江苏宁沪公司实践:超饱和干线高速公路交通流主动管控关键技术和应用
超饱和干线高速公路交通流主动管控关键技术和应用
编者按:当前,我国部分干线高速公路面临交通流量大、安全风险高、保畅任务重等多项挑战,通行压力与安全风险持续攀升。3月5日,在第十四届(2025)智能市场年会“公路数字化转型技术与应用创新”分论坛上,江苏宁沪高速公路股份有限公司副总经理杨登松系统阐述了《超饱和干线高速公路交通流主动管控关键技术和应用》的创新实践成果。通过构建应急车道动态管控等四大主动管控场景和一套核心管控平台,成功实现了通行流量显著提升,道路事故率显著下降。不仅为行业突破发展瓶颈提供新思路,更激励同行勇于创新、积极探索,共同推动交通行业向更高效、智能的未来大步迈进。
01、超饱和高速的运营难题
在高速公路的运营过程中,宁沪公司实际感受到了当下公路运营的一些痛点和难点。
一是交通流量大。沪宁高速作为超大流量的苏南路网东西向主干道,日均断面流量达18.6万PCU。今年春节期间,沪宁东段最高日断面流量达27万辆,创下历史新高。
二是安全风险高。沪宁高速沿线互通和枢纽分布密集,平均间距约6公里,东段约3公里。如此密集的路网容易导致车辆频繁变道交织,增加了发生拥堵和交通事故的风险,进而应急救援任务增多。
去年,宁沪公司处理的应急救援事件超4.69万起,占江苏交控应急救援总量的20%以上。在道路应急救援方面面临巨大挑战,同时也存在较大的提升潜力。
沪宁高速在2015年底已完成四车道改八车道的工程。而目前受多种因素限制,暂时无法继续进行大规模物理改扩建。从省级层面来看,江苏高速公路总体规模在全国不算大,但是路网密度居第六位,交通流密度较高。若要实施全省范围内的改扩建计划,投资规模庞大。
基于上述高速公路运营难题,宁沪公司依托江苏省交通运输厅重大科技专项——《沪宁高速超大流量通行保障关键技术研究与工程示范》来探索解决实际问题。专项共设置七个专题,其中主动管控技术早在2017年便启动研究,首个项目也于2019年落地。近年来,项目已完成三期建设。2024年,顺应数字化转型要求,宁沪公司加快推进相关工作。
02、主动管控的智慧实践
超饱和干线高速公路交通流主动管控是指在超大流量交通运行环境下,通过多层次、多源的交通状态精准感知,结合交通流演化机制与态势推演方法,采用智能化、精细化的主动管控技术与协同控制策略。依托必要的工程扩容措施和适应的应急保障管理机制,最大限度地挖掘现有车道的通行潜力,实现高速公路路段与路网通行能力的最大化与均衡化。
围绕“主动管控”理念,宁沪公司构建了“4+1”技术体系,涵盖四大主动管控场景及一套核心管控平台,旨在进一步破解超大流量路段的通行难题。
应急车道动态管控是重要的场景之一。为了提升主线通行能力,宁沪公司在国内率先建成并应用高速公路车道级主动管控系统,通过临时借用应急车道,充分释放现有道路通行的潜力。在大流量状态下,系统能够自动推荐应急车道的开放时间和范围。系统将路段划分为30个控制单元,与交警部门协同执行应急车道开放。
对比2012年国庆七座以下客车首次免费放行时,高速公路网普遍缓行。当时只能对路段上的应急车道进行强制管控以保障其通行能力。到2019年,凭借技术与机制保障,应急车道已实现动态开放常态化。
为确保应急车道在开放状态下的有效通行,宁沪公司实施了两项配套工程:
其一,利用集中养护施工对车道宽度进行重新调整。将第一车道宽度缩小25厘米,并将这25厘米增加至应急车道,使应急车道宽度达到3.5米,同时保证第一车道通行条件基本不受影响,从而将应急车道作为第五车道开放。
其二,在路段设置了15对长度在160米至400米不等的应急港湾。这些应急港湾为开放应急车道提供了更多安全冗余,可用于救援站点前置、事故临时停靠、救援清障作业,甚至交警可在此进行轻微事故快速处理,有效提高了道路通行效率,缩短了平均处置时间,减少了道路保畅的不利因素。
此外,宁沪公司对路段分车道进行精准管控。采取车道级分段、分级速度限制,在路段上下游进行速度调节。当事故发生时,通过车道信号对特定车道实施占道管制,降低事故影响范围。同时,宁沪公司还在探索动态应急车道机制。考虑到应急救援事件可能发生在道路左侧的第一、第二车道,此时每个车道都有可能作为应急车道启用。不过,目前仅在核心小段进行试点,因为这需要相对频繁地和车辆信息交互,技术要求较高。
在高速公路管理中,枢纽节点的管控至关重要。在枢纽处汇入汇出流量大的情况,为减少匝道与主线的车辆交织,宁沪公司建成了国内首个高速公路匝道管控系统。当车辆汇入主线时,通过雷达实时感知主线车流密度和匝道排队长度,采用匝道控制算法,以主线实时占有率和期待占有率的差值作为目标,构建模型。一旦监测到主线占有率过高,便触发控制算法,调整匝道信号灯配时,对汇入车辆采取间歇式、拉链式放行,动态调节车辆汇入量,从而减少合流冲突。
