曹志偉

（中咨泰克交通工程集團有限公司）

1 引言

城市化進程加快使得城市交通壓力日益增加，尤其是在節(jié)假日等特殊時期，高速公路的交通擁堵問題越發(fā)突出，凸顯了城際之間通行需求和高速公路實際運輸力供給情況之間的深刻矛盾，影響著居民的出行體驗，嚴(yán)重制約了城際之間的人員流動與貨物運輸?shù)男?。在傳統(tǒng)的高速公路交通管理與規(guī)劃模式下，高速公路車流的監(jiān)測不夠?qū)崟r、分析不夠動態(tài)，無法為高速公路擁堵緩解提供決策支持[1]。將智能交通平臺應(yīng)用到高速公路中，可以更好地發(fā)揮現(xiàn)行交通體系的運輸效能，革新高速公路交通管理與規(guī)劃模式，切實提升高速公路的管理效率與管理水平，提高群眾出行的滿意度與舒適度，助力城際之間的經(jīng)濟交流與可持續(xù)發(fā)展。

2 高速公路傳統(tǒng)擁堵緩解管理方式

2.1 人工方式

高速公路早期管理方式多借助于高速公路不同路段設(shè)置的監(jiān)控設(shè)備如電子眼、攝像頭等，通過監(jiān)控設(shè)備組建監(jiān)控中心，并組織專業(yè)的高速公路管養(yǎng)機構(gòu)對監(jiān)控中心的監(jiān)控內(nèi)容進行24小時不間斷監(jiān)督，及時發(fā)現(xiàn)高速公路中因突發(fā)狀況或特殊時期車流激增導(dǎo)致的擁堵現(xiàn)象，并通過電話等方式調(diào)度值班人員或執(zhí)法單位進行異常狀況核實與突發(fā)事件處理，人工干預(yù)緩解高速公路擁堵問題。在早期的高速公路擁堵緩解與管理模式下，突發(fā)事件處理與擁堵問題緩解主要依賴于高速公路中全覆蓋的視頻監(jiān)控以及線下相對靈活的應(yīng)急處理機構(gòu)與執(zhí)法隊伍，技術(shù)手段專業(yè)性與自動化水平不高。尤其在線網(wǎng)規(guī)模受限、隊伍建設(shè)不足等現(xiàn)實環(huán)境下，采用此類人工方式對高速公路擁堵問題進行現(xiàn)場處置與緩解的方案效率不高、效能不高。

2.2 自動化方式

自動化方式是對傳統(tǒng)高速公路人工監(jiān)測與管理方式的一種革新，其依托高速公路的局域網(wǎng)絡(luò)環(huán)境架設(shè)獨立運行的高速公路管理平臺。在高速公路管理平臺中高度集成了公路視頻監(jiān)控系統(tǒng)、路況分析與應(yīng)急處置系統(tǒng)等，在各類信息共享機制以及各項復(fù)雜功能的支持下，高速公路管理平臺實現(xiàn)了高速公路的實時監(jiān)測、動態(tài)分析與資源調(diào)度，為高速公路的全天候安全通行、車道與車流量管控等提供了良好的平臺支持。但是現(xiàn)階段的自動化方式僅高度關(guān)聯(lián)高速公路的監(jiān)控體系與應(yīng)急處置體系，自動化功能主要體現(xiàn)在高速公路交通流量實時監(jiān)測以及線上應(yīng)急救援資源調(diào)度方面，對于高速公路擁堵的智能化預(yù)測判斷、擁堵過程的精準(zhǔn)模擬與推演以及交通擁堵時各項資源的均衡調(diào)度與調(diào)控等仍存在諸多不足。

3 智能交通及其在高速公路擁堵緩解中的技術(shù)應(yīng)用

3.1 智能交通

智能交通是智能化技術(shù)在交通領(lǐng)域的深度融合應(yīng)用，其是將先進的信息技術(shù)如物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(shù)、人工智能技術(shù)、自動控制技術(shù)等引入到交通領(lǐng)域，對高速公路中的車輛、車道、車流、突發(fā)事件等數(shù)據(jù)進行集成、共享與智能化分析，全方位支撐高速公路的高效管理。在智能交通平臺的支持下，高速公路的車輛行駛信息、駕駛?cè)藛T信息、運輸貨物信息以及車流信息等均能夠?qū)崟r反映高速公路不同路段的現(xiàn)實通行情況。在信息實時收集匯聚與共享的基礎(chǔ)上，依托人工智能技術(shù)與自動控制技術(shù)對高速公路的各類數(shù)據(jù)進行智能化分析與預(yù)測，并對高速公路的各類資源如監(jiān)控設(shè)備、預(yù)警設(shè)備等交通基礎(chǔ)設(shè)施進行高效調(diào)度，更好地發(fā)揮高速公路各類資源的協(xié)同能力與工作效能。

