基于智慧高速公路建設及運營管理體系的關鍵技術分析

周宏福

摘要 近年來，云計算、大數據、人工智能等新型信息技術不斷涌現，各項新技術已綜合應用于高速公路建設、運營及維護，通過構建智能交通運行管理系統、建設智慧高速公路，可有效提升道路管控效率及安全性。基于此，文章闡述了智慧高速公路的定義，分析了配套的關鍵技術及實施路徑，構建了高速公路安全體系架構，提出了基于端-邊-云構架的綜合管控（AI云控）平臺，對于加快高速公路建設、提高運營管理水平具有重要意義。

關鍵詞 智慧高速公路；道路管控；多源感知；融合云控

中圖分類號 U495文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）12-0186-03

0 引言

智慧高速公路屬于智能交通系統的主要構成及具體形式。構建智慧高速公路，可在傳統高速公路的基礎上，采用各種新型信息化技術，進行提升改造[1]。為擴建智慧高速公路，提升運營管理水平，該文提出應著眼于“一個特征、兩個維度、四個層次”發展智慧高速公路，并提出了高速公路智慧化的主要應用技術及實施路徑[2]。

1 智慧高速公路的定義

隨著經濟社會的快速發展，交通需求也不斷增強，將各種智慧化技術手段用于管理高速公路，以提升公路運營管理效率，充分發揮交通工具的價值。當前并沒有統一標準定義智慧高速公路及其建設方式。該文認為數字化及信息化內容屬于智慧高速公路的重要組成部分，且具有的智能化程度較高，其智慧屬性主要體現在以下方面[3]：

1.1 一個特征

智慧高速公路可對道路交通運行數據進行實時管控，能隨時收集高速公路運行數據，并采用相應的智能模型，開展數據計算分析，通過具體路徑發布道路及車輛信息。

1.2 兩個維度

（1）從用戶的角度來講，通過全面分析路面通行的車輛類型，輸出準確的出行信息，提升服務質量，增強車輛行駛的安全性。

（2）對于管理者而言，通過實時監測道路服務設施及車輛通行信息，全面提升高速公路運行效率及安全性。

1.3 四個層次

智慧高速公路管理系統分為四個層次，分別為整體信息感知、云數據處理、信息高效運用及安全穩定運行。

2 智慧高速公路的關鍵技術及實施路徑

2.1 基于全息感知的精細化道路主動管控

智慧高速公路具備不同感知信息來源，可通過深度融合提升質控水平。為加大公路建設力度，提高高速公路運營水平，應綜合運用各種感知技術，結合各方面數據，需要重點關注解決以下問題：

（1）現階段的數據來源少，無法覆蓋到廣大區域，必須配備使用先進感知技術，實現動態、精準感應，在不同車道安裝傳感設備，收集道路及車輛信息?。

（2）當前高速公路無法兼容異構數據，不能準確匹配各種應用場景，目標跟蹤能力較弱，不能快速準確甄別各種突發問題，需要運用技術手段校準各項數據，充分融合異構數據，完善系統信息。

（3）綜合運用數據傳輸、保存等技術，融合多源異構數據，與邊緣計算系統相連接，獲得更高精度的數據，構建起多源數據分析模型，快速收集高速公路運行數據，并進行準確分析。

高速公路主動協同管控主要內容[5]：

（1）車道高效動態管控。運用云數據處理技術，實時監控道路交通情況，對道路擁堵問題作出準確預判；通過計算道路車流量及車輛行駛速度，并及時將相關數據上傳管理系統，從而防止道路出現擁堵。

（2）公路匝道及收費站動態管控。大數據系統實施分析道路交通狀況，準確計算道路車流量及行駛速度，預判匝道車流量，合理設定匝道信號燈的管控時間，從而有效減少道路擁堵。

（3）路面動態擴容管控。部分高速公路車道超寬，并設計有不同的應急車道；當道路發生擁堵時，為加快車輛通行、減少道路擁堵，可臨時允許車輛走應急車道；運用管控系統，設定具體擴容位置及時間段，對道路擴容效果進行評價。

（4）采用仿真評價技術，實現主動管控、精準管控。動態仿真技術屬于一項新型技術，主要功能是收集公路運營數據、車輛行駛數據等，這類數據具有較高的應用價值，為鏡像模擬提供了數據保障；采用傳感器構建起智能化網聯交通管控平臺，主要包含軟硬件系統、數據模擬系統及駕駛人員管控系統等；在此期間，根據實際情況選用兩種不同的研究手段，高效模擬多種場景環境下的事件數據，從而綜合運用各種管控措施，真正實現對高速公路車輛行駛情況的精準、真實模擬，并開展深入分析。

（5）檢測分析公路運行異常情況。基于對道路檢測的實際情況及目標要求的具體分析，運用AI深度學習方法，抽取共性空間內容，實現有效匹配，從而準確識別異構數據，并進行有效跟蹤；實時檢測車輛運行狀況、逆行以及違規停車等諸多類型的異常問題，并對交通堵塞情況和其他異常情況進行及時預警。

2.2 基于多源感知的精準化信息服務

（1）精準、多維繪制高速公路車輛畫像[6]。收集車輛車牌、車輛顏色、車型以及ETC卡等諸多信息數據，系統可以自動生成整車畫像。采用在路側設置的各類傳感器，能夠24 h不間斷收集車輛畫像數據，并連續跟蹤路面行駛的車輛。當系統發現有車輛進入限速路段時，將向車輛駕駛人員廣播限速信息，并傳輸車輛行駛畫像。

