Kentsel "trafik beyni" nin karayolu trafik kontrol teknolojisi için destekleyici önemi
Giriş
Son yıllarda, kentsel "trafik beyni" endüstride yaygın bir endişe ve tartışma yarattı ve Yan Araştırma Derneği de bu konuya sürekli dikkat çekti. Daha önce, uzmanları "trafik beyninin" kaçınılmazlığını ve bunun kamu güvenliği trafik kontrolünün gelecekteki gelişimi için bir dönüm noktası mı yoksa "sorun noktası" mı olacağını tartışmaya davet etmiştik. Bugün, ilgili teknik Ar-Ge personelini "trafik beyninin" şu anda ve gelecekte karayolu trafik kontrol çalışmaları için ne tür bir yardım sağlayabileceği hakkında konuşmaya davet ediyoruz.
Şehir içi karayolu trafiği, insanlar, araçlar, yollar, yönetim, çevre, eğitim vb. Birçok faktörü kapsar. Çok karmaşık dinamik bir sistemdir. Geçtiğimiz on yılda, standartlaştırılmış sistemlerin, teorik sistemlerin ve trafik yönetimi için uygulama sistemlerinin yapımında olağanüstü başarılar elde edildi. Büyük veri ve yapay zeka gibi yeni teknolojilerin hızla gelişmesiyle, Yenilik odaklılık, trafik yönetiminde denenecek ve uygulanacak daha fazla yeni teknolojiyi yönlendirecek ve kentsel "trafik beyni" de bunlardan biri. Kentsel "trafik beyni", temelde sinyal ışığı optimizasyonu, trafik organizasyonu optimizasyonu, trafik katılımcısı rehberliği ve acil trafik dağıtımı yoluyla kentsel karayolu trafik yönetimi ve kontrolünün yinelemesini ve yükseltilmesini uygular ve böylece trafik operasyon verimliliğini artırır. ve Bu hedefe ulaşmak için önemli bir başlangıç noktası trafik kontrol tesisleridir. ABD "Birleşik Trafik Kontrol Önlemleri El Kitabı" nın (MUTCD) yorumuna göre, trafik kontrol tesisleri, trafik işaretleri, işaretler, sinyal lambaları vb. Dahil olmak üzere trafiği kontrol etmek, uyarmak ve yönlendirmek için kullanılan trafik tesisleridir.
Şehir içi karayolu trafik kontrol teknolojisinde dört sorun noktası vardır
Sorun noktası 1: Genel tasarım eksikliği, farklı sistemler arasında tutarsız tesis ayarları
Yönetim sistemi nedenlerinden dolayı, Çin'deki kentsel karayolu trafik kontrol tesislerinin yapımı ve yönetimi nispeten karmaşıktır. Bazı alanlarda, kamu güvenliği trafik yönetimi departmanı birleşik sorumluluktan sorumludur ve bazı alanlarda, kamu güvenliği trafik yönetimi departmanı sinyal ışığı tesislerinden sorumludur ve ulaşım departmanı trafik işaretleri ve işaretlemelerden sorumludur. Daha karmaşık yönetim sistemi, ilgili tesislerin teknik sistemini de etkiler, Esas olarak aşağıdaki noktalarda yansıtılmıştır:
Teknik standart sistem genel bir tasarımdan yoksundur. Çin'in kentsel karayolu trafik işaretleri ve işaretlemelerinin ilgili teknik standartları arasında "Yol Trafik İşaretleri ve İşaretleri" (GB 5768-2009), "Kentsel Yol Trafik İşaretleri ve İşaretleri Ayar Özellikleri" (GB 51038-2015) ve sinyal lambası ayarı için ilgili teknolojiler bulunmaktadır. Standart, "Yol Trafik Sinyal Işıklarının Montajı ve Montajı için Kod" dur (GB14886-2016), ancak yönetim sistemi ve standart sistemin kısıtlamalarına tabidir. Farklı teknik standartlar, yalnızca bu standartta belirtilen alan aralığı ve tesis aralığının ayarlanması için uygulanır ve üst seviyenin genel tasarım gerekliliklerinden ve özel koordinasyon belirleme yöntemlerinden yoksundur.
