城市智慧交通策略探索

摘 ?要 ?為實現(xiàn)交通運轉(zhuǎn)效率進一步提升，交通系統(tǒng)精細化管理成為學(xué)術(shù)界的新關(guān)注點，近年信息科技領(lǐng)域發(fā)展的技術(shù)革新，為交通系統(tǒng)優(yōu)化和構(gòu)筑智慧交通系統(tǒng)提供了技術(shù)支撐。以城市交通為研究尺度，通過分析城市交通管理系統(tǒng)演變路徑，對智慧交通系統(tǒng)性構(gòu)件進行研究，提出大尺度和小尺度的智慧交通策略，為城市智慧交通發(fā)展提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞 ?智慧交通；交通基礎(chǔ)設(shè)施；綜合管控系統(tǒng)

改革開放后，城市交通呈現(xiàn)出行量大規(guī)模增加、出行方式多樣化的特征。城市交通管理系統(tǒng)的主要作用，在于實現(xiàn)交通通行量控制，主要手段在于交通限流。城市交通管理系統(tǒng)根據(jù)交通通行量差異經(jīng)歷了節(jié)點限流、線性限流、輔助限流和綜合限流模式演變。伴隨著我國交通領(lǐng)域主要參數(shù)躍居世界排名前列，傳統(tǒng)的城市交通管理系統(tǒng)已無法完全適配新時代的交通發(fā)展。信息科技領(lǐng)域的發(fā)展為交通管控模式轉(zhuǎn)型升級提供技術(shù)實現(xiàn)手段，智慧交通已成為各地方政府的研究熱點和建設(shè)領(lǐng)域。

智慧交通是以優(yōu)化交通管控系統(tǒng)、提升交通綜合效率和保障交通通行安全為目標(biāo)，充分運用大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，構(gòu)建涵蓋車、人、交通基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境等多要素的生態(tài)系統(tǒng)。參照國民經(jīng)濟行業(yè)分類國家標(biāo)準(zhǔn)，智慧交通涉及交通運輸/倉儲和郵政業(yè)、信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)、公共管理/社會保障、制造業(yè)這5個一級行業(yè)，涉及跨領(lǐng)域集成管理。根據(jù)交通運輸部《推進智慧交通發(fā)展行動計劃（2017-2020）》，智慧交通包括基礎(chǔ)設(shè)施、運輸服務(wù)和交通管理三大行業(yè)領(lǐng)域。本文通過分析城市交通管理系統(tǒng)演變和系統(tǒng)構(gòu)建，分析城市智慧交通的宏觀和微觀策略，探索智慧城市交通策略。

一、城市交通管理系統(tǒng)演變

1.節(jié)點限流模式。城市發(fā)展初期，城市內(nèi)部主要通行需求為工作地點和居住地點。傳統(tǒng)城市規(guī)劃模式以職住平衡為目標(biāo)。為滿足交通管控要求，城市交通管理系統(tǒng)主要采取節(jié)點限流模式，即通過遠距離路口紅綠燈模式，實現(xiàn)交叉交通流間的有效平衡。結(jié)合城市管理需求，在主要交通通行路段采取路檢和收費站模式，實現(xiàn)分區(qū)管理。通過設(shè)置支撐桿和減速區(qū)，進行集中交通節(jié)點限流。

2.線性限流模式。城市發(fā)展中期，城市內(nèi)部主要通行需求呈現(xiàn)多樣化的趨勢，主要體現(xiàn)在城市工作通行地點多樣化、城市休憩娛樂需求大幅度提升，對城市內(nèi)部通行模式產(chǎn)生顯著的變化。傳統(tǒng)的節(jié)點限流模式不僅難以有效管控多樣化的通行需求，還容易在交通關(guān)卡處形成大規(guī)模交通擁堵，對交通通行效率形成一定的影響。城市交通管理系統(tǒng)逐步轉(zhuǎn)化為基于車流量進行調(diào)節(jié)的交通管理手段，即通過各交通節(jié)點的分時段車流量設(shè)定數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，利用信息技術(shù)處理、分析和發(fā)布，實現(xiàn)分時段交通限行和交通燈時間控制，進行聯(lián)動式的交通通行管理、多方式的交通管理引導(dǎo)，以實現(xiàn)多維度調(diào)節(jié)效果。

