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解决交通拥堵的技术条件有哪些

申博怎么玩不了 ? 2019-02-20 09:18 ? 次阅读

针对不同类型的拥堵情况,首先要对不同类型的拥堵提供相应的服务,也就是服务功能域,在每个功能域中定义了对实现这项功能所必要的输入、输出以及控制逻辑,从而使得解决这个拥堵从逻辑上成为可能。

获取服务后,支撑服务所需要的技术也尤为重要,正是由于这些技术的崛起,才使得智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)得到飞速的发展,应用这些技术与这些服务功能域进行结合才能发挥最大的功效。

最后,每个功能域之间的数据交换以及相互资源协调所产生的紊乱和效率低下问题,需要一个平台来解决—车路协同平台,也就是解决交通拥堵问题的核心,使得整个解决方案有机的联系起来并得以稳定高效的运行。

今天,主要讲一下解决交通拥堵的技术条件。

从上个世纪独立的子系统到本世纪的车路协同系统,智能交通系统近几年在全球各个国家地区都有着飞速发展,研究、商业模式、产品、科技都有着突飞猛进的发展,这一切都得益于本世纪多项新技术的出现。如果说上世纪八九十年代是 ITS 的概念崛起的话,本世纪初的这些技术就是使得 ITS 概念落地的必要条件和催化剂,是人类迈向无拥堵、高效率、安全舒适交通愿景的重要一步。解决交通拥堵的技术条件有V2X 技术、大数据、云计算及云控平台、人工智能、车路协同新型平台。

V2X 技术

21 世纪初,搭载远程信息处理(Telematics)功能的车辆开始出现在市场上。该技术基于移动通信网络,将车辆位置信息根据服务请求的时间进行上传,后台发送从现有位置到目的地位置的路径规划等数据,车辆接收到之后开始导航,可以提供给用户免提电话、紧急救援电话、导航等服务。

但是由于无线通信技术的局限性,实时性要求较高的服务无法达成,即使现在的 4G-LTE 所提供的接入延时和稳定性也达不到实时性的要求,对于车辆安全服务的延时设计是 20ms 以下,而且大规模车辆接入的时候保证各自的通信稳定性也是很大的挑战,所以 V2X 技术就孕育而生,V2X 在无线通信技术的基础上针对汽车高速、低延时、高可靠的要求,开发了一套全新的通信协议和空中接口技术,如美国的 DSRC 技术以及 3GPP推行的 LTE-V2X,以及未来的 5G-V2X 技术等等,来保证车与车、车与基础设施以及车与网络的可靠连接和数据交互。V2X 有着不同的频谱、不同的空中接口、不同的通信协议、低延时、高可靠等特点,使得 V2X 技术成为推动解决交通拥堵服务的必要基础技术。

与传统的无线通信技术不同,V2X 技术也提供车辆与路侧设备的接口,这样路侧设备可以作为信息的处理方和中转站,将车辆上传的信息反馈给云端,也可以将云端的数据广播给车端。这样的链路可以省去数据上传到云端和从云端服务器下发的时间,减少云服务器的负担和网络延时引起的数据实时性问题。

路侧设备也可以将自己拍摄和处理的路口信息以及行人信息传递给车辆,作为车辆传感器的延伸。这样就使得行人、非机动车这些没有 V2X 设备的交通参与者也可以参与到互相的通信中来,提高整个交通环境的安全覆盖面。

当然,LTE-V2X 和未来的 5G-V2X 也提供了车辆或终端连入运营商核心网以及应用云端的接口,为 V2X 的应用能够扩展做出预留。同样可以通过运营商进行资源调度和分配,来实现接入拥挤地区的网络服务质量的提高。

依托 V2X 技术后,我们所描述的服务功能域就拥有了数据采集和交换的通道。例如,车辆安全与控制功能域,以往的通信手段无法满足快速移动车辆之间,以及车辆与路侧设备之间的直接、高速、可靠、低延时的通信交互,通过云端服务器后的延时和抖动使得这个功能域的功能不能很好的实现。在 V2X 的帮助下,这个功能域所需的数据可以高速、低延时、高可靠的进行交互,行人和非机动车也可以通过路侧设备进行识别,并通过 V2X 将行人和非机动车的位置广播给周围车辆,车辆可以根据各自情况做出安全响应。

