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优化1500+路口 | 滴滴发布《互联网+信号控制白皮书》

2019-05-15

来源 : 赛文交通网

作者 : 孙伟力

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滴滴进入智慧交通领域的切入点是数据,发挥互联网数据优势,滴滴在交通信号控制领域做了很多工作。

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在互联网智慧信控论坛上,滴滴智慧交通解决方案总工程师孙伟力详细介绍了滴滴智慧交通及互联网智慧信控解决方案。

   以下为孙伟力演讲主要内容:

滴滴智慧交通

滴滴进入智慧交通领域的切入点是数据,交通信号控制发展的瓶颈之一也在于难以获取成本低、可靠度高、覆盖面广的交通检测数据。

首先,缺乏对城市路网广域检测数据获取能力。大多数城市的道路网络交通态势感知前端设备不完善,存在覆盖率问题、设备可靠性问题、数据连续性问题,难以满足交警业务的精细化管理需求。

第二,缺乏对新型互联网数据的分析处理能力。车辆的轨迹数据其实从上世纪八、九十年代就已经有了,当时的数据主要来自出租车,与目前的互联网轨迹数据主要区别在于采样频率不同。

随着高频率、高精度的浮动车数据、位置数据越来越多,信号控制相关的算法、产品都需要突破才能将这些数据优势真正的发挥出来。

第三,缺乏大数据处理和大规模计算能力。

围绕这些挑战,滴滴也做了一些工作。每日处理数据超过4800TB,日均车辆定位数据超过100TB,每日处理路径规划请求超过400亿次。

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滴滴的愿景不仅是在出行服务本身,除了做全球最大一站式出行平台之外,还与其他合作伙伴共建汽车运营商平台,还希望能成为全球智能交通技术引领者。

滴滴智慧交通团队由章文嵩博士和刘向宏博士带领,核心算法团队包括6个名校交通博士,平均具有5年以上的大数据开发经验。

过去两年内,滴滴智慧交通团队做了超过1500个路口的信号配时优化工作,也在和济南等重点城市深入合作,联合探索打造交通大脑。

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轨迹数据在线和面的维度上具有更大的优势。

对于干线来讲,可以清楚的知道每一条轨迹在各个路口的停车/通过状态,轨迹全面覆盖绿前/绿中/绿后,绿波效果直观可见。

对于区域来讲,可以清楚的知道每一条轨迹的起始点和目的地(OD),可以统计任意两点间的行程时间,轨迹遍及全城,平均每天每条路被轨迹覆盖数百次。

滴滴智慧交通的定位为:以大数据、云计算为基础,发挥算法能力和交通工程能力,为客户以及合作伙伴的应用场景提供更加智能化的工具平台与解决方案。

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智慧信控解决方案

滴滴智慧信控总体解决方案如下图:

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从滴滴的路网数据与轨迹数据出发,与检测数据进行融合,然后启动一系列的流程。第一步做基础指标精准计算,基于这些指标再做评估、诊断和预警,最后进行优化,包括动态优化和离线优化,还提供可视化交互平台。

该解决方案的特点主要包括四方面:

一是广域移动感知,解决低成本、高覆盖率缺失的问题;

二是双模持续优化,解决人工优化效率不高的问题;

三是快捷轻量部署,解决系统建设周期长、费用高的问题;

四是用户驱动迭代,解决针对每个城市特点的个性化适配问题。

从双模持续优化的方面来看,传统信号控制系统的优化流程是开环优化,首先会有一个控制优化目标,然后根据人工经验进行优化,再将控制参数输入到信号控制系统,最后通过配时影响到城市交通,最终的效果会有一个相对弱连接的反馈。

之所以说它是开环,在于最后的反馈环节周期长,而且没有持续性。

那么滴滴信号优化控制系统如何实现闭环?

首先在信号配时优化方面,提供了两种模式支持交通工程师进行优化,最后在效果评估上,能够做到效果实时监测,根据当地的一些状况设定预值,发现它有提升空间的时候系统会自动触发优化。

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从快捷轻量部署方面来看,滴滴信号优化控制系统可以在现有的UTC基础上做一个云服务,不依赖外场工程建设,不改变现有系统结构,能够轻量部署、快速迭代。系统也支持本地化私有云部署,提供数据融合等更多应用支持。

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从用户驱动迭代方面来看,各地的交通情况差异较大,应该从指标阈值设定到控制思路都应该根据当地特点做最佳适配。此外,还可以通过后台专家经验库提供基准设置,通过良好的交互设计收集校准反馈,根据用户的体验和实操不断迭代产品,使系统进化为适应当地情况的最优状态。

滴滴的智慧信控产品包括实时预警、问题诊断、迭代优化、效果评估。

互联网智慧信控系统的价值如下:

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合作模式

滴滴的定位是希望将自己的数据、产品和算力提供给系统集成商、信号机厂商、运维优化服务商、交通咨询服务商等,最终一起为交警用户服务。

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为了更好的合作,滴滴也开发了一些合作平台。

一是信号系统对接平台。

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二是数据服务平台。包括:离线数据和实时数据,评估、诊断、报警和优化结果数据,延误、停车次数、平均速度、行程时间等基础指标,过饱和、溢流等进阶指标,点、线、面的数据统计。

三是交通大数据平台。

最理想的合作模式是每个团队每个人都各自发挥自己的优势,整体效果能达到1+1≥2。

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