《2021智能交通产品与技术应用汇编》

发布时间:2022-1-14 | 杂志分类:物流交通
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《2021智能交通产品与技术应用汇编》

两广地区未来洪水情景下高速公路风险评估 273评估水位因素需考虑河流水位和地表高程。本研究选取 2010 年 6-9 月珠江流域水文站点平均水位高度,利用式 8 表示水位因素 RL,按照表 3 所示规则划分水位因素等级。RL = HR - HDEM (8)表 3 水位因素分级 水位因素(RL) 等级 描述< 0 m 1 级 低0 - 10 m 2 级 中低10 - 50 m 3 级 中高> 50m 4 级 高其中,HR 是河流水位(mm),HDEM 是地形高程(mm)。洪水致灾因子可由下式表示:Hf = P * RL (9)可依据表 4 获得洪水致灾因子危险性等级分值:表 4 洪水致灾因子危险性等级矩阵 径流因素等级 P洪水致灾因子等级等级 Hf 低 中低 中高 高1 2 3 4 低 1 1 2 3 4 中低 2 2 4 6 8 中高 3 3 6 9 12 水位因素等级 RL高 4 4 8 12 16 注 1:洪水致灾因子危险性等级分值 Hf 为水位因素等级 RL 和径流因素等级 P 相乘的结果。注 2:洪水致灾因子危险性等级分值 Hf 划分为五个等级并赋以五种颜色,表示洪... [收起]
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《2021智能交通产品与技术应用汇编》
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两广地区未来洪水情景下高速公路风险评估

273

评估水位因素需考虑河流水位和地表高程。本研究选取 2010 年 6-9 月珠江流域水文站点平均水

位高度,利用式 8 表示水位因素 RL,按照表 3 所示规则划分水位因素等级。

RL = HR - HDEM (8)

表 3 水位因素分级

水位因素(RL) 等级 描述

< 0 m 1 级 低

0 - 10 m 2 级 中低

10 - 50 m 3 级 中高

> 50m 4 级 高

其中,HR 是河流水位(mm),HDEM 是地形高程(mm)。洪水致灾因子可由下式表示:

Hf = P * RL (9)

可依据表 4 获得洪水致灾因子危险性等级分值:

表 4 洪水致灾因子危险性等级矩阵

径流因素等级 P

洪水致灾因子等级等级 Hf 低 中低 中高 高

1 2 3 4

低 1 1 2 3 4

中低 2 2 4 6 8

中高 3 3 6 9 12

水位因素等级 RL

高 4 4 8 12 16

注 1:洪水致灾因子危险性等级分值 Hf 为水位因素等级 RL 和径流因素等级 P 相乘的结果。

注 2:洪水致灾因子危险性等级分值 Hf 划分为五个等级并赋以五种颜色,表示洪水致灾因子的不同等级:灰色代表低风险,表示为Ⅰ

级;黄色代表中低风险,表示为Ⅱ级;橙色代表中风险,表示为Ⅲ级;红色代表中高风险,表示为级Ⅳ;深红色代表高风险,表示为Ⅴ级。

1.2.3 路段洪水风险评估

选取洪水致灾因子危险性等级和高速公路路段重要性评价公路洪水风险等级(风险等级划分规

则见表 5),可用下式表示,表示为 R1、R2 和 R3:

R1(EB)= Hf * EBi (10)

R2(CRI)= Hf * CRIi (11)

R3(DRI)= Hf * DRIi (12)

表 5 公路洪水风险分级矩阵

洪水致灾因子等级 Hf

路段洪水风险等级分值 Ri 低 中低 中 中高 高

1 2 3 4 5

低 1 1 2 3 4 5

中低 2 2 4 6 8 10

中 3 3 6 9 12 15

中高 4 4 8 12 16 20

公路重要性等级

(CRI、ERI、EB)

高 5 5 10 15 20 25

注 1:洪水公路设施风险等级分值 Ri 表示为洪水致灾因子险等级 Hf 和公路重要性等级相乘。

注 2:风险等级分值 Ri 根据结果划分为不同等级,灰色代表低风险,表示为Ⅰ级;黄色代表较低风险,表示为Ⅱ级;橙色代表中低风

险,表示为Ⅲ级;紫色代表中风险,表示为Ⅳ级;绿色代表中高风险,表示为Ⅴ级;蓝色代表较高风险,表示为Ⅵ级;红色代表高风险,

表示为Ⅶ级。

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智能交通产品与技术应用汇编

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2. 高速公路路段重要性分析

本文采用路段边介数中心性、边连通性变化和边网路效率变化评估路段重要性。图 1 展示了边

介数中心性,其中 G80 广昆高速公路、G2518 深岑高速公路南宁至广州段为高重要性等级。G72 泉

南高速公路、G78 汕昆高速公路和 G25 长深高速公路的共用段为中高级重要性。G72 泉南高速公路

部分路段、S43 六钦高速公路、G65 包茂高速公路、G78 汕昆高速公路贺州和肇庆段、G15 开阳高

速公路为中等重要性。连接主要城市的高速公路(G80)路段介数中心性相对较高。

图 1 广东和广西高速公路路段边介数重要性

图 2 展示了边连通性变化分布,路段连通性变化指标多数为低重要性等级。其中 G80 广昆高速

公路由南宁到梧州段为高重要性等级,G15 开阳和 G72 泉南高速公路南宁段为中高重要性等级,S43

六钦高速公路、G78 汕昆高速公路和 G25 长深高速公路的共用段为中重要性等级,其余高速公路重

要性等级均为中低及以下。

图 2 广东和广西高速公路路段连通性变化重要性

图 3 展示了网络效性变化分布,其中 G80 广昆高速公路由南宁到梧州段为高重要性等级,G72

泉南高速公路来宾和南宁段、S43 六钦高速公路、G65 桂林和贺州段、G15 开阳段等为中重要性等

级,其余高速公路重要性等级均处于中低及以下。不同的公路密集区连接路段的网络效性变化重要

性等级较高。

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两广地区未来洪水情景下高速公路风险评估

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图 3 广东和广西高速公路路段连通性变化重要性

根据上述三类重要性等级分布,本文选取了 20 条高速公路路段作为重点路段,对重点路段的重

要性及风险等级进行统计与对比分析。表 6 显示了重点路段的重要性等级,G80 广昆高速公路在南

宁、贵港和玉林段三类重要性均为高级,G72 泉南高速公路在南宁段均为中高级,G78 汕昆高速公

路在梅州至河源段、梅州至揭阳段、G35 济广高速公路在惠州段均有两项重要性指标为中高级。

表 6 重点路段重要性等级

路段名称 所在区域 路段边介数中心性 路段连通性变化重要性 路段距离效率变化重要性

G80 广昆 南宁 3 2 3

G80 广昆 南宁、贵港、玉林 5 5 5

G80 广昆 云浮 2 1 1

G2518 深岑 梧州、云浮 5 1 1

S51 肇阳 云浮 5 1 1

G72 泉南 南宁 4 4 4

G72 泉南 南宁、来宾、柳州 3 2 3

S43 六钦 南宁、钦州 2 3 3

G94 珠三角环线 江门 4 1 1

G15 广州绕城 广州 1 5 2

G15 开阳 阳江、江门 3 4 3

G15 阳茂 茂名、阳江 2 3 2

S2 广河 惠州 4 1 2

G78 汕昆 梅州、河源 4 3 4

G78 汕昆 梅州、揭阳 4 3 4

G78 汕昆 贺州、肇庆 3 1 3

G35 济广 惠州 4 3 4

G04 乐广 清远 3 1 2

G65 包茂 桂林 3 1 3

S32 西部沿海 中山 1 2 2

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智能交通产品与技术应用汇编

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3. 洪水致灾因子危险性分析

将水位因素和径流深度划分为四级,利用风险矩阵法获得洪水致灾因子危险性等级,共分为低、

中低、中、中高和高五个等级。由图 4 可知低危险性区域面积较大,中高和高危险性等级主要出现

在广西省贵港市和广东省广州市、东莞市和佛山市一带以及揭阳市、汕头市和潮州市一带,广东省

高危险性区域多于广西,且多数沿海岸分布。

图 4 广东和广西洪水致灾因子危险性等级图

4. 高速公路路段风险评估

综合考虑高速公路路段重要性指标和洪水致灾因子危险性,利用风险矩阵法得到广东和广西高

速公路路段风险等级。图 5 展示了高速公路风险等级 R1。风险路段主要集中于广西以南宁为中心的

区域和广东省佛山、中山、珠海、广州、东莞和深圳等地。各类情景中广东肇庆和佛山部分路段为

较高级 R1 风险,包括 G80 广昆高速肇庆段和 G15 广州绕城高速佛山段。G25 长深高速公路河源段、

S2 广河高速公路和 G35 济广高速公路位于广州和惠州交界地带部分路段为较高级 R1 风险。

图 5 高速公路路段边介数洪水风险 R1(EB)

µ0 100 200 50

km

等级

1(低)

2(中低)

3(中)

4(中高)

5(高)

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两广地区未来洪水情景下高速公路风险评估

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图 6 展示了高速公路风险等级 R2。R2 风险较低及更高风险路段集中区域与 R1 相似。G80 广昆

高速公路由南宁到梧州为中低级 R2 风险。G15 开阳高速公路和 S32 西部沿海高速的阳江和江门段均

为中级和中高级 R2 风险,风险等级相对较高。

图 6 高速公路路段连通性变化洪水风险 R2(CRI)

图 7 展示了高速公路路段洪水风险等级 R3。G25 长深高速公路河源段风险等级较高,G15 开阳

高速公路和 G72 泉南高速来宾段为中风险等级,其余高速公路路段风险等级较低。

图 7 高速公路路段距离效率洪水风险 R3(ERI)

