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赵景春:“两个闭环” 打造济南信号控制新模式

2018-06-06

来源 : 赛文交通网

作者 : 赵景春

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目前是一个突出时效、创新求实、以人为本的时代。济南交警支队按照“立足实战”、“技术引领”、“科技创新”、“服务出行”的宗旨。于2017年打造了城市交通控制技术部,包括一个中心,五大平台模块,实现了两个闭环式管理。

一个中心就是济南信号智能控制中心,五个平台模块包括交通信号实时监测评估、信号智能管控平台、宏观信号控制仿真模块、微观交通控制仿真模块和交通信号智能运维平台。

两个闭环式管理,第一个是信号配时优化实时动态闭环式管理,分以下五个步骤。

第一步是实时发现配时存在的问题;第二步是针对配时存在的问题能够实时优化一个新的方案;第三步是将优化方案进行仿真验证;第四步是方案远程下发;第五步是方案检测评估。如果发现问题以后再优化、再评估,形成信号动态优化的闭环。

第二个是闭环信号故障运维实时动态闭环式管理,主要包括三个步骤。

首先是信号故障快速发现;第二步针对故障实现就近维修派工;第三步是对于维修结果进行确定;第四步是对运维团队进行有效监管。

一、五大平台模块简介

交通信号实时监测评估平台基于滴滴出行大数据,可以对全城路口状态自动扫描、多维效果评价、实时自动预警。

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上图反映的报警就是有问题的路口,信号配时还有优化的空间,目前滴滴也在对这个平台进行升级,发现问题的实时性包括警觉性提高了很多。

信号智能管控平台是由海信网络科技研发升级,立足传统智能交通设备数据,动态调整优化配时方案,实现了与VISSIM仿真的无缝对接。

宏观交通控制仿真模块基于Trans CAD构建,准确预测不同状态下的交通流变化,从而为信号控制策略提供指导。

微观交通控制仿真模块是通过在线交通仿真,能够第一时间对配时方案经行事前评价,避免直接下发带来的控制风险。

交通信号智能运维平台通过多方媒及自动或被动检测信号故障,平台自动就近派单,运维轨迹在线回放,实现运维效率最大化。

二、信号控制“两大闭环”

第一是信号配时优化实时动态闭环。

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第一步是实时问题发现。利用互联网数据平台和传统数据平台,下一步将把这两个平台打通,真正实现传统数据+互联网数据的深度融合。这样能使信号配时问题的发现更加准确,更加及时,对下一步信号优化也能提供更加合理化的建议。

第二步是方案动态优化。如果对比较重要的路口进行配时优化以后有可能对相邻路口产生影响的时候,首先要引用到宏观的交通仿真模块对周边路网进行分析,针对这个分析结果给出宏观的信号控制策略,在这个基础上再进行微观的信号方案优化。

第三步是方案仿真验证。配时方案出来后由微观信号控制仿真平台对优化方案进行在线仿真评估。微观信号控制仿真平台的使用,减少了工程上的重复建设成本,为交通管理的科学决策提供了有力的支撑。

第四步是方案远程下发。优化方案通过微观仿真评估后,直接由信号智能管控平台远程下发至前端信号机。

第五步是实时检测评估。方案下发后可利用交通信号实时监测评估平台和信号智能管控平台对其效果进行检测评估,若发现方案仍然存在问题。则由交通工程师根据问题对其方案进行修正,如此一步步迭代优化,直到配时方案满足交通需求为止。

第二是信号故障运维闭环。

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首先是故障快速发现。目前这个运维平台能实现信号故障的快速发现,信号灯不亮、红绿灯同时亮,包括绿绿冲突也能发现。但是单个的黄灯故障现在无法发现,因为黄灯出现时间太短。下一步将跟海信网络科技协调研发能及时发现并反馈黄灯故障。

第二步是就近维修派工。结合运维云平台APP客户端,实现了维护人员在GIS地图内实时定位。当接收到信号设施故障信息后,中心工作人员根据定位位置就近派工维修。构建故障快速发现、及时响应机制,提高整体运行效果。

