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            張福生:交通大數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制

            發(fā)布時(shí)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(yīng)用目標(biāo)有三個(gè)。

                   第一,全面感知交通需求;

                   第二,實(shí)時(shí)響應(yīng)交通需求;

                  第三,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)、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(shí)響應(yīng)。

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

                   首先從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)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(shí)間上,交通檢測分為短時(shí)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(diǎn)檢測設(shè)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(jì)上的準(zhǔn)確性,也要關(guān)注數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性,要根據(jù)控制場景需求對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)進(jìn)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(shù)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(guān)注的是流量、速度、占有率等,多維數(shù)據(jù)可以描述個(gè)體的身份ID、實(shí)時(shí)的坐標(biāo)位置、路徑選擇信息、OD關(guān)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(jié)構(gòu)和它當(dāng)前的服務(wù)水平,包括交通與環(huán)境數(shù)據(jù)、緊急事件、城市活動(dòng)、道路工程等。

                   所有的數(shù)據(jù)結(jié)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(jìn)行控制優(yōu)化時(shí),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(gè)角度來分析這個(gè)問題:優(yōu)化時(shí)間粒度、優(yōu)化運(yùn)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(shí)優(yōu)化,方法有兩種。

                   第一種是方案級優(yōu)化。利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生成配時(shí)方案,或者在備選的方案當(dāng)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(shí)時(shí)優(yōu)化。交通感知數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)(秒級)上傳,系統(tǒng)實(shí)時(shí)對控制進(jìn)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(yùn)行方式有三種。

                   第一種是下端運(yùn)行。將方案形成,并且通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議將方案下載到前端控制設(shè)備中,然后進(jìn)行方案切換運(yùn)行。

                   第二種是中心運(yùn)行。實(shí)時(shí)優(yōu)化,實(shí)時(shí)運(yùn)行。

                   第三種是分級運(yùn)行,中心運(yùn)行與下端運(yùn)行結(jié)合。

                   從運(yùn)行模式上看,如果一個(gè)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(gè)過渡過程通常會對交通現(xiàn)狀造成極大擾動(dòng)。

                   實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)是不斷的在秒級水平上實(shí)時(shí)微調(diào)方案,并及時(shí)運(yùn)行,可以避免方案過渡造成擾動(dòng),能夠?qū)崿F(xiàn)平滑運(yùn)行。

                   方案在中心運(yùn)行和下端運(yùn)行進(jìn)行有效結(jié)合,中心實(shí)時(shí)響應(yīng)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(yīng)用于交通控制,一定要以交通控制系統(tǒng)為基礎(chǔ),不同的優(yōu)化運(yùn)行方式,對數(shù)據(jù)有不同的需求,實(shí)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(jìn)行分級。

                   我將這個(gè)評價(jià)從L0到L3進(jìn)行分級。

                   L0是單點(diǎn)運(yùn)行,能夠保障基本的交通安全,按照時(shí)間表運(yùn)行或進(jìn)行基本的感應(yīng)控制。

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

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

                   L3級系統(tǒng)在具備L2級系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,具備實(shí)時(shí)的交通感知能力,能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)交通流變化,實(shí)時(shí)進(jìn)行方案優(yōu)化并實(shí)時(shí)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(shè)的是L2、L3系統(tǒng),但是由于運(yùn)行維護(hù)的原因,實(shí)際運(yùn)行在L1水平,能夠運(yùn)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(shù)的發(fā)展,地磁、視頻、微波雷達(dá)等傳感技術(shù)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(shù)會帶來更加豐富的數(shù)據(jù)源,如何適應(yīng)不同的交通控制需求,挖掘數(shù)據(jù)潛力是一個(gè)重要的研究方向?

                   應(yīng)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(dá)、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(dòng)數(shù)據(jù)等。

                   這些數(shù)據(jù)應(yīng)用于不同的控制場景,各具特點(diǎn),我試圖給這些數(shù)據(jù)在不同控制方面的應(yīng)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(yīng)控制請求、擴(kuò)展、方案優(yōu)化,或者是實(shí)時(shí)優(yōu)化等;軌跡數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于控制評價(jià)、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(yīng)用到感應(yīng)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(jìn)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(duì)模型,上游的檢測形成排隊(duì),以及到路口的飽和通行能力,通過對排隊(duì)模型和消散能力的運(yùn)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(shí)時(shí)準(zhǔn)確的存在檢測,并輸出精準(zhǔn)的檢測脈沖,因此對檢測器的類型、檢測域特性有嚴(yán)格的要求。

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

                   最后總結(jié)一下,大數(shù)據(jù)應(yīng)用于交通控制,首先要有可以響應(yīng)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)控制環(huán)境,實(shí)時(shí)自適應(yīng)系統(tǒng)就是承載大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)平臺。


            來源:賽文交通網(wǎng) 

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