表 8 统计了重点路段不同种类风险的等级。S51 肇阳高速公路云浮段、G72 泉南高速公路南宁

至柳州段、G15 广州绕城高速公路、G15 开阳高速公路阳江至江门段和 G78 汕昆高速公路梅州至河

源段为中高级风险及更高风险。G72 泉南高速公路南宁至柳州段为较高 R1 风险,G80 广昆高速公路

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智能交通产品与技术应用汇编

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为中风险等级。多数路段风险等级为中等级及以下。

表 8 重点路段各类风险等级

路段名称 所在区域 路段边介数风险 路段连通性风险 路段距离效率风险

G80 广昆 南宁 Ⅳ Ⅱ、Ⅳ Ⅳ

G80 广昆 南宁、贵港、玉林 Ⅳ Ⅱ、Ⅳ Ⅳ

G80 广昆 云浮 Ⅱ Ⅰ Ⅰ

G2518 深岑 梧州、云浮 Ⅳ Ⅰ Ⅰ

S51 肇阳 云浮 Ⅴ Ⅰ Ⅰ

G72 泉南 南宁 Ⅱ Ⅱ Ⅱ

G72 泉南 南宁、来宾、柳州 Ⅱ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ、Ⅵ Ⅱ、Ⅳ

S43 六钦 南宁、钦州 Ⅰ Ⅱ Ⅱ

G94 珠三角环线 江门 Ⅱ Ⅱ Ⅱ

G15 广州绕城 广州 Ⅵ Ⅱ Ⅳ

G15 开阳 阳江、江门 Ⅳ Ⅳ、Ⅴ Ⅳ

G15 阳茂 茂名、阳江 Ⅱ、Ⅳ Ⅳ Ⅰ、Ⅱ

S2 广河 惠州 Ⅳ Ⅱ、Ⅳ Ⅱ

G78 汕昆 梅州、河源 Ⅱ、Ⅳ Ⅱ、Ⅳ、Ⅴ Ⅱ、Ⅳ

G78 汕昆 梅州、揭阳 Ⅱ Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ

续表

路段名称 所在区域 路段边介数风险 路段连通性风险 路段距离效率风险

G78 汕昆 贺州、肇庆 Ⅱ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ Ⅰ、Ⅱ

G35 济广 惠州 Ⅳ Ⅱ Ⅰ

G04 乐广 清远 Ⅱ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ Ⅱ、Ⅳ

G65 包茂 桂林 Ⅳ Ⅰ Ⅳ

S32 西部沿海 中山 Ⅱ Ⅳ Ⅱ、Ⅳ

5. 结论

本文构建了路段重要性指标,分析了洪水危险性等级,并利用风险矩阵法得到路段风险。结果

显示广东洪水较高风险等级区域多于广西,且多数沿海岸分布。多数高速公路路段在三类风险指标

中均为低风险等级。S51 肇阳高速公路、G72 泉南高速、G15 广州绕城高速公路、G15 开阳高速公

路和 G78 汕昆高速公路的部分路段为中高级及更高风险等级。为减轻未来洪水灾害对高速公路的影

响,需要对高风险路段加强保障及维护措施,做好应急抢险各项相关准备工作。

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智慧高速超高分可视化智慧调度平台技术研究与应用

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智慧高速超高分可视化智慧调度平台

技术研究与应用

广西交科集团有限公司

一、研究背景

在“交通强国”大背景下,国家经济建设对高速公路的依赖层度不断增强。随着汽车保有量增多,

交通拥堵、事故频繁发生、重大天气灾害造成公路瘫痪等问题严重困扰高速公路运输发展,高速公路

新建和扩建赶不上运输能力的需求,如何保障高速公路安全、高效运营成为迫在眉睫的问题。经过多

年的发展,我国已经逐步形成以高速公路监控、收费、通信三大机电系统为主的一系列高速公路智慧

化管理系统。广西交科集团利用视频监控技术,融合车辆识别、大数据分析和物联网技术,对智慧高

速超高分可视化指挥调度平台技术进行探索,形成了集理论、技术和应用于一体的系列成果。

二、技术流程

该项目主要包含了数据收集、数据融合、数据分析、集成展示、模型预测,决策支撑、公众服

务等 7 大步骤,技术思路如图 1 所示。

图 1 项目技术思路示意图

三、关键技术

(一)基于浮动车数据与交通视频分析的实时信息服务关键技术

1、基于混合高斯和边缘融合技术的运动车辆检测算法

该方法根据像素点各像素值出现的频率,以及和混合高斯模型中高斯分布比配频率,不断更新

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智能交通产品与技术应用汇编

280

各个高斯分布的参数,训练学习各高斯分布的权重、均值、方差等参数,使背景像素值收敛于一个

或几个高斯分布,再根据参数把所有分布进行分类,从而实现像素值的类聚、识别和运动目标分割。

同时采用了 Canny 边缘检测融合边缘信息,通过统计图像的边缘信息,采用高低阈值抑制虚假边缘,

能较好地连接目标对象轮廓,同时降低噪声敏感度。

准确的运动车辆提取是车流量及其衍生信息的重要基础,该技术为整个项目的原始数据处理提

供了核心方法。

2、基于地理信息技术的交通信息模型比配算法

基本思想是将车辆定位轨迹与数字地图中的道路交通网信息联系起来,并由此确定移动目标相

对于地图的位置。通过点线匹配找到初步的匹配路段后,进

一步分析 GPS 的方向以及高速公路路段的方向的夹角,设

定一个角度范围,筛选出在夹角范围内的定位信息,视为最

终浮动车与道路匹配的结果,最后通过浮动车的速度判断所

匹配路段的路况,交通信息模型匹配算法流程如图 2 所示。

3、新型交通信息服务协同体系

针对交通信息服务的应用需求,通过对浮动车与视频监

控的处理与分析,将动态信息实时推送到多种终端设备,并

以地图或图表等多种可视化形式展现,实现了交通信息服务

与运营管理的协同联动,提高交通信息服务质量。

基于混合高斯模型和边缘融合技术的 运动车辆检测算

法提高了交通信息中原始数据的精度与可用性;基于地理信

息技术的 交通信息模型匹配算法加强了交通信息提取与集

成的能力,为上层应用提供更复杂多样的信息;微服务框架

和交通信息服务协同体系从整体上优化了交通信息服务的全

套 实现与部署,为项目的实施提供了强有力的支撑。

(二)基于物联网技术的道路拥堵识别和预警指挥关键技术

1、以多源感知设备为基础的交通流信息采集融合技术

多源交通数据融合技术具有自身的时间轴,按照需求的发布周期生成基于 TMC 的路况数据,

数据融合过程中通过监听各数据源最新数据的变更,并且读取当前道路的各类最新数据,同一道路

上来自不同数据源的路况信息构成一条证据,通过基于速度模糊的概率分配函数,分别计算当前道

路的概率分配函数,通过证据组合,计算辨识框架内各子集的可信度和失真度,最后进行证据决策,

选取可信度最高的状态为道路的最终状态。多源数据融合技术流程如图 3 所示。

2、基于微波雷达交通拥堵预警算法

采用多维扫描式雷达技术和基于 DSP 的多目标跟踪算法,根据微波雷达发射的波形不同,全

天候对车辆进行探测,对交通量数据进行精准感知,跟踪采集实时数据,结合历史数据以及空间地

理信息,建立短时交通拥堵预测模型,实现了道路拥堵识别,同时通过及时发布预警信息,减少道

图 2 交通信息模型匹配算法流程图

第309页

智慧高速超高分可视化智慧调度平台技术研究与应用

281

路的交通拥堵程度,避免大范围长时间严重交通拥堵情况的发生。

图 3 多源数据融合技术流程图

该技术实现了以下性能指标:

表 1 交通拥堵预警技术指标参数

技术指标 参数

采样时间间隔 1 分钟

采样时间 <1 秒

预测时间间隔 5 秒

预测耗时 <30 秒

预测准确率 >90%

预警时间 视监测点与关键位置之间的距离

预警结果发布渠道 可变情报板、微信公众号、手机 APP。网页

与现有系统接口对接 可定制

该技术是整个项目的重要支撑技术之一,实现了交通流量的短时预测并对拥堵信息进行预警,

提供了公众所需的关键交通信息。

3、基于交通状态的出行路径诱导方法

该项目采用基于时间依赖的交通网络的最优路径算法。基本思路为:首先 A*算法根据当前估

算的各路段行程时间计算一条从当前点到目标点的最优路径,以后每到一个路口结点,如果发现即

将要通过的道路权重发生了较大改变,则根据当前路网各路段权重重新计算一条从当前点到目标点

的最优路径。出行路径诱导方法如图 4 所示。

(三)研发智慧高速超高分可视化指挥调度平台

1、建设一图式的日常运行监控平台

通过合理的算法,尽量减少图像显示区域的重绘,并且通过使用显卡对图像绘制的硬件加速,

进一步提高图像绘制效率。从而做到全墙刷新速度保持在 2 秒以内,刷新速度不受拼接规模限制。

解决了高清 GIS 电子地图快速显示问题及海量业务数据可视化同时呈现的刷新问题。

各业务系统进行逻辑关联,将处置突发应急事件所需相关资源进行关联整合,在突发应急事件

时能够整屏显示该事件的相关信息,其中包含事件发生的时间、地点、级别、描述、处理过程等信

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智能交通产品与技术应用汇编

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息;能够显示事件现场视频监控图像,同时显示该事件周边的视频图像,周边路政车辆和救援车辆

