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吴建平:大数据时代的智能交通系统

2016-04-25

来源 : 赛文交通网

作者 : 吴建平

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  4月6日,由赛文交通网主办的第五届中国智能交通市场年会在上海中油阳光大酒店成功举办,清华大学未来交通研究中心主任吴建平在年会上演讲了大数据时代的智能交通系统,用研究的最新成果与大家交流了大数据下的智能交通系统的更好发展。

  以下是演讲视频和实录:

  大家下午好,在座的都是我们国家的智能交通领域里面的研究者或者是实践领域里面的佼佼者。今天下午很荣幸在这里给大家做一个智能交通方面相关的交流。今天下午主要讲一下大数据的时代,我们手上有越来越多的数据的时候,我们怎么样使我们的智能交通做的更好,我里面用了一些研究的最新成果跟大家一起交流。

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   说到大数据,其实因为这个话题不能说的太多,因为大数据我想在座的大家这几年已经听了很多,大数据一个是大,二是数据种类多,至于多大,我想在这里不累赘了。我们有越来越多数据的时候,今天早上了两个专家介绍,大量都是怎么样采集各种各样的数据,下午专著讲,主要还是专著城市交通,就是怎么把城市里面的交通管理好角度来讨论问题。传统角度来说,在座做智能交通管理技术,通常有视频数据,线圈数据,微博数据,RFID数据,还有其他的数据,手机系统,GPS系统等等各种各样的数据,但是这些数据是结构数据,都是我们自己采集来的,但是在这个时代,我们有更多技术的数据,可能不一定直接相关,但是会非常相关。比如说这里面的数据直接影响到城市交通拥堵与否,如果把我们的系统跟技术的系统衔接,提供给人们更好智能交通服务体系,还需要把数据融到体系里面,智能交通最后的发展涉及到人口,城市的气象,我觉得这两天的雨都没有下的太大,路上的交通就跟天晴不一样了。

   在这个时代,应该更多利用各种各样的数据解决我们的交通问题,同时有了那么多数据应该想办法使智慧交通真正的走向智慧。而不是像传统做的一样,好多到目前为止很多的工作都是在采集数据,把数据展示到平台上,作为一个平台把数据收起来,做一个简单的展示。我想很多工作目前还在这个阶段。

   但是既然有数据,我们就可以让我们的系统变得更加智慧,如果我们有那么多数据的时候,我们怎么样使得智能交通系统,真正可以用智慧两个字来描述,比如说微信,新闻上讲,阿尔法狗跟人类下棋,人类输了。依托计算机和信息的智慧体系,是可以做到非常聪明的,非常智慧的。今天下午我想介绍就是这个。我把话题移到城市动态交通仿真平台。

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   这里面它主要就是,如果有那么多数据的时候,我们怎么样使我们的城市交通管理真正走向智慧化。这个系统核心的构成,大家知道智能交通有一个数据平台,通过各种各样的体系,包括通过大数据收集来的气象数据,各种各样的旅游数据,节假日数据,暴雨什么的等等所有的数据,这是一个数据平台。这个体系其实有三部分构成,我假想这块是今天大量城市他们有的智慧交通系统,我所做这个体系实际上更多在下面这块,也就是说未来我期待我们这个系统就像一个USB插口一样,插到现有的接口里面跟系统做数据的交换,通过系统对整个城市交通状况进行认识。在认识的基础上,通过智能交通专家系统,比如说一个人感冒不仅一种解决方案,而且每种解决方案效果不一样。把这套系统跟仿真评价体系对接,把每个方案效果告诉你。通过把决策做出来,再反馈到平台,这个平台可以直接控制各种各样的东西。我把三个东西叫做智慧三要素,你得有数据,专家系统,还有仿真评价系统才能做出智慧,理智的决策。

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   专家系统就像感冒10个医生可以开出10份药,但是只有一份是最适合你,那份通过评价体系找出来,然后再回到平台里面。

   这个体系整体的构成是标准互联网体系,这个体系目前直接接到数据上,也可以接到已有平台上,如果接到已有平台上,下面两块不需要,直接从这里发挥作用。这就是刚才说的专家系统都在里面,它根据道路上的信息,进行各种路况展示,路口的优化等等。所有里面功能就是上面三块,交通的数据,专家系统,评价系统,再上一层对实际的应用服务,可能应用于各种各样的服务。

   也就是说,拿一个例子来说,除了自己数据基础上,我们可以跟大数据对接,使得我们的数据变得更多,我们可以用专家方案系统,假定我们有这个城市交通数据,展示了道路的状态,在这个基础上如果发现这块地方特别拥堵都可以直接看到,系统可以分析什么原因,于是可以有几个方案,这一切到后面,所有的方案尽快通过仿真评价体系进行实时的仿真,快速做出结论,然后把结论给到系统的应用。

   我们系统得了各种各样的奖,去年得到了北京创新发明大赛的金奖第一名。我今天想跟大家介绍一下,它是什么样的模式?

