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  • 智慧交通数字孪生系统:数字孪生交通领域应用方案和价值

    adinnet / 2021-12-06 15:21 /数据可视化

       数字交通正蓬勃发展,数字孪生技术动态实时感知现实世界,打通现实世界与虚拟世界屏障,未来市场空间充满想象。充分利用数字孪生技术的特性搭建数字孪生智慧交通管理系统是智慧交通信息化建设的有效途径。

    一、为什么交通需要数字孪生?

       车路协同、自动驾驶、智慧高速等智能交通领域掀起了数字孪生应用热潮,衍生出行业发展新趋势。

       交通拥堵、行车难、停车难、公共出行不准时等问题,不仅让普通的交通参与者头疼,更是一直困扰交通管理部门的重点民生问题。智能交通在项目建设和运营过程中,更加注重交通数据和系统的互联互通,强调整体解决方案的质量和效果。

       具备实时性、闭环性的数字孪生进入交通领域,正好弥补了交通管理和控制的不足之处。

       随着数字孪生的发展,互联网科技企业的不断深入,数字孪生逐渐深入到交通行业的各个细分领域,项目建设规划、城市交通、高速公路、车路协同、自动驾驶等。

    城市交通的建设升级

       在数字孪生的数字空间中,可以利用收集得来的数据进行模型建设,按照相应的需求进行仿真模拟,自动计算城市道路路网密度、干线网密度、人均道路面积等内容,对路网的情况做出分析评价的同时自动优化解决方案,得到最优效果,从而提高道路通行效能。

       交通路口是城市交通事故发生的集中地,汇集了多样的交通参与者和城市交通问题。因此,交通路口是交通感知设备布置最多的场景之一。

       因此,多家互联网科技巨头,先后发布智慧路口、全息路口、全息路网等相关解决方案和系统架构,试图将数字孪生的部分应用率先实现,为更加依赖数字孪生技术的车路协同、自动驾驶等应用场景的进一步发展奠定基础。

       相关部门则通过建设数字空间方面的交通数据中心、交通大脑等等,统筹规划,力争实现对城市交通的全域管控。

    交通数据可视化.jpg

    智慧高速

       智慧高速是数字孪生建设和应用的热点之一,当前高速公路的智慧化建设主要集中在几个方面:

       一是高速公路的出入口,不停车收费、不停车治超检测等等;

       二是高速公路的行车通行和道路情况的改善,解决雨雾环境、道路病害等问题;

       三是高速公路隧道、桥梁等场景下的常见难题。

       数字孪生依赖AI等科技技术在专业领域上的突破,因此在车路协同、自动驾驶领域建设上,互联网科技巨头是主要的建设推动者,科技公司相继进入该领域并且持续加大投入。

    二、智慧交通数字孪生解决方案

       基于数字孪生城市的数字空间,结果大数据采集的交通信息和高精度地图,对城市交通进行模型建设和仿真模拟,对城市路网提出分析评价和优化,从而解决城市道路的通行问题。可在数字孪生空间中依据交通行为特征和规则,判断推演交通流的变化情况,对交通管理形成科学预判。宏观上,数字孪生可实现交通态势协同感知、红绿灯动态配时、交通流量统计、路口拥堵报警等功能,通过将城市中的物理基础设施、信息技术设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来,对数据进行收集、清洗、存储和标准化,基于融合数据建模实现交通的智能预测和决策,赋能智慧交通、智慧城市。微观上,数字孪生可实现交通突发事件的检测和报警,为驾驶车辆提供道路基础设施静态信息及运营动态信息,保障和提升驾驶汽车安全性。

    数字孪生智慧交通管理系统架构.jpg

    数字孪生智慧交通管理系统架构

    三、数字孪生在交通中的应用价值

       数字孪生的核心在于将物理道路、基础设施和交通目标全部转化为带有特征信息的数字,从而转化成供机器自动读取和识别的语言。在该基础前提下,我们可以获取道路和设备全生命周期状态过程,并将含有位置、速度、角度、轮廓、类型的交通参与目标直接提供给计算单元读取,自动判别目标行为。

       区别于传统视频监控,数字孪生的在立体多维呈现不受光线条件的影响,可最为直观全面的了解实时交通状态,灵活切换任意视角,迅速查看交通事件发生情况,从路网的交通态势到微观车辆的行为,都可一目了然。

       城市管理当中依托机器自动识别读取,可以极大提高交通管理效率,识别到交通异常自动报警并评估对道路通行的影响规模,通过分析交通态势自动下发应急预案,人工只需要二次确认事故并确认处置方案,较传统交通管理模式更为便利高效。

       另一方面带来的价值,依托极低时延网络,对于微观交通行为的预测,依据交通参与者的空间位置、速度、方向等判定碰撞可能性并为车辆或行人提供预警。长期的精准数据分析,也可为交通管理策略、交通应急处置预案优化提供更精准的依据,可不断优化和支撑数据分析。

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