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基于乘客視角的市域公交一體化出行服務(wù)解決方案

發(fā)布時(shí)間:2021-06-09 13:50:43

《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》中提出建設(shè)總目標(biāo)是“人民滿意、保障有力、世界前列”。其中,“人民滿意”是交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)的根本宗旨,強(qiáng)調(diào)堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展思想,建設(shè)人民滿意交通。同時(shí)新基建環(huán)境下帶動(dòng)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等關(guān)鍵技術(shù)的集群式創(chuàng)新突破,為以需求為導(dǎo)向的精細(xì)出行服務(wù)提供全新機(jī)會(huì)窗口。依托國(guó)家戰(zhàn)略和新興技術(shù)發(fā)展要求,本文從乘客視角出發(fā),提出市域公交一體化出行服務(wù)全流程解決方案,梳理國(guó)內(nèi)外已有部分系統(tǒng)效果案例,為實(shí)現(xiàn)乘客全鏈條出行服務(wù)保障提出發(fā)展建議。




01

基于乘客視角的

市域公交一體化出行場(chǎng)景設(shè)計(jì)

乘客從出行起點(diǎn)到目的地,希望有出行連貫、時(shí)間精準(zhǔn)、支付便捷的出行體驗(yàn)。為實(shí)現(xiàn)無縫精準(zhǔn)出行,需要建立運(yùn)營(yíng)端一體化出行平臺(tái)和乘客端APP,整合航班、鐵路、樞紐、高精地圖、公共交通運(yùn)營(yíng)等多方數(shù)據(jù),串聯(lián)“出行前-出行中-出行后”全場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)全程出行鏈規(guī)劃、出行預(yù)約服務(wù)、無感支付服務(wù)、全程時(shí)刻信息,將“人等車”轉(zhuǎn)變?yōu)椤败嚨热恕蹦J?/strong>,節(jié)省市域內(nèi)乘客出行時(shí)間,提升出行效率和出行體驗(yàn)。

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圖1 公交一體化出行服務(wù)全流程示意圖


場(chǎng)景一:乘客出行前行程規(guī)劃或預(yù)定

基于乘客出行目的地位置,結(jié)合道路路況、公共交通運(yùn)營(yíng)、樞紐運(yùn)營(yíng)、鐵路、航班等數(shù)據(jù),自動(dòng)推送出行路徑、出行方式、候車時(shí)間、出行時(shí)間、擁擠度、到達(dá)時(shí)間以及支付價(jià)格等建議。APP支持行程的預(yù)定和隨時(shí)取消,乘客根據(jù)需求選擇出行建議,最大程度實(shí)現(xiàn)時(shí)間少、換乘少、不擁擠的出行服務(wù)。


場(chǎng)景二:乘客在途(含樞紐、地鐵站內(nèi))行程預(yù)定服務(wù)

乘客在出行途中、樞紐或者地鐵站內(nèi)部均可動(dòng)態(tài)預(yù)約接駁車輛,包括公交、按需響應(yīng)公交、出租車等交通方式。基于乘客實(shí)時(shí)位置、目的地、公交、地鐵等數(shù)據(jù),為乘客推送接駁時(shí)間、行程時(shí)間、支付價(jià)格等建議方案,實(shí)現(xiàn)出行中的行程預(yù)約。預(yù)約完成后,平臺(tái)側(cè)通過按需響應(yīng)線路調(diào)度,進(jìn)行車輛班次、站點(diǎn)、路徑優(yōu)化,為乘客提供無縫公共交通接駁。

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圖2 公交預(yù)約


場(chǎng)景三:樞紐或地鐵站內(nèi)導(dǎo)航

在樞紐或地鐵站內(nèi)部建立完善的步行導(dǎo)航體系,提供精準(zhǔn)的電梯口、車次、線路、候車室、站臺(tái)方向等指引信息。從大的空間區(qū)位開始,APP基于乘客實(shí)時(shí)位置,為乘客提供人流較少且步行距離較短的電梯口位置、已預(yù)約的公交入口及站臺(tái)方向、接駁車輛到站時(shí)間、接駁車輛實(shí)時(shí)位置等信息,便于乘客在樞紐、地鐵站內(nèi)部自主調(diào)節(jié)步行速度。乘客按照導(dǎo)航逐步被引導(dǎo)出站,實(shí)現(xiàn)室內(nèi)精準(zhǔn)導(dǎo)航、不同方式之間的便捷換乘和時(shí)刻表級(jí)的對(duì)接。


