面向未來的智能網聯(lián)交通

           一、研究背景

          1.交通擁擠的持續(xù)發(fā)展

          交通系統(tǒng)的問題非常之多，同行們也做了非常多的工作，但是未來依然有無限、廣闊的空間，不僅在中國，在世界上無論是發(fā)達國家、發(fā)展中國家都這樣認為，即便像倫敦這樣歷史悠久的城市，做了很多工作的結論是依然需要持續(xù)地努力對策交通問題。

           2.交通系統(tǒng)的迅速變革

          交通有趣的是很多時候可能你不用想創(chuàng)新，也必然會創(chuàng)新，因為交通的系統(tǒng)在不斷地變化。下圖是一張經典的照片，十年前倫敦人在擔心大街會不會被馬糞淹沒，十年之后紐約博覽會大街完全變成了汽車，行業(yè)的飛速變化，特別是現在百年未有之大變局，也有技術的變革，技術變革在十年之后或者二十年之后交通會是什么樣子？顯然是需要特別關心的問題，否則現在做的事可能和以后做的事不一定能夠匹配，特別是現在，又進入了一個快速變革的時代。

           3.關聯(lián)數據的快速豐富

           在和國際同行交流過程中，也會發(fā)現數據的重要性越來越大。關于GPS的數據，20年前就是一些很多研究的熱點，最近在2020年的時候，美國人寫了一個報告，說怎么樣用GPS或者軌跡數據，我們可以想象國家層面在重新探討這部分研究。 

           換言之，可能針對數據本身的普及性、普遍性、精度，甚至未來和網聯(lián)車的關系等等，導致人們對數據的重視程度越來越高，這些數據怎么樣發(fā)揮作用；怎么樣更好地獲得更便宜的數據，依然是非常大的科學研究的也好，工程質監(jiān)也好的背景。

           4.品質要求的全面提升

           人們關心的不僅僅坐在車里的問題，而在于人們本身的生活品質，特別是我們國家，脫貧之后的問題在于追求的是質量，我們的生活質量到底怎么樣？我們的城市發(fā)展，上海講究存量城市的規(guī)劃，還有疫情時代，給人們的出行方式、出行行為等各個視角可能帶來什么樣的變化？這也是我們在做研究和國際合作探討的時候，考慮的很重要的背景信息。

           二、國際合作研究進展

          智能網聯(lián)也好、數據也好，還有信息化也好、智能化也好，一定會來，我們總歸要從當前問題的解決入手，明天需要什么樣的技術，怎么樣改善現有的系統(tǒng)。同時我們也會考慮，在未來可能五年、十年，甚至更長的時間，技術怎么樣發(fā)展？精準管控、車路協(xié)同、出行服務是主要的三個合作視角，這些工作也得到了國家資源科技基金委、國家留學基金委、國家重點研發(fā)計劃、國際合作重點專項等一系列工作的支持。

           1.精準管控

          智能管控核心的觀點就是能不能用更少的資源實現更精準的管控。比如可以用更少的土地，不用拓寬，不用借路，能不能提高通用能力，能不能不安裝那么多檢測設備、攝像頭等等，能不能用更少的投入獲得更好的效果，包括能不能很好地診斷系統(tǒng)的問題，能不能對優(yōu)化結果進行很好地評估等，我們和紐約大學、華盛頓大學做了一系列的研究，分析混合流下道路通行能力和折算系數，研究了基于多源數據的交通控制診斷分析等。

          我們和德國波鴻魯爾大學合作研究如何通過時空協(xié)同設計，提高通行能力，比如我們經?？吹浇徊婵谒^的待行區(qū)，這種東西到底對通行能力、節(jié)能減排有什么樣的效果，我們做了深入的分析。我們還突破現有的常規(guī)，提出了一些非常規(guī)交叉口設計與優(yōu)化控制方法，并分析了非常規(guī)的設計對通行能力、效率、安全產生的影響。

          在我們的城市道路里，比如我們經常看到交叉口的脫尾巴，就是排隊溢流，這是造成交通堵塞重要的問題，這一個路口并不是所有的高峰時間都會溢流，這是隨機性的問題，我們和香港科技大學合作提出了優(yōu)化方法，能夠提高控制系統(tǒng)所謂的魯棒性和可靠性，以至于方案上去之后，顯著降低發(fā)生溢流的概率，可以有效地防止擁擠擴散。