En üst düzey tasarım düzeyinde, çeşitli trafik kontrol tesisleri için koordineli ve birleşik bir teknik çerçeve sistemi eksikliği vardır ve açık ve birleşik bir sistem yapımı, eksiksiz belirleme hedefleri ve belirlenmiş ayar koşulları ve uygulanabilirlik gereklidir. Örneğin, ulusal standart "Yol Trafik İşaretleri ve İşaretleri" (GB 5768.2), "yol vermeyi durdur işaretleri" ve "yavaşlama verim işaretleri"; "Yol Trafik İşaretleri Kurulum ve Kurulum Özellikleri" (GB14886-2016) ayar koşullarını şart koşmaktadır. Sinyal ışıklarının ayarlanması için koşullar belirtilmiştir, ancak ikisi arasındaki genel ilişki için net gereksinimler yoktur. Sorunun "yol işaretleri vermek için dur" veya "yol işaretleri vermek için yavaşlayın" a güvenerek çözülebildiği bazı düzey kavşaklarda, trafiğin verimliliğini azaltan sinyal lambaları takılır; bazı sinyal kontrollü kavşaklarda, "yol vermek için dur işaretleri" kullanın veya Trafik akışına erişimi kısıtlayan "yavaşlama ve yol verme işaretleri" standartlaştırılmış ve bilimsel değildir.
Spesifik koordinasyon belirleme yöntemleri açısından, genel spesifik teknik gereklilikler eksikliği vardır. Örneğin, sinyal lambaları ve trafik işaretlerinin destekleyici bir yapı üzerinde birleştirilip birleştirilemeyeceği, ikisi arasındaki mesafenin görünürlük ve sürüş güvenliği gereksinimlerini nasıl karşılayabileceği ve iki tesisin koordineli ayar yöntemi. Teknik standartların kusurlu olması, gerçek teknik çözümleri de etkiler. Son zamanlarda, bazı endüstri uzmanları trafik yönetim tesisleri için ortak direkler fikrini ortaya attılar.Şekil 1'de gösterildiği gibi, yol aydınlatma tesisleri, sinyal lambaları, trafik işaretleri ve şehir yollarının kesişme noktasında yer alan diğer tesisler birleştirilerek aynı direk setine yerleştirildi. Kurulum alanından tasarruf etme, karşılıklı engellerden kaçınma, inşaat maliyetini düşürme ve kentsel yol görünümünü iyileştirme amacına ulaşabilir. Bununla birlikte, teknik düzeyde hala çözülemeyen birçok sorun vardır.Bazı gelişmiş bölgeler, hedeflenen belirleme standartlarını formüle etmiş olsalar da, yalnızca farklı tesislerle ilgili teknik standartları bir araya getirmekte ve birden çok tesisin ortak tesislerinin özgünlüğünü çözememiştir. sorun. Örneğin, farklı tipte trafik işaretleri ve sinyal lambaları paralel olarak monte edildiğinde, toplam trafik kontrol bilgi eşiği; gece ışıklarının parlaklığı daha yüksektir ve trafik işaretleri ve sinyal lambaları paralel olarak kurulduğunda görünürlüklerinin nasıl sağlanacağı Bu sorunlar, paylaşılan tesislerin ayar etkisini etkileyecektir. .
Şekil 1: Trafik kontrol tesislerinin ortak kutup tasarımının şematik diyagramı
Düzensiz ve koordinasyonsuz teknoloji uygulama sistemi. Temelde iki yönden yansıtılır, biri Bazı özel tasarımlar teknik standartların gereksinimlerini karşılamadı ve ayarlar standartlaştırılmadı ; iki Tutarsız ayar sistemi . Örneğin, bazı yol bölümlerindeki sinyal ışıklarının ayarı, trafik işaretleri ve işaretlemelerin ayar sistemiyle tutarlı değildir.Yukarıda bahsedildiği gibi, trafik ışıklarının koordineli tasarımı, yol vermeyi durdurma ve yavaşlayan verim işaretleri tipik sorunlardan biridir; sinyal ışıkları trafik kanalizasyonuyla eşleşmiyor Aynı zamanda öne çıkan sorunlardan biridir.Bazı yol bölümlerinde özel sola dönüş sinyalleri vardır, ancak araçların verimliliğini etkileyen özel bir sola dönüş şeridi yoktur.Bazı yol bölümlerinin trafik işaretleri ve işaretleri tek tip değildir, bu sadece verimliliği değil, aynı zamanda Trafik güvenliğinin gizli tehlikeleri vardır.
