AI信控提升感知交通流量，通行效率提升15%～30% | 創(chuàng )新場(chǎng)景

圖片系AI生成

痛點(diǎn)：

作為北京市唯一一個(gè)國家級經(jīng)濟技術(shù)開(kāi)發(fā)區，北京亦莊職住分離現象突出，形成潮汐車(chē)流現象，早晚高峰時(shí)段集中出行，局部區域車(chē)流量、路網(wǎng)壓力較大。此外，該地區還存在集中的工業(yè)園區，不僅有大型運輸車(chē)輛，且周邊行人、非機動(dòng)車(chē)、機動(dòng)車(chē)混行情況多發(fā)，這為交通管理帶來(lái)了更高難度。

解決方案：

隨著(zhù)北京市高級別自動(dòng)駕駛示范區2.0階段于2022年基本建設完成，北京亦莊吉印通吉印通智能云運用AI全域信控技術(shù)，持續開(kāi)展了交通信號動(dòng)態(tài)優(yōu)化工作。在北京亦莊主城區60多平方公里的范圍內，建設了300多個(gè)智能路口和一系列智慧交管應用系統，如同為道路口裝上“眼睛”和“大腦”，大幅提升了對區域交通流量的感知能力。

通過(guò)AI技術(shù)，路側感知數據、互聯(lián)網(wǎng)數據等多源時(shí)空數據完成了融合，系統根據上下游路口流量及歷史流量數據，對路口缺失數據進(jìn)行補全與預測，從而實(shí)現全域感知數據的匯聚，精準感知交通變化。

當司機駕車(chē)駛入北京亦莊，會(huì )發(fā)現過(guò)去的“車(chē)看燈”已經(jīng)進(jìn)化成“燈看車(chē)”，經(jīng)過(guò)智能化改造的道路口可動(dòng)態(tài)調整綠燈時(shí)長(cháng)，司機路口平均等待時(shí)間顯著(zhù)降低。司機還可通過(guò)手機地圖APP、車(chē)載智能終端等方式，便捷獲取前方紅綠燈的狀態(tài)與倒計時(shí)信息，無(wú)需擔心前車(chē)遮擋信號燈等情況，實(shí)現一路綠燈暢行。

成效：

通過(guò)實(shí)時(shí)分析和預測交通流量，人工智能可以精準判斷出高峰時(shí)段將提前到來(lái)，自動(dòng)將信控策略從“保持暢通”切換至“緩解擁堵”，搶先預測道路堵點(diǎn)，并自動(dòng)優(yōu)化信號燈配時(shí)方案。經(jīng)測算，智能信控解決方案可以讓通行效率提升15%～30%。

數據統計顯示，在布局全域信控后，2022年北京亦莊4條雙向干線(xiàn)綠波道路車(chē)均延誤減少16%以上，路口車(chē)均延誤率下降28.48%，車(chē)輛排隊長(cháng)度下降30.3%，綠燈浪費時(shí)間下降18.33%。

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