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智慧高速中的数字孪生应用

随着学术界、产业界以及应用领域的探索,数字孪生仍将具有较大的发展空间

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“数字孪生”可谓智能交通领域的2022年度热词之一。在这一年,众多厂家挖掘了全息路口、智慧隧道、智慧收费站等数字孪生高价值应用场景,并推出了相应的解决方案和技术产品,并应用于若干的智慧高速建设中。关于数字孪生的讨论也屡屡见于各大论坛和行业媒体,备受大家的关注。

2022年12月2日,中国科学院院士、中国工程院院士、武汉大学教授李德仁在2022世界交通运输大会上做了题为《论数字孪生的智能交通》的主旨报告,指出数字孪生的智能交通是新基建的重要组成部分,有助于推动数字产业化和产业数字化与智能化,要利用5G/6G、互联网、物联网、空天信息技术、时空大数据、云计算和人工智能技术建设好基于数字孪生的智能交通。

可见,随着学术界、产业界以及应用领域的探索,数字孪生仍将具有较大的发展空间。在这种情况下,如何理解、应用、挖掘价值场景成为数字孪生领域面临的核心问题。

数字孪生是什么

客观地说,到目前为止各行业(专业)均是站在自身需求的角度,去理解和认知数字孪生,对其概念还没有形成统一共识,而其在具体实践中的技术方案也是非标化的、不同项目和厂家之间的技术方案并不一致,乃至存有高低优劣之分。

抛开复杂、严禁的学术定义,简单地说,数字孪生就是通过感知、计算等方式把现实世界映射到虚拟世界,在对物理实体的数字化表达基础上,实现虚实融合、映射呈现、分析诊断、预判优化、闭环控制等应用。

笔者曾经提及,智慧高速相对于传统机电而言,技术能力主要体现在在线化、可计算、全时全域的特点。数字孪生——尤其是实时数字孪生,以实时、精细、高还原、可计算的方式,将现实世界映射于数字世界,综合体现了上述特点,是智慧高速的关键技术之一。

目前已被挖掘到的孪生路口、收费站、隧道等场景应用,均是其智慧化场景应用的典型代表。因此,本文重点讨论实时数字孪生。

数字孪生主要技术包括数字支撑、孪生构建、人机交互,结合不同行业的场景应用,还会涉及模型算法相关技术。数字支撑技术主要是利用物联感知、大数据等技术解决数字孪生的实时数据、历史数据等基础数据来源问题;孪生构建技术主要是建立集成化、实时化的多尺度精确模型;人机交互技术主要是通过几何或机理建模、展示技术,提供可视的映射呈现能力以及可交互的操作能力。

数字孪生所具备的丰富中微观融合的感知能力和决策判断能力,结合模型算法所带来的预测、分析、判断等能力,为实现从感知到分析和控制的完整闭环提供了技术上的可能性。

智慧高速中的数字孪生应用

基于数字孪生所提供的在线化、可计算、全时全域的技术能力,可以形成相应的解决场景智慧化应用的应用能力。

首先是全要素感知能力(精准感知)。通过多种外场感知设备的应用,实现更高准确性和时间分辨率的感知,有效解决以往视频监控不能适应多种复杂环境的问题,并提供了对实时交通精准时空数据的有效采集。

其次是中微观一体化的能力。基于精准时空能力,提供事件发现、精细甄别等能力,并使得能够基于精准位置对具体车辆提供有针对性的信息服务,从而丰富伴随式信息服务内容和方式。在中观上,结合交通工程和AI算法解决以往算法识别精度有限、可用性可靠性不足等问题(精准)。结合探索实际和对技术特点的理解,数字孪生的应用场景主要包括:

(一)智慧隧道

12月19日,赛文交通网发表了《展望2023年“智慧高速”八大场景“风口”》一文,将隧道作为数字孪生的重要应用风口,并指出“隧道密闭场景与事件风险管控,有必要通过数字孪生技术实现全息化应用”“低延时、全过程、精个体地展示隧道内全部交通状态至关重要”。

目前,在广东广明高速祈福隧道、广西信梧高速爽冲隧道等多个项目中均开展了相关建设,证明了实际应用的可行性和业务价值。

1.面向问题

隧道具有空间狭长、结构封闭、无应急车道、黑白洞效应等特点,发生事故后容易诱发二次连环事故,是高速公路运行管理的关键风险点位。当前,在隧道管理中存在的主要问题是:

(1)隧道内现有的视频检测设备及照明补光设备存在采集信息手段单一、事件检测采集精度和判别效率低,严重依赖人工的反复确认,对车辆位置及状态、人员数量缺乏精准感知;

