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1、交通大數據在深圳智能交通中的交通大數據在深圳智能交通中的交通大數據在深圳智能交通中的交通大數據在深圳智能交通中的應用與探索應用與探索深圳市城市交通規劃設計研究中心張曉春2016.11報告內容一、沉淀：數據體系更新升級二、提煉：交通大數據的融合二、提煉：交通大數據的融合三、探索：在智能交通的應用四、展望：人車路的系統協同咬定青山不放松 1994 羅湖交通研究，與境外宏觀模型系統建立（重點深圳特區）第一階段：1994-199920年來，精研交通信息、交通模型及數據分析技術，從靜態模型構建到引入動態交通數據，在不同城市交通發展階段保證技術前瞻性，構建與不同時期需求相適應的交通數據體系。1994 羅湖2、交通研究，與境外公司合作首次引入TRIPS模型 1995 開展第一次深圳居民出行調查 1996 深圳交通中心成立，組建模型人才團隊，專項建設深圳特區道路交通模擬信息系統 1998 深圳市交通仿真實驗室建立 1999 模型擴展，初步建立全市性CTS/RDS模型 2000 設立交通中心城市交通仿真實驗室（交通模型室）2001 開展第二次深圳居民出行調查，全面檢討更新CTS/RDS宏觀模型 2002-2005 配合重點片區多層次模型體系構建（宏觀模型全市域拓展與中、微觀模型研發）第二階段：2000-2005不斷通過技術升級與自主創新，建立全國首個城市交通在線仿真系統。2002-2005 配合重點片區3、及地段交通改善規劃，借香港經驗，專題研究中觀、微觀交通模型，建立宏觀、中觀、微觀一體化模型體系（SATURN,PTV)2000-2004 受深圳市政府委托，建設全國首個城市交通仿真系統 2005 開展深圳市第三次居民出行調查 2006 組建深圳市唯一交通第三階段：2006-2010信息化、動態化仿真模型建設（依托動態信息交通模型仿真）在仿真系統基礎上，組建深圳市唯一的交通信息與交通工程重點實驗室，并得到持續技術升級。2006 組建深圳市唯一交通信息與交通工程重點實驗室 2007 深圳市城市交通仿真系統建設一期圓滿完成，獲華夏建設科學技術一等獎 2007-2009年支持配合對外項目拓展，建設佛山4、市、江門市綜合交通規劃模型 2011-2013 先后完成交第四階段：2011-2016多元視角下的交通大數據體系重構（依托多元大數據信息進行數據融合分析）在新時期多元需求下重構交通大數據體系，組建廣東省交通信息工程技術研究中心和未來交通實驗室，促進大數據共享與創新實踐。2011-2013 先后完成交通指數、交通碳排、交通安全等系統研發 2014年組建廣東省交通信息工程技術研究中心 2015年未來交通實驗室成立，著力建設面向全球的眾創聯盟 2016年 推出大數據平臺、車路協同系統和ADV車輛量大、關聯量大、關聯建模、預測建模、預測深圳多輪重大規劃或政策制定中的數據分析應用創建應用維護更新拓展提升5、19952000創建了深圳市交通規劃模型第一輪綜合交通規劃與軌道交通規劃第一次交通規劃模型參數全面更新第二次200020052010深圳市整體交通規劃深圳市城市交通仿真系統深圳市軌道交通規劃第三次2015第四次深圳市交通指數系統深圳市城市交通白皮書第五次深圳市碳排放模型深圳市交通需求管理政策報告內容一、沉淀：數據體系更新升級二、提煉：交通大數據的融合二、提煉：交通大數據的融合三、探索：在智能交通的應用四、展望：人車路的系統協同新時期，城市交通大數據體系正進行全面重構，大數據的融合分析為多維度的綜合性分析提供了可能性。