スマート交通とは、 現代の電子情報技術. 収集の主な機能, 処理, 解放する, 交換, データの分析と活用, スマート交通は交通参加者に多様なサービスを提供できる. この記事では、スマート交通について包括的に紹介します。.
1. スマート交通とは?
スマート交通とは、現代の電子情報技術に基づいた交通指向のサービス システムを指します。. 収集の主な機能, 処理, 解放する, 交換, データの分析と活用, スマート交通は交通参加者に多様なサービスを提供できる; 高度道路交通を基盤とした (略してITS), スマート交通機関はモノのインターネットを最大限に活用しています, クラウドコンピューティング, インターネット, 人工知能, 自動運転, 交通分野におけるモバイル技術の高度化とハイテク技術による交通情報の収集を行っています。, コントロールするように, 交通管理などの総合的な監視とサポート, 交通機関と公共旅行, 交通建設のプロセス全体を支えるだけでなく、. 結果として, 交通システムに機能を提供できます(感知, 接続性, 分析, 予報, コントロール, 等) さまざまな地域で, 都市、そしてさらに広い時間と空間, 交通安全を保障するために, 交通インフラの有効性を改善し、交通システムの運用効率と管理を強化します。, これにより、スムーズな公共交通と持続可能な経済成長が確保されます。.
2. インテリジェント交通の長所と短所
スマート交通のメリットは何ですか?
輸送要素: 接続性
交通インフラ (道路, 橋, 付帯設備, 等), 輸送機器(車両, 船, 等), 人も物もすべての輸送要素に含まれる, これらすべてを相互接続し、新しいセンサーの環境下で自動制御を共有できます。, AD HOCネットワークと自動制御技術. 多次元知覚機能を搭載, インテリジェントな意思決定, リモコン, 自動ナビゲーション, 交通インフラとデバイスは自動予測と運用を実現できます.
仮想と現実、オンラインとオフラインの融合
将来, ユーザーが交通システム上で貨物輸送ニーズを提案できる, どれの, 要求を受け取った後, ビッグデータなどのテクノロジーを通じてオンラインのニーズを分析します, クラウドコンピューティング, 関連する輸送戦略と計画を立案する人工知能, その後、オフラインの輸送機関に引き渡し、実際の輸送が完了します.
ドアツードアの一貫輸送
未来の交通システムは総合的な交通サービスプロバイダーとして捉える. 顧客は搬送システムの内部アーキテクチャや動作を理解する必要がない. その代わり, A から B への輸送需要のみを提供する必要がある. 情報をもとに, このシステムは、チケット販売の「ワンチケットシステム」や複合一貫輸送を含む一連のソリューションを提供します。, シームレスな接続, 輸送当事者に関するルートの継続性と完全性.
需要に応じて柔軟なサービスをユーザーに提供する
包括的な認識を前提に, リアルタイム通信と大量のデータ分析機能は開発を続けています, ユーザーはより頻繁に、より緊密にシステム プラットフォームと対話します。, 交通システムをよりインテリジェントにする, パーソナライズされたものを提供できる, 実情の変化に応じ、あらゆる利用者に向けた多様で人間中心の交通サービスを提供.
信頼の輸送生産組織 & 高効率な経営
インテリジェント交通にはインテリジェント交通インフラが含まれる, 輸送機器, 輸送機関サービス, 等. 生産組織とマネージャーは、より詳細な情報を持っています。, さまざまな輸送要素をタイムリーかつ正確に理解して、さまざまなリスクをより効果的に制御および対処し、インテリジェントテクノロジーを通じてより科学的な輸送生産戦略を考案する, これにより、生産組織と管理を輸送するための信頼性と効率が向上します。.
インテリジェント交通のデメリット:
既存の交通管理システム, 主に手動による介入と交差点の管理と信号制御に基づいています, 道路情報収集ポイントが不足している. 車両と道路の管理はシステムの運用から独立しています。, 不完全な状態につながる, 不正確で時期尚早な管理. その主な欠点は次のとおりです。:
非動的
高価な感知装置には、広範囲の監視や大規模な配備には制限があります。 インテリジェント交通システム, また、主に交差点である道路ネットワークの主要ノードへの道路情報収集の集中が軽減されます。. これらすべての制限により、交通システム内のあらゆる種類の情報を包括的かつ効果的に収集できなくなり、交通システムの正確な状態を動的かつ正確に送信できなくなります。.