实时交通信息也可以通过 V2X 技术来实现。通过路口的摄像头实时采集,或者实时移动的车辆通过上传的位置和速度信息等获取实时的道路交通流量信息,并通过云端或者路侧端进行广播和下发,环境部门也可以通过他们的云端向车辆终端、行人终端以及路侧端发送局部天气信息,车辆以及行人可以及时的收到天气气候影响,做出及时反应,公共车辆可以通过 V2X 技术上传自己的位置、目的地等信息,云端对公共车辆进行调度,下发可用车辆信息,来满足公共出行需求。

道路运营服务、应急救援服务等也可以通过 V2X 技术进行自己的位置广播、路线广播和紧急需求广播,从而使得自己的道路优先级可以得到提高,救援和运营效率得到提升。

总之,V2X 技术为六大服务功能域提供了及时、准确的信息交互通道,使得原本闭塞、滞后的信息传递有了根本的改观,所以说 V2X 技术是解决交通拥堵的重要技术基础之一。

大数据

近年来,伴随互联网和宽带移动互联网的大规模普及,以及未来 V2X 技术的进一步推进,每个终端设备随时随地都会上传巨大的数据量。特别地,相比以前的互联网接入技术,V2X 技术提供的数据量成倍增加。这些看似无用的海量数据其实潜在蕴藏着无限的价值,而这些价值在上世纪末由于网络和数据存储等原因并没有得到重视,基本都被浪费了。然而,近期对于大数据有了重新的定义:大数据是指无法在一定的时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要使用新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化的海量、高增长率和多样化的信息资产。该定义已经将大数据上升到了资产级别。

借助于 V2X 以及移动互联网技术,道路上的车辆无时不刻会通过网络发送各类数据,包含位置、速度、转向以及车内各个传感器的状态信息。红绿灯也不停地进行着相位和时间的发送,交警部门也不停更新着地面上传感器上传的交通流量数据,摄像头也上传了路口以及道路的监控信息,行人、共享单车、出租车也上传着自己位置和目的地、兴趣点等等数不胜数的数据量。

从这些数据中可以获得和当时交通相关的信息、路况、事故、天气以及动态的交通流情况,通过 V2X车路协同系统加以广播,就可以让人们及时得到所需要的路况信息、目的地停车信息、周围的商场、餐饮信息、拥堵信息、事故信息、道路维护信息等等,从而在车辆端可以做相应的重新规划,使得交通效率得到进一步提升。

如果对这些数据做进一步的挖掘,根据 V2X 车路协同系统定义的数据规则和相互关联,可以得出每个地点、不同时间的交通流情况,基于大数据使得预测交通流规律成为可能,并实现实时动态的交通灯控制,疏导大规模车流,避免常规拥堵。

总之,充分挖掘这些数据的潜力对于未来解决交通拥堵问题有着至关重要的作用。服务功能域实时地上传与广播海量数据,有些数据只是相互告知位置,有些数据需要进一步挖掘才能得出所需要的结论。比如,车辆道路运营服务,除了需要大量的道路车辆提供的位置信息,来计算出道路流量状况之外,还需要结合车辆目的地情况,营运公司的计划以及货物到达情况等进行综合的数据分析,才能得出合适的运营部署。

云计算及云控平台

充分利用大数据就不得不提及云计算,光有数据没有处理,无法对应大数据 5 个属性的计算能力,数据就还是数据,没有任何价值。所以必须得有相应的计算和分析能力才能发挥大数据真正的作用。

借助采集来的大数据,其数量之大以及高速和多样性决定了普通的数据处理方法是没有办法来处理这样的大数据的,智能交通有几大特点:海量数据、数据使用负载不确定、数据需要实时处理,数据共享需要高可用性以及高稳定性。

