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聚焦场景,智慧信控助力城市交通保畅通

ITS智能交通 | 有料儿、有观点、有态度! 2022/09/28 15:31

一提到拥堵,就会想到红绿灯信号控制。在路面基础条件不变、交规不变的情况下,唯一能干预、并且能提升的变量就是信控,目前信控也是城市交通管控和优化手段之一。

信控被认为是城市拥堵病一剂良方

随着经济的高速发展,大城市的发展承受着交通拥堵所带来的困扰。 不久前发布的《2022年度中国主要城市通勤监测报告》显示,在选取的44个主要城市中,单程60分钟以上的极端通勤比重占13%,超过1400万人承受极端通勤,七成主要城市极端通勤增加。 这背后的原因,除了“住得远”的硬伤之外,交通拥堵恐怕也难辞其咎。

交通拥堵还意味着加大碳排放,影响经济社会的发展。据统计,北京每年交通拥堵带来的直接、直接经济损失高达数千亿人民币,大约占北京GDP的5%。交通拥堵时,车辆在道路上的平均时速为15km/h以下,随之而来的问题便是更大的燃油消耗以及环境污染,并导致影响经济发展。

此外,交通拥堵等带来的过长通勤时间还会让幸福感下降,据统计,通勤时间越长,心理健康水平便会越差。更有研究指出交通拥堵还会与个人心脏、呼吸道等疾病相挂钩。

一提到拥堵,就会想到红绿灯信号控制。在路面基础条件不变、交规不变的情况下,唯一能干预、并且能提升的变量就是信控,目前信控也是城市交通管控和优化手段之一。 那么当前信控行业现状和痛点有哪些呢?

信控行业现状和痛点

对于在交通信控领域,信控优化场景化,是在集中管控的基础上,实现交通的场景化个性化需求。但随着新需求、新场景不断涌现,技术、标准、产品面临全面挑战,交通信号控制行业产品技术发展进入了一个瓶颈期。

回顾交通信号控制发展历史,我国大部分城市一直都是多品牌交通信控系统并存的,存在以下痛点:首先由于设置企业标准和保护主义壁垒,导致无法兼容共享,造成投资浪费;其次,部分信控产品运行不智能、稳定性差,无法应对复杂的交通路况;第三,各系统彼此之间无法实现信息共享,严重影响跨平台交通信号管理效率与信控策略水平,无法满足交警部门需求。

目前各大城市试图打通不同的信控系统,力图实现信号机的统一管控。但在实现手段上,大多数都是通过从信号机到信控平台再到中心平台的间接方式,来实现统一管控。

因此,在政策和市场需求驱动下,构建统一的信控管理平台是城市交通信号管理发展的必然趋势,也是行业共同的探索和挑战方向。

城市交通管理者的精细化需求

当前,智慧信控解决方案包括路口信号控制系统、行人过街系统、潮汐车道控制系统、可变车道控制系统、待转屏控制系统、信号配饰优化系统和拥堵溢出控制系统等。

近年来,公安部交通管理科学研究所提出方案,通过建设统一的大数据平台,实现不同系统数据的互联互通,支撑信号控制系统优化,并能将方案下发到各品牌信控系统去执行。

具体做法是,以场景化为控制策略的出发点,根据路网特点来进行场景化优化,实现跨区域的场景化规划,面向不同的交通需求,提供不同的场景化系统方案,不同的时空场景化,针对一些个性的交通参与者也提供个性的交通的场景化设置。

由此可见,交通管理需求归根到底就是减少交通拥堵,提高红绿灯的智能化水平,通过控制红灯时长,通行效率得到了较大提升,让行人和车辆都能一路畅行,这也是减少交通事故发生的重要前提。

信控解决方案:深挖多维数据价值

随着交通管理领域倡导信控精细化管理,从行业动态分析来看,国内交通管理的精细化和智能化大概围绕以下几个方向:交通组织与信号配时、路况掌握、交通信息服务、交通安全、驾驶员管理、停车管理、设施设备管理、涉车防控、勤务管理、交通违法管理等等,此外还涉及非机动车行人交通管理的精细化。

