□ 文/刁瑋靜 華建記

引言

隨著現(xiàn)代化生活水平的提高，我國汽車民用量逐年增加，截止2017年上海民用車輛擁有量可達(dá)400萬輛，同比三年前增長28%。 因此，如何利用這海量的交通數(shù)據(jù)、提供高效且快捷的交通管理方案已成為現(xiàn)在交通集成系統(tǒng)發(fā)展的新趨向。 以往傳統(tǒng)的城市交通的管理平臺，采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大、可復(fù)用率低、且產(chǎn)品目的性單一，這往往造成大量資源浪費(fèi)或資源過載等問題，所以新的交通集成系統(tǒng)提倡資源復(fù)用、服務(wù)共享、快速迭代的理念， 通過‘小程序，大中臺’的方式打造場景化業(yè)務(wù)平臺，滿足實(shí)習(xí)交通業(yè)務(wù)需求，提升數(shù)據(jù)的節(jié)能復(fù)用性和服務(wù)的共享能力。

本文首先概述了新一代交通集成系統(tǒng)-‘交通超體’采用了“端-邊-云”三層的業(yè)務(wù)架構(gòu)層次體系。通過本地化的數(shù)據(jù)采集與處理和邊緣化計算技術(shù)，提高整個系統(tǒng)整體的迭代性和可塑性， 再利用中臺技術(shù)為頂層場景化應(yīng)用業(yè)務(wù)提供服務(wù)支撐，從而消除現(xiàn)有的智慧交通系統(tǒng)中存在的“信息孤島”問題。 此外，為了提高本地及周邊路口的管理效率和智能化，路口節(jié)點(diǎn)皆基于物聯(lián)網(wǎng)中間件或無線組網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)交互，為應(yīng)用服務(wù)提供快速信息迭代。文章后半部分以交通超體微應(yīng)用中的“信控專家”為例，介紹了頂層應(yīng)用服務(wù)的場景化微應(yīng)用及其業(yè)務(wù)功能， 通過構(gòu)建開放云計算體系，并將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)分解成多個智能化，且有針對性、易操作的微場景應(yīng)用，應(yīng)對不同優(yōu)化目標(biāo)和數(shù)據(jù)來源，并實(shí)現(xiàn)本地化的自我智能管控、指定全局最優(yōu)策略，使交通管理更具有獨(dú)立性，提高管控效率提高。

場景化的生態(tài)交通圈

滿足“智慧城市”發(fā)展的需要，交通超體所組成的交通生態(tài)圈融合了全息感知、超能計算、和智能管控為一體，賦予城市交通感知力、交通管控力、信號優(yōu)化力和應(yīng)急處置的能力。 通過將相同的核心業(yè)務(wù)服務(wù)與不同的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行合并、劃分和場景化制定，從而改進(jìn)了傳統(tǒng)交通集成管理系統(tǒng)中模塊的服務(wù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫等獨(dú)立部署，而造成的數(shù)據(jù)龐大、利用率不高的狀況。利用智能交通信息化數(shù)據(jù)，采用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、分布式邊緣計算、人工智能等多種技術(shù)，提供各類交通應(yīng)用的解決方案，簡化操作業(yè)務(wù)，打造一個超級智能交通智能體系。

▲圖表 1基于端邊云的交通超體架構(gòu)

交通超體的體系構(gòu)造由依依業(yè)務(wù)分為三大層，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程整合，實(shí)時業(yè)務(wù)主導(dǎo)，可主動判斷，提供多元化決策，從而簡化實(shí)時指揮的決策和實(shí)戰(zhàn)結(jié)果。三大業(yè)務(wù)層次分別是：

超體“四肢”——前端設(shè)備

前端路口智能化設(shè)備在交通超體中好比人的四肢，其賦予系統(tǒng)信息感知力和命令執(zhí)行能力。前端的泛感知能力來源于人、車、路、設(shè)、環(huán)等多資源，多維度的信息采集，從而提升信息的感知能力，避免以往設(shè)施設(shè)備的復(fù)用和復(fù)合而造成的臃腫數(shù)據(jù)。

為實(shí)現(xiàn)此目的，路口采用了包括信號機(jī)控制器、復(fù)合視頻檢測器、雷達(dá)排隊(duì)長度檢測器、信號燈燈組故障檢測器、行人安全過街設(shè)備、車聯(lián)網(wǎng)路測設(shè)備等智能化設(shè)備， 將各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯總到本地路口，實(shí)現(xiàn)路口精細(xì)化，多元素的數(shù)據(jù)采集和實(shí)時狀態(tài)的感知，并為后期本地路口與周邊路口信息共享做牢固基礎(chǔ)。

