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陈宁宁:交通信号不是“救世主”,也不想做“背锅侠”

2019-05-21

来源 : 赛文交通网

作者 :

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在整个路网的交通运行中,交通信号是唯一可以灵活调整的,经常被当成“救世主”,但其实不是万能的。

交通信号优化的极限在哪里?

交通工程师需要怎样的数据?

广东振业优控科技股份有限公司CEO陈宁宁结合实战经验,分享了关于路口交通拥堵问题诊断和治疗的思考。

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以下为陈宁宁演讲主要内容:

关于路口交通拥堵问题诊断的话题,是针对已经产生了拥堵的路口。“拥堵诊断”不是指告知哪里有拥堵,而是指找出拥堵产生的原因。

关于检测数据的使用

各种检测数据给交通优化工程师的感觉是冷冰冰,例如下图SCATS系统的数据,不堵还好,堵的时候看数据就是抓狂。很难从检测数据找出拥堵症结,而且手上拿到的数据经常互相打架(特别是拥堵点)。

因此,检测数据在拥堵诊断时会给交通优化工程师一种无力感。

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交通优化工程师想要什么数据?

当被问到我们需要什么样的数据?我毫不犹豫的回答是“最爱高点监控(上帝视角)”。因为它一目了然,易于发现病灶,易于诊断拥堵成因,但缺点是没有数据。

那我们到底需要怎样的数据?

第一,更精细的数据,每时每刻每辆车的轨迹数据(非卫星定位轨迹)。

第二,更全面的数据,不仅是进口道,而且还需要路口内部和出口道的数据。其实路口内部和出口道更是拥堵病灶高发区,但一直被忽视。

第三,更可读的数据,不仅有数据,还可以将其反演展示出来。

更精细、更全面、更可读的数据都是为了易于发现拥堵病灶、易于诊断拥堵成因,且有数据。

再看目前优化算法与检测数据之间的关系。

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它们是强关联的,布设了怎样的检测器就需要对应的优化算法。

但是,世界上没有两片相同的树叶,更何况路口。不同路口需要考虑的细节不一样,相应使用的交通信号优化算法千变万化,不同算法所需要的输入参数不一样,检测设备安装之后却不能改变。

如果从算法和检测数据的角度考虑,应该将更精细、更全面、更可读的检测数据汇聚,然后提取什么参数由算法来决定,弱化优化算法和检测之间的关联。

交通信号优化的极限在哪里?

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交通优化工程师进行了路口优化之后,取得了一定的效果,未来还有多少空间可以优化?

在整个路网的交通运行中,交通信号是唯一可以灵活调整的,经常被当成“救世主”。但其实上不是万能的,经常“死马当活马医”,但很难说明已经是死马,或离死马还有多远。因此,交通信号成为“背黑锅”的首选甚至唯一选择。

我们经常会遇到两路口平面结构相同的情况(如下图)。如果考虑流量,显然路口B 的信号控制水平高。

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还有一种情况:路口优化之初,排队长度和停车次数都明显下降,然后选择走这个路口的车辆就明显增加了,排队长度和停车次数比以前还高。这些情况真的不是信号控制的错!

当前常用的参数有延误、车流量、饱和度、排队长度、停车次数、行程速度等,这些参数本身具有极限值,但在特定的路口条件下,加载了特定的交通需求后,很难确定这些参数的极限值。

这些参数不仅与信号配时相关,而且与道路的通行能力和通行需求相关,能反映优化了多少,但不能反映还有多少优化空间及信号优化的极限在哪里。

因此,希望能有一种单纯反映信号优化效果的评价方法和指标体系,能把每个路口信号优化的极限值说明白,希望交通信号不做“救世主”和“背锅侠”。

呼吁大家请不要过分夸大交通信号的能力,绝大多数一、二、三、四线城市都已经在交通信号优化上下过功夫,请不要轻易地说通行效率提高40%,提高40%的潜台词就是原来的管理水平比较低。

治堵的“西医”和“中医”

引用田宗忠教授的一句话“信号配时很大成份是艺术”,我认为治堵是技术,更是艺术,也是医术。

无论是AI还是传统交通信号控制系统,通过检测设备、交通流数据、互联网大数据,包括模型和算法等结合在一起做一项类似西医的工作。振业优控是建设一个案例库,通过特征提取、特征匹配,然后进行逻辑判断,类似中医,有各种医方,对症下药。希望有一个中西医结合的情况出现。

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这是振业优控打造的治堵智库。

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需要强调的是,这里面的案例不是配时方案,而是包括结构化数据和非结构化数据。

处理案例库,振业优控还建设了路口优化专家诊断系统,流程是分析路口症状—成因分析—解决方法—案例。

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结语

交通优化工程师需要更精细、更全面、更可读的检测数据。

希望交通信号不做“背锅侠”,也不做“救世主”。

交通信号优化是艺术,也是医术,需要“中西医结合”,案例库价值巨大。

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