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数智交通之“智” 以城市交通管控为例

发表时间:2021-08-06 13:26:41    来源:阿里云研究    

    跟着我国城市化进程和经济发展,城市交通拥堵问题被广泛关注。以物联网和计算机技术为基础的云脑平台建造正在我国各大城市兴起,数智交通概念被提出。

  和“增量治理”的思路不同,主动交通管控以“结构治理”为主,不需要大规模基础建造,较为经济,能够辅佐交通巨体系中的策略和决议计划优化、制定与实施。

  近年来我国在交通大数据体系建造方面进展迅速,可是还需要在数据的覆盖、数据的品种和数据的办理等方方面面加强建造和完善。

  目前靠计算机(云脑平台)或AI主动实现剖析和决议计划不具现实性,但要辅佐人类剖析和决议计划确有可能,关键是如何对云脑进行赋能和人机互动。

  一、数之智:以数字化为基础的智能化

  近年来,随着互联网技术和计算机技术的快速发展,城市交通领域以物联网和计算机技术为基础的云脑平台建设正在我国各大城市兴起,同时,以此平台为基础的数智交通概念被提了出来。

  就城市交通管控来讲,数智交通可以分两个层次来理解,一是“数”,即交通管控的电子化、数字化,如交通基础设施数字化管理、交通状态直观捕捉、交通事件快速发现、重点车辆驾驶员行为监视、交通执法取证、信号配时数据支持等等。这些功能的开发获得了长足的进步,其应用明显改善了交通管控手段并提高了管控效果,推进了我国城市交通管控的技术进步;二是“智”,即以数字化为基础的交通管控智能化,如交通结构精准分析、网络交通状态实时判别、交通拥堵成因分析、交通本征实时获取、交通策略实施效果评价、辅助交通决策等等。

  未来,我国大中城市交通治理中,有两类工作意义重大,一是交通结构调整,主要解决供需结构优化匹配问题,通过交通方式优化缓解交通拥堵,提高系统运行效率;二是主动交通管控,通过整体优化交通管控方案来引导、调整出行者行为,使交通需求形成合理的时空分布,避免交通拥堵的发生。

  说该两项工作意义重大是因为此类工作无需大规模的基础设施建设投资而又能带来很好的交通治理效果,是城市建设进入成熟期后交通治堵由“增量治理为主型”向“结构治理为主型”转变过程中最为必要也是最为经济的策略。

  这两项工作的核心是策略和决策优化、制订与实施,这对于城市交通这个所有人参与的巨复杂系统来说是一个非常困难的事情,主要是因为决策者对系统的把握能力不足。数智交通之“智”就在于如何在大数据的基础上,提炼系统运行本征,获取系统演化规律,为上述工作展开提供可靠的支撑。

  二、数之善:数据基础制约智能化

  数智交通的基础是数据。近年来我国在交通大数据系统建设方面进展迅速,尤其是伴随着交通云脑平台的建设,数据的管理架构基本形成,以视频数据为主的大数据应用也已初见成效。但就人们对交通管控的智能化期待来说,目前的数据基础还远远不够,还需要在数据的覆盖、数据的种类和数据的管理等方方面面加强建设和完善。

  1. 数据覆盖不足影响数据应用深度

  首先,数据的覆盖不足影响了数据应用深度。以城市道路交叉口视频数据为例,此类数据多以路段卡口数据和交叉口电警过车数据为主。目前几乎所有的城市均布设了此类摄像头,但由于投资的约束,各城市点位覆盖程度差别很大,有的覆盖了所有的信号控制交叉口和重要路段,有的则仅仅在少数主要交叉口和重要路段布设。数据覆盖范围越广、点位密度越大,越有助于精准的车辆轨迹跟踪、可靠的网络交通状态判别分析、有效的交通管控方案形成。反之,当覆盖的范围和点位密度小到一定程度后,这些功能就都难以实现。

  有很多时候,人们希望信号交叉口之间形成联动控制,也即协调控制。实现这种控制方式的前提是精准掌握上下游交叉口间的交通流变化规律,如车辆存量、速度等,但由于我国城市小区的形成特点,常常在两个相邻信号交叉口之间夹有多个小区进出口或无信号交叉口,这些位置成为交通需求产生或吸引点,严重冲击信号配时的交通流预测精度,使得协调控制效果大打折扣。为此,在那些小区进出口和无信号交叉口布设视频数据装置十分必要。

