“交通大腦”對(duì)提升交通控制技術(shù)的意義

“交通大腦”是大數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)通訊和互聯(lián)網(wǎng)人工智能發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物。它既不是萬(wàn)能的救世主，也不是冰冷的機(jī)械戰(zhàn)警，但對(duì)解決上文提到的四個(gè)突出痛點(diǎn)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(lái)談?wù)勂鋵?duì)交通控制技術(shù)的意義。

• 交通大腦”在統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)下，利用多種手段滿足交通管控的業(yè)務(wù)需求。

針對(duì)當(dāng)前交通控制技術(shù)缺乏總體設(shè)計(jì)這一問(wèn)題，“交通大腦”構(gòu)建了“數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)應(yīng)用相融合”的統(tǒng)一業(yè)務(wù)架構(gòu)。簡(jiǎn)單說(shuō)，“交通大腦”有三項(xiàng)主要功能，一是對(duì)海量的交通觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行全時(shí)、全量的感知，并在基于高精地圖的數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)行統(tǒng)一的可視化表達(dá)和統(tǒng)一的交通參數(shù)、指標(biāo)輸出（如交通量、交通組成、車頭時(shí)距、轉(zhuǎn)向比、排隊(duì)長(zhǎng)度、行程時(shí)間等）；二是基于以上更加準(zhǔn)確的交通運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，依托云計(jì)算和AI技術(shù)準(zhǔn)確研判路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)與需求，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、診斷并生成優(yōu)化策略；三是根據(jù)生成的優(yōu)化策略，協(xié)調(diào)、聯(lián)動(dòng) “信號(hào)燈優(yōu)化、交通組織優(yōu)化、交通參與者誘導(dǎo)、交通管理資源調(diào)度”等多種手段，對(duì)交通進(jìn)行精準(zhǔn)管控，實(shí)現(xiàn)提升交通運(yùn)行效率和出行安全的總體目標(biāo)。其中，多源數(shù)據(jù)，特別是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及強(qiáng)大的計(jì)算、存儲(chǔ)能力是大腦的核心競(jìng)爭(zhēng)力；計(jì)算平臺(tái)，如數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)以及算法服務(wù)平臺(tái)等構(gòu)成了“交通大腦”的核心技術(shù)。

不同的技術(shù)應(yīng)用基于統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，然后形成統(tǒng)籌的優(yōu)化方案，在一個(gè)平臺(tái)上協(xié)調(diào)規(guī)劃、聯(lián)動(dòng)各種交通控制設(shè)施并有效的誘導(dǎo)交通參與者，達(dá)到統(tǒng)籌交通管控的目的。

• “交通大腦”的“數(shù)據(jù)底盤(pán)”，可精準(zhǔn)提供實(shí)時(shí)的交通運(yùn)行狀態(tài)。

數(shù)據(jù)是進(jìn)行交通管控工作的基礎(chǔ)，也是最大的掣肘。雖然目前安裝了一些交通調(diào)查設(shè)備，但受到監(jiān)測(cè)范圍、設(shè)備完好度的影響，以往很多項(xiàng)目還需要人工穿著反光背心在路上數(shù)車、測(cè)車速，冒著較大風(fēng)險(xiǎn)，也僅能得到局部段落、有限時(shí)間的抽樣數(shù)據(jù)�！敖煌ù竽X”的底層是一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，我們稱之為“數(shù)據(jù)底盤(pán)”�！皵�(shù)據(jù)底盤(pán)”的作用是匯聚各種感知數(shù)據(jù)，融合、生成反映真實(shí)交通運(yùn)行狀態(tài)的各種交通參數(shù)和指標(biāo)，也就是“交通大腦”的第一個(gè)主要功能。

首先，“數(shù)據(jù)底盤(pán)”融入了互聯(lián)網(wǎng)出行導(dǎo)航數(shù)據(jù)。利用海量的出行軌跡數(shù)據(jù)，可以提供行程速度、行程時(shí)間、OD數(shù)據(jù)等重要的基礎(chǔ)參數(shù)。此外，針對(duì)當(dāng)前海量的城市視頻文件無(wú)法有效利用的問(wèn)題，“交通大腦”通過(guò)視頻AI識(shí)別技術(shù)，對(duì)各種非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，從海量的視頻圖像中解析出交通管控所需的排隊(duì)長(zhǎng)度、車頭時(shí)距、轉(zhuǎn)向比等關(guān)鍵參數(shù)，將這些參數(shù)匯聚到“數(shù)據(jù)底盤(pán)”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(shí)間形成系統(tǒng)可以識(shí)別的結(jié)構(gòu)化參數(shù)，而且覆蓋全時(shí)、全域。應(yīng)該說(shuō)，AI技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的“增值”。如圖3所示。

