1、交通大数据在深圳智能交通中的交通大数据在深圳智能交通中的交通大数据在深圳智能交通中的交通大数据在深圳智能交通中的应用与探索应用与探索深圳市城市交通规划设计研究中心张晓春2016.11报告内容一、沉淀：数据体系更新升级二、提炼：交通大数据的融合二、提炼：交通大数据的融合三、探索：在智能交通的应用四、展望：人车路的系统协同咬定青山不放松 1994 罗湖交通研究，与境外宏观模型系统建立（重点深圳特区）第一阶段：1994-199920年来，精研交通信息、交通模型及数据分析技术，从静态模型构建到引入动态交通数据，在不同城市交通发展阶段保证技术前瞻性，构建与不同时期需求相适应的交通数据体系。1994 罗湖2、交通研究，与境外公司合作首次引入TRIPS模型 1995 开展第一次深圳居民出行调查 1996 深圳交通中心成立，组建模型人才团队，专项建设深圳特区道路交通模拟信息系统 1998 深圳市交通仿真实验室建立 1999 模型扩展，初步建立全市性CTS/RDS模型 2000 设立交通中心城市交通仿真实验室（交通模型室）2001 开展第二次深圳居民出行调查，全面检讨更新CTS/RDS宏观模型 2002-2005 配合重点片区多层次模型体系构建（宏观模型全市域拓展与中、微观模型研发）第二阶段：2000-2005不断通过技术升级与自主创新，建立全国首个城市交通在线仿真系统。2002-2005 配合重点片区3、及地段交通改善规划，借香港经验，专题研究中观、微观交通模型，建立宏观、中观、微观一体化模型体系（SATURN,PTV)2000-2004 受深圳市政府委托，建设全国首个城市交通仿真系统 2005 开展深圳市第三次居民出行调查 2006 组建深圳市唯一交通第三阶段：2006-2010信息化、动态化仿真模型建设（依托动态信息交通模型仿真）在仿真系统基础上，组建深圳市唯一的交通信息与交通工程重点实验室，并得到持续技术升级。2006 组建深圳市唯一交通信息与交通工程重点实验室 2007 深圳市城市交通仿真系统建设一期圆满完成，获华夏建设科学技术一等奖 2007-2009年支持配合对外项目拓展，建设佛山4、市、江门市综合交通规划模型 2011-2013 先后完成交第四阶段：2011-2016多元视角下的交通大数据体系重构（依托多元大数据信息进行数据融合分析）在新时期多元需求下重构交通大数据体系，组建广东省交通信息工程技术研究中心和未来交通实验室，促进大数据共享与创新实践。2011-2013 先后完成交通指数、交通碳排、交通安全等系统研发 2014年组建广东省交通信息工程技术研究中心 2015年未来交通实验室成立，着力建设面向全球的众创联盟 2016年 推出大数据平台、车路协同系统和ADV车辆量大、关联量大、关联建模、预测建模、预测深圳多轮重大规划或政策制定中的数据分析应用创建应用维护更新拓展提升5、19952000创建了深圳市交通规划模型第一轮综合交通规划与轨道交通规划第一次交通规划模型参数全面更新第二次200020052010深圳市整体交通规划深圳市城市交通仿真系统深圳市轨道交通规划第三次2015第四次深圳市交通指数系统深圳市城市交通白皮书第五次深圳市碳排放模型深圳市交通需求管理政策报告内容一、沉淀：数据体系更新升级二、提炼：交通大数据的融合二、提炼：交通大数据的融合三、探索：在智能交通的应用四、展望：人车路的系统协同新时期，城市交通大数据体系正进行全面重构，大数据的融合分析为多维度的综合性分析提供了可能性。区域评估：从城市到都市圈和区域广 度综1、交通大数据多维视角精细化评估：从网络6、到片区、走廊和节点多领域跨行业评估：土地、交通、安全、环境、经济深 度频 度维 度动态、高效评估：每分、每时、每日、每周、每月综合评估构建新一代“系统性”的逻辑架构融合多元动静态交通数据，以多层次、一体化交通仿真模型为核心，面向多维度、多领域应用的综合评估与决策支持系统。系统总体构成深圳交通大数据基础动 态 大 数 据 每 天 增 量条（1）规划更新与用地开发持续监测：跟踪用地开发，动态更新土地交通模型。通过建筑物普查数据（23项全类）动态更新全市人口岗位分布（2）跟踪历年人口岗位迁移规律，掌握出行需求内在变化特征。