Şekil 2: Trafik işaretlerinin ve işaretlemelerinin tutarsız ayarı
Ulaşım tesislerinin yaşam döngüsü yönetimi etkili araçlardan yoksundur. Yolda farklı ayar süreleri ve farklı trafik olanakları karşısında, etkili yaşam döngüsü yönetimi yöntemleri gereklidir. Bir yandan izlenebilirlik, sorgulama, fizibilite çalışması ve muhakemeyi gerçekleştirmek için ulaşım tesislerinin tam yaşam döngüsü arşivlerini oluşturmak ve etkili yönetim ve bakım yoluyla ulaşım tesislerinin etkinliğini sağlamak, diğer yandan tesislerin kurulumunu sağlamak için tesisler arasındaki ilişkiyi kurmak Koordinasyon, eğer bazı tesisler değiştirilirse, destekleyici tesisler de buna göre ayarlanmalıdır.
Sorun noktası 2: Birçok trafik verisi toplama yöntemi vardır, ancak veriler kapsamlı değildir ve paylaşılmamaktadır
Veriler, gerçek durumun somut bir tezahürüdür ve trafik kontrol tesislerinin bilimsel ve etkili bir şekilde kurulmasının temelidir. Trafik verilerinin toplama yöntemi ve uygulama yöntemi "Birleşik Trafik Kontrol Önlemleri El Kitabı" (MUTCD), "Amerika Birleşik Devletleri'nde Yol Kapasitesi El Kitabı" (HCM), "Alman Trafik Sinyal Tesisleri Kurulum Şartnamesi" ve Çin'deki ilgili teknik standartlarda belirtilmiştir. , Ve temel rolünü gösteren tüm teknik önlemlerin önüne koyun. Trafik akış verileri, trafik operasyon durum verileri ve trafik olay verileri, trafik kontrol stratejilerinin formüle edilmesi ve etkili trafik müdahalesinin uygulanması için temel destektir; trafik operasyon durumu verileri, trafik kazası verileri ve sürüş davranışı verileri, trafik güvenliği araştırması, tasarımı ve uygulaması için önemli desteklerdir; Seyahat planlama verileri ve seyahat modu verileri, ulaşım ağı planlaması, hizmet tesisi planlaması ve yapılandırması ve yol ağı rehberlik sistemi tasarımı için önemli desteklerdir. Herhangi bir trafik kontrol tesisinin yerleşiminin ve kontrol stratejilerinin oluşturulmasının verilerden türetilmesi gerektiği söylenebilir.
20 yılı aşkın süredir ITS inşası, özellikle de son on yılın bilgilendirme yapısı sayesinde, Çin'in karayolu trafik bilgi toplama yöntemleri büyük ölçüde yükseltildi ve bu da trafik yönetiminin teknoloji ve bilgi seviyesini büyük ölçüde geliştirdi. Ama aynı zamanda görmek için Trafik verilerinin toplanmasında birçok sorun var Örneğin, birçok trafik toplama ekipmanı ve düşük veri kalitesi vardır; birçok veri türü ve trafik için yetersiz destek; çok sayıda gözlem verisi ancak birkaç yol kullanıcısının seyahat planlama verisi; büyük veri hacmi, düşük veri yönetimi ve analiz yetenekleri vb. Bu aynı zamanda birçok trafik danışmanlığı ve tasarım projesinin büyük miktarda fazladan veri toplama ve işleme gerektirmesine neden olmuştur; bazı projeler veri araştırma çalışmasını azaltmıştır ve proje sonuçları uygulanamaz ve pratik sorunları çözemez. Örneğin belirli bir yere sinyal lambaları takılıp takılmayacağı sorusu için kesişen yolun derecesini, motorlu taşıtların trafik hacmini ve hızını, yayaların ve motorsuz araçların trafiğini, kazaların sayısı ve ciddiyetini, görüş mesafesini ve Toplu taşıma ve diğer koşulların kapsamlı analizi sonuçlandırılabilir. Bu görevler, desteklemek için büyük miktarda veri gerektirir. Bazı teknik projeler, veri toplama işini tehlikeye atacak ve trafik kontrol tesislerinin kurulması için bilimsel kanıtların eksikliğine ve trafiğin verimliliğini etkileyecek olan veri toplama koşullarıyla sınırlandırılmıştır.