區域評估：從城市到都市圈和區域廣 度綜1、交通大數據多維視角精細化評估：從網絡6、到片區、走廊和節點多領域跨行業評估：土地、交通、安全、環境、經濟深 度頻 度維 度動態、高效評估：每分、每時、每日、每周、每月綜合評估構建新一代“系統性”的邏輯架構融合多元動靜態交通數據，以多層次、一體化交通仿真模型為核心，面向多維度、多領域應用的綜合評估與決策支持系統。系統總體構成深圳交通大數據基礎動 態 大 數 據 每 天 增 量條（1）規劃更新與用地開發持續監測：跟蹤用地開發，動態更新土地交通模型。通過建筑物普查數據（23項全類）動態更新全市人口崗位分布（2）跟蹤歷年人口崗位遷移規律，掌握出行需求內在變化特征。（3）借助市區范圍手機信令、APP定位信息動態跟蹤人員活動，并實現重點區域人流7、監測。（4）監測公交、出租車、停車等實時運營數據，掌握交通系統運行特征。地磁線圈、高清卡口（4）監測公交、出租車、停車等實時運營數據，掌握交通系統運行特征。全市地磁實時流量監測系統（主要干路）深圳市車牌識別系統（225個斷面）交通流特征分析特殊車輛軌跡及出行規律分析（5）通過區域內手機信令和APP數據、城鎮群內高速公路卡口、城際軌道票務系統等數據，掌握城際出行需求特征。全國綜合交通網絡廣東省經濟強度與人口分布廣東省城際客運需求珠三角城際客運需求（6）開發居民出行調查采集分析系統進行在線數據錄入，大幅提高調查效率和準確度。通過無人機技術實現對各類復雜環境的調查勘測。0.0%1.0%2.0%3.08、%4.0%5.0%6.0%7.0%8.0%9.0%12345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24小 時 流 量 比南頭關同樂關白芒關南坪快速梅林關清水河大關清水河小關布吉關沙灣關主干道（7）將軌道IC卡、浮動車、線圈、車牌識別、交通安全等多元動態數據融入交通仿真模型，大幅度提高傳統模型的精度與效率。軌道次干道不同等級道路流量密度速度（時間）參數標定道路動態車速、流量監測站點客流交通事故數據2、多元異構交通大數據類別A類（互聯網數據）宏觀動態數據中微TalkingData（7萬個APP數據），微信、微博，百度，高德B類（手機信令數據）移9、動、聯通手機信令信息：信令發生位置、時間、活動類型C類（車輛數據）車輛及車主數據，各類車輛（含公交、出租、網約車、兩客一危行駛數據，道路環境信息關關聯挖掘微觀動態數據網約車、兩客一危行駛數據，道路環境信息D類（交通管理數據）車牌識別，線圈檢測，卡口，視頻，信號控制，交通事故，交通組織，機動車與駕駛人F類（智慧城市數據）智慧城市，數字市政，氣象預報G類（靜態數據）居民出行調查、建筑物普查、人口普查、，電子地圖，城市規劃關聯挖掘關聯挖掘靜態數據E類（地鐵公交數據）地鐵閘機和公交IC卡數據，運營信息，鐵路、民航、公路、水運售票數據將手機數據與人口普查數據、建筑物普查數據、城市用水用電量及垃圾產生量等10、數據融合分析，判斷實際管理人口規模、分布及增長趨勢。結果顯示近年來深圳實有人口持續增長，外圍人口增長更快。基于織網平臺數據及手機數據融合分析，2015年深圳日均實有人口約為1850萬，近五年年均增長7.2%。2016年深圳實有人口較2010年增長540萬，增長人口82%分布在原特區外，布吉、民治和龍城等片區成為近幾年人口增長最快的地區。