3.輔助限流模式。在節(jié)點和線性限流模式后，城市逐步發(fā)展輔助限流模式，即通過城市規(guī)劃層面的統(tǒng)一規(guī)劃部署，逐步實現(xiàn)交通總體限流。其中，交通輔助限量模式包括新區(qū)建設(shè)、舊區(qū)更新等，通過城市規(guī)劃策略逐步對原交通密集地區(qū)實現(xiàn)人口有機疏散。在城市進一步發(fā)展的過程中，城市停車需求顯著提升，通過停車等新增交通功能，對輔助限流模式形成新的補充。

二、智慧交通系統(tǒng)性構(gòu)件

1.大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)是智慧交通管理的基礎(chǔ)管理方法，具體的大數(shù)據(jù)內(nèi)容，包括通過傳感器實時采集道路圖像信息和道路視頻信息，通過網(wǎng)絡(luò)接收采集到的道路圖像信息和道路視頻信息、交通事故發(fā)生位置信息和交通流量信息。在此基礎(chǔ)上，才可按照預(yù)設(shè)條件對交通流量信息進行評估，實現(xiàn)實時、快速、準(zhǔn)確、及時的智慧交通監(jiān)測管理。

2.信息終端傳感器。信息終端傳感器包括CMOS攝像頭、車牌辨識設(shè)備、車體分析設(shè)備、信息映射設(shè)備和移動通信設(shè)備等，設(shè)置于交通路口和交通路線上進行定期或不定期攝像操作，以獲得并輸出對應(yīng)的交通路口圖像。通過對每個信息捕捉點的針對性采集和上報，以供交通后臺分析城市內(nèi)的車輛活動密度、軌跡，提升交通管理效率。

3.終端操作系統(tǒng)。終端操作系統(tǒng)包括物聯(lián)網(wǎng)云平臺與智慧交通系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)云平臺包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與云平臺服務(wù)器，云平臺服務(wù)器包括數(shù)據(jù)監(jiān)控與采集模塊、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析與融合模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和監(jiān)測與預(yù)警模塊等，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以獲得實時和預(yù)測交通信息。

三、城市智慧交通宏觀策略

1.規(guī)模預(yù)測。城市智慧交通的基礎(chǔ)是規(guī)模預(yù)測，實現(xiàn)片區(qū)內(nèi)部、跨片區(qū)交通通勤需求量的預(yù)測。其中規(guī)模預(yù)測主要包括三個方面：城市規(guī)劃領(lǐng)域?qū)Τ鞘形磥戆l(fā)展的預(yù)測，現(xiàn)行交通通勤情況基礎(chǔ)對城市未來發(fā)展的預(yù)測，現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)基礎(chǔ)對城市未來發(fā)展的預(yù)測。其中，前兩方面是傳統(tǒng)城市交通規(guī)劃的預(yù)測基礎(chǔ)，在移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)下，網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)基礎(chǔ)已成為城市未來規(guī)模預(yù)測的重要因素。

2.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。城市智慧交通網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)為物聯(lián)網(wǎng)，主要技術(shù)包括高精度位置管控、大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)和人工智能決策模式，分別對應(yīng)底層基礎(chǔ)、通用技術(shù)和平臺應(yīng)用。其中，物聯(lián)網(wǎng)底層基礎(chǔ)包括云計算、虛擬現(xiàn)實、通信網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、大數(shù)據(jù)和邊緣計算等，通用技術(shù)包括遠程控制、路面協(xié)同系統(tǒng)、智能監(jiān)控和無人機等，平臺應(yīng)用技術(shù)包括航空、公路等交通節(jié)點或線路。（網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖詳見圖1）

智慧交通當(dāng)前研究主要包括研究領(lǐng)域、服務(wù)平臺、應(yīng)用場景、技術(shù)突破和研究內(nèi)容五個部分。（研究內(nèi)容詳見圖2）其中，研究領(lǐng)域包括基礎(chǔ)設(shè)施、運輸服務(wù)和交通管理三個層面。服務(wù)平臺包括北斗高精度定位平臺、綜合服務(wù)協(xié)同平臺和解決方案開放平臺。應(yīng)用場景則對應(yīng)通信管理和路況檢測及處理、封閉園區(qū)自動駕駛和開發(fā)區(qū)域輔助駕駛、自動駕駛和精準(zhǔn)處理，主要技術(shù)突破研究方向為定位精度大幅度提高、云服務(wù)精準(zhǔn)性提升和云服務(wù)處理容量提升。研究內(nèi)容則包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)決策等方面。

