帶隊十年如一日採數據、建模型、搭平台，形成高速公路交通流主動控制技術體系
劉攀：從海量數據中“挖”出交通隱患
本報記者 金 鳳
這幾天，在河北省新元高速公路新樂段，一個“智慧交通大腦”默默運行着。每隔30秒，安裝在道路兩側的傳感器會將每個車道的車流量、車道佔有率等數據傳送到高速公路交通控制中心。之後，計算機再將這些交通流數據，結合天氣、路面情況等其他數據，依據一定的模型、算法，實時計算出高速公路發生交通事故和交通擁堵的概率，並給出相應的解決方案。
這個“大腦”的設計者是東南大學教授、博士生導師劉攀，他就像一位“道路偵探”，帶領團隊每天從海量的交通數據中尋找可能存在的安全隱患，為提升高速公路行車安全，打通“堵點”提供破解之術。
過去10年，劉攀帶領團隊廣泛採集高速公路數據、建立算法模型、開發控制策略、研發平台系統、推動工程應用，形成了高速公路交通流主動控制的理論方法和技術體系，不斷努力嘗試為高速公路“溶栓”……前不久，他榮獲第十六屆中國青年科技獎。
十年磨出交通事故預警系統
劉攀團隊成員、東南大學交通學院教授徐鋮鋮，現在每天清晨第一件事就是打開新元高速公路交通事故風險預警系統的界面，檢查系統運行是否正常。
不久的將來，這一系統將被運用到京德、榮烏高速公路新線的100公里路段。這兩條新線，是雄安新區對外骨幹路網的重要組成部分。
如何從龐雜的數據中，找出可能存在的交通隱患？答案藏在一套被打磨了約10年的數據模型中。
2008年，劉攀回國任教，用了快2年時間，他帶領團隊成員研發出我國第一套具有完整知識產權的高速公路可變限速控制系統，並將其應用在當時的滬杭甬高速公路杭州段實驗路段。
“那時，國內還沒有‘智慧高速’的概念，相關部門對交通流主動控制技術的理解也比較有限。剛剛開始做這個研究時，我們能獲得的支持比較少，總感覺挺孤獨的。”劉攀坦言，從數據採集、控制策略研發、系統平台開發，乃至設備現場安裝和施工，都是由團隊獨立完成的。
經過技術設計，他們安裝的微波檢測器和氣象站可實時動態檢測交通流和天氣數據，系統會據此計算交通事故風險值，一旦風險值超過閾值，會立即啓動可變限速控制，上下游的可變情報板會自動調整限速值，以調節路段交通量和交通流。
那段時間，劉攀每天起牀後的第一件事，就是盯着屏幕檢查各種傳回來的數據，生怕設備出問題，有時還要跑到現場去查看路側設備的情況。從南京到杭州，要開將近4小時的車，這一路他不知來回開了多少趟，就這樣堅持了近3年。
項目雖然做得辛苦，收穫卻很大。“我們整整積累了幾年的數據。這些數據為後來完善模型和算法提供了堅實的基礎。同時，令人感到欣慰的是，系統使用期間，示範路段車輛通行速度離散差下降了28%，事故率減少了17%，不利天氣下事故率降低了31%。”劉攀説。
這僅僅是開始，此後近10年，劉攀帶隊採集了1萬多起高速公路交通事故案例，並很快有了新發現。
“一些人認為，交通事故的發生完全是偶然的，沒有任何規律可循。實際上，交通事故的發生，受到人、車、環境等多種因素的影響。我們發現，大約65%到75%的高速公路交通事故發生前，在臨近路段交通流中都會觀測到一些有別於正常情況下的狀態，表現為交通流在時間和空間上的不均勻分佈。”劉攀認為，這種非正常現象，就是交通事故發生的前兆。只要能發現前兆的出現規律，再用模型“畫”出這些前兆的特徵，就可以實現高速公路交通事故風險的主動預警。
制定交通流主動控制策略庫