当部分枢纽转出流量过大时,采用“N-1”方法,将第四车道与应急车道作为右转专用车道,保障主线三个车道的通行秩序,以此提高枢纽转换的通行能力。在管控过程中,不可避免地会对相邻路段产生冲击,尤其涉及不同交管部门、不同道路经营管理主体时,我们从整个路网层面出发,将视角由单一路段拓展至区域路网,通过区域化联动管控,真正实现从路段控制向路网协同的转变。
近年来,收费站的智慧改造在行业内备受关注。南京收费站作为江苏流量最大的主线收费站,过去常出现拥堵情况,曾列入全国100个最拥堵收费站之一。在未进行车道扩建的情况下,宁沪公司采取了远端、近端及道口多重管控举措,以缓解通行压力。具体措施包括:优化交安设施,实施ETC与MTC的渠化分流,动态开放收费广场两侧车道,并结合无人机等,系统应用提升整体通行能力。同时,宁沪公司还引入了一系列智能化设备,如普遍使用机器人,开展预交易、预验证,设置潮汐车道以及配备手持特情处置机等。
经过综合治理,南京收费站成效显著。今年春运期间,南京站排队长度相比以往缓解了约27%,取得了较好的效果。
同时,宁沪公司积极推动高速公路与地方路网的衔接。在苏南地区,城市快速路、城际快速路与高速公路主要出入口已实现无缝对接。此外,沿线的一级公路及其他地方公路路况良好。
我们曾分析,在交通大流量时段,尤其是节假日免费通行期间,是否可适当引导部分车流至普通公路。客观而言,大部分车辆在节假日时优先选择高速公路,引导车流至普通公路这一方向仍存在挖掘潜力。
公司搭建了一套核心管控平台作为主动管控的中枢,具备三大功能:一是智能决策,为交通管理提供科学依据;二是一键执行,高效落实管控指令;三是实时效果评估,通过数据分析动态优化策略库。
宁沪公司还与第三方导航达成合作,当应急车道开放时,导航可向用户发出提醒,如“前方道路可开始借用应急车道,请按诱导提示行驶”。目前,我们正在交通领域推广应用高精地图,未来有望为出行者提供更多便利。
03、三大创新亮点
其一,开辟了饱和高速公路智慧扩容的新路径。通过新老基建的融合,在无需大规模工程扩建的情况下,有效提升了道路通行能力。目前,每公里造价约400万至500万元,探索出一条经济高效的扩容之路。
其二,开创了高速公路全要素协同管控新方法。江苏在“一路三方”合作模式上进行了有益探索,打通了路上信息采集与发布设备,实现交通信息从路段级到车道级的精准传递。路段指令由互通级精细化至公里级,显著提升了通行能力,减少了无序交织引发的拥堵与安全风险。
我们制定了专项管理办法,在交通管控过程中,积极寻求交管部门的支持,正如论坛中众多专家和同仁所强调的,多方协作对于保障交通顺畅至关重要。目前,江苏省“一路三方”正在沪宁高速开展深化联勤机制试点,这一举措契合数字化转型中机制体制创新的要求。
我们构建了泛触达一体化的出行服务体系,通过分层分级的情报板提示,同步更新导航信息,并结合无人机喊话、可变情报板等各项主动管控手段,实现视听融合,真正让驾驶员感受到“人-车-路”的高效连通,提升驾乘人员的体验感。
技术创新上,我们开拓了高速公路数字化转型的新动能。从单纯的感知向“看得懂”转变。依托多维分析融合,优化算法模型,提升感知精度,有效解决了误报率高、成功报警少等问题。同时,构建全场景自学习的主动管控体系,使交通控制从依靠经验转向基于科学,精准把控控制策略的预期效果,实现“点-线-面”协同的管控体系。
04、成效评价与前瞻
从实际效果来看,启用相关措施后成效显著。今年春节期间沪宁高速断面最大日流量达到27万辆,交警部门提供的数据显示,标注交通事故在管控路段下降了一半。
这一成果具有较高的推广价值。今年,地方交管部门首次以公告形式发布对部分应急车道进行动态开放的通告。从网友自发留言可知,在沪宁高速无锡至苏州路段,每逢大流量,都能感受到应急车道及时开放的便利快捷,常态化的管控效果良好。
尤其值得一提的是,我们的创新理念已应用于江苏新建高速公路项目中。如五峰山长江大桥以及G2京沪高速扩建工程,主动管控措施以及应急港湾设施等内容均已融入新建工程设计。
目前江苏正在开展相关课题研究,针对高速公路改扩建后的应急车道宽度进行优化。我们的探索应用也荣获了多项国际国内相关奖项。
在全国交通建设试点及数字化转型进程中,江苏拥有诸多代表性案例。在数字化转型方面,江苏作为首批开展数字化转型的省份,实施775公里的沿江大通道智慧扩容工程。宁沪公司在江苏高速的投资中占比约三分之一,涵盖沪宁高速及其他骨干网络。同时,宁沪公司与中国科技开发院在南京联合成立了交通产业创新中心,进一步探索交通领域的创新实践,欢迎各方共同参与。
在智慧扩容效能提升方面,今年春运期间,通过最长超36小时的全时段应急车道开放,实现了较高的流量疏导。不过,智慧扩容与物理扩容存在本质区别,我们应清醒认识到这一点。交通通行能力提升接近20%的目标,这受到车辆类型、区域拥堵程度、多个交叉路口以及上下游线路关系等多种因素影响。为此,我们正强化算法训练,进一步挖掘潜力。
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