（2）運用移動網絡技術向車輛精準推送信息。隨著智能手機的普及，出現了各種行車導航軟件，將車輛配置數據及顏色信息錄入導航軟件中，可立即生成該車的畫像。當車輛用戶接收到超速預警時，道路一側的設備將發出描述車輛畫像信息的廣播信息，導航軟件將其與實際車輛畫像作對比，在此基礎上運用網絡傳輸技術發送定制信息。

（3）利用車路協同技術準確推送車輛導航信息。綜合運用多種傳感器判斷數據的準確性與可信性，從而真正全面地整合數據異常路段的信息，并對其進行深入分析[7]。在此基礎上，充分運用信息安全審查技術、異構傳感器識別技術等，構建起車路協同系統平臺，不但能提升組合定位的準確度，還能將多種傳感器有效整合起來，匹配各種應用場景，提高智能化程度，從而快速、精準推送車輛信息，增強行車的導航效果。

（4）利用導航地圖實現車輛行駛的數字化管控。手機導航地圖具有較高精度，性能較強，在高速公路運營、物流等諸多領域得到廣泛運用，為相關行業發展提供了強有力支持。其不僅能為高速公路行駛的車輛進行精準導航，提升高速公路運行信息化水平，通過車路協同完成自動駕駛，而且有利于全面提升高速公路基礎設施的智能化管理水平，并提供全方位的技術保障，最終構建起道路的三維導航場景，實現精準空間測量，進一步提升交通設施運維效率和整體水平。

（5）運用V2X技術構建多維通信系統。現代通信技術的發明應用，為高速公路數據的實時傳輸與家戶共享提供了重要支持，是后者功能得以實現的重要基礎[8]。V2X無線多維通信系統共包含四個維度，分別為V2V、V2I、V2P以及V2C。運用該系統，一方面有助于實現道路網絡的信息交互共享，另一方面還可綜合根據具體環境、智能數據等，快速精準解決無人駕駛領域出現的問題，確保道路行車安全。

3 高速公路安全體系架構建立

3.1 根據高速公路交通流特征，準確定位智慧高速公路的功能目標

綜合運用裝配于道路一側的傳感器設備，收集車輛的完整數據信息，從而有效仿真微觀交通。同時通過實施不間斷的數據收集，全方位高效感知高速公路的運行狀態；以多源數據融合為重要基礎，廣泛收集更多且更精準的交通數據，然后通過信息整合與全時段發布，有效提升交通狀態的檢測效率與精度，提升道路利用率，便于人們出行。

3.2 探析高速公路動態未知環境下的風險控制途徑及安全保障對策

結合高速公路交通網絡及安全管理機制內容，具體分析道路行駛車輛的特點對于整個路網交通所產生的影響，全面構建包含多種因素的交通風險控制應用場景，其中主要有道路環境、交通流及車輛型號等內容。通過打造包含多項組織措施的系統，全面提升高速公路運行安全，同時構建與具體場景相匹配的安全措施評估機制，保證高速公路行車安全。

3.3 剖析高速公路網的交通流特征、交通事件特性和應急救援特性

為高效配置高速公路應急救援資源，需要綜合運用系統工程管理理論、數據采集技術及數據檢測模型、數字仿真技術，構建完整的運行管理系統，滿足高速公路事故應急救援要求及相關業務標準。此外，為提升信息管理水平，準確展現各種場景數據，提升道路事故應急救援效率，同時還要匹配運用高精度導航地圖及數據仿真技術，增強應急救援管理平臺的可視化程度。如圖1所示為短時交通流預測模型的類型及所用的方法[9]。

4 基于端-邊-云構架的綜合管控（AI云控）平臺應用

AI云控平臺采用了端-邊-云構架，通過該平臺可全面收集并感知分析各種業務數據。此外，綜合運用大數據與AI技術，可分析各項指標并進行全方位展示。

4.1 高并發、高性能、高可用、彈性開源的云智能平臺構建

構建智能交通云平臺，需同時運用管理及調度工具，并立足于超融合基礎架構的部署，全面提升云平臺管理系統的安全性與穩定性，為高效開展云計算奠定堅實的基礎。

4.2 高并發海量數據接入與云計算技術應用

綜合運用邊緣節點網絡管理技術，不斷完善異構終端數據，將與數據管理中心深度融合，提升檢測手段的容錯率，并賦予其更多的擴展性及數據備份，提升平臺的應用效果[10]。

4.3 基于人工智能的智能云控策略

采用人工智能技術實現智能云控管理，主要是借助于各種應急場景數據庫的時序知識圖譜、高速公路路測基礎設施，完善運控策略，充分收集用戶畫像信息。

5 結語

綜上所述，智慧高速公路已逐漸成為《交通強國建設綱要》落地落實落細的關鍵著力點和重要技術支撐。因此，當前業界重點關注的研究課題也隨之發生了相應變化，已轉變為采取何種措施可實現對現有高速公路的智慧化改造，如何搭建完善的智慧高速平臺。隨著相關技術的不斷更新與優化，“全天候通行、全路段感知、全過程管控”的智慧高速公路建設必將在不久的將來成為現實。需要深刻意識到智慧賦能高速公路建設的關鍵性意義，凝心聚力推動相關前瞻性技術創新與產業發展，加快完成高速公路的智慧化建設，實現交通強國夢。

參考文獻

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