3、人口崗位大數據融合分析深圳市實有人口24小時密度分布數據來源：織網工程平臺數據與手機數據的融合分析2010-2016深圳市實有人口變化情況數據來源：第六次人口普查數據與手機數據的融合分析4、道路交通運行特征大數據融合分析數據源優點缺點將深圳出租車、百度、公交11、車GPS的大數據融合挖掘，可解決傳統出租車FCD數據覆蓋范圍小、數據源單一、空間分布不均衡和數據質量不足的問題，大大提高了交通運行評估的精度和可靠性。數據源優點缺點出租車24小時運營，全天穩定1.5萬輛，中心城區內覆蓋充足空間分布不均，城區外覆蓋不足百度全市范圍內分布均勻，白天1.5萬臺設備時間分布不均，夜間數據覆蓋不足（凌晨僅有2千臺設備上傳數據）公交車全市范圍內分布均勻，白天1.2萬輛時間分布不均，夜間數據覆蓋不足，速度需修正數據融合后，全市路段數據覆蓋率從32%提高到77%，原特區內覆蓋率從70%提高到88%，原特區外由20%提高到73%。（1）提升數據覆蓋度出租車數據覆蓋路段出租車+百12、度導航+公交 數據覆蓋路段車速對比（km/h）（2）提升數據精度出租車比車牌識別數據（可認為是真實值）平均速度約高4%，百度導航比真實值平均速度約低6%。融合后的道路車速與真實值相差1%以內。車速對比（km/h）解決了因出租車數據傳輸不穩定、數據量不足導致的異常大幅度波動的問題，通過持續穩定的運行數據觀測分析，支撐全市性治堵關鍵節點、路段識別與綜治效果跟蹤評估。（3）提升數據可靠度通過深圳交通路況與降雨相關性知識挖掘，實現擁堵提前預警與疏散。歷史數據挖掘表明，深圳晚高峰開始前2小時內突發大雨，則晚高峰期間（17:30-19:30）引發路網嚴重擁堵的概率達92%。普通工作日指數曲線5、路況與天氣13、大數據融合分析晚高峰前突發大雨報告內容一、沉淀：數據體系更新升級二、提煉：交通大數據的融合二、提煉：交通大數據的融合三、探索：在智能交通的應用四、展望：人車路的系統協同1、面向政府：交通指數系統+交通排放系統的評估體系依托交通指數平臺，對過去五年的重大交通政策效果及特殊事件影響進行跟蹤評估1、面向政府：交通指數系統停車收費方案比選：評估不同停車收費方案的運行車速提升效果（約12%）工作日“征收、不錯峰征收、不錯峰”24小時交通指數時變圖工作日“征收、錯峰征收、錯峰”24小時交通指數時變圖1、面向政府：交通指數系統評估路內停車收費政策效果，四個試點片區工作日晚高峰車速環比上升12%-15%，非試14、點片區同期車速有升有降，幅度在4%左右。中心城區工作日晚高峰平均車速增幅3.2公里/小時上升約13%路內停車收費政策實施前路內停車收費政策實施后1、面向政府：交通排放系統中心城區工作日晚高峰交通排放下降約7%。1、面向政府：重大基建、軌道客流預測評估基于實時數據的車站運營組織方案仿真模擬及優化廣泛應用于軌道樞紐、有軌電車、道路、交叉口、交通公共空間的車輛、行人仿真，為交通設施規劃、建筑工程設計提供直接依據。蓮塘口岸微觀福田高鐵站周邊微觀1、面向政府：微觀仿真模型觀仿真微觀仿真地鐵車站微觀仿真深南大道微觀仿真1、面向政府：實時在線仿真系統建立數據采集、融合、計算、應用和反饋的閉環系統，以動態OD15、估計為核心技術，每15分鐘更新一個OD矩陣，實時模擬并評估各種交通預案對道路交通流的影響，實現各種預設復雜交通條件下的方案預演和快速而有效地選擇最優交通改善或交通管理方案。