• Serge Hoognedoorn:交通信息的整合和数据融合
    2015-04-28 16:02:01   来源:Tranbbs.com    评论:0 点击:

    Serge Hoognedoorn:上面没有灯有点黑,非常感谢大家给我们这样的机会可以向大家简单的介绍我们在过去七、八年期间做的工作,特别是在这一个领域可以如何运转我们的项目。我想尽量把我的演讲可以缩在15分钟之内,我有请主席来控制我的时间。我想跟大家介绍数据融合方面,简单介绍我们项目第二阶段,这个第二阶段是如何将路面信息进行整合,解决相关数据融合问题的。

    首先,我们简单介绍一些相关的理论,或者是原理方面关于交通管理。那基本原理是什么?大家可以看到当交通顺畅的时候交通可以自己有效进行管理,第一个图上面一个动画,这是非常有效一个交通自我管理,可以看到这里面非常交通流,没有任何的拥堵,但是如果车辆、交通量增长的时候,这个时候可以降低效率,降低了交通自己的效率,我们可以看到交通拥堵现象,我们并且道路上面流动速度会降低,如果量更高的时候就会路面出现拥堵状况,会有驾驶员会造成没有效率或者是低效驾驶。交通自我管理交通效率会大幅度下降,特别在路面交通量上升的时候,这是为什么我们要进行交通管理,在交通管理上面要实现的目标,就是要消除管理上面的无效性。

    在过去20多年,我们始终这种方式是相互隔离,我们有匝道管理系统和调节,相互之间是隔离的没有互联的,之后通过介绍其实是会降低局部的效率,给大家举一个例子。大家都知道,我们可以看到一个交通和路面,交通能力高速下降这样一个理论,当我们交通是顺畅的时候或者是交通量上升的时候,我们路面能力是会有10%到15%的下降,这个下降的速度是非常快的,在这些大的城市,在我们的城市下降甚至30%,过去是在匝道进行调节,通过匝道可以提升路面的能力,这个可以节约10%到15%的能力,如果实现这样的目标可以解决一大部分的状况。但是这里面有一个问题,就是这里面的协议,我们使用匝道管理的话,在匝道上面的这个车辆的队伍不能太长,不能够延伸到主干道上,如果匝道延伸到主干道会影响我们的控制。我们如何来提升这样的效率呢?如何保证匝道管理是有效的呢?

    另外一个例子就是这样的算法和一种方式,来减少我们这种宽动交通拥堵,我们看到在道路上面,当有状况的时候,有拥堵的时候这个车会排队,会两到三分钟的排队,交通就会降低。这个时候将会造成路面上这种不停起停的状况,这个会降低路面交通能力,我们怎么做呢?我们推出一种算法可以减少这个车辆进入的流量,这样可以避免路面承载能力30%的下降,限制车辆入流的下降,像这种方式成功的话我们需要整个高速道路上面都有限速,如果没有限速这种算法是无效的,所以我们需要一定的空间。这个就是我们要如何解决的。

    现在我们要解决一个问题,就是如何解决和提升这样的效率,那我们的解决方案是相对来说比较简单的,使用我们网络当中其他的有效的空间,我们看一下我们整个交通的网络当中有没有其他空闲可以使用,分散我们拥堵的交通。来使用这个网络当中其他的空闲区域来分解拥堵区域的压力,来进行一个分解。这个我们是从下面往上看,上面是一个瓶颈,我们想象成一个隧道,进入隧道之后整个道路承载能力是会下降,我这里面有两个匝道,下面有一个匝道的调解表,会可以有效降低车辆的流入量,这个通常情况是在非常短的情况下是有效的,因为匝道很快就会填满。我们使用网络里面其他的缓冲区域,会在前面就先使用一个匝道调节,可以限制车辆流入量,同时也可以保证匝道调整的时候要保证使用匝道的时间,保证主干道交通流量。其他的方面可以使用其他的空间,比如说前面的路口,前面交通路口交通信息已经开始进行调节,进入匝道和主干道的流量,这样可以整体流量时间更长,未来还可以采取的措施,在更远处采取限速来降低主干道上面的车辆流量,这样可以保证我们离隧道最近的匝道可以更长的发挥它的有效作用。

