解析｜現(xiàn)代化智能交通系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

           當(dāng)今城市中的交通系統(tǒng)在數(shù)十年的發(fā)展過程中，首先將重點(diǎn)放在私人交通上，其次是公共交通，最后才是適當(dāng)?shù)乜紤]自行車和行人。

　　優(yōu)先性的轉(zhuǎn)變通常會導(dǎo)致道路路網(wǎng)和交通控制系統(tǒng)無法同時滿足所有的道路使用者：私人交通所希望的綠波會收到公交優(yōu)先的影響，有軌電車和公交車受制于交通擁堵而無法在專用的綠燈時間內(nèi)通過，自行車擁有自己的非機(jī)動車車道但仍需要在交叉口前停車，行人需要等待漫長的紅燈時間并且過街所需的步行距離太長。

　　但與此同時，城市污染和總體出行需求又在集聚上升，為每一種交通系統(tǒng)增加了更多的壓力，也暴露出了它們的缺陷。

　　當(dāng)然，在無法同時滿足所有交通方式的前提下，人們所期望的未來的智能交通系統(tǒng)需要達(dá)到以下三大要點(diǎn)：

　　性能：智能交通系統(tǒng)的主要作用是幫助所有的道路使用者，包括各種交通出行方式，以最小的延誤達(dá)到他們的目的地。因此，系統(tǒng)需要了解當(dāng)前并預(yù)計未來的交通狀況，滿足多模式出行方式，并更有效地進(jìn)行交通管理。

　　便于實(shí)施：由于設(shè)備維護(hù)也是一大關(guān)鍵問題，這就使得系統(tǒng)需要根據(jù)交通結(jié)構(gòu)的變換隨之調(diào)整，另一方面，還需要使系統(tǒng)運(yùn)營者能夠快速的對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整，仿真并測試相關(guān)的控制參數(shù)。尤其是要盡可能的避免重復(fù)工作。

　　開放性：為了有效的利用和計劃預(yù)算，系統(tǒng)必須兼容已有的信號控制機(jī)/檢測器設(shè)備，并支持盡可能多的開放標(biāo)準(zhǔn)。用戶并不希望為了實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制而去修改每一個信號控制機(jī)和信號燈頭。

　　現(xiàn)代交通系統(tǒng)應(yīng)擁有一個基礎(chǔ)交通模型作為支撐

　　離線建模：用于確保所有常用的管理方法，情景方案和條件都得到正確的分析測試，并且交通信號系統(tǒng)總體運(yùn)行良好。

　　基于模型的實(shí)時決策系統(tǒng)：用于幫助系統(tǒng)運(yùn)營者使用合理的工具得出一系列可行的解決方案。實(shí)時交通決策還包括預(yù)測工具，對可能發(fā)生的交通問題進(jìn)行預(yù)警。

　　自適應(yīng)交通信號系統(tǒng)的校驗(yàn)和日常運(yùn)行：該模型可以幫助交通系統(tǒng)更加連貫的執(zhí)行已經(jīng)指定的計劃。將同一個模型運(yùn)用到離線和在線運(yùn)營中可以更節(jié)省時間和費(fèi)用。

　    因此，以下技術(shù)需求可以用于支撐上述的三大要點(diǎn)

　　1. 自適應(yīng)交通信號系統(tǒng)

　　系統(tǒng)需要自動適應(yīng)交通結(jié)構(gòu)的變化，將維護(hù)和調(diào)整的工作量最小化。自適應(yīng)信號控制系統(tǒng)需要快速并且在線地調(diào)整不同交通出行模式之間的優(yōu)先性。已發(fā)生延誤的PuT車輛需要獲得更多的優(yōu)先權(quán)，因此可以增進(jìn)信號協(xié)調(diào)和/或單個車輛或行人的綠燈時間，以減少排放和延誤。

　　根據(jù)運(yùn)營商的需要，可以有條件或無條件的實(shí)施公交優(yōu)先，但是需要同時考慮到其他道路使用者的情況，使得公交優(yōu)先對其他車輛的影響性最小。

　    需要提供基于軟件的決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以提供減少擁堵和延誤的計算方法，基于交通信號控制，VMS標(biāo)識，導(dǎo)航規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)推送信息。

　　行人的延誤需要考慮等待的行人總數(shù)，因此要考慮所有道路使用者的最優(yōu)化。系統(tǒng)需要至少每五分鐘計算道路路網(wǎng)的綠波，再將信號協(xié)調(diào)運(yùn)用到系統(tǒng)中。系統(tǒng)可以計算并顯示當(dāng)前路網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，此外還可以預(yù)測未來小時內(nèi)交通情況，這樣一來出行者可以選擇合適的出行時間和出行方式。市民可以根據(jù)APP或網(wǎng)頁上提供的出行方案決定自己的出行。

