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中咨泰克张艳:智慧交通态势感知与智能管控的实践探讨

从智慧高速的重点建设内容出发

编者按:在智慧高速精英俱乐部主办,赛文交通网承办的“智慧高速态势感知与智能管控实践应用”线上研讨会上,中咨泰克交通工程集团有限公司副总工程师张艳就智慧高速的建设实践,作了《智慧交通态势感知与智能管控的实践探讨》报告。

报告首先从智慧高速的重点建设内容出发,分析态势感知及智能管控系统建设的必要性;而后介绍了态势感知的主要途径以及智能管控的核心功能,分析不同应用场景下的常用动态管控策略及信息发布方式,从而提高高速公路的通行效率及安全水平;最后结合应用现状,探讨系统面临的问题,展望未来的发展方向。

一、建设背景

(一) 行业背景

2020年8月,交通运输部于《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》中提出依托重要运输通道,推进智慧公路示范区建设;

2021年2月,国务院于《国家综合立体交通网规划纲要》中提出推动公路路网管理和出行信息服务智能化,完善道路交通监控设备及配套网络;

2021年8月,交通运输部于《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021—2025年)》中提出要提升公路智能化管理水平、服务水平,并立足京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域发展战略开展智慧公路建设;

2021年11月,交通运输部于《公路“十四五”发展规划》中明确要建设智慧公路,推动路网感知预警技术升级,加强运行协调调度;

2022年1月,交通运输部科学技术部于《交通领域科技创新中长期发展规划纲要(2021—2035年)》中提出要大力推动深度融合的智慧交通建设;

2022年4月,交通运输部科学技术部又在《“十四五”交通领域科技创新规划》中表示要大力发展智慧交通,推动云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与交通运输融合。

从国家与行业的政策背景可以看出,智慧公路的建设是智慧交通建设中的重要环节,也是我国建设交通强国、交通强省、推动公路行业高质量发展的重要工作。在此背景下,如何建设智慧公路、建设什么样的智慧公路,值得深入思考。

(二) 智慧高速建设现状

目前全国已有约20个省份、40个智慧高速建设项目已完成或正在开展建设中。主要涉及的智慧亮点包括:

● 基础设施数字化

● 车路协同创新应用

● 北斗高精度定位应用

● 基于大数据路网智能管控与服务

● 服务区智慧管理与服务

● 伴随式信息服务

可以看出,基于大数据的路网智能管控与服务成为近年各省智慧高速建设的一项重要内容。

(三) 态势感知与智能管控的必要性

态势感知:实现对交通运行状态的日常监测,事件的及时发现与预警;

智能管控:制定智能联动控制策略,并进行精准的信息诱导发布。

交通建设的初心就是保障交通出行的安全和畅通,通过态势感知能够及时获得路上交通运行状态的日常情况,及时准确地发现异常事件,再通过智能管控来根据预先制定的联动控制策略,发布诱导信息,实现对事件的精准调控,从而建设人民满意的交通。

二、建设实践

(一) 山东京台智慧高速

京台高速属于国高网的重要组成部分,本项目在山东境内的一段,路线全长约189公里,为双向八车道改扩建工程,起点与青兰高速相交,终点为鲁苏省界。2021年9月全线智慧高速建成通车运行。项目的建设目标:全过程管控、全天候通行、全方位服务。

1. 融合感

(1)感知设施——全路段:基于道路沿线数据、物联网感知数据、以及第三方合作数据等多源数据,包括视频感知、交通流感知、交通事件感知、交通环境感知以及基础设施健康监测等,并与第三方如气象部门、公安部门及互联网共享数据。

视频感知:每隔1公里设置一处高清视频点位;在重点区域如互通、收费站和服务区设置全景摄像机,进行全景的日常监测;设置车载移动视频和无人机监控作为日常的养护巡检,同时在应急情况下,也可采集事故现场的视频信息;在互通立交两侧进行车辆精准监控,对途径的车辆进行抓拍。

交通流感知:在互通之间设置微波车检器;在重点路段设置定向与全向毫米波雷达。

交通事件感知:通过视频感知和交通流感知的信息以及在危险路段设置的激光雷达感知信息,综合感知交通事件的发生。

交通环境感知:设置气象检测器、能见度检测器、路面状态检测器、视频实景AI识别,并与气象部门进行了数据共享。

基础设施健康监测:对4个特大桥进行了桥梁健康监测。

(2)感知设施——车路协同路段:每隔200米设置1对近、远焦高清摄像头来连续检测车流量、车头时距、车型、车速、事件及轨迹预测等;与摄像机同址布设1处定向毫米波雷达,通过雷视融合实现车速、事件检测、轨迹跟踪及车辆定位等;同时在危险路段按照200米间距布设激光雷达,检测目标的三维信息,辅助视频、毫米波雷达做信息的融合感知。