Üçüncü sorun: Teknik önlemler akıllı değil ve bağlantılı değil
Ulaşım sistemi dinamik ve karmaşık bir sistemdir Son derece sınırlı kentsel trafik yönetimi teknisyenleri ile şehrin binlerce kontrollü kavşağı arasında büyük bir boşluk vardır. Geçmişte, trafik kontrol yöntemleri çoğunlukla sürekli değişen trafik ihtiyaçlarını karşılayamayan önceden belirlenmiş kontrol stratejilerine dayanıyordu:
Sinyal lambaları, trafik akışının gerçek zamanlı talebine göre akıllıca değişemez. Örneğin, kavşak taşması olaylarını tanımlamak ve fazı akıllıca ayarlamak imkansızdır; acil durum, kurtarma veya yangınla mücadele gibi özel araçların öncelik gerektirdiği anormal olaylarla karşılaşıldığında, yol ağının her bir düğümünün sinyal kontrolünün istihbarat ve bağlantıya ulaşması zordur.
Sinyal ışıkları, ortak kontrol olmaksızın ağa bağlanmıştır ve sinyal ortak kontrolü için bilimsel kurallar ve planlar eksikliği vardır.
Sinyal lambaları trafik düzenleme planına bağlı değildir. Yeni trafik koşulları ve ihtiyaçlara göre bağlantılı trafik kontrol planı oluşturmak mümkün değilse; trafik düzenleme planının optimizasyonundan sonra belirli bir şeridin işlevi düz gitmekten sola dönmeye değiştirilir ve sinyal lambaları faz ve dağılımı yeni trafik kurallarına göre ayarlamaz. Zaman planı.
Dördüncü sorun: Yol kullanıcılarının seyahat bilgileri asimetriktir ve rehberlik yöntemleri doğrudan ve sistematik değildir
Karayolu ağı yönlendirme sistemi, yol ağının trafik verimliliğini artırmada ve trafik güvenliğini iyileştirmede önemli bir rol oynar. Konum hizmetlerinin sürekli gelişmesiyle birlikte, yolcuların güvendiği mevcut yol ağı rehberlik sistemi, navigasyon, rehberlik işaretleri, elektronik haritalar ve diğer rehberlik olanakları, çok boyutlu konum onayı ve çok kaynaklı bilgi hizmetlerinden oluşan kapsamlı bir sisteme dönüşmüştür. Bunlar arasında navigasyon, esas olarak işitsel hizmetlere dayanan en doğrudan rehberlik aracıdır; rehber işaretleri, görsel edinime dayanan en yetkili ve önemli yol ağı rehberlik bilgi taşıyıcısıdır; haritalar önemli bir konum sorgulama ve rota planlama aracıdır ve statik hizmetler Ana formlar ve farklı rehberlik yöntemlerinin hepsi önemli bir rol oynar.
Şu anda, Çin'in yol yönlendirme sisteminin gerçek kurulumunda aşağıdaki önemli sorunlar bulunuyor:
Kılavuz bilgilerinin yayınlanmasında bir asimetri sorunu vardır. Daha doğru trafik durumu açıklama bilgilerinin (çeşitli yol bölümlerindeki mevcut trafik sıkışıklığı koşullarının doğru bir şekilde açıklanması gibi), tahmin bilgilerinin (gelecekte bir süre için tıkanıklık koşullarının doğru bir şekilde açıklanması gibi) ve seyahat uyumluluğunun (sola dönüş olmaması, park yapılmaması gibi) olmaması, Yol yolcuları, seyahat planlamada bilgi asimetrisi durumundadır. Teorik ve pratik yönetimde etkili trafik seyahat davranışı kontrolü sağlamak zordur ve dinamik trafik akışı dağıtımı hedefine ulaşmak imkansızdır (örneğin, akşam zirvesinde, ana yol çok yoğun, ancak alternatif rota tıkalı değildir).
Teşvik etme ve yönlendirme yöntemlerinde koordine olmayan ve sistematik olmayan sorunlar vardır. Ulusal karayolu ağının düzenlenmesi gibi büyük projelerin dönüşümü ve optimizasyonundan sonra, yol işaret sistemi büyük ölçüde iyileştirildi. Bununla birlikte, büyük kılavuz işaretleri bilimsel değerlendirme yöntemlerinden yoksundur. Karayolu ağında, yol yönlendirme işaretlerinin düzensiz ve sistematik olmayan şekilde yerleştirilmesi, rehberlik bilgilerinin bilimsel olmayan seçimi ve rehberlik bilgilerinin kesintili olarak serbest bırakılması gibi sorunlar hala yaygındır.