纵观市场上很多优秀的信控解决方案,笔者认为基于数据的优化方案是否能够真正落地是关键。如何最大化挖掘数据价值,如何提高数据的应用水平更值得关注。

海信打造“智能调优专家”

城市交通是一个动态的、精细的、多样化的交通系统,海信作为智能交通龙头,在近二十年里也做了很多探索和尝试,目前已形成了智能化、数字化的信号调优模式。海信打造“智能调优专家”,基于干线间关联度的绿波网络划分方法,融合OD数据、多参数的路口间关联度方法,实现绿波协调子区自动划分。

对于单点路口,海信按照早晚高峰、平峰、夜间低峰等多个时段,合理设置信号相位、相序、信号周期,灵活采用多种相位设计方法,使放行方式、时间分配与交通流需求相一致。

对于城市重点拥堵路口,开展“一点一策”专项研究,综合运用信号控制和其他交通组织优化手段,对畸形交叉口、短距离交叉口、多车道汇入、拥堵失衡路口等进行针对性的交通治理,多措并举,有效提升了路口的车辆通行效率。

大华“哨兵”视频雷达一体机等智能化设备

视频监控在交通管理过程中充当着交通传感的主力。然而,视频监控在雾雨天气等低照度情况下,会因为“看不清”“看不准”难以全天候发挥作用。而雷达通过检测目标的反射频率,既可以测距,也可以测速和检测目标的实时位置,有效弥补视频监控的不足,让感知系统持续工作。

通过“哨兵”视频雷达一体机、智能交通信号机等智能化设备和先进的人工智能算法,大华“智慧红绿灯”依托视频AI技术实现了视频交通流的数据采集,用到的交通流参数主要有流量、排队长度、车型、车速、占有率、车头时距等,让红绿灯实时“看清”路口的车流状态,“看懂”交通演变规律,对交通流量精准采集,辅助交通信号动态配时优化及全息呈现管控,科学分配路权,延误指数缩短20%以上,提升路口交通通行效率。

百度信号优化平台

百度信号优化平台通过前端感知数据的交通特征智能提取,经过AI诊断-优化-控制-评价-运维,打造“数据智能+流程闭环”新模式。百度在河北保定、湖南长沙、北京亦庄、广州黄埔等城区的落地实践证明,通过智能的交通信号控制,可以提升20%-30%的通行效率。

比如,广州黄埔区的6条主干道,司机平均遇红灯的停车次数,从3-4次下降为0-1次,在开泰大道东往西的方向,实现了一路绿灯通过12个路口;在长沙高新区智慧交管项目,引入百度地图导航界面信号灯红绿状态实时显示,使得早晚高峰双向通行速度提升20%,双向行程延误下降27%。

华为全息路网:全面赋能智慧交通业务应用

华为联合生态伙伴打造全息路口,为保证全天候数据精准度,借助雷视融合等技术,复用电警相机基础上加上雷达,在获取位置、车牌、速度、姿态等属性之后,根据这些数据做各种各样的应用。

信号优化方面,基于全息路口的数据的交通信号灯配时优化模型包括单点、干线的绿波、区域,配时优化之后进行信号的评价。实践证明,任何交通信号控制系统只有与当地、当时的实际交通状况结合起来,不断优化信号配时,并运用新技术,不断创新信号控制模式,才能发挥系统的控制效率,达到预定的控制目标,只有这样城市的畅通治理才能提升。

结语:

不可否认,统一信控平台确实解决了一些交通管理日常工作中的问题,而这只是城市交通管控的一个阶段性的需求,从行业技术发展考虑,在交通大数据、AI赋能以及车联网场景需求的时代背景下,AI、大数据赋能逐渐成为解决交通问题新突破口,其快速发展极大地推动了城市交通体系的变革,也为信控行业的发展带来新的机遇和挑战。

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