信息等,为处置突发应急事件提供强有力的应急指挥调度平台。通过高分可视化场景实现预案自动

化、过程可视化、指挥扁平化、业务全景化,一图式呈现所有涉及事件处置过程中所需要的信息资

源。可视化指挥调度平台如图 5 所示。

图 4 出行路径诱导方法

图 5 可视化指挥调度平台

2、建立智慧交通公众出行信息服务平台

通过短信、微信、手机 APP、交通广播节目、公路情报板等向公众实时发布前方道路状况,同

时出行人员可在手机 AAP、电话、官网公众互动模块反映交通状况,保障出行车辆与监控中心沟通

无阻与信息时效性。

可视化指挥调度平台为整个项目的核心部分,研发超高分辨率地图显示引擎研发,建设一图式

的日常运行监控平台,实现对设备的实时可视化监控;建设自动定位、自动关联、快速处置突发应

急事件指挥调度平台,对异构业务系统进行数据聚合,管理海量视频监控资源,为管理决策部门提

供直观的数据依据和快速下达命令的渠道。

四、主要成果

相关技术成果获得 30 项计算机软件著作权,发表论文 10 篇,相关核心技术获 2020 年广西科学

技术进步奖二等奖、2019 年中国智能交通协会科学技术奖三等奖。

第311页

智慧高速超高分可视化智慧调度平台技术研究与应用

283

五、推广应用情况

该项目属于高速公路机电设备系统集成工程,公司主营业务之一为高速公路机电设备施工与运

营,该项目的成果属于高速公路机电设备安装及运营的核心保障技术,因此,公司每施工一条高速

公路,该项目成果便会应用于项目上,同时,该项的成果核心技术也促进了公司业务的发展。项目

成果在梧州至柳州、柳州至南宁和河池至百色等多条高速公路项目得到了成功应用,项目成果应用

占据广西高速公路视频监控 70%以上的市场份额,累计应用高速公路里程达 6200 公路。根据项目

规模大小不同,平台应用的功能也有区别,例如贵合高速公路路段监控中心为部分成果应用,河池

高速公路运营公司以及柳州高速公路运营公司监控中心为整体应用。区域监控中心应用情况如图 6

所示。

图 6 区域监控中心应用场景

六、应用效果

项目主要通过视频监控、大数据分析、物联网感知和模型预测等技术对高速公路进行指挥调度,

对恶劣环境以及突发事件能够快速识别和预警。该项目技术成果应用促进了道路交通监控、指挥调

度可视化和智慧化的发展,保障交通安全,有效缓解交通拥堵,建立了一套完整的指挥调度平台体

系,为交通规划部门提供真实数据参考,为高速公路管理部门提供可视化的调度指挥平台,为突发

事件应急指挥部门提供实时可靠的交通信息以及平台建议。

同时,对于公众出行的服务,通过及时向出行者提供交通流信息、出行参考信息,增强出行者

交通选择能力,使路网交通运行流畅,避免盲目出行造成的交通阻塞,从而减少交通量的过分集中

及迂回交通。对于前方交通拥堵,出行车辆能够及时得到相关信息以及路线调整建议,减少因交通

堵塞造成的时间浪费。

第312页

智能交通产品与技术应用汇编

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车路协同在新一代智慧高速系统

建设中的应用

田启华 陈 勇 苗 爽

北京千方科技股份有限公司

引言

当前新技术、新理念在大交通体系中不断涌现且日益成熟,呈现出极强的生命力,对交通管理

模式及出行体验都产生了重要影响。车路协同在新一代智慧高速系统建设中的应用,为高速系统中

的管理者提供了相较以往更加丰富、多维、智能、及时的高价值信息,使传统被动粗放的业务管理

模式向主动精细化的管理模式转变。同时为高速系统中的出行者提供个性化、伴随式的信息服务,

打造以人为本的智慧化高速公路系统,切实让人民群众感受到信息化、智慧化的高速公路系统带来

的安全和便捷,提升出行体验,满足出行需求。

1. 新一代智慧高速公路系统

在传统监控、收费、机电三大系统的基础上,以 5G、云计算、人工智能等数字技术主导的世界

新一轮科技革命方兴未艾,智慧高速作为智能交通领域的新型数字基础设施,已成为世界交通强国

争相加快部署的热点。以车路协同技术为主,当前国内外在智慧高速方面的推进主要关注无人驾驶、

货运编队、准全天候通行、智慧化运营管控和出行诱导服务等场景功能,但总体上行业对智慧高速

内涵理解不同,尚未形成统一的共识。世界各国结合新兴技术发展趋势及发展诉求,积极推进高速

公路传统机电系统升级,例如开展基于多传感器融合的超视距感知、交通流运行规律挖掘及短时预

测、智能主动管控、伴随式信息服务、长寿命新型道路材料、无线充电等技术研究及试点应用,加

快探索智慧高速发展路径,抢占新技术融合应用和智慧高速发展的制高点。

1.1 特征分析

新一代智慧高速系统的主要特征可以从数字化基础设施、融合感知体系、精细化主动管控、个

第313页

车路协同在新一代智慧高速系统建设中的应用

285

性化出行服务四个方面展开。

(1)数字化基础设施

既有交通规则为人类驾驶汽车设计,不适合自动驾驶与人类驾驶混行阶段,更不适合未来大规

模自动驾驶车辆行驶阶段。新一代智慧高速系统在基础设施方面将通过面向智能汽车的道路交通设

计、行驶规则设计、多种传感特征及人类可识别的及基于车路协同的完全数字化、动态可更新的标

志标线,智能摄像机、车道控制器,多感合一和多杆合一出入口、智能门架等基础设施,实现不仅

为人类驾驶汽车服务,而且适合自动驾驶与人类驾驶混行阶段,更适合未来大规模自动驾驶车辆行

驶阶段的道路交通基础设施信息化和数字化。

(2)场景化融合感知

到 2035 年,我国实现交通基础设施全要素、全周期数字化,协作式交通系统建成,高度自动驾

驶汽车大面积商用,实现路侧感知和车侧感知融合。新一代智慧高速系统的感知体系建设,要解决

传统高速感知体系分散孤立建设,感知端无法进行有效整合的问题。新一代智慧高速系统通过构建

全域态势感知、全场景感知、车基+路基协同感知体系,实现为车辆提供超视距的感知能力,且通

信能力不受恶劣天气环境干扰,能够在全天候条件下为智能网联车辆提供安全冗余和“全方位感知

能力”。实现依托重要场景,进行视频、雷达、气象、物联等感知设备的场景化融合处理。

(3)精细化运行控制

通过新一代智慧高速系统解决高速末端管控能力差的问题。目前交通在运行控制方面不能做到

微观、精确和精准的运行控制,作为下一代智慧高速系统基础设施的组成部分,通过车道级管控、

单车管控,精细化实时动态管控,实现动态速度管控、车道精确控制、出入口流量智能管控、智能

诱导等。基于高速公路动静态运行数据分析,对宏观及局部运行态势进行多时间尺度预测,精准识

别或预判关键匝道、瓶颈路段、主流量通道,赋能动态匝道控制、路肩控制、车道控制、费率调整

等主动控制策略,实现车流提前引导及管控,提升高速公路通行及事件应急处置能力,实现对重点

区域场景的实时监测,对重点区域车辆进行实时安全预警,对事件进行实时响应。

(4)个性化出行服务

当前以静态交通标识、第三方地图平台为主的高速公路信息指引体系,无法满足基于高速公路

动态运行形势的车道级实时指引,难以提供贴合公众出行习惯的精准服务。北斗高精度定位、知识

图谱、5G 远程控制等信息技术的快速成熟,将有力支持可变信息情报板-广播-手机信息-网络平台等

多方式信息及时发布,进而促进伴随式信息服务加快落地,将逐步实现出行前-出行中-出行后全过

程精细化引导。结合前方道路事故及拥堵信息,主动提供车道级行驶方案或引导公众从最近高速公

路出口绕行;利用知识图谱,构建公众驾驶行为、出行路线等个人出行画像,提供车道级动态路线

规划、动态收费、安全驾驶风险提示等伴随式个性服务。

1.2 车路协同建设需求

车路协同系统就是利用无线通信技术、传感及感知技术等获取到车辆和道路的实时信息,通过

云边一体化技术实现算力下沉,在边缘侧实现应用场景的处理分析,然后在车辆与车辆,车辆与基

础设施,以及车辆与人之间进行信息实时共享互动,从而实现车与路的智能协同决策和控制,进而

提升交通效率,提升驾驶安全,最终实现自动驾驶。

基于新一代智慧高速系统建设需求,高速公路迫切需要进一步的智慧化。主要体现在以下几个

第314页

智能交通产品与技术应用汇编

286

方面:

(1)当前车辆在自动化和智能化的方向演进,智慧的路与智慧的车需要协同发展。需要与车辆

的自动化和智能化匹配,智慧的路需要提供道路基础设的数字化和网络化,支持车路协同;

(2)当前的业务架构过于陈旧,无法有效发挥新技术的优势,车路协同提供全新的业务架构,

利用云边一体化技术实现算力、场景的下沉。有效解决车辆运行过程中的安全及效率问题,通过车

路信息交互实现风险监测及预警。

(3)车路协同能够满足智慧高速末端管控需求。通过提供全量交通信息和特征感知,对车的精

准动态实时认知,对车牌、车速、运行轨迹和车型等进行识别和跟踪来达到对个体的精细化识别和

管理。

2. 千方科技车路协同总体技术方案

2.1 总体架构

千方科技的车路协同系统能够实现人、车、路、云之间的数字化信息交互,提升驾驶安全和道

路通行效率,助力全息感知、协同融合、安全舒适的智慧高速公路。

图 1 千方科技云路车三层的车路协同总体架构

2.2 关键技术

(1)云边一体化技术

智慧高速系统正在实现从信息时代基于标准 ICT 产品的应用整合集成走向智能物联时代基于场

景的“云-边-端”全栈技术融合创新。在场景驱动的智慧高速系统中,不同场景对时延的要求不同,

因此需要在 5G 网络“高宽带、低延时、广连接”的核心能力下实现 “云-边-端”的协同部署。通

过云边一体化技术将算力和场景下沉到边缘侧,满足车路协同对低时延高可靠应用场景的需求。云

边一体化技术充分发挥边缘侧的算力和近端优势,实现云边在数据、业务层面的有效整合。为车路

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车路协同在新一代智慧高速系统建设中的应用

287

协同提供强有力的支撑。

在事件的融合分析层面。边缘计算单元在路侧感知生成事件本地通信推送后,同时将事件发送

道路车路协同平台上,对于需要跨区域融合的事件,云端平台结合事件和设备的道路拓扑关系,进

行融合分析判断,形成路段级的、影响范围更广的全局事件。

算法管理层面。能够将云端算法远程部署至边缘感知计算单元,实现边缘算法可管理、可运维、

可演进。车路协同平台基于云原生架构开发的远程部署能力,能够将云上训练好的事件算法远程部

署至路侧的智能设备上,通过容器化部署和管理,实现边缘计算单元上的车路协同事件算法可管理、

可运维、可演进。

(2)车路协同专用通信网

边缘计算节点+RSU 是车路协同的基本单元,相邻单元快速互访,跨路段互访,跨省互访,需

要灵活的路由调度,以保证流量最短路径,保证低时延。车路协同系统利用 LTE-V 技术,提供极低

延时宽带无线通信。车路通信系统作为传输层的组成部分,并对传输数据的真实性进行甄别,确保

车路通信系统接入的各类数据的安全性,该部分功能由系统部署在前端的各类设备协同完成。主要

包括车载通信设备、路侧通信设备和边缘计算设备。车载通信设备部署在车辆内部或其他移动载体

上,与路侧通信设备通过 LTE-V 直连通信模式(即 PC5 模式)实现数据交互;路侧通信设备与边缘

计算设备通过高速公路光纤接入网与后台系统连接。边缘计算设备主要负责其所协同管辖范围内的

多个路侧设备,辅助实现车路协同与自动驾驶体验服务。

(3)主动交通管控技术

通过车路协同系统与高速主动管控设备进行对接融合,实现异常事件下的主动交通管控。主要

包括动态限速、车道管控、车道级诱导、主动安全预警、匝道限流等典型的应用场景。

车路协同端感知、计算设备能够将实时的交通态势数据进行边缘侧的分析,识别相关的预置场

景,驱动相关的处置策略生成,并由车路协同的通信层进行信息播发,实现上述的典型场景。

3. 应用场景

3.1 主线安全通行

(1)车辆异常行为的精准感知

通过路侧智能感知设施实现对高速公路车辆异常事件的快速、精准识别。系统通过摄像头、毫

米波雷达等路侧感知设备实时检测主路行车道及匝道的车辆行驶状况,融合感知节点实时分析路侧

感知数据,识别车辆超速、车辆慢行、车辆停驶等状态,及时通过 V2I 通信(RSU)向 OBU 发送

安全预警信息。解决如匝道场景中车辆车速较慢且汇入区域车辆视线受限,车辆汇入过程中极易引

发交通事故的问题。

(2)交通异常事件的精准感知

通过路侧智能感知设施实现对高速公路交通异常事件的快速、精准识别。系统通过摄像头、毫

米波雷达等路侧感知设备实时检测高速公路的交通事件信息,对交通事件的类型、位置、时间等进

行实时融合感知。识别交通事故、交通拥堵等交通异常事件,及时通过 V2I/V2N 通信(RSU)向

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智能交通产品与技术应用汇编

288

OBU 发送事件信息。解决交通异常事件的实时感知、播发。

(3)其它交通要素的精准感知

通过车路协同感知设备、物联感知设备、气象感知设备等实现对行人、异常天气、自然灾害等

的实时感知,并通过车路协同路侧通信设备进行安全预警广播。

3.2 分合流区通行

高速公路汇出异常状态预警场景主要应用于高速公路出口等有车辆驶出主路,进入匝道的路段。

由于车辆会在这些路段驶出主路,极易因为种种违法驾驶行为发生交通事故。典型的事故征候有:

主路行驶的车辆在即将进入出口匝道时突然紧急刹车;在快速车道行驶的车辆突然穿越多条车道直

接斜插往出口;车辆错过出口进行倒车或掉头逆行等情况。这些违反行车安全规范甚至违法的行为

都会让高速出口区域危险系数倍增,为后方车辆带来行车安全隐患。

图 2 分合流场景

该场景通过在高速公路汇出路段部署摄像头、毫米波雷达等路侧感知设备实时检测高速公路的

车辆行驶状况。在该场景中,系统通过摄像头、毫米波雷达等路侧感知设备实时检测主路行车道及

匝道的车辆行驶状况,融合感知节点实时分析路侧感知数据,识别车辆超速、车辆慢行、车辆停驶

等状态,及时通过 V2I 通信(RSU)向网联车发送车辆信息。

3.3 危险路段通行

通过路侧智能感知设施实现对高速公路急弯路段、长下坡、临水临崖路段的交通及车辆异常事

件的精准感知。解决车辆在危险路段行驶,信息获取不及时导致的交通事故等重大事件。

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车路协同在新一代智慧高速系统建设中的应用

289

图 3 危险路段的典型场景

3.4 准全天候通行

通过路侧气象感知设施、车辆安全诱导设施、车辆安全预警设施等,对高速公路的气象信息(如

能见度、下雨、下雪)和路面路况信息(积水、积雪、薄冰)进行检测,并将检测结果发送路侧边

缘计算节点进行综合分析,RSU 据此生成高速公路气象和道路相关的 RSI 消息,并通过 PC5 口发布

给联网车辆。RSI 信息还可以通过 RSU 或 C-V2X 综合管理平台推送到远端 RSU,提醒远端联网车

辆提前识别前方天气和路况信息,也可以通过可变情报板,提醒非网联车辆。

3.5 隧道安全通行

由于隧道出入洞口段为光线突变段,行驶通过该段时,驾驶员的视觉生理反应 需要消耗时间,

产生“白洞效应”和“黑洞效应”,导致出入口附近的交通事故频 发;另一方面,由于隧道内视距

受限,易引发二次事故。本项目隧道通行场景是指 车辆在通行隧道前、隧道中、隧道后的全过程安

全预警及诱导场景。

通过路侧感知单元、路侧计算单元重点感知隧道入口、 隧道内、隧道出口交通状况和交通事件,

通过 RSU 实现车-路通信,将融合节点生 成预警的信息通过 PC5 广播至网联车的车载终端,车辆

接收后判断是否对驾驶员进行预警,并触发相应的预警。

3.6 辅助自动驾驶

通过车路协同系统实现车车、车路实时交互静态以及动态的道路交通信息。依托路侧 RSU 单元、

车载 OBU、边缘计算单元以及 LTE-V 技术的建设,实现车车(V2V)、车路(V2I)、车云(V2N)

