陆化普:智能交通管理系统发展展望

 

　　6月10日-11日，一年一度的卫星导航与位置服务国际论坛暨第九届中国卫星导航与位置服务运营商大会在深圳会展中心隆重举行，为期两天的大会共三场论坛三场对话会吸引了近千位专业人士参与。


　　清华大学交通研究所所长陆化普在交通领域钻研多年，所作题为"城市智能交通管理系统的发展展望"的演讲，比较全面的介绍了一下城市智能交通管理的情况，提供了该领域应用服务的方向和对技术产品的思考。

　　城市交通面临的三大挑战

　　大家知道，任何服务离不开需求，如果我们不能深刻地理解需求，就不可能抓住服务，不可能抓住商机。从当前交通现状来看，城市交通正长期面临着最为严峻的挑战，主要有三方面：

　　第一是交通拥堵。这是当今全球都热议的话题，中国的机动化快速发展，现在全国有机动车2.5辆，主要的城市相继进入严重的交通拥堵状态。过去我们谈拥堵，首先想到的是北京、上海、广州等城市，但现在不单是省会城市，所有主要的城市都面临着严峻的交通拥堵的问题。

　　第二是大气污染。最近几年，除了拥堵以外，大气环境污染也是我们面临的一个非常严峻的问题。大家知道雾霾天气连续不断，严重地影响了我们的生活环境质量，甚至影响我们正常的生活工作。

　　第三是交通安全。尽管我们国家连续不断地在采取交通安全的措施，到目前为止，全国每年交通死亡人数达到6万人左右，虽然万车死亡率已降到3.6%左右，但是和发达国家相比，我国的差距还非常明显。比如说安全水平最高的日本，它万车死亡率是0.67%，像美国这样机动和人口数量大的国家，它的万车死亡率也只有1%左右，所以我们的差距还比较大。

　　我们的城市交通不但面临着以上严峻的挑战，还面临着日益增长的新的需求，以下详细介绍。

　　提高智能交通服务水平的技术

　　近年来，交通运输部正在加快公交都市的建设。公交都市有一个评价的体系，目标是要提高公交的分担率。怎么提高呢？就是提高公交的服务水平。服务水平首要的，就是公交速度要快。为了解决快的问题，我们就要解决公交路线问题；整个城市要想解决交通拥堵和环境污染的问题，就要提高智能交通的运营管理水平；要想使交通运输的效果更好，就需要把交通控制和交通诱导很好地协同起来。因此，提高智能交通的服务水平迫在眉睫。

　　以上是当前交通领域最为关注和亟待解决的问题，好在相关技术为交通问题的解决提供了可能。

　　一、感知技术。前面几位嘉宾谈到，我们很快就会进入一个全感知的世界，全感知的环境。

　　二、移动互联网技术。现在智能手机日益普及，我们已从3G迅速迈入4G时代，网络变的越来越发达，使迅速传输信息的可能性和能力大大增加。

　　三、大数据和云计算技术。大家也提到了大数据，我们的交通管理是动态管理的，有大量的数据和信息需要处理。云计算对挖掘大数据的规律，发掘数据信息中的问题，找到解决问题的办法，提供了很好的条件。刚才社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪先生，演讲的有一句话，我觉得非常精彩。"到目前为止我们谈智能，它是静态的、被动的、封闭的，而接下来由于位置服务的加盟，由于移动通信的发展，使得我们有可能把这三者的特征变成'动态的、主动的、开放的'，所以就为我们解决交通问题提供了更宽广的前景和更好的应用可能性。"

　　因此，智能交通市场需求很大，技术的飞速发展促使系统进入更智能、决策更科学、管理更精细、效果更显著的时代。去年年末，我主持了一期智能交通系统发展展望的专刊，我用了一个词叫"智能交通的发展已经进入了跨越式发展的前夜，是具有巨大突破可能性的前夜"，所以我认为，随着位置服务和北斗导航、无线通讯等等的迅速发展，交通领域可能会出现巨大的、革命性的变化。

　　智能交通服务包：位置服务很重要

　　在智能交通服务方面，我想重点说的是智能交通的服务包，如信号控制、交通流匝道优化控制、动态组织管理等，这是美国做智能交通框架的时候，提出的交通管理的主要目标要求。从智能交通发展的角度看，内容更为紧迫一点。

　　城市交通服务日前面临着多种需求，包括交通规划辅助决策系统需求，交通协同控制系统需求，交通事故管理系统需求，多途径的异常交通状态监控，区域动态交通组织管理和交通信息服务系统需求等。而城市动态交通信息的采集，传输，融合是满足以上需求的最核心技术。

