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基于实时动态信息分析的智能交通信号联控系统
  • 企业:     行业:智慧交通    
  • 点击数:535     发布时间:2023-12-30 14:19:10
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★北京易华录信息技术股份有限公司王凌,刘树青,赵阳,郭增增,孙琢

1 背景

《交通强国建设纲要》指出,为了在本世纪中叶全面建成人民满意、保障有力、世界前列的交通强国,需要强化前沿关键科技研发、大力发展智慧交通、完善科技创新机制。交通是一个复杂的巨系统,要立足问题导向,考量各种因素,用系统的方法,有实效地解决交通问题。在城市的日常生产生活状态下,缓堵仍是当前交通管理部门最核心、最主要的任务。旧方法解决不了新问题,无论是提升交通系统的运转效率,还是提高交通安全保障能力,都要依靠大数据、人工智能等信息科学技术的实质性提升和业务模式创新来实现。因此,构建新型智慧交通体系,离不开适应交通高质量发展能提供智慧交通技术的高新企业参与,央企控股的北京易华录公司无疑是其中重要参与者之一。

2023年年初,易华录自研新型交通信号自适应控制技术和产品,在某市两个交叉口开展实战测试。在“湖滨南路/湖滨东路交叉口、湖滨南路/金榜路交叉口”周围,聚集商圈、学校、火车站、写字楼、地铁站等功能区,交通流集散流动大,早晚高峰潮汐交通流现象明显,各个进口道排队拥堵,路口通行能力较低。通过在路口布设雷视一体机(交通数据采集)、自研交通边缘处理器(TEC,数据融合)、利旧信号机,中心端部署易华录交通自学习优化管控平台(ELOC),通过“中心自适应控制技术”,实现路口交通流的精细化管控。

系统运行期间,试点路口各方向的绿灯时间根据交通流的变化而不断调整,自适应生成新的路口配时方案,效果明显。数据指标验证表明,路口最大排队长度平均各时段下降11.58%,路口拥堵指数平均各时段下降14.80%,路口停车次数平均各时段下降12.65%,并发多路口协调控制,提升了主干道的通行效率,有效缓解了路口车辆过于集中、拥堵或者绿灯损失的现象,提升了市民的通行感受。

2 项目实施

项目构建基于实时动态信息分析的智能交通信号联控系统,在路口部署边缘感知设备,收集机动车、行人、非机动车全量数据,通过“融合、分析、决策、控制、评价、优化”智能管控闭环机制,采用“自适应控制”算法分析路口各个流向的实时交通情况,实时更新信号配时并向信号机下发信号控制方案,确保信号灯配时方案匹配当前交通需求,实现“中心”策略决策,“边、端”高效协同控制。

2.1 应用场景

测试路口为湖滨南路/湖滨东路交叉口、湖滨南路/金榜路交叉口,测试区域位于福建省XX市XX区,处于思明区繁华地带,周围聚集商圈、学校、火车站、写字楼、地铁站等功能区,交通吸引点众多。

同时,该区域道路之间距离较近,湖滨南路/湖滨东路交叉口南向、北向、东向的临近路口都不超过400米,一旦路段交通流密度过大,短间距的路口间极易发生溢流现象,导致路口出现卡死现象。

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图1 测试路口位置及周边区域现状

2.2 功能特点

基于交通信号在监测、控制、评价、自优化全闭环管理的业务需求,目前实现的功能有:

2.2.1基础配置

将信号机配时、路口渠化、检测器配置、基础路网、地图配置等基础配置信息作为平台运行的基础条件。

2.2.2数据管理

负责对数据进行治理与存储,并对上层提供数据服务。将交通检测设备所采集的交通流量信息以统一的格式进行存储,并提供各类交通数据查询分析,为交通决策分析提供数据支持。

2.2.3数据计算

负责对交通数据进行交通控制、交通认知等算法处理。

2.2.4应用模块

(1)态势监测

汇集交通流、信号控制点位等数据,关注交通数据的变化趋势实现城市综合交通运行态势可视化。通过对多类交通指标的分析,从数据维度展示城市交通的变化规律。从空间维度基于地图综合展示实时排队长度、交通规律,从时间维度上以图表形式展示城市拥堵指数、流量、运行速度等指标的变化趋势。

(2)智慧路口

以GIS地图的形式实现全域动态区域、道路、路口交通态势的实时监测,将交通运行状况可视化展现在道路与各个路口中。基于视频监控、道路感知设备可图形化刻画交叉口运行流量状态、信号控制配时方案及多种监测设备的点位分布,快速掌握城市当前交通运行现状、演变趋势以及路口交通运行状况。

(3)信号控制

多模式交通信号优化控制功能是信号控制系统的核心功能之一,包括系统的所有信号控制策略与功能,其中有常用的基础交通信号优化控制、对交通数据深度应用的自适应交通信号优化控制、可主动调整控制方案的人工控制等。

