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新一代智能交通面臨哪些新機(jī)遇與新問(wèn)題?

發(fā)布時(shí)間:2020-09-15 13:30

新機(jī)遇

新時(shí)期推動(dòng)交通系統(tǒng)變革的新技術(shù)

  • 互聯(lián)網(wǎng)+的發(fā)展,推進(jìn)了人獲得精準(zhǔn)、便利、預(yù)約、共享、個(gè)性化、一體化服務(wù);

  • 自動(dòng)駕駛技術(shù)商業(yè)化,推進(jìn)車輛自動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化演變;

  • 智慧公路建設(shè),推進(jìn)了道路數(shù)字化、智能化、車路協(xié)同化發(fā)展;

  • 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,推進(jìn)了交通環(huán)境的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)感知,不測(cè)風(fēng)云變成可測(cè)可防;

  • 大智移云新一代信息及通信技術(shù)代際躍遷,促進(jìn)人車路實(shí)時(shí)泛在連接與智慧決策能力提升,進(jìn)而推進(jìn)交通系統(tǒng)整體性能提升。

信息時(shí)代促進(jìn)了交通系統(tǒng)數(shù)字化智能化的發(fā)展

信息時(shí)代泛在互聯(lián)產(chǎn)生人、車、路、環(huán)境的海量交通時(shí)空大數(shù)據(jù),與高精度地圖等地理信息技術(shù)深度融合促進(jìn)了數(shù)字交通的發(fā)展。

交通信息采集自動(dòng)化泛在化全過(guò)程發(fā)展,使得新型數(shù)據(jù)具有高實(shí)時(shí)、大樣本、低成本、高精度、全鏈條的特征,為交通出行全息感知、源頭治理、主動(dòng)引導(dǎo)及精準(zhǔn)服務(wù)提供了新的機(jī)遇。

數(shù)字交通是新一代智能交通系統(tǒng)的重要特征

新一代智能交通系統(tǒng)是借助移動(dòng)通信、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)與自動(dòng)駕駛等智能車輛技術(shù),以人車路環(huán)境的全面精準(zhǔn)感知及智能決策為核心,通過(guò)人-車-路-環(huán)境泛在互聯(lián)與協(xié)作,構(gòu)建的可實(shí)現(xiàn)協(xié)同管控與創(chuàng)新服務(wù)的交通系統(tǒng)。也可稱為智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)。交通數(shù)字化是走向智能化的前提與基礎(chǔ)。

新基建給新一代智能交通帶來(lái)新機(jī)遇

  • 2020年5月22日,《2020年國(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告》提出,重點(diǎn)支持“兩新一重”(新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),新型城鎮(zhèn)化建設(shè),交通、水利等重大工程建設(shè))建設(shè)。

  • 新型基礎(chǔ)設(shè)施主要包括3個(gè)方面內(nèi)容:信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施。

  • 融合基礎(chǔ)設(shè)施主要是指深度應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),支撐傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型升級(jí),進(jìn)而形成的融合基礎(chǔ)設(shè)施,比如智能交通基礎(chǔ)設(shè)施。

  • 智能交通基礎(chǔ)設(shè)施是以新發(fā)展理念為引領(lǐng),以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng),以信息網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),面向交通系統(tǒng)高質(zhì)量發(fā)展及百姓高品質(zhì)出行需要,提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)、融合創(chuàng)新等服務(wù)的交通基礎(chǔ)設(shè)施體系。

  • 智能交通基礎(chǔ)設(shè)施是實(shí)現(xiàn)新一代智能交通系統(tǒng)的有力支撐。

  • 抓住新基建的歷史機(jī)遇,推進(jìn)智能交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將對(duì)創(chuàng)新交通管理與服務(wù)意義重大。

增供給——車輛編組行駛及專用道共享,提高通行能力

新基建將促進(jìn)自動(dòng)駕駛的進(jìn)一步市場(chǎng)化,助推網(wǎng)聯(lián)車輛編組行駛,車輛間車頭時(shí)距顯著減小,同時(shí)交通秩序穩(wěn)定,實(shí)際通行量顯著提高。而專用車道共享則可進(jìn)一步增加專用道使用效率。