的交通动静态信息交互。

并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车车路协同感知,充分实现人车路的有效协

同,保证交通安全,提高通行效率,实现伴随式的辅助驾驶。

4. 应用示范

千方科技近年来不断扩大在智能网联领域的产业布局,实现从车、路、云端全系列的产品体系

及解决方案,承接多项智能网方向联国家部委重点课题、重点项目,紧跟国家政策、引领行业动向,

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智能交通产品与技术应用汇编

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用全域交通解决方案赋能新一代智慧交通行业发展。

千方科技是首批实现 V2X“三跨”“四跨”的交通企业,同时也是唯一一家通过软件加密实现

“四跨”的认证企业。千方科技拥有 OBU、RSU、边缘计算、云控平台等全系列车路协同产品,拥

有丰富的前端感知设备体系。

近年来,公司相继完成高速公路车路协同项目二十余项,其中 2021 年中标的延崇高速项目是

2022 年冬奥会重大交通保障项目,同时也是河北省新一代国家交通控制网示范项目,该项目利用

C-V2X/5G 车路协同技术,提供极低延时宽带无线通信,探索路侧智能基站系统应用,开展车路信

息交互、风险监测及预警、交通流监测分析等,为往来车辆提供即时精确的路面信息、车流信息等。

同时,项目的“路运一体化车路协同系统”也将为自动驾驶商业化落地提供更智能、更可靠的

长距离测试环境与运营环境。借助雷达感知、三维可测实景技术、北斗卫星定位等前沿技术,延崇

高速河北段可实现交通数据精确感知、采集、目标全程跟踪定位等功能,未来可支持 80 公里时速、

L4 级自动驾驶和基于蜂窝网络技术车路协同测试,以及自动驾驶队列跟驰演示。

按照交通运输部和河北省交通运输厅相关文件政策的总体部署,千方科技将结合项目难点与实

际建设需要高效制定项目实施方案,为公众、2022 年北京冬奥会和治理者打造出一个物联网监测全

覆盖、运营开放路段车路协同、全路段特长隧道智能综合诱导、北斗卫星信号全覆盖的“智慧公路

标准样板路”。

5. 结语

随着智能车的发展,路的更新迭代成为必然趋势。车路协同作为 5G、高精定位、大数据等新技

术与智慧交通相结合的重要场景,必将在新一代智慧高速系统迭代升级中发挥重要作用。当前产业

数字化正在深刻影响传统行业的转型变革,交通行业的数字化转型进入加速上升期。在智能物联时

代,可通过车路协同等先进的技术,组成交通智能物联网,实现业务全流程线上化,使原本巨量、

孤立的数据实现融合性采集、传输、存储与分析应用,从而推动智慧高速数据智能、业务智能。

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基于车路协同的高速公路主动交通管控系统

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基于车路协同的高速公路主动交通管控系统

周 波 1

李 萌 1

肖火平 2

刘 慧 2

1 湖南中大设计院有限公司 2 湖南纽狐科技有限公司

一、引言

近年来,国务院、交通运输部相继发布了一系列智慧交通领域的相关政策文件,赋予智慧公路、

尤其是智慧高速新的使命与发展动能。各省市为落实国家交通强国重大战略决策部署,已逐步开始

探索智慧高速体系,稳步开展智慧高速试点示范推广工作。虽然建设热情高,但国内智慧高速公路

尚处于探索阶段,成功落地的项目较少,成功经验更少。我公司多次参与全国智慧高速公路的前期

咨询、设计与方案评审工作,对现行智慧高速公路的建设方案有众多了解。

通过对浙江、山东、四川等智慧高速公路试点项目的研究,发现众多项目普遍将亮点放在智能

网联、数字孪生、视频识别、健康监测等智能化技术的应用上,缺乏从交通工程底层逻辑出发,瞄

准高速公路痛点痒点,结合政府、路公司、用户的实际需求,提出的切实可行的创新性整体解决方

案。如何利用智慧化的手段与适度领先的科技手段提高高速公路的科学管理水平、应急处置能力、

道路服务水平,满足人民对美好出行的要求,一直是我国智慧高速面临的一大难题。

二、现状与需求分析

(一)智慧高速公路发展现状

国内高速公路信息化发展始于上世纪 90 年代初,传统高速公路主要包含收费、监控、通信三大

机电系统。2019 年,按照交通部统一部署,全国已实现 ETC 联网收费,并按照交通部要求开展取

消省界收费站工作,总体处在信息化发展初级阶段。近年来,结合国家建设交通强国这一战略要求,

各省市均开展了智慧公路、智慧高速的探索应用,总体呈现了五大方向、七项基础设施、十二项关

键技术的发展格局。

(二)车路协同技术发展现状

近年来,车路协同产业受到广泛关注。尤其是自动驾驶产业的单车智能发展进入瓶颈后,“智能

的车+聪明的路”发展成一条新的路径,吸引全球企业加码布局。在中国,车路协同作为智慧交通

与智慧城市的重要组成部分,正随着智能网联汽车产业的加速落地迅速得到推广应用。在现有的车

路协同解决方案中,往往需要建设大量的路侧感知设备、路侧通信单元和边缘计算单元,并且密度

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智能交通产品与技术应用汇编

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较小,投资体量大。而往往在如此大体量的建设之后,却由于缺少拥有 OBU 的车辆的使用,使得

建好的车路协同设备被大量闲置,因此,“鸡与蛋”的哲学问题成为困扰车路协同发展的“魔咒”。

(三)需求分析

通过分析,我们针对不同的用户对智慧高速公路发展的需求分析如下:

1. 政府:立足于可持续发展思路,构建一个满足网联车辆和自动驾驶车辆行驶的交通条件,

以促进自动驾驶技术的快速落地,推动智能交通相关技术应用的产业发展。

2. 管理者:管理者包括路公司管理人员、高速交警、交通运输管理部门等,各管理角色需要

智慧高速提供更智能化的管控、更信息化的调度以及更科学化的决策。

3. 出行者:不同道路使用者在出行的不同阶段对智慧高速公路的需求差异性较大,通过海量

多样化数据论证分析,可以总结出,出行者需要一个更安全、更高效、更舒适、更畅通的出行体验。

三、建设目标

基于车路协同的高速公路主动交通管控系统旨在建设一个立足科学交通工程,以适用性、兼容

性、领先性、经济性的原则为基础,利用以车路协同为代表的高新技术,为政府相关部门以及高速

公路的管理者及出行者提供全路网感知、全路段协同、全过程管控以及全天候运行服务的新一代智

慧高速解决方案。

四、系统架构

系统架构如图 1 所示:

图 1 基于车路协同的高速公路主动交通管控系统架构图

1. 感知接入层:利用光网、以太网、物联网等传输技术,将视频监控、射频识别、毫米波雷

达检测等方式采集的前端数据,按通用的标准协议,把感知端与后端平台相连接,进行信息交换和

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基于车路协同的高速公路主动交通管控系统

293

通信,为应用服务提供前端基础数据支撑。

2. 基础设施层:包括数据中心基础设施与运行环境,为上层服务提供云计算基础支撑服务。

3. 管理平台层:在云计算环境中建立运行、测试、开发等环境,为数据服务层以及应用服务

层的开发、测试、运行提供平台支撑服务。

4. 应用服务层:在主动基础平台之上,部署架构各类应用系统,形成系统的能力输出。

5. 展示服务层:根据应用特点,结合服务对象的需求和服务场景特性,以多样化终端设备,

提供多渠道、多样化的主动信息服务和展现方式。

五、物理架构

物理架构如图 2 所示:

图 2 基于车路协同的高速公路主动交通管控物理架构图

1. 主动交通管控系统主要依托高速专用光纤网和公安交管专网进行建设;

2. 智慧门架中道路视频监控数据通过公安交管专网,接入到公安交警后端管理平台;

3. 系统其它接入感知设备和终端设备,在接入层与车路协同系统充分共享融合,通过高速专

用光纤网络交换传输。

六、系统功能应用

(一)通行效率监测模块

通过对毫米波雷达、AI 摄像头上传的交通流量参数、车辆组成等特征参数实时数据进行监测(见

图 3),运用算法中心中与通行效率相关的算法,从通行效率方面对高速的运行态势进行分析研判,

并通过历史数据对长期变化规律的分析以及车路协同模块对短时微观车辆运行轨迹进行的分析,对

高速公路的运行态势进行修正及预测,为后续的信息发布、交通管制等提供数据支撑。

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智能交通产品与技术应用汇编

294

图 3 基于车路协同的高速公路主动交通管控通行效率监测模块图

(二)安全风险研判模块

融合感知层的多源异构数据,提取不同车道车辆组成及分布信息、路网流量、密度、速度、车

道级速度方差等信息(见图 4),从中观交通流层面,对安全管理单元格的运行安全态势进行分析研

判,运用算法中心中与安全风险相关的算法等打造一个交通工程安全评价体系,为后续的信息发布、

交通管制等提供数据支撑。在车路协同试点路段,提取微观车辆级的安全风险,并对中观交通流层

面的安全风险进行修正。

图 4 基于车路协同的高速公路主动交通管控安全风险研判模块图

(三)重点车辆监控模块

根据高速公路沿线的交通流量、大车比例等实时监测数据,对两客一危车辆、涉毒涉案车辆、

不合格车辆、违法车辆进行实时追踪并将其车辆信息反馈给相关管理部门(见图 5);对逆行、超速

等严重影响整体交通运行态势的车辆及时对采取监管对策并对违规车辆进行预警;对货车的通行能

力及运行速度进行动态管理,减少不同车道、车型的行驶速度差,提高道路交通安全水平。

(四)预测预警模块

通过数据采集,从宏观和微观两个层面对影响高速公路运行的各种情况进行预测预警。包括交

通事件预警、环境风险预测及预警、危险驾驶行为预警、交通事故预测及预警、行程时间预测、流

量预测及预警、路段速度预测、交通拥堵预测及预警(见图 6)。

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基于车路协同的高速公路主动交通管控系统

295

图 5 基于车路协同的高速公路主动交通管控重点车辆监控模块图

图 6 基于车路协同的高速公路主动交通管控预测预警模块图

(五)主动交通管控模块

以保障高速公路运行动态合理服务水平为基准,实现高速公路“收费站入口-匝道-主线车道”