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圖3 樞紐內(nèi)部步行導(dǎo)航



在春運(yùn)、國(guó)慶節(jié)等節(jié)假日時(shí),樞紐或地鐵站內(nèi)部易發(fā)生大客流應(yīng)急事件時(shí),一體化出行平臺(tái)基于室內(nèi)客流預(yù)測(cè)技術(shù)和客流疏散仿真技術(shù),為樞紐、地鐵站管理人員提供交通組織優(yōu)化建議,同時(shí)在APP上為乘客提供疏散路徑導(dǎo)航,指引乘客快速離開,保障內(nèi)部的運(yùn)行秩序和安全。


場(chǎng)景四:站外接駁站點(diǎn)(含小區(qū)或目標(biāo)建筑入口)導(dǎo)航

離開樞紐或者地鐵站后,APP自動(dòng)切換室外導(dǎo)航。室外導(dǎo)航地圖支持樞紐、地鐵站出入口、公交和出租車站點(diǎn)、小區(qū)或目標(biāo)建筑物出入口級(jí)位置查詢及導(dǎo)航,保障乘客定位的精確度和出行的完整性。導(dǎo)航過程中根據(jù)乘客位置的實(shí)時(shí)變化,APP動(dòng)態(tài)變化剩余時(shí)間、剩余里程等信息,全程提供精準(zhǔn)信息服務(wù)。


場(chǎng)景五:公交在途優(yōu)先

當(dāng)接駁公交接近路口時(shí),獲取路口信號(hào)控制狀態(tài)和倒計(jì)時(shí)信息,根據(jù)車輛當(dāng)前位置、速度、乘客數(shù)量等信息推薦通過信號(hào)燈的建議車速,并與信號(hào)燈聯(lián)動(dòng),為公交車提供信號(hào)主動(dòng)優(yōu)先、一路綠波等服務(wù),提升路口通行效率,實(shí)現(xiàn)公交在途運(yùn)行精準(zhǔn)管控,有效保障乘客順暢、品質(zhì)出行。同時(shí),車上乘客可再次預(yù)約下一段行程或取消當(dāng)前行程,體驗(yàn)室內(nèi)外精準(zhǔn)導(dǎo)航等服務(wù),保障不同服務(wù)階段乘客的出行需求的及時(shí)響應(yīng)。

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圖4 綠燈車速引導(dǎo)


02

關(guān)鍵技術(shù)分析

一體化出行場(chǎng)景中主要使用到乘客出行畫像、公交按需響應(yīng)線路調(diào)度、精準(zhǔn)定位及導(dǎo)航、基于先驗(yàn)知識(shí)的客流預(yù)測(cè)、客流疏散仿真、5G+車路協(xié)同以及出行方案自學(xué)習(xí)優(yōu)化七大關(guān)鍵技術(shù)。通過關(guān)鍵技術(shù)賦能“出行前-出行中-出行后”全過程閉環(huán)場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn),有效解決客流需求特征不明、出行引導(dǎo)服務(wù)不足、客流疏散被動(dòng)無序等出行問題,保障全鏈條服務(wù)的精準(zhǔn)可靠。


關(guān)鍵技術(shù)一:乘客出行畫像技術(shù)

基于乘客手機(jī)信令、出行定位、目的、目的地、方式、距離、偏好等出行特征以及出行后反饋等數(shù)據(jù),融合深度學(xué)習(xí)等AI算法,構(gòu)建乘客出行畫像,挖掘乘客的出行規(guī)律,為乘客推送更精準(zhǔn)、更具引導(dǎo)性的出行方案。

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圖5 乘客畫像構(gòu)建

關(guān)鍵技術(shù)二:公交按需響應(yīng)線路調(diào)度技術(shù)

基于乘客預(yù)約需求,通過整合相同目的地、相同出行路徑的客流信息,動(dòng)態(tài)調(diào)度固定線路公交或者按需響應(yīng)公交,構(gòu)建不同種類的接駁車輛調(diào)度模型,實(shí)現(xiàn)公交主動(dòng)管控,提升公交運(yùn)營(yíng)效率。


關(guān)鍵技術(shù)三:精準(zhǔn)定位及導(dǎo)航技術(shù)

結(jié)合樞紐、地鐵站內(nèi)部結(jié)構(gòu)布局?jǐn)?shù)據(jù)以及快遞、外賣等門對(duì)門運(yùn)輸數(shù)據(jù),構(gòu)建室內(nèi)外高精地圖,支持電梯口級(jí)、站點(diǎn)出入口級(jí)、小區(qū)進(jìn)出口級(jí)地圖識(shí)別,并結(jié)合北斗高精度定位技術(shù),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的導(dǎo)航功能,為用戶提供更好的出行體驗(yàn)。