İşaret ve navigasyon arasında entegrasyon eksikliği, İki kılavuz tutarsızdır ve bu da sürücünün muhakemesini etkiler.
Karayolu ağı kılavuzu ve seyahat rehberi entegrasyon ve ara bağlantıdan yoksundur. Altın Hafta dönemi gibi farklı zaman noktalarında, bazı karayolu hizmeti işlevleri ulaşım odaklı olmaktan turizme yönelik hale geçecektir.Farklı seyahat ihtiyaçlarını karşılamak için rehberlik bilgilerinin dikkate alınması gerekir ve "kılavuzlar" ve "kılavuzlar" koordine edilir.
Trafik kontrol teknolojisini iyileştirmek için "trafik beyni" nin önemi
"Trafik Beyni" büyük verinin, gerçek zamanlı iletişimin ve İnternet yapay zekasının belirli bir aşamaya kadar geliştirilmesinin ürünüdür. . Bu ne her şeye gücü yeten bir kurtarıcı ne de soğuk bir robocoptur, ancak yukarıda bahsedilen dört önemli acı noktasının çözümünde önemli bir rol oynayabilir. Aşağıda yazar sadece bildiğim şekliyle şehrin "trafik beyni" açısından trafik kontrol teknolojisinin öneminden bahsediyor.
1 "Trafik Beyni", birleşik bir teknik çerçeve altında trafik kontrolünün iş ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli yöntemler kullanır
Mevcut trafik kontrol teknolojisinin genel tasarımının eksikliğine yanıt olarak, "Trafik Beyni", "veri temelini ve teknoloji uygulamasını entegre eden" birleşik bir iş mimarisi inşa etti. Basitçe ifade etmek gerekirse, "trafik beyni" nin üç ana işlevi vardır, biri Yüksek hassasiyetli haritalara dayalı bir veri platformunda büyük trafik gözlem verilerinin tam zamanlı ve tam kapsamlı algılanması ve birleşik görselleştirme ifadesi ve birleştirilmiş trafik parametreleri ve gösterge çıkışı (trafik hacmi, trafik bileşimi, ilerleme, yönlendirme vb.) Oran, sıra uzunluğu, seyahat süresi vb.); iki Yukarıdaki daha doğru trafik operasyonu parametre verilerine dayanarak, trafik operasyon durumunu ve yol ağının talebini doğru bir şekilde incelemek ve değerlendirmek için bulut bilişimine ve AI teknolojisine güvenerek, problemler ilk kez bulunur, teşhis edilir ve optimize edilmiş stratejiler oluşturulur; Üç Oluşturulan optimizasyon stratejisine göre, "sinyal optimizasyonu, trafik organizasyonu optimizasyonu, trafik katılımcısı rehberliği, trafik yönetimi kaynak dağıtımı" gibi çeşitli yöntemleri ve trafiği doğru bir şekilde kontrol etmek ve trafik operasyon verimliliğini ve seyahat güvenliğini iyileştirme genel amacına ulaşmak için diğer araçları koordine edin ve birbirine bağlayın. onların arasında, Çok kaynaklı veriler, özellikle İnternet verileri ve güçlü bilgi işlem ve depolama yetenekleri beynin temel rekabet gücüdür; veri kaynağı yönetim platformları ve algoritma hizmet platformları gibi bilgi işlem platformları, "trafik beyninin" temel teknolojisini oluşturur .
Farklı teknik uygulamalar, birleştirilmiş temel verilere dayanır ve ardından genel bir optimizasyon planı oluşturur, planlamayı koordine eder, bir platformdaki çeşitli trafik kontrol olanaklarını birbirine bağlar ve trafik katılımcılarını genel trafik kontrolü amacına ulaşmaları için etkili bir şekilde teşvik eder.
2 "Trafik beyni" nin "veri şasisi" gerçek zamanlı trafik işlem durumunu doğru bir şekilde sağlayabilir
Veri, trafik kontrol çalışmasının temelidir ve aynı zamanda en büyük kısıtlamadır. Halihazırda bir miktar trafik inceleme ekipmanı kurulu olmasına rağmen, izleme kapsamı ve ekipmanın bütünlüğünden etkilenmektedir.Geçmişte birçok proje, yoldaki arabaları saymak ve arabaların hızını ölçmek için yansıtıcı yeleklerin manuel olarak giyilmesini de gerektirmiştir.Büyük risklerde, sadece kısmi geçişler Sınırlı bir süre için veri örnekleme. "Trafik beyni" nin en alt katmanı, "veri şasisi" dediğimiz bir veri platformudur. "Veri şasisinin" işlevi, çeşitli algısal verileri toplamak, çeşitli trafik parametrelerini ve "trafik beyninin" ilk ana işlevi olan gerçek trafik işlem durumunu yansıtan göstergeleri birleştirmek ve oluşturmaktır.
