基于云边端协同的实时智能交通控制系统
科技
2024-11-16 10:51
北京
编者按：9月12日，在广东省智能交通协会、赛文交通网主办，广东警官学院治安与交通管理学院协办的“智慧交通管理创新发展论坛”上，珠海市公安局交通警察支队科技设施科田野作了《云计算和边缘计算协同式实时动态智能控制系统》主题报告。该报告首先介绍了交通拥堵的根源及治理目标，随后对于当前智慧交通的主要解决方案进行了盘点，并阐述了珠海交警关于智慧交通的思考与实践及相关落地案例，最后分享了对于系统的开放性和可集成性的思考。从技术层面的理解
交警的核心职责在于维护交通安全与秩序。尽管缓解交通拥堵并非其首要任务，但由于交通堵塞通常会引发一系列复杂的问题，因此有效管理和缓解交通拥堵如今也成为交警工作中的重要组成部分。应对交通拥堵，首先要找到拥堵的根源。我国很多城市经过长期的努力及发展，城市路网布局已基本成形，自然性拥堵得到了很大改善，但节假日及早晚高峰期部分路段还有拥堵情况出现。经过分析我们将城市交通拥堵的根源总结为因堵至乱、因乱至堵、因事至堵。进一步分析原因可以发现，当道路承载能力与交通需求出现严重失衡导致时，会导致自然性交通拥堵。一旦出现路口信号控制不科学，部分流向绿时空放，另一部分流向绿时过短，排队过长，将导致交通秩序混乱、交通流失衡，进一步导致车辆随意变道、打尖插队，从而降低了通行效率，形成交通拥堵。交通事件的发生和发展具有突发性及延续性。路口在不确定的时间点、不确定的方向，交通流急剧增加，信号控制无法自适应变化时，会导致路口某方向车辆排队过长并不断加剧，而其他方向的存在空放现象，形成拥堵。城市交通治理的最高目标是畅顺性、秩序性、安全性。我们通过采取一系列有效的治理方法对数据进行收集和综合利用，实现交通流量的全域感知。同时，要实现交通信号控制的实时性、智慧性，交通信号相位的竞争性、优先性、公平性，以及干线的协调性和区域的协同性。当前智慧交通的主要解决方案
当前行业普遍应用的解决方案是以城市大脑为主体，信控优化云平台为基础的智能交通整体架构，此架构的特点是集中历史数据在云端进行优化，生成优化方案并下发信号机上执行，本质上属于静态的优化控制。当前主要智慧交通的技术架构的重点放在云端，包括：算力集中在云端、优化算法集中在云端、控制方案集中在云端。路口边端设备是根据方案按步就班的执行信控方案，完全没有自主性。如下图 图1所示图1中 “多品类信号机互联接口系统”，是云端控制方案与路口边端设备的适配调用部分。如图2所示，是”多品类信号机互联接口系统”的一个示例，目前多品类信号机互联接口系统一般通过不同厂家信号SDK适配器的方式进行对接，不是按照标准协议直连的方式。多品类的信号机互联接口与指挥中心的信号管控中心相连接，由民警等工作人员进行控制，并找到专业的信号优化团队配合日常管理，最大限度适用于当前的交通管理需求。![]()
图2 多品类信号机互联接口系统下面列举两个应用案例补充说明当前主要智慧交通解决方案。智慧交通解决方案应用示例之一：下图图3所示某城市城市大脑AI+信号灯平台的应用示例。随着技术手段的进一步发展，如今行业主要采用以城市交通大脑为主体的信号优控方案，以城市大脑和信号灯算法为引擎，收集整合前端感知数据进行优化这个方案的简要过程为：1、通过数据底盘收集路口交通流量历史数据；2、通过城市大脑人工智能的信号优化算法，形成不同时段的优化方案；3、通过多品类信号机互联接口系统下发方案到路口不同品牌信号中；4、路口信号机按不同时段的优化方案，执行信号灯的控制。这种方案的优势在于能够实现一个平台与多种信号系统互联互通，静态方案式的优化交通控制策略以及交叉口信号优化全生命周期闭环；其局限性则是基于历史数据分析的静态方案式的优化策略，实时性较弱；且在交通饱和度较高、时空分布特征化不突出的情况优化效果不明显。![]()