圖3：基于視頻識(shí)別技術(shù)生成交通參數(shù)

另一方面，“數(shù)據(jù)底盤(pán)”將現(xiàn)有各種感知設(shè)備，如卡口交通監(jiān)控系統(tǒng)、視頻車輛檢測(cè)器、線圈、微波雷達(dá)傳感器、地磁傳感器等的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也匯聚進(jìn)來(lái)，最終利用不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)相互校驗(yàn)、補(bǔ)位，形成真實(shí)、全面反映路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)的交通參數(shù)和指標(biāo)，并精準(zhǔn)地統(tǒng)一表達(dá)在高精地圖上。在“數(shù)據(jù)底盤(pán)”上，交通管理者、技術(shù)工程師可以根據(jù)需要，有效、精準(zhǔn)的查詢實(shí)時(shí)交通運(yùn)行狀態(tài)和歷史交通運(yùn)行狀態(tài)，服務(wù)于交通管控的技術(shù)應(yīng)用需求�！皵�(shù)據(jù)底盤(pán)”補(bǔ)充了以往沒(méi)有的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、視頻解析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，融合了現(xiàn)有感知結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成統(tǒng)一的技術(shù)參數(shù)，對(duì)彌補(bǔ)目前數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、交通支撐不足、道路使用者出行規(guī)劃數(shù)據(jù)少等問(wèn)題具有重要的支撐。如圖4所示。

例如，在路網(wǎng)交通管控工作中，“數(shù)據(jù)底盤(pán)”產(chǎn)出的交通量、交通組成、轉(zhuǎn)向比、排隊(duì)長(zhǎng)度、停車次數(shù)、交通延誤等參數(shù)，服務(wù)于單路口信號(hào)燈、交通組織設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)與優(yōu)化；OD流量、停車次數(shù)、延誤、行程速度與行程時(shí)間服務(wù)于干道信號(hào)燈優(yōu)化、動(dòng)態(tài)交通組織優(yōu)化；擁堵延時(shí)指數(shù)、平均速度、路網(wǎng)可靠度等指標(biāo)服務(wù)于區(qū)域優(yōu)化�；�于視頻識(shí)別的行人和非機(jī)動(dòng)車流量、過(guò)街密度等基礎(chǔ)參數(shù)，則為優(yōu)化交通運(yùn)行秩序，保障弱勢(shì)群體提供了支撐。

圖4：檢測(cè)設(shè)施、數(shù)據(jù)與底盤(pán)高精地圖的掛接

• 通過(guò)完整的算法規(guī)則和科學(xué)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(gè)動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。有了全量本、比較優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，我們可以對(duì)復(fù)雜的交通系統(tǒng)進(jìn)行更為詳細(xì)和深入的解析。科研、技術(shù)人員可以更為方便地將復(fù)雜的交通運(yùn)行系統(tǒng)與交通特征參數(shù)建立更多維、更全面、更精確的關(guān)系模型，正如中南大學(xué)余志教授提出的形象比喻“求解交通DNA”。在此基礎(chǔ)上，“交通大腦”基于經(jīng)典交通模型，融合機(jī)器學(xué)習(xí)算法（比如研判交通運(yùn)行狀態(tài)）、人工智能算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（比如生成最優(yōu)的路網(wǎng)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(zhǔn)確地研判狀態(tài)、生成策略。此外，“交通大腦”的運(yùn)行機(jī)制不是封閉的，支撐其持續(xù)發(fā)展的是科學(xué)研究能力、算法迭代能力。有了數(shù)據(jù)的支撐，通過(guò)與行業(yè)內(nèi)管理單位、高校、科研機(jī)構(gòu)、咨詢與設(shè)計(jì)單位的共同應(yīng)用與不斷迭代，算法與研判能力會(huì)不斷提高，對(duì)交通運(yùn)行狀態(tài)的控制也會(huì)更加科學(xué)和有效。

