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        • 智慧交通數字孿生系統:數字孿生交通領域應用方案和價值

          adinnet / 2021-12-06 15:21 /數據可視化

             數字交通正蓬勃發展,數字孿生技術動態實時感知現實世界,打通現實世界與虛擬世界屏障,未來市場空間充滿想象。充分利用數字孿生技術的特性搭建數字孿生智慧交通管理系統是智慧交通信息化建設的有效途徑。

          一、為什么交通需要數字孿生?

             車路協同、自動駕駛、智慧高速等智能交通領域掀起了數字孿生應用熱潮,衍生出行業發展新趨勢。

             交通擁堵、行車難、停車難、公共出行不準時等問題,不僅讓普通的交通參與者頭疼,更是一直困擾交通管理部門的重點民生問題。智能交通在項目建設和運營過程中,更加注重交通數據和系統的互聯互通,強調整體解決方案的質量和效果。

             具備實時性、閉環性的數字孿生進入交通領域,正好彌補了交通管理和控制的不足之處。

             隨著數字孿生的發展,互聯網科技企業的不斷深入,數字孿生逐漸深入到交通行業的各個細分領域,項目建設規劃、城市交通、高速公路、車路協同、自動駕駛等。

          城市交通的建設升級

             在數字孿生的數字空間中,可以利用收集得來的數據進行模型建設,按照相應的需求進行仿真模擬,自動計算城市道路路網密度、干線網密度、人均道路面積等內容,對路網的情況做出分析評價的同時自動優化解決方案,得到最優效果,從而提高道路通行效能。

             交通路口是城市交通事故發生的集中地,匯集了多樣的交通參與者和城市交通問題。因此,交通路口是交通感知設備布置最多的場景之一。

             因此,多家互聯網科技巨頭,先后發布智慧路口、全息路口、全息路網等相關解決方案和系統架構,試圖將數字孿生的部分應用率先實現,為更加依賴數字孿生技術的車路協同、自動駕駛等應用場景的進一步發展奠定基礎。

             相關部門則通過建設數字空間方面的交通數據中心、交通大腦等等,統籌規劃,力爭實現對城市交通的全域管控。

          交通數據可視化.jpg

          智慧高速

             智慧高速是數字孿生建設和應用的熱點之一,當前高速公路的智慧化建設主要集中在幾個方面:

             一是高速公路的出入口,不停車收費、不停車治超檢測等等;

             二是高速公路的行車通行和道路情況的改善,解決雨霧環境、道路病害等問題;

             三是高速公路隧道、橋梁等場景下的常見難題。

             數字孿生依賴AI等科技技術在專業領域上的突破,因此在車路協同、自動駕駛領域建設上,互聯網科技巨頭是主要的建設推動者,科技公司相繼進入該領域并且持續加大投入。

          二、智慧交通數字孿生解決方案

             基于數字孿生城市的數字空間,結果大數據采集的交通信息和高精度地圖,對城市交通進行模型建設和仿真模擬,對城市路網提出分析評價和優化,從而解決城市道路的通行問題??稍跀底謱\生空間中依據交通行為特征和規則,判斷推演交通流的變化情況,對交通管理形成科學預判。宏觀上,數字孿生可實現交通態勢協同感知、紅綠燈動態配時、交通流量統計、路口擁堵報警等功能,通過將城市中的物理基礎設施、信息技術設施、社會基礎設施和商業基礎設施連接起來,對數據進行收集、清洗、存儲和標準化,基于融合數據建模實現交通的智能預測和決策,賦能智慧交通、智慧城市。微觀上,數字孿生可實現交通突發事件的檢測和報警,為駕駛車輛提供道路基礎設施靜態信息及運營動態信息,保障和提升駕駛汽車安全性。

          數字孿生智慧交通管理系統架構.jpg

          數字孿生智慧交通管理系統架構

          三、數字孿生在交通中的應用價值

             數字孿生的核心在于將物理道路、基礎設施和交通目標全部轉化為帶有特征信息的數字,從而轉化成供機器自動讀取和識別的語言。在該基礎前提下,我們可以獲取道路和設備全生命周期狀態過程,并將含有位置、速度、角度、輪廓、類型的交通參與目標直接提供給計算單元讀取,自動判別目標行為。

             區別于傳統視頻監控,數字孿生的在立體多維呈現不受光線條件的影響,可最為直觀全面的了解實時交通狀態,靈活切換任意視角,迅速查看交通事件發生情況,從路網的交通態勢到微觀車輛的行為,都可一目了然。

             城市管理當中依托機器自動識別讀取,可以極大提高交通管理效率,識別到交通異常自動報警并評估對道路通行的影響規模,通過分析交通態勢自動下發應急預案,人工只需要二次確認事故并確認處置方案,較傳統交通管理模式更為便利高效。

             另一方面帶來的價值,依托極低時延網絡,對于微觀交通行為的預測,依據交通參與者的空間位置、速度、方向等判定碰撞可能性并為車輛或行人提供預警。長期的精準數據分析,也可為交通管理策略、交通應急處置預案優化提供更精準的依據,可不斷優化和支撐數據分析。

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