          我們國家做公交永遠是非常重要的話題，我們和亞利桑那大學的合作是怎么樣實現通過空間資源分配和信號配時之間的協(xié)同優(yōu)化提高公交優(yōu)先的效率。我們和馬薩諸塞大學一起合作，把公交和小汽車的網絡里單點問題拓展到通道上。對于這樣的通道，既有公交優(yōu)先或者濾波的要求，我們也有小汽車協(xié)調控制的要求，怎么樣設置一個同時滿足公交和小汽車兩個模式的濾波。

          如果公交的量很大，依然需要所謂寬的濾波，如果量沒那么大，它追求的是濾波存在性，而不一定要多寬，考慮種種因素和兩大學區(qū)合作，在這方面做了一些進展。

          我們和香港科技大學還在共同探索行人-機動車網絡協(xié)同優(yōu)化問題，現在越來越多的城市在關注人的過街問題，比如上?；蛘呶靼驳囊恍┏鞘姓f我們要嚴格執(zhí)行在過馬路的時候，車要讓行。如果把問題擴展開來，對于一條路上，我們怎么樣有效地為行人設置好過街通道，怎么樣控制好它的信號，同時還能保證機動車的通行需求，我們還做了這方面的分析，包括橫道的布局、控制、信號協(xié)調等一系列的工作。

          2.車路協(xié)同

          車路協(xié)同領域的一個問題是如果有網聯(lián)車之后，我們的管控會有什么樣的變化？我們的觀點認為，如果以后智能車或者自動駕駛車進入了常規(guī)的通流之后，從機器駕駛、智能化的角度來講，相當于姚明站在一群人里面，你如何協(xié)同好，以及智能化個性特點和個性化的同時，讓車流、人群效率更好。 

          我們在做的這個邊緣計算設備，能夠和常規(guī)的體系銜接，同時也能夠服務智能化、網聯(lián)化的體系，這可能是未來的重心。圍繞這個工作，我們進行了一系列的分析，首先回到怎么樣用好網聯(lián)化的環(huán)境下提供的數據。這個報告對美國的信號控制進行了評估，大概43%的機構沒有日?；厥占瘮祿糜诮煌ü芸氐男盘杻?yōu)化。還有數據質量本身沒有很好地評估，即使有數據，質量不一定能支撐未來的工作。還有人說數據可能是錯的，沒有檢查的話，用的數據不一定準確等等，同時他也認為我們的信號系統(tǒng)應該有定量化的優(yōu)化和分析。

          智能網聯(lián)環(huán)境下，用數據不等于一定要安裝大量的設備。如果我們在每個路口，甚至路段上都要求安裝檢測設備的話，首先，我們能不能支撐起這么大的投入；其次，這些東西會壞的，我們是長期維護和更新的投入，這個能不能維持；最后，即使給你了這么多數據能不能做得更好。

          基于這樣的背景，我們考慮現實的情況，以后網聯(lián)車會越來越多，會提供高精度的軌跡數據，其實現在就有，比如、出租車公交車、百度、導航等等這些系統(tǒng)能夠提供不同精度、不同頻率的軌跡數據。

          我們能不能基于軌跡數據做狀態(tài)預測，這是和我們和帝國理工等做的合作，用的人工智能方法，基于有限的軌跡數據做交通狀態(tài)分析預測。同時我們研發(fā)了基于有限的軌跡數據做信號配時的優(yōu)化方法，這是兩種方法的前后對比，可以看到不需要流量檢測數據，我們的方法在很多情況下優(yōu)于基于流量的方法。

          同時我們和華盛頓大學合作的另外一個問題，分析網聯(lián)車管控交通流的作用。這個是華盛頓洲發(fā)布的數據，我們根據這個數據做分析。我們發(fā)現通過改變推薦速度，二十幾輛網聯(lián)車可以改變整體交通流的擁堵狀態(tài)，無論是擁堵的持續(xù)時間，還是擁堵長度都會顯著改善。