图3 某城市城市大脑AI+信号灯平台的应用示例智慧交通解决方案应用示例之二：下图图4所示为某城市某信号机厂家多级云平台为主体信号优控方案的应用示例。现在也有部分厂商开发以信号机厂家多级云平台为主体的信号优控方案。该方案的简要过程为通过内嵌在流量相机及雷视一体机的小算力设备收集路口交通流量数据；通过交通视频分析融合平台（或优化平台）人工智能的信号优化算法，形成不同时段的优化方案；通过信号控制平台下发方案到路口不同品牌信号中，路口信号机按不同时段的优化方案执行信号灯的控制。该方案的优势在于能够实现智能检测，实时感知、采集路口流量数据，实现方案式单点优化控制策略，根据流量数据生成绿波方案、可变车道控制等方案。实际应用方面，平台的局限性在于对多品牌信号的统一控制、统一管理较弱；且静态方案式的控制策略，实时性弱，在交通饱合度较高情况优化效果不明显。![]()
图4 某城市某信号机厂家多级云平台为主体信号优控方案我们对当前智慧交通普遍应用的解决方案进行简单的归纳，目前，国内智能交通控制建设采用的普遍方式是大平台、大基建、集中接入、集中控制的设计架构。这种设计架构在车路关系矛盾不突出、交通饱合度不高、时空分布特征相对稳定的情况下，可以在历史数据的基础上，优化信号运行方案，有效减少或避免交通流在时间和空间分布上衍生出来的交通拥堵问题，但也容易形成规范化、制度化的模式。但随着机动车保有量的持续高速增长，超大城市、大城市出现长时间的交通延误，并开始向中型城市甚至到小城市漫延。目前这种架构基础上的智能交通控制系统，在交通流控制上存在的短板开始凸显，具体表现可总结为以下三方面：1、优化算法过度集中在云端信控平台，以优化方案下发的方式进行，对路口实时交通形态影响不及时；2、在单点控制、线路协调、区域协同上的实时控制与交通形态的匹配度不适应；3、设备端的控制过度依赖适配集成厂家SDK接口，对多品牌信号的统一控制、统一管理弱，为道路交通管理实现智能控制工作带来较大影响。针对上述问题，我们对于如何认识、化解、预防上述问题进行了认真的思考及实践探索其中最关键的是能否提高路口端信控设备的自主性及智能性，减少对云端优化的过度依赖，相关实践目前取得了相对满意的成果。关于智慧交通的思考与实践
我们关于智慧交通的总体建设思路主要包括全息感知、统一管理、多级优化、数字赋能、智能决策五大方面，可总结为能感知、能汇聚、能思考、能执行、能反馈，这也非常切合目前国内专家和权威部门对于人工智能四大要素的定义。如图5所示![]()
图5 我们关于智慧交通总体建设思路该解决方案致力打通智慧交通落地的最后一公里，针对高峰期、平峰期容易造成通行权分配不均；主干道配时长，易造成主干道绿时空放；次干道配时短，绿时不够易造成拥堵等一系列城市交通痛点问题，通过平台提供的智能周期模式、智能相序模式、智能绿波、区域协调等智能控制策略，达到智能化改造效果。智能周期模式对“畅通/轻度拥堵/中度拥堵/失衡性拥堵”有效，此拥堵范围内，其周期是无极伸缩的，“严重拥堵”情况下只能采取“单点智控+干线协调+人工干预+区域诱导”等综合的管理措施。智能相序通过对交通状况进行监测，当发现一些交通特征较为明显的路口在某时段某方向没有来车，而对象路口车流需求较大的情况下时，能够在整个相位周期中跳过相位，实现车辆放行。在解决单点问题后，路口的通行效率实现了最大化，但相关路口是否能够承接住通行压力就是智能绿波需要解决的问题。智能绿波需要的是云端和边缘端的系统，在解决了路的问题后，接下来就要解决区域性的问题。当前，很多研究单位都做到了静态的区域性模块化控制，但要想真正实现智能交通区域协调的目标，还需要根据时间和空间的分布，车流情况、交通要素、不同交通需求下的交通资源供给，动态调整区域和区域间的协调，实时动态平衡路网的需求和供给。下图6所示是方案中非常有特色的云边端协同双物联网+AI的分布式架构示意图。云端物联网平台在技术上主要解决高并发数据的接入；在业务上主要进行交通模型的建模及交通数据的展示。边缘端智能物联平台在技术上主要解决工业中不同通讯协设备的接入，在业务上主要做两件事，一是将路口各摄像头的图像，进行AI实时推理，形成结构化的路口车辆及行人数据；二是根据路口车辆及行人数据，实时控制设备端的信号灯。设备端主要采集数据及响应边缘端AI控制器的控制信号。![]()