目前深圳正在推進國內首個城市級的實時在線仿真試點，建設規模近2000km，約占全市路網30%，覆蓋核心地區。南海大道-創業路口排陣仿真。利用動態仿真技術對排陣式仿真效果進行模擬，結果表明不同路況的排陣仿真效果差異較大。通過仿真，當有90%以上的駕駛員熟悉排陣式規則，則路口通行能力的提升優于傳統交通控制方法。東西向左跨+南北排陣仿真現狀仿真方案延誤方案延誤/s飽和度停車次數預計最大通過量飽和度停車次數預計最大通過量pcu/h延16、誤延誤預計最大預計最大通過量通過量 現狀方案 現狀方案46.50.88 0.726730 南海大道-創業路口排陣仿真。利用動態仿真技術對排陣式仿真效果進行多方案比選，結果表明不同組織排陣方案，仿真效果差異較大，最大提升效果在5%左右，而且是建立在100%的認知度條件下。排陣式控制的實際效果需進一步檢驗。信號優化方案 信號優化方案38.50.85 0.696985 18.1%3.9%南北向左跨排陣方案 南北向左跨排陣方案36.80.870.99681120.9%1.2%東西左跨排陣方案 東西左跨排陣方案（占用右轉出口道）（占用右轉出口道）26.80.84 0.757031 42.8%5.1%東西17、向左跨排陣方案 東西向左跨排陣方案（不占用右轉出口道）（不占用右轉出口道）30.50.85 0.756980 34.2%4.6%東西向左跨排陣，南北 東西向左跨排陣，南北向排陣方案向排陣方案33.70.90 1.096563 27.5%2.5%雙向左跨排陣方案 雙向左跨排陣方案28.70.83 0.83 7130 38.3%5.4%2、全路網評估與動態協調大數據方面：基于秒級大數據的信號交叉口延誤動態監測平臺，監測信號配時，優化信號配時，實時需求管理策略存在空放車頭時距（秒）空放排查：結合車頭時距的變化，排查出大龍崗地區五和大道-吉華路等110個問題路口評估方面：融合手機信令、出租車OD等數據18、，分析出行總量和路徑，搭建深圳市交通溯源平臺，輔助制定策略調控跨區/關鍵走廊交通出行，在時間上削峰填谷，空間上控密補稀，實現區域時空平衡。深圳市交通溯源平臺（在建）通過交通溯源平臺，識別出擁堵點交通源主要來自上游3個路口，從而采取“向上截流、向下卸載”策略，確保在瓶頸處車輛維持一定車速情況下，達到該路段最大通行能力（1900pcu/h），避免車輛溢出排隊。布瀾路鐵路橋瓶頸點控制策略優化車速低于30公里/時的緩行時段略有拉長，但早高峰的低于10公里/時的擁堵時段消失第一截流點第二截流點時間聯動：自適應控制由“單點自適應”提升為“多點協同自適應”，對間距小于200米的相鄰路口，當路側單元檢測到實時19、流量、車頭時距超出設定閾值，啟動配時參數優化，調整路口間相位差和綠燈時長，避免車輛排隊溢出。3、路段時空聯動原始龍平西路吉祥路口路側端智慧路口設備短距離路口間相位差、綠燈時長聯動優化后動態車道管控：在道路空間資源挖潛上，開展潮汐車道、借道左轉、可變車道等信號控制設計，上下游路口及平行路段協調車道資源，高效分配片區道路時空資源。布吉路潮汐車道新洲（蓮花-紅荔）潮汐車道皇崗筍崗路口借道左轉4、節點公交、行人優先公交信號優先：利用路側DSRC設備接收公交車輛位置及速度信息，結合各相位飽和度、公交專用道、公交車流量，改變傳統信號方案適應公交車輛單向優化方式，對公交信號相位與車速交互優化，提高優先效率。20、路側智能單元信號優先調節+車速建議行人信號優先：一是適應軌道、公交脈沖式客流信息，在人行過街量較大的路口和公交站附近部署；二是檢測平面集聚式客流信息，在交叉口安全島部署。