欢迎来到赛文交通网!

山东高速李涛:高速公路智能建造与运维关键技术研究

2022-09-13

来源 : 赛文交通网

作者 : 李涛

0人评论

编者按:智慧高速是当前智能交通市场的热点领域,京台高速公路泰枣段是全国首个全线开通的“改扩建+智慧高速”交通强国试点项目。近日,在第十一届(2022)中国智能交通市场年会上,山东高速建设管理集团有限公司交通工程部经理李涛以《京台泰枣段高速公路智能建造与运维关键技术研究及应用》为主题,做了精彩的报告。李涛以建设方的角度对智慧高速研发和应用方面进行介绍。

京台高速泰安至枣庄段是国家主干线G3的重要组成部分,北接京津冀,南接长安经济带,是连接京津冀、长江经济带的重要通道。本项目依托的京台高速泰安至枣庄段改扩建项目,其总长度为189.5公里,改扩建投资263.86亿,进行了双向八车道改扩建,智慧高速投入占两个亿左右。泰枣段是山东省南北的主要大通道,在改扩建之前车流量比较大,货车的比例占到40%以上。

1663058339828074.png

京台高速公路泰安至枣庄段主体工程路线图

存在的问题:

  • 改扩建结构诊断评价与再利用能力差

  • 多源信息感知能力弱

  • 车路信息交互时延高

  • 车辆安全行驶诱导能力差

  • 运营管控智能化水平低

山东高速建设管理集团有限公司依托山东省智慧交通重点实验室(筹),山东高速智能网联高速公路测试基地和山东大学智能建造重点实验室,联合东南大学、同济、华为、大唐等几十家科研单位联合攻关,建立“五项创新”,助力建设全国首条全线开通的“改扩建+智慧高速”交通强国试点项目。

一、超期服役结构智能精准评价和利用技术

关键技术1:改扩建工程在役桥梁高质再利用与桥梁性能智能检测分析评价技术

a.改扩建荷载研究

追踪抽样2015、2017、2018年,累计获得7000万汽车轴载数据,通过大数据分析建立京台线实际的短时交通流预测模型和汽车荷载模型,取得旧桥评估指导车重58T的重要成果。结合现行规范,首次提出指导改扩建旧桥利用的荷载选用方法。

1663058351645926.png

车辆总重分布

b.旧桥整体性传力研究

实现全线一二类旧桥354座的实桥试验,选取11座典型桥梁详细分析,进行4座桥的全桥整体传力试验,提出在役桥梁有限元模型响应面修正法。取得空心板支点剪力横向分布系数更接近于铰接板法的发现。

c.创新性形成旧桥利用评价体系

开展24片板梁承载力试验,建立抗钢绞线残余预应力评估方法,修正Mari模型得到抗剪承载力计算公式,实验结果表明抗弯承载力富余度20%,抗剪承载力富余度10%,经试验验证,首创性提出改扩建既有桥梁结构综合利用体系,全面指导旧桥结构分级评价使用。

应用既有桥梁分级评价体系(R>0.9s可保留利用),83%同质利用。剩余约17%的旧桥外侧边板及施工过程损伤梁板进行拆除回收利用。

利用既有桥梁分级评价体系,使得桥梁结构综合利用率100%,节省资金约10亿元。

1663058364998147.png

旧桥利用评价体系应用

关键技术2:沥青路面结构损伤智能诊断技术

基于层间剥离指数(AIP)的路面结构损伤快速分类方法,实现了道路病害情况的快速自动分类,跟省交通科研院开展了合作,开发了沥青路面结构损伤联合诊治技术,对结构内部隐性开裂判断的精准率达到了90%以上。

二、高速公路全息感知和智能管控技术

高速公路服务现在面临两大难题:1. 高速公路诱导能力不足;2. 信息个性化服务能力不足。

对此山东高速利用以下两项关键技术解决这两个问题:

关键技术1:基于电子高精度地图的高速公路车道级智能交通诱导技术

本项目出发点在于全改扩建期间双向4车道保通,后来将项目复制到运营工作中,并研发了分米级的精度约束级的空天一体化数据采集作业方法,实现了数字化模型的精准快速构建。然后对每一个车实行多模式分发的定制化车道及车辆运行辅助诱导系统,提升了高速公路安全管理的智能化、信息化和精细化水平,保障了改扩建期间的通行效率,实现了动态限速和限流,还有车辆诱导,综合事件预判、要素集成以及协同功能,实现了可变限速信息服务、专用车道、匝道控制、排队预警、车道限速等远程车道及管控,提升了道路资源的使用率。

1663058375232700.png

空-天-地一体的厘米级高速公路改扩建高精度地图制备技术

1663058385268683.png

高速公路车道级智能交通诱导

利用本项目设置的多元信息发布系统,丰富了服务信息内容和显示载体,秒级发布交通运营服务信息,为公众提供全方位的出行信息服务。

基于电子地图的后台集成应用,发生事故之后,人员撤到护栏以外,然后拨打9659电话,就会收到一条推送短信。点开短信里的链接之后就会知道事故发生地,大大缩短事故救援的响应时间。

