2021上海国际智能交通及交通设施展览会

时间:2021年6月27-29日      地点:上海新国际博览中心

智能交通管理系统的发展及趋势

2020-11-07

至今为止,智能交通管理系统已经历了半个多世纪的发展,主要可分为四个阶段。而随着科学技术的不断发展,引入人工智能技术进行交通管理是未来的必然发展方向,总体趋势特点可以用“闭环”、“交互”、“智能”来概括。清华大学副教授李瑞敏对此进行了详细介绍,下面言究社将其讲解的主要内容整理如下。

智能交通管理系统发展的四个阶段

截至目前,欧、美、亚太地区的智能交通管理系统发展已经历了半个多世纪,主要可归纳为交通系统管理、主动交通管理、交通需求管理、交互式交通管理四个阶段。

交通系统管理阶段

具有代表性的事件是60年代计算机开始引入在交通管理领域应用;1963年,多伦多建成第一个中心式交通信号控制系统;60年代之后的几十年,主要利用交通控制方法及通信技术对城市交通流进行适应性控制与管理。

主动交通管理阶段

80年代出现主动交通管理,并随着技术的发展,2000年开始在欧洲、美国兴起,基于可实现的短时预测对道路交通流进行主动性管理,又划分成主动需求管理、主动交通管理、主动停车管理等,体现了主动性的预知,应对未来可能出现的情况。

交通需求管理阶段

80年代,明确提出了交通需求管理的概念,并采取改进道路交通服务系统(合乘等)、鼓励和限制措施(限购、限行等)、实行弹性工作制等手段来调整出行需求

交互式交通管理阶段

随着技术的进步和理念的变化,近年来出现了交互式管理,交通管理不再仅仅是传统的交通管理部门由上而下单向管理工作,逐步转变为道路出行者、交通管理者、信息服务商、出行服务供应商等之间的交互式管理。

智能交通管理系统未来发展趋势特点

未来可能会对智能交通管理带来影响的因素

未来可能会对智能交通管理带来影响的主要有四个因素:

1.数据:数据采集逐步从基于路基的数据转化为路基、车基及基于出行者的采集数据。

2.技术:信息通讯技术(5G、物联网等),车路协同技术和自动驾驶技术,以及AI和云计算技术等的出现及应用。

3.伙伴:在国内,十年以前智能交通管理系统主要是一批行业集成商在做,但近五年来各种领域巨头进入这个行业,无论从技术还是从各自优势来讲,都带来了相应的变化。

4.服务:目前主要的出行方式为公交、自驾车、自行车等,随着出行即服务概念的提出,未来自有车辆可能会转变成为共享车辆的模式,交通组织、交通运输服务模式也会发生变化。

未来智能交通管理系统总体发展趋势

未来智能交通管理系统的发展趋势主要可总结为三个词:闭环、交互、智能。

1.第一个发展趋势“闭环”

这个趋势主要体现在数据支撑下从问题发现到优化到评估形成闭环反馈迭代。问题的发现和识别,早期一般由人工、专家型管理者完成,未来将转变成数据驱动型。深度分析方面,未来可能在保证专家思维型的致因分析和溯源下,全部交给数据驱动的计算机完成,我们需要做的更多是建立相应知识库、模型来提升计算机的水平。发现问题后要进行优化,包括微观方面的信号配时、车道渠化,宏观方面的区域性交通组织等,这些都不是一次性工作,是不断优化的过程,未来将形成闭环反馈型迭代的优化和改善,这个工作全靠人工不太现实,应该是人机整合下的系统控制与调度。优化过后的评估也非常重要,未来将是数据支撑下的在线实时计算,多维度视角的宏观微观评估。数据的深入应用,可以帮助了解、绘制现实交通状况,掌握基本出行规律,了解老百姓对于各种交通管理措施的实际反应,明确特定交通需求。

2.第二个发展趋势“交互”

这个趋势主要体现在数据、措施和专业等方面的交互。数据的交互是指交通管理部门、信息服务部门、出行者、交通服务部门等实现实质性的数据共享。例如在分析城市交通问题时,整合多源数据,包括指挥中心的视频数据、地图信息数据等,有助于找到更合理有效的优化方案。交通管理措施应结合交通系统管理与交通需求管理措施,除了区域交通组织、应急管理、信号调优等措施以外,也要考虑利用经济手段、管制手段来应对整个城市的交通发展。目前智能交通系统或者智能交通管理系统参与的专业越来越多,且很多信息技术、计算机技术越来越发挥更为关键的作用,但需要注意交通工程等专业也不能够忽略,专业与技术要实现充分的整合。

3. 第三个发展趋势“智能”

“智能”并非一个新词,但在智能化程度方面还有进一步提高的余地,主要体现在以下三个方面:分析,多源海量数据需要更智能的分析手段和技术;预测,未来要交互式主动交通管理,借助大数据和智能技术等实现对短时交通变化做出**预测;管控,智能化应用多种手段,目前各地已在做各种无论是否具备普适性手段的探索。

对于智能交通预测,笔者认为未来应加强这4个方面:常态预测;恶劣天气下的交通预测,例如雨、雪天气时,可能比日常拥堵,根据天气预报降雨、降雪量,预测半小时甚至更长时间后的情况,有助于交通管理部门提前采取应对措施;事故影响预测,整合多源数据,包括基于接处警粗略记录数据、互联网路况数据、检测机数据等,预测事故持续时间和事故影响范围;宏观预测。

过去10年,移动互联网的发展使得大数据技术迅速发展,目前矛盾从如何获取数据变成如何高效利用数据,传统的统计分析模型已经无法满足大数据时代的计算需求,引入人工智能技术是未来的必然方向。

总的来说,闭环反馈是未来智能交通管理系统的根本,要从工作流程上做好,自动实现发现问题、优化、评估、再发现问题、再优化和评估的过程;交互协同是实现智能交通管理系统发展的关键,需全方位多角度应对所有的问题;智能计算是核心,提升交通管理水平的支撑,目前很多工作仅靠传统技术手段可能找不到答案或解决途径,要拥抱这些**发展的技术,来解决技术难题。


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