采集的人流量、平均步行速度傳輸至信號燈，自動下放行人優先配時方案。脈沖特征，與行人過街信號協調留醫部留醫部站（路北）落客人流到達路口過街數據統計分布東門北路翠竹路測試路口人流量監控預警：利用手機信令、騰訊微信等大數據，對深圳熱點區域人員活動強度實時監控、預測和預警，實現擁擠警情動態感知。鳳凰山景區人流實時動態監控預警5、智慧信號管控平臺依托大數據、車路協同及仿真技術，研發集評估、優化功能于一體的新一代智能化信號控制系統。6、停21、車運營以政府公共停車場和路邊停車實時監測為基礎，整合宜停車、停車百事通、蜜蜂停車、捷順等眾多平臺采集的社會停車場動態數據，構建路內、路外完整的停車大數據平臺。政府公共停車大數據平臺政府公共停車大數據平臺統籌路內路外動靜態交通資源，探索建立常態化停車收費調節機制，根據道路速度、停車位周轉情況變化，實現路邊（公共）停車收費動態調價引導臨近停車場間的錯峰引流。錯峰引流桂園黃貝東門翠竹東曉南湖筍崗引流政府動態調價+商業合理定價政府公共停車大數據平臺政府公共停車大數據平臺依托停車大數據，針對特定區域，差異化制定公共停車收費調整政策，引導路外經營性停車價格有序調整。深圳灣口岸60%的停車時間超過6小時，車22、位周轉率低，采用大幅提高全天最高價；深圳北站60%的停車時間在半小時內，但節假日期間長時間停放比例高，采用工作日與節假日差異化收費標準。深圳灣口岸收費調整效果：1.高峰車位占用率由85%降為40%2.車位周轉率由1.5提高至3.0深圳北站收費調整效果：1.過夜車輛大幅度減少2.車位周轉率提高20%2.車位周轉率由1.5提高至3.03.小汽車出行比例由30%降至23%深圳灣口岸與深圳北站停車場停車時間分布對比北站60%左右車輛停留半小時以內口岸60%左右車輛停留6到12小時，平均周轉率僅1.52.車位周轉率提高20%停車場調整前價格調整后價格深圳北站首小時5元首小時10元第二小時起每半小時1元第23、二小時起每半小時3元（節假日）或2元（工作日）全天最高40元全天最高148元（節假日）、102元（工作日）深圳灣口岸首小時5元首小時10元第二小時起每半小時1元第二小時起每半小時5元全天最高51元全天最高240元注1：市交委聯合市口岸辦、北站管理處提出調價申請，市發改委組織研究并提出收費調整方案，征求交委等部門意見后予以實施；注2：深圳北站于2016年6月22日實施調價，深圳灣口岸于2016年7月13日實施調價；注3：收費調整效果評估摘自市發改委相關研究報告。政府公共停車大數據平臺政府公共停車大數據平臺探索互聯網+政府開放數據的模式，開放實時剩余停車位信息，支持手機地圖APP的功能升級，提升公24、眾出行體驗。百度地圖實時停車位數據由 羅湖區政府 提供API高德地圖由交通中心托管報告內容一、沉淀：數據體系更新升級二、提煉：交通大數據的融合二、提煉：交通大數據的融合三、探索：在智能交通的應用四、展望：人車路的系統協同SUTPC車路協同系統信號主動控制技術 行車輔助駕駛：路側設備與交叉口信號控制系統互聯，通過DSRC通信技術和車載設備，駕駛員獲取該路口同步的信號燈狀態和倒計時信息；信號自適應控制：車載信息接入到交通大數據平臺和實時在線仿真平臺，利用歷史庫和在線實時數據進行短時動態OD預測，結合信號控制策略，生成精準的主動信號控制方案；特殊車輛優先控制：以信號優先控制策略為指導，通過交通大數據25、平臺獲取路口的車輛到達率，根據路側設備連續感知車輛位置和信號狀態，在線生成推薦車速和信號調整方案。