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“城市交通超脑”实现交通智慧化

企业报道  2019-03-22 15:56:41 阅读:

  ——清华大学“未来交通”研究中心“城市交通超脑”研究与应用

  在城市建设飞速发展的今天,交通发展状况的好坏,将直接影响城市的发展速度和居民的生活幸福指数。交通,是每一座城市的命脉,贯穿城市建设的方方面面。近年来,随着机动车保有量持续增加,交通需求量日益增大。

  目前,我国的很多城市,都存在路网结构不完善等现象。如:连通性强的干路缺乏,环形放射式路网相适应的放射性道路缺乏,连通中心城区和外围区域的快速路的缺乏,等等。不仅如此,有的城市还存在部分道路交通设施不完备,交通管理手段单一,交通疏导不及时或不合理,导致城市道路通行能力低下等现象。

  自上世纪90年代起,我国开展智能交通系统(ITS)建设,取得了显著成效。在清华大学-剑桥大学-麻省理工学院低碳大学联盟的框架下,三所国际著名大学于2012年联合成立了“清华大学-剑桥大学-麻省理工学院‘未来交通’研究中心”并由教育部长江学者、清华大学吴建平教授任中心主任。中心核心团队由4名清华大学教授,4名剑桥大学和麻省理工学院教授及2名国际杰出访问教授组成;中心邀请了2位英国皇家学会院士和4位中国科学院、工程院院士担任中心顾问委员会委员。中心有20多位博士后和博士研究人员。中心的宗旨是:依托中心的多文化背景和多学科交叉的特色,研究适应未来人类社会和未来城市发展的未来交通系统和相关科学技术,做出原创性的科学研究;综合应用现代先进的科学技术,向交通拥堵、交通安全、交通环境和交通能源等全球性问题发起挑战;该中心是国内首个集交通、能源、环境及人体健康于一体的未来交通研究中心。

  在多年潜心研究的基础上,中心已研发出“城市动态交通仿真平台”,使我国的智能交通研究水平提升到一个新的高度,步入世界领先行列。该中心研究和开发的微观交通仿真模型“FLOWSIM”,填补了国内空白,并成功应用到2008年北京奥运会交通管理和组织优化。

  随着物联网与云计算等技术的快速发展,交通管理也逐渐由数字化走向智慧化。清华大学“未来交通”研究中心在该领域做出了突出贡献,他们针对国内智能交通管理系统的应用现状,提出“城市交通超脑”概念,让交通系统自身具有独立思考、自主决策和智慧运营等能力。“城市交通超脑”的提出,改变了早期智能交通只具备数据获取能力,缺乏数据深度挖掘和分析能力,无法真正做到智慧化管理和科学决策的状况。所谓“城市交通超脑”,指的是一个以大数据、人工智能和在线交通仿真为核心要素,集管理与服务于一体的交通中枢系统。该系统可实现路网交通状况实时分析和评价、交通业务在线综合管理、交通信息服务便民、交通信号灯优化设置、区域交通组合与交通诱导动态优化、以及交通突发事件预测预报和影响范围预估。图 1是城市交通超脑的概念图。截至目前,该中心已完成“城市交通超脑”体系构建,在相关领域发表高水平论文100余篇,申请国际发明专利授权10项,国内发明专利授权15项,并夺得“2016日内瓦国家发明博览会金奖”,“2017中国仿真学会一等奖”,“2018年北京市科技奖”。“未来交通”研究中心的技术已经实现商业化,通过清华控股投资科进英华集团向市场开放。

图 1. 城市交通超脑概念图。

  图 1. 城市交通超脑概念图。

  “城市交通超脑”由大数据运营体系、评估评价体系、专家决策体系和管理控制体系四个体系构建而成。其中,大数据运营体系负责将各个原本处于孤立或分散状态的交通管理子系统进行融合,如视频监控、电警、卡口、信号灯管理、应急指挥、警务系统等,并基于同一GIS地图(GIS:Geographic Information System,地理信息系统)进行深度数据挖掘,实现信息的融合和处理。评估评价体系负责建设有可视化的微观和宏观交通仿真平台,能支持大区域路网和重点路口的交通组织优化仿真,能对交通规划、交通现状和交通优化进行评价。专家决策体系是针对交通系统所存在的各类症结,利用仿真平台给出多项解决方案及方案的量化评分,并选出最优解决方案。管理控制体系由实时交通管控和交通信息服务两部分组成,能充分利用智能管理的优势,自动调配各类交通资源,实现城市交通科学的、智能化的管理。

  “城市交通超脑”体系的构建,离不开该中心所有成员前期对于人/车/路的交互行为与协作模式的研究,即“基于行为的交通仿真”研究,主要包括基于驾驶行为、行人行为及自行车行为的交通仿真。该中心所开发的微观交通仿真软件FLOWSIM,如图2所示,其微观交通流模型能够细致而又客观地描述出个体交通参与者的交通行为,交通流的微观细节,包括特殊交通状态(交通事故)。

图 2. FLOWSIM软件界面示意图。

  图 2. FLOWSIM软件界面示意图。

  迄今,“城市交通超脑”的相关技术已在北京、天津、杭州等城市得到应用。调查发现,该技术的应用,能为出行者平均缩短4%-15%的出行时间;可减少延误损失数亿乃至数十亿元,创造间接经济效益数百亿元。“城市交通超脑”是构建智慧交通的核心技术,清华大学已将该超脑相关技术进行知识产权转让。这标志着“城市交通超脑”研发和实施已进入一个快速发展期。随着自动驾驶车辆和管轨交通等新型智能交通方式的发展,“城市交通超脑”还将成为未来交通管理控制的核心技术,科学管理和调度车辆,最大限度地开发城市交通潜能。“城市交通超脑”将成为我国实现“交通强国”战略的重要关键技术之一,是中国创新、引领世界的成功范例之一。

  “城市交通超脑”的核心技术主要包括:

  一、基于大数据驾驶风格的挖掘与分析

  驾驶风格指的是在驾驶过程中个体所形成的习惯性驾驶模式。为能探究驾驶风格的内部结构化信息,进而对不同驾驶风格予以识别和建模,如图3所示。

图3. 驾驶风格解析.

  图3. 驾驶风格解析.

  二、在线交通仿真

  “在线交通仿真”主要包含实时数据、云上仿真、并行计算和在线决策等部分。“在线交通仿真”是城市交通超级大脑的中枢。

  三、基于深度学习的动态交通分配模型

  相对传统交通仿真而言,“城市交通超脑”运用计算机神经网络的深度学习技术,能快捷求解动态交通分配方案,并可节省运算时间80%以上。

  四、节点失效法与动态路网重构法

  在暴雨等恶劣气候环境中,交通路网会出现部分路段失效或路口失效等情况。为此,基于完整路网模拟的交通仿真已无法得以适用,取而代之的是基于节点失效和动态路网重构方法。动态交通仿真平台可重构实时动态路网,真实模拟交通网络,由此得出的在线交通管理诱导方案,能让城市汽车在城市恶劣气候环境下延误平均缩短50%。


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