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智能交通:解决因蝴蝶效应堵车智慧交通能做哪些事

放大字体  缩小字体 发布日期:2015-12-13
核心提示:没有撞车事故,没有道路施工,甚至没有违章驾驶,车流却突然堵塞,长时停滞后,道路又莫名顺畅。什么原因造成了拥堵?我们能解决吗?

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厦门物联网展讯,你每天会在路上堵多久?特大城市的交通,一向不让人舒心,多年“逆来顺受”,不少人已是“坦然面对”。在早、晚高峰,你甚至可以将可预期的拥堵时间计算后,提前出行,以免失约。但日常时段,那些“莫名其妙”、突然出现的堵车,总是让人头疼。没有撞车事故,没有道路施工,甚至没有违章驾驶,车流却突然堵塞,长时停滞后,道路又莫名顺畅。什么原因造成了拥堵?我们能解决吗?

“幽灵堵车”:或将引发“交通海啸”

行驶在北京道路上,每年有无数个小时在交通拥堵中失去,而令人沮丧的是那些堵塞没有明显的原因。没有意外,没有熄火的车辆,没有车道封闭施工。记者查阅MIT(麻省理工)网站发现,2009年,MIT的一个研究小组对此进行了实验。

由于不同车辆的速度之间往往存在着细小差别,即便没有人犯错,堵塞仍然会产生,他们称此为“幽灵堵车”(Phantom Traffic Jams)。该研究认为,在高密度交通中,小的干扰(比如司机刹车太硬或太接近另一辆汽车)很快会成为放大成一个成熟的,可自我维持的交通堵塞。该研究由美国国家科学基金会资助,并于2009年作出初步判断。

来自英国《每日邮报》的报道显示,2010年,英国布里斯托尔大学工程数学系埃迪·威尔逊博士的一项研究佐证了这点。威尔逊认为,堵塞更可能源于不同的车速以及一些司机的“坏习惯”,如急刹车、多余的变道。一辆汽车突然改变车道将导致其身后所有的车辆减速,这种十分细微的速度变化一经放大将带来连锁效应。

这是城市道路上发生的“蝴蝶效应。由于不同车辆的加速不同步,当一条路排满车的时候,即使行驶速度有一点点的波动,也会被逐渐放大。

MIT的数学专家们认为,在“幽灵堵车”中,道路并没有真正被“堵”。由于第一辆车的刹车,后面所有司机也必须刹车,一辆一辆车传递下去,带来的“波动效应”,就会导致大面积的公路交通整体减速。

哪怕第一辆车停下来后只需要2秒钟就能启动,可到最后一辆汽车启动时,所需的时间可能就要几十分钟了。研究显示,如果处于繁忙的公路上,那么一名司机的急刹车就可能引发一场“交通海啸”,受影响的路段可长达80公里。

“绿波”技术:智能交通一路绿灯

在MIT数学家们建立的数学模型中,理想情况是如果驾驶员降低车速并以固定速度行驶而不是急停急驶,不但可以节省燃料,更有望提前抵达目的地。以80公里/小时的速度匀速行驶,比以110公里/小时的速度走走停停要好得多。

现有数据看,采用一种被称作“绿波”的交通模式可以部分解决“幽灵堵车”。这一方法的思路是既然车流的密度是像水波那样波动的,那么只要对每一个波包,当其到达路口时给他们绿灯,当高峰通过后再放行其他方向的车辆。这样总体的等待时间就得到了优化。同时这样也对车辆的速度进行了控制,高于平均速度的车辆将被迫等待,而低于平均速度的车辆则会努力赶上波峰。这样创造出来的效果,就是所谓的“绿波”,因为每一个车流高峰都会遇到绿灯,一路畅通。

来自北京市交管局的数据显示,北京二环内绿波道路86处路口,平均交通旅行时间减少8%,平均车速提升了11%;二环至五环的绿波道路123处路口,平均交通旅行时间减少了13%,平均车速提升了15%。目前,北京市全市绿波路口已增至209处。

然而,信号绿波对道路的要求非常严格,也具有一定的局限性。北京市交管局相关人士告诉记者,到2015年,全市30条主干道上209处路口进行了信号绿波的优化,但并不是所有路段都适合“绿波工程”。“设置绿波带有一定条件和局限性,受某条路段各个路口间距、交通流量、流向的变化、行驶速度、交通干扰等因素影响。当两个路口距离过长、流量接近拥堵时,绿波效应将难以显现。”

智能交通:科技让生活更美好

“绿波工程”作为智能交通的实际应用开了一个好头,但并不能解决所有问题,还需要不断升级、创新解决方案,并要有更多的科技成果支撑智能交通运行,以达到最佳的实际效果。2014年,MIT的Seibold通过电脑模拟,论证了自动驾驶汽车可以避免幽灵堵车现象:即使车流中有很少的自动驾驶汽车,也能通过调节自身的行驶速度,来避免整个车流陷入拥堵。只要有2%的自动驾驶汽车,就能减少50%的走走停停的情况。

 
关键词: 智慧交通
 
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