（3）借助市区范围手机信令、APP定位信息动态跟踪人员活动，并实现重点区域人流7、监测。（4）监测公交、出租车、停车等实时运营数据，掌握交通系统运行特征。地磁线圈、高清卡口（4）监测公交、出租车、停车等实时运营数据，掌握交通系统运行特征。全市地磁实时流量监测系统（主要干路）深圳市车牌识别系统（225个断面）交通流特征分析特殊车辆轨迹及出行规律分析（5）通过区域内手机信令和APP数据、城镇群内高速公路卡口、城际轨道票务系统等数据，掌握城际出行需求特征。全国综合交通网络广东省经济强度与人口分布广东省城际客运需求珠三角城际客运需求（6）开发居民出行调查采集分析系统进行在线数据录入，大幅提高调查效率和准确度。通过无人机技术实现对各类复杂环境的调查勘测。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 时 流 量 比南头关同乐关白芒关南坪快速梅林关清水河大关清水河小关布吉关沙湾关主干道（7）将轨道IC卡、浮动车、线圈、车牌识别、交通安全等多元动态数据融入交通仿真模型，大幅度提高传统模型的精度与效率。轨道次干道不同等级道路流量密度速度（时间）参数标定道路动态车速、流量监测站点客流交通事故数据2、多元异构交通大数据类别A类（互联网数据）宏观动态数据中微TalkingData（7万个APP数据），微信、微博，百度，高德B类（手机信令数据）移9、动、联通手机信令信息：信令发生位置、时间、活动类型C类（车辆数据）车辆及车主数据，各类车辆（含公交、出租、网约车、两客一危行驶数据，道路环境信息关关联挖掘微观动态数据网约车、两客一危行驶数据，道路环境信息D类（交通管理数据）车牌识别，线圈检测，卡口，视频，信号控制，交通事故，交通组织，机动车与驾驶人F类（智慧城市数据）智慧城市，数字市政，气象预报G类（静态数据）居民出行调查、建筑物普查、人口普查、，电子地图，城市规划关联挖掘关联挖掘静态数据E类（地铁公交数据）地铁闸机和公交IC卡数据，运营信息，铁路、民航、公路、水运售票数据将手机数据与人口普查数据、建筑物普查数据、城市用水用电量及垃圾产生量等10、数据融合分析，判断实际管理人口规模、分布及增长趋势。结果显示近年来深圳实有人口持续增长，外围人口增长更快。基于织网平台数据及手机数据融合分析，2015年深圳日均实有人口约为1850万，近五年年均增长7.2%。2016年深圳实有人口较2010年增长540万，增长人口82%分布在原特区外，布吉、民治和龙城等片区成为近几年人口增长最快的地区。3、人口岗位大数据融合分析深圳市实有人口24小时密度分布数据来源：织网工程平台数据与手机数据的融合分析2010-2016深圳市实有人口变化情况数据来源：第六次人口普查数据与手机数据的融合分析4、道路交通运行特征大数据融合分析数据源优点缺点将深圳出租车、百度、公交11、车GPS的大数据融合挖掘，可解决传统出租车FCD数据覆盖范围小、数据源单一、空间分布不均衡和数据质量不足的问题，大大提高了交通运行评估的精度和可靠性。数据源优点缺点出租车24小时运营，全天稳定1.5万辆，中心城区内覆盖充足空间分布不均，城区外覆盖不足百度全市范围内分布均匀，白天1.5万台设备时间分布不均，夜间数据覆盖不足（凌晨仅有2千台设备上传数据）公交车全市范围内分布均匀，白天1.2万辆时间分布不均，夜间数据覆盖不足，速度需修正数据融合后，全市路段数据覆盖率从32%提高到77%，原特区内覆盖率从70%提高到88%，原特区外由20%提高到73%。（1）提升数据覆盖度出租车数据覆盖路段出租车+百12、度导航+公交 数据覆盖路段车速对比（km/h）（2）提升数据精度出租车比车牌识别数据（可认为是真实值）平均速度约高4%，百度导航比真实值平均速度约低6%。融合后的道路车速与真实值相差1%以内。车速对比（km/h）解决了因出租车数据传输不稳定、数据量不足导致的异常大幅度波动的问题，通过持续稳定的运行数据观测分析，支撑全市性治堵关键节点、路段识别与综治效果跟踪评估。（3）提升数据可靠度通过深圳交通路况与降雨相关性知识挖掘，实现拥堵提前预警与疏散。