专家知识推理和多维数据可视化辅助交通信号管控
在我国大部分一线城市,常发的过饱和交通和交通事件给城市道路交通信号控制带来极大挑战.然而,现有的自适应交通信号控制的学术研究成果却面临着难以落地发挥实效的状况.部分原因是由于这些自适应控制系统本身缺乏灵活性,难以满足所有的现实业务需求,此外,还因为这些方法通常对数据的完整性要求较高,实际中难以满足.因此,大量投入使用的自适应控制系统仍依赖预先制定的配时计划和配时人员的实时调控.人工实时调控非常依赖经验,因此很难做到及时高效.此外,这种依赖经验的调控决策过程缺乏直观,难以对有效性进行评价.因此本文提出一个可视化工具,该工具可以感知和洞察交通拥堵成因,并根据从专家知识中抽象出的推理机制,对拥堵进行诊断并生成信号调控建议.在杭州的应用显示出该工具显著降低了配时人员的工作负荷,帮助提升调控的及时性和合理性.根据第三方报告,杭州的交通拥堵情况在2018年第一季度有明显改善.
交通信号 自适应控制 可视化工具 专家知识 推理机制
徐甲 谢竞诚 丁楚吟
银江研究院 杭州310000;浙江大学智能交通研究所 杭州310000 银江研究院 杭州310000;浙江工业大学信息工程学院 杭州310000
国内会议
天津
中文
318-328
2018-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）