非- グローバル
既存の高度道路交通システムの内部, プロジェクトの計画はシステムの構築とは独立しています. 各システムによって収集された情報は相互運用できません, 異なる機器ベンダーのシステムまたはデバイス間のインターフェースがオープンではない, その結果、交通状況の分析や判断のために、独立したシステム間で交通情報が持つ潜在的な連携効果が効果的に利用されないことになります。. また, システムや関連機能の構築を繰り返すことになる可能性があります, データ情報の繰り返し収集, したがって、独立したシステムの結果は包括的かつ世界的ではありません.
3. スマート交通が直面している課題は何ですか
都市化の進展に伴い、, 旅行需要が爆発的に高まっている. 国内外の都市は、交通渋滞などの交通問題に対処するため、よりインテリジェントな交通システムを緊急に必要としています。, 交通事故, 大気汚染, 輸送効率が低い, 等. 人々は現在、次のように信じています, デジタル化の進展に伴い, インテリジェンスと自動化 都市のスマート交通の, まだ課題が3つあります.
初め, システムには都市道路 WLAN ネットワークの検出データを取得する機能がありません. ほとんどの都市では, フロントエンド機器は道路網の交通状況を認識できなくなります。, そしてカバレッジに関しても問題がある, 機器の信頼性とデータの継続性, 交通警察サービスの細やかな管理の要件を満たすことが困難である.
2番, システムは新しいインターネット データを分析および処理できません. 高周波・高精度な浮遊車両データや位置データの増加に伴い, 信号制御に関連するアルゴリズムや製品には、これらのデータの役割を最大限に発揮するためのブレークスルーが必要です.
三番目, システムにはアルゴリズム、ビッグデータ分析、コンピューティング機能が欠けています. 信号の最適化かどうか, 道路状況分析, 軌道解析, または画像認識, すべてに高度なアルゴリズムのサポートが必要です, リアルタイム データのための大規模なコンピューティング機能も備えています。.
4. スマート交通のソリューションとは
スマートシティ交通の総合ソリューション
未来の都市は高度知能化に向けて発展する, 都市統治サービスの変革を強化するための未来テクノロジーの使用を強調する, 効率的な成果を達成するために, 包括的で持続可能な都市開発. 未来の都市は「体感できる都市」へ発展する, 操作された, 管理され、奉仕される. 重要なポイントは4つの都市を建設することです (4C) スマートな交通と未来のテクノロジーに基づいた. 彼らは「知覚都市」です, 「オンライン控除都市」, 「管理都市」と「サービス都市」.
第一段階は空間単位のビッグデータに基づくホログラフィックセンシングシティの構築. まず最初に, スマート交差点とスマート道路セクションの建設基準を確立し、マルチレベルを実現するためにスマート道路を核とした新世代の道路ホログラフィック認識システムの構築を促進する, 常に、さらにはレーンレベルの認識; 第二に, 人の動的な全方位的な監視と評価を行う, ビッグデータ技術と交通追跡技術を活用した車両と道路. また, ビッグデータ + AI技術を活用し渋滞メカニズムの解析を支援, 交通事故の発見 (交通上の危険を早期に警告するなど), 世論分析, 警察の毎日のパトロール, 等.
2つ目は、複雑な環境における交通シナリオの再現と予測をサポートするオンラインプロジェクションシティを確立することです。. 人工知能と機械学習, 並列システムの構築に相当, 交通運行状況のリアルタイム予測・予測が可能, 「知覚 – 投影 – 制御 – サービス」全体の閉ループを実現する, これにより、交通移動と管理モード全体が再構築されます。. 初め;y, 交通流制御を実現するための短期交通予測および経路計画サービスを提供できます. 深センでのオンラインシミュレーションの範囲を道路網まで完全に拡大しています. 最近, 運輸省の責任者らは、市交通委員会指揮センターで深セン交通センターの測定結果を検討した。. 彼らはこの措置が非常に有望であると信じていた, 実用的でプロモーション価値に満ちています; 第二に, 交通事故のリハーサルとシミュレーションを行い、都市交通への影響を最小限に抑えるための迅速な緊急解決策をタイムリーに考案します。. 深セン交通センターは深セン交通警察と協力して多数の申請を行っている, これにより、交通イベントへの迅速な対応が可能になります.