三级智能联动控制,保障路网车流饱和、流畅、安全运行;交通流管理通过路径诱导、出入口调节、

动态限速对高速公路进行智慧化管控(见图 7),通过信息发布设备进行车流诱导与控制,以实现交

通管控的闭环反馈,具体管控手段包括路径诱导、动态限速、出入口调节等。

图 7 基于车路协同的高速公路主动交通管控模块图

(六)策略管理模块

策略管理模块主要是对主动交通管控的调控策略进行管理,包括方案管理、方案编制、策略制

定、策略录入、策略管理等(见图 8)。

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智能交通产品与技术应用汇编

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图 8 基于车路协同的高速公路主动交通管控策略管理模块图

七、关键算法中心

应用系统的功能要能够发挥应有的作用,主要依靠算法中心提供算法支持。本系统的算法中心

主要分为交通工程算法中心、人工智能算法中心以及算法管理中心,其功能分别如下:

(一)交通工程算法中心

依据交通工程的科学理论,从交通流层面进行分析与建模的相关算法,包括但不限于以下功能:

1. 高速公路路段多源数据融合算法

2. 高速公路关键路径行程时间预测算法模型

3. 高速公路行程时间可靠性分析与估计算法模型

4. 高速公路交通运行状态综合评价算法模型

5. 高速公路短时交通流预测算法模型

6. 交通冲突自动识别算法模型

7. 基于冲突的风险研判算法模型

8. 冲突风险分级与预警算法模型

9. 高速公路事故自动识别算法模型

10. 基于事故的路段级安全评估算法模型

11. 潜在事故预测与预警算法模型

12. 异常行为与事件预警算法模型

(二)人工智能算法中心

依靠人工智能、机器学习的技术,对图像以及视频进行结构化处理的一整套算法体系,包括但

不限于以下功能:

1. 车辆检测

通过图片或者视频方式,针对道路行驶机动车辆目标进行结构化检测、识别、分析。

2. 车辆分类

针对识别车辆进行类型区分:小汽车、面包车、客车、货车等机动车类型。

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基于车路协同的高速公路主动交通管控系统

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3. 事件检测

支持各类交通事件类型检测,比如车辆逆行检测、停车占道检测(异常停车)、行人检测、非机

动车检测、压黄线行驶检测、占用应急车道检测、抛洒物检测、火灾检测、团雾检测、超速检测、

低速检测、违章变道检测、拥堵检测、交通事故检测、施工检测等。

支持交通参数统计:断面流量、平均速度、时间占有率、空间占有率、车头间距、车头时距等。

支持交通对象全量感知:对象的位置,朝向、类别、速度、加速度和轨迹等。

(三)算法管理中心

1. 算法发布:包括平台算法发布组件管理。

2. 算法训练:包括训练模型管理、算法迭代与数据标注。

八、前端设备部署原则

1. 可变信息门架

为解决交通引导信息不连续及缺失主动诱导问题,在立交出入口、合流点前后设置加密可变信

息门架,设备包括高位可变情报大屏(按路宽定制)及高速龙门架。

2. 可变信息限速标志

为保障各车道通行能力稳定,根据不同场景下对道路的限速需求,实现不同车道实行不同限速,

达到均衡各车道交通压力的目的,在合流点后面的龙门架布设车道级可变限速牌。

3. 路面监测器、温度感知器以及能见度测试仪等

重点针对路面易结冰路段、易积水路段、易起雾路段设置路面监测器、温度感知器以及能见度

测试仪等设备,采集实时环境信息,反馈至管控系统。

4. 可变信息发布情报板

在高速公路拥堵及发生违法交通事件条件下,快速有效的进行交通秩序管理与诱导,将管控信

息迅速发布至路侧信息发布设备(包括但不限于雨棚式可变信息标志、一体化动静结合标志等)。

5. 毫米波雷达

以不高于 2KM 的距离设置毫米波雷达,以获取足够密的截面数据。

九、总结

基于车路协同的高速公路主动交通管理系统是在实时预测交通条件的基础之上的主动交通管理

技术手段,从主动管控与车路协同代际协同、感知研判状态协同、交通运行与行车条件协同、交通

调控与交通执法业务协同四大方面针对高速公路自动化控制和干预策略进行主动式交通管理,以实

现道路交通效率的极大化。

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智能交通产品与技术应用汇编

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基于识别车牌解决 ETC 跟车干扰问题的

方法探讨

钟诵海 安徽汉高信息科技有限公司

自从 ETC 系统在高速公路投入应用之后,跟车干扰问题就一直伴随着 ETC 系统的发展,随着

ETC 用户量的不断增加,因跟车干扰造成误交易的次数也有显著增加,ETC 用户反应强烈。为了解

决跟车干扰问题,ETC 天线的设备厂商开发出具有 OBU 定位功能的二代天线,通过对 OBU 进行定

位,天线向 ETC 系统软件提供 OBU 坐标,辅助软件系统对跟车干扰进行判断,从而降低因跟车干

扰造成误交易的概率。在跟车干扰问题的处理方面,安徽省的高速公路 ETC 系统通过使用二代天线

并优化 ETC 交易流程,一定程度上降低了 ETC 专用道跟车干扰误交易概率,但在解决 E/MTC 混合

道跟车干扰问题的效果上仍然不是很理想,与此同时,在收费站的 ETC 车流量较大时,ETC 专用道

的跟车干扰发生概率也有明显增加,因此,需要在现有跟车干扰解决方法的基础上研究新的方式方

法来作为补充,从而进一步降低跟车干扰发生误交易的概率。

一、现有防跟车干扰方法

由于各省收费站 ETC 车道布局不尽相同,各省的 ETC 系统在防止跟车干扰的方式方法上也有

所差异,下面只在安徽省 ETC 车道布局的基础上,分析当前 ETC 系统防止跟车干扰的方式方法。

(一)车道布局

1. ETC 专用道

安徽省 ETC 专用道主要采用岛头模式,如图 1 所示,除落杆线圈外,栏杆前有 1~4 号线圈,

每个线圈宽度为 1 米,两个线圈之间的中线距离为 4 米,其中,车牌识别设备利用 3#线圈实现触发

并识别车牌,交易区理论覆盖范围为 1~3#线圈的区域,多数 ETC 专用道因 RSU 功率参数设置较

大,覆盖区域前端在 4#线圈之外。

在此布局模式下,安徽省 ETC 系统采用“BST 常发”模式不间断搜索 OBU 并交易,最大限度

提高 ETC 交易的速度和车辆通行速度。

2. E/MTC 混合道

安徽省 E/MTC 混合道的布局是在原有 MTC 车道的基础上,增加 ETC 天线及 1#线圈,包括落

杆线圈在内的 3 个线圈中线间距为 2~3 米不等,如图 2 所示,交易区理论覆盖范围为以存在线圈为

中心前后 3 米,交易区理论长度为 6 米。

第327页

基于识别车牌解决 ETC 跟车干扰问题的方法探讨

299

图 1 ETC 专用道布局示意图

图 2 E/MTC 混合道布局示意图

同 ETC 专用道一样,在此混合道布局模式下,ETC 系统也采用“BST 常发”模式不间断搜索

OBU 并交易。

(二)防跟车干扰方法

1. ETC 专用道

如图 3 所示,当“皖 A”车辆驶入 1#或 2#线圈,ETC 系统搜索到“皖 B”车辆的 OBU 时,系

统获取 OBU 的定位位置,并与 1#线圈及 2#线圈的位置进行比较,若系统判定 OBU 的定位位置不

落在 1#或 2#线圈且 OBU 位置不落在 1#或 2#线圈“附近”,则系统判定车道内存在跟车干扰现象,

此时系统终止当前交易并重新搜索 OBU。

2. E/MTC 混合道

如图 4 所示,当存在线圈或 1#线圈有“皖 A”车辆驶入,ETC 系统搜索到“皖 B”车辆的 OBU

时,系统获取 OBU 的定位位置,并与 1#线圈及存在线圈的位置进行比较,若系统判定 OBU 的定位

位置不落在 1#或存在线圈且 OBU 位置不落在 1#或存在线圈“附近”,则系统判定车道内存在跟车

干扰现象,此时系统终止当前交易并重新搜索 OBU。

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智能交通产品与技术应用汇编

300

图 3 ETC 专用道跟车干扰示意图

图 4 E/MTC 混合道跟车干扰示意图

(三)面临的问题

1. 存在错判漏判

ETC 系统判断是否跟车干扰的依据主要为天线对 OBU 的定位坐标,当系统判定跟车干扰并停

止当前交易时,系统会继续搜索 OBU 并尝试重新交易,如此反复搜索 OBU、反复判断跟车干扰,

期间只要一次 OBU 定位坐标出现较大误差,系统就会误判车道没有跟车干扰并继续交易,造成

跟车漏判和误交易,与此同时,在车道内实际并没有跟车干扰的情况下,系统也会因 OBU 坐标

误差或系统卡顿等原因造成系统误认为车道存在跟车干扰,造成跟车干扰错判,导致 ETC 车辆

无法正常通行。

2. ETC 车辆通行速度不高

在安徽省当前车道布局模式下,ETC 专用道及 E/MTC 混合道要想提高 ETC 车辆的通行速度,

就必须提高 RSU 功率参数,延长交易区,从而提升交易完成时车辆与栏杆之间的距离以实现较高的

行车速度,而延长交易区又会增加跟车干扰误交易的概率,为了减少跟车干扰发生的次数,多数收

费站都会降低 RSU 功率,缩短交易区,而这又降低了 ETC 车辆的通行速度,降低了 ETC 用户快速

通行的体验感。

第329页

基于识别车牌解决 ETC 跟车干扰问题的方法探讨

301

二、利用识别车牌防跟车干扰

(一)判断逻辑

在当前安徽省 ETC 车道布局模式下,ETC 交易过程中的跟车干扰判断逻辑因车道布局的不同而

不同,利用识别车牌进行跟车干扰的判断逻辑也会因布局不同而有所差异。

1. ETC 专用道

1)1#及 2#线圈没车

如图 5 所示,在 1#及 2#线圈无车时,当系统搜索到 OBU 并开始交易时,此时车道内真实情况

可能会有两种,第一种,车道内存在跟车干扰情况;第二种,车道内实际没有跟车干扰的情况,如

图 6 所示。在图 5 及图 6 中,当车辆位于 2#线圈之外时,OBU 距离 ETC 天线较远,而天线对于远

距离 OBU 的定位坐标误差较大,OBU 的坐标不能用于跟车干扰判断,系统也不能使用识别车牌来

对漏判的车辆进行补充判别,因此,当 1#及 2#线圈没车时,ETC 系统不做跟车干扰判断,从而避

免跟车干扰错判影响 ETC 车辆正常通行。

图 5 ETC 专用道过车示意图 1

图 6 ETC 专用道过车示意图 2

2)1#或 2#线圈有车

如图 9 所示,当 1#或 2#线圈有车时,线圈上的车辆可能存在三种情况,第一种车辆为无标签车

辆,如图 7 所示;第二种车辆为有标签但未完成交易或交易失败车辆,如图 8 所示;第三种车辆为

已交易成功的车辆。

为了提高交易速度和车辆的通行速度,若在时间上车辆驶入 1#或 2#线圈之前已经搜索到 OBU

第330页

智能交通产品与技术应用汇编

302

并开始了交易,则在车辆驶入 1#或 2#线圈时,系统不进行跟车干扰判断并继续已经开始的交易流程;

若已开始的交易中断或失败,车驶入线圈后,系统重新搜索到 OBU 或 OBU 是在车辆驶入线圈之后

才搜索到,此时在交易过程中需针对如下情况进行跟车干扰判断:

