近几年以智慧交通为主题的行业加快速度进行发展。一方面，依托5G、云计算、物联网、移动互联、智能驾驶等技术的新基建，慢慢的变成了国家的一项重要需求。高新技术产业，尤其是头部的网络公司，纷纷的把智慧交通作为重要的技术发展载体和应用的对象，大范围的进入到交通行业，抢占市场；另一方面，交通运输行业对于依托新的技术发展，快速提升建设运维管理和服务能力方面的需求和要求也逐渐形成共识。交通运输部门密集发布各种支持政策和指导意见，各地智慧交通建设的计划层出不穷，希望可以大幅推进交通智慧化的发展，提供更好的运输和出行服务。国家也希望在国际科技领域能够弯道超车，实现交通强国。
然而，面对高速公路交通智慧化发展的主要载体，理论技术和需求，目前看来在各个层面的界面仍然没有很清晰。经常会出现在项目上发展理念过度超前，设计的具体方案不接地气，过分的强调新技术应用，无法与交通运输需求现状同步等问题。结合参与的相关研究和设计工作，对理论发展的理解以及在实践中形成的思考，怎么来面对高速公路管控智慧化的需求，在技术更新换代的当口，准确的把握之间的界限和能力，找到符合中国当前高速公路智慧管控发展的技术路径，我们提出了代际协同设计方法。
从行业趋势来看，高速公路承担我国大部分的交通出行流量智能化，动态化的交通组织和主动管控十分必要。新一代技术为高速公路智慧管控技术发展提供了可信的保障，面向交通强国战略以及ITS4.0，也就是我们叫做自主式无人驾驶的高级目标，智慧高速应该得到大力的发展。智慧高速是复杂成网条件下的智能动态管控的必然要求，实现通行效率和安全水平协同优化的技术保障，面向车路协同和无人驾驶技术体系的基本组成。但是当前智慧高速的发展一定要采用需求驱动的方法，逐步推进，不能一蹴而就，不能过分追求新技术的应用，而忽视了对需求和现状的适应。必然经历基础设施数字化，运输服务智能化，运营管理智慧化三个必不可少的部分，缺一不可。在需求层面，存在着条件复杂、养护管理困难，交通拥堵严重，流量不均衡，匝道服务区出入口等重点路段事故频发，超速占用紧急车道等违反相关规定的行为屡禁不止等问题。具体来看，政府希望立足于可持续发展的思路，构建满足往年车辆和无人驾驶车辆行驶的交通条件，促进无人驾驶技术的快速进步，从而推动智能交通有关技术应用的产业高质量发展；高速公路运营部，交警、路政、消防等各方分别有各自业务层面上的难点痛点，希望新技术可提供更加智慧实用科学的交通管控工具和手段。在强调全方面提升交通运输服务水平的当代，高速公路智慧化要系统研究各种类别的出行者，在出行前、出行中的各种需求，才有机会实现伴随式个性化的信息服务。
现在的智慧高速公路项目，过分强调了对新技术应用的投入，在需求驱动设计的方面做得很不够。高速公路智慧化系统模块设计，必须要能够讲清楚几个问题：服务于谁，如何服务，效果如何，投入产出比如何等问题。针对这一行业聚焦的问题，我们提出智慧高速公路当前建设发展的一些朴实性的目标，和我们所提出来的代际协同设计理念的5个协同的特色与大家交流。
从国家要求行业发展阶段和技术发展水平来讲，现在的智慧高速要实现全路网感知，全路段协同，全过程管控和全天候运行的总体目标，但是在系统部署上需要兼顾满足具体需求的适用性，坚固新系统就系统或者其他相关系统的兼容性，技术层面上需要适度领先性，尤其是投入产出的经济性，这也是我们建筑设计企业很关注的。
我们提出代际协同设计理念包括5个协同，包括交通调控与交通执法的业务协同，主动管控和车路协同的信息协同，交通诱导和经济杠杆的手段协同，动态限速和环境监视测定的条件协同，主路运行和局部路网的流量协同。