  2. 数据源不够多元制约智能化程度

  其次,数据源仍是制约智能化程度的主要因素。如,一个城市宏观交通精准分析是制定交通政策、管理策略的依据,这些分析可能会包括城市出行需求总量、交通方式结构、各种方式需求时空演变规律等等。目前的视频结构化数据只能提供过车数据,不能提供其他方式数据,难以成为可靠的数据基础。就目前交叉口视频数据而言,也难以支撑精细化、智能化交通管控的需要。比如,当前的交叉口信号配时方案都是以机动车数据为依据形成的,几乎没有考虑行人和非机动车的因素,因此还难以称其为人本信号控制。之所以出现如此状况,与缺乏行人和非机动车检测传感器有直接关系,这就使得现有的信号配时方案有无行人都要给行人绿灯,不管白天还是深夜都按有行人需求进行配时。从这个意义上说,交叉口增设行人和非机动车检测装置意义重大。

  实际上,交通各管理部门、公司一般都需要专门的数据源,有的已经具备,有的还不具备,这些数据源通过机制协调能够发挥更大作用。数据管理机制的建立和完善,是多源数据融合发挥合作效力的关键。这项工作比较复杂,涉及到数据标准问题、所有权问题、收费问题、数据安全问题和统一管理问题等等。不管有多难,这项工作都应大力推进。

  工欲善其事,必先利其器。要发挥数智交通之智,就需先完善数据源建设、数据覆盖、数据管理等工作。这不仅仅要解决技术上的问题,更要解决管理机制上的问题,任重而道远。

  三、智之建:人机互动的智能决策

  1. 人机互动——以自动交通管控为例

  如前所述,数智交通之“智”在于剖析和决议计划。现在的人工智能(AI)距离真实的认知智能还有很大的距离,要核算机(云脑渠道)或AI自动完结剖析和决议计划不具现实性,但要辅助人类剖析和决议计划确有或许,关键是如何对云脑进行赋能和人机互动。下面就以自动交通管控进程为例来进行剖析。

  自动交通管控进程能够经过下图来理解:路网上的出行者(人、非机动车、机动车等)信息经过传感器(如摄像头)获取,经边缘核算处理后传给云脑渠道,云脑渠道生成两类计划,一类是用于路网信号灯的交通流操控计划,另一类是用于辅导和服务于出行者的出行服务计划。这两类计划的生成进程是典型的人机协作进程,其分工应该是:渠道应用大数据依照管理者的意图抽象和描绘交通需求演化规则,管理者依据发现的规则和管理理念提出管控战略和计划,渠道再对战略和计划进行仿真和点评,最后构成决议计划。

  如在信号操控系统中,管理者能够针对路网不同的交通需求状况和管控战略设置各种操控战略(计划)的发动或终止阈值,渠道会依据大数据核算的成果决定何时何地发动何种计划。同样道理,管理者能够依据交通需求的演化规则和管理理念,预设多种出行辅导和服务计划(乃至能够针对每个出行者)和计划适用条件,渠道会依据数据核算成果选用服务计划。从进程上看,这是一个人机协作进程,但从成果上看也能够视为智能决议计划进程。

  2. 智能决议计划的三大难题

  这里,有三项研讨工作比较艰巨。

  一是规则获取。不论是剖析仍是决议计划,把握交通需求演化规则是前提。所谓的交通需求演化规则是指交通需求的总量、方法结构的时空演化动力学进程,其间的难点是规则构成和改动的影响因素量化剖析,如车辆限购方针、限行方针、地铁建设施工、地铁线路开通等相关方针和工程项目会对上述规则产生怎样的影响,类似这样的工作仅靠交通大数据和云脑算力无法完结。尽管规则是客观的,但规则的获取需求专业人员的定向研讨和验证,有许多工作需求在云脑渠道之外完结,其成果可用于云脑渠道完结剖析与决议计划。

  二是点评规范构成。交通管控战略或决议计划的意图是使交通状况向好的方向开展,但何为好的方向呢?是车辆平均速度越高越好吗?是出行可靠性越高越好吗?是低碳出行比例越高越好吗?仍是寻求归纳的人本交通理念?这些问题的答案不仅是树立点评规范(指标体系)的依据,也是探索规则的导向,取决于城市开展和管理理念。当答案确认后,研发人员和管理者还要把理念转换成可定量表达且可施行的点评指标,用于预测和点评战略或决议计划作用。

  三是决议计划机制树立。把握了规则、确认了点评规范不等于就能做出决议计划。一般来讲,决议计划是将要付诸施行的行动。如果对行动结果没有预期和把握,决议计划的危险就会加大。数智交通便是要借助大数据和云脑渠道来辅助决议计划,下降这一危险。现在看,解决这一问题的最好计划便是树立仿真系统,运用大数据、交通需求演化规则、点评规范来演示决议计划计划的施行作用,从而判别和选择最佳计划。

  很显然,智之建进程更是一个研讨进程,随着研讨内容的不断展开,研讨成果的不断构成和迭代,城市就会变得越来越聪明。




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