Her şeyden önce, "Veri Şasisi" İnternet seyahat navigasyon verilerini entegre eder. Büyük seyahat yörünge verileri ile seyahat hızı, seyahat süresi ve OD verileri gibi önemli temel parametreler sağlanabilir. Buna ek olarak, mevcut devasa kentsel video dosyalarının etkin bir şekilde kullanılamaması sorunu göz önüne alındığında, "Trafik Beyni" çeşitli yapılandırılmamış video verilerini yapılandırmak ve büyük video görüntülerinden trafik kontrol istasyonunu analiz etmek için video AI tanıma teknolojisini kullanır. Gerekli kuyruk uzunluğu, ilerleme, yönlendirme oranı ve diğer önemli parametreler "veri şasisi" içinde toplanır. Bu tıpkı "trafik beyni" nin gözleri gibidir İnsan gözüyle görülebilen tüm trafik koşulları, sistemin ilk anda tanıyabileceği yapısal parametreler oluşturabilir, tam zamanı ve tüm alanı kapsayabilir. söylenmeli, AI teknolojisinin uygulanması, mevcut verilere "katma değer" sağlamıştır. Şekil 3'te gösterildiği gibi.
Şekil 3: Video tanıma teknolojisine dayalı trafik parametreleri oluşturun
diğer yandan, "Veri Kasası" Süngü trafik izleme sistemleri, video araç dedektörleri, bobinler, mikrodalga radar sensörleri, jeomanyetik sensörler vb. Gibi çeşitli algılama cihazları vardır. Yapılandırılmış veriler de geliyor Ve son olarak farklı veri kaynaklarından gelen verileri kullanarak gerçek bir Karayolu ağı trafik işlem durumunun trafik parametrelerini ve göstergelerini kapsamlı bir şekilde yansıtın ve bunları yüksek hassasiyetli haritada doğru ve tekdüze bir şekilde ifade edin . "Veri şasisi" üzerinde, trafik yöneticileri ve teknik mühendisler, gerçek zamanlı trafik işlem durumunu ve geçmiş trafik işlem durumunu ihtiyaçlara göre etkili ve doğru bir şekilde sorgulayabilir ve trafik kontrolünün teknik uygulama gereksinimlerini karşılayabilir. "Veri şasisi", önceden mevcut olmayan İnternet verilerini ve video analizi yapılandırılmış verilerini tamamlar ve birleşik teknik parametreler oluşturmak için mevcut algısal yapılandırılmış verileri entegre eder , Düşük veri kalitesi, yetersiz trafik desteği ve yol kullanıcıları için yetersiz seyahat planlama verisi gibi mevcut sorunların giderilmesi için önemli desteğe sahiptir. Şekil 4'te gösterildiği gibi.
Örneğin, karayolu ağı trafik kontrol çalışmasında, "veri şasisi" çıkış trafik hacmi, trafik bileşimi, direksiyon oranı, sıra uzunluğu, park süreleri, trafik gecikmeleri ve diğer parametreler, tek kavşak sinyal ışıklarının ve trafik organizasyon tasarımının değerlendirilmesine ve optimizasyonuna hizmet eder. ; OD trafiği, durak sayısı, gecikmeler, seyahat hızı ve seyahat süresi, arteriyel trafik ışıklarının ve dinamik trafik organizasyonunun optimizasyonuna; tıkanıklık gecikme indeksi, ortalama hız ve yol ağı güvenilirliği gibi göstergeler bölgesel optimizasyona hizmet eder. Yaya ve motorsuz araç akışı ve video tanımaya dayalı cadde geçiş yoğunluğu gibi temel parametreler, trafik işlem sırasını optimize etmek ve savunmasız grupları korumak için destek sağlar.