超體“軀干”和“五官”——邊端計算

作為交通超體的‘軀干和‘五官’，邊端智能計算為路口賦能，使路口能在本地獨(dú)立思考，計算，這也改變了傳統(tǒng)系統(tǒng)中以中心為主力的集中化計算模式。 有路口智能化設(shè)備采集為數(shù)據(jù)支持，結(jié)合分布式驅(qū)動信息化系統(tǒng)，讓周邊路口級、區(qū)域級路口信息能共享互聯(lián)，而邊緣計算端構(gòu)建的路口分散式運(yùn)算架構(gòu)，將程序、數(shù)據(jù)資料、和服務(wù)運(yùn)算最接近數(shù)據(jù)源化，形成路口為智能邊緣計算單位，從而減少對中心的依賴及上傳數(shù)據(jù)龐大而導(dǎo)致的時間延遲問題，提高數(shù)據(jù)處理能力。

在實(shí)際應(yīng)用中，路口邊端計算通過本地外場智能感知終端的實(shí)時數(shù)據(jù)采集和物聯(lián)網(wǎng)中間件或無線組網(wǎng)技術(shù)下路口間信息交互與共享，實(shí)現(xiàn)路口間數(shù)據(jù)的本地匯聚及對周邊設(shè)施設(shè)備的監(jiān)控，可本地化“思考”，為云端提供路口輔佐信息，并調(diào)動邊緣智能化設(shè)備，響應(yīng)云端下發(fā)的策略方案。

超體“大腦”——云端服務(wù)

云計算是智慧城市不可缺少的基礎(chǔ)服務(wù)，作為超體的‘大腦’，云端對各類交通數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯集，管理和復(fù)用，并計算和提供最優(yōu)交通宏觀戰(zhàn)略方案，提高城市交通管理效率和便捷性。云端服務(wù)通過構(gòu)建開放式云計算體系，可實(shí)時處理大規(guī)模的交通原數(shù)據(jù)，結(jié)合邊端二次計算數(shù)據(jù)，利用AI引擎和深度學(xué)習(xí)，挖掘出未發(fā)現(xiàn)的態(tài)勢，制定全局最優(yōu)策略，為頂層應(yīng)用系統(tǒng)提供計算、分析等服務(wù)，加深對情報數(shù)據(jù)的挖掘，優(yōu)化研判工作。

為避免傳統(tǒng)交通集成平臺中數(shù)據(jù)庫、中間件、服務(wù)等因部署環(huán)境不同，而造成的資源浪費(fèi)或過載等問題，系統(tǒng)通過云計算的虛擬化技術(shù)，將物理資源抽象化的分為邏輯資源，并在服務(wù)器內(nèi)進(jìn)行分布化部署，使服務(wù)器之間實(shí)現(xiàn)相互協(xié)作集群，以避免數(shù)據(jù)或服務(wù)冗余。

交通超體場景化微應(yīng)用及實(shí)踐

構(gòu)建‘端邊云’的交通生態(tài)圈，其目的就是為了能使城市交通管理系統(tǒng)更智能，更高效， 這就衍生了最后的頂層的場景化應(yīng)用管理平臺。

交通超體的微場景管理是基于“端”信息、“邊”數(shù)據(jù)、及“云”掌控為基礎(chǔ)，以業(yè)務(wù)為驅(qū)動的服務(wù)應(yīng)用。因?yàn)樾乱淮煌上到y(tǒng)的特殊性，場景化管理將原先交通管理指揮平臺的獨(dú)立項(xiàng)目拆分合并，成為具有實(shí)際業(yè)務(wù)向?qū)У膱鼍盎瘧?yīng)用，其核心主旨是以數(shù)據(jù)即服務(wù)(DaaS)、算力即服務(wù)(CaaS)、模型即服務(wù)(MaaS)，從而構(gòu)建設(shè)備端標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，并借助云端開放計算能力和模塊化業(yè)務(wù)計算，使管理方案精簡多用，從而減少交通管制的困難與壓力。

為了滿足不同交通場景下的管控需求，交通超體率先設(shè)計了一批頻率多發(fā)且管理高效的場景微應(yīng)用，其業(yè)務(wù)管理范圍涵蓋了酒駕治理、違法監(jiān)管、停車驅(qū)離、交通信號預(yù)測優(yōu)化等。其中，“信控專家”是針對城市道路交通的勢態(tài)監(jiān)控及交通優(yōu)化，匯聚單點(diǎn)優(yōu)化、干道綠波、區(qū)域協(xié)調(diào)等高級信號控制為一體的場景應(yīng)用；“酒后駕駛”是為提高酒駕人員的檢測準(zhǔn)確度，針對酒后駕駛違法行為的識別、查處、監(jiān)視及管理的閉環(huán)場景應(yīng)用方案；“兩快監(jiān)管”是專門為交警部門管理人員設(shè)計，管制快遞和外賣等非機(jī)動車輛運(yùn)行的企業(yè)和人員交通行為的場景化應(yīng)用方案；“違停驅(qū)離”是針對城市各區(qū)域的違停車輛、超時停車等行為實(shí)行人性化的管理方案，涉及違停車輛判別、超時停車預(yù)警、發(fā)布驅(qū)離消息、涉嫌違法抓拍等場景。