調(diào)需求——提供了交通流管控新手段

智能交通基礎(chǔ)設(shè)置的建設(shè)將推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)車輛增加,車路互聯(lián)及智能化使得路網(wǎng)泛在交通控制與出行誘導(dǎo)一體化成為可能,高精度定位支持下的車路智能控制為安全、效率與環(huán)保的提升提供了新可能。

強(qiáng)治理——異常行為監(jiān)測(cè)與矯正

新基建將通過(guò)路側(cè)視頻、激光雷達(dá)及車載終端的普及大大加強(qiáng)車輛監(jiān)測(cè)能力,糾正異常運(yùn)行狀態(tài),減少違章及不良行為,提高通行效率。

  • 車道級(jí)車輛精細(xì)化監(jiān)控;

  • 車內(nèi)駕駛員行為監(jiān)控。

新服務(wù)——催生交通服務(wù)新模式、新業(yè)態(tài)

新基建進(jìn)一步加大了人車定位的覆蓋范圍及精度,結(jié)合網(wǎng)上預(yù)約及電子支付等技術(shù),可快速精準(zhǔn)地響應(yīng)海量的個(gè)性化出行需求,也為出行者提供了多樣化的選擇,資源共享、錯(cuò)峰出行及差異化高品質(zhì)精準(zhǔn)服務(wù)成為可能。

新場(chǎng)景-安全提升

1、基于數(shù)字交通的安全風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、在線評(píng)價(jià)及預(yù)警

事故的發(fā)生是因?yàn)轳{駛員未及時(shí)發(fā)現(xiàn)碰撞風(fēng)險(xiǎn)并采取避險(xiǎn)行為造成的。

應(yīng)用車聯(lián)網(wǎng)與車路協(xié)同技術(shù)可實(shí)現(xiàn)車車通信、車路通信,增強(qiáng)駕駛員的感知能力及系統(tǒng)泛在控制能力,實(shí)現(xiàn)管控一體化,提醒安全風(fēng)險(xiǎn)。

那么:?jiǎn)栴}是如何讓智能車路事故發(fā)生前及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警?甚至在緊急情況下接管操控車輛?

途徑1:基于路側(cè)感知及沖突判別的道路安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)警

(1)風(fēng)險(xiǎn)沖突分析技術(shù):

以交通沖突技術(shù)為代表的間接交通安全評(píng)價(jià)方法可以對(duì)交通系統(tǒng)當(dāng)前交通風(fēng)險(xiǎn)狀況予以評(píng)價(jià),近年來(lái)被廣泛地研究與應(yīng)用。

相比利用事故數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)交通安全分析手段,可有力支撐在線預(yù)警、主動(dòng)干預(yù)及智能交通系統(tǒng)建設(shè)安全提升效果評(píng)估。

(2)基于路側(cè)視頻、雷達(dá)/激光檢監(jiān)測(cè)設(shè)施及數(shù)字孿生技術(shù),實(shí)現(xiàn)沖突的在線監(jiān)測(cè):

隨著新基建推進(jìn)路側(cè)高清視頻、雷達(dá)、5G及邊緣計(jì)算發(fā)展,通過(guò)道路在線沖突判別、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及預(yù)警實(shí)現(xiàn)道路主動(dòng)安全成為可能

基于深度學(xué)習(xí)的車輛跨鏡頭匹配及跟蹤;采用視覺(jué)檢測(cè)、跟蹤和計(jì)算攝影學(xué)技術(shù),將視頻檢測(cè)到的每一個(gè)目標(biāo)賦予一個(gè)實(shí)時(shí)空間坐標(biāo),并與毫米波雷達(dá)探測(cè)結(jié)果融合計(jì)算,精確到分米級(jí);對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中車輛基于高速公路2D/3D數(shù)字地圖進(jìn)行實(shí)時(shí)重建,構(gòu)建車道級(jí)的數(shù)字孿生道路。通過(guò)對(duì)物理世界的虛擬映射及時(shí)空關(guān)系實(shí)時(shí)判斷進(jìn)行參數(shù)檢測(cè)。

