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达尔智能“多维数据干线协调智能诊断系统”—助力交通组织精细化管理

达尔智能“多维数据干线协调智能诊断系统”—助力交通组织精细化管理

发布日期:2021-07-29 浏览次数:177

       城市交通对城市经济发展起着举足轻重的作用,它也是衡量一个城市文明进步的标志,然而随着城市经济的快速发展和机动车保有量的快速增加,城市交通拥堵已成为带有普遍意义的“城市病”。但是随着交通供给与交通需求不平衡发展,交通运行效率低下、交通拥堵事件常发、交通安全事故频发、交通环境污染以及高能耗等交通问题严重困扰城市发展。传统依靠交警人工排查问题、结合现场指挥的交通治理模式已远不能适应日益凸显的交通改善需求。  

       对于城市道路交通组织的各类问题,进行高效、精准的问题诊断,提供合理、有效的交通改善方案,达尔研发了“多维数据干线协调智能诊断系统”,从交通系统层面提升城市交通的效能与安全水平。软件系统分为IaaS、PaaS、SaaS三层架构,IaaS层主要包括接入数据源;PaaS层主要包括大数据平台和算法建模;SaaS主要包括绿波运行状态实时监控、绿波运行效果评价、绿波运行问题诊断、智能优化方案推荐等功能。以高精数据中心为核心支撑,交通工程专业理论与互联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术的结合,完成多维度数据分析、智能诊断+辅助决策”,由智能系统代替原来的人工工作。加之专家经验和理论模型联动分析可以获得多方面的诊断及优化建议。线上系统可针对专家优化方案的实践结果进行再分析,线下专家可以评估审核系统优化方案,实现线上线下相结合的协同处理模式,解决交通组织顽疾,实现交通组织的精细化管理。



案例分析

       峨山路位于安徽省芜湖市弋江区,是一条主要交通干道,整体东西走向,西起长江南路,东至九华山南路,干道四周分布着购物中心、学校、公园、科技园、居民区,属于典型的交通高负荷主干道。



       系统通过对峨山路绿波线路进行实时监测诊断,以多维数据为底座、以交通模型算法为支撑,全面对峨山路绿波运行状态进行评分,诊断线路交通运行瓶颈所在,辅助交警选择交通优化措施,改善峨山路的交通秩序,降低交叉口的交通事故,提高城市主干道的通行效率,降低车辆在交叉口的停车次数、停车延误,降低车辆油耗,减少车辆尾气排放,为芜湖市民打造一个安全、有序、畅通、高效、节能环保、可持续发展的交通环境。


调整方案

1、利用停车次数、过车流量、平均行程时间3项评分指标,对绿波线路过车及相位切换等数据进行分析,实现线路走向可视化展示、线路各天不同时段评价得分趋势展示、线路全时段指标详情展示以及线路运行评价等级划分。

2、以单一路段做为研究对象,对绿波线路各路段分时段计算评分,并通过过程车辆数、停车车辆数、平均行程时间、平均速度指标深层展示路段运行状态。

3、利用平均速度、相位差、通行能力等13项诊断指标结合绿波线路卡口过车、相位切换等数据,分别针对绿波线路、绿波各单一路段提出多方面的诊断及优化建议,辅助交警解决交通干线运行顽疾,实现交通组织的精细化管理。


4、依据上述干线绿波优化改善意见,针对单双向绿波控制策略,优化路口信号配时、相位相序和相位差等参数,减少双向停车次数和行程时间,改善车流的通行效率,达到以下的优化目标:

(1)高峰期减少路口的排队长度,预防路段拥堵溢出,最大限度追求路口通行能力;

(2)平峰期实现绿波效果,减少主干道延误,提高主干道通行效率,缩短整体行程时间;


长江南路优化后的配时方案

优化效果

       通过对干线协调方案实施前、后的仿真分析得出,实施优化方案后,峨山路的运行效率,交通拥堵有了明显的改善。以下为优化前和优化后早晚平峰时段的旅行时间、停车次数、行驶速度对比。

       从早晚平峰时段的旅行时间、停车次数、行驶速度等数据指标可以得出,优化方案实施后比优化前的都有所改善,特别在车辆旅行时间上有了明显的缩短,早高峰时段旅行时间西向东平均减少54.8%、东向西平均减少28.1%,平峰时段旅行时间西向东平均减少23.4%、东向西平均减少10.8%,晚高峰时段旅行时间西向东平均减少44.4%、东向西平均减少36.9%,停车次数和行驶速度也得到了一定的优化。


       未来,多维数据的干线协调智能诊断系统将进一步实现互联网+大数据+人工智能+交通的高度智能融合,在交通工程学科原理的基础上,对现有的技术手段进行革新,基于交通工程师的智慧,结合数据与专业技术,形成“数据+技术+经验+智能”的创新模式。为广大政府交通主管部门及规划设计单位,从规划、设计、建设到管理,提供更加精准、高效、专业的交通组织服务。