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通过交通大数据进行堵点的精细化治理,有可实现的空间和办法吗?

zzinfor 2022-02-26 12:12:49 大数据
  就所知道的治理路段拥堵的各种手段来看,交通大数据太重要了。没有它,所谓的解决方式都只能停留在纸上谈兵的阶段。首先,一般情况下,路段拥堵要么是因为早晚高峰车流量集中时段,要么是前方出现了交通事故。其实在治理拥堵这件事上,我们已经有了多样化的尝试,都是建立在熟知交通大数据的基础上  

就所知道的治理路段拥堵的各种手段来看,交通大数据太重要了。没有它,所谓的解决方式都只能停留在纸上谈兵的阶段。

首先,一般情况下,路段拥堵要么是因为早晚高峰车流量集中时段,要么是前方出现了交通事故。其实在治理拥堵这件事上,我们已经有了多样化的尝试,都是建立在熟知交通大数据的基础上。在这方面就不得不联想到本身拥有阿里全系强大数据库又与近200家交管部门合作掌握一手权威交通事件信息的高德地图,其在精准治堵的应用上就很占优势了,就根据它的各种尝试来聊聊吧。

针对道路的早晚高峰期,高德的未来交通与城市计算联合实验室就通过控制优化交通信号,缓解了上海南北高价主线的拥堵情况。这是怎么做到的呢?它是基于高德轨迹大数据的OD(起终点)进行分析,针对目前上海南北高架主线拥堵严重,城市交通走廊通行效率降低的现状,在进行交通信号控制优化前首先计算出关键的控制点。进一步基于分析出的关键控制点,对上海南北高架匝道控制方案进行动态仿真。实施匝道信号控制后,拥堵源头回溯,提前控制匝道车辆流入,保证主线通行效率,避免快速路功能失效,从而达到有效缓解道路拥堵的目的。



而针对杭州中河高架拥堵的整治则是通过“城市大脑”依托最基础的数据地盘,搭建了对城市交通生态的“感知系统”,其中包括城市路网数据、浮动车数据、物联网数据以及视频数据。通过分析驾车流量和通勤OD数据分析诊断了拥堵致因,执行动态交通均衡诱导策略,预估区域路网整体拥堵延时指数可下降22%。

减少交通事故的典型是针对雅西高速长下坡路段的“智慧特管区”试点,雅西高速的长下坡路段是典型的山区高速公路,路况复杂,交通事故多发。通过工程改造、合理规划、强化路面通行管控等多种手段。例如高德地图的精准诱导,将智慧特管区的标准交通信息分类植入到地图中,针对货车用户进行定制化诱导,在导航过程中针对关键信息点进行语音提示及标注,包括途经的交通特管区的各种信息。整体提升路段交通安全水平,最终达到了货车事故率为客货车辆总通行量的十万分之2.4,且均为简易事故的理想效果。



不管是哪种方式,可以看到都是建立在拥有海量、多维且权威的交通大数据基础之上,才能够做到有针对性地解决问题。相信随着数据越来越精准,各种拥堵的状况会得到一定的缓解。


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