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一起来捉妖培养哪几只:交通大腦第一步:讓紅綠燈變“聰明”!

作者:安防知識網來源:安防知識網

一起来捉妖cdkey领取 www.rghps.icu   遍布在城市各個十字路口的紅綠燈,對于城市交通的有序通行有著極其重要的作用。傳統的紅綠燈,紅燈時間和綠燈時間基本都是以同樣的時長和間隔來設定,部分車流、人流通行密集的區域可能會針對性的分配車行、人行亮燈的時間,不過也是一成不變的程序式設定,體驗感仍有欠缺。

    讓紅綠燈能夠根據路況來“自主”的協調控制車行、人行的通行時間,是當前城市智慧化演進過程中極為重要的環節,不少城市這幾年來也一直在積極投入優化城市交通信號燈系統建設。

    紅綠燈變得更聰明,*直觀的好處是能夠提升城市主干道路的人車通行效率,降低由交通堵塞帶來的安全風險和時間成本。而怎么樣讓紅綠燈變得聰明,這里面還真有不少故事可以聊。

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優化交通信號燈是交通大腦的首道題

    相信大家都聽過城市大腦的概念,目前包括阿里、百度、騰訊等企業都有在布局城市大腦的相關業務,而智能交通則是這些企業在城市大腦業務中*先且*核心投入的部分,交通大腦的概念也由此衍生,在眾企業部署的“交通大腦”中,其中圍繞著城市交通信號燈系統的優化又成為關鍵的切入點。

    像阿里的“交通大腦”,在技術邏輯上,其旨在通過城市一體化計算平臺、城市數據資源平臺和人工智能(AI)開放服務平臺,集即時、全量、全網和全視頻的能力特征于一體,將整個交通出行行業全連接,讓大數據、AI和云計算的技術價值得到體現。

    技術邏輯的展開,首先需要將物理世界的硬件設備實現感知能力升級、而后驅動這些物聯感知設備之間的數據融合,讓數據“跑起來”,通過接入到“大腦”平臺,實現全網全量數據的實時交互,為城市交通構建起一套數字化的決策平臺。

    基于這樣的邏輯,阿里的交通大腦*步便是消滅從攝像頭到紅綠燈“*遠的距離”,通過將路段內的交通信號燈和視頻監控攝像頭接入到“交通大腦”當中,全面激活城市交通的感知能力。

    而百度的交通大腦則充分受益于百度地圖的歷史積累資源,基于百度地圖的交通大腦來為城市交通打造諸如,交通實時監測與研判平臺、離線地圖、交通信號燈等行業解決方案。和阿里交通大腦覆蓋到全局全量的交通場景不同,百度交通大腦更專注于出行的場景、定位數據及人群洞察。

    比如百度在今年5月份正式發布的百度智慧信號燈2.0解決方案。這套方案包含三個平臺,*個是異常實時報警平臺,主要解決路口異常情況下的應急處置方案;第二個是配時評價與優化平臺;第三個是信號控制參數開放平臺。

    百度認為,智慧信號燈發展會經歷三個發展階段:*個階段是監控評價階段,即利用互聯網+傳統檢測器的融合數據對全路網路口信號異常進行檢測報警,并實現基于大數據的信號配時評價;第二個階段是雙向互通階段,即實現互聯網數據和信號控制系統的在線雙向互通;第三個階段是信號燈具備人工智能,即通過自適應、自反饋、自學習,實現兼顧交通點、線、面協調*優的智慧控制決策。

    從百度的這套方案中我們不難看出,交通信號燈的優化方案和視頻監控攝像頭的智能化升級如出一轍,首先需要讓終端設備(信號燈、攝像頭)能夠“自我感知”,而后在自我感知的基礎之上,依托深度學習,實現自我學習,從被動控制邁向主動決策。

    而在現有的優化交通信號燈的方案中,攝像頭和信號燈的關系往往密切相連,攝像頭之于交通信號燈而言,是天然的“眼睛”,可以實時看到信號燈周圍實時的交通狀況。阿里主張消除攝像頭和信號燈的距離,是因為在傳統的城市規劃中,路口的攝像頭和交通信號燈設備往往是獨立工作,互不相連,而如果將兩者之間打通,讓“眼睛”和“手”協同起來,再基于現階段的“交通大腦”的決策控制,讓紅綠燈變得“聰明”起來便有可行性。

    在總的邏輯上大概是通過攝像頭、紅綠燈全局感知到路口的人行、車行實況,如若路口擁堵,測算出擁堵時長和擁堵長度,之后按照全局調節的思路制定一套配時優化策略,將路口的綠燈配時延長,相應地其它幾個路口的綠燈配時縮短,如此一來擁堵路口的通行效率得以提升,同時也節約了其它路口綠燈時間資源的浪費。

    腦洞大開:虛擬紅綠燈

    上述交通信號燈優化方案目前已在杭州、廣州、中山等部分城市展開應用,據相關媒體報道,優化系統的上線讓應用區域的路口通行效率提升了5.7%- 11.8%,后續隨著技術的逐漸完善,該項數據統計或將有更明顯的變化。

    這是國內這兩年來在紅綠燈優化方面的聲音,于此同時,在智慧城市的全球化浪潮中,我們還接受到了一些國外關于交通信號燈方案改善的消息,腦洞打開的措施讓人印象深刻。

  比如今年七月,沙特阿卜杜拉阿齊茲國王科技城(KACST)舉辦的一次新穎的路測:在兩個十字路口使用虛擬紅綠燈系統,然后讓幾輛車用遵守交通規則的方式隨意通過這些路口。路測的參與人員超過 100 人,包括政府官員,學術代表,Uber 等企業代表,以及虛擬紅綠燈技術的研發人員,這項技術在測試中運行完美,沒有出現一次錯誤。

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圖 |“*”角色轉換(來源:AndersWenngren)

   “虛擬紅綠燈技術”是什么概念?據外媒介紹,虛擬紅綠燈本質就是“車對車通信技術(Vehicle-to-Vehicle,V2V)”的*延伸,它將行駛權和路權的判斷交給每一輛十字路口附近行駛的汽車,讓它們“集體投票”決定某一方向的某一輛車應該通行還是停下,并通過車載顯示器或抬頭顯示技術,以紅綠燈的形式提醒司機。而這個“集體投票”過程,其實就是技術背后強大算法的計算過程。

    虛擬紅綠燈相當于給每輛車都裝了一套紅綠燈系統,對于司機而言當然是項新鮮的體驗,不過這項技術也還存在明顯的缺陷:

    一體現在它需要每輛車都支持“專用短程通信技術(DSRC)”,只有這樣,車輛之間才能互相“溝通”,共享計算路權所需要的數據,包括汽車確切位置(經度、緯度和行駛方向)、各個方向的汽車數量、行駛速度、加速度、與十字路口的距離和行駛軌跡等等;

    第二,它只解決了車和車之間的通信,但在實際的路況中,除了機動車之外,還有行人、非機動車等通行個體,安全有序的路口通行,不可忽視整體的環境;

    第三,該方案更多是針對無人駕駛場景提出的,在常規的車路交通環境中并不適用。且落實一整套V2V系統,對物聯網、無人駕駛技術有很高的要求,容不得算法出一點差錯。

    不過,對于未來的無人駕駛暢想,這不失為一種創造性的技術。

    新時代正在由對傳統模式不斷地變革和顛覆迭代而來,人類對于創新事物永遠保持著好奇和探索之心。而當下,我們能做的,是在現行城市運轉模式基礎之上一點點開拓創新,逐步完成城市的智慧化升級,從一臺交通信號燈、一盞路燈、一只監控攝像頭開始……

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