安全 绿色 智能——看城市交通基础设施如何改造升级
城市综合交通体系建设是民生工程、发展工程,对促进城市经济社会高质量发展、满足人民群众美好生活需要具有十分重要的意义。住房城乡建设部近日发布的《关于全面推进城市综合交通体系建设的指导意见》,提出加快构建系统健全、功能完备、运行高效、智能绿色、安全韧性的城市综合交通体系,为打造宜居、韧性、智慧城市提供坚实支撑。
近年来,河北雄安新区、江苏南京、安徽合肥等地通过建设智慧杆柱、改造升级路侧设施、支持智能道路工程关键技术研究等举措,对城市交通基础设施实施智能化改造,不断促进城市交通基础设施安全绿色智能发展。
建设智慧杆柱 感知收集数据
雄安新区积极推动“多杆合一、多箱合一”,建设集成多种设备及功能的智慧杆柱,感知收集动态、静态交通数据。
在雄安新区,一根根信息杆柱就像站立街头的一双双眼睛、一个个卫士,不休不眠地为“城市大脑”提供着各种数据。
它既是路灯,同时也是座椅;它可以发射5G(第五代移动通信技术)信号,也可以一键报警;它能提供多媒体显示屏和广播,还能辅助交通调度指挥和行政执法;它可以根据环境和天气情况自动调节照明强度,还可以对城市环境相关指标进行实时监测。多功能信息杆柱在节约投资的同时,也降低了资源维护投入,集资源整合、管理集约化于一体,显著提升了城市及市政的服务能力。
在容东片区12.7平方公里区域内,总里程153公里的道路上架设了7500多根信息杆柱,主干、次干、支路、街巷道路、隧道等市政道路全面安装了多功能信息杆柱,为智能交通、车路协同的技术攻关提供了数字试验场景。
漫步雄安,随处可见的是以人为本、绿色健康、智慧共享的生活模式。可乘坐10人左右的车辆,通过智能生成线路,动态响应需求,为人们提供“门到门”服务;小区门口就有公交站,每天通过手机可以实时看到公交车的行程,踩着点出门,走到站点上车,一分钟都不用等,省时省心还省钱……这一切“妙不可言”的操作都离不开道路旁一根根多功能信息杆柱。它们通过摄像头、雷达、5G、边缘计算节点等智能设施,实现图像数据、雷达数据、状态感知数据等交通全量数据的采集、汇聚和实时传输,使人、车、路、物实现了实时互联互通。
升级路侧设施 实现车路协同
南京市推进智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展,改造升级路侧设施,建设支持多元化应用的智能道路。
网约车停到面前,驾驶室却空无一人,人坐进后排,车辆自动行驶,这样的体验是不是很新鲜?这样的场景,正在南京市变为现实。作为全国第二批智慧城市基础设施与智能网联汽车试点城市,两年来,南京市已建设104公里智能道路、近百个5G基站,车路协同、车城协同成果初现。
截至11月初,南京市智能道路基础设施建设和改造已完成104公里,共部署508个智能网联设施。在实施过程中,各试点片区采用多种新型智能道路设施设备,布设激光、微波、毫米波雷达等166个,实现全交通要素监测等功能。规模部署RSU(路侧单元),实现车路互联互通、交通信号实时交互,支撑红绿灯态信息推送应用。
针对推进5G+多种通信模式的“车城网”通信方案应用,目前试点区域已完成部署5G基站96个,覆盖范围16平方公里,实现试点区域开放道路5G网络信号全覆盖,满足车城融合应用需求。
建设“车城网”平台是全国第二批智慧城市基础设施与智能网联汽车试点工作的重点内容之一,四个试点片区基本完成云控平台和数据共享中心的建设,初步实现互联互通。
目前,无人小巴、无人出租车、精准公交、智慧交管、市政设施数字化管理和特种车辆应用的6大类场景已全部落地,正按照计划推进落地后的有效应用。在江宁经济技术开发区江苏软件园园区至地铁站往返路程和园区内已开展智慧出行,包含氢燃料无人公交、无人出租车等。
研究道路分级 推动全域开放
合肥市支持智能道路工程关键技术研究,研究制订相关标准规范,满足城市道路智能化建设和车路协同项目需要。
近年来,合肥市已开放四批次测试道路超过上千公里,测试车辆涵盖乘用车、低速无人车等多领域,打造了国内首个城市级车、路、网、充一体化云尖端平台。
要想实现测试全域开放,需要科学、合理评估自动驾驶测试道路的安全风险。
根据合肥公共资源交易中心日前发布的相关信息,合肥将招标开展智能网联汽车测试道路等级划分及“负面清单”编制工作。通过科学、合理评估自动驾驶开放测试道路的安全风险,推动实现全市智能网联汽车测试全域开放。
据了解,合肥将借鉴先发地区经验,从道路设施与交通流量以及人、车、路、环境等方面,开展智能网联汽车道路分级研究,统筹交通超脑动态数据信息、图商地图静态信息,制定相关分级标准并发布分级技术报告。
本次招标项目拟收集并分析多个方面大数据,作为道路分级依据。其中,收集街景数据,包括分隔设施、车道数量、渠化设计、道路线形等,评估现有道路设施状况,识别安全风险区域,计算交通安全风险指数;收集交通流特征数据,评估道路拥堵状况,分析自动驾驶测试对道路通行效率的影响;收集交通事故历史数据,识别事故高发路段,为制定自动驾驶测试车辆禁行路段名单提供依据。
此外,对于数据缺失较多的关键路段,还将组织技术人员实地调研走访,开展交通设施和交通流量现场调查,收集最新信息,鉴别道路中的安全隐患和交通运行瓶颈。
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