万辆出租车一天就会上传数亿条 GPS 数据,加上车牌、监控等数据,交通有关的数据量级已经从 TB 等级跃升到了 PB 等级。

由于交通流随机性强、区域关联性强、需要全局统筹等特点,以及人们出行需求有不定时不定点的特性,这就要求智能交通需要做到高实效性、高可靠性,确保所有统筹的数据按照需要共享给每一个交通参与者,实现无缝共享。所以处置这样特点的大数据就需要更为强大的移动宽带和运算能力来实现,换句话说,我们平时使用的电脑,移动设备,车辆的核心电子模块都无法胜任这样的工作。而且,大数据需要集中或者分布式来处理,而不是一个一个分散的来处理,所以需要一个或多个网络服务器计算机来实现。我们把网络、互联网比作云,所以就有了云计算这样一个概念。

云计算就是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态的、易扩展且经常是虚拟化的资源,是网络和互联网的一种比喻说法。过去往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云端可以拥有每秒 10 万亿次的运算能力,通过这样强大的计算能力可以结合 V2X 车路协同系统获得大数据以及数据科学理论以及相关算法对大数据进行进一步挖掘,获得更为准确及时可靠的深层信息,为缓解交通拥堵提供客观上的数据支撑,并动态的满足各个实体的使用需求,就拿实时道路交通信息服务中的出租车上传的 GPS 数据为例,通过对这些 GPS 进行每天、每周、每月甚至每年的轨迹分析计算,得到区域性周期性交通流的趋势预测,得到该区域的交通热点图,对热点图可以进一步分析改进,来缓解分散热点,从而达到交通流均衡发展和疏导,降低用户预约车辆以及车辆到位的时间,提升公共出行的体验以及提高交通效率等。

云端也可以分为中心云和边缘云,边缘云的作用是在数据最初级、最密集的边缘端提供具有云端计算能力的服务器,是在最接近源头的地方将数据初步处理,同时也可以减轻中心云端的接入和运算压力,中心云与边缘云计算的结合可以将云计算的效率和成本发挥到最佳水平。

除了计算能力强,云端还可以对交通流做集中控制,构建起云控平台。同样在分析完所需要的数据后,根据云计算的结果,云平台也可以通过车路协同系统网络自动下发实施控制信号,实现全自动、全工况的动态交通系统控制。例如实时交通管理服务功能域中的交通控制子功能,当各个车辆上传的位置、速度以及方向等大数据通过云控平台的云计算系统,计算出一周中不同时段不同路段不同方向的车速及流量情况后,动态的计算出各个路口各个方向红绿灯的相位和时间,达到最优的通行速度,并将这些结果数据通过云控平台发送到各个路口的信号灯控制器,实施动态控制信号灯的绿信比,达到交通效率最优控制。

人工智能

对于大数据的多元性,单纯的云计算可能无法胜任,需要一定的智能算法配合超强的计算能力来处理原来只有人的智慧才能处理复杂多样的问题,人工智能就孕育而生。

人工智能的概念在上世纪中期已经被提及,只不过碍于硬件的计算能力得不到发展。随着计算机技术的提高,云计算能力的增强,人工智能这一概念又被大众所关注,人工智能被人们赋予了“研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”定义,而且也被认为二十一世纪三大尖端技术之一。通过神经网络进行深度学习,对交通大数据进行智能处理,可以实现在数十秒内完成数十亿规模的交通大数据可视化分析,实现对交通流的实时预测,自动切换调配信号灯的配时,从而实现最优的通行效率。

以行人和非机动车安全这个功能域为例,通过人工智能的深度学习,对路边摄像头所拍摄到的视频在边缘计算服务器端进行物体识别,判断出行人以及非机动车和车辆在路口的位置以及相对移动方向和速度,实现路口事故预防提醒等应用,使得原本无法进行通信的行人和非机动车也可以通过这项技术参与到车路协同系统中来,从而降低路口的事故发生率,提高通行效率。

实时交通管理服务功能域中的实时监督执法这个子功能也会用到人工智能这项技术,道路中设置的电子警察采用了人工智能算法对车辆的行为进行识别,并结合交通法规自动对违规车辆进行初步识别和处理,大大减少了交通管理部门执法的成本和执法的范围,减少因为违规驾驶引起的交通事故或者通行效率降低等常见交通问题。