图6 云边端协同双物联网+AI 的分布式架构示意图当前，行业普遍使用的是大平台、大基建，将大数据进行集中融合，但试想一下，如果进行动态控制适应交通流的变化，计算量会越来越大，平台是否可以承受？此前我们进行过测算，平台很难支撑对于30个路口的数据收集、运算、响应和反馈。但如果将边缘端和云端相结合，这个问题就可以很好地解决。边缘端可以处理前端大量的数据，这样其向云端发送的数据和需求量就非常小，因此可以将其做成高融合的大系统、大平台。下图介绍的是方案的云边端协同技术架构及相关控制模型或模块。控制机采集的数据通过设备管理器、信号机通讯协议管理器、信号模型转换器、AI推理及计算引擎转化为结构化数据。![]()
图7 云边端协同技术架构示意图如果不需要绿波和区域协调，仅进行单点实时智能控制的话，可直接在动态相位控制单元中，把单点控制采集后，形成实时的控制方案和控制逻辑，在执行端给信号机发送信号执行运算。如图8所示![]()
图8 单交叉口交通信号 实时动态智控模式在单点控制适应后，需要实现干线/区域绿波的智能控制，该模式的特点是能够提供智能绿波模式，在单点实时智能控制基础上，叠加实现的智能绿波控制。通过请求/智能应响应的方式实现智能绿波，云端负责统一计算请求参数，边缘端负责按路口实时情况，智能调整相位周期、相位顺序、相位时长。干线及区域的协同，可通过一维、二维协同参数调整的方式，实现平滑转换；智能绿波中，可通过信号机指令直连方式，实现多品牌信号机的协同控制。如图9所示![]()
图9 干线/区域 绿波智控模式珠海体育中心曾举办过一场7万人规模的演唱会，但场馆周边只有不到300个公共停车位，且周边两条主干道承载的过境交通任务非常重，两条次干道承载的生活交通压力也非常大。因此我们采用了区域协同的方式进行单点控制。在需要保护的区域产生车流时，抑制过境车辆，同时在主干道产生生活车流，以实现不同需求的车辆在不同时间的自然剥离，这样实现的区域协调效果是非常好的。云端通过比较友好的人机界面完成建模。如下图所示的可视化路口建模收集的是常规的路口信息、路口渠化信息，路口灯组等，为下一步的建模工作提供基础数据支撑。![]()
图10 交叉口交通模型建模-基础数据可视化信控方案建模是对通行方案相位进行设置，一般情况可根据历史数据设置系统默认的优化相位及配时。![]()
图11 交叉口交通模型建模—相位下图所示是可视化实时路口通行状况，整个界面分为三个区域。区域1是展示相位运行状况，主要包括路口识别车辆数及行人数量、执行相位方向、相位执行状态三方面信息；区域2是交通实时视频展示；区域3是实时采集的路况结构化的数据。![]()
图11 交叉口交通实时数据展示智能绿波的方案配置可根据路口的基本信息，配置绿波带宽的基础信息。![]()
图12 智能绿波设置智能绿波控制运行监控功能可对智能绿波的运行情况，如绿波线路实时视频、绿波线路概况、路口详情等信息进行监控。![]()
图13 智能绿波监控展示在使用这套系统时，每个路口、每个方向都会有相应的评价体系，可以较好的反映出到陆地实时运行状态。边缘端核心职责是感知、研判、管控、优化，方案通过发现问题，解决问题，效果保障等一系列环节到实现核心职责。在问题发现环节，通过多元感知、数据协同、事件检测实现基础设施数字化与交通事件数字化；解决问题环节通过边缘计算平台架构技术，支持路网化交通调度，完成安全认证和信息安全技术，未来支持车路协同优化控制技术。效果保障环节，通过交通流动态均衡调控技术、智能实时决策技术，实现实时智能信号优化服务。![]()