さらに, 交通「企画・設計・建設・管理・データ」の連携運用により、循環制御都市を構築します. 政府の計画・施工管理プロセスの再構築・高度化を推進し、地域レベルでの総合的なソリューションを提供します, 都市レベル, それぞれパークレベルとノードレベル.
初め, 地域レベルで, アクティブな管理のための正確な規制と制御システムを構築する. 例えば, 米国のいくつかの州. Metropia アプリを活用して、人々にインセンティブを与え、報いるプロセス全体を実現します。, 影響を与えたもの 20% ピーク時に旅行計画を変更する人の割合. インターネットをベースに + ビッグデータ技術, 地域のマクロ制御戦略の指導のもと、複数のニーズに合わせた個別制御プログラムを開発可能.
2番, 都市レベルで, 政府の計画と意思決定を支援するために、都市レベルの交通ビッグデータ意思決定支援システムが確立される, 業界の運営と管理, および公共インテリジェント旅行サービス. これからの無人運転時代に向けて, 都市レベルの車両ネットワーク制御センターの確立や将来の街路設計コンセプトの包括的な最適化など、新しい交通組織モードと都市レベルの制御モードを形成するために、将来の交通施設の前向きな展開が必要です。. 現在のところ, 深セン市では既にこれの探査応用を行っている。.
三番目, 公園レベル, スマートパークと特徴的な街の包括的な認識データを使用して、パークレベルのインフラストラクチャ建設と企業および個人向けサービスのための包括的な交通サービスを提供する.
第4, ノードレベル, 業界を超えた交通施設を道路内に統合し、フロントエンドコンピューティングとバックエンド制御を通じて道路運行管理と施設の監視と保守を実現します。.
最後に, インテリジェントな旅行サービスのフルチェーンを備えた「包括的でパーソナライズされた」都市を構築する. マースのコンセプトで (サービスとしてのモビリティ), さまざまな交通手段が高度に統合されている. また, 情報を通じて, 運用と決済の統合, 旅行前を含む一連のサービスをユーザーに提供できます, 旅行中から旅行後まで. まず最初に, 強力なバックエンド旅行計画システムを確立する必要がある, 行動分析も含めて, デマンド構成, 旅行の計画と費用の精算. 第二に, 政府を含む複数の関係者の参加が必要です, 企業と国民は当初の政府主導のモデルを変える必要がある. 例えば, フィンランドの Whim APP とシンガポールの My Transport APP は、どちらも政府が参加し、企業ベースで運営されています。, さまざまなモードのサービスを提供できる. 第三に, 洗練されたバス管理サービスをご提供します, バス停のインテリジェントな運営を含む. 第四に, モバイルインターネットやセンサーレス決済によるスマート駐車案内などのサービスを提供します.
5. スマートトランスポートの応用例
(1) スマートバス
RFIDに基づく, センシングやその他のテクノロジー, 私たちはそれを知ることができます リアルタイムの位置情報 バスの曲がり角やルートリマインダーなどの機能を実現します. また、公共交通機関の運行特性と組み合わせて、インテリジェントなスケジューリング システムを通じてルートと車両の計画とスケジュールを実行し、インテリジェントなシフト スケジューリングを実現することもできます。.
シェア自転車には GPS または NB-IoT スマートロックは、正確な車両位置を実現するためにデータを共有サービスプラットフォームにアップロードします, 車両運行状況などのリアルタイム管理.
(3) 車両のインターネット
高度なセンサーを使用する, 車両の周囲と車両自体に関する情報を収集するための RFID とカメラ. その後、データは車載システムに送信され、燃料消費量を含む車両のリアルタイムの動作状態が監視されます。, 運転速度, 等.