同样人工智能和云控平台的结合可以实现多车协同、车队控制、共享控制信息等,通过云控平台的超强计算能力对 V2X 车路协同系统所获得的车队位置、目的地、检测障碍物、道路信息等大量数据进行机器学习,使得云控平台具有智能控制多车协同,实现车队控制行驶,提升车辆通行效率。

车路协同新型平台

当大数据、云计算和人工智能的核心技术和 V2X 车路协同系统进行无缝整合后,从信息采集、信息交互、信息处理、预测、保障以及应用服务等层面对智能交通系统做出了重新定义,可以说有了结合 V2X 车路协同系统和三大高科技技术才有了现在的智能交通系统的迅速发展,所以尽快落实 V2X 车路协同技术的产业化,对提升我们智能交通系统的水平有着巨大的帮助,对解决交通拥堵,提升交通效率起着至关重要的作用。

大数据、云计算和人工智能的核心技术匹配上 V2X 技术的基础可以解决独立的六大服务功能域里的大部分服务功能,但是各个功能域之间需要共享数据,交换计算结果,各项服务也需要协同作用,从整体角度来看整个系统,还缺少一个必要的核心—车路协同新型平台。

车路协同新型平台的必要性

在解决六大类交通拥堵问题的服务功能域:车辆安全与控制服务功能域、 行人及非机动车安全服务功能域、实时交通信息服务功能域、实时交通管理服务功能域、运营车辆与道路管理服务功能域、应急救援服务功能域,它们似乎各自独立运行,完成各自的服务功能,但是各个功能域所需要的数据来源有重复性,例如车辆安全与控制功能域所需要的车辆位置和速度以及方向、传感器数据等等数据在行人和非机动车安全域中也会涉及到,在实时交通信息服务功能域中也需要这些数据做进一步挖掘,提取出实时交通路况信息,作为服务发布出去。

所以各项数据的来源有重复性,服务的输出之间也会有重复,例如及时交通信息服务域会将交通信息输出给车辆、终端设备等,车辆也会接收到来自于车辆安全与控制功能域所传来的信息,不同功能域与各种终端、车辆、职能部门之间都有数据往来,分立的数据传输会导致效率的低下、重复以及资源的浪费,还会出现信息的延迟、阻塞,使得重要信息丢失等等弊端。

图 1 交通系统六大功能域关系示意图

如上图所示,各个功能域之间的数据交互杂乱无序,使得六大功能域不能高效的运作,所以一个车路协同新型平台是十分必要的有了车路协同平台,上述杂乱无章的逻辑图可以变为如下结构:数据流向变得更加清晰,资源调配变得更加合理,与外部实体的通信更为直接。

图 2 加入车路协同新型平台的交通系统功能域关系示意图

车路协同新型平台的描述

车路协同新型平台是现代智能交通系统的基础性内容,也是实现六大解决交通拥堵的服务功能域的必要条件之一,是以信息处理为中心,连接各项服务的基础平台,具体来说,平台包含了数据收集、协同处理、数据交互、外部接口、数据流优先级等功能。

整个平台包括交互子系统,负责和各个服务功能域进行数据交互,协同子系统,对各个服务功能域所要访问的信息和控制进行初步筛选、优先级评定等操作。

信息子系统和控制子系统接口外部车辆、终端、职能部门以及服务提供商等等,收集信息以及发布控制信息。

在这样一个框架之下,各大服务功能域能够更高效的协同运作,使得由 V2X技术收集来的数据能够被更好的利用、传递、处理,资源可以更好的调配,最终实现服务的最优化,从而使得交通拥堵问题得到解决。

通过 V2X 技术将各个服务功能域,细化并对应多个 V2X 应用场景,定义所要收发的消息和使用的信号,并定义信号间的逻辑将对具体落实整个方案起到实际的指导意义,通过车路协同新型平台将数据交互、协同、接口、分析多种功能集成为一体,通过大数据、云计算和人工智能对整个交通拥堵情况做出正确的分析和预估,动态实时地对交通流进行管控,最终实现零拥堵的愿景。

原文标题:解决交通拥堵的技术条件:V2X 技术、大数据、AI、云、车路协同...