(4)交通效果评价

基于交通流数据,从数据层面展示城市交通状态。数据分析研判包含多源交通数据对比分析和控制效果对比评价两部分。

2.3 技术路线

在测试路口布设必要的感知设备,通过边缘设备汇聚路口的交通流数据,依托“自适应控制”算法分析路口各个流向的实时交通情况,实时更新信号配时并向信号机下发信号控制方案,确保信号灯配时方案匹配当前交通需求,实现基于实时交通流数据的交通信号自适应控制。

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图2 总体架构图

2.4 实施方案

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图3 路口连接示意图

总体建设内容分为:

(1)路口交通流采集体系建设:利用雷视一体机进行前端数据采集,通过边缘设备收集汇聚数据,并通过视频解析功能解析行人和非机动车的流量数据,并将所有数据上传给平台。

(2)自适应控制系统搭建:建设“易华录自学习优化管控系统(ELOC)”作为中心管控平台的核心信号控制系统平台。

2.5 技术指标

自适应控制技术对数据采集的准确率有一定的要求,通过上传数据准确率测评,各个方向的数据准确率均在90%以上,网络延迟在10ms以下,统计数据粒度为1min统计上报,自适应控制算法根据统计数据每间隔10分钟计算下发方案执行,同时启动自我保护机制,当检测器数据20分钟间隔无法上传,系统主动由自适应控制降级为固定配时控制,保护路口放行安全。

2.6 当前用户情况

通过对优化前后各项指标的数据分析对比可得:运行期间,两个测试路口交通运行效果改善明显。优化后路口平峰总流量评价时段内总体上有所提升,路口流量平均上升8.07%,最大排队长度平均下降11.58%,路口失衡指数平均下降6.35%,路口拥堵指数平均下降14.80%,路口停车次数平均下降12.65%,大路口通行能力平均提升15.12%。

2.7 拓展计划

该项技术的推广主要面向前端感知基础条件好、网络传输稳定的信控路口实现自适应控制,以缓解交通拥堵,提升绿灯有效利用率,未来将更大范围规模化推广应用。本次案例优先在XX市“湖滨南路/湖滨东路交叉口、湖滨南路/金榜路交叉口”进行实战应用,下一步将围绕湖滨南路的9个临近路口进行技术的应用,实现在区域的缓堵中灵活应用;并同步在全国其他城市选择感知设备条件较好的城市(如哈尔滨、北京、烟台等),实现城市交通网联化协同化发展及缓堵优化服务推广应用。

3 项目创新

3.1 技术及产品创新

(1)基于实时动态分析的配时参数智能调配算法

以计算交通需求值Ti为核心,通过获取交通流实时状态识别数据利用阈值自学习算法模型,计算最优区域到路口的配时参数模型,实现交通供给能力的主动调配。

(2)智慧路口实时监测与辅助决策系统

基于高精地图实现路口的实时运行状况监测,包括信号灯的实时相位和配时方案、路口的交通流量等,做到实时信号评价优化,辅助提升道路通行效能决策。(3)自适应控制模式交通信息配时方案

自适应控制状态下可根据交通流的变化自动切换固定配时、感应控制等不同控制模式,以提升道路通行能力,保护路口的控制安全。

(4)统一开放系统接口,实现联控平台互联互通互操作

易华录智能交通信号联控系统,开放了包括平台对接、信号机对接的相关协议,支持平台互联互通互操作,实现了交通信息的开放共享,信控统一平台建设,促进XX市未来智能交通体系产品的迭代升级。

3.2 应用及模式创新

(1)构建高效协同的交通信号智能联控闭环机制

依托路口边缘设备感知机动车、行人、非机动车全量数据,通过“融合、分析、决策、控制、评价、优化”智能管控闭环机制,实现“中心”策略决策,“边、端”高效协同控制。

(2)以试点路段建设奠定XX市全市智能交通建设基础

结合两条智能交通试点路应用实际情况,基于交通信号在态势监测、智慧路口、信号控制、交通效果评价等实现全闭环管理,通过对复杂路段智能交通信号联控试点测试,验证解决XX市主城区交通拥堵理念和技术的正确性与合理性,为下一步全市智能交通精细化管理建设奠定基础。

(3)引领全国城市交通网联化协同化发展

秉承“高起点”的建设理念,XX市智能交通信号联控实战案例密切结合公安部交通管理行业的最新科技发展规划,以交通信号联网联控为基础,缓解交通拥堵为目标,提升了市民的通行感受,在高起点上谋划建设思路和建设内容,通过应用使交通管理工作跃升至全国的先进行列。

4 推广价值

首先,案例围绕智能交通领域方向,以交通信号联网联控为基础,缓解交通拥堵为目标,提出大数据、人工智能技术为基础的“信号自适应控制技术”智能红绿灯。而传统红绿灯对路口信号的控制时间一般固定不变,无法根据实际车流量大小自动变化,不利于提升路口的通行效率,智能红绿灯技术实时自动调整路口信号灯各个相位的持续时间,有效提升绿灯利用率和路口的通行能力;其次智能红绿灯技术可复制和扩展到区域内其它路口,一方面可实现单个路口的通行效率提升,另一个方面可以进行区域化的推广,实现干线自适应、区域自适应控制技术,结合城市不同地区的交通特性,规模化地进行不同区域智能红绿灯技术的推广,以实现对城市拥堵区域交通信号的智能控制,实现交通信号灯的相位调度和配时方案与交通流实时匹配。再次,该案例实现的效果以及算法技术,推动现有信号联网联控技术的发展,有望在信号控制领域实现智能化的进一步提升,能够有效缓解交通信号灯配时不合理的问题,提高市民出行的通行效率,对智能红绿灯技术赋能的相关信控产品(如智能交通信号机、边缘计算单元、中心平台)和产业积极推进市场起到了带动影响。