(4) 充電ステーション
センサーを使用して充電ステーションの電力などの情報を収集する, ステータス監視と充電ステーションの位置, 収集したデータをリアルタイムにデータプラットフォームに送信し、一元管理などの機能を実現します。.
(5) インテリジェント信号機
交差点に設置されたレーダー装置で車両台数をリアルタイムに監視, 交差点での車の距離と速度, 歩行者の数や気象条件に加えて、信号機を動的に制御する, 道路の運搬能力を向上させるために、交差点の車両処理能力を向上させ、信号機のアイドル時間を短縮します。.
(6) 自動車電子識別
自動車の電子看板, 電子ナンバープレートとも呼ばれます, 使っています RFID技術 車両識別と監視を非接触で自動で完了, 収集した情報を交通管制システムと連携させて、車両の監視やひき逃げ問題の解決を実現します。.
(7) スマートパーキング
都市交通・旅行分野, スマートパーキング 駐車場が限られていることと駐車効率が低いことから誕生した. 駐車場のリソースに基づいて, スマートパーキングはナンバープレートを認識します, 地磁気センサーやカメラなどの機器を設置し、駐車スペースの検索・予約と自動精算を行います。.
(8) 高速鉄道の非接触充電
カメラがナンバープレート情報を識別, これにより、ナンバー プレートが WeChat または Alipay に関連付けられます。. その後、システムは走行距離に応じて WeChat または Alipay を通じて自動的に料金を徴収します。, 無駄のない充電を実現し、通過効率の向上と車両の待ち時間の短縮を実現.
6. スマート交通システムの例は何ですか?
シンガポール – 初代スマートカントリー大臣
で 2014, シンガポールはスマート国家大臣を設置した最初の国となった. しかし, 州は10年以上前にスマート交通管理を実施した. で 1998, シンガポールは交通渋滞を制御するために電子道路料金設定プログラムを導入した. 近年では, スマート交通管理へのさらなる投資は、交通開発予算を含む進歩を目の当たりにしました。 $12 10億年に発売 2018, これは主に、交通管理と予防サポートのためのセンサーを備えた接続されたインフラストラクチャに起因します。. しかし, 市はネットワークに接続された自動車にも注力している, 早ければ自動運転バスを導入する計画 2022. この都市は、自動運転車の準備を整えた最初の都市として、KPMG という名前が付けられました。. シンガポールのインテリジェント交通システム, 豊富なデータを特徴とする, 人々にリアルタイムの交通警報を提供することができます, この都市は世界中で最も混雑の少ない都市の一つとなっている.
ニューヨーク市 — IESE City in Motion リストのトップ
公共交通機関が充実していることで知られる, この都市はスマート交通システムの導入を通じて革新を続けており、今年IESEの都市ダイナミクスリストのトップにランクインしています。. 接続されたインフラストラクチャと適応型シグナリングに投資しています, 以上の場所にカメラとセンサーを設置することを実現 10,000 都市の交差点. 都市はネットワークに接続された車両でも革新的です, さまざまなテクノロジーやアプリケーション向けにネットワークに接続された自動車からデータを収集および分析するためのコネクテッド ビークル パイロット プログラムの開発. このプログラムはコネクテッドカーハードウェアを活用する予定です & V2X プログラムを実装して安全性と交通のリアルタイム管理を強化するソフトウェア.
ロンドン – スマート モビリティ リビング ラボの設立 & シトラフィックフュージョン
ロンドンは5Gインフラで主導権を握る. ロンドンのスマート モビリティ リビング ラボ (SMLL) コネクテッドカーや自動運転車に 5G 接続を提供するために、世界で最もよく開発された都市テストベッドが導入されています. 市は高速 5G を使用して、実際の環境で V2I および V2V 機能をテストします. O2, SMLL 対応の携帯電話会社, 道路管理システムにとって 5G の価値は、ドライバーが道路管理システムに費やす時間を削減できる可能性があると報告しています。 10 交通渋滞に直面した場合に % 削減し、年間 8 億 8,000 万ポンドを節約し、CO2 排出量を 370,000 年間トン数. 市はSitraffic Fusionも立ち上げた, コネクテッドカーから受信したデータを利用して交通を制御することを目的としたスキーム. このプログラムはロンドンのリアルタイム最適化システムの重要な機能となります, これまでは道路からのデータを埋め込んで道路を管理していました, カメラと接続されたインフラストラクチャ.