历史数据挖掘表明，深圳晚高峰开始前2小时内突发大雨，则晚高峰期间（17:30-19:30）引发路网严重拥堵的概率达92%。普通工作日指数曲线5、路况与天气13、大数据融合分析晚高峰前突发大雨报告内容一、沉淀：数据体系更新升级二、提炼：交通大数据的融合二、提炼：交通大数据的融合三、探索：在智能交通的应用四、展望：人车路的系统协同1、面向政府：交通指数系统+交通排放系统的评估体系依托交通指数平台，对过去五年的重大交通政策效果及特殊事件影响进行跟踪评估1、面向政府：交通指数系统停车收费方案比选：评估不同停车收费方案的运行车速提升效果（约12%）工作日“征收、不错峰征收、不错峰”24小时交通指数时变图工作日“征收、错峰征收、错峰”24小时交通指数时变图1、面向政府：交通指数系统评估路内停车收费政策效果，四个试点片区工作日晚高峰车速环比上升12%-15%，非试14、点片区同期车速有升有降，幅度在4%左右。中心城区工作日晚高峰平均车速增幅3.2公里/小时上升约13%路内停车收费政策实施前路内停车收费政策实施后1、面向政府：交通排放系统中心城区工作日晚高峰交通排放下降约7%。1、面向政府：重大基建、轨道客流预测评估基于实时数据的车站运营组织方案仿真模拟及优化广泛应用于轨道枢纽、有轨电车、道路、交叉口、交通公共空间的车辆、行人仿真，为交通设施规划、建筑工程设计提供直接依据。莲塘口岸微观福田高铁站周边微观1、面向政府：微观仿真模型观仿真微观仿真地铁车站微观仿真深南大道微观仿真1、面向政府：实时在线仿真系统建立数据采集、融合、计算、应用和反馈的闭环系统，以动态OD15、估计为核心技术，每15分钟更新一个OD矩阵，实时模拟并评估各种交通预案对道路交通流的影响，实现各种预设复杂交通条件下的方案预演和快速而有效地选择最优交通改善或交通管理方案。目前深圳正在推进国内首个城市级的实时在线仿真试点，建设规模近2000km，约占全市路网30%，覆盖核心地区。南海大道-创业路口排阵仿真。利用动态仿真技术对排阵式仿真效果进行模拟，结果表明不同路况的排阵仿真效果差异较大。通过仿真，当有90%以上的驾驶员熟悉排阵式规则，则路口通行能力的提升优于传统交通控制方法。东西向左跨+南北排阵仿真现状仿真方案延误方案延误/s饱和度停车次数预计最大通过量饱和度停车次数预计最大通过量pcu/h延16、误延误预计最大预计最大通过量通过量 现状方案 现状方案46.50.88 0.726730 南海大道-创业路口排阵仿真。利用动态仿真技术对排阵式仿真效果进行多方案比选，结果表明不同组织排阵方案，仿真效果差异较大，最大提升效果在5%左右，而且是建立在100%的认知度条件下。排阵式控制的实际效果需进一步检验。信号优化方案 信号优化方案38.50.85 0.696985 18.1%3.9%南北向左跨排阵方案 南北向左跨排阵方案36.80.870.99681120.9%1.2%东西左跨排阵方案 东西左跨排阵方案（占用右转出口道）（占用右转出口道）26.80.84 0.757031 42.8%5.1%东西17、向左跨排阵方案 东西向左跨排阵方案（不占用右转出口道）（不占用右转出口道）30.50.85 0.756980 34.2%4.6%东西向左跨排阵，南北 东西向左跨排阵，南北向排阵方案向排阵方案33.70.90 1.096563 27.5%2.5%双向左跨排阵方案 双向左跨排阵方案28.70.83 0.83 7130 38.3%5.4%2、全路网评估与动态协调大数据方面：基于秒级大数据的信号交叉口延误动态监测平台，监测信号配时，优化信号配时，实时需求管理策略存在空放车头时距（秒）空放排查：结合车头时距的变化，排查出大龙岗地区五和大道-吉华路等110个问题路口评估方面：融合手机信令、出租车OD等数据18、，分析出行总量和路径，搭建深圳市交通溯源平台，辅助制定策略调控跨区/关键走廊交通出行，在时间上削峰填谷，空间上控密补稀，实现区域时空平衡。深圳市交通溯源平台（在建）通过交通溯源平台，识别出拥堵点交通源主要来自上游3个路口，从而采取“向上截流、向下卸载”策略，确保在瓶颈处车辆维持一定车速情况下，达到该路段最大通行能力（1900pcu/h），避免车辆溢出排队。