面向未来的智能网联交通

           一、研究背景

          1.交通拥挤的持续发展

          交通系统的问题非常之多，同行们也做了非常多的工作，但是未来依然有无限、广阔的空间，不仅在中国，在世界上无论是发达国家、发展中国家都这样认为，即便像伦敦这样历史悠久的城市，做了很多工作的结论是依然需要持续地努力对策交通问题。

           2.交通系统的迅速变革

          交通有趣的是很多时候可能你不用想创新，也必然会创新，因为交通的系统在不断地变化。下图是一张经典的照片，十年前伦敦人在担心大街会不会被马粪淹没，十年之后纽约博览会大街完全变成了汽车，行业的飞速变化，特别是现在百年未有之大变局，也有技术的变革，技术变革在十年之后或者二十年之后交通会是什么样子？显然是需要特别关心的问题，否则现在做的事可能和以后做的事不一定能够匹配，特别是现在，又进入了一个快速变革的时代。

           3.关联数据的快速丰富

           在和国际同行交流过程中，也会发现数据的重要性越来越大。关于GPS的数据，20年前就是一些很多研究的热点，最近在2020年的时候，美国人写了一个报告，说怎么样用GPS或者轨迹数据，我们可以想象国家层面在重新探讨这部分研究。 

           换言之，可能针对数据本身的普及性、普遍性、精度，甚至未来和网联车的关系等等，导致人们对数据的重视程度越来越高，这些数据怎么样发挥作用；怎么样更好地获得更便宜的数据，依然是非常大的科学研究的也好，工程质监也好的背景。

           4.品质要求的全面提升

           人们关心的不仅仅坐在车里的问题，而在于人们本身的生活品质，特别是我们国家，脱贫之后的问题在于追求的是质量，我们的生活质量到底怎么样？我们的城市发展，上海讲究存量城市的规划，还有疫情时代，给人们的出行方式、出行行为等各个视角可能带来什么样的变化？这也是我们在做研究和国际合作探讨的时候，考虑的很重要的背景信息。

           二、国际合作研究进展

          智能网联也好、数据也好，还有信息化也好、智能化也好，一定会来，我们总归要从当前问题的解决入手，明天需要什么样的技术，怎么样改善现有的系统。同时我们也会考虑，在未来可能五年、十年，甚至更长的时间，技术怎么样发展？精准管控、车路协同、出行服务是主要的三个合作视角，这些工作也得到了国家资源科技基金委、国家留学基金委、国家重点研发计划、国际合作重点专项等一系列工作的支持。

           1.精准管控

          智能管控核心的观点就是能不能用更少的资源实现更精准的管控。比如可以用更少的土地，不用拓宽，不用借路，能不能提高通用能力，能不能不安装那么多检测设备、摄像头等等，能不能用更少的投入获得更好的效果，包括能不能很好地诊断系统的问题，能不能对优化结果进行很好地评估等，我们和纽约大学、华盛顿大学做了一系列的研究，分析混合流下道路通行能力和折算系数，研究了基于多源数据的交通控制诊断分析等。

          我们和德国波鸿鲁尔大学合作研究如何通过时空协同设计，提高通行能力，比如我们经常看到交叉口所谓的待行区，这种东西到底对通行能力、节能减排有什么样的效果，我们做了深入的分析。我们还突破现有的常规，提出了一些非常规交叉口设计与优化控制方法，并分析了非常规的设计对通行能力、效率、安全产生的影响。

          在我们的城市道路里，比如我们经常看到交叉口的脱尾巴，就是排队溢流，这是造成交通堵塞重要的问题，这一个路口并不是所有的高峰时间都会溢流，这是随机性的问题，我们和香港科技大学合作提出了优化方法，能够提高控制系统所谓的鲁棒性和可靠性，以至于方案上去之后，显著降低发生溢流的概率，可以有效地防止拥挤扩散。

          我们国家做公交永远是非常重要的话题，我们和亚利桑那大学的合作是怎么样实现通过空间资源分配和信号配时之间的协同优化提高公交优先的效率。我们和马萨诸塞大学一起合作，把公交和小汽车的网络里单点问题拓展到通道上。对于这样的通道，既有公交优先或者滤波的要求，我们也有小汽车协调控制的要求，怎么样设置一个同时满足公交和小汽车两个模式的滤波。

          如果公交的量很大，依然需要所谓宽的滤波，如果量没那么大，它追求的是滤波存在性，而不一定要多宽，考虑种种因素和两大学区合作，在这方面做了一些进展。

          我们和香港科技大学还在共同探索行人-机动车网络协同优化问题，现在越来越多的城市在关注人的过街问题，比如上海或者西安的一些城市说我们要严格执行在过马路的时候，车要让行。如果把问题扩展开来，对于一条路上，我们怎么样有效地为行人设置好过街通道，怎么样控制好它的信号，同时还能保证机动车的通行需求，我们还做了这方面的分析，包括横道的布局、控制、信号协调等一系列的工作。

          2.车路协同

          车路协同领域的一个问题是如果有网联车之后，我们的管控会有什么样的变化？我们的观点认为，如果以后智能车或者自动驾驶车进入了常规的通流之后，从机器驾驶、智能化的角度来讲，相当于姚明站在一群人里面，你如何协同好，以及智能化个性特点和个性化的同时，让车流、人群效率更好。 