2. 智能管控

(1)基于AI的交通运行态势评估与预警:包括交通信息采集、交通运行综合评估和交通信息发布三部分。首先在交通信息采集中,对实时交通数据和历史交通数据进行数据集融合;接着在交通运行综合评估中,对速度、流量、占用率和行程时间多个特征进行特征级融合,得到平均速度和路段流量等融合特征,建立综合评价指标体系和交通运行态势的推演模型来进行决策级融合,最终实现对路段的运行状态的预判;然后通过诱导屏、互联网和电台广播等媒介发布交通信息,最终实现交通运行态势评估与预警。

(2)车道级智能管控:通过道路沿线设置的毫米波雷达和高清摄像机,实时精准感知交通状态、车辆轨迹和交通事件等信息;在出入口处设置门架式全彩可变信息标志,提前告知用户变道、降速、动态调整应急车道,从而合理调控道路的交通流量,实现车道级、精细化的多级动态交通管控,减少一次事故发生,预防二次事故发生,提高通行效率。

(3)合流区碰撞预警:设于匝道合流三角区。通过毫米级雷达和监控视频,检测主路和匝道车辆的速度、位置,并识别交通事件;通过智慧路桩、路面投影、声光警示灯、扬声器等设施,进行主路车辆信息提示,匝道车辆信息提示,禁停区提示和驱离。

(4)两客一危重点车辆安全管控:变被动监管为主动监管,变事后处理为事前预防。

数据来源:一方面来自于部通信中心数据,包含车辆静态信息和动态信息;一方面通过路侧设备采集车牌、车型、车速、车辆轨迹、交通运行状态等数据。

车辆管控:可实现对两客一危重点车辆的全程、全时轨迹跟踪与预测,异常状态报警提醒(车载终端、可变信息标志、广播等)及突发事件快速处置。

(5)车路协同:可实现智慧化云端管理、车道级管控服务及可视化行车预警。主要功能包括行车预警与主动管控,在主动管控中可实现车道级管控(多目标优化,合理分配车道)和可变限速控制(动态时空限速和缓解交通拥堵)。

(二) 京沪高速公路车路协同项目

该项目为车联网先导应用环境及场景测试验证平台建设项目,预计2022年年底建成。项目全长710公里,包括京津塘段、山东济南至临沂和江苏新沂至江三个路段。

1.技术路线

以高清摄像机、毫米波雷达、 激光雷达、红外双光谱摄像机多种感知方案实现路侧环境感知;采用“C-V2X”通信技术实现“车-路、车-云”实时通信(本阶段采用“LTE-V2X”通信技术,支持未来向5G-V2X平滑演进);遵循“路侧信息实时触达(PC5)、云端信息及时下发(Uu)”的协同策略;实现高速公路典型场景下车路协同应用。

2.感知方案对比

(1)多方案测试验证标准:

可实现对车身属性的识别:能够识别车牌号码、车身颜色、车辆类型。

可实现以下交通事件的检测:停止事件、逆行事件、行人事件、抛洒物事件、拥堵事件、机动车驶离事件、交通事件、施工事件、违规变道等,并实现车道级的事件精度。

实现以下交通参数的检测:车流量、车流平均速度、车道占有率、车头时距、车头间距、排队长度、拥堵(拥堵、缓行)。

雷达感知可实现精准的轨迹追踪。

(2)感知方案对比:

image.png

3. 智能管控

(1)四大应用场景:

分合流安全预警及诱导:布设点位为匝道互通、枢纽互通、服务区;选取路段交通流量大、易发事故、货车比例高的分合流场景部署。

隧道安全预警及诱导:布设点位于隧道区域;选取交通流量大、易发事故、黑白洞效应明显的典型隧道部署。

准全天候辅助出行:根据路段承担的功能、重要程度、差异化服务度,同时兼顾交通事故率、交通事故成因、交通流量、交通特性等因素,尽量选取对居民或物流运输有着重要作用的、可替代性低的路段部署。

车道级差异化服务:基于准全天候辅助通行基础设施,结合高精地图、车载终端功能,为特殊车辆提供车道级行车诱导服务。

(2)分合流安全预警及诱导

为改善重点区域如匝道互通和枢纽互通的分合流安全问题,测试验证不同的感知方案和点位部署的实际效果:

1) 高清摄像机视频感知:每个点位部署2套高清摄像机;

2) 红外双光谱视频感知:每个点位部署1套红外双光谱摄像机;

3) 毫米波雷达及视频融合感知:每个点位部署1套毫米波雷达和2套高清摄像机;

4) 定向激光雷达及视频融合感知:每个点位部署1套激光雷达和2套高清摄像机;

5) 全向激光雷达及视频融合感知:每个点位部署1套激光雷达和3套高清摄像机;

(3)准全天候辅助出行

为改善团雾等恶劣天气、路面积雪凝冰等无法通行问题,设置准全天候辅助出行系统,包括气象监测、雾霾诱导、车路协同、智能信息发布及智能消冰除雪5个子系统。其中车路协同子系统通过在不同路段布设差异化的方案进行测试验证。

路段1:全长10公里,前7公里以400-500米的间距双侧对等部署感知设施,,每个点位设置2套高清摄像机,以同等间隔双侧对等形部署RSU;后3公里以200-250米的间距双侧对等部署感知设施,,每个点位设置1套80/90GHz毫米波雷达+2套高清摄像机,同时以400-500米的间距,双侧之字形部署RSU。

  • 路段2::路全长9.6公里。前2公里以400米的间距双侧对等部署感知设施,每个点位设置2套红外双光谱摄像机,并双侧对等部署RSU;后7.6公里以400米的间距双侧对等部署感知设施,每个点位设置2套高清摄像机,同时双侧对等部署RSU。

(4)隧道安全预警及诱导

定向激光雷达感知方案:选取2公里多的一条长隧道部署。在隧道出口和入口前各部署一套高清卡口设备和一套感知、计算和通信设备(包括1个激光雷达、2个高清摄像机、1个MEC和1个RSU),在隧道内每隔800米部署1套感知设备,每隔300米布设1套RSU。

高清视频感知方案:选取另外一条2公里多的长隧道部署。在隧道出口和入口前各部署1套高清卡口设备和1套感知、计算和通信设备(包括2个高清摄像机、1个MEC和1个RSU),在隧道内每隔600米布设1套RSU。

(三) 智能管控的其他主要应用场景

1.拥堵状态下的智能管控:瓶颈路段上游执行多级动态限速、应急车道开放、匝道控制、绕行建议等管控策略。

2. 养护施工作业状态下的智能管控:基于交通态势分析结果,确定养护施工作业对通行效率的影响,形成以多级动态限速为主、智慧小站交通诱导为辅的管控策略。

3. 事件状态下的智能管控:由交通事件影响范围时空分析结果,同步生成多级动态限速、封闭车道、最佳路径规划等管控策略。

4. 不良天气下的智能管控:利用可变情报板、智能道钉、消冰融雪等设备,生成多级动态限速、雾区预警、行车诱导等系列管控策略。

三、思考与展望

1. 感知设施种类全,间距较密,造价偏高,示范推广有一定难度:大多数的智慧高速都建设了较为完善的感知设施,间距在200m-1000m不等,除了设备本身,基础、立柱、传输、供电等均需考虑,整体造价偏高,示范推广过程中遇到一定阻力。

2. 多源数据融合技术的实施效果有待提升:以雷视融合技术为例,在实际项目中,车辆在高速公路行驶速度达到120Km/H时,跨杆、跨MEC的数据融合的理论值与实际实施效果还有一定的差距,需进一步提升。

3. 智能管控不单纯依靠单条路,需要区域路网的协同目前智慧高速的建设主要以单条路为主,碎片化比较严重,尚未形成规模化,在数据分析及智能管控策略上,与周边路网的协同性还有待提升。

4. 部分智能管控措施的依据及执行力度需要加强:以动态限速为例,大数据分析的限速值与交安标志的固定限速值不一致时,容易给司乘人员带来困扰,不清楚车速以哪个为准;同时,如果不按建议的速度值行驶,尚无明确的处罚措施,因此需要与交警部门联合,加强执行力度;应急车道的开放,同样需要与交警部门的协同,加强日常的宣传。

5. 智能管控措施的效果缺乏实际场景的验证:国内已通车的智慧高速数量较少,开通后具体的管控措施效果需要大量的实际场景进行验证,由于道路开通初期,路况较好,事故较少,缺乏真实的验证场景。

6. 智能管控的算法体系需要进一步完善:智能管控的算法体系包含交通流量的预测模型、交通拥堵的评判模型、动态限速的优化模型、出行时间的预测模型等等,随着需求的不断增加,整个算法体系需要逐步完善。

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