“要想保障道路交通安全，需要將安全作為目標要素，融入道路交通系統規劃、設計、運營和運行管理的全過程。這就要準確理解道路設計和交通控制要素對安全的影響，在對交通事故風險主動預警的同時，還要主動控制交通流。”劉攀説。
基於這一思路，劉攀帶隊在公路進行實地研究，他們把高速公路劃分為若干段長度不超過2公里的路段，通過檢測器獲取每個路段、每條車道的實時動態交通流數據，一旦系統發現某個路段內的交通流處於不利狀態，主動控制系統就會立即啓動。
“針對不同的場景，我們應用了可變限速、匝道控制、車道控制等技術手段，主動調整匯入目標路段的車流量和速度，從而大大消除了交通事故風險，提升通行效率。在此基礎上，我們又應用人工智能的方法，基於海量實測數據不斷優化控制策略，使控制系統反應更加迅速，控制更加精準。”劉攀説。
針對京德、榮烏高速公路的交通特點，結合新元高速公路的實際數據，劉攀領導團隊研發出追尾事故預防、分車道動態限速、貨車專用車道動態控制、應急車道開閉動態控制、不利天氣下準全天候通行等十大類、二十餘種交通流主動控制策略，形成了高速公路交通流主動控制策略庫，基本涵蓋了我國高速公路環境下所有重要的控制場景。目前，除雄安新區對外路網外，團隊研發的高速公路交通流動態控制系統已應用在多條高速公路。
立足實踐不做架空式科研
從工程實踐中發現科學問題，從實際數據中提煉科學規律，讓劉攀從科研中不斷收穫，也讓他嚐到坐冷板凳的滋味。
“在美國讀博時很辛苦，有段日子挺難熬的。”劉攀皺了皺眉頭。
2002年初赴美國南佛羅里達大學讀博時，劉攀的導師承擔了佛羅里達州交通部門的研究項目，要系統評估遠引掉頭技術對交通安全和通行效率的影響。這個題目挺冷門，而且對數據的要求非常高。
“我讀博的前兩年，幾乎天天都在‘攢’數據。”那幾年，劉攀和一位同學每天清晨5點起牀，開着拖車，裝着錐桶、腳手架等一大堆設備，前往南佛羅里達州的各條主要公路，安裝攝像頭、拍攝道路信息，晚上再將攝像頭取下來，調取視頻記錄並對其進行分析，之後再準備好第2天要用的設備。為了找到合適的觀測點，他們幾乎把整個佛羅里達州都跑遍了。
這項工作很繁瑣，兩年下來，僅錄像帶就塞滿了十幾平方米的房間。觀測數據超過1000小時，每小時的數據文件需要3到4小時來提取，工作量巨大。別的同學都開始發論文了，劉攀卻還在採集數據，他心裏難免着急，“那時常會質疑自己，這麼做到底是否有意義”。
不過，劉攀很快就發現了這些數據的價值。“當時，美國需要計算掉頭車流的通行能力來推廣公路遠引掉頭技術，但由於數據不足，一直缺少合適的掉頭車流通行能力模型，而我那兩年的積累，恰好派上了用場。”他説。
從2004年開始，劉攀基於前期實際採集的數據，陸續發表了多篇高水平的學術論文。其中有關掉頭車流通行能力的研究成果，先後被美國《道路通行能力手冊(2010版)》、美國《交通工程手冊(2016版)》等交通工程領域的國際權威文獻採用。
劉攀認為，對於交通工程的研究者來説，要始終堅持從工程實踐中來，到工程實踐中去，不能做架空式科研。
“一旦認準了一個方向，就要堅持下去，把工作做透，要從基礎理論、關鍵技術、系統平台，一直做到工程應用。這個過程往往是十年磨一劍，因此特別需要耐心和堅持，而且在初期要有坐冷板凳的思想準備。”他説。
如今的劉攀，雖有行政職務在身，但每晚10點後的獨處時間和不被工作佔用的週末、假日時光，他總會留給科研。閲讀文獻、申請課題、和團隊成員討論技術問題，他樂在其中。
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來源:科技日報