第一个是业务协同，长期以来，我国高速公路都会存在建设运营和交通管理之间各种部门和业务的壁垒，导致了各自建各自的前后端系统，各自有各自的标准和业务需求，造成资源无效投入，重复建设等等问题。这是新一代智慧高速公路信息化第一步是要解决的问题。因此，需求导向的设计理念是从需求出发向下的箭头，而不应该单独面向不同需求设计不同系统，具体设计方法应该从交通调控和交通执法的实际业务需求出发，先明确具体服务功能，将可以协同的业务进行整合，选定功能算法，综合分析各类业务的数据需求，明确功能算法所需要的各种数据种类和精度，再集约规划设计，前端的感知定位、通讯发布等等这些组件，并实现后台系统的共享与融合。
第二个协同，是ATM主动交通管控和V2I或者V2X车路协同。在具体的功能框架上，行业里并没有形成共识，面向设计应用的需求，可以简单把主动管控界定在传统交通工程交通流层面上的智慧管控，侧重于通过感知路面断面车道的交通运行状况，制定合理的流量管控策略，强调整体交通流态均衡运行，这其实是所谓的ITS2.0的主要特质。而对于车路协同来讲，往往侧重于更加精细化的单个车辆行驶层面上的精细管控，个性化信息服务，或者是结合智能车辆控制系统的智能辅助驾驶功能，更加关注车路信息交互，改善单个车辆运行安全和效率。它更强调的是局部交通状态短时调控或者是管控，这可以看作是ITS3.0的主要特征。虽然交通流智慧研判和精准调控的理论和技术都已经比较成熟。但在在过去20年，虽然我国高速公路虽然里程规模增量非常快，但是信息化建设的进步并不显著，并没有大面积的推动实质应用的落地。传统ITS1.0时代的机电三大系统没有更新换代，而对于ITS3.0，目前不具备大量联网车辆上路运行，如果面向标准的车路协同系统，直接采用高密度的路侧设备布设，将会因缺乏服务对象而造成极大的浪费。同时，由于ITS2.0的缺失，也没有办法发挥车路协同的真正功能。因此我们提出在智慧高速发展的当前阶段，在实践当中应该着重体现先进的车路协同ITS3.0技术体系。对于建设和升级。经典的ITS2.0主动管控功能的代际协同作用，在前端感知，形成点面互补与融合的机制。平台决策层形成分析结果，互为验证和知识的过程。在信息发布层综合主动交通管控信息发布与OBU车载信息发布的优势，大幅提升高速公路运营期管控效率和信息服务水平，提高车路协同系统在发展过渡期的实用性。
第三个协同体现在交通控制和交通诱导。我们很多高速公路应该有条件实现收费站入口，出入匝道，车道三级智能灵活的流量控制，这是刚性的管制措施。同时辅以拥堵信息及时发布，形成时间预测等等的信息诱导手段。路段拥堵收费和主体差异动态收费等经济杠杆，这是一些柔性的诱导策略，刚柔并济，从路走廊到道路、路段、车道等不同的层面来实现交通流量时空分布的优化调控。最大化挖掘道路通行能力，实现路网供需均衡匹配，规避拥堵聚集，保障高速路网车流饱和，流畅和安全。
第四个协同，所体现的是动态限速和环境监测之间的协同。行车环境是高速公路通行效率和安全水平的重要条件，如何依据不同环境和交通条件动态科学的实现流量调控和交通管控，其实一直是高速公路没有实现的目标，这也应该是新一代智慧高速必须完成的基本功能。行车环境包括气象环境要素，路面状况的要素设施，机电设备状况，状态以及分时段、分路段、分车道，分车型、分交通态势状态，定制化的设计各种交通模型和辅助决策算法，实现精准运行组织和主动管控，实现分车道、分类型车辆的运行管理，多级流量管控，车道级的主动安全防控，形成安全行驶速度调控技术体系。
