交通大脑步，让红绿灯变“聪明”
- 来源：安防知识网
- 2019/1/8 10:17:52
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【中国智能制造网 行业动态】遍布在城市各个十字路口的红绿灯，对于城市交通的有序通行有着极其重要的作用。传统的红绿灯，红灯时间和绿灯时间基本都是以同样的时长和间隔来设定，部分车流、人流通行密集的区域可能会针对性的分配车行、人行亮灯的时间，不过也是一成不变的程序式设定，体验感仍有欠缺。
交通大脑步，让红绿灯变“聪明”
让红绿灯能够根据路况来“自主”的协调控制车行、人行的通行时间，是当前城市智慧化演进过程中极为重要的环节，不少城市这几年来也一直在积极投入优化城市交通信号灯系统建设。
红绿灯变得更聪明，直观的好处是能够提升城市主干道路的人车通行效率，降低由交通堵塞带来的安全风险和时间成本。而怎么样让红绿灯变得聪明，这里面还真有不少故事可以聊。
优化交通信号灯是交通大脑的首道题
相信大家都听过城市大脑的概念，目前包括阿里、百度、腾讯等企业都有在布局城市大脑的相关业务，而智能交通则是这些企业在城市大脑业务中先且核心投入的部分，交通大脑的概念也由此衍生，在众企业部署的“交通大脑”中，其中围绕着城市交通信号灯系统的优化又成为关键的切入点。
像阿里的“交通大脑”，在技术逻辑上，其旨在通过城市一体化计算平台、城市数据资源平台和人工智能(AI)开放服务平台，集即时、全量、全网和全视频的能力特征于一体，将整个交通出行行业全连接，让大数据、AI和云计算的技术价值得到体现。
技术逻辑的展开，首先需要将物理世界的硬件设备实现感知能力升级、而后驱动这些物联感知设备之间的数据融合，让数据“跑起来”，通过接入到“大脑”平台，实现全网全量数据的实时交互，为城市交通构建起一套数字化的决策平台。
基于这样的逻辑，阿里的交通大脑步便是消灭从摄像头到红绿灯“远的距离”，通过将路段内的交通信号灯和视频监控摄像头接入到“交通大脑”当中，全面激活城市交通的感知能力。
而百度的交通大脑则充分受益于百度地图的历史积累资源，基于百度地图的交通大脑来为城市交通打造诸如，交通实时监测与研判平台、离线地图、交通信号灯等行业解决方案。和阿里交通大脑覆盖到全局全量的交通场景不同，百度交通大脑更专注于出行的场景、定位数据及人群洞察。
比如百度在今年5月份正式发布的百度智慧信号灯2.0解决方案。这套方案包含三个平台，个是异常实时报警平台，主要解决路口异常情况下的应急处置方案；第二个是配时评价与优化平台；第三个是信号控制参数开放平台。
百度认为，智慧信号灯发展会经历三个发展阶段：个阶段是监控评价阶段，即利用互联网+传统检测器的融合数据对全路网路口信号异常进行检测报警，并实现基于大数据的信号配时评价；第二个阶段是双向互通阶段，即实现互联网数据和信号控制系统的在线双向互通；第三个阶段是信号灯具备人工智能，即通过自适应、自反馈、自学习，实现兼顾交通点、线、面协调优的智慧控制决策。
从百度的这套方案中我们不难看出，交通信号灯的优化方案和视频监控摄像头的智能化升级如出一辙，首先需要让终端设备(信号灯、摄像头)能够“自我感知”，而后在自我感知的基础之上，依托深度学习，实现自我学习，从被动控制迈向主动决策。
而在现有的优化交通信号灯的方案中，摄像头和信号灯的关系往往密切相连，摄像头之于交通信号灯而言，是天然的“眼睛”，可以实时看到信号灯周围实时的交通状况。阿里主张消除摄像头和信号灯的距离，是因为在传统的城市规划中，路口的摄像头和交通信号灯设备往往是独立工作，互不相连，而如果将两者之间打通，让“眼睛”和“手”协同起来，再基于现阶段的“交通大脑”的决策控制，让红绿灯变得“聪明”起来便有可行性。
在总的逻辑上大概是通过摄像头、红绿灯全局感知到路口的人行、车行实况，如若路口拥堵，测算出拥堵时长和拥堵长度，之后按照全局调节的思路制定一套配时优化策略，将路口的绿灯配时延长，相应地其它几个路口的绿灯配时缩短，如此一来拥堵路口的通行效率得以提升，同时也节约了其它路口绿灯时间资源的浪费。
脑洞大开：虚拟红绿灯
上述交通信号灯优化方案目前已在杭州、广州、中山等部分城市展开应用，据相关媒体报道，优化系统的上线让应用区域的路口通行效率提升了5.7%- 11.8%，后续随着技术的逐渐完善，该项数据统计或将有更明显的变化。
这是国内这两年来在红绿灯优化方面的声音，于此同时，在智慧城市的化浪潮中，我们还接受到了一些国外关于交通信号灯方案改善的消息，脑洞打开的措施让人印象深刻。
比如今年七月，沙特阿卜杜拉阿齐兹国王科技城(KACST)举办的一次新颖的路测：在两个十字路口使用虚拟红绿灯系统，然后让几辆车用遵守交通规则的方式随意通过这些路口。路测的参与人员超过 100 人，包括政府官员，学术代表，Uber 等企业代表，以及虚拟红绿灯技术的研发人员，这项技术在测试中运行，没有出现一次错误。
“虚拟红绿灯技术”是什么概念？据外媒介绍，虚拟红绿灯本质就是“车对车通信技术(Vehicle-to-Vehicle，V2V)”的延伸，它将行驶权和路权的判断交给每一辆十字路口附近行驶的汽车，让它们“集体投票”决定某一方向的某一辆车应该通行还是停下，并通过车载显示器或抬头显示技术，以红绿灯的形式提醒司机。而这个“集体投票”过程，其实就是技术背后强大算法的计算过程。
虚拟红绿灯相当于给每辆车都装了一套红绿灯系统，对于司机而言当然是项新鲜的体验，不过这项技术也还存在明显的缺陷：
一体现在它需要每辆车都支持“专用短程通信技术(DSRC)”，只有这样，车辆之间才能互相“沟通”，共享计算路权所需要的数据，包括汽车确切位置(经度、纬度和行驶方向)、各个方向的汽车数量、行驶速度、加速度、与十字路口的距离和行驶轨迹等等；
第二，它只解决了车和车之间的通信，但在实际的路况中，除了机动车之外，还有行人、非机动车等通行个体，安全有序的路口通行，不可忽视整体的环境；
第三，该方案更多是针对无人驾驶场景提出的，在常规的车路交通环境中并不适用。且落实一整套V2V系统，对物联网、无人驾驶技术有很高的要求，容不得算法出一点差错。
不过，对于未来的无人驾驶畅想，这不失为一种创造性的技术。
新时代正在由对传统模式不断地变革和颠覆迭代而来，人类对于创新事物永远保持着好奇和探索之心。而当下，我们能做的，是在现行城市运转模式基础之上一点点开拓创新，逐步完成城市的智慧化升级，从一台交通信号灯、一盏路灯、一只监控摄像头开始……
(原标题：交通大脑步，让红绿灯变“聪明”)
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