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  • 张萌萌:城市交通管控精细化分析与决策

    2019-08-16 11:22:24 来源:交通探界者 评论:
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    由山东省公安厅、济南市公安局和山东交通学院主办,山东交警总队、济南交警支队和山东正衢交通工程研究院承办的2019年全国城市交通管理精细化论坛在山东交通学院成功举办,本次论坛邀请了300余名全国交通行业学者及山东省各地市交警参加会议。论坛期间,山东交通学院交通与物流工程学院院长、教授,山东正衢交通工程研究院院长张萌萌同志发表了关于“城市交通管控精细化分析与决策”的报告。以下为张萌萌同志的演讲内容。(内容有删减,未经本人核实)

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    背景及意义

    2017年,习近平总书记提出:“城市管理要像绣花一样精细,越是超大城市,管理越要精细”。交通管理作为城市管理的重要组成部分,如何提高管理的精细化水平也成为行业普遍关注的问题。城市供需矛盾突出,拥堵、事故、环境污染等交通问题成为困扰城市发展的关键因素之一。

    1、如何破题?

    城市交通拥堵成因错综复杂,表面上看,道路网络容量与出行需求不匹配直接诱导拥堵的形成。但俯揽出行产生源和吸引源的空间关系,交通系统受到城市规模与结构、土地利用布局、道路网络空间形态及结构、道路设施几何构造与控制机制等诸多因素的制约,加上人为交通行为的诸多不确定因素,使得拥堵的成因错综复杂。拥堵成因的复杂性在客观上,使得在规划、工程和控制管理手段存在不可避免的盲目性,导致拥堵缓解与控制等措施效果甚微。

    2、用数据说话

    下面我们从宏观、中观、微观三个方面来看具体看一下。

    宏观上:交通系统与国土资源配置耦合关系;路网、枢纽、运输线路布局规划;综合交通运输体系协同。

    中观上:区域交通组织(微循环);交通诱导(动态、静态);区域交通控制(线控、面控)

    微观上:交通基本单元(交叉口、路段、公交停靠站、出入口等)时空资源挖掘

    3、是否能解决问题?如何能解决问题?

    移动互联交通数据的汇聚为推动交通理论的革新与完善提供了环境。除道路固定检测器(地磁、视频、微波、雷达等)外,营运车辆、共享交通车载与手机导航的互联网移动大数据的应用延展了交通态势感知的覆盖面、提升了交通态势刻画精度,从而大大推动网络交通态势的可视程度。

    数据助力城市交通精细化管理

    1、数据能力

    首先要有数据能力,GPS、地磁、卡口、出租车、浮动车等数据都能有效地支撑科学的决策和分析。在这样的数据能力之上,我们可以建立一系列的算法和模型去支撑这些数据的应用。

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    以下是一个数据处理分析的基本流程,首先梳理出目前我们能拥有的数据源,然后可以从数据源中提取出原始数据,再通过数据清洗出有效信息,最后用有效信息去支撑实际应用。

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    交通态势精准研判分析

    精准研判分为四个层面:基础数据层、指标构建层、指标分析层、决策系统层。

    根据已有数据可以构建交通拥堵的绝对量化指标和相对量化指标。目前绝大多数互联网公司做到的是拥堵绝对量化指标,相对量化指标要结合交通工程的相关知识,和拥堵的成因密切结合,通过相对指标层把拥堵的成因挖掘出来。只有精确地定位成因,才能有效解决问题。

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    1、路网交通态势分析评判指标

    主要来讲机动车路网、路段、交叉口的评判指标。绝对量化指标指的是拥堵表象指标(哪里堵?),相对量化指标指的是拥堵因素指标(为什么堵?)。根据指标体系来分析路网交通态势流程图,通过正相关因素和负相关因素、一类因素级和二类因素级、计算交叉口饱和度和计算交叉口吸引强度来判断拥堵原因。

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    城市交通精细化管理与控制

    在态势的分析下,我们通过指标的层层分解,便可以有效定位拥堵的原因是什么。针对拥堵的原因进行对症下药去治理交通拥堵。治理交通拥堵的措施有很多种,本次演讲主要来讲一下信号控制。信号控制有单点信号控制和干线信号控制两部分内容。

    1、单点信号控制

    对于一个单点交叉口来说,最重要的是时空资源深度挖掘。通过多年研究,最好的交叉口控制策略是各个进口道利用率保持均衡。

    随着现在采集手段的多元化,大家意识到数据的重要性。但目前数据质量存在一定问题包括数据缺失、错误、冗余等,需要清洗和融合来进行交通流特性分析。交通流特性包括交通流量、车头间距、车速、延误和排队长度,其中排队长度是最难提取的,我们可以通过视频监控来提取。

    通过这些数据来优化管控参数,对于一个交叉口来讲,能优化的参数是有限的,在时间上主要是相位、相序、周期和绿信比,在空间上主要是车道功能、引导长度、停车线位置和特殊渠化。

    通过管控参数做出评价指标,最终极的评价指标是时空资源的均衡,对于拥堵交叉口我们更注重排队长度,在非拥堵交叉口我们更关注的是减少延误,使大家通行更顺畅。

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    以济南为例,通过流量、单周期车头时距、路段区间车速、车辆行程时间数据的分析,这些数据的分析可直接支撑我们信号方案的制定。

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    2、干线信号控制

    下面我们来看一下干线信号控制,我们在济南做了很多的尝试,我们从一代绿波已经到了五代绿波。

    一代绿波:单向绿波,特勤保障;

    二代绿波:双向绿波,相位差优化;

    三代绿波:相位、相序、相位差同步优化;

    四代绿波:可靠绿波,波前时间、波后时间、停车点选择、停车概率;

    五代绿波:红绿波,控制溢流;

    其他形式绿波:感应绿波、自适应绿波。

    根据车辆车速和交通流量变化作模式识别,制定若干套控制方案做方案选择式自适应绿波,发现主干道和支路相交的时候支路流量并不大,在支路装感应器,当支路没有流量的时候,将它的时间给主干路,使绿波带宽更宽,将感应和绿波有效地结合在一起。

    在整个的控制方案当中,数据的分析贯穿始终,通过参数的计算,有效地、精准地提高控制方案的精度。

    3、信号控制案例

    下面来看一下滨州黄河路的方案。在单点交叉口尝试相位相序优化,干线协调信号控制分为八个方案,不是简单地分时段,而是根据流量和速度进行聚类分析。起到了很好的效果。

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  • 关键字: 交通管控
  •    责任编辑:刘艳
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