交通大腦并不是可有可無，看實際生活中發(fā)揮多少作用

2019-02-13 09:54

“交通大腦”對提升交通控制技術的意義

“交通大腦”是大數據、實時通訊和互聯(lián)網人工智能發(fā)展到一定階段的產物。它既不是萬能的救世主，也不是冰冷的機械戰(zhàn)警，但對解決上文提到的四個突出痛點可發(fā)揮重要作用。下面，筆者僅就所了解的城市“交通大腦”來談談其對交通控制技術的意義。

交通大腦”在統(tǒng)一技術架構下，利用多種手段滿足交通管控的業(yè)務需求。

針對當前交通控制技術缺乏總體設計這一問題，“交通大腦”構建了“數據基礎與技術應用相融合”的統(tǒng)一業(yè)務架構。簡單說，“交通大腦”有三項主要功能，一是對海量的交通觀測數據進行全時、全量的感知，并在基于高精地圖的數據平臺上進行統(tǒng)一的可視化表達和統(tǒng)一的交通參數、指標輸出（如交通量、交通組成、車頭時距、轉向比、排隊長度、行程時間等）；二是基于以上更加準確的交通運行參數數據，依托云計算和AI技術準確研判路網交通運行狀態(tài)與需求，第一時間發(fā)現(xiàn)問題、診斷并生成優(yōu)化策略；三是根據生成的優(yōu)化策略，協(xié)調、聯(lián)動 “信號燈優(yōu)化、交通組織優(yōu)化、交通參與者誘導、交通管理資源調度”等多種手段，對交通進行精準管控，實現(xiàn)提升交通運行效率和出行安全的總體目標。其中，多源數據，特別是互聯(lián)網數據以及強大的計算、存儲能力是大腦的核心競爭力；計算平臺，如數據資源管理平臺以及算法服務平臺等構成了“交通大腦”的核心技術。

不同的技術應用基于統(tǒng)一的基礎數據，然后形成統(tǒng)籌的優(yōu)化方案，在一個平臺上協(xié)調規(guī)劃、聯(lián)動各種交通控制設施并有效的誘導交通參與者，達到統(tǒng)籌交通管控的目的。

“交通大腦”的“數據底盤”，可精準提供實時的交通運行狀態(tài)。

數據是進行交通管控工作的基礎，也是最大的掣肘。雖然目前安裝了一些交通調查設備，但受到監(jiān)測范圍、設備完好度的影響，以往很多項目還需要人工穿著反光背心在路上數車、測車速，冒著較大風險，也僅能得到局部段落、有限時間的抽樣數據。“交通大腦”的底層是一個數據平臺，我們稱之為“數據底盤”。“數據底盤”的作用是匯聚各種感知數據，融合、生成反映真實交通運行狀態(tài)的各種交通參數和指標，也就是“交通大腦”的第一個主要功能。

首先，“數據底盤”融入了互聯(lián)網出行導航數據。利用海量的出行軌跡數據，可以提供行程速度、行程時間、OD數據等重要的基礎參數。此外，針對當前海量的城市視頻文件無法有效利用的問題，“交通大腦”通過視頻AI識別技術，對各種非結構化的視頻數據進行結構化處理，從海量的視頻圖像中解析出交通管控所需的排隊長度、車頭時距、轉向比等關鍵參數，將這些參數匯聚到“數據底盤”之中。這就像“交通大腦”的眼睛，凡是人眼所能觀察到的交通情況，都可以第一時間形成系統(tǒng)可以識別的結構化參數，而且覆蓋全時、全域。應該說，AI技術的應用實現(xiàn)了對現(xiàn)有數據的“增值”。如圖3所示。

圖3：基于視頻識別技術生成交通參數

另一方面，“數據底盤”將現(xiàn)有各種感知設備，如卡口交通監(jiān)控系統(tǒng)、視頻車輛檢測器、線圈、微波雷達傳感器、地磁傳感器等的結構化數據也匯聚進來，最終利用不同數據源數據相互校驗、補位，形成真實、全面反映路網交通運行狀態(tài)的交通參數和指標，并精準地統(tǒng)一表達在高精地圖上。在“數據底盤”上，交通管理者、技術工程師可以根據需要，有效、精準的查詢實時交通運行狀態(tài)和歷史交通運行狀態(tài)，服務于交通管控的技術應用需求。“數據底盤”補充了以往沒有的互聯(lián)網數據、視頻解析結構化數據，融合了現(xiàn)有感知結構化數據，生成統(tǒng)一的技術參數，對彌補目前數據質量不高、交通支撐不足、道路使用者出行規(guī)劃數據少等問題具有重要的支撐。如圖4所示。