途徑2:基于車輛自采信息與路側(cè)信息結(jié)合的在途車輛安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與預(yù)警

車載:基于車載定位/視頻/雷達(dá)/激光/OBD/CAN數(shù)據(jù)的直接檢測(cè)車輛自身運(yùn)行狀況、駕駛員狀況及與周邊車輛及道路設(shè)施的時(shí)空關(guān)系。

結(jié)合路側(cè)氣象及道路信息,可實(shí)現(xiàn)人車路環(huán)境的綜合感知及數(shù)字化,在線識(shí)別在途車輛安全風(fēng)險(xiǎn);通過(guò)隨機(jī)或固定風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的預(yù)警及車路協(xié)同控制,減少事故發(fā)生。選擇檢測(cè)參數(shù),評(píng)估綜合風(fēng)險(xiǎn)及確定預(yù)警閾值是關(guān)鍵。

2、基于數(shù)字交通的事故應(yīng)急管控與調(diào)度

途徑:車路智能網(wǎng)聯(lián)下泛在控制誘導(dǎo)一體化。

原理:通過(guò)車輛車道級(jí)管理及交通需求三級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)控,使得流量與路段及路網(wǎng)通行能力適配,避免二次事故及瓶頸產(chǎn)生。

(1)車輛車道級(jí)控制:

  • 方式:即使感知前方事故并在事故發(fā)生點(diǎn)前級(jí)預(yù)警。

  • 要點(diǎn):如何根據(jù)交通流量決策何時(shí)進(jìn)行分級(jí)預(yù)警。

(2)節(jié)點(diǎn)級(jí)匝道控制:

  • 方式:動(dòng)態(tài)控制匝道進(jìn)入流量。

  • 要點(diǎn):實(shí)時(shí)感知并估計(jì)事故后的道路剩余通行能力并動(dòng)態(tài)控制進(jìn)入流量是問(wèn)題關(guān)鍵。

(3)路段級(jí)動(dòng)態(tài)限速:

  • 方式:根據(jù)異常事件下下游折減后的通行能力動(dòng)態(tài)控制路段車速(因車速與流量相關(guān))。

  • 要點(diǎn):實(shí)時(shí)感知交通量、下游異常事件及剩余通行能力并確定車速動(dòng)態(tài)限制值是關(guān)鍵。

(4)網(wǎng)絡(luò)級(jí)分流誘導(dǎo):

  • 方式:路網(wǎng)廣域分流;誘導(dǎo)屏/車載或APP導(dǎo)航。

  • 要點(diǎn):感知全路網(wǎng)狀態(tài)、協(xié)同配時(shí)、分流地點(diǎn)、比例及遵從率影響是關(guān)鍵。

新挑戰(zhàn)

1、如何在原有機(jī)電系統(tǒng)或智能交通系統(tǒng)基礎(chǔ)上建設(shè)全息感知網(wǎng)

以實(shí)現(xiàn)全息、泛在、互聯(lián)的數(shù)據(jù)感知為目標(biāo),從現(xiàn)有感知設(shè)施的類型及功能出發(fā),結(jié)合各應(yīng)用系統(tǒng)需求,構(gòu)建可共享復(fù)用的多目標(biāo)交通感知網(wǎng)。

  • 人端采集:

    身份識(shí)別及手機(jī)信令、電子收費(fèi)及其他定位檢測(cè);

  • 車載端采集:

    基于車載定位/視頻/雷達(dá)/激光/OBD/CAN數(shù)據(jù)的軌跡、車況及運(yùn)行檢測(cè);

  • 路側(cè)端采集:

    視頻、雷達(dá)、智慧燈桿、高空鷹眼的交通流、事件及環(huán)境檢測(cè);

  • 設(shè)施端采集:

    各類設(shè)施狀態(tài)傳感器。

2、如何在新型通信技術(shù)中選擇適合的車路協(xié)同通信方式

以不同場(chǎng)景下的信息傳輸需求出發(fā),考慮信息安全性、實(shí)時(shí)性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性、可擴(kuò)展性、供電條件、自主技術(shù)等選擇適合的通信方式。構(gòu)建多網(wǎng)融合的信息傳輸網(wǎng)。

3、如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享及計(jì)算決策能力支撐

大數(shù)據(jù)及云計(jì)算使得數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析能力及計(jì)算能力躍升,快速反應(yīng)能力大大增強(qiáng),支撐全網(wǎng)動(dòng)態(tài)可監(jiān)可控,但仍需加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享及高效計(jì)算。

  • 可持續(xù)擴(kuò)展及自凈的數(shù)據(jù)湖;

  • 支撐多應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺(tái);

  • 支撐實(shí)時(shí)決策的云控平臺(tái)及邊緣計(jì)算;

  • 優(yōu)化分布的處理計(jì)算能力;

  • 人工智能算法模型庫(kù);

  • …….

難點(diǎn)是邊緣云智能算法及與中心云協(xié)作。邊緣計(jì)算功能承載于路測(cè)單元處的邊緣服務(wù)器處(VEC Server),邊緣云與中心云協(xié)作,提供半分布式的計(jì)算服務(wù),滿足智能交通系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和復(fù)雜計(jì)算能力需求。

4、如何讓更多車輛享受到智慧道路的服務(wù)

分階段車路協(xié)同實(shí)施框架分為四個(gè)階段,具體介紹如下。

第一階段(無(wú)車載端):通過(guò)路側(cè)發(fā)布設(shè)施發(fā)布路側(cè)感知信息,重點(diǎn)在于路側(cè)感知設(shè)施(如氣象檢測(cè)、交通流檢測(cè)、路況檢測(cè)等感知設(shè)施)和路側(cè)信息發(fā)布設(shè)施(可變信息板、可變限速標(biāo)志)。

第二階段(替代型車載端):利用現(xiàn)有手機(jī)APP,通過(guò)手機(jī)的定位、視頻采集、多媒體發(fā)布等功能,實(shí)現(xiàn)部分不要求高精度定位場(chǎng)景的車路協(xié)同應(yīng)用,重點(diǎn)在于可接收路側(cè)感知信息,豐富車載端應(yīng)用。

第三階段(高精度替代型車載端):目前,華為、小米等多個(gè)品牌的智能機(jī)已進(jìn)行了提前布局,配置了雙頻RTK模塊,可進(jìn)行高精度定位、高精度定位結(jié)合5G蜂窩應(yīng)用,即可實(shí)現(xiàn)沖突預(yù)警、事件預(yù)警、信號(hào)聯(lián)動(dòng)、優(yōu)先通行等諸多需高精度定位的場(chǎng)景。

第四階段(通用型車載終端):適配絕大部商用車型的后裝式車載終端,可以進(jìn)行整車數(shù)據(jù)采集,并可實(shí)現(xiàn)車輛的協(xié)同控制。

展望

人車路泛在互聯(lián)及協(xié)同共智是交通數(shù)字化智能化的必由之路。道路交通系統(tǒng)是人-車-路高度耦合的系統(tǒng),我國(guó)交通系統(tǒng)發(fā)展正在從以建設(shè)為主,走向存量?jī)?yōu)化的過(guò)渡階段,智能網(wǎng)聯(lián)及人車路協(xié)同是未來(lái)交通的必然發(fā)展趨勢(shì)。智能交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是人車路泛在互聯(lián)、數(shù)字化及協(xié)同共智有力支撐及助推器。

展望未來(lái),還有很多事情需要繼續(xù)深入研究:

  • 人車路環(huán)境的精準(zhǔn)感知能力;

  • 人本信息豐富、高精度及動(dòng)態(tài)更新的地圖支撐能力;

  • 交通-通信-能源三網(wǎng)融合支撐能力;

  • 時(shí)空大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的分析決策能力。

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