第五个协同是流量协同。现在高速公路，尤其是城市群的形成和大规模的发展，很多高速公路尤其是与城市路网复杂交织的条件下，要实现高速公路主路运行和其他高速公路或者是城市局部路网的流量协同，这个要求是非常具体的。在实际的智慧高速设计工作中，要明确对象公路的功能定位，应该要承担哪些跨区域间的交通出行需求功能，与其他的高速交通干线连接的关系，尤其是与地方和城市路网的连接特征，这都是应该是在设计前的工作，尤其是要清晰的界定三个边界：物理边界是道路在城市空间布局当中的物理限界；数据边界与其他道路经营数据协同的科技范围，哪些数据能够为我所用，将来怎样与它们来进行协同；更重要的是控制边界，如果了解了交通特征，但是没有手段去控制也是没用的。设计可实现精准管控，出行诱导和信息服务的系统性的调控手段体系，这是智慧高速公路主动管控系统设计的精髓，不能仅仅针对目标道路开展独立的设计。
就以上5个协同的理念，怎样把主动管控和车路协同进行一体化的设计，来进行协同设计，绘制了一个总体架构图：五横三纵。其中五横是从感知接入层、基础设施层、管理平台层、应用服务层以及信息发布层，三纵是五横服务的运维管理体系，安全防控体系以及标准规范体系。在总体架构当中，需要强调的是，主动管控和车路协同功能模块，以及感知层到传输计算中台以及发布等各个层面上的全面融合，相互支撑，而不是单独的系统建设。
现阶段，交通工程基础理论的发展，交通流理论的发展，它的基础理论和技术体系还是相对比较成熟。主动交通管控也应该是当前高速公路智慧化水平发展阶段，智慧高速的建设需要重点实现的功能，从功能架构和算法体系分别进行介绍。总体架构图中只保留了ITS2.0的内容，也就是主动交通管控，区别主要体现在感知接入层和应用服务层以及信息发布层等三个方面。其中感知接入层只用了原来的交通调查设备，摄像头、气象感知等传统的ITS2.0的感知，设备前端的网络也只用了光网、以太网等网络设备，没有采用V2X的网络。应用服务网只包括主动交通管控技术平台的相关功能。信息发布层也只包括了除了车载OBU以外，当然还有第三方地图之外的发布的渠道，就传统的显示屏，传统的这些路侧的诱导设备。在主动管控体系当中，最核心的也是我们最想要强调的就是交通算法的体系。
目前在智能交通领域，人工智能和深度学习很好的解决了车牌识别准确率这些问题。但是对于交通系统的管控决策需求，单纯的数据融合和深度挖掘模型是不够的。交通系统识别非线性不连续，考虑这样的本质的复杂性，结合新一代的交通感知技术，需要嵌入交通模型体系，比如所谓的神经元。如果把整个称之为交通大脑的话，区域交通分配模型，交通流量预测模型，形成时间预测模型，交通拥堵评判、服务水平调控模型，事故风险判别模型等等微观交通行为等等的这样的一些模型的体系，都是基于对交通系统整体研判后所构建的定制化的模型。这也是过去几十年交通流理论发展形成的主体技术框架。然而在实际应用当中，这些内容极其缺乏，重硬件轻软件是中国ITS发展进程当中的一个普遍问题，这也是高速公路智慧管控要解决的一个重要问题。
融合主动管控和车路协同，可以将车流行动更加精准的感知，更加高效的云端计算能力，服务于对交通流层面的路侧实时风险的感知，实现升级版的主动安全实施管控。具体来讲，目前路面传感毫米波雷达，智能摄像头这些智慧交通的硬件设备的应用，实现了新一代的交通感知。新一代的检测设备可以服务于高速公路前全路段，全天候实时安全风险感知和管控，融合静态和动态的交通安全因素的建模分析，可实现对交通流事件和事故风险的实施科学研判，这将是对传统交通流管控方法的一个大跨度的推进，能够形成跨代协同的交通管控，这是代际协同的一个重要的理念，也可称之为ITS2.5。