3.2 主流智慧交通平臺在公路擁堵緩解中的應(yīng)用

當(dāng)前國內(nèi)主流的智慧交通平臺如高德智慧交通公共服務(wù)平臺、百度交通智慧交通平臺等均是依托于電子地圖以及實時監(jiān)測的高速公路車流量信息等，以可視化呈現(xiàn)方式在電子地圖上實時、動態(tài)展示高速公路的擁堵情況，以便通行人員及時掌握行車的擁堵狀況。主流智慧交通平臺在公路擁堵緩解中的應(yīng)用主要依據(jù)通行人員的GPS 數(shù)據(jù)、高速公路不同路段的車流監(jiān)控數(shù)據(jù)以及高速公路應(yīng)急處置機構(gòu)或通行人員實時上傳的特定區(qū)域交通事故數(shù)據(jù)等。在各類數(shù)據(jù)的綜合分析下，高速公路的實時交通運行態(tài)勢可以得到較好的監(jiān)測與預(yù)演，為通行人員提供諸如實時擁堵指數(shù)、擁堵里程、預(yù)計通行時間等數(shù)據(jù)，出行人員可根據(jù)上述提示科學(xué)規(guī)劃出行方式與出行時間[2]。主流智慧交通平臺的研發(fā)為智能交通在高速公路擁堵緩解中的應(yīng)用指明了具體的方向，也為高速公路管理部門科學(xué)管控交通流量、優(yōu)化資源調(diào)度、精細(xì)化管理通行狀況等提供了應(yīng)用參考。

3.3 高速公路車流量實時監(jiān)測

高速公路車流量監(jiān)測是高速公路交通擁堵緩解的重要環(huán)節(jié)，也是高速公路交通擁堵智能化緩解與應(yīng)對的重要前提。對于高速公路而言，惡劣的天氣狀況、特殊的時間節(jié)點（早高峰或節(jié)假日等）均會導(dǎo)致高速公路出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象。前述傳統(tǒng)高速公路車流監(jiān)測的傳統(tǒng)方式中，無論是人工方式還是自動化方式，實時監(jiān)測的應(yīng)用深度均不足，尤其是人工方式下的車流量實時監(jiān)控多依賴于不同路段的視頻監(jiān)控設(shè)備以及組建的視頻監(jiān)控中心，并以人工目視的方式發(fā)現(xiàn)高速公路中的擁堵現(xiàn)象、擁堵部位等，在層層的審核后再開展應(yīng)急調(diào)度，無法為高速公路中的通行人員提供實時的擁堵預(yù)警。智能交通平臺借助高速公路上架設(shè)的各類監(jiān)控設(shè)備、傳感器設(shè)備以及通行人員移動智能手機自帶的GPS定位功能等實時收集高速公路上通行車輛的流量情況，實現(xiàn)對高速公路車流量的實時、精準(zhǔn)監(jiān)測。

3.4 高速公路擁堵預(yù)測預(yù)判

3.4.1 高速公路交通運行特征挖掘

在高速公路車流量實時監(jiān)測的基礎(chǔ)上，智能交通平臺依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)等對高速公路的交通運行特征進行快速、智能地挖掘，分析得出高速公路交通運行的一般性規(guī)律，為高速公路交通擁堵過程模擬等奠定基礎(chǔ)。利用數(shù)據(jù)挖掘算法提取高速公路交通運行特征，可根據(jù)不同時間段、不同路段以及高速公路不同等級，依托聚類分析法等數(shù)據(jù)挖掘算法挖掘出上述時間與空間重疊下的交通運行特征，從而將高速公路擁堵情況按照時間與空間分類為不同的交通運行場景，進而為高速公路不同路段打造出兼具一般規(guī)律與個性特征的交通運行模式庫[3]。在具體應(yīng)用時，利用物聯(lián)網(wǎng)以及GPS定位系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)測高速公路的車流量，結(jié)合不同時間段以及不同空間路段的高速公路交通運行模式庫，分析當(dāng)前高速公路交通運行狀況下的個性特征，以便基于此個性特征進行高速公路擁堵過程的精準(zhǔn)模擬與推演。

