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广州打造智慧交通 滴滴助力城市“提速”

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发表于 2017-12-29 12:03:57 | 显示全部楼层 |阅读模式

智慧交通

智慧交通


  日前,全球最大的一站式出行平台滴滴发布了智慧信号灯2.0版,把信号灯优化工作从一条道路扩展到整个区域的多条道路。这是国内首个以浮动车轨迹数据为基础的整体区域优化系统,运用后城市最大的得益,是使得高峰期道路延误时间下降超过20%。滴滴在解决国内交通领域一大难题的同时,也以互联网技术和数据方面的强大优势诠释社会责任。
  滴滴参与济南武汉等地信号灯配时优化工作
  “互联网+大数据”应用于红绿灯可以通过优化信号灯配时,帮助城市治理拥堵。滴滴智慧交通团队目前的工作方向之一,就是将滴滴平台海量的大数据运用于城市信号灯配时调节,让汽车在道路上的通行更顺畅。今年上半年,滴滴首次发布该领域的成果——国内首个以浮动车轨迹作为数据基础的“智慧信号灯”,在落地济南经十路一个月之后显示出成效,经十路早晚高峰期的交通延误时间均下降了超过10%。
  经十路是济南最重要的交通主干道,承担着东西向的城市通行重任,是济南最宽阔的一条道路,但是长期以来也是济南全城最拥堵的道路之一。为了改善经十路的交通状况,济南交警与滴滴出行合作,在经十路的山大路到舜耕路的六个路口,试行基于融合了滴滴平台浮动车轨迹,以及济南交警卡口、地磁等多元数据之后,研发出的新型“智慧信号灯”。
  数据显示,经十路山大路到舜耕路路段,工作日早高峰平均延误时间下降10.73%,晚高峰平均延误时间下降10.94%。在停车次数方面,经十路的数据也有明显下降,工作日晚高峰停车次数下降8.7%,早高峰下降6.7%。同时,“智慧信号灯”还极大地减少了经十路上各个路口车辆完全“堵死”的情况。
  分析认为,“智慧信号灯”的落地,反映出交警部门打破了原有的交通流信息采集模式,运用移动互联网数据来优化调整信号灯配时,这也为解决城市道路拥堵提供了新的思路。这也意味着,利用大数据、高科技算法,滴滴可以帮助城市交通变得更通畅、更有效率,从而提升城市居民的生活品质,让整座城市变得更智慧。
  济南的成果很快扩展到其他城市。现在滴滴已经与济南、武汉、成都、深圳、广州、苏州、贵阳等国内20多个城市达成合作,以大数据技术支持整体优化交通管理体系。以武汉为例,滴滴智慧交通在缓解武汉交通拥堵上已有成效。数据显示,武汉江发路早高峰各路口平均通行时间降低13.30%,各路口平均延误时间降低29.74%,干线方向整体延误时间降低23.37%;武汉京汉大道平峰期各路口平均通行时间下降4.93%,各路口平均延误时间降低8.53%,干线方向整体延误时间降低5.81%。
  大明湖区域内道路总体延误时间下降
  在优化一条道路的基础上,滴滴近期还将范围扩展到了一个区域。在济南大明湖区域,经过滴滴优化后,高峰期道路延误时间下降超过20%。这是继“智慧信号灯”后,滴滴推出的国内首个以浮动车轨迹数据为基础的区域整体优化系统。有了此前优化信号灯的技术基础和经验,不难发现这次滴滴在区域优化中的算法和技术又更上一层楼。
  滴滴与济南交警合作,共同对大明湖区域的7条主干道、43个路口进行信号灯优化,试行一个月后成效显著,工作日区域平均速度提升17.1%,延误下降18.8%,更为拥堵的周末区域平均车速提升31%,延误下降23%。滴滴智慧交通,一直致力于用滴滴轨迹大数据解决城市拥堵问题,帮助交管部门以及其他交通团队更高效便捷地管理信号控制,降低城市拥堵,此次合作目的也在于此。
  大明湖区域是由明湖北路、顺河西街、泺源大街、历山路围起的回字形区域,包含大明湖、黑虎泉、趵突泉等旅游区,世贸广场、恒隆广场等城市中心商业区以及多家学校、医院。这几大城市核心区叠加,无论在工作日平峰还是周末节假日,都人山人海熙来攘往,复杂程度和优化难度也成指数级上升。
  滴滴与济南交警针对这一区域的特点,提出要从整个区域系统出发,根据滴滴浮动车大数据交通量检测,去协调区域内43个路口的交通信号配时,从而取得整体最优效果。双方采用了溢流防控、绿波控制、节点疏通、缓进快出等方法对这一区域进行优化。一天中不同时段的交通模式有较大差别,相似度低,为了更精细地进行优化,滴滴还将一天划分为不同的时间段,针对特定的交通模式,给出更精细的配时优化方案。
  滴滴强大的数据能力为优化提供了良好基础。经过5年的发展,滴滴已经成长为全球最大的一站式出行平台。滴滴平台上日订单量达2500万单,相当于全球其他市场所有移动出行市场总量的2倍。这也意味着,滴滴大数据规模以及数据分析、利用能力获得指数级的提升。目前,滴滴平台每日新增轨迹数据超过70TB,每日处理数据超过4500TB,每日路径规划请求超过200亿次。丰富及高质量的数据为持续进行交通组织优化提供了良好基础。
  算法技术上一层楼 构建城市更智慧交通
  这个有“魔力”的智慧信号灯2.0版,它是继“智慧信号灯”后,滴滴推出的国内首个以浮动车轨迹数据为基础的区域整体优化系统。有了此前优化信号灯的技术基础和经验,不难发现这次滴滴在区域优化中的算法和技术又更上一层楼。由于浮动车轨迹数据覆盖区域大,能够很快速地调出多个路口的浮动车通行数据,实时地度量红绿灯效果。所以比起传统的人工采集方式,节省了更多的人力物力,也更加精准。
  众多纵横交织的道路构成了城市交通网络,每个路口都是寸土必争,一个微小的改变就可能对道路畅通产生影响,而路口的信号灯正起到规范秩序,合理分配路权的作用,将道路和时间资源科学分配,是能够改善交通环境,提升交通品质的重要因素。
  而交通的拥堵,与路口交通信号密切相关。一个信号的调整,相邻路口交通信号的改变都会影响路口的交通状况。区域协调,将原来单点及单条干道的路口信号灯优化从点和线的控制,上升到面的控制。如何提高这一庞大又复杂系统中交通信号控制的协同效应,在交通领域一直是个难题。
  过去,交通信号灯配时工作,更多靠个人经验,很难保证科学性和准确性。后来,交警开始建立自己的数据平台,通过卡口、线圈、地磁、摄像头等搜集而来的行车数据进行综合判断,确定红绿灯时长。但该方法的缺点也显而易见——缺乏实时动态数据,精确性仍待提高。
  而滴滴尝试用大数据的力量解决传统靠人力优化的不足,实现区域自动化的系统控制,提高车流通行效率,提升城市交通品质。滴滴希望能在接下来的尝试中,与广州的交警部门和传统优化团队继续深度合作,进一步挖掘轨迹大数据在信号配时优化和评估的优势,提升交通信号优化的效果和效率。
  业内人士认为,有了从路口改善到区域优化的经验,滴滴未来可以将整个城市作为系统进行优化,构建城市更智慧的交通、为市民带来更畅通无阻的城市出行,凭借自身的技术优势造福市民生活,用实力诠释社会责任。

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