第三步是运维结果确定。故障维修完成后运维工作人员通过APP客户端提交维修信息、同时上传维修后的照片,申请验收;中心工作人员根据维修情况进行验收确认。

第四步是运维团队监管。构建运维评价体系,通过服务闭合率、系统可用率等指标评价维护效果、服务质量,提升运维服务综合管理水平。同时通过轨迹回放,结果证据上传等方式,对运维人员进行监管,杜绝个别人员走过场的现象,确保维护的效果。

三、智能控制中心科技创新

创新之处主要是三点。

一是多元数据的融合应用。传统智能交通数据与互联网进行了紧密集合,使地磁、电警卡口、互联网浮动车、人工试验车、多方媒体数据进行有效融合处理,并应用在信号控制优化中。

二是宏观模型指导控制策略。宏观信号控制仿真模块基于TRANS CAD构建,通过将地磁、卡口数据录入模型,采用反推OD技术得到机动车出行分布,可以预测不同状态下的交通流量变化,从而为信号控制策略提供指导。

三是信号控制与仿真平台实时对接。交通信号智能管控平台与交通仿真平台数据进行实时连接,实现配时方案在线评估。

多元数据的融合应用主要是三个方面。

一是配时。在地磁、卡口、线圈等传统交通数据的基础上融入互联网数据,对其进行分析计算,为精细化配时提供数据支持。

二是评价,通过各方数据对各交叉口、主要干线、重点区域的交通状态进行扫描分析。以停车次数、排队长度、平均速度为评价指标对配时效果进行评价。

三是在多元数据的支持下研发了具有济南特色的自适应控制,并已在多条道路得到了很好的应用。

第一个是方案选择式自适应控制。首先对信号灯路口建立一个精细化的配时方案库,再根据路口地磁检测器检测到的流量、占有率等数据从配时方案库自动调取相应的配时方案,使路口配时更加“智能化”。

目前济南已经有10多条交通主干线都实行了方案选择式自适应控制,下一步还要大力推广。

第二个是方案生成式自适应控制。“方案生成式自适应控制”信号控制平台根据多元数据融合分析结果,自动生成协调控制方案,可自动优化交叉口绿信比和相位差。

第三个是可靠绿波控制。选择合适的设计停车点,合理预留每个路口协调部分前后的绿灯时间,充分考虑每一个交叉口的绿灯前一部分的协调效果,打造更加稳定可靠的绿波路段。

第四个是绿波速度实时推送系统。该系统根据不同的流量、不同的信号配时方案,诱导屏实时推送相应的绿波设计速度,若车辆行驶速度与推送速度一致则可一路绿波,不一致则会增大遇到红灯的概率。

第五个是匝道控制。该系统是通过检测高架下桥口、地面道路、交织区域、道路交叉口四个不同断面的车辆排队情况及流量变化,选择不同的控制方案优化区域交通状况。

第六个是感应式绿波。起初我认为感应控制只能建立在单点的基础上,单点是能够有效提高这一个路口的通行效率,能减少一个绿灯损耗时间,但是不一定能对协调能起到作用。经过几次探讨交流,我认为不一定所有的路口要进行感应控制,对绿波有好处的时候就使用感应控制,没有好处的时候就不使用。

宏观模型指导控制策略有十二大功能。主要介绍跟交通信号有关的三个功能。

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第一是拥堵轨迹追踪。首先能发现拥堵路段,同时分析轨迹流向,然后根据轨迹流向对信号控制策略提供一些指导,从而来优化一些微观方面的信号配时方案。

第二是施工影响分析。城市建设很快,施工频繁,为了提前知道施工对于周边路网交通能产生多大影响,可以利用这个模型来进行预测。

第三是交通态势预测。一个区域到底能承载多大的交通量,交通量增加以后能出现一个什么样的交通态势,都可以利用仿真模型进行预测。

关于信号控制与仿真平台实时对接,济南已经搭建了7条道路,150个路口来建立仿真模型,进行了统一应用,城市控制技术部每天发现信号配时问题,然后进行优化,优化以后要进行仿真验证、仿真评估,如果方案可行就进行下发。

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