(2)隧道内消防、通风、照明、信息发布等各类设施信息孤岛严重,处置时需由人工独立操作控制,协同性、智能化水平不足,突发事件时管理难度大;

(3)隧道照明、通风设备能耗高,与交通流实际情况缺乏多策略关联,能源运营成本高;

(4)现有的互联网导航设备在隧道内无定位信息,仅靠惯导无法向公众提供有效服务;

(5)隧道内外存在限速差,车辆在隧道内存在变道驾驶、超速(超车)、车距过近等不安全驾驶行为,且较难杜绝;

(6)对行驶在隧道内,风险隐患较大的两客一危车辆无法有效监测和识别;

(7)缺乏充足的数据分析挖掘资源,精细化管理受制约。

2.技术功能

(1)实现隧道内的全域全息交通感知

采用雷达与视频结合方式,结合高精度地图,形成隧道内部交通行为、设备状态的数字孪生和全知可控,车辆全要素数据高精度、毫秒级实时采集和全域连续轨迹跟踪。

通过轨迹和驾驶行为的实时监测,检测隧道内机动车、行人、超速、变道、停车、逆行等事件,形成“发现即上报”的快速精准检测能力,对隧道内的车辆类型及数量、车辆位置、事件位置能精准掌握,达到交通事件检测精度高可用、实时隧道交通态势可评估的目的,解决纯视频检测精度实用化的难题。建立业务价值判断模型,智能筛选需要人工介入、处置的事件信息,提高运营效率,减少重复报警和低价值报警。

(2)实现高效的事故处置协同

隧道内布设有监控、消防、通风、交通信号、照明等机电系统,由于存在较多的非标协议,各系统缺乏联动,在事故处置时,需由管理人员手动控制各系统工作状态。通过边缘计算和路侧物联智能中台,实现对不同设备协议的统一纳管、接入配置、操作策略控制,从而实现应急处置预案的联动执行,减少人工操作内容及频次,提高执行质量和效率,提高隧道主动安全防控水平。

在信控产业发展背景下,探索鸿蒙等国产操作系统替代PLC控制设备,有序开展进一步试点,提高不同系统设备协同控制的灵活性、便捷性和可靠性,提高隧道内设备的智能化运维管理能力。

(3)实现隧道照明智能控制

除了建设隧道棚洞、优选节能灯具、改善隧道侧壁反光等措施外,丰富利用隧道照明控制技术,开展多模式动态调光。结合具体时段、交通量、洞外亮度、平均车速、洞内能见度(通风情况)、天气条件和隧道内照明区段划分,制定并配置实时分级调光、按交通流动态调光等多种照明控制模式,实现按需照明,达到理想的节能效果。

(4)实现隧道内伴随式出行服务

基于对隧道内交通环境的精准感知和车辆位置,根据隧道内交通状态,向个体车辆提供不良驾驶行为警示、突发事件告警等提示,以规范车辆驾驶行为。

实现智慧隧道管理平台与互联网导航的数据对接,解决互联网导航在隧道内提示信息不丰富、位置捕捉不准确等问题,提高驾驶人出行过程中的体验感。

(5)拓展隧道运营风险决策分析

根据积累的感知信息,分析隧道内车辆急加速、急减速、变道、大车占用左侧车道等不良驾驶行为的常发时空分布,寻找相关原因,有针对性改进隧道交通安全设施和管理策略。

(二)智慧收费站

5月11日,赛文交通网发表了《关于建设“轻量级”智慧高速的降维思考》一文,详细介绍了广州三元里、机场高速收费站数字治堵经验,并总结出“ETC预交易、伴随式信息服务、AR全息感知”三个主要经验。

1.面向问题

收费系统是高速公路运营的核心组成部分,也与出行用户体验密切相关。当前,收费站存在的痛点问题主要有:

(1)收费站外场设备较多,缺乏集约化部署,设备故障老化易造成交易失败,从而影响收费效率;

(2)ETC车辆交易失败特情有一定占比,影响ETC车道通行效率,易造成收费站拥堵;

(3)收费广场交通秩序管理难度大,货车治超、绿通查验等特情较多,处置时间长,人工干预效率低;

