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張福生:交通大數(shù)據(jù)與實時自適應控制

發(fā)布時間:2018-10-09 12:42

       ? 交通數(shù)據(jù)特性分析

       交通大數(shù)據(jù)在交通控制中的應用目標有三個。

       第一,全面感知交通需求;

       第二,實時響應交通需求;

      第三,以數(shù)據(jù)驅(qū)動交通控制。

       交通感知數(shù)據(jù)包括:車流數(shù)據(jù)、客流數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、道路施工數(shù)據(jù)、交通氣象、交通環(huán)境及城市活動、緊急事件等多各方面,這些數(shù)據(jù)變化都需要交通控制系統(tǒng)做出及時響應。

       分析交通數(shù)據(jù),要從多個角度看待交通感知的特性。

       首先從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時空角度來看,感知空間上,分為斷面檢測、區(qū)域檢測和全域檢測;感知時間上,交通檢測分為短時檢測和連續(xù)檢測。

       從數(shù)據(jù)精度、采樣率上,既有全樣本檢測、也有抽樣的數(shù)據(jù),比如來自互聯(lián)網(wǎng)的軌跡數(shù)據(jù)通常只要5%到10%左右的樣本量,而定點檢測設備輸出的基本是全樣本的數(shù)據(jù)。從檢測精度來看,既要看到統(tǒng)計上的準確性,也要關注數(shù)據(jù)的實時性,要根據(jù)控制場景需求對數(shù)據(jù)的準確、實時進行分析。

       從數(shù)據(jù)獲取方式上,傳統(tǒng)的檢測方式多為單向傳感式檢測,通過存在型檢測或通過型檢測來獲取交通數(shù)據(jù)。隨著車路協(xié)同技術的發(fā)展,以通信交互為主的數(shù)據(jù)獲取方式可以獲得更加多維的交通數(shù)據(jù)。

       不同的數(shù)據(jù)屬性對控制方法、控制理論的研究以及對控制系統(tǒng)的研發(fā)都會帶來巨大的影響。

       從數(shù)據(jù)屬性維度看,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)通常關注的是流量、速度、占有率等,多維數(shù)據(jù)可以描述個體的身份ID、實時的坐標位置、路徑選擇信息、OD關系等等。

       此外,從交通供給需求角度,不僅要知道車,可能還要知道道路通行能力、路網(wǎng)結構和它當前的服務水平,包括交通與環(huán)境數(shù)據(jù)、緊急事件、城市活動、道路工程等。

       所有的數(shù)據(jù)結合才真正是交通大數(shù)據(jù),而不僅僅是來自互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。

       ? 控制系統(tǒng)分類分級

       有了數(shù)據(jù)之后,交通控制系統(tǒng)在利用數(shù)據(jù)進行控制優(yōu)化時,也同樣有很多問題值得思考,不同的控制方法,會產(chǎn)生完全不同的控制效果。


       我們從兩個角度來分析這個問題:優(yōu)化時間粒度、優(yōu)化運行方式。我們談到控制優(yōu)化,往往會直接聯(lián)想到用數(shù)據(jù)做配時優(yōu)化,方法有兩種。

       第一種是方案級優(yōu)化。利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)生成配時方案,或者在備選的方案當中選擇相對優(yōu)秀的方案,我將這種優(yōu)化定義為方案級優(yōu)化。

       第二種是實時優(yōu)化。交通感知數(shù)據(jù)實時(秒級)上傳,系統(tǒng)實時對控制進行優(yōu)化和調(diào)整并立即執(zhí)行。

       優(yōu)化的方案生成之后,它的運行方式有三種。

       第一種是下端運行。將方案形成,并且通過網(wǎng)絡協(xié)議將方案下載到前端控制設備中,然后進行方案切換運行。

       第二種是中心運行。實時優(yōu)化,實時運行。

       第三種是分級運行,中心運行與下端運行結合。

       從運行模式上看,如果一個完全不同的方案替換現(xiàn)有方案,控制器通常需要方案過渡,這個過渡過程通常會對交通現(xiàn)狀造成極大擾動。

       實時優(yōu)化系統(tǒng)是不斷的在秒級水平上實時微調(diào)方案,并及時運行,可以避免方案過渡造成擾動,能夠?qū)崿F(xiàn)平滑運行。

       方案在中心運行和下端運行進行有效結合,中心實時響應交通數(shù)據(jù)并做宏觀優(yōu)化,下端針對現(xiàn)場需求做微觀修正。

       大數(shù)據(jù)應用于交通控制,一定要以交通控制系統(tǒng)為基礎,不同的優(yōu)化運行方式,對數(shù)據(jù)有不同的需求,實現(xiàn)不同控制效果,所以我嘗試著對現(xiàn)有的控制系統(tǒng)進行分級。