圖5：交通控制策略的生成

• 協(xié)調(diào)、聯(lián)動(dòng)多種管控手段，整體提高交通運(yùn)行效率，增強(qiáng)路網(wǎng)可靠性。

“交通大腦”是一個(gè)立體結(jié)構(gòu)體系，“數(shù)據(jù)底盤(pán)”上掛接著交通管控的各種動(dòng)態(tài)、靜態(tài)設(shè)施，比如動(dòng)態(tài)可控的信號(hào)燈、可變信息標(biāo)志（VMS）；靜態(tài)的交通標(biāo)志和標(biāo)線、交通隔離設(shè)施等。通過(guò)“交通大腦”的計(jì)算平臺(tái)，基于生成的最優(yōu)化交通控制策略，自動(dòng)化的協(xié)調(diào)、聯(lián)動(dòng)調(diào)控相關(guān)管控設(shè)施，解決交通擁堵、處理交通事件等問(wèn)題。比如，在交通高峰時(shí)段，通過(guò)對(duì)“數(shù)據(jù)底盤(pán)”生成的交通量、交通延誤、運(yùn)行速度、飽和度、排隊(duì)長(zhǎng)度等交通參數(shù)、指標(biāo)的研判，及時(shí)調(diào)整信號(hào)燈的相位、周期、綠信比等參數(shù)；通過(guò)視頻解析，識(shí)別溢出事件，調(diào)整信號(hào)燈相位，提升路口的通行能力；同時(shí)，還可基于飽和度、車速與交通延誤預(yù)判擁堵區(qū)域范圍，調(diào)整擁堵區(qū)域外圍信號(hào)燈的周期與綠信比，控制進(jìn)入擁堵區(qū)域的交通流率。除了信號(hào)燈調(diào)控外，“交通大腦”還可通過(guò)提升交通控制設(shè)施的智能性與協(xié)調(diào)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的動(dòng)態(tài)調(diào)控。比如，根據(jù)方向交通流的飽和度、交通延誤、方向不均勻系數(shù)及轉(zhuǎn)向比，動(dòng)態(tài)調(diào)控車道功能、開(kāi)放應(yīng)急車道、調(diào)控潮汐車道，提升道路通行能力；關(guān)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(wǎng)承載力。此外，動(dòng)態(tài)交通調(diào)控是一個(gè)系統(tǒng)工程，在應(yīng)用可變信息標(biāo)志的同時(shí)，信號(hào)燈的相位也會(huì)相應(yīng)進(jìn)行改變。

除了上述道路交通管控措施之外，利用導(dǎo)航、可變信息標(biāo)志（VMS）有效誘導(dǎo)交通流，可提升路網(wǎng)利用率與均衡性，實(shí)現(xiàn)不改變?cè)谕拒囕v數(shù)量的情況下，提升運(yùn)行效率。以上綜合性的誘導(dǎo)措施，同時(shí)可賦能于交通管理的指揮、調(diào)度業(yè)務(wù)，滿足急救、消防等特殊出行需求，如杭州已實(shí)施的救護(hù)車一路護(hù)航服務(wù)，以及大型活動(dòng)的交通組織服務(wù)等。

圖6：動(dòng)態(tài)交通組織

此外，“交通大腦”對(duì)路網(wǎng)指路標(biāo)志系統(tǒng)具有支撐作用�！敖煌ù竽X”的一個(gè)功能是OD分析與透出，該功能模塊可以基于導(dǎo)航中的海量出行規(guī)劃數(shù)據(jù)對(duì)路網(wǎng)中的信息進(jìn)行指引需求量化分析，結(jié)合路網(wǎng)信息的行政等級(jí)、隸屬關(guān)系，得到路網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)信息的指引需求度系數(shù)，從而對(duì)現(xiàn)有指路標(biāo)志版面信息進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析指路標(biāo)志指引信息的覆蓋度和系統(tǒng)性，并協(xié)調(diào)指路標(biāo)志信息與導(dǎo)航信息，從而，改善交通誘導(dǎo)不直接、不系統(tǒng)的問(wèn)題。（作者：交通言究社）