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来源:安防知识网更新时间:2019-03-15 17:04作者:佚名
[摘要]遍布在城市各个十字路口的红绿灯,对于城市交通的有序通行有着极其重要的作用
华强智慧网讯

  遍布在城市各个十字路口的红绿灯,对于城市交通的有序通行有着极其重要的作用。传统的红绿灯,红灯时间和绿灯时间基本都是以同样的时长和间隔来设定,部分车流、人流通行密集的区域可能会针对性的分配车行、人行亮灯的时间,不过也是一成不变的程序式设定,体验感仍有欠缺。

  让红绿灯能够根据路况来“自主”的协调控制车行、人行的通行时间,是当前城市智慧化演进过程中极为重要的环节,不少城市这几年来也一直在积极投入优化城市交通信号灯系统建设。

  红绿灯变得更聪明,*直观的好处是能够提升城市主干道路的人车通行效率,降低由交通堵塞带来的安全风险和时间成本。而怎么样让红绿灯变得聪明,这里面还真有不少故事可以聊。

  优化交通信号灯是交通大脑的首道题

  相信大家都听过城市大脑的概念,目前包括阿里、百度、腾讯等企业都有在布局城市大脑的相关业务,而智能交通则是这些企业在城市大脑业务中*先且*核心投入的部分,交通大脑的概念也由此衍生,在众企业部署的“交通大脑”中,其中围绕着城市交通信号灯系统的优化又成为关键的切入点。

  像阿里的“交通大脑”,在技术逻辑上,其旨在通过城市一体化计算平台、城市数据资源平台和人工智能(AI)开放服务平台,集即时、全量、全网和全视频的能力特征于一体,将整个交通出行行业全连接,让大数据、AI和云计算的技术价值得到体现。

  技术逻辑的展开,首先需要将物理世界的硬件设备实现感知能力升级、而后驱动这些物联感知设备之间的数据融合,让数据“跑起来”,通过接入到“大脑”平台,实现全网全量数据的实时交互,为城市交通构建起一套数字化的决策平台。

  基于这样的逻辑,阿里的交通大脑*步便是消灭从摄像头到红绿灯“*远的距离”,通过将路段内的交通信号灯和视频监控摄像头接入到“交通大脑”当中,全面激活城市交通的感知能力。

  而百度的交通大脑则充分受益于百度地图的历史积累资源,基于百度地图的交通大脑来为城市交通打造诸如,交通实时监测与研判平台、离线地图、交通信号灯等行业解决方案。和阿里交通大脑覆盖到全局全量的交通场景不同,百度交通大脑更专注于出行的场景、定位数据及人群洞察。

  比如百度在今年5月份正式发布的百度智慧信号灯2.0解决方案。这套方案包含三个平台,*个是异常实时报警平台,主要解决路口异常情况下的应急处置方案;第二个是配时评价与优化平台;第三个是信号控制参数开放平台。

  百度认为,智慧信号灯发展会经历三个发展阶段:*个阶段是监控评价阶段,即利用互联网+传统检测器的融合数据对全路网路口信号异常进行检测报警,并实现基于大数据的信号配时评价;第二个阶段是双向互通阶段,即实现互联网数据和信号控制系统的在线双向互通;第三个阶段是信号灯具备人工智能,即通过自适应、自反馈、自学习,实现兼顾交通点、线、面协调*优的智慧控制决策。

  从百度的这套方案中我们不难看出,交通信号灯的优化方案和视频监控摄像头的智能化升级如出一辙,首先需要让终端设备(信号灯、摄像头)能够“自我感知”,而后在自我感知的基础之上,依托深度学习,实现自我学习,从被动控制迈向主动决策。

  而在现有的优化交通信号灯的方案中,摄像头和信号灯的关系往往密切相连,摄像头之于交通信号灯而言,是天然的“眼睛”,可以实时看到信号灯周围实时的交通状况。阿里主张消除摄像头和信号灯的距离,是因为在传统的城市规划中,路口的摄像头和交通信号灯设备往往是独立工作,互不相连,而如果将两者之间打通,让“眼睛”和“手”协同起来,再基于现阶段的“交通大脑”的决策控制,让红绿灯变得“聪明”起来便有可行性。

  在总的逻辑上大概是通过摄像头、红绿灯全局感知到路口的人行、车行实况,如若路口拥堵,测算出拥堵时长和拥堵长度,之后按照全局调节的思路制定一套配时优化策略,将路口的绿灯配时延长,相应地其它几个路口的绿灯配时缩短,如此一来拥堵路口的通行效率得以提升,同时也节约了其它路口绿灯时间资源的浪费。

  脑洞大开:虚拟红绿灯

  上述交通信号灯优化方案目前已在杭州、广州、中山等部分城市展开应用,据相关媒体报道,优化系统的上线让应用区域的路口通行效率提升了5.7%- 11.8%,后续随着技术的逐渐完善,该项数据统计或将有更明显的变化。

  这是国内这两年来在红绿灯优化方面的声音,于此同时,在智慧城市的全球化浪潮中,我们还接受到了一些国外关于交通信号灯方案改善的消息,脑洞打开的措施让人印象深刻。

  比如今年七月,沙特阿卜杜拉阿齐兹国王科技城(KACST)举办的一次新颖的路测:在两个十字路口使用虚拟红绿灯系统,然后让几辆车用遵守交通规则的方式随意通过这些路口。路测的参与人员超过 100 人,包括政府官员,学术代表,Uber 等企业代表,以及虚拟红绿灯技术的研发人员,这项技术在测试中运行完美,没有出现一次错误。

  

  图 |“*”角色转换(来源:AndersWenngren)

  “虚拟红绿灯技术”是什么概念?据外媒介绍,虚拟红绿灯本质就是“车对车通信技术(Vehicle-to-Vehicle,V2V)”的*延伸,它将行驶权和路权的判断交给每一辆十字路口附近行驶的汽车,让它们“集体投票”决定某一方向的某一辆车应该通行还是停下,并通过车载显示器或抬头显示技术,以红绿灯的形式提醒司机。而这个“集体投票”过程,其实就是技术背后强大算法的计算过程。

  虚拟红绿灯相当于给每辆车都装了一套红绿灯系统,对于司机而言当然是项新鲜的体验,不过这项技术也还存在明显的缺陷:

  一体现在它需要每辆车都支持“专用短程通信技术(DSRC)”,只有这样,车辆之间才能互相“沟通”,共享计算路权所需要的数据,包括汽车确切位置(经度、纬度和行驶方向)、各个方向的汽车数量、行驶速度、加速度、与十字路口的距离和行驶轨迹等等;

  第二,它只解决了车和车之间的通信,但在实际的路况中,除了机动车之外,还有行人、非机动车等通行个体,安全有序的路口通行,不可忽视整体的环境;

  第三,该方案更多是针对无人驾驶场景提出的,在常规的车路交通环境中并不适用。且落实一整套V2V系统,对物联网、无人驾驶技术有很高的要求,容不得算法出一点差错。

  不过,对于未来的无人驾驶畅想,这不失为一种创造性的技术。

  新时代正在由对传统模式不断地变革和颠覆迭代而来,人类对于创新事物永远保持着好奇和探索之心。而当下,我们能做的,是在现行城市运转模式基础之上一点点开拓创新,逐步完成城市的智慧化升级,从一台交通信号灯、一盏路灯、一只监控摄像头开始……

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