Şekil 4: Şasinin test tesisleri, verileri ve yüksek hassasiyetli haritalarının bağlantısı
3 Eksiksiz algoritma kuralları ve bilimsel kantitatif araştırma ve değerlendirme sistemi aracılığıyla optimum trafik kontrol stratejileri oluşturun
Karayolu trafiği, dinamik ve karmaşık bir ağ sistemidir. Tam maliyet ve nispeten yüksek kaliteli verilerle, karmaşık nakliye sisteminin daha ayrıntılı ve derinlemesine bir analizini yapabiliriz . Tıpkı Orta Güney Üniversitesi'nden Profesör Yu Zhi'nin ortaya koyduğu "trafik DNA'sını çözme" görüntü metaforu gibi, araştırmacılar ve teknisyenler, karmaşık trafik işletim sistemleri ile trafik karakteristik parametreleri arasında daha boyutlu, daha kapsamlı ve daha doğru bir ilişki modeli oluşturabilirler. dayanarak, "Trafik Beyni" Klasik trafik modeline dayalı olarak, makine öğrenme algoritmalarını (trafik işlem durumunu incelemek ve değerlendirmek gibi), yapay zeka algoritmalarını ve sinir ağı algoritmalarını (optimum yol ağı yönetimi ve kontrol stratejileri oluşturmak, alt bölge bölünmesini optimize etmek vb.) Entegre ederek bir dizi algoritma sistemi oluşturulur. Durumu incelemek ve daha boyutlu ve doğru stratejiler üretmek mümkündür. Ek olarak, "trafik beyninin" çalışma mekanizması kapalı değildir ve sürdürülebilir gelişimini destekleyen bilimsel araştırma yetenekleri ve algoritma yineleme yetenekleridir. Verilerin desteği ile yönetim birimleri, üniversiteler, bilimsel araştırma kurumları, sektördeki danışmanlık ve tasarım birimleri ile ortak uygulama ve sürekli yineleme yoluyla, algoritmalar ve araştırma ve muhakeme yetenekleri gelişmeye devam edecek, trafik işlem durumunun kontrolü daha bilimsel ve etkili olacaktır.
Şekil 5: Trafik kontrol stratejisinin oluşturulması
4 Genel trafik işletim verimliliğini artırmak ve yol ağı güvenilirliğini artırmak için birden çok kontrol yöntemini koordine edin ve bağlayın
"Trafik Beyni" üç boyutlu yapısal bir sistemdir. "Veri Şasisine" dinamik olarak kontrol edilebilen sinyal lambaları, değişken bilgi işaretleri (VMS), statik trafik işaretleri ve işaretlemeleri gibi trafik kontrol ve kontrolüne yönelik çeşitli dinamik ve statik tesisler eklenmiştir. Trafik izolasyon tesisleri vb. Oluşturulan optimize edilmiş trafik kontrol stratejisine dayanan "Trafik Beyni" hesaplama platformu aracılığıyla, trafik sıkışıklığını çözmek ve trafik olaylarını ele almak için ilgili yönetim ve kontrol tesislerinin otomatik koordinasyonu, bağlantısı ve kontrolü kullanılabilir. . Örneğin, trafiğin yoğun olduğu saatlerde, trafik hacmi, trafik gecikmeleri, çalışma hızı, doygunluk ve "veri şasisi" tarafından oluşturulan kuyruk uzunluğu gibi trafik parametrelerini ve göstergeleri inceleyerek ve değerlendirerek, sinyal ışıklarının fazını, döngüsünü, yeşil harf oranını ve diğer parametrelerini zamanında ayarlayın. ; Video analizi sayesinde, taşma olaylarını tespit edin, sinyal ışıklarının fazını ayarlayın ve kavşakların trafik kapasitesini iyileştirin; aynı zamanda doygunluğa, araç hızına ve trafik gecikmelerine göre sıkışık alanların aralığını tahmin edebilir, sıkışık alanlarda çevresel sinyal ışıklarının döngüsünü ve yeşil sinyal oranını ayarlayabilir ve kontrol edebilir Sıkışık bir bölgeye giren trafik oranı. Sinyal ışığı kontrolüne ek olarak, "Trafik beyni", trafik kontrol tesislerinin istihbaratını ve koordinasyonunu geliştirerek trafik akışının dinamik kontrolünü de sağlayabilir. . Örneğin, yönlü trafik akışının doygunluğuna, trafik gecikmesine, yön dengesizlik katsayısına ve direksiyon oranına göre, şerit işlevlerini dinamik olarak ayarlayın, acil durum şeritlerini açın, gelgit şeritlerini ayarlayın ve karayolu trafik kapasitesini iyileştirin; bir otoban girişini kapatın ve belirli bir yönde trafiği yasaklayın. Trafik akış hızını, tıkanıklık olaylarını azaltın ve yol ağının taşıma kapasitesini artırın. Ayrıca dinamik trafik kontrolü sistematik bir proje olup değişken bilgilendirme işaretleri uygulanırken sinyal ışıklarının fazı da buna göre değiştirilecektir.