SUTPC車路協同系統車路實時交互技術道路施工預緊急車輛通過DSRC技術實現路側設備和車載設備的雙向毫秒級實時通訊，采用DSRC的國際通信標準，研發多通道信息采集技術，向車輛提供交叉口信號狀態及倒計時信息、道路積水信息、路段限速信息、道路施工信息和緊急車輛避讓提醒信息。預警輛避讓提醒道路限速提醒道路積水預警SUTPC車路協同系統車輛主動安全技術 基于車路聯網的層次式安全距離評估模型：從制動過程的運動學方程出發，基于車載設備實時獲取周圍車輛運行情況的各層次參數，考慮駕駛員主觀特性，建立基于車路聯網的26、層次式安全距離評估模型；基于車載設備的安全駕駛輔助模型：利用車載設備獲取周圍車輛的距離、相對方向、車速和車輛運行狀態等信息，研究車輛安全距離預警、緊急車輛避讓、車輛超車、車輛換道、交通異常狀況預警和駕駛建議等安全輔助模型，通過車載APP進行相應的語音和振動提醒。等安全輔助模型，通過車載APP進行相應的語音和振動提醒。無人駕駛技術已經從實驗室走進實際運行環境 目前已在紐約、倫敦、新加坡等城市中小尺度片區得到應用 2010年到 2015年間，與汽車無人駕駛技術相關的發明專利超過22000件2、基于無人車技術的車輛設備升級迪拜在市中心試運營無人車Google無人車交通中心自主研制的高精度導航的無人駕27、駛車輛（Automated Driving Vehicle，簡稱ADV）具備磁導航和無軌導航功能，可室內（偽衛星定位）、室外（GNSS定位）導航，按照指定的導引路徑到達預定目標。可應用于特定空間專用車輛行駛，未來有望應用于城市指定地區的公共運輸。2、基于無人車技術的車輛設備升級共運輸。交通中心研發ADV無人車原型ADV無人車行駛路徑設置與控制界面增加設備3、基于車聯網的道路設施升級自動駕駛及車聯網技術的逐步成熟應用要求提前部署新型交通基礎設施，如：大幅增加DSRC路側設備等傳感、通信設備減少設備4、面向個體化交通信息服務加強信息服務(WRTM)實時交通短期預測，并考慮天氣對短期交通影響。交通信28、息服務提供天氣信息以及根據天氣預報的路況預測，出行前提示惡劣天氣可能造成的出行困難以便出行者再次考慮是否出行、出發時間和路徑，出行中動態提供前方路況，以誘導出行者路徑變更或及時躲避危113路8:00黃貝嶺站5號線前海灣方向8:10前海1號線9:20態提供前方路況，以誘導出行者路徑變更或及時躲避危險路段。未來交通實驗室聯盟全產業鏈的聯盟未來交通實驗室聯盟全產業鏈的聯盟先進技術企業城市研究機構專業科研機構20多個城市機構和10多個高校加入聯盟，同百度、高德、騰訊等互聯網企業達成戰略合作愿景一個面向政府、行業、公眾和公益的交通創新聯盟挖掘數據價值踐行開放理念共建創新平臺互聯網+數據封閉創新瓶頸交通行業如何有效應對？未來交通實驗室將成為集聚來自全球的交通管理和研究機構的紐帶，共同應對“大數據和互聯網+”的挑戰，共同把握“萬眾創新、技術眾包”的歷史機遇，共同創建未來交通，為政府規劃決策和行業管理提供一流的解決方案。掃碼未來交通實驗室公眾號，可了解更多DEEPVIEW交通大數據平臺、SUPTC車路協同系統、ADV無人車、智慧停車、智慧管控解決方案相關信息DEEPVIEW交通大數據平臺SUPTC車路協同系統未來交通，我們共同創建！未來交通，我們共同創建！張曉春 深圳市城市交通規劃設計研究中心歡迎交流，謝謝！未來交通實驗室公眾號掃碼查看聯系方式深圳交通中心公眾號