3.4.2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的交通擁堵過程模擬與推演

將高速公路網(wǎng)絡(luò)映射到邏輯層面，構(gòu)建出復(fù)雜的高速公路有向網(wǎng)絡(luò)。在有向網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，利用強化學(xué)習(xí)算法對高速公路交通運行的各類歷史數(shù)據(jù)進行遷移學(xué)習(xí)與推演分析，模擬在不同場景下的交通擁堵過程以及演變情況，從不同維度與不同層次剖析高速公路的擁堵進程，為高速公路擁堵調(diào)控與緩解提供相對精準(zhǔn)的預(yù)測結(jié)果參考[4]。將強化學(xué)習(xí)算法、人工智能技術(shù)等應(yīng)用到高速公路復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的交通擁堵過程模擬與推演中，可針對特定的空間或網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分析網(wǎng)絡(luò)的擁堵屬性，包括高速公路復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的擁堵線路、途經(jīng)節(jié)點空間坐標(biāo)、預(yù)計擁堵時間以及交通擁堵過程的傳播機制等。通過對高速公路交通擁堵過程的精準(zhǔn)、動態(tài)模擬與推演，高速公路管理平臺可以對不同道路層級如路網(wǎng)、路段、交叉口等的車流量疏散、資源均衡調(diào)度與調(diào)控等提供更加精準(zhǔn)、實時、可靠的方案，助力高速公路擁堵調(diào)控與緩解[5]。

3.5 高速公路擁堵調(diào)控與緩解

3.5.1 交通時空資源失衡問題診斷

高速公路擁堵調(diào)控與緩解有賴于對高速公路的交通時空資源進行有效調(diào)度，使得各交通時空資源能夠在相對均衡的狀態(tài)下得以高效利用。將深度學(xué)習(xí)、人工智能等新興技術(shù)引入到智能交通平臺中，針對前期基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的交通擁堵過程模擬與推演情況，利用上述技術(shù)對高速公路的交通時空資源進行分析，挖掘模擬與推演的交通擁堵過程和交通時空資源二者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及在時間、空間上的重合度與匹配度，以便利用閑置的交通時空資源對即將出現(xiàn)的交通擁堵過程進行干預(yù)與紓解。同時，高速公路擁堵調(diào)控與緩解要著眼于精準(zhǔn)診斷交通時空資源的失衡問題，哪些時空資源利用率超出標(biāo)準(zhǔn)閾值，哪些時空資源利用率偏低且可以用于均衡性輔助與置換，這些均是人工智能算法應(yīng)用在高速公路交通時空資源失衡問題診斷時需要考量的要素[6]。在綜合考慮資源均衡性、匹配度以及實時動態(tài)的交通運行供需情況的基礎(chǔ)上，構(gòu)建高速公路時空資源失衡評價指標(biāo)體系，科學(xué)評判不同場景下的交通時空資源失衡情況，以便智能交通平臺合理調(diào)度時空資源、緩解交通擁堵[7]。

3.5.2 交通網(wǎng)絡(luò)擁堵智能主動均衡調(diào)控

針對擁堵熱點、線、面，揭示交通管控、道路條件、交通流特征等組合因素對路網(wǎng)容量的作用機理，構(gòu)建路網(wǎng)容量關(guān)鍵影響因素辨識方法，建立路網(wǎng)容量約束下分層級聯(lián)主動均衡調(diào)控技術(shù)[8]。例如，基于大數(shù)據(jù)、邊緣計算、5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)研發(fā)智能交通信號控制系統(tǒng)，以AI雷達(dá)和AI攝像頭等感知設(shè)備為基礎(chǔ)，對高速公路上的車流量、路況等進行智能識別研判，根據(jù)現(xiàn)場實時情況遠(yuǎn)程控制、動態(tài)調(diào)整紅綠燈時間，實現(xiàn)交通動態(tài)管控，緩解擁堵、加速特種車輛通行等功能。

4 結(jié)語

智能交通平臺依托移動通信技術(shù)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)、云計算信息處理技術(shù)、Hadoop 信息處理技術(shù)等全面采集與融合交通管理數(shù)據(jù)、交通綜合檢測數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)路況數(shù)據(jù)等，借助大數(shù)據(jù)平臺健全交通管理。同時，與電信運營商、技術(shù)行業(yè)優(yōu)勢企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)地圖服務(wù)商等合作，融合電子地圖、車輛GPS實時數(shù)據(jù)等，對高速公路的各類數(shù)據(jù)進行智能化分析與預(yù)測，并對高速公路的各類資源如監(jiān)控設(shè)備、預(yù)警設(shè)備等交通基礎(chǔ)設(shè)施進行高效調(diào)度與擁堵預(yù)警，為市民提供全面優(yōu)質(zhì)的出行服務(wù)。