パリ — 環境に配慮する準備ができています
パリは公共交通機関と歩行者交通機関の開発に取り組んでいます. 市は自動車以外の交通インフラの開発を続けていますが、, 車の重要性を認識している. 緑豊かな都市を目指して, パリはバスシステム全体を電気自動車に置き換える. パリは交通安全と交通管理にも力を入れている, とともに 40 以来、交通死亡事故の割合が減少 2010. 同社は確立したスマート交通システムを推進しており、ネットワーク接続と自動運転車の大量導入を促進するインフラストラクチャの変革に 1 億ユーロを投資する予定です。.
北京 — 中国の主要な AV テスト
中国はスマートシティに対して集中型アプローチを採用, 以上の 800 スマートシティプロジェクト 全国で. この国のインテリジェント シティ ソリューションは次のように推定されています。 $1100 十億. 顕著な例は北京です, どの中で 2017 公道でAVテストを実施した最初の中国の都市となった. 中国のAV市場は世界最大の市場になると予測されている. また, 最近、この国はパンデミックの最中に自動運転車を活用して、重要な物資の配送を最小限に抑えている. 北京市は、この方法とその他のコネクテッド・ビークル技術、および埋め込み型センサーやカメラを採用して、交通状況や道路状況を監視している。. ビッグデータ分析と人工知能を活用して、インテリジェントな交通管理システムを推進し、都市の運営を継続します。.
ベルリン — 電気自動車シェアリングと電気自動車の導入
ベルリンはスマートシティプログラムを次のように適応させました。 2015 それ以来何年も進歩を続けています. 最新のモバイル プロジェクトは、道路交差点の地上センサーに焦点を当てています. 車両検知システムは無線技術を利用して、スマートな交通管理のための交通データを提供します。. 市は電気自動車の存在感の拡大にも注目しており、BeMobility プログラムを開始しました。, 電気自動車シェアリングと電気自動車を導入し、充電ステーションを提供できる都市の数を増やすことを目的として、90億ユーロ以上の予算が見積もられています。.
ソウル — スマートシティ公共交通機関に 5G を使用する最初の都市
ソウルではスマート交通が広く導入されていた 2003. このシステムにより乗客数は増加しました。 30% に 70% 先進的なインテリジェント交通システムを通じて, 交通管理システムとGPS. 都市はインテリジェント交通の先頭に立っている, スマートで持続可能な都市のための世界機関によって設立されました。 2010 持続可能な成長を強化し、輸送ソリューションを輸出する. 東京都はテクノロジーに資金を投入し、, 店, ビッグデータを処理して使用して都市問題を解決する. 同社の高度道路交通システムは、市内各地のセンサーを利用してデータを収集し、交通渋滞を予測して回避します。. このシステムには、住民に問題を警告し、リアルタイムで代替ルートを提供する次の特徴もあります。. 革新の伝統を守るために, 市は 5G インフラストラクチャとネットワーク接続された自動車に投資を行っています. V2X技術を利用してバスやタクシーに5Gの先進運転支援システムを導入する予定で、公共交通機関で5Gのイノベーションを活用する最初の都市となる。.
バルセロナ — スーパーコンピューティングによるスマート モビリティ
バルセロナは常にスマートモビリティの先頭に立っている. そのスーパーコンピューティング センターは、まず、インテリジェント シティ向けのリアルタイム データのビッグ データ分析を実行するように設計された新しいタイプのソフトウェアを革新する CLASS イニシアチブを開始しました。, ネットワーク接続された自動車と自動運転車. 同市はすでにアスファルトとインフラセンサーに基づくスマート交通管理システムを導入しており、将来的にはV2Xを使用する予定である。. V2X テクノロジーハブとして発展する, 市はお金をかけています 5Gインフラ ネットワーク接続された自動運転車の設計を主導するライブラボ. CLASSによる高度なデータ分析の成果, コネクテッドカーや5Gインフラと組み合わせる, バルセロナが都市モビリティで主導権を握るのに貢献しています.
