城市数字孪生优秀案例集 - 城市治理类 - 深圳市城市交通数字孪生建设

news2024/9/22 7:41:04

一、背景意义

“十四五”规划、《数字交通发展规划纲要》、《广东省数字经济促进条例》等提出“构建城市数据资源体系，推进城市数据大脑建设，探索建设数字孪生城市”。

当前，我国 9 亿城市化人口每天出行约 16 亿人次，主要大城市每天出行人次超千万次，全国超过 30 座大中城市每日拥堵时长超过 1 小时。城市交通基础运行管控成为城市交通治理的核心内容。长期以来，交通管控依托人工调查或固定传感器采集交通出行信息，通过建立经验模型和单一指标体系支撑运行控制，对交通系统演变机理和规律缺乏深层次认知，部分交通治理措施效果不佳。随着移动互联、大数据等技术快速发展，构建城市交通数字孪生系统，以数据驱动城市交通治理，对推动城市交通治理能力现代化与智能化具有重要意义。

二、建设内容

1、总体架构

本案例通过研究城市数字交通可靠推演和敏捷预测技术，突破数感知融合技术，实现可计算数字孪生体构建技术，开展基于城市交通数字孪生的全域交通管控等应用示范。

深圳市城市交通数字孪生的关键技术为感知、仿真及管控技术，基于数字孪生体最终形成面向应用的数字孪生技术。通过创新数据感知等共性技术，突破城市交通数字孪生关键技术，攻克城市交通在线推演仿真等卡脖子关键技术，基于数字孪生技术开展面向车路协同的全域交通管控，构建全国领先的技术体系。

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2、应用场景

1）深圳市车、路、人亿级出行知识图谱构建

本案例依托多源数据融合感知，构建了全市 359 万车辆、8104 公里道路、1906 万出行个体、车、路、人、环境 2.9 亿个实体及 12.4 亿联接关系，支持交通亿级实体的时空关联、车辆时空规律的秒级提取。
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2）深圳市实时在线推演系统

本案例实现了全深圳市 8104km 道路网络，2932 个信号交叉口，高峰小时同时在网车辆超过 80 万辆的路网，整体交通运行还原精度超过 90%，路网交通事件短时在线推演时间低于 5 秒，关键路段流量和车速短时预测精度达到 95% 以上，全路网短时预测准确率达到 90% 以上

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3）深圳市路网主动管控平台

本案例实时管控全市 2932 个信号路口，实现区域节点与协调路径集秒级识别，管控方案秒级生成，全市信号优化耗时从 1 周压缩到 1 分钟，优化时间片从小时级提升至秒级，区域、走廊、节点通行效率分别提高 8%、10% 和 5%，公众平均出行耗时减少 6%，全年节省出行时间 1.84 亿小时。
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三、关键技术

1、个体出行活动链全过程精准感知技术

本案例针对海量个体出行时空多变、路径多元，难以精准感知等问题，创新性提出了基于锚点理论的个体惯常性出行模式辨识方法，突破了基于手机信令、支付、定点采集等多源社交数据融合的个体出行目的识别和活动链重构技术。

实现基于个体活动长时间序列数据的惯常性活动点提取和活动目的识别，突破了基于手机定位数据与手机信令数据融合的个体定位修正与轨迹匹配技术，攻克了基于手机信令数据与互联网地图导航数据时空匹配的出行方式识别技术，提出了基于路网关键节点转向流量的车辆出行时空一体化校核技术，实现个体全出行链时空规律精准辨识，个体出行活动链识别精度达到 85% 以上，个体出行时空分布精细度提升 10-100 倍。

2、城市级复杂多模式交通实时在线推演技术

本案例针对复杂路网运行态势多变、演化计算复杂，利用实时检测数据，攻克了基于拉格朗日松弛算法的动态 OD 调整技术和基于时间滑动窗口的实时在线滚动校核技术，提出基于空间排队的车道级中观模型和分布式并行计算策略，突破了大规模路网车道级实时在线推演技术，车辆出行链精度提升到 96%，路网整体交通运行还原精度大于 90%，路网交通事件短时在线推演时间低于 5 秒。

3、城市交通网络主动管控技术

本案例针对大规模路网瓶颈点与主要交通流路径多变的管控难题，提出了区域瓶颈路段节点与主要交通流的动态识别方法，创新性提出基于主要交通流保畅和瓶颈点防溢流相结合的区域协同控制策略，突破了基于变邻域搜索算法的区域信号快速调优技术，研发了大规模路网的协同控制模型，搭建了城市交通统一管控平台，实现区域路网多策略协同管控，路网主要交通流路径识别准确率达到 96%，路网管控整体协同率达到 90%，路网平均车速优化提升 14% 以上，事件引发的交通拥堵时间减少 30% 以上。

四、创新亮点

1、可计算城市交通数字孪生体构建技术

针对海量个体出行时空多变、路径多元，难以精准感知等问题，创新性提出了基于锚点理论的个体出行目的辨识和活动链重构技术，攻克了个体出行轨迹匹配和方式识别技术，突破了复杂交通场景的交通流状态在线标定技术，建立了“人 - 车 - 路”亿级交通知识图谱。

2、城市级复杂交通实时在线推演技术

针对路网运行状态多变、演化计算复杂，难以可靠推演，突破了基于时间滑动窗口的车道级实时在线推演技术，攻克了基于可靠约束的路网短时预测技术，提出了面向大规模路网的分布式并行计算策略，研发出城市级多模式交通实时在线推演系统。

3、大规模路网多策略协同优化与控制技术

针对大规模路网瓶颈点与主要交通流路径多变的管控难题，提出了区域瓶颈路段节点与主要交通流的动态识别方法，创新了基于主要交通流保畅和瓶颈点防溢流相结合的区域协同控制策略，突破了基于变邻域搜索算法的区域信号快速调优技术，研发了大规模路网的协同控制模型，搭建了城市交通统一管控平台，实现区域路网多策略协同管控。

五、建设成效

1、社会效益

全球权威公司 OMDIA 数据表明，本案例成果感知系统装备连续 8 年蝉联“道路多维感知系列产品”全球第一；本案例成果在广东省珠三角深圳、广州、佛山、东莞、中山，粤东汕头、潮州、揭阳，粤西湛江，粤北韶关等重点城市全面应用；“基于数据驱动的新型街区智慧交通治理模式”入选 2021 年全国质量标杆典型经验名单；曾牵头获广东省科技进步一等奖、深圳市科技进步一等奖、中国智能交通协会技术发明一等奖等奖项。