布澜路铁路桥瓶颈点控制策略优化车速低于30公里/时的缓行时段略有拉长，但早高峰的低于10公里/时的拥堵时段消失第一截流点第二截流点时间联动：自适应控制由“单点自适应”提升为“多点协同自适应”，对间距小于200米的相邻路口，当路侧单元检测到实时19、流量、车头时距超出设定阈值，启动配时参数优化，调整路口间相位差和绿灯时长，避免车辆排队溢出。3、路段时空联动原始龙平西路吉祥路口路侧端智慧路口设备短距离路口间相位差、绿灯时长联动优化后动态车道管控：在道路空间资源挖潜上，开展潮汐车道、借道左转、可变车道等信号控制设计，上下游路口及平行路段协调车道资源，高效分配片区道路时空资源。布吉路潮汐车道新洲（莲花-红荔）潮汐车道皇岗笋岗路口借道左转4、节点公交、行人优先公交信号优先：利用路侧DSRC设备接收公交车辆位置及速度信息，结合各相位饱和度、公交专用道、公交车流量，改变传统信号方案适应公交车辆单向优化方式，对公交信号相位与车速交互优化，提高优先效率。20、路侧智能单元信号优先调节+车速建议行人信号优先：一是适应轨道、公交脉冲式客流信息，在人行过街量较大的路口和公交站附近部署；二是检测平面集聚式客流信息，在交叉口安全岛部署。采集的人流量、平均步行速度传输至信号灯，自动下放行人优先配时方案。脉冲特征，与行人过街信号协调留医部留医部站（路北）落客人流到达路口过街数据统计分布东门北路翠竹路测试路口人流量监控预警：利用手机信令、腾讯微信等大数据，对深圳热点区域人员活动强度实时监控、预测和预警，实现拥挤警情动态感知。凤凰山景区人流实时动态监控预警5、智慧信号管控平台依托大数据、车路协同及仿真技术，研发集评估、优化功能于一体的新一代智能化信号控制系统。6、停21、车运营以政府公共停车场和路边停车实时监测为基础，整合宜停车、停车百事通、蜜蜂停车、捷顺等众多平台采集的社会停车场动态数据，构建路内、路外完整的停车大数据平台。政府公共停车大数据平台政府公共停车大数据平台统筹路内路外动静态交通资源，探索建立常态化停车收费调节机制，根据道路速度、停车位周转情况变化，实现路边（公共）停车收费动态调价引导临近停车场间的错峰引流。错峰引流桂园黄贝东门翠竹东晓南湖笋岗引流政府动态调价+商业合理定价政府公共停车大数据平台政府公共停车大数据平台依托停车大数据，针对特定区域，差异化制定公共停车收费调整政策，引导路外经营性停车价格有序调整。深圳湾口岸60%的停车时间超过6小时，车22、位周转率低，采用大幅提高全天最高价；深圳北站60%的停车时间在半小时内，但节假日期间长时间停放比例高，采用工作日与节假日差异化收费标准。深圳湾口岸收费调整效果：1.高峰车位占用率由85%降为40%2.车位周转率由1.5提高至3.0深圳北站收费调整效果：1.过夜车辆大幅度减少2.车位周转率提高20%2.车位周转率由1.5提高至3.03.小汽车出行比例由30%降至23%深圳湾口岸与深圳北站停车场停车时间分布对比北站60%左右车辆停留半小时以内口岸60%左右车辆停留6到12小时，平均周转率仅1.52.车位周转率提高20%停车场调整前价格调整后价格深圳北站首小时5元首小时10元第二小时起每半小时1元第23、二小时起每半小时3元（节假日）或2元（工作日）全天最高40元全天最高148元（节假日）、102元（工作日）深圳湾口岸首小时5元首小时10元第二小时起每半小时1元第二小时起每半小时5元全天最高51元全天最高240元注1：市交委联合市口岸办、北站管理处提出调价申请，市发改委组织研究并提出收费调整方案，征求交委等部门意见后予以实施；注2：深圳北站于2016年6月22日实施调价，深圳湾口岸于2016年7月13日实施调价；注3：收费调整效果评估摘自市发改委相关研究报告。政府公共停车大数据平台政府公共停车大数据平台探索互联网+政府开放数据的模式，开放实时剩余停车位信息，支持手机地图APP的功能升级，提升公24、众出行体验。