    我为什么从这里开始介绍,所有的系统,如果做智能交通的,大家都有这个城市里面的路况展示,因为这个是最直接。只要把所有数据拿上来,通过合理的计算,有不少公司就是简单的平均值来展示上面的速度,流量,这是有问题的。我是以合理的路况展示,从智慧体系来说,就是医生给病人了解第一道关,得了解病的状况是怎么样的。第二个功能实际上一个比较简单的对一个城市的宏观的描述,为什么 很多城市要做这个,主要是给老百姓能够理解的,道路拥堵不拥堵的状况。在这个里面很简单,我们了解整个城市的路网状况,我们的城市路网是怎么样的,那个是静态的交通数据。动态我们知道每一条有多少车流,拥堵指数就自然而然就有了。然后走到这里,智慧体系慢慢出来,目前这个系统是动态监测每一条路进来的流量,在这个基础上,我们后台可以通过交通仿真和交通模型分析计算,直接判断目前你的方案是不是最佳。很多城市交通控制系统,一般大量的他们是按照时段性的分析。

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    这个系统我们做的时候,不仅把信号给你优化了,把地上标志标签也优化了,如果这个方向两个小时左转的车流很多,如果两个小时车流又小了,我可以主动调整左转,右转的车流的情况,我们可以分析路的拥堵原因,对路口进行交通组织优化,并提高多种解决方案最后通过仿真评价来对各个方案评估。作为系统的优化目前已经做了这步。只要这些数据进去,对管控路口进行动态优化,保证延误时间最短,同时把这个信号情况跟上下游路口进行沟通。

   城市里面交通路口很重要,一个路口现实了城市的能力,第二个怎么样把交通均衡到分布在路网上,哪一个城市不会所有路堵死了,任何时候拥堵就是一定的时间发生了拥堵,一个很重要的工作把拥堵交通流均衡分布到没有太拥堵的路上。因为你在山里面就是看到那点,但是作为智能交通工作者,我们可以对路可以做一个剩余能力的计算,怎么样来均衡交通流,我们就可以做出怎么样来分流。当然,我们还需要其他的配合,你需要一些非定向的,或者定向,比如说在北京有很多去金融街上班的车流,去金融街上班的车请走这条路,那个就是定向诱导,定向诱导对数据要求比较高,因为都是合理的判断。

   刚才我说的两件事情把路口管好,把城市交通均衡做好,首先要有数据的支撑,后面有后台的分析模型。

   第三除了正常的管理,还有非正常的管理,也就是说我们要随时知道哪一个地方发生了什么情况,对异常交通事件进行管理。比如说事件发生了以后,我们的系统可以预测15分钟扩散到哪里,我们从外围进行交通舒缓,信号可以显示前方交通事故的诱导。这个是异常交通事件管理工作。

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   做完常规的事情,我们目前做了比较大的国家科技项目支持的工作,其中一个是南宁东盟博览会,我们没有办法把整个城市交通都做的特别好,但是我们现在概念,通过一个自动调节区域的方式,可以保证一个区域里面,这个区域交通不拥堵,要做两个事情,一个对区域交通状态有非常精确动态监测,同时对主要路口进行动态的联调控制,这个就是最近的成果。我根据里面每一个主要路段交通状况,当他碰到一个临界池的时候,系统就开始调控,保证这个区域里面,这个是南宁东盟博览会的区域,主要的场景都在这个地方,这个是周期的酒店,我们可以保证那个区域交通不堵,但是如果那些交通是路过这些车,我们都会进行相应的疏导。这里面依赖的技术也是数据,也就是说,我们必须有足够多的数据来支撑这个体系,什么时候这个路口红绿灯有多少,决定了绿灯开多少秒,这个周期怎么变化,所有都是后台来控制的。

   我们另外在北京也做了,做城市灾害交通拥堵,这个系统就是动态的了解整个城市的道路通行能力,因为大家知道这条路堵死了,就相当于不了解了,在路网这条不应该有通行能力,你要动态把交通情况,我们就有办法绕过交通网络,把人们安全疏导家里,这里面核心技术就是动态分析道路每一条能力。我们可以对未来的路情况进行预测,这些是我们的核心基本功能。

   目前其实有一些工作,清华大学交通中心跟英华在很多地方做实践,包括南京,东盟博览会控制现场,包括杭州,北京等主要的城市,可能郑州用的功能多了两个功能,都是在不同的地方,我刚才讲过在不同城市里面有不同的应用和展示,下面大家对这块有更多的兴趣,可以后面再联系讨论这方面的工作,因为时间的关系,我必须要结束了。

   谢谢! 

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