反过来，路侧事故风险信息同样可以服务于车路协同系统，通过对路侧风险的研判，制定管控策略后，将它发布到第三方地图，技术服务可变信息情报板指挥大屏以及车载端的设备，进而可以实现车辆的实时干预，通过信息交互模型一体化和发布端融合，将主动安全管控的信息反过来服务于车路协同系统的功能实现。根据这个思路，依托相关高速公路设计项目，我们设计了主动交通管控平台，框架主要包括从运行态势研判开始，之后主动流量调控，然后是全天候动态限速，再到伴随式信息服务，以及隧道路段智慧监测5个系统。当然，要强调的是，基本的框架主要强调的是高速公路流量的智慧管控这一个部分，还有其他很多的基础设施的数字化，这些内容没有涵盖在里面。
第一个是全域运行态势监测和研判系统。主要包括4个模块，流量预测形成时间预测，交通状态评价、事故风险分析，系统可以通过对交通状态模式及事故风险程度的识别，来提高道路运行效率和安全，实现典型路段拥堵程度，形成时间的实时的评价。短时拥堵程度的预测以及交通运行实施事故风险和安全态势的预测。
第二个是调控和诱导系统。主要包括在线仿真，流量调控和动态诱导三个模块。在线仿真的平台是以高速路网互通立交，局部的城市路网为基础，构建在线仿真的平台，这是一个比较新的技术。通过实施数据的接入，依据现状路网交通运行态势，在线的形成控制和诱导方案，对方案的效果进行评价，为主动交通运行调控进行决策支持。在流量调控的这一层面上，主要通过入口匝道、收费入口匝道、车道等三级管控的多目标优化算法，来实现对匝道信号配时的联动方案，入口控制方案和车道控制方案。在诱导模块里面，主要依据路网数据和路径数据，通过路网交通流诱导算法来考虑出行效率和安全的综合性，最终实现最优路径的诱导方案，全天候安全行驶动态限速系统，主要应该包括全天候安全限速的设置，动态线索流量的调控，动态限速优化控制三个模块。通过采集智能检测设备对路侧交通状况的感知数据，获取确定速度的需要的参数，天气、路网、流量、车速各个车道车辆组成这些数据，来构建安全行驶速度模型和动态限速的优化算法。从调控的角度，通过采集智能检测的设备，对路侧交通状况的感知数倍，提取车道和匝道流量，车速、路网交通状况这些信息，依据动态限速模型算法对数据进行分析，依据模型结果制定动态调控的优化方案。
第三系统是控制和指挥系统。通过算法以及可变情报板，当然还有在车路协同系统里面的很多的车载的设备，第三方地图来实现对动态限速的控制指挥，主动信息服务，包括两个方面，一个是不同层面的用户信息发布，当然还有重点营运车辆的全程监测与危险预警两个模块。
第四个系统是在面向用户的伴随式信息服务的层面上，通过前端感知，获取车道级的交通流量、速度、占有率这些数据，以及以这些数据为基础的模型来进行交通态势的研判，将高速公路运行态势信息，高速公路安全评估信息，面向不同层面的用户，通过融合的渠道来进行发布。比如重点营运车辆等。这些非常重要关注对象，对他们的运行态势、行驶路线、实时位置数据，能够构建拥堵预测路径诱导模型，实现对这些车辆的实时监控，路径诱导和特殊事件场景下的交通管制。
第五个系统是隧道运行的实时监控和应急管理系统。由于产品体系很成熟，不做过多的阐释，这里面的应该包括隧道内交通状态研判预测，交通事件检测预警，事件影响评价和应急事件管理，隧道通风照明控制等等的这样的一些模块。
以上5个系统构成了在智慧管控层面上的交通流智慧管控层面上的基本的主动交通管控的功能。至于车路协同应该实现什么，从总体架构来看，分为三个层面，边缘层、中间层和协同层。边缘层包括RSU、边缘计算以及包括雷达摄像头在内的边缘感知单元等组成。他们主要对边缘相关内容进行感知和计算；中间层主要指云平台，尤其是其中的V2X Server。我们选择了一些现在可实现的对高速环境有用的，显著效果的各种场景和预警的功能。主要可以分为三大类场景：包括道路设施类，如重点的路段，一些重要的隐患的关键的路段和节点；第二是车辆运行类，基于车辆的轨迹，对它的各种的服务；第三类可以称之为异常事件类。协同层，包括了与ITS以及主动交通管控数据应用系统的协同对接。