微應(yīng)用——“信控專家”

為進(jìn)一步優(yōu)化以往以事故后調(diào)度指揮為主的交通系統(tǒng)，交通超體設(shè)計了面向城市道路交通的事前預(yù)判和交通道路優(yōu)化的信號控制微應(yīng)用。該應(yīng)用可對市域級、區(qū)域級、路口級進(jìn)行宏觀態(tài)勢，交通OD分析，通過信號控制能力、預(yù)測判別、及優(yōu)化方案等為交警人員提供簡化決策指揮方案。徹底弱化或解決傳統(tǒng)信控系統(tǒng)中路口精細(xì)化方案能力單一薄弱，因缺少路口綜合評價導(dǎo)致的相位、相序動態(tài)調(diào)整能力差等問題。

業(yè)務(wù)流程及功能組成

“信控專家”是建立于“端-邊-云”的交通生態(tài)圈的微應(yīng)用，根據(jù)其微應(yīng)用功能可分為三大模塊，分別是勢態(tài)監(jiān)控、單點(diǎn)信號優(yōu)化、和干道綠波優(yōu)化模塊。

勢態(tài)監(jiān)控

為了快速并高效的反映路口和路段的交通狀況，本功能針對區(qū)域級交通狀態(tài)運(yùn)行進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，根據(jù)采集路口信號燈狀態(tài)、路口車流量、平均速度、飽和度等信息，對路口延時問題及嚴(yán)重程度、預(yù)計候時等對感知區(qū)域進(jìn)行評估預(yù)判，并可進(jìn)一步模擬展示被選感知范圍內(nèi)路口級的實(shí)時路況，展示信息包括實(shí)時相位運(yùn)行情況、路口綜合飽和度及路口級評價。此外，用戶可根據(jù)感知區(qū)域內(nèi)紅黃綠標(biāo)色“一目了然”的對區(qū)域級交通狀做出預(yù)估(如下圖所示)。

▲圖表 2區(qū)域級實(shí)時單點(diǎn)路況展示例圖

▲圖表 3單點(diǎn)信號優(yōu)化例圖

單點(diǎn)信號優(yōu)化

有了實(shí)時監(jiān)控的數(shù)據(jù)和路口問題的嚴(yán)重程度等級劃分的預(yù)判，結(jié)合了交通運(yùn)行指標(biāo)，對問題路口自動生成多個綠信比設(shè)置建議方案，可選擇其時段，周期時長，及綠信比。再者，本應(yīng)用人性化的配置了人工干預(yù)模式，可對相位相序、鎖定時段、周期時長及綠信比等參數(shù)進(jìn)行人工設(shè)置。

干道綠波優(yōu)化

干道綠波的優(yōu)化能更好的服務(wù)區(qū)域級的交通運(yùn)行，該功能展示了被選范圍內(nèi)干道綠波的位置信息和配置信息，可自動進(jìn)行交叉口關(guān)聯(lián)分析，給出多個干道綠波的建議，并可細(xì)化到可以對沿線路口包括綠波帶編輯和相位操作干預(yù)等干道方案操作。同是該功能也支持人工干預(yù)操作，展示干預(yù)設(shè)置界面，及路口交通狀態(tài)詳情；

▲圖表 4區(qū)域級實(shí)時干道路況展示例圖

結(jié)束語

隨著智慧城市的逐步發(fā)展，智能交通系統(tǒng)也不斷改革跟新，從傳統(tǒng)的中心集成數(shù)據(jù)，并事后處理的多個獨(dú)立服務(wù)系統(tǒng)，到現(xiàn)在去中心化，采用分布式節(jié)點(diǎn)來感知、計算，預(yù)測和決策等整合多個功能服務(wù)的智能化系統(tǒng)。深化交通管理系統(tǒng)智能化改造，以場景化的模式為應(yīng)用端，打造基于“端-邊-云”的交通智能生態(tài)圈，提供更加便捷的操作系統(tǒng)與信息交互，提高智慧路口的人性化、精細(xì)化、和智能化水平。