高精定位基礎(chǔ)是網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的核心技術(shù)條件。（高精定位基礎(chǔ)流程詳見圖3）地基網(wǎng)絡(luò)以GPS、北斗信號等為信號接收處理基礎(chǔ)，具備廣泛部署的站址資源基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)平臺承擔(dān)獲取分析地基參考站數(shù)據(jù)、獲得誤差信息，對地基參考站網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)控。借助通信網(wǎng)絡(luò)的廣地域、連續(xù)和深度覆蓋的數(shù)據(jù)傳輸能力，滿足各類智慧交通場景定位需求?？蛻舳硕ㄎ痪葎t受用戶自身設(shè)備特性所影響。

3.資源調(diào)度。交通資源調(diào)度指在規(guī)模預(yù)測的基礎(chǔ)上，充分運用智慧交通網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，從策略上對實時或未來城市交通資源進行預(yù)測和配置，從平臺上對城市交通資源進行引導(dǎo)和控制。資源配置包括交通流量、交通通達性等層面，資源調(diào)度是綜合性策略，需根據(jù)實際情況統(tǒng)籌考慮。

四、城市智慧交通微觀策略

1.邊緣計算。城市智慧交通微觀策略，在于構(gòu)筑多個以邊緣計算為基礎(chǔ)的專網(wǎng)，通過區(qū)域性交通控制，達到整體城市交通控制效率提升。邊緣計算是以云邊結(jié)合的模式處理集中與分布的數(shù)據(jù)，降低時延、彈性和對帶寬的需求，構(gòu)筑在邊緣計算基礎(chǔ)上就近提供云服務(wù)，提出云邊結(jié)合。但邊緣計算存在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)復(fù)雜、終端落地難、新增投資大等特點，在實際實施過程中存在一定的難度。目前智慧交通包括應(yīng)用層、平臺層、網(wǎng)絡(luò)層和終端層。邊緣計算是簡化城市智慧交通網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、促進網(wǎng)絡(luò)扁平化發(fā)展、減少網(wǎng)絡(luò)信息處理量的核心方法。當(dāng)前邊緣計算的主要運用在于通過網(wǎng)絡(luò)切片，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)核心網(wǎng)處理效率的提高。

2.自動駕駛。自動駕駛是城市智慧交通的重要微觀策略?；诟呔榷ㄎ换A(chǔ)，封閉園區(qū)已形成應(yīng)用。在邊緣計算的基礎(chǔ)上，封閉園區(qū)可通過傳感設(shè)備獲取覆蓋范圍內(nèi)自動駕駛車輛的定位、環(huán)境信息及規(guī)劃信息；自動駕駛車輛接入接口池，通過約定的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議自動連接該自動駕駛車輛，用于完成所接入自動駕駛車輛的計算并給出相應(yīng)駕駛決策信息。在封閉園區(qū)自動駕駛的發(fā)展基礎(chǔ)上，自動駕駛存在向開放交通場景拓展的可能性。

3.智慧停車。智慧停車是邊緣計算和自動駕駛基礎(chǔ)上的終端控制系統(tǒng)，通過車輛和停車位置間的相對位姿關(guān)系，尋求停車效率的提升。在邊緣計算作為專網(wǎng)的基礎(chǔ)上，在自動駕駛的技術(shù)基礎(chǔ)上，智慧停車將成為車輛從動態(tài)轉(zhuǎn)向靜態(tài)的重要過渡階段，是動態(tài)交通體系的有效補充，其效率提升有助于提升整體交通系統(tǒng)效率。

五、小結(jié)與啟示

智慧交通是廣闊和嶄新的研究領(lǐng)域，其包括航空、鐵路、公路、航運等多方面，為城市通勤效率的提高提供重要的技術(shù)性支撐。在信息科技技術(shù)發(fā)展的推動下，智慧交通在技術(shù)上得到顯著支撐。但因投資成本較高且預(yù)期收益不確定，當(dāng)前智慧交通未能得到廣度和深度上的覆蓋，僅在部分領(lǐng)域進行創(chuàng)新嘗試。通過對城市交通管理系統(tǒng)中節(jié)點限流、線性限流和輔助限流模式演變的分析，對智慧交通系統(tǒng)性構(gòu)建中的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、信息終端傳感器和終端操作系統(tǒng)進行解析，從規(guī)模預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和資源調(diào)度三個層面探索城市智慧交通宏觀策略，從邊緣計算、自動駕駛和智慧停車三個層面探索城市智慧交通微觀策略，為未來城市智慧交通網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)構(gòu)建具有重要的支撐作用。

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本文系中國移動通信集團科技研發(fā)項目《粵港澳大灣區(qū)智慧城市理念與5G技術(shù)融合研究》（編號R20302110O31003）的階段性成果。

（作者系中國移動通信集團廣東有限公司深圳分公司博士）

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