Yukarıda bahsedilen karayolu trafik kontrol önlemlerine ek olarak, trafik akışını etkili bir şekilde tetiklemek için navigasyon ve değişken mesaj işaretlerinin (VMS) kullanılması, yol ağının kullanımını ve dengesini iyileştirebilir ve geçiş halindeki araçların sayısını değiştirmeden işletim verimliliğinin iyileştirilmesini gerçekleştirebilir. Yukarıdaki kapsamlı rehberlik önlemleri, Hangzhou'da uygulanan ambulanslar için her yöne eskort hizmeti ve büyük ölçekli etkinlikler için trafik organizasyon hizmetleri gibi ilk yardım ve yangından korunma gibi özel seyahat ihtiyaçlarını karşılamak için trafik yönetimi komuta ve sevk hizmetlerini de güçlendirebilir.
Şekil 6: Dinamik trafik organizasyonu
Ek olarak, "Trafik beyni", yol ağı yönlendirme işaret sisteminde destekleyici bir role sahiptir. "Trafik Beyni" nin işlevlerinden biri OD analizi ve ifşa etmektir. Bu işlevsel modül, navigasyondaki büyük seyahat planlama verilerine dayanarak yol ağındaki bilgilerin rehberlik ihtiyaçlarını niceliksel olarak analiz edebilir ve elde etmek için yol ağı bilgilerinin idari düzeyini ve bağlılığını birleştirebilir. Mevcut yol işareti yerleşim bilgilerini değerlendirmek, yol işareti kılavuz bilgilerinin kapsamını ve sistematikliğini analiz etmek ve trafiği iyileştirmek için işaret bilgilerini ve navigasyon bilgilerini koordine etmek için yol ağındaki düğüm bilgilerinin kılavuzluk talep katsayısı Doğrudan ve sistematik olmayan problemler yaratın.
Sonuç: Kentsel "trafik beyni", Çin'in karayolu trafik zekası ve bilgisinin entegrasyonu ve geliştirilmesinin kaçınılmaz bir ürünüdür. Bu aşamada, ilgili araştırmalar henüz emekleme aşamasındadır ve gerçekten de veri füzyonunda, trafik değerlendirme modellerinde, optimizasyon şemalarının otomatik olarak üretilmesinde ve anında yinelemede iyileştirme için çok yer vardır. Gelecekte umarız Yeni teknoloji ve trafik yönetimi işinin birleşimiyle, karayolu trafiğinin güncel ihtiyaçları ile yakından entegre olur, Trafik yönetimi ve kontrolünün gerçek acı noktalarını daha iyi çözün, kentsel karayolu trafiğinin çalışma durumunu etkili bir şekilde iyileştirin ve yol kullanıcılarının seyahat deneyimini iyileştirin.
Not: Makaledeki resimler yazar tarafından sağlanmıştır.
(Metin / Alibaba Group Gaode Company, Araştırmacı Jiang Ming, Dong Zhenning, Wu Zeju, Zhang Pengfei, Future Transportation and Urban Computing Joint Laboratory)
Yeniden yazdırmaya hoş geldiniz! Uzun vadeli beyaz liste yetkilendirmesine ihtiyacınız varsa, bizimle iletişime geçmek için bir mesaj bırakabilirsiniz. Lütfen yeniden basımın kaynağını belirtin.
Geçmişte tavsiye edildi
1. Önemli Noktalar | Verilerin şehirlerin düşünmesine ve karar vermesine yardımcı olmasına izin verin Hangzhou, trafik sorunlarını yönetmek için "kentsel beyni" kullanıyor
2. Guanyang: Kentsel trafik sıkışıklığını gidermek için akıllı sinyal ışıklarına güvenmek mümkün müdür?
3. Kentsel akıllı ulaşım sisteminin inşası, bu ülkelerin ve bölgelerin nasıl yaptıklarına bakın