针对如图 7 所示的第一种情况以及如图 8 所示的第二种情况,ETC 系统在搜索到 OBU 时,系

统需获取 OBU 坐标,并依据原有逻辑进行跟车干扰判断,当系统判定车道内没有跟车干扰,准备

继续交易时,若此时系统已经获取到识别车牌,则需要使用识别车牌再与 OBU 绑定车牌进行比对,

比对一致才可继续交易,比对不一致则终止交易,以此防止跟车干扰漏判;若系统以原有逻辑判定

车道内存在跟车干扰,则系统直接终止交易,无需使用识别车牌进行补充判断。

针对如图 9 所示的情况,系统在搜索到“皖 B”车辆的 OBU,系统需要根据原有逻辑判断 1#

或 2#线圈上的车辆是否为已经交易成功且等待驶离的车辆,若判定线圈上车辆为待驶离车辆,则系

统不进行跟车干扰判断,继续“皖 B”车的交易;若判定线圈上车辆不是待驶离车辆,则当前交易

需进行跟车干扰判断,判断逻辑与第一、第二种情况相同。

图 7 ETC 专用道过车示意图 3

图 8 ETC 专用道过车示意图 4

2. E/MTC 混合道

1)存在线圈及 1#线圈没车

同 ETC 专用道一样,为防止错判的发生,同时便于延长交易区提高车辆通行速度,如图 10 所

示,在存在线圈及 1#线圈没车时,系统可不进行跟车干扰判断,系统搜索到任何 OBU 便可继续交

易,避免影响 ETC 车辆正常通行。

第331页

基于识别车牌解决 ETC 跟车干扰问题的方法探讨

303

图 9 ETC 专用道过车示意图 5

图 10 E/MTC 混合道过车示意图 1

2)存在线圈或 1#线圈有车

当存在线圈或 1#线圈有车时,线圈上的车辆可能存在三种,即无标签车辆、有标签但未完成交

易或交易失败车辆、已交易成功的车辆。

与 ETC 专用道相同,为了提高交易速度和车辆的通行速度,若在时间上车辆驶入 1#或存在线

圈之前系统已经搜索到 OBU 并开始了交易,则系统不进行跟车干扰判断并继续已经开始的交易流

程;若已开始的交易中断或失败,车驶入线圈后,系统重新搜索到 OBU 或 OBU 是在车辆驶入线圈

之后才搜索到,则此时在交易过程中需进行跟车干扰判断。

针对无标签或交易失败的情况,ETC 系统在车辆驶入存在线圈或 1#线圈后,重新搜索到 OBU

时,系统需依据原有逻辑进行跟车干扰判断,当系统判定车道内没有跟车干扰,准备继续交易时,

若此时系统已经获取到识别车牌,则需要利用识别车牌再与 OBU 绑定车牌进行比对,比对一致才

可继续交易,比对不一致则终止交易,以此防止跟车干扰漏判;若系统以原有逻辑判定车道内存在

跟车干扰,则系统直接终止交易,无需使用识别车牌进行补充判断。

针对已经交易成功车辆驶入存在线圈及 1#线圈的情况,如图 11 所示,系统在搜索到“皖 B”

车辆的 OBU 时,需要根据原有逻辑判断 1#或存在线圈上的车辆是否为已经交易成功且等待驶离的

车辆,若判定线圈上车辆为待驶离车辆,则系统不进行跟车干扰判断,继续“皖 B”车的交易;若

判定线圈上车辆不是待驶离车辆,则当前交易需进行跟车干扰判断,判断逻辑与无标签或交易失败

时的情况相同。

第332页

智能交通产品与技术应用汇编

304

图 11 E/MTC 混合道过车示意图 2

(二)优缺点分析

1. 优点

作为跟车干扰判断方法的补充,识别车牌参与跟车干扰判断的时机主要是在车道关键线圈驶入

车辆后系统才开始的交易的时候,而且是在系统依据原有逻辑判定车道没有跟车干扰,准备继续交

易之时,此跟车干扰的判断机制优点主要体现在如下几点:

1)在原有跟车干扰判断逻辑的基础上,增加识别车牌的比对,进一步降低了漏判误交易的概率,

既提高了 ETC 用户的满意度,也降低了少数车辆“蹭”ETC 进行逃费的成功率;

2)引入识别车牌参与跟车干扰判断后,因跟车干扰造成误交易的概率将进一步降低,车道内的

交易区就可相对延长,在保证不明显提高跟车干扰次数的情况下,尽可能提高车辆的通行速度,从

而提高 ETC 用户在收费站快速通行的体验感;

2. 缺点

在利用识别车牌参与跟车干扰判断的逻辑中,若车牌识别正确率不足,则此判断逻辑的缺点也

很明显,缺点主要如下:

当交易流程需要进行跟车干扰判断且系统判定车道没有跟车干扰准备继续交易时,若使用识别

错误的车牌参与跟车干扰判断,系统会判定车道存在跟车干扰而终止交易,即使 OBU 坐标定位准

确,只要车牌未重新识别正确或修正,车辆停留在交易区将始终无法交易通行,直至车牌重新识别

正确或人工修正识别车牌。

三、结束语

虽然各省的车道布局不同,识别车牌参与跟车干扰判断的机制和逻辑也会有差异,但随着车牌

识别设备识别率和正确率的逐步提高,利用识别车牌进行跟车干扰判断的可行性也会不断提高,即

使车牌识别正确率达不到 100%,识别车牌也可作为 ETC 交易中跟车干扰判断的补充。安徽省 ETC

车道在当前的布局模式下,缩短交易区可降低跟车干扰概率,但同时也降低了车辆通行速度,用户

体验感也较差,延长交易区提高车辆通行速度,跟车干扰概率也随之提高,ETC 系统需要根据收费

站车流量的不同在通行速度和跟车干扰率之间找到平衡点。

第333页

高速公路智慧收费站轻量化折面 LED 辅助费显屏创新设计与应用

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高速公路智慧收费站轻量化折面 LED 辅助

费显屏创新设计与应用

董军 1

林永杰 2

华锋 3

谢利民 3

1、广州机场高速公路有限公司 2、华南理工大学土木与交通学院

3、慧通智显(深圳)科技有限公司

一、技术背景

随粤港澳大湾区、京津冀、长三角、成渝、长江中游等城市群城市化进程持续加速,区域社会、

经济和人文等活动不断增强,伴随产生的交通出行需求不断攀升,承担区域运输重任的高速公路亦

陆续出现交通拥堵、交通事故、环境污染和能源消耗等问题,尤其传统基础设施的服务能力已无法

满足人们日益增长的交通需求和品质化出行要求。为此,2019 年 6 月,自国家发改委、交通运输部

联合印发《加快推进高速公路电子不停车快捷收费应用服务实施方案》以来,全国各地高速公路管

理部门推动电子不停车收费(Electronic Toll Collection,简称 ETC)的安装与应用,极大化推动了

高速公路的出行便捷化、管理智能化和运维信息化。根据交通部数据显示,至 2021 年 2 月底,全国

ETC 用户推广发行 1.45 亿,累计达到 2.26 亿,同比增长 179.01%,占全国汽车比例 58.6%;全国高

速公路网客车交易量为 83.26 亿笔,其中 ETC 交易量 42.95 亿笔,占客车交易量比例的 51.6%。由

此可见,安全、自动、高效的高速公路 ETC 收费方式已形成普及应用的格局,如何进一步挖掘 ETC

车道的通行潜力也成为智慧高速发展中所面临的课题。

在智慧高速时代,信息发布是智慧管控的重要组成部分,可变信息标志显示屏(Variable Message

Sign,简称 VMS)作为管理、运维和道路使用者的信息快递通道,其设置是否科学、合理,将直接

影响着高速公路的服务水平。目前,高速公路采用的 VMS 显示屏普遍存在质量重、体型大、散热

性差、安装难度高等缺点,极大制约着智慧高速的信息交互水平的提升,难以充分发挥 ETC 车道的

通行效率。因此,本文所述解决方案将着重于 ETC 专用道可变信息标志显示屏的研究与创新设计,

提出智慧收费站信息发布终端的一套人性化创新方案——轻量化折面 LED 辅助费显屏。

二、行业分析与研究

目前,高速路收费站 ETC 专用道配套的电动栏杆采用后置布局方式,即收费站的电动栏杆设置

在收费亭、信息显示屏的后方,如图 1 所示。该模式的优点为 ETC 专用道的有效通信区域可以增大

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智能交通产品与技术应用汇编

306

到 7-10m,车速最高可达 100km/h,有效加快车辆收费过程中的不停车通行效率;其缺点是该模式

对车辆抓拍检测线圈要求非常高,不允许漏检或多检,当检测器出现漏检或多检的现象时,可能会

出现下列问题:

1、每当前车交易失败时,后车并不知道前车交易情况而闯入收费车道继续排队,导致前车无法

变换到人工车道,只能等待收费站人员前来处理,后续车辆会集中在收费口形成拥堵点;

2、该模式下电动栏杆和费额显示器置于收费亭之后,每当交易车辆快速通过时,由于收费

亭对费额显示器的遮挡导致驾驶员无法第一时间查阅交易成功等费显提示信息,驾驶员因撞杆担忧

而被迫减速慢行。同时,后面排队车辆也不清楚自己是否交易成功,在前车已经驶出栏杆后,需到

栏杆前观察费额显示器上的车牌交易信息后方加速驶离,导致 ETC 车道的通行效率降低。

图 1 高速公路收费站 ETC 专用道基础设施结构布局

针对上述收费站 ETC 专用道基础设施结构布局存在的缺陷,本文提出在 ETC 专用道上设置辅

助费额显示屏,主要用于提供收费费额等辅助信息,显示屏宜采用 P10 点间距的红绿双色 LED 屏,

尺寸约为 1m 高*2m 宽,可显示多行文字信息,其最佳安装位置为交易车辆停车位置正前方,安装

方式为杆件吊装于雨棚下。

但是,目前市场上流行的 VMS 传统显示屏重量约为 60-80kg/m2

,其单个车道的传统收费提示

辅助显示屏重量约为 160kg,对建成的收费站遮雨棚承重要求高、安装难度大;加之传统 LED 屏产

品尺寸较厚,屏体不透风,当该显示屏用于吊装时,易遭受风力的影响而形成前后摇摆,存在较大

安全隐患。同时,传统的交通 LED 可变信息标志仅能垂直安装,垂吊安装时,显示屏无法正对司乘

人员,视角效果差。

综上分析,传统 LED 显示屏亟需进行结构上的升级改造,以适应智慧高速时代收费信息交互升

级新需求。

第335页

高速公路智慧收费站轻量化折面 LED 辅助费显屏创新设计与应用

307

三、轻量化折面 LED 屏设计

本文主要介绍解决传统高速路收费站 ETC 专用道基础设施结构布局不合理引起的通行效率和

信息提示等方面问题,而提出了一种新型轻量化结构创新与 LED 屏体折面布局的设计解决方案,并

在广州机场高速主线收费站实现了首创应用。

3.1 技术路线

由于传统的高速路 ETC 收费专用道费额显示器无法给后面排队且未交易车辆提供前方交易车

辆的状态信息提示,加之传统 LED 产品粗厚笨重,导致折面等新应用结构设计难度高。为此,本文

以第一时间向通行车辆提供交易状态信息为核心,以减轻显示屏的安装难度为要点,对传统的高速

路收费站 ETC 专用道的信息显示终端进行创新改造与升级,主要有以下两点:

