【城市智能交通創(chuàng)新發(fā)展】以交通模型為基礎(chǔ)的城市智能交通系統(tǒng)---姜靖

霹圖衛(wèi)軟件科技（上海）有限公司（PTV）中國區(qū)總經(jīng)理 姜靖

　　研究城市交通系統(tǒng)往往是圍繞四個方面展開，需求、基礎(chǔ)設(shè)施、交通工具或者說出行方式，以及ITS。核心的問題是解決人的問題，交通的復雜性和困難的地方是在跟人打交道。人的社會經(jīng)濟特性對每一個交通環(huán)境都會產(chǎn)生影響，出了這些問題可以在同一個平臺進行就是交通模型。現(xiàn)在的交通模型不僅是傳統(tǒng)意義上的四階段法或者是微觀仿真，同時也是實時交通管理系統(tǒng)和智慧出行系統(tǒng)的計算核心。
　　這里就不針對需求和基礎(chǔ)設(shè)施展開討論，而是簡要的談談交通模型在智能交通系統(tǒng)方面的應用。
　　共享汽車和共享出行現(xiàn)在是全球業(yè)界討論的話題，包括國際交通論壇，國際交通論壇ITF是政府間的國際組織，它是有59個成員國，中國是成員國之一。ITF是全球唯一一個涵蓋全出行模式的國際組織，PTV是ITF企業(yè)合作董事會成員之一。
　　ITF開展了一項在里斯本關(guān)于共享出行的研究，首先做了這樣的假定，我們保留大運力的公交系統(tǒng)，其他所有的出行都是以共享出行的方式完成。最后的結(jié)果非常令人震驚，只需要5%的車輛就能滿足同數(shù)量的交通出行。在這樣的情況下，城市將不再為交通擁堵、停車、城市的空間問題而頭痛。這是一個極致的情況，個人認為可以朝著這個方向去努力，慢慢向這個方向去過渡。
　　PTV為MASS智慧出行打造了MASS加速計劃，MASS MODULE是針對運營規(guī)劃，為運營商提供決策支持，包括共享出行服務的車型，每種車型所需要的數(shù)量，服務水平比如乘客的等待時間，車輛的繞行力等等。如果已經(jīng)有模型可以加MASS MODULE的模塊，這樣就可以將MASS和所有的出行方式進行整合的分析，這樣就可以分析他們之間相互的影響。政府也可以在同樣的平臺上，針對新的出行方式、新的出行工具，而展開的對于基礎(chǔ)設(shè)施改造研判的工作。
　　在明年底我們將推出PTV OPTMA，為運營商提供以模型為基礎(chǔ)的派車及運營服務，這是MASS MODELLER的案例。這個共享出行服務區(qū)域大概是50平方公里，出行的需求通過網(wǎng)絡(luò)來搜集一共有1378個上下乘客點，預約時間是1分鐘，最大的等待時間是15分鐘，最大繞行率是50%。在這個案例分析里面，我們選擇的是六座車，在把所有的需求導入模型之后，圖1是模型里面需求的空間分布，圖2是需求的時間分布，我們可以看到在晚上7點的時候有最高的出行需求。

圖1. 模型空間分布

圖2. 每小時交通需求數(shù)

　　這是模型的結(jié)果，這里我們對兩種方案做了一個比較，一種是車的數(shù)量是100輛車，另外一種方案是257輛車。我們可以看到257輛車可以滿足所有的服務，出行的需求，100輛能滿足75%的需求。在這個時候決策者做一個決定，我是否愿意多出157的投資來滿足25%的需求。

表1. 模型結(jié)果

圖3. 模型結(jié)果

　　在這個圖表上面我們可以看到橫坐標是車的數(shù)量，縱坐標是滿足需求的百分比，在150輛車的時候可以滿足90%出行的需求。下面這張圖橫坐標是在車里面平均乘客的數(shù)字，縱坐標是百分比。我們可以看到90%的情況下，車里面乘客的數(shù)字是4個人。我們剛才假設(shè)的條件是6座車，在這里決策者或者運營商是否可以做這樣的決定，我們不需要六座車，四座車就能滿足我運營的需求。
　　MASS CONTROLLER是幫助城市將車、人、基礎(chǔ)設(shè)施、控制系統(tǒng)緊密的結(jié)合，進行全局的需求分析、系統(tǒng)優(yōu)化、實時控制，圖4列出了一個智能城市交通系統(tǒng)需要的組件。在實時控制方面PTV OPTMA可以幫助決策者對全路網(wǎng)當下和接下來發(fā)生的交通狀態(tài)進行分析、評定，并預先設(shè)定解決方案，比如交通誘導或紅綠燈的配時方案。

