大数据驱动的信号开放网联及控制优化     DATE: 2019-04-28 10:29

一、交通大数据的来源及本质特性

对交通大数据,每个人都有自己的认知和理解,但有一点是公认的:交通大数据必须是多源、可获取、可使用,否则一切都是空想。

交通大数据来源于三个方面,一是交管内部系统,包括状态感知数据、执法监测数据、控制诱导数据及业务平台产生的业务数据;二是互联网出行服务平台。三是与其他部门系统交换的数据,包括公交系统、两客一危、道路施工、气象监测等系统产生的数据。

在数据应用过程中,经常会有一些困惑:首先是不同数据源采集频率不一致,汇聚到一起怎么用?然后需要融合,融合不是简单的累计和汇总,首先要统一采集频率、统一时效。

如何将这些数据源统一之后共同展示在同一个时间、空间维度的特征指标上,需要将这些特征指标在统一口径下进行数据处理,并融合成一张图来展示。

交通大数据来源

关于交通大数据的本质特性,从本质上包括图像特征、数字身份、位置信息和通行行为四类数据,不同数据的作用范围、反映的内容不尽相同,彼此不能替代,要形成优势互补。目标是要融合这些数据来产生管控对象的身份特征,还要能描述出通行过程和行为特征。

网联环境下,数据越来越丰富。

在设备终端层面可进行物联交互,可以突破横向数据交互壁垒,减少传输时延。在系统层面,可以打破系统内部的封闭,实现数据开放共享,打通数据流各环节。

车联网、车路协同发展迅猛,也在不断创造数据来源,让数据更丰富,可以获取车辆个体信息。在这种网联的情况下,也要思考如何保证数据交互的安全、数据内容的规范。

二、动态通行状态特征刻画与评估

在宏观路网层面,可以更精准的描述路网状态。通过提取、分析研判不同来源的数据,描述高峰期快速集聚效应、大流量通行、高强度汇入等特征,以及导致的这些现象的根源。

在微观层面,可以描述路口通行特征,对信号配时优化非常有帮助。

交通路口通行特征

在对向不对称层面,可以用数据描述潮汐拥堵的程度、不对称的比例达到多大、是否要设置预警值;同向不对称层面可以描述同向不同车道的失衡时间及程度,从而做到精准控制。

还有一个是基于AI视频的分析技术,可以准确识别道路异常事件,从而生成警情主动推送给执勤民警,快速响应异常事件导致的拥堵。

三、信号开放物联互联及共享应用

这些年我们一直在努力推动信号机和信号系统的数据开放,已发布的信号机国标和刚通过审定的信号系统国标,都规定了信号端和中心端应该开放的数据项。目的是希望信号机能够接入更多数据,信号系统能实现数据共享,提升数据应用价值。

随着检测技术的进步,也在推动着信号控制的发展,包括可以准确识别道路通行状态。正是有了这些多元交通状态数据,使得我们在路口层面能够对红绿灯进行实时调控,可以将以前固定方案的协调变成动态线协调。在热点片区层面也可以通过一些手段,协调关联路口,从而实现一定程度的均衡。

多元交通流数据驱动的响应控制

基于交通运行状态精准感知/认知的前提,我们认为信号实时响应控制的时代已经到来!

在快速路拥堵层面,如果将快速路拥堵简单理解成匝道口控制可能很难解决好,因为快速路拥堵一定是系统工程,是主线、匝道、地面道路之间共同作用的结果。所以我们在考虑如何将快速路主线、匝道及地面道路协同起来,根据不同层级的拥堵程度实现级联信号控制。

另一方面,由于车联网带来的改变,特别是车路协同对智能交通有很大的促进作用。

车路协同带来的信息互联可以有效提供信息服务,出行前,可以获取年检/驾驶员信息,告知违法信息,获取沿线交通视频及拥堵情况提醒,从而为出行提供信息辅助。在出行中,可以提前感知路面交通状态,推送红绿灯态、交通事件告警、潮汐车道提示及语言互动交流。

在无锡车联网示范项目中,开放了40余项点对点精准交通管控信息,实现12大类信息服务,提供26类应用场景。

另外,我们也在探讨车路协同信息能否为重点车辆保驾护航。

通过对急救车辆位置定位,采取绝对优先的方式让急救车辆一路绿灯通行,打造一条生命通道,并且将车辆即将到来的信息及时推送给周边车辆主动避让。在绿色出行方面,可以做到公交优先,基于车载GPS数据和RFID身份识别数据来实现公交优先方案的实时调整。

四、基于大数据的中心信号控制优化

大数据有很多用处,但光有大数据不够,一定要有前端应用。

在信号领域,最大的用处一方面是做交通运行诊断预警,另一方面是中心层面的信号优化。这里是指中心平台的信号优化,最终的执行体还在各自的信号系统和信号机。

中心信号控制和优化

我们所与华为等联合研发了大数据支撑下的中心信号优化平台,实现了三大块功能。

优化平台及实现

一是动态监测,监测路网、路口及信号的动态运行状态和发展态势。

二是精准诊断,诊断排队溢出、干线失调和拥堵热点等问题。

三是信号优化,聚焦单点失衡、干线失调信号优化及利用AI实现片区信号均衡优化。

除管控手段之外,还有一个手段是移动互联网导航,我们也在和高德、百度联合,将管控信息推送给互联网出行公司,让互联网企业更好的做导航服务及对路况、车速的引导,让诱导路径规划更加准确。通过管控信息与互联网出行信息的交互实现精准个性化的交通诱导。

信号控制是一个巨大的系统工程,信号产业需要合作共赢,只有做到开放共享、架构解耦,才能推动数据驱动下的信号产业升级,打造健康发展新生态。
 

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