例如，在路網交通管控工作中，“數據底盤”產出的交通量、交通組成、轉向比、排隊長度、停車次數、交通延誤等參數，服務于單路口信號燈、交通組織設計的評價與優(yōu)化；OD流量、停車次數、延誤、行程速度與行程時間服務于干道信號燈優(yōu)化、動態(tài)交通組織優(yōu)化；擁堵延時指數、平均速度、路網可靠度等指標服務于區(qū)域優(yōu)化。基于視頻識別的行人和非機動車流量、過街密度等基礎參數，則為優(yōu)化交通運行秩序，保障弱勢群體提供了支撐。

圖4：檢測設施、數據與底盤高精地圖的掛接

通過完整的算法規(guī)則和科學的量化研判體系，生成最優(yōu)的交通管控策略。

道路交通是一個動態(tài)、復雜的網絡系統(tǒng)。有了全量本、比較優(yōu)質的數據，我們可以對復雜的交通系統(tǒng)進行更為詳細和深入的解析。科研、技術人員可以更為方便地將復雜的交通運行系統(tǒng)與交通特征參數建立更多維、更全面、更精確的關系模型，正如中南大學余志教授提出的形象比喻“求解交通DNA”。在此基礎上，“交通大腦”基于經典交通模型，融合機器學習算法（比如研判交通運行狀態(tài)）、人工智能算法、神經網絡算法（比如生成最優(yōu)的路網管控策略、優(yōu)化子區(qū)劃分等）等形成一套算法體系，可以更多維、更準確地研判狀態(tài)、生成策略。此外，“交通大腦”的運行機制不是封閉的，支撐其持續(xù)發(fā)展的是科學研究能力、算法迭代能力。有了數據的支撐，通過與行業(yè)內管理單位、高校、科研機構、咨詢與設計單位的共同應用與不斷迭代，算法與研判能力會不斷提高，對交通運行狀態(tài)的控制也會更加科學和有效。

圖5：交通控制策略的生成

協(xié)調、聯(lián)動多種管控手段，整體提高交通運行效率，增強路網可靠性。

“交通大腦”是一個立體結構體系，“數據底盤”上掛接著交通管控的各種動態(tài)、靜態(tài)設施，比如動態(tài)可控的信號燈、可變信息標志（VMS）；靜態(tài)的交通標志和標線、交通隔離設施等。通過“交通大腦”的計算平臺，基于生成的最優(yōu)化交通控制策略，自動化的協(xié)調、聯(lián)動調控相關管控設施，解決交通擁堵、處理交通事件等問題。比如，在交通高峰時段，通過對“數據底盤”生成的交通量、交通延誤、運行速度、飽和度、排隊長度等交通參數、指標的研判，及時調整信號燈的相位、周期、綠信比等參數；通過視頻解析，識別溢出事件，調整信號燈相位，提升路口的通行能力；同時，還可基于飽和度、車速與交通延誤預判擁堵區(qū)域范圍，調整擁堵區(qū)域外圍信號燈的周期與綠信比，控制進入擁堵區(qū)域的交通流率。除了信號燈調控外，“交通大腦”還可通過提升交通控制設施的智能性與協(xié)調性，實現(xiàn)對交通流的動態(tài)調控。比如，根據方向交通流的飽和度、交通延誤、方向不均勻系數及轉向比，動態(tài)調控車道功能、開放應急車道、調控潮汐車道，提升道路通行能力；關閉某快速路入口、禁止某方向通行，降低交通流率、擁堵事件，提升路網承載力。此外，動態(tài)交通調控是一個系統(tǒng)工程，在應用可變信息標志的同時，信號燈的相位也會相應進行改變。

除了上述道路交通管控措施之外，利用導航、可變信息標志（VMS）有效誘導交通流，可提升路網利用率與均衡性，實現(xiàn)不改變在途車輛數量的情況下，提升運行效率。以上綜合性的誘導措施，同時可賦能于交通管理的指揮、調度業(yè)務，滿足急救、消防等特殊出行需求，如杭州已實施的救護車一路護航服務，以及大型活動的交通組織服務等。

圖6：動態(tài)交通組織

此外，“交通大腦”對路網指路標志系統(tǒng)具有支撐作用。“交通大腦”的一個功能是OD分析與透出，該功能模塊可以基于導航中的海量出行規(guī)劃數據對路網中的信息進行指引需求量化分析，結合路網信息的行政等級、隸屬關系，得到路網中節(jié)點信息的指引需求度系數，從而對現(xiàn)有指路標志版面信息進行評價，分析指路標志指引信息的覆蓋度和系統(tǒng)性，并協(xié)調指路標志信息與導航信息，從而，改善交通誘導不直接、不系統(tǒng)的問題。（作者：交通言究社）

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