    这个是我们在路面上有瓶颈的时候,有隧道的时候,但是还有其他的状况,我给大家举一些其他的例子,这是我们的一个试点。也是在隧道来进行限速的时候,我们使用匝道不可以的,匝道要保证安全性,还有我们在安全上面没有瓶颈的时候,他们大量车辆想进入城市区域,但是路面宽度没有大,不仅仅解决像瓶颈或者是有隧道状况,还可以解决其他的交通问题。

    我们做很多数据算计,实施方面要做很多工作,反正这些都是使用的功能,这里看到上层部门各种各样的监控功能!我们有系统可以决定公路上的状态,这里是不是有瓶颈,那面我们对它监控的非常准确,那么还有对我们的控制目标进行很好的设计,你看所有这些都是我们监控部分,下面就是我们的控制部门,推动我们控制措施具体的方面。实际上我这里不会讲多的,可以有文献大家可以看一下。

    我们说到算法,还有实施了所有算法,然后在我们一些基础设施上面实施了这些算法,我们会把他们装在路面上面,这是我们想控制一个快速路,这是瓶颈这是路口,这是我们要控制的路口,最近看起来比较成功,看一下通行量,通行量的改善我们堵塞下降了,我觉得一年可以给我们节省100万欧元,带来了很好的价值。那么也就是说,减少了延误,意味着价值的提升。一会儿会讲更详细的情况,再看所有这些改善的话,实际上我们会有240个小时和车辆这样一个效率的提高,我们看一下我们的目标,我们想长期建立匝道交通灯,对快速路延迟的降低,让PPA不同时间段的延迟,你看到这些是在我们PPA没有用的快速路上面延迟的情况,那你看到这里就是想达到目标。

    最后讲一下PPA的下一个阶段,我们第二个阶段。这里应对就是我们论坛这样一个主题,就是数据的融合。我们也是想尽力说,充分利用我们道路的数据,下一个阶段想要整合我们的系统,使用我们车内的数据,做到这一点不能改善我们一体化的网络系统,而且还能够改善我们车辆内的服务,给大家简短介绍一下我们的工作,如何让我们的系统更有效率,你看到这就是开始使用车辆内数据,会对道路选择做出一些显示,比如说我们正在延迟交通的话,要延迟一分钟我们就是说在一般道路上要是能够延迟一分钟,那么我们就能在快速路节省两分钟堵塞。那么也就是车辆比如说我们不让他去快速道,实际上他会减少快速路上面的拥堵,用这个缓冲区域,我们就知道能够让少一点车辆进入快速度,我们在路边不能获得太多的信息,但是我们可以从车辆内的设施来获得很多信息,可以使用缓冲区域,然后可以对快速路交通堵塞降低42%,这是我们想达到的效果。

    另外一个我们想预测,但是我们预测往往不太有效,那么比如说我们有这瓶颈的检测器,我们预测堵塞的开始,比如说我们对堵塞早了30几分钟,在没有必要的时候让更少的车辆进入快速度,所以不太有效。我们预测主要技术会看到通过我们的算法,我们可以降低我们过早干预的状态,那么比如说我们希望做交通,匝道交通灯的时候能够更准确,希望对我们交通状态预测能够更准确一点,用车辆内的数据让我们更准确,可以说提高我们的效率。

    最后一页,好的最后一页讲的是,讲的不是数据融合而是下一个阶段,而是如何整合车辆内的系统,路面比如说设施和车辆内的如何整合在一起,如果我们能够预测,比如说一些变化的话,比如说我们驾驶人如果对他想做一些变化,进行很好的预测,那么这说明我们可以很好的接近这种系统最优化这样一个交通管理,你看这张图,显示很清楚,当前状况就是我们这是交通它的管理和交通信息完全是分的,如果开始部署这样一个交通管理系统,如果能够预测一些驾驶员的变化,大家可能对路线一些选择的变化,我们就可以获得这个状况,这告诉我们说我们降低了延迟,然后就会有这种系统优化、引导这样一种做法,也就是说我们要把我们的车辆内和路边它的信息融合在一起,我们就可以获得很好的交通管理效率,谢谢大家,讲的就这么多,感谢大家的用心倾听,谢谢。

    责任编辑:李泳材

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