　　信號控制的主要手段還是通過信號燈，但是可以使用信息板，網(wǎng)絡(luò)，app，廣播或其他通訊方式發(fā)布交通信息。

　　系統(tǒng)可以支持使用一個離線的微觀交通仿真程序進(jìn)行區(qū)域范圍內(nèi)的交通控制，并且在仿真和實(shí)際系統(tǒng)中使用相同的交通供給。

　   2. 基于模型的實(shí)時決策支持

　　決策支持工具應(yīng)提供定制化的關(guān)鍵評估指標(biāo)，使得系統(tǒng)管理者可以快速的評估城市的交通運(yùn)行質(zhì)量?？梢蕴峁┙煌顩r的計算結(jié)果用于自適應(yīng)交通控制系統(tǒng)，以提高檢測器數(shù)據(jù)丟失或損壞導(dǎo)致的影響。

　　為了提高穩(wěn)定性，有必要使得所有的交通控制、交通建模和交通工程相關(guān)的軟件使用同一個路網(wǎng)模型，這樣任何路網(wǎng)中的修改只需要操作一次。如果不同的軟件程序使用不同的供給模型的話，后期維護(hù)的成本和系統(tǒng)的穩(wěn)定性都將受到影響。因此關(guān)鍵是所有定義的供給模型都只需被定義一次即可同時用于多個軟件平臺中。

　　用于決策支持的基于模型的預(yù)測工具需要至少每5分鐘更新一次，才能幫助系統(tǒng)管理者更好的得出問題的決策。預(yù)測結(jié)果需要至少覆蓋未來30分鐘內(nèi)的交通演變，才能有助于分析交通問題的傳播情況。

　　預(yù)測本身需要考慮到已知的道路施工情況和交通事故。這意味著實(shí)時的宏觀模型需要在空間和時間上連續(xù)性的傳播由于事故或其他事件導(dǎo)致的交通瓶頸。

　　如果需要做某些交叉口或細(xì)部的模型，可以將宏觀模型導(dǎo)入到微觀仿真中做指定區(qū)域的仿真，這種情況通常適用于分析特殊事件對指定區(qū)域的影響(例如交通事故導(dǎo)致的堵塞)。

　　基于模型的預(yù)測需要來源于一個主路網(wǎng)，該路網(wǎng)必須包含采集的歷史數(shù)據(jù)，對于一個幾百萬人口的城市來說，可以每5分鐘預(yù)測至少300個交叉口和3000公里道路路網(wǎng)。

　　為了保證此類規(guī)模的路網(wǎng)可以進(jìn)行快速的預(yù)測計算，實(shí)時模型必須為宏觀模型。當(dāng)公交與私人小汽車共享路徑時，那么預(yù)測需要包含公交車輛的預(yù)計到達(dá)時間。

　　交通預(yù)測必須考慮到現(xiàn)有的檢測器數(shù)據(jù)。這意味著預(yù)測方法可以將現(xiàn)有模型擴(kuò)展到預(yù)測層面，并且當(dāng)前檢測的交通流量必須準(zhǔn)確輸入到模型中。因此，不能簡單地將前一分鐘采集到數(shù)據(jù)與歷史趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，然后加載類似情況下的OD矩陣(從最接近的離線模型)，最后使用當(dāng)前交通的通行狀態(tài)運(yùn)行路網(wǎng)仿真。這樣創(chuàng)建的模型往往不能真實(shí)反映實(shí)際情況。系統(tǒng)應(yīng)該盡可能使用公開的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，這使得系統(tǒng)具有更好的擴(kuò)展性和兼容性。

　　3. 檢測器/數(shù)據(jù)獲取模塊

　　交通信號系統(tǒng)需要能夠從不同類型的檢測器中獲取/處理數(shù)據(jù)，以此避免供應(yīng)商鎖定數(shù)據(jù)，并且為未來新增檢測器提供開放性。

　　推薦使用智能攝像頭，因?yàn)橄啾扔诰€圈，攝像頭的維護(hù)成本相對低并且能夠提供更精細(xì)的輸入數(shù)據(jù)(例如根據(jù)車輛類型進(jìn)行車流統(tǒng)計)，此外攝像頭還有更多附加功能(例如安保，安全分析，天氣預(yù)警，強(qiáng)制執(zhí)行能)。

　　系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)能夠追蹤GPS點(diǎn)(從城市app中)的軌跡數(shù)據(jù)從而得到車速信息，修復(fù)OD矩陣用于校驗(yàn)/校準(zhǔn)/更新系統(tǒng)背后的交通模型。

　　如果同一條道路路段上存在兩種或更多種類的檢測器，系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)可以融合數(shù)據(jù)，并且針對可靠性更高的檢測器給予更大的權(quán)重。