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天府新区紫光芯城项目开工仪式在成都科学城产业功能区举行

据悉,该项目以“三院两云”进行战略布局,包含紫光集成电路产业园暨紫光集成电路产业研究院、紫光大数据研....
的头像 电子发烧友网工程师 发表于 04-24 15:13 ? 568次 阅读
天府新区紫光芯城项目开工仪式在成都科学城产业功能区举行

SaaS市场就是得大客户者得天下

得工具者得天下
的头像 甲子光年 发表于 04-24 14:57 ? 148次 阅读
SaaS市场就是得大客户者得天下

大数据分析技术应用下 智慧城市建设在不断发展

随着信息化程度的加深,大数据已成为国家基础性战略资源。掌握和运用大数据的能力正日益成为衡量国家和地区....
发表于 04-24 14:24 ? 229次 阅读
大数据分析技术应用下 智慧城市建设在不断发展

中国人民大学高瓴人工智能学院正式成立

刘伟提出新学院要在专精人工智能学科发展的同时,肩负其融合支撑人大14个一级人文学科发展的重任;要在双....
的头像 新智元 发表于 04-24 10:10 ? 1295次 阅读
中国人民大学高瓴人工智能学院正式成立

云计算用于物联网的好处是什么

目前美国最大的云提供商是亚马逊、谷歌和微软,它们拥有庞大的服务器集群,作为云服务的一部分,他们将其租....
发表于 04-23 16:34 ? 246次 阅读
云计算用于物联网的好处是什么

如何破解两把“剪刀差”加速AI落地?Xilinx给出了答案

“深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产....
发表于 04-23 13:51 ? 165次 阅读
如何破解两把“剪刀差”加速AI落地?Xilinx给出了答案

大数据到底是什么?能给新零售带来多大效益?

大数据时代,数据成为零售企业经营决策的基础,重建以数据为核心的经营模式,将成为转型升级的关键。线下零....
的头像 资治通信 发表于 04-23 11:40 ? 370次 阅读
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利用机器学习和大数据何建立信用评分的模型

利用Logistic回归拟合信用评分卡模型
发表于 04-19 16:27 ? 111次 阅读
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盘点基本大数据相关书籍

想学大数据?先看完这几本书再说
发表于 04-19 12:55 ? 74次 阅读
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SMART技术将NIR光谱仪连接到物联网

作者:Luiz Grossmann,Optionline 公司首席执行官 云计算和物联网(IoT)的最新进展已为我们开辟了“大数据”的优势,使...
发表于 03-21 06:45 ? 229次 阅读
SMART技术将NIR光谱仪连接到物联网

大数据之Hive数据仓库

大数据 Hive数据仓库
发表于 03-19 11:10 ? 98次 阅读
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个数在可视化埋点及行为预测的创新分析

【技术学院】个数是如何用大数据做行为预测的?...
发表于 02-26 13:39 ? 128次 阅读
个数在可视化埋点及行为预测的创新分析

灵玖软件:NLPIR智能挖掘系统专注中文处理

  在一个信息数据爆炸的年代,我们在生活中无论是购物,交友,停车,健身,旅行还是读写,都在无时无刻的创造着新的数据,在海...
发表于 01-21 11:39 ? 260次 阅读
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采用云计算提高员工工作效率的10种方式

将业务迁移到云平台对于组织来说是一个巨大的决定,在对基础设施和工作方式进行任何类型的更改之前,组织需要权衡其优点和缺点。...
发表于 01-16 15:26 ? 6524次 阅读
采用云计算提高员工工作效率的10种方式

2019云计算七个预测

随着企业使其计算和网络架构现代化,云原生架构是主要的目标。云计算已成为企业应用程序的主要范式,随着企业使其计算和网络架构...
发表于 01-03 18:06 ? 421次 阅读
2019云计算七个预测
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