       我將這個評價從L0到L3進行分級。

       L0是單點運行,能夠保障基本的交通安全,按照時間表運行或進行基本的感應控制。

       L1指信號控制機首先是聯(lián)網(wǎng)的,在中心能夠?qū)π盘栠\行狀態(tài)進行監(jiān)控,具有聯(lián)網(wǎng)的統(tǒng)一授時,能夠進行遠程配時,遠程人工干預。

       L2系統(tǒng)是在L1的基礎上,具有交通檢測能力,能夠進行中心狀態(tài)監(jiān)控、統(tǒng)一授時、遠程配時、遠程干預。系統(tǒng)能夠進行方案級的優(yōu)化、執(zhí)行能力,比如分時段的方案生成、自動方案選擇等功能。

       L3級系統(tǒng)在具備L2級系統(tǒng)的基礎上,具備實時的交通感知能力,能夠?qū)崟r響應交通流變化,實時進行方案優(yōu)化并實時執(zhí)行優(yōu)化決策。

       目前,我們看到的現(xiàn)狀是:絕大多數(shù)信號控制系統(tǒng)是L1級別,部分城市建設的是L2、L3系統(tǒng),但是由于運行維護的原因,實際運行在L1水平,能夠運行在L2、L3水平的系統(tǒng)很少。

       ? 交通數(shù)據(jù)與交通控制

       隨著交通感知技術的發(fā)展,地磁、視頻、微波雷達等傳感技術為交通控制帶來了豐富的數(shù)據(jù)源,互聯(lián)網(wǎng)軌跡數(shù)據(jù)以及未來的車路協(xié)同技術會帶來更加豐富的數(shù)據(jù)源,如何適應不同的交通控制需求,挖掘數(shù)據(jù)潛力是一個重要的研究方向?

       應用于交通控制的數(shù)據(jù)包括:傳統(tǒng)的交通檢測數(shù)據(jù)有全樣本量,多是基于斷面檢測(如線圈、地磁、傳統(tǒng)視頻虛擬線圈),或者小區(qū)域檢測(如廣域雷達、基于人工智能的視頻分析等);最近幾年出現(xiàn)的來自互聯(lián)網(wǎng)的軌跡數(shù)據(jù);以及來自第三方的事件數(shù)據(jù)、影響交通的環(huán)境數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、城市活動數(shù)據(jù)等。

       這些數(shù)據(jù)應用于不同的控制場景,各具特點,我試圖給這些數(shù)據(jù)在不同控制方面的應用效果打分,比如傳統(tǒng)數(shù)據(jù)可以用來優(yōu)化周期、綠信比、相位差,可以做感應控制請求、擴展、方案優(yōu)化,或者是實時優(yōu)化等;軌跡數(shù)據(jù)可以應用于控制評價、交通事件發(fā)現(xiàn)等。

       也有一些我還沒有考慮周全的,比如軌跡數(shù)據(jù)是否能夠應用到感應控制上,事件數(shù)據(jù)是否能用來影響周期的相位差等,這里面有很多需要進一步研究的話題。

       ? 案例

       (如上圖)這是SCOOT系統(tǒng)界面以及SCOOT系統(tǒng)優(yōu)化的基本原理。SCOOT基本排隊模型,上游的檢測形成排隊,以及到路口的飽和通行能力,通過對排隊模型和消散能力的運算或者周期、綠信比等參數(shù)來優(yōu)化路口。這樣的模型需要的是上游實時準確的存在檢測,并輸出精準的檢測脈沖,因此對檢測器的類型、檢測域特性有嚴格的要求。

       上圖是實際應用效果的界面,這個路口由兩相位組成,可以看到實時自適應的系統(tǒng)控制效果,周期與每個信號階段的時長都在實時變化,這些變化的依據(jù)就是來自現(xiàn)場的實時交通感知數(shù)據(jù)。

       最后總結一下,大數(shù)據(jù)應用于交通控制,首先要有可以響應大數(shù)據(jù)的基礎控制環(huán)境,實時自適應系統(tǒng)就是承載大數(shù)據(jù)應用的基礎平臺。


來源:賽文交通網(wǎng) 

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