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变革 | 数据驱动下的交通信号控制研究与实践
发布者:luofan                      来源:未知            点击率:次             更新日期:2019-08-04 15:11

数据在交通信号控制发展过程中一直扮演着重要的地位,随着技术进步和行业的发展,各种检测器手段的成熟,例如图像、视频、检测器等,数据逐渐丰富起来,数据的质和量方面显著提升。

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在第三届(2019)中国交通信号控制发展年会上,连云港杰瑞电子有限公司高新产品部部长刘建华结合一些实践与落地技术分享了数据驱动下的交通信号控制研究。

下文是刘建华演讲主要内容(有删减):

 一、数据带来的变革 

交通控制相关数据主要围绕人、车、路、环境展开。

在数据贫乏的年代,数据检测方式以检测线圈+人工调研为主,检测器线圈主要在小范围内布置,那时数据稀有而且珍贵;随着技术进步和行业的发展,各种检测器手段的成熟,例如图像、视频、检测器等,数据逐渐丰富起来,数据的质和量方面显著提升。

未来随着自动驾驶、5G发展,精度更高的数据将爆发式的增长,使我们可以更加精确的感知道路交通状态。

随着数据的增加,我们增加了新的烦恼,遇到了许多业务数据壁垒、数据烟囱等数据应用价值低的问题。

因此,为了挖掘数据的潜在价值,我们希望通过技术手段,解决数据价值应用低的问题,设计一套高效的数据平台,降低数据应用复杂度,促进业务创新。将城市中的各种类型的数据进行融合处理,从时间、空间、类型的多个维度对数据进统一处理,实现全流程一体化,从数据采集到数据服务全链路一体化,向上多样化赋能业务场景,实现通用化、行业化、定制化的应用。

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二、交通信号控制研究与实践

城市道路数据分为基础路网数据、基础设施数据等。

首先看基础路网数据。路网渠化数据格式化存储交通场景中的各种交通要素,包括的道路网数据、车道网络数据、车道线和车道功能等数据。

这些基础数据构建完成后,可以进行区域划分、容量计算分析、拥堵问题点的分析,可以作为信号灯控制的基础约束条件。

再看基础设施数据。基础设施数据格式化存储交通场景中的各种交通设备数据,包括的数据采集设备位置和类型、信号灯类型等数据。

目前常用的数据按类型分包括格式化的检测包括图片、视频等影响数据,车速、流量、车头时距等格式化的数据;按位置分包括固定点、移动点的数据。

视频数据、雷达数据、卡口数据、位置数据是现在比较普遍应用的数据。

由于杰瑞电子是军工企业,因此还利用了高精度北斗定位技术,在连云港建设了增强北斗与互联交通信号控制试验基地。

高精度北斗定位技术定位误差在厘米级,融合高精度地图,可以将车辆精确定位到车道上。

首先可以应用的特殊车辆的优先控制,概统精度的优先控制,例如应急车辆、公交车辆等,可以将对交通的影响降到最低;随着车载定位装置的的普及,可以更准确的判断交通状态,例如车辆排队长度、密度、速度等;车流的运行机理,例如变道行驶行为、车头时距等,从而发现交通运行问题,优化交通组织;同时也可以发掘在共享出行、拼车出行等创新应用方面。

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基于对道路网络数据、交通控制数据和动态感知数据的分析,从底层到上层,通过深入融合可以提供更加精细的数据驱动信号控制设计。例如构建数据驱动的交通控制系统、数据驱动下的交通评价体系、基于容量的均衡控制等。

有了数据之后,基于系统数据构建了3大类,90项评价指标,全面监控系统的运行状态和分析优化控制的效果,构建区域、道路、交叉口分级融合的数据指标驱动体系。

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3大类评价指标包含系统运行评价指标、数据质量评价指标和交通控制评价指标。

基于以上的分析,杰瑞电子构建了一套基于数据驱动、场景化的信号控制系统;系统基于数据指标实时推送路网状态、系统状态、设备状态,实现问题、事件的精确定位,实现像-景-位置的数据的融合展示,以数据推动业务,推动策略的制定和优化。

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如何应用好这个信号控制系统?杰瑞电子构建3大控制策略、10类控制方式的控制体系。

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对于城市整个路网,基于不同的状况、时空特征采用不同的控制策略和控制方式。

在拥挤状态,采用容量控制为主,控制进入容量饱和区域的车辆;在其他时段,以网络绿波为主,提升路网的通行速度和效率,同时兼顾路网流量的均衡。

基于卡口过车数据、车流轨迹数据分时交通流的运行规律、出行规律,灵活组合控制策略和控制方式。

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针对单个路口,信号机精细化的交通数据可以对最基础的控制方案和相关参数进行优化,包括常用的时段划分、周期范围、饱和流量,基于精细化的数据促进这些参数的合理化标定,不同的路口可能会有不同的参数。

 
 

 

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