5 效益分析

汽车停/启至正常速度约耗时3秒,按本案例测试路口时段行驶的距离计算常速所需用时(大概0.5秒),即多用时2.5秒,停/启过程油耗约为常速时的2.5倍(根据常速油耗,可计算出每秒耗油0.89毫升),综上可分析出,单次停/启需额外耗油量为2.5s*0.89ml*2.5=5.6ml,每辆汽车在停车后重新启动一次耗油量为1毫升。

案例中相关指标表明平均减少停车次数为2次,即减少耗油量:0.002升;每天通过路口的燃油车8万辆,即每天减少耗油量:80000*(0.07+0.002)=5760升;按每升油耗产生2.3千克含碳排放量(二氧化碳、一氧化碳)计算,则每天碳排放量减少13.248吨,一个月(30天)减少397.44吨,一年(365天)减少4769.28吨。

该案例实施后取得了良好的经济效益和生态效益。综合上述估算:通过智能红绿灯技术提升了路口的通过流量,减少了停车次数,将可大大减少城市交通的碳排放量。案例路口的拥堵指数平均下降14.80%,路口停车次数平均下降12.65%。

从交通管理者角度,自适应技术实施后,路口通行效率得到了提升,有效缩短了拥堵时长,释放了一定的警力资源,为交通管理的精细化治理提供了效果导向价值。

从公众出行的角度,信控效能的提升,大大减少了驾乘者在路口的等灯时间和拥堵时间,提高了公众的出行效率,有效节约了出行成本,提升了出行的体验。

6 风险分析

案例实施和推广过程中的风险主要存在以下方面:

(1)对前端检测器的准确率要求较高,自适应控制技术的数据来源于前端雷视检测器采集的流量、排队长度等数据,一般情况下检测器数据的准确率都会在95%以上,但会受到大车遮挡,天气影响等使得准确率下降,从而影响自适应控制技术的有效性。通过配置检测器通道、调测好雷视检测器角度降低准确率的影响,减少数据采集准确率下降的影响。

(2)网络不稳定的影响,自适应控制技术实时性较强,中心生成的方案需在规定的时延下下发给前端信号机执行,从而实现路口信号控制时间能够随交通流的变化而匹配,通过升级网络,提升带宽的方法来规避网络不稳定的影响。

(3)该案例中实现了多品牌的联网联控,通过中心平台统一下发控制来实现前端路口的管理、调度和策略的下发,因此在统一管理方面具有优势,主要的风险存在于与私有协议的对接,通过私有协议对接实现平台全功能的开放与管理,更好地实现效果。通过合作规避该风险。

(4)关于人才和资金方面,技术的实现需要技术人才的参与,本案例有专家级的研发工程师驻场和缓堵优化专家驻场,能够根据案例的实际运行状态,及时调整,以效果为导向,让技术应用后能够取得预期效果。

(5)在资金方面,案例的两个路口都安装的前端设备包括两个路口的雷视一体机、边缘计算设备、中心服务器等,设备成本和施工成本都比较低,能够满足城市信息化建设的需求,仅需政府在交通信控信息化建设投入较少的资金支持,即可实现该案例的规模化应用。

7 结语

作为智能交通领域头部企业,近些年来,易华录逐步加大对智能交通业务的产品研发、业务运营资源投入,推出智能交通领域重磅核心产品及解决方案,受到业界广泛关注。未来,易华录将持续保持行业初心,在大数据、人工智能技术创新和场景应用方面重点发力,进一步提升易华录在交通领域中的竞争力。

作者简介:

王 凌,男,博士,高级工程师,现任北京易华录信息技术股份有限公司纵向科研中心主任,研究方向为大数据、人工智能技术在交通、安防、政企数据融通等领域的产业化应用。

刘树青,女,博士,高级工程师,现任北京易华录信息技术股份有限公司智能交通事业群副总裁,研究方向为大数据、物联网技术在交通规划与管理、交通信号控制等领域应用和落地推广。

赵 阳,男,博士,现任北京易华录信息技术股份有限公司副总裁、总工程师,研究方向主要为大数据、人工智能技术在信息安全、数据资产化等领域技术应用和产业推广。

郭增增,男,硕士,现任北京易华录信息技术股份有限公司解决方案工程师,研究方向主要为交通规划与管理,交通信号控制等领域的应用和落地推广。

孙 琢,女,硕士,现任易华录纵向科研中心科研项目经理,研究方向主要为计算法学、网络空间安全治理等领域的产业应用。

摘自《自动化博览》2023年12月刊

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