1663058395333542.png

一键报警

关键技术2:基于ETC门架数据的精准预测及多终端联动的交通诱导技术

研发了基于ETC门架数据的精准管控系统,管控的准确率较之前提升了8%,交通事件的数量降低了10% 。

1663058404907743.png

基于多源融合感知数据的交通流精确预测技术

针对不同事件类型、不同用户位置形成差异化的动态交通信息发布策略,为出行用户提供实时的、主动式的、个性化的交通信息服务。

1663058414931085.png

基于多终端联动的高速公路信息诱导策略

三、特殊气象条件下车辆安全行驶保障技术

关键技术1:特殊气象条件下的主动快速清冰除雪和车辆安全行驶自动诱导技术

集成气象及路面监测数据,构建凝冰预警模型,对路面结冰和积雪进行预警,喷淋系统自发喷淋除冰液融冰除雪。实现对路面结冰积雪精准运主要的核心就在于预警。

1663058424230531.png

京台高速大汶河大桥智能融冰除雪系统

关键技术2:大雾等特殊气象下车辆运行风险智能感知与主动安全协同防控技术

研发了雾区高速公路多感官交互主动安全防控技术与装备,提升了雾区车辆安全主动防控。结合车辆行驶智能诱导,为特殊气象条件下的行车安全提供保障。

1663058434984443.png

雾区高速公路多感官交互主动安全防控技术与装备

四、车路协同自动驾驶支撑关键技术

关键技术1:北斗高精度定位增强技术与5G-V2X车路信息交互设备研发

研发北斗高精度定位增强技术与5G-V2X车路信息交互设备,提出了具有时间维持特性的伪距差分方法的车载导航定位抗干扰技术,研发了基于双模式互补的5G-V2X车路协同终端通信设备。

1663058442561130.png

北斗高精度定位增强技术与5G-V2X车路信息交互设备

关键技术2:基于自适应权重系数及惯性补偿的目标轨迹追踪技术

a.基于雷视融合的断点惯性补偿技术

建立48km轨迹追踪路段建立广域高精度轨迹融合感知体系和20km车路协同段形成长距多目标雷视融合感知系统。全向和定向毫米波雷达的结合,每隔500米部署一个杆,实现定向全向融合。优化布设方式,扩大感知范围,兼顾经济性和实用性,实现高速公路全要素广覆盖长距离高精度感知检测。

1663058457811092.png

路侧设备

b.多类型在途目标特征识别及精准分类

视频、激光雷达、毫米波雷达有各自的优缺点,通过传感器数据融合,解决了高速公路在途目标全天候精准分类问题。

1663058467480449.png

多传感器融合

c.基于雷视融合的车辆轨迹连续追踪技术

摄像机与雷达传感器进行阶段数据融合传递,相邻雷达之间实现数据融合传递,全向毫米波雷达与定向毫米波雷达数据融合传递,可以全程保持车辆全程路段的信息唯一性。

关键技术3:基于安全势场的智能网联车辆自动驾驶控制模型构建技术

联合中国重汽在京台智慧高速进行了货车编队实测试验,在分合流区域、准全天候通行、车道级诱导等场景搭建;V2X网联汽车、自动驾驶、车辆编组等车辆,几十种场景示范体验。实现了安全预警,交通主动管控等功能。

1663058477500525.png

山东高速智能网联测试路段

五、路网级全寿命周期的智慧高速公路云控平台

关键技术1:路网级一体化云控平台建设

物联中台:基于边缘计算与协议适配能力,打通上层应用系统与设备间的连接通道,提升设备智能化管控水平,降低上层应用系统的开发运维成本,赋能上层应用系统。

数据中台:基于路网及事件的智能数据融合感知与态势预测能力,利用大数据、人工智能等多元手段,融合高速业务数据,实现统一数据处理、数据管控、数据服务应用。

视频中台:通过视频资源统一接入,实时监测前端设备的在线率及完好率,同时对道路枪机、卡口相机等采集的视频进行实时分析,实现视频资源一张图展示,拥堵、行人、停车、逆行等事件检测,提升运营管理人员工作效率。

关键技术2:服务区空闲泊位自动分配和最优目的精准导航

利用百度地图可以实现端到端的停车引导和反向寻车的过程,这是全国首创的智慧高速服务区车位级导航标杆项目。

1663058491402001.png

1.7its.com 遵循行业规范,任何转载的稿件都会标注作者和来源; 2. 7its.com 的原创文章,请转载时注明文章作者和来源,不尊重原创的行为将追究责任; 3. 7its.com登载此文出于传递信息,并不意味着赞同其观点或证实其描述,文章仅供参考。
延伸阅读
新一代数字交通整体解决方案与运营服务
高速服务区车位融合管理应用实践
火热、质疑 | 数字孪生的智能交通发展之路
面向云边端协同的城市交通治理体系探讨
招商局付立家:高速公路隧道智能管控平台研发应用
中国式智慧高速与车路协同面临的三大博弈


微信二维码


新浪微博


交通包打听


360网站安全检测平台