从感知到设施到管理平台，应用服务层和信息发布成这么几个层面。在实现这些车路协同的主要功能和场景的前提下，也是在总体的系统融合的条件下来实现。所有的这些对于车路协同的场景，一定要与主动管控系统充分的融合，这样才能够在V2X的前端设备，这不只是保证它的经济性的，同时又能够更加贴身接地的去提供更好的车辆级的安全信息服务。具体来讲，在设施类的场景中可以依据项目预算，根据道路线I的设备部署位置和密度，选择多少，选择哪些位置的安装，这都是需要在设计工作中进行详细设计的。在这种情况下，主动管控的感知和输出，一样能用于车路协同的场景应用。对于车路运行类的场景，强调的是在车辆运行过程当中的服务，这是V2I的重要特征。以及极少量运行车辆，拥有车载终端的条件下，前端设备应该采用稀疏布设的方案，更多的使用主动管控的路侧信息服务，以及第三方地图定制服务来实现。这也是在当前极少量车辆拥有车载终端条件下的折中方案，体现的是ITS2.0和3.0两代之间的宽带协同设计的理念，车辆运行类的场景，主要依靠主动管控系统数据采集和研判的结果以及位置关键位置的关键节点的V2I的前端布设来协同完成。
在异常事件内，当然同样的思路，通过两个系统的信息打通，获得尽可能好的异常事件场景下的服务功能。希望把整个的这个系统来做一个方案层面上的考量。其核心就是设备的集约和功能的协同，代际协同的核心理念在于强调适应性和经济性的要求下，对于主动管控系统和车路协同系统的一体化的协同设计，在我们接触到的项目上，都是把两个系统单独设计单独采购，在功能协同上有很多缺失，并没有认真的挖掘这两个系统的互补协同的潜力，造成多个层面的重复建设，资源浪费。
这里面有几个显著特征：第一，采集传输层一体化设计；第二，边缘计算单元不仅仅服务于车路系统，尤其是能够服务于主动管控系统模型和算法的介入；第三，中台数据和算法体系完全融合，主要服务于交通流层面的主动管控，同时服务于车辆精准服务层面的车路系统；第四，发布层的一体化部署，需要动态模型运算的研判结果可同时发布给主动管控和车路协同的发布终端。尤其是针对交通流层面的简单的信息服务，一些相对简单的信息服务，不需要大规模的后台的数据融合，完全能够最终靠弱算法嵌入边缘计算单元，通过路侧运算直接发送给发布终端，实现更高效率更低成本的信息服务。
代际协同的主要特征，考虑到当前阶段以及未来很长一段时间，具备OBU车载设备和无OBU车辆混行的特征。第一，车路协同部署的毫米波雷达，智能摄像头等等高精度感知设备。为主动交通管控系统提供更精细化的感知渠道；第二，对于有OBU的车辆，通过OBU接收主动交通管控系统的各类信息服务，能够丰富驾驶辅助信息，不单单是车路协同系统的信息，并且上传本车的运行数据，作为一个精准的浮动车；第三，边缘计算单元可协同协助处理局部路段的主动交通管控策略运算和发布，并且向OBU车辆发布驾驶辅助信息；第四，将边缘计算结果共享给主动交通管控进行多渠道发布，向没安装OBU的车辆提供车道级的信息服务。就采用我们的很多地方所设计的所谓的智慧门架，多功能的集约化的，在这样一个条件下面来实现集约化的具备跨代特征的主动管控和车路协同系统的融合发展。
以上是我们在研究和实践当中提炼出来的高速公路智慧管控，代际协同设计理念的一些基本思路。非常荣幸能够和大家一起分享和交流，不当之处请大家批评指正。也欢迎将来一起交流，谢谢各位。返回搜狐，查看更加多