(4)部分收费站土地面积制约影响大,车道数量较难扩展,大型货车、超宽车的通行效率有待进一步提高。

2.技术功能

(1)收费设备集约化,收费岛简洁化

取消ETC车道收费亭,应用集约化设备,实现费显、栏杆机、车道信号灯集约一体化,收费岛简洁的同时,降低设备故障点。

(2)ETC匝道预交易

减少车辆在收费车道前约500ms交易时间,判断ETC车辆交易是否成功、标记特情车辆、采集车牌、车身颜色等车辆特征信息

(3)收费广场数字孪生

可视化动态标定与全程跟踪,用于全程跟踪特情车辆、人工主动管控、特情快速处置。

(4)多级伴随式诱导

用于收费广场前对于特情车辆的诱导,将特情车辆与正常车辆分开,重塑收费广场通行新秩序;

(5)探索自由流收费

自匝道预收费位置至出口广场处实现雷达、视频连续覆盖,形成实时数字孪生能力。持续跟踪预收费成功的ETC车辆轨迹,在进入车道前的适当位置采用“提前抬杆、自由通行”方式放行。对CPC卡和ETC缴费特情车辆,以个性化诱导信息方式,引入人工/ETC混合车道。

(6)收费站瘦岛

收费岛瘦岛变更会影响到机电专业、钢结构(雨棚)、收费岛土建、收费广场土建(主体),各相关专业需根据收费岛土建设计变更一同进行设计变更。需结合收费车道设置和雨棚钢结构设计情况进行瘦岛。未设置雨棚立柱的ETC专用车道对应收费岛具备瘦岛条件(由2.2米瘦至1.5米),其相邻两个收费车道可由3.5米拓宽至3.85米。

(三)车路协同和全路段态势感知

2022年8月,中央电视台《焦点访谈》栏目报道了四川成宜高速车路协同和全路段态势感知的建设效果。成宜高速构建了“数字平行世界”,实现了对高速公路世界内,全量设施设备静态信息和全量人车路环境动态信息的实时还原、历史世界回放,以及未来世界预演,大幅提高了交通感知的精度和事件发现处置的效率。

1.面向问题

为营造安全、畅通的高速公路通行环境,需要加强交通事件感知能力、事故预防与快速处置能力。现阶段,已实现高清视频的全路段覆盖,但仍存在以下突出问题:

(1)但视频技术易受光线、天气等环境因素影响,在夜间和团雾、雨雪雾等不良气象条件下,可用性下降明显,未能满足全天候感知要求;

(2)基于视频的道路交通事件误报率高、监测精度低、人工确认强度大,难以摆脱“看监控、盯画面、人找事”的工作模式,智能化不足导致难以实现主动交通管控和更高效处置;

(3)现有机电工程的视频监控系统与信息发布设施、诱导设施协同控制水平不高,需人工分别操作控制,没有实现联动控制,集成协同性较差,影响了应急处置管理能力的提升。

2.技术功能

(1)实现关键路段的全域全息交通感知

实现团雾易发路段、事故易发路段和拥堵常发路段的雷达连续覆盖,结合高精度地图,借助边缘计算设备和多源感知融合,实现该路段交通行为的数字孪生和全知可控。车辆全要素数据高精度、毫秒级实时采集和全域连续轨迹跟踪。

利用雷达对运动状态、轨迹的实时监测能力,识别变道、停车、逆行、超速、抛撒等事件,达到交通事件检测精度高可用。形成雷达与视频智能联动,辅助快速人工判别,形成“发现即上报”的快速精准检测能力,解决纯视频检测精度实用化的难题。建立业务价值判断模型,智能筛选需要人工介入、处置的事件信息,变传统的“人找事”模式为“事找人”模式,提高运营效率,减少重复报警和低价值报警。

(2)实现机电监控系统的协同联动

基于气象监测、雷达(视频)监控感知的交通态势,通过边缘计算和路侧物联智能中台,实现对不同设备协议的统一纳管、接入配置、操作策略控制,实现与雾区诱导设施、可变信息发布设施的协同联动,减少管理人员在各系统间的手动切换和操作,提高路网管理策略的执行质量和效率。基于对车辆位置、交通态势的精准感知,实现对个体车辆的精细化提示,达到预防二次事故、防止次生伤害的目的。

(3)试点与互联网车道级导航的合作

实现实时数字孪生感知与互联网导航的数据对接,通过丰富的信息内容和定位精度,向互联网提供超视距、含周边交通信息的车道级导航,形成与RSU和OBU相补充的车路协同服务,提高驾驶人出行过程中的体验感。

在上述场景中,借助数字孪生的能力,实现了对高速公路上人、车、环境全量、全天候、全程精准感知;在精准时间同步的前提下,利用高精度地图和位置高精度感知,实现了精准时空系统的构建;结合场景的业务需求特点,利用融合计算、仿真预测、辅助决策等能力,为交通管理和运营服务提供了业务能力支撑。

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