图14 边缘端说明边缘端核心的AI模型是交通路口多任全感知融合模型。模型主要包括三部分：交通融合基础网络部分实现交叉口不同方向交通流量视频的交通基础特征的提取；多尺度特征网络融合部分实现不同尺寸交通参与者的特征融合；多任务预测头部分实现多任务的预测效果，包括不同交通参与者，车流，车牌，交通事故等。![]()
图15 交通路口多任务全感知融合AI模型通过交通感知将路口的交通要素数字化后，可根据不同的交通管理需求，制定不同的交通管理策略。下面分三个场景介绍一下相关项目案例。高峰期场景能够达到智能控制效果，关键指标提升20%以上。当南北直行相位的通行需求占比增大时，延长绿灯时长，增加通行时间；南北直行相位的通行需求占比减小时，缩短绿灯时长，提高路口通行周转率，缩短等待时间；西左转无通行需求时跳相，避免空放。另外，平台提供干线智能绿波模式，高峰期可以进行干线交通流量的协调控制。数据显示，优化后，路口通行周转率和主车道车辆通行时间均增长20%-25%。![]()
图16 高峰期场景低峰期场景，智能控制效果最明显，关键指标提升超过100%。在夜间交通流量不大的情况下，当南北直行相位的通行需求占比增大时，延长绿灯时长，增加通行时间；南北直行相位的通行需求占比减小时，缩短绿灯时长，提高路口通行周转率，缩短等待时间；西左转无通行需求时跳相，避免空放。优化后，主车道车辆通行时间两个周期分别增长 130%、110%。![]()
图16 低峰期场景此外，雨雾天气场景也能达到智能控制效果。雨天视频图像质量降低，可正常识别；当南北直行相位的通行需求占比增大时，延长绿灯时长，增加通行时间；西左转相位通行需求占比增大时，延长绿灯时长，增加通行时间，避免截流；西进口左转无通行需求时跳相，避免空放。同时，平台可提供失效控制算法，保证交通安全。当摄像头失效时，相位周期内自动切换到固定配时模式；智能控制器失效时相位周期内也自动切换到固定配时模式。优化后，路口通行周转率增长14%，主车道车辆通行时间增长27%。![]()
图18 雨雾天气场景经过前端实施改造，我们对机场某丁字路口进行统计，结果显示，小时排队长度、平均停车次数等关键指标相较改造前提升近50%，小时车流量提升10%左右，效果非常显著。![]()
最后介绍一下系统的几大特点。技术方面，边缘端AI感知技术，能够全面感知路口交通信息，是全国首创的智能周期、智能相序、智能绿波模式，并取得了国家发明专利。此外，通过统一交通信号控制模型，统一管控，可实现不同品牌信号机统一实时智能控制。使用特点方面，重用信号机等关键设备，进行少量改造工程即可完成改造，具有良好的经济效益；AI推理在边缘设备中进行，可减少云端算力中心的建设成本，减少高清视频传输到云端，降低网络传输成本。社会效益方面，能够减少车辆等待时间及中断次数，缩短市民出行时间，提升市民出行满意度；降低能源消耗，减少碳排放，促进碳中和，改善城市环境，节约社会成本。此外，该方案也具有非常好的安全性和扩展性。![]()
图20 系统特点该系统经过一段时间的运行，收到了珠海市民和沿路出行群众的广泛好评，珠海电视台、珠海特区报和珠江晚报了解此事后主动做了全方位的报道和宣传。一个好的产品或系统需要具备很好的开放性及集成性，这样才能够使各厂商通过边缘端设备、标准协议、API等与平台进行对接，达到自适应动态调整的控制模式，从而实现单点自适应控制。珠海的平台业务功能具备卓越的开放性和可集成性，能够和多数城市的城市交通大脑等数据平台直接对接，丰富拓展现有的设备供应商、集成商等搭建的平台功能。![]()
图21 系统开放性及可集成性
赛文交通网
有观点的交通财经类交流平台；关注创新，支持创业。