圖4. 實時的城市運營系統(tǒng)組件

　　OPTMA是模型應用的延伸，通過實時數(shù)據(jù)將離線模型轉(zhuǎn)化成實時模型，它同時是數(shù)據(jù)放大器，可以彌補數(shù)據(jù)采集的缺口，也就是不需要在全路網(wǎng)部所有路口采集的設(shè)備，只需要部分實時數(shù)據(jù)的輸入。在模型的基礎(chǔ)上，可以生成全網(wǎng)交通的流量，它同時也是數(shù)據(jù)中心，它包括需求數(shù)據(jù)、實時采集的數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、信號燈數(shù)據(jù)、公交數(shù)據(jù)等等，它更是一個決策支持的平臺，可以幫助我們實現(xiàn)自動化的智能交通控制系統(tǒng)。
　　這里對交通管理目標采用不同的方法做了一個比較，對于檢測數(shù)據(jù)的方法，它在數(shù)據(jù)很大的情況下可以對交通現(xiàn)狀進行評價，但不能做交通預測，也不能做方案比較和優(yōu)化。由于數(shù)據(jù)量很大，可以做交通現(xiàn)狀的評價，但它對交通預測只限于常態(tài)的交通，對于易常的交通無法預測。因為機器學習學習不了還沒有發(fā)生過的事情，因為它不是在模型的平臺上，所以不可以做多方的比較和決策的支持。交通模型既可以做現(xiàn)狀的評價也可以做交通預測，也可以做方案遴選和決策的支持。
　　需要強調(diào)的是對交通狀況的研判不能只考慮速度，而是要同時考慮速度加上流量。在交通方向它可以整合不同的數(shù)據(jù)源，為用戶提供只需唯一的平臺來展示全路網(wǎng)的交通狀況，可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)和交通模型來做交通的評定、月側(cè)。同時根據(jù)設(shè)定的KPI，在這個模型里面有很多的參數(shù)，不管是時間延誤、排隊的長度、速度、密度等等你可以自己去選擇。設(shè)定KPI來做不同方案比較，最后系統(tǒng)會幫助你來選擇最優(yōu)的解決方案。
　　這是我們希望的結(jié)果減輕交通擁堵，減少尾氣排放，減少時間延誤和交通事故。在優(yōu)化方面，在現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施基礎(chǔ)上我們對它進行優(yōu)化。圖5所示為OPTMA功能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖，它分離線和在線的兩個部分。離線部分是一個模型，而是以動態(tài)交通模型，包括路網(wǎng)的數(shù)據(jù)、OD數(shù)據(jù)還有路徑選擇的數(shù)據(jù)，還有交通策略。在這個基礎(chǔ)上模型可以對我交通網(wǎng)絡(luò)進行基礎(chǔ)的評價，在這個離線模型里面還包括公共交通網(wǎng)絡(luò)還有時刻表的信息，作為公交的實時在線控制基礎(chǔ)。

圖5. 組件式功能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

　　在線的部分通過多元的數(shù)據(jù)以及實時路徑的數(shù)據(jù)可以生成路段的速度，再加上斷面的流量，在我們模型里面可以生成綜合交通的狀態(tài)，同時路網(wǎng)中發(fā)生交通事故，道路的施工等等交通的實踐也可以導入到模型里面來。這些事件也對我的交通狀態(tài)進行影響，我的模型是在在線的環(huán)境里面，不斷地對交通的狀態(tài)進行在線仿真。
　　在這樣的基礎(chǔ)之上，系統(tǒng)對交通狀態(tài)現(xiàn)狀進行評價并且可以做短期和中期的預測。系統(tǒng)有一個報警的模塊，也可以將信息發(fā)布到信息顯示牌，可以發(fā)送到網(wǎng)頁，可以預測巴士到站的信息。里面有一模塊可以做多出行形成計劃，同時也可以與第三方的平臺來做一個對接。還有一個很強大的功能，我們在同樣一個模型上面能生成PTV可以和這個系統(tǒng)對接，就可以做自適應紅綠燈配時方案。
　　維也納連續(xù)8年被評為生活品質(zhì)最高的城市，PTV OPTMA是維也納智能交通系統(tǒng)的核心軟件。這是第三方做出效果的評價，它可以節(jié)省實踐50%，減少顆粒污染60%，減少二氧化碳排放量15%。
　　下面介紹一下OPTMA不同模塊的用戶界面，圖6為短期交通預測的界面，我們可以看到在紅色的地方發(fā)生了一起交通事故，每5分鐘有一個全路網(wǎng)交通模型的更新，并可以看道不同的時間節(jié)點上排隊增加和消散的過程。而且系統(tǒng)可以自動地檢測到事故并且發(fā)出報警，用戶可以自定義發(fā)出報警的門檻值，比如速度、流量密度和排隊長度等等，并且和可以第三方系統(tǒng)進行對接。

圖6. 短期交通預測界面

圖7. 監(jiān)測和控制界面

圖8. 實時方案評定

　　在系統(tǒng)里可以預先設(shè)定好的，針對發(fā)生不同的交通狀況，采取不同交通管理的措施。交通管理者可以在菜單里選擇不同的措施，并生成不同的解決方案來近來比較。在這里可以設(shè)定不同的KPI，在這里有三個不同的方案，可以在同一個界面上選擇一個最優(yōu)化的方案（如圖8）。
　　每天在短時間內(nèi)我們的交通網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)生非常多的交通事件，怎樣管理信息的發(fā)布，也是信息管理者需要重視的問題。OPTMA可以幫助交通管理者對不同的交通事件，對交通影響的程度進行排序，將最緊急、最重要的信息發(fā)表出去。同時，模型有每一條道路在當下和未來的流量速度，也就是說我們可以對每一條道路的交通狀況進行預警。
　　同時OPTMA可以預測巴士到站的時間（如圖9），并將公共交通和私人汽車交通的相互影響，在同樣的界面上顯示。在這里可以看到一輛巴士被困在車流里排隊的情況，同時我們可以看到排隊的長度和延誤的時間?？梢陨扇肪W(wǎng)路口的紅綠燈配時方案，達到相關(guān)聯(lián)的信號燈控制。中央系統(tǒng)每5分鐘優(yōu)化一次，特定的地點可以達到秒級優(yōu)化，而且可以和公交優(yōu)先信號燈來配合，對期望的效果進行調(diào)整。

圖9. 公交實時到站信息

　　還有一個特點是我們不需要太多的探測設(shè)備，比如說我們知道在路口需要做自適應的紅綠燈配時，我們需要不同方向交通的流量，一定要探測設(shè)備來探知交通的流量。我們不需要太多的探測設(shè)備，不要忘記我們智能交通系統(tǒng)里面有一個交通模型作為基礎(chǔ)，有一個全路網(wǎng)的交通流量。