百度地图实时停车位数据由 罗湖区政府 提供API高德地图由交通中心托管报告内容一、沉淀：数据体系更新升级二、提炼：交通大数据的融合二、提炼：交通大数据的融合三、探索：在智能交通的应用四、展望：人车路的系统协同SUTPC车路协同系统信号主动控制技术 行车辅助驾驶：路侧设备与交叉口信号控制系统互联，通过DSRC通信技术和车载设备，驾驶员获取该路口同步的信号灯状态和倒计时信息；信号自适应控制：车载信息接入到交通大数据平台和实时在线仿真平台，利用历史库和在线实时数据进行短时动态OD预测，结合信号控制策略，生成精准的主动信号控制方案；特殊车辆优先控制：以信号优先控制策略为指导，通过交通大数据25、平台获取路口的车辆到达率，根据路侧设备连续感知车辆位置和信号状态，在线生成推荐车速和信号调整方案。SUTPC车路协同系统车路实时交互技术道路施工预紧急车辆通过DSRC技术实现路侧设备和车载设备的双向毫秒级实时通讯，采用DSRC的国际通信标准，研发多通道信息采集技术，向车辆提供交叉口信号状态及倒计时信息、道路积水信息、路段限速信息、道路施工信息和紧急车辆避让提醒信息。预警辆避让提醒道路限速提醒道路积水预警SUTPC车路协同系统车辆主动安全技术 基于车路联网的层次式安全距离评估模型：从制动过程的运动学方程出发，基于车载设备实时获取周围车辆运行情况的各层次参数，考虑驾驶员主观特性，建立基于车路联网的26、层次式安全距离评估模型；基于车载设备的安全驾驶辅助模型：利用车载设备获取周围车辆的距离、相对方向、车速和车辆运行状态等信息，研究车辆安全距离预警、紧急车辆避让、车辆超车、车辆换道、交通异常状况预警和驾驶建议等安全辅助模型，通过车载APP进行相应的语音和振动提醒。等安全辅助模型，通过车载APP进行相应的语音和振动提醒。无人驾驶技术已经从实验室走进实际运行环境 目前已在纽约、伦敦、新加坡等城市中小尺度片区得到应用 2010年到 2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22000件2、基于无人车技术的车辆设备升级迪拜在市中心试运营无人车Google无人车交通中心自主研制的高精度导航的无人驾27、驶车辆（Automated Driving Vehicle，简称ADV）具备磁导航和无轨导航功能，可室内（伪卫星定位）、室外（GNSS定位）导航，按照指定的导引路径到达预定目标。可应用于特定空间专用车辆行驶，未来有望应用于城市指定地区的公共运输。2、基于无人车技术的车辆设备升级共运输。交通中心研发ADV无人车原型ADV无人车行驶路径设置与控制界面增加设备3、基于车联网的道路设施升级自动驾驶及车联网技术的逐步成熟应用要求提前部署新型交通基础设施，如：大幅增加DSRC路侧设备等传感、通信设备减少设备4、面向个体化交通信息服务加强信息服务(WRTM)实时交通短期预测，并考虑天气对短期交通影响。交通信28、息服务提供天气信息以及根据天气预报的路况预测，出行前提示恶劣天气可能造成的出行困难以便出行者再次考虑是否出行、出发时间和路径，出行中动态提供前方路况，以诱导出行者路径变更或及时躲避危113路8:00黄贝岭站5号线前海湾方向8:10前海1号线9:20态提供前方路况，以诱导出行者路径变更或及时躲避危险路段。未来交通实验室联盟全产业链的联盟未来交通实验室联盟全产业链的联盟先进技术企业城市研究机构专业科研机构20多个城市机构和10多个高校加入联盟，同百度、高德、腾讯等互联网企业达成战略合作愿景一个面向政府、行业、公众和公益的交通创新联盟挖掘数据价值践行开放理念共建创新平台互联网+数据封闭创新瓶颈交通行业如何有效应对？未来交通实验室将成为集聚来自全球的交通管理和研究机构的纽带，共同应对“大数据和互联网+”的挑战，共同把握“万众创新、技术众包”的历史机遇，共同创建未来交通，为政府规划决策和行业管理提供一流的解决方案。扫码未来交通实验室公众号，可了解更多DEEPVIEW交通大数据平台、SUPTC车路协同系统、ADV无人车、智慧停车、智慧管控解决方案相关信息DEEPVIEW交通大数据平台SUPTC车路协同系统未来交通，我们共同创建！未来交通，我们共同创建！张晓春 深圳市城市交通规划设计研究中心欢迎交流，谢谢！未来交通实验室公众号扫码查看联系方式深圳交通中心公众号