          我们在做的这个边缘计算设备，能够和常规的体系衔接，同时也能够服务智能化、网联化的体系，这可能是未来的重心。围绕这个工作，我们进行了一系列的分析，首先回到怎么样用好网联化的环境下提供的数据。这个报告对美国的信号控制进行了评估，大概43%的机构没有日常化地收集数据用于交通管控的信号优化。还有数据质量本身没有很好地评估，即使有数据，质量不一定能支撑未来的工作。还有人说数据可能是错的，没有检查的话，用的数据不一定准确等等，同时他也认为我们的信号系统应该有定量化的优化和分析。

          智能网联环境下，用数据不等于一定要安装大量的设备。如果我们在每个路口，甚至路段上都要求安装检测设备的话，首先，我们能不能支撑起这么大的投入；其次，这些东西会坏的，我们是长期维护和更新的投入，这个能不能维持；最后，即使给你了这么多数据能不能做得更好。

          基于这样的背景，我们考虑现实的情况，以后网联车会越来越多，会提供高精度的轨迹数据，其实现在就有，比如、出租车公交车、百度、导航等等这些系统能够提供不同精度、不同频率的轨迹数据。

          我们能不能基于轨迹数据做状态预测，这是和我们和帝国理工等做的合作，用的人工智能方法，基于有限的轨迹数据做交通状态分析预测。同时我们研发了基于有限的轨迹数据做信号配时的优化方法，这是两种方法的前后对比，可以看到不需要流量检测数据，我们的方法在很多情况下优于基于流量的方法。

          同时我们和华盛顿大学合作的另外一个问题，分析网联车管控交通流的作用。这个是华盛顿洲发布的数据，我们根据这个数据做分析。我们发现通过改变推荐速度，二十几辆网联车可以改变整体交通流的拥堵状态，无论是拥堵的持续时间，还是拥堵长度都会显著改善。

          如果能够用好这个东西，车辆原本是控制的对象，其实它可以变成控制的手段改善交通的。这是基于实际数据做的研究，也展示了这方面的潜力和价值。

          在2013年的时候，我们和亚利桑那大学合作做了一个探索，和现在我们说用智慧高速上所谓的柔性车道管控的思路是一致的。我们研究让网联车动态进入公交专用道，以提高车道利用率的研究。红色的车表示接到信息要离开，其实没那么容易，因为旁边也是有车的，我们研究了如何动态利用的控制方法，也研究了清空的策略。

          当然我们还探索了一些更未来的场景，比如说如果我们的路上全部开的是网联车或者网联自动车，这可能会来遥远的未来，也可能在某些无人区、停车场可以实现的。我们做了一系列分析，包括我们的方法和一些已有的方法进行对比，这也是我们和密歇根大学一起合作的。

          同时我们把这个问题从单点拓展到网络，一条干线上能不能实现更好地合作。这个路上如果以后全部是智能车或者封闭的厂区，也无所谓出口道、无所谓进口道，无所谓一定要调头、左转，这都是车辆轨迹规划的一部分，完全突破了现有的交通控制常规体系，会有显著的效果。

          3.出行服务

          在出行服务方面的探索，研究的核心在于共享方式，可能完整的出行包括航空、高铁、客运，城市里的交通、轨道、出租车等等。我们关心的是循环的公交系统、灵活性的公交系统、汽车共享的系统、共享的自行车系统，这些系统怎么样能够和大的系统融合在一起，为我们的出行提供服务。 

          我们可以一单预约出行车之后，这个人出行会打开APP看屏幕上的点，我们要捕捉他在打开APP的那个位置，那个位置才是他真正的位置。通过所谓触点的数据分析这个人到底在什么地方、什么地点想要出行，反过来可以灵活配置设施，乃至站点、车辆。

          这个合作还继续做了一系列的延伸，比如我们预测人的出发点和目的地。现在我们说共享出行的方式，包括以后互联网的系统讲究所谓的体验，希望你输入的数据越少越好，我就知道什么人要从哪里借车，  这个车要开到哪里，我估出来之后可以进行有效的资源配置，我们也做了一系列这方面的研究。

          在这个基础上，我们进一步做，反过来如果人的需求知道了，我们怎么样配备好站点车辆设施、规划。如果以后，特别是新能源车，我们国家在推两碳，电动车出来之后，怎么样追踪电量的情况，实现最好的调度。

          在这方面，如何调度的时候，我们还要考虑运营者可以调度，我可以派一辆卡车从A拉到B，也可以通过激励的措施让用户自己把车开到B，这也是一种方式，我们做了一系列的分析，我们和丹麦科技大学等一起合作在这方面进行了系列研究。

          在这个基础上，我们还和代尔夫特、瑞典的理工大学合作，如果激励的方式做一些变化，能不能改变人们的出行或者取车、还车的点。

          三、未来展望

          我们谈管控、服务，图中是很多年前的交叉口，有人做了改善，从乱到治，一般意义上讲认为这个治应该是好的。又有人发布了这样的视频，当然它传递了一种色彩或者一种想法，我们就会反过来问，这个是混合的，这是治理过后的，这个也是混合的，哪个是好的。

          从研究角度来讲很难说，反过来说车辆也好、技术也好都在变化，我们本身需要新的理论、新的技术突破、支撑、研究、给出新的结论，国际合作对我们来讲至关重要，不同国家处于不同的阶段，有不同的优势，有利于探讨新理论、新技术。 

          对于我们国家而言，我们已经到了新的阶段，我们国家提出了非常宏大的目标，特别是高质量的发展，同样也需要进一步深入地国际合作，能够实现宏伟的目标。