减少云端查询延迟
7.2 拥堵光效可访问性
- 色盲友好：除颜色外，增加图标形状差异（圆形/三角形/菱形）
- 闪烁控制：瘫痪状态的脉冲频率不超过3Hz，避免光敏性癫痫触发
- 手动关闭：提供"光效静音"开关，满足特殊环境需求
7.3 多窗口管理优化
- 窗口记忆：记录浮动窗口位置与大小，下次启动自动恢复
- 吸附对齐：浮动窗口靠近边缘时自动吸附，避免遮挡关键内容
- 一键归位：提供"重置布局"按钮，快速恢复默认窗口配置
八、运行效果展示
8.1 畅通态势 - 柔绿光效
路网运行平稳，无异常拥堵。环境光呈现柔和绿色，路口缓慢呼吸，车流稳定流光。
8.2 缓行态势 - 淡蓝光效
检测到轻微流量增加。环境光转为淡蓝，缓行路口蓝色脉冲，车流流光加速。
8.3 拥堵态势 - 暖黄光效
识别路口排队增长。环境光转为暖黄，拥堵路口黄色脉冲，悬浮导航显示拥堵徽章。
8.4 严重拥堵态势 - 橙红光效
确认多路口连锁拥堵。环境光转为橙红，严重拥堵路口红色脉冲，车流流光急速流动，悬浮导航显示严重拥堵徽章。
8.5 瘫痪态势 - 警示红光效
区域交通瘫痪。环境光强烈红光闪烁，瘫痪路口快速脉冲，所有窗口同步红色告警，悬浮导航显示瘫痪徽章并震动提醒。
九、总结与展望
本文基于HarmonyOS 6（API 23）的悬浮导航 、沉浸光感 与HMAF智能体框架特性，完整实战了一款面向PC端的"光脉智城"智慧交通态势感知与调度指挥中心。核心创新点总结：
- HMAF四层交通智能体：基于Agent Framework Kit构建数据采集Agent（多源交通数据实时采集与融合）、态势研判Agent（实时交通态势分析与拥堵成因识别）、拥堵预测Agent（基于时序模型的拥堵预测）、智能调度Agent（信号优化与协调控制），实现"数据采集→态势研判→拥堵预测→智能调度"的全链路自动化，态势研判效率提升50倍
- 拥堵等级光效系统：五种交通状态拥有专属光效人格（畅通柔绿、缓行淡蓝、拥堵暖黄、严重拥堵橙红、瘫痪警示红），根据当前路网最高拥堵等级动态切换全局环境光、路口脉冲和导航材质，实现调度员"一眼感知拥堵"的直觉体验
- 悬浮态势导航：底部悬浮页签承载"态势总览/路口监控/车流分析/信号调度"四个运营阶段，实时显示拥堵统计徽章（瘫痪/严重拥堵/拥堵数量）和智能体运行状态角标，玻璃拟态设计+三档透明度调节，最大化态势展示区域
- PC级多窗口协作调度 ：主态势感知窗口 + 浮动路口监控窗口 + 浮动车流热力图窗口 + 浮动信号调优窗口的四层架构，通过
WindowLightSync实现跨窗口光效联动与焦点感知，符合调度员的专业调度工作习惯 - 调度意图沉浸感知：通过Intents Kit解析调度员的查询意图（如"查找中山路与建设大道交叉口过去一小时的拥堵成因"），自动触发对应Agent协作并调整界面拥堵光效，实现"查询即氛围"的沉浸体验
未来扩展方向：
- 车路协同模式：增加V2X通信智能体，实现车辆与基础设施的实时协同
- 数字孪生路网：构建城市路网的数字孪生，支持交通仿真与方案预演
- 跨设备交通协同：利用鸿蒙分布式能力，实现PC主控+大屏展示+移动端现场巡查的协同交通运营
- 自动驾驶对接：与L4级自动驾驶系统对接，实现信号灯与自动驾驶车辆的协同优化
转载自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/162363352
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