          如果能夠用好這個東西，車輛原本是控制的對象，其實它可以變成控制的手段改善交通的。這是基于實際數據做的研究，也展示了這方面的潛力和價值。

          在2013年的時候，我們和亞利桑那大學合作做了一個探索，和現在我們說用智慧高速上所謂的柔性車道管控的思路是一致的。我們研究讓網聯(lián)車動態(tài)進入公交專用道，以提高車道利用率的研究。紅色的車表示接到信息要離開，其實沒那么容易，因為旁邊也是有車的，我們研究了如何動態(tài)利用的控制方法，也研究了清空的策略。

          當然我們還探索了一些更未來的場景，比如說如果我們的路上全部開的是網聯(lián)車或者網聯(lián)自動車，這可能會來遙遠的未來，也可能在某些無人區(qū)、停車場可以實現的。我們做了一系列分析，包括我們的方法和一些已有的方法進行對比，這也是我們和密歇根大學一起合作的。

          同時我們把這個問題從單點拓展到網絡，一條干線上能不能實現更好地合作。這個路上如果以后全部是智能車或者封閉的廠區(qū)，也無所謂出口道、無所謂進口道，無所謂一定要調頭、左轉，這都是車輛軌跡規(guī)劃的一部分，完全突破了現有的交通控制常規(guī)體系，會有顯著的效果。

          3.出行服務

          在出行服務方面的探索，研究的核心在于共享方式，可能完整的出行包括航空、高鐵、客運，城市里的交通、軌道、出租車等等。我們關心的是循環(huán)的公交系統(tǒng)、靈活性的公交系統(tǒng)、汽車共享的系統(tǒng)、共享的自行車系統(tǒng)，這些系統(tǒng)怎么樣能夠和大的系統(tǒng)融合在一起，為我們的出行提供服務。 

          我們可以一單預約出行車之后，這個人出行會打開APP看屏幕上的點，我們要捕捉他在打開APP的那個位置，那個位置才是他真正的位置。通過所謂觸點的數據分析這個人到底在什么地方、什么地點想要出行，反過來可以靈活配置設施，乃至站點、車輛。

          這個合作還繼續(xù)做了一系列的延伸，比如我們預測人的出發(fā)點和目的地?，F在我們說共享出行的方式，包括以后互聯(lián)網的系統(tǒng)講究所謂的體驗，希望你輸入的數據越少越好，我就知道什么人要從哪里借車，  這個車要開到哪里，我估出來之后可以進行有效的資源配置，我們也做了一系列這方面的研究。

          在這個基礎上，我們進一步做，反過來如果人的需求知道了，我們怎么樣配備好站點車輛設施、規(guī)劃。如果以后，特別是新能源車，我們國家在推兩碳，電動車出來之后，怎么樣追蹤電量的情況，實現最好的調度。

          在這方面，如何調度的時候，我們還要考慮運營者可以調度，我可以派一輛卡車從A拉到B，也可以通過激勵的措施讓用戶自己把車開到B，這也是一種方式，我們做了一系列的分析，我們和丹麥科技大學等一起合作在這方面進行了系列研究。

          在這個基礎上，我們還和代爾夫特、瑞典的理工大學合作，如果激勵的方式做一些變化，能不能改變人們的出行或者取車、還車的點。

          三、未來展望

          我們談管控、服務，圖中是很多年前的交叉口，有人做了改善，從亂到治，一般意義上講認為這個治應該是好的。又有人發(fā)布了這樣的視頻，當然它傳遞了一種色彩或者一種想法，我們就會反過來問，這個是混合的，這是治理過后的，這個也是混合的，哪個是好的。

          從研究角度來講很難說，反過來說車輛也好、技術也好都在變化，我們本身需要新的理論、新的技術突破、支撐、研究、給出新的結論，國際合作對我們來講至關重要，不同國家處于不同的階段，有不同的優(yōu)勢，有利于探討新理論、新技術。 

          對于我們國家而言，我們已經到了新的階段，我們國家提出了非常宏大的目標，特別是高質量的發(fā)展，同樣也需要進一步深入地國際合作，能夠實現宏偉的目標。