　　交通信息采集处理系统工作模式是，首先将交通信息采集处理系统采集到的多种交通信息进行数据整合，分析交通参数（交通量、车速、阻行时间、占有率等）在不同交通状态下的变化规律，再找出他们与城市道路交通状态之间的关系，确定出城市道路交通状态的交通流特性，从而来预测整个道路上的交通流，来得到交通宏观态势的监控、短时交通流的预测，再进行预警，进行诱导，进行控制，以及面向交通出行者的信息发布。

　　随着移动互联网、大数据、云计算等新技术的不断融入，交通数据信息采集处理系统进入了新领域，我暂且用城市交通信息中心来代表我们庞大的、复杂的系统，位置信息为当前交通数据采集和挖掘分析提供了更高级的应用。主要体现在两个方面：

　　在数据采集方面，实现了信息的多元融合。传统交通信息数据的采集，通过线圈、地磁、视频、微波红外等等数据来采集。新型的交通数据采集更宽泛，有手机通讯、社交网络、蓝牙通讯、北斗系统等，因此，新兴的信息是多元融合的信息，包括视频的、交通流的、位置的、文本的，无论是从它的格式还是它的性质，都具有多样性；

　　在数据信息分析处理方面，更加精准高级。过去，传统应用模块提供车辆位置和行驶数据等动态交通信息内容有限，功能低级，很粗糙，而有了位置信息之后，可以使传统应用模块的功能得到提升，提供更高级的应用服务，让交通需求中态势的分析和判断变得更精确、更精细、更准确。

　　在本次卫星导航与位置服务国际论坛上，嘉宾对位置信息做了精彩演讲，对于交通来说，位置信息是最根本的信息。因此，位置信息在满足城市交通服务需求方面重要性不可忽视，以下就几个方面来谈：

　　第一，要解决交通问题，需要科学的规划。我们规划依据什么呢？要依据交通需求特性。我们所说的交通需求特性，就是交通需求的总量特性、时空分布特性，出行距离、方式分担等等特性。其中最重要的就是交通的空间分布特性。我们需要掌握一个城市在一天当中，大家从哪儿来，到哪儿去，他行走哪条路线，采用了什么样的交通方式。而这些和位置信息关系都极为密切。过去，我们都是通过大规模的交通调查来获得静态的、断面的交通数据，而现在，如位置信息利用得好，我们不但能够获得某一个断面的位置信息数据，还可以获得每个月、每天、每小时，甚至每分钟的信息数据，有了这些信息，我们能做大量的数据，为交通规划与管理的辅助决策支持提供重要支持。

　　第二，交通协同控制在当前非常紧迫，其中信号控制和交通流匝道优化控制是重要方面。对于信号控制系统，我们希望它更精细、更准确。因为即便是现在比较先进的系统，控制方面依然存在很多的假设，如车流平均车速的假设等等，这些会受到连续不断的串线干扰、分流合流，所以它到了控制时点，信息依然有很大的误差。实时的位置信息的加盟，能够更精准地进行信号控制，包括更好的滤波控制等等。还有交通流匝道优化控制。大家知道，随着解决交通问题的不断深入，各个城市陆续投入了良好的交通基础设施。那么这些设施怎么样才能充分地发挥作用？建立交通流特性实时分析预测系统，支撑交通流的动态组织、交通控制与诱导的结合，实现动静态交通管理的一体化，进而实现现有道路交通基础设施的有效利用，能使城市道路运营管理发挥最大功效，因此，交通流匝道的优化控制，也被提到了议事日程。

　　第三，位置信息在交通管理系统应用上也很重要，包括区域交通组织管理系统需求，交通事故管理系统需求等。大家知道，为什么会出现拥堵呢？就是因为有一些交通的瓶颈点，这个瓶颈点是交通的需求超过了供给，从而形成了交通拥堵的源头，这些源头迅速蔓延，就形成了大规模的交通网络上的拥堵。为了解决这个问题，我们要从区域的层面，通过动态的交通组织管理来系统地解决问题，特别在最大优化路网需求方面。在动态交通信息中，有的地方集中，有的地方需求少一点，而有了位置信息，就可以进行动态的交通组织，平衡交通需求的时空分布。还有可变车速管理，多途径的异常交通状态监控和应急处理，这些我就不展开做说明了。因此，位置信息在交通管理系统应用中非常重要。

　　应用服务紧迫，交通管理亟需高效智慧

　　如果交通行业能够提供以上高级的应用服务，就能让交通管理变得更加精准、更加智能、更加及时、更加可视化，从而使服务对象如政府的决策者、交通管理者、企业的运营者、个体出行者等，获得他们所期待的实时的信息，从而使得整个交通运输系统的效率大大提高。

　　大数据和云计算技术等在智能公交、智能交通信号控制系统的应用，仍然是当前智能交通关键技术和当前的应用重点，在此基础上，实时交通的特性分析与信息服务，以及实时交通需求特征分析和交通组织化，以及在线辅助决策支持系统的实现，都是城市智能交通管理系统较为紧迫和现实的需求。（施维维  整理）