如何通过数字孪生等技术助力高速智慧化建设?

智能交通技术
智能交通技术
事实上,随着我国汽车保有量的逐年攀升,车多路少的矛盾日益突出。借由5G、AI、大数据等信息技术推动交通新型基础设施建设,实现高速的智慧化管理,以解决道路拥堵、事故频发、交通资源利用不均衡等难题,一直是行业努力的方向。

今年4月初,G15沈海高速盐城段发生了四车相撞致11人死亡的重大交通事故,事件的起因仅仅是一条从货车上脱落的轮胎!据悉,从轮胎脱落到悲剧发生长达18分钟的空窗期,没有任何人发现道路异常。试想如果高速公路实现智慧化管理,能够提前预警并将应急措施通知其他驾驶员以及高速管理者,这样一场事故是否可以避免?

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事实上,随着我国汽车保有量的逐年攀升,车多路少的矛盾日益突出。借由5G、AI、大数据等信息技术推动交通新型基础设施建设,实现高速的智慧化管理,以解决道路拥堵、事故频发、交通资源利用不均衡等难题,一直是行业努力的方向。

但在智慧高速的建设过程中,行业面临着几大难题:

感知弱:高速公路的路况检测设备,往往只能覆盖桥梁、匝道口、收费站等重点区域,难以形成有效的全局感知。由此带来的后果就是管理部门对路况信息的获取往往滞后,对各种交通状况的处置大多只能依据过往的经验判断,难以形成有效的主动预警和管控。

触达能力弱:当前各种交通路况信息的下发缺少精准有效的触达渠道,用户很难在第一时间获得有效信息。

路况全域感知、管理高效决策、信息精准触达,围绕着智慧高速建设的痛点,行业正在展开激烈的军备竞赛。在信息技术领域有深厚积累的众多互联网科技企业也加入其中。其中,腾讯于今年6月在世界数字交通大会上发布了“数字安途”智慧高速解决方案,将发挥数字孪生、云计算、AI等数字优势能力,助力行业构建具备全感知、强计算、准决策、泛触达能力的智慧高速。

以数字孪生技术的应用为例:

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融合路侧毫米波雷达以及车辆传感器对道路信息的感知结果,通过数字孪生技术进行仿真推演,可以帮助车辆提前预知超视距的路况动态信息;

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更进一步,融合道路上多台车辆的感知推演结果,可以为交通管理部打开“上帝视角”,从宏观上掌握一个区域的交通信息,将交通管理从被动响应变成主动管控;

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此外,通过车内智能终端、手机等用户触点,可以将各种路况提醒、交通管控措施精准下发给目标人群,实现交通管理的有效、及时响应。

来看一个具体的应用场景,假设早高峰时期某桥梁上发生剐蹭封堵了右侧两车道,此时借助数字孪生技术可以迅速还原交通事故场景,并且仿真出其它车辆试图变道绕行、绕行失败、后车补位、周围车辆减速通过等现实中可能存在的动作,全景展现事故发生后各个时间段内大桥的交通状况,为警队勤务提供决策依据。此外,基于真实交通流数据的接入,还能够从宏观上展现事故对周围区域造成的影响,协助指挥中心监控地面交通状况,及时发布交通拥堵,交通预警,交通诱导等信息,最小化事故影响。

除了上述场景,基于数字孪生技术还可以:

模拟重点区域在极端条件下的交通状况,协助交警完成巡检和路面勤务工作;

仿真推演多路口联动的最佳交通信号灯控制方案,协助交警部门合理配置信号灯时长;

通过仿真推演为道路路口的改扩建计划制定提供科学依据。

数据被当作是信息时代的石油,对数据的高效利用正在驱动各行各业的数字化转型,而数字孪生正是一项让数据充分发挥价值的关键技术。从自动驾驶到智能交通,腾讯沉淀了丰富的人流、车流、物流数据资源,也在数字孪生领域积累了雄厚的技术和实践经验,同时腾讯还拥有丰富的C端用户触点。基于这些优势,腾讯将与高速公路所有建设者和业主一起共同构建高速出行服务生态,为人们带来更加便捷、高效、安全的出行体验。

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