1、在 ETC 车道信息发布体系中增设辅助费显屏,并对屏体进行弯折设计,借助调整屏体的角

度来实现屏体信息的最优视角效果,便于驾驶员从驾车视角接收屏体显示的实时信息,增加智能信

息发布的人性化设计。

2、通过屏体透风不透光的主屏体结构创新设计,大大减轻显示屏的重量,同时优化屏体的风力

受力面积和方向减少阻力。

3.2 折面辅助费显屏设计

1、设备选样及结构设计

为减轻传统收费信息 LED 显示屏的重量,减少屏体的横向风力受力面积,本方案主要是通

过屏体结构优化设计而实现。轻量化折面 LED 辅助费显屏采用透风不透光的结构,显示屏屏体

重量有效减少到 18-20kg/m2

,屏体横向风力载荷面约为传统屏体的 70%。该费显屏的设计结构如

图 2 所示。

屏体下方可以实现前后 0-33°范围内的灵活转动,该折角设计结构如图 3 所示。

(a)轻量化 LED 折面辅助费显屏实物图

图 2

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智能交通产品与技术应用汇编

308

(b)轻量化 LED 折面辅助费显屏体三视图

(c)透风不透光结构示意图

图 2 轻量化 LED 折面辅助费显屏的内部结构设计

图 3 轻量化 LED 折面辅助费显屏的结构外形设计

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高速公路智慧收费站轻量化折面 LED 辅助费显屏创新设计与应用

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2、折面 LED 屏技术参数

通过上述创新性设计,该高速公路智慧收费站折面 LED 辅助费显屏具有重量化、可折叠、透风

性好、迎风阻力小等优点,对应的主要技术参数如下:

— 屏体尺寸:高 1000mm*宽 2240mm;

— 每套屏由竖屏与折面屏(尺寸均为 500mm 高*2240mm 宽)组成,竖屏垂直安装,折面屏倾

斜安装、其角度可调;

—LED 灯:点间距 P10,红绿双基色,亮度≥6000cd/㎡;

— LED 视认角:≥110°;

—重量:≤20KG/平方米;

—电源:AC220V±20%;

—工作环境:温度-20℃~50℃,湿度 10%~90%;

—前后防护等级:≥IP66;

—抗风速:40m/s;

—屏体主体可自然通风散热,材质为铝合金。

3、应用场景

为增大轻量化折面 LED 屏的可接受视角,屏体最佳安装位置为吊装于交易车辆的正前方,其示

意图如图 4 所示。

图 4 轻量化折面 LED 辅助费显屏场景应用图

轻量化折面 LED 辅助费显屏的应用场景示意图如图 5 所示,其中车辆 A 代表待交易的排队车

辆,车辆 B 为交易车辆。当绿色折叠上竖屏(此处绿色与红色仅为区分上竖屏与下折屏,非指发布

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智能交通产品与技术应用汇编

310

信息的颜色,下同)向正在交易的车辆提供车辆交易信息时,红色上竖屏为后续排队准备交易的车

辆提供相应的前车状态信息。此安装方式可以第一时间为交易车辆和待交易车辆同时提供交易状态

信息,当车辆 B 交易成功时,绿色下折屏显示交易金额,红色上竖屏显示前车交易成功的信息,得

到提示的交易车辆 B 可以加速离开收费站,待交易车辆 A 及时驶入收费站进行交易;当车辆 B 交

易失败时,绿色下折屏显示交易失败信息及相应的处理方式,红色上竖则会显示前车交易失败,请

及时变道等提示信息,避免待交易车辆 B 由于交易信息接收不及时发生交通拥堵的异常情况,可极

大提高收费异常情况下处置效率和信息化水平。

图 5 轻量化 LED 折面辅助费显屏的应用场景示意图

四、结语

本文提出的轻量化折面 LED 辅助费显屏具有质量轻、体积小、散热性强、易安装、透风性优良

等优点,且其屏体下方的折叠主屏可以进行一定角度的转动,可以很好地满足收费站基础设施功能

与安装的双重需求,提高高速公路 ETC 车道的通行效率,改善智慧高速收费站的服务水平。同时,

除应用高速公路收费站外,本文创新性提出的轻量化折面 LED 屏还可以拓展应用到交通其他领域,

如高速公路可变信息标志、城市道路交通诱导信息发布、智慧停车场信息发布等,提高道路智能交

通系统的服务水平。

第339页

京雄智慧高速河北段 LED 创新应用解析

311

京雄智慧高速河北段 LED 创新应用解析

姜玉稀 向 鹏 缪路平 姜佩华 方伟丰

上海三思电子工程有限公司

一、摘要

尽管当前全国各地正在积极开展智慧公路建设,但目前的智慧高速公路建设仍然缺乏规范性、

指导性技术文件。随着智慧高速的建设提上议程,LED 应用产品及技术被广泛地应用于全国各省级

智慧高速的建设中。本文以国内智慧高速重点项目——京雄高速 LED 应用产品及技术为例,说明它

们如何实现智慧、安全与可靠的交通出行效果。

二、引言

京雄高速河北段(以下简称京雄高速)全长约 75 公里,主线起自保定涿州市京冀界与京雄高速

北京段顺接,建成通车后,北京和雄安新区实现 1 小时通达(见图 1)。京雄高速在确定了“智慧高

速”建设方案后,在实施路径和技术手段等领域,采取了众多创新性举措,真正将智慧交通出行体

现地淋漓尽致。

图 1 京雄高速地理位置图示(图片来源于网络)

第340页

智能交通产品与技术应用汇编

312

京雄筹建处主要负责人张孟强指出,在智慧高速建设方面,京雄高速以准全天候、精准化的出

行服务和科学决策、智能管控的综合管理为主线,综合运用北斗高精定位、窄带物联网、大数据、

人工智能、自动驾驶等新一代信息技术,提供车路协同、准全天候通行、全媒体融合调度、智慧照

明、综合运维公众化等智能服务,逐步实现管理决策科学化、路网调度智能化、出行服务精细化、

应急救援高效化。本文将从 LED 照明和显示方面剖析京雄高速中使用的重点 LED 创新应用方案。

三、LED 照明与显示整体创新方案

(一)全天候智慧灯光照明技术

气象原因是造成交通事故的主要原因之一,据《全国道路交通事故统计年报白皮书》统计,近

30%交通事故是在恶劣天气条件下发生的,低能见度、大雾、结冰、积水、积雪、高温、大风、沙

尘暴、干旱、霜冻等天气则是影响交通安全的主要灾害性天气(见图 2),而采用全天候照明产品可

以有力打造安全出行环境。

图 2 灾害性天气/图片来源于网络

全天候照明灯具通过连接边缘计算网关(集成物联数据汇聚、通讯协议转换与采集信息预处理、

联动事件本地处理、路侧设备电源状态管理、路测设备通讯状态与流量监控等功能模块),根据天

气、季节的变化而进行变色温照明,多色温的切换可以有效避免驾驶员因长时间单调路况下驾驶而

导致的驾驶疲劳。在面对灾害性天气时,灯具切换成低色温状态,提高驾驶员可视距离,保证行车

安全。

在京雄高速项目中,全线设置了 3700 余根智慧灯杆(见图 3),为京雄智慧高速的建成提供了

诸多智慧中枢。这一全天候智慧照明灯具的色温和亮度可根据时间段、能见度、路面温度以及车流

量信息进行自动调节,实现科学绿色照明。

第341页

京雄智慧高速河北段 LED 创新应用解析

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图 3 京雄高速全天候智慧灯杆照明(图片来源于上海三思现场拍摄)

张孟强指出,智慧灯杆是以照明灯杆为基础,整合了能见度检测仪、边缘计算设备、智慧专用

摄像机、路面状态检测器等新型智能设备,利用北斗高精度定位、高精度数字地图、可变信息标志

和车路通信系统等,可以提供车路通信、高精度导航和合流区预警等服务,具备了智能感知、智慧

照明、节能降耗‘一杆多用’的功能。

“智慧灯杆的亮度,色温可以根据天气和车流量状况进行自动调节,既能够保障行车安全,还能

有效降低能耗。”张孟强说,它通过传感器技术能够自动适应环境条件,识别环境光照度、车流量等

数据,判断灯具照明模式。

此外,在京雄智慧高速项目中,以智慧杆为载体、车路协同技术为基础,搭载枪机、无人车通

信传感器设备,以综合箱内服务器做独立计算,通过 5G 通讯技术,将信号传给车上的车路协同设

备(见图 4),实现车辆自动驾驶。它以智慧交通场景化应用为导向,做到“碰撞预警、常规与事故

高发路段预警、车辆监管”全应用场景的方案设计。

图 4 雄安车路协同示范案例

它融合激光雷达、毫米波雷达、人脸摄像头识别等先进技术,充分发挥 5G-V2X 核心技术优势。

交通雷达覆盖距离极广,检测性能无惧恶劣环境因素干扰,优于传统检测手段,由此全方位实施车

路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路

协同管理,充分实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高效率,从而形成的安全、高效和环保

的道路交通系统。

第342页

智能交通产品与技术应用汇编

314

(二)低位照明路灯技术

城市高架、匝道、桥梁、立交等道路领域的照明设计提出了高度分层设计的概念,将路面以及

空间照明大致分为三层(见图 5):

1.集中照射区(距地面不超过 1.5 米)

2.过渡照射区(距地面在 1.5 米到 3 米之间)

3.边际照射区(距地面在 3 米到 5.3 米之间)

对于机动车驾驶员来说,集中照射区显然是最值得关注的照射区域,也是对于交通安全影响最

大的一个区域。LED 低位护栏照明将安装在离地面 1.5m 以下的高度的这一区域。

图 5 照明环境高度分层设计(图片来源于网络)

目前市面部分低位路灯的常见问题在于:安装高度与驾驶员视线十分接近,在除了进出路口及

交叉路口等节点外的大部分路段,灯具发出的光线直接射入驾驶员眼中,轻者产生不舒适感,重者

产生暂时性失明,严重影响行车安全。特别是在上坡匝道,灯具位于驾驶员视线上方,更容易产生

直接眩光。为避免直接眩光产生的有效措施,必须严格控制灯具水平面附近的光强及上射光通量。

雄安北互通匝道采用的系列护栏灯(见图 6)具有如下创新点。

1.照明设计因地制宜。充分考虑夜间行驶车流量、安全指数及节能指标的要求,利用桥两侧

的护栏管作为灯具安装载体,在测试过程中调整产品安装角度,一则设置合理的照射角度避免影响

过往车辆驾驶视野,二来避免强光照射到路面外空间形成二次光污染,以此优化路面照明效果,提

升照明舒适性。

2.极好的诱导性。由于安装高度较低,通过在灯具附近的地面形成一条连续的交通指引光带,

道路照度更均匀,空间通透感更强。

3.更高的光舒适性。作为国家 863 计划“半导体照明工程”重大项目课题成果(见图 7),

反射式发光技术,是保证京雄高速照明舒适性的关键技术之一。通过漫反射腔体进行二次配光,

将倾斜入射的 LED 光源光线均匀地散射于路面上,能够实现路面亮度均匀的照明效果。同时反

射式的配光形式,灯具点亮时人眼看不见 LED 的发光点,从视觉舒适性上也达到了“见光不见

灯”的效果。

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京雄智慧高速河北段 LED 创新应用解析

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图 6 京雄高速低位照明护栏系统实景(图片来源于网络)

图 7 原文链接来源于国家科技部

(三)陶瓷散热路灯技术

1.独特陶瓷散热技术。京雄高速全线大功率陶瓷散热路灯照明支持独立

通透散热,依托于专利陶瓷散热结构的强大能力(专利编号:

CN201721133174.0),将 LED 芯片直接贴在陶瓷散热器上,热量通过热传导

作用直接传至散热体上,然后通过自然对流作用将热量散发至空气中,有效

解决了市场常见铝合金灯体结构热岛效应问题,并保证产品的可靠性及使用

寿命(见图 8)。

2.极佳的耐候性。陶瓷像素结构还具有耐盐雾(半永久)、绝缘性强、

可有效防击穿、安全可靠等优势。标准模块化搭配独特透镜设计,陶瓷散热材质配合蜂窝式对流散

热技术,保证灯具的超长使用寿命;模组可现场更换,表面防腐涂层处理,满足 IP66 防护等级、IK08

图 8 陶瓷像素图示

第344页

智能交通产品与技术应用汇编

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防撞等级、WF2 防腐等级要求,持久耐用。

除创新功能的智慧灯杆、多功能低位护栏照明系统及陶瓷散热路灯外,京雄高速主线上所应用

到的收费站顶棚式情报板、LED 可变限速标志、门架式大型情报板、LED 交通诱导屏等智能交通类

的 LED 设备及控制系统也形成了一套智慧交通指引的综合解决方案。

(四)智慧情报板技术

极端天气及夜间行车安全系数较低、行驶车辆管理难度大、事故响应效率低下等是传统高速管

理中的常见问题。在高速公路的地面道路中,门架式可变情报板在室外极端天气中可保证足够的亮

度、穿透性以及可靠性(见图 9),其提示内容可在大雾天气或较远距离对驾驶员清晰可见,确保高

速通行安全无阻。

图 9 极端天气及夜间行车可视距离差/图片来源于网络

区别于传统高速显示设备,京雄高速中的智慧交通诱导系统遍布高速出入口处及道路行驶段,

并采用了统一尺寸标准的压铸铝机箱(见图 10)。针对重点基础设施自然灾害风险防控,箱体具备

耐腐蚀、耐高温、防盐雾、防紫外等多种防护性能。同时,该情报板可以及时发布如下关键信息:

1.各类实时信息、正常路况提示信息及服务提示语、实时路况、气象信息、安全警示语、行车

须知等;

2.特殊路况信息:交通事故、道路施工或养护、道路或站点堵塞提示信息、交通管制公告、通

行诱导信息及绕行提示信息、恶劣天气提示等;

3.宣传标语、政务信息等

除发布信息外,还可做到全天候、多要素感知,并具有极佳的通信可靠性(模块可选传统信号

传输或高速信号加密传输方式)。具备本地化人机交互窗口,用户可通过本地人机触摸屏轻松获取状

态信息与故障信息,方便维护,具有显示驱动、检测和控制等功能,配备远程通讯接口,可与远程

设备控制中心联动,控制盒则可以监控控制板使用情况,根据外界亮度情况调整显示屏亮度。亦可

进行现场操作控制,本地设备可以做到自主巡检与故障上报,具备自诊自恢复功能。支持实时故障

监测,监控中心能随时掌握情报板运行实况,确保道路交通安全。同时针对突发状况,可以在本地

完成应急处理。

第345页

京雄智慧高速河北段 LED 创新应用解析

317

图 10 京雄高速建设现场

三、总结与展望

基于智慧高速建设方案的总体框架,京雄高速上所使用的 LED 智能交通类产品上的创新技术及

应用实践上,比传统道路的设备更有诸多亮点。融合了交通指引、媒体显示、应急显示、数据呈现、

信息反馈等功能,真正成为智慧高速系统中最直观的显示终端,为打造“五个全国先行样板路”承

担极其重要的角色,助力京雄高速构建智慧交通和平安道路体系。

同时为贯彻落实党中央、国务院决策部署,2020 年下半年,《交通运输部关于推动交通运输领

域新型基础设施建设的指导意见》文件指出(见图 11),要将推动新型基础设施的建设放在第一位,

以数字化、智能化、网络化为导向,以早日实现我国的交通强国目标,今后将会有更多的 LED 交通

产品及技术应用于未来的智慧高速 。

图 11 文件图片来源于交通运输部官网

第346页

智能交通产品与技术应用汇编

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“数字安途”智慧高速解决方案技术详解及应用

苏奎峰 腾讯交通平台产品部

随着数字技术的发展,每个交通工具、每个人、每个位置都将成为交通网络中的一个数字节点。

未来的智慧交通体系,都是这些数字节点的连接。2035 年,我国将要建成经济高效、绿色集约、智

能先进的现代化高质量国家综合立体交通网。

在智慧交通所涵盖的各个领域中,智慧高速的建设,对社会、经济、民生都有非常重要的价值。

我国正在由“高速大国”向“高速强国”发展,过去 30 年,我国建成了全球最大的高速公路网络,

截至 2020 年底,总里程约 16 万公里,极大促进了国家经济建设,给人民生活带来了极大的便利。

在新基建的浪潮下,一直以来,安全、安心始终是高速公路的建设和运营的核心目标,未来也会向

精细运营管理服务方向发展,从重视规模向重视质量发展,从注重效率向注重效益发展,从强调链

接向强调服务发展。(如图一所示)

(图一)

近一段时间以来,国家在政策上先后发布了数字交通发展规划纲要、交通强国建设纲要、大数

据发展行动纲要,明确了要“坚持以人民为中心,建成人民满意”的交通强国总要求;强调精准感

知、精确分析、精细管理和精心服务的发展方向,在政策的引导下,高速行业正在加速向数字化、

智慧化和人本化发展。

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“数字安途”智慧高速解决方案技术详解及应用

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一、智慧高速建设面临的三大痛点

高速智慧化建设面临前所未有的机遇,但也有很多挑战和痛点问题需要解决,首先是感知覆盖

低。目前解决方案绝大多数强依赖视频,在夜间或恶劣天气条件下效果极差,时间维度上不能覆盖

低照度场景;空间上,高速公路基础设施监测体系主要覆盖分合流区、关键桥梁等部分点位,覆盖

度低。其次是建设和维护成本高,当下高速感知设备和系统的运维依旧以人工模式为主,设备独立

监控,不仅加大运维人员的工作量,更难以对设备进行系统性的协同管理;目前摄像头、激光雷达

等大量路侧设备的投入增长迅速,如何有效控制运维成本,对设备管理运维提出了更高的要求。最

后是链路不通畅,用户触达能力弱,无法形成有效的管控诱导闭环。以静态交通标识及交通广播为

主的高速公路信息指引体系,间断发布,不能实现行前、行中及行后的全过程引导;无法满足基于

高速公路动态运行形势的车道级、车辆级精准实时指引;缺乏技术手段支持可变信息情报板-广播手机信息-网络平台等多方式信息及时发布。

针对以上的痛点问题,腾讯依托领先的云计算、5G、大数据及数字孪生等核心技术,坚持以人

为中心的服务理念,构建出全感知、强计算、准决策、泛触达的智慧高速解决方案,助力打造安全、

安心、高效、绿色的数字化新高速,从而实现智慧高速全天候通行、全数字管控、全方位服务的发

展新模式。

二、腾讯智慧高速总体架构——1+N+3

为了更好的助力智慧高速建设,通过结合智慧高速的需求和腾讯自有能力的积累,提出了

(1+N+3)的智慧高速总体架构:

• “1”就是构建高速数据底座,实现统一路网的表达和多元数据的融合,为建立标准的、可伸

缩的、广泛适用的数据模型体系和自动化数据处理流程提供支撑。

• “N”就是多个基础能力支撑平台,同时具备开放的服务,支持生态共建应用

• 聚焦在 3 大行业应用:全天候出行、全过程数字管控、全方位服务

(如图二所示)

(1)全感知——雷视融合实现交通流全息感知

采用雷达对车道内交通目标的精确识别、定位和全轨迹跟踪,利用视频标定车牌、车型等车辆

特征信息;采用 AI 算法实现轨迹与车辆特征的时空匹配与融合,结合高精度地图,构建全路网、

车道级全轨迹交通流模型,为高速公路的精细化管控提供坚实的数据基础。

(2)强计算——高并发实时流计算

腾讯拥有丰富的交通大数据,利用这些数据挖掘宏观交通特征,如路网结构的合理性分析,人

流的热力分布、特定区域的车流变化等;基于雷达+视频+ETC 多源数据融合技术,实现全网车道级

车辆实时轨迹追踪,支持微观实时交通状态计算和精准预测,宏观和微观的有机融合,为交通运行

态势、安全、规划治理和管控提供完整的技术支撑。

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智能交通产品与技术应用汇编

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(图二:腾讯智慧高速总体框架)

(3)准决策——主动管控及辅助决策

基于全路网车辆精准轨迹跟踪和交通大数据,可以对车道、路段、路网三个层级进行一体化仿

真推演,从而满足车道级的动态限速、指定车道开关闭,路段的动态流量控制以及区域路网的引导

分流,实现全路网的负载均衡。

(4)泛触达——面向腾讯众多生态用户精准推送

腾讯 C 端触达以人为本,以微信出行入口、腾讯地图、TAI 车机等多种方式为用户触点。借助

路侧感知获取的机精准车辆位置,打通人、车、路数字链路,实现高速场场景下交通出行信息的精

准推送。(如图三所示)

(图三:腾讯生态触达)

三、智慧高速应用场景

以全感知、强计算、准决策、泛触达为基础,实现全天候通行、全过程管控 、全方位服务等应

用场景,下面举几个场景案例:

(1)全天候出行—主动安全诱导

例如在浓雾、大雨或者黑夜等恶劣交通条件下,利用雷达实时构建车辆周围动态交通环境,采

用孪生技术复现动态交通流,基于精准的车辆位置信息,实现

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“数字安途”智慧高速解决方案技术详解及应用

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周边场景的精准推送,为安全驾驶提供安全保障,让您更加安心出行。(如图四所示)

(图四:主动安全诱导)

(2)全路段异常事件感知—监测及主动预警

当遇到高速重大交通事故时,一方面可以采用感知手段实时发现遗撒物,及时发布信息,

也可以利用车道级的轨迹异常快速分析实现以长事件的监测,从而实现主动预警。(如图五

所示)

(图五:监测及主动预警)

(3)全过程车道级精准管控管控

场景 1:感知到交通事故,决策是车道关闭,可变情报板及时提示后方来车避让并且减速通行,

降低安全风险

场景 2:利用感知结果,采用车道级仿真技术制定最高效率的通行方案,动态限速调节交通

流量;

场景 3:在严重拥堵情况下,可以开放路肩,提高运行效率,缓解拥堵;通过有效的泛触达和

精准的车辆定位,为更多车辆实现车道级导航。(如图六所示)

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智能交通产品与技术应用汇编

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(图六:车道级管控)

(4)全方位服务——伴随式信息服务-提供多场景定制化信息服务

充分利用互联网+大数据,实现“线上+线下”联动模式,为驾乘人员提供伴随式出行信息服务,

有效提升信息服务的触达率。(如图七所示)

(图七:伴随式信息服务)

全天候通行、全过程管控 、全方位服务都是腾讯研发的引导性差场景,腾讯智慧化高速方案秉

持开放的生体理念,构建能力开放、平台开放和服务开放的生态体系,期待生态伙伴开发更多应用

场景,共建智慧高速应用新生态。

结语:智慧交通建设是一个长期化、多元化、高度复杂化的生态工程。在交通强国的战略指引

下,腾讯将发挥自己的数字化能力,让交通网络中的每个元素之间形成数字化的连接与互联互通。

腾讯也将致力于成为智慧交通产业的共建者,从整体交通战略布局入手,以开放协同的理念,携手

产业链更多的合作伙伴,共同推动中国交通产业的智慧化升级。

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