關(guān)鍵技術(shù)四:基于先驗(yàn)知識(shí)的客流異常預(yù)警技術(shù)


基于樞紐歷史同期客流量以及出行特征,利用頻譜分析算法分析出行需求波動(dòng)規(guī)律,再提取樞紐需求異常值,結(jié)合基于視頻AI的同時(shí)段異常事件識(shí)別結(jié)果,實(shí)現(xiàn)客流異常波動(dòng)征兆識(shí)別,及時(shí)預(yù)警樞紐管理人員,為樞紐動(dòng)態(tài)運(yùn)營(yíng)組織提供有效支撐。

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圖6 基于先驗(yàn)知識(shí)的樞紐客流異常預(yù)警流程


關(guān)鍵技術(shù)五:應(yīng)急事件下客流疏散仿真技術(shù)

依托樞紐平行在線仿真平臺(tái),通過人流仿真推演、多場(chǎng)景策略預(yù)案庫(kù)等方式,自動(dòng)生成客流應(yīng)急疏散方案進(jìn)行人員疏解,實(shí)現(xiàn)大客流,安全事件推演預(yù)測(cè),疏解方案制定。在處置過程中實(shí)時(shí)跟蹤現(xiàn)場(chǎng)變化,收集客流疏散時(shí)間、混亂度、方案執(zhí)行情況等數(shù)據(jù),優(yōu)化處置方案。

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圖7 人員疏散組織方案推演

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圖8 應(yīng)急疏散仿真人流密度分析

圖片來源:大型綜合交通樞紐客流應(yīng)急疏散仿真技術(shù)研究


關(guān)鍵技術(shù)六:5G+車路協(xié)同技術(shù)

基于車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備構(gòu)建車輛與智慧燈桿的通信鏈路,路側(cè)單元RSU一方面向車載終端發(fā)送路口燈控方案、交通事件、道路運(yùn)行狀態(tài)等實(shí)時(shí)信息,由車載終端OBU進(jìn)行計(jì)算后向駕駛者提供建議車速等駕駛建議信息。另一方面RSU可接收裝載了OBU的車輛實(shí)時(shí)上報(bào)的駕駛信息,并將相關(guān)駕駛信息反饋至路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施,實(shí)現(xiàn)公交在途通行精準(zhǔn)管控。

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圖9 車路通信

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圖10 智慧燈桿

關(guān)鍵技術(shù)七:出行方案自學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)

基于乘客APP端的服務(wù)評(píng)價(jià)、評(píng)級(jí)、方案選擇等數(shù)據(jù),對(duì)出行方案效果進(jìn)行評(píng)估。同時(shí)挖掘乘客出行偏好、出行規(guī)律等特征,完善乘客畫像,并結(jié)合深度學(xué)習(xí)等人工智能自學(xué)習(xí)算法,逐步迭代、優(yōu)化以生成個(gè)性化方案,完善出行全鏈條閉環(huán)服務(wù)。

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圖11 基于乘客反饋和運(yùn)行效果的方案評(píng)估


03

案例分析及發(fā)展建議

蘇蘭赫爾辛基的Whim是最早探索一體化出行的應(yīng)用程序之一,該程序整合市內(nèi)火車、出租車、公交車、共享汽車或共享單車等交通方式數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)多方式出行規(guī)劃和一體化支付。Whim推出6個(gè)月時(shí),用戶量已達(dá)到45000人。

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圖12 Whim出行App使用界面

圖片來源:The rise of mobility as a service: Reshaping how urbanites get around

在美國(guó)科羅拉多州的丹佛市,Uber打通市域列車數(shù)據(jù),支持預(yù)定市域交通區(qū)域(Regional Transport District,簡(jiǎn)稱RTD)的列車票,這一舉措不僅提高了RTD列車的客流量,同時(shí)在列車起點(diǎn)和終點(diǎn)站Uber叫車比例也上升了12%。

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圖13 Uber軟件購(gòu)買RTD出行票使用界面

圖片來源:RTD, Transit and Masabi today launch Transit in-app ticketing in Denver metro region

2019年北京交委和高德地圖合作,打造北京MaaS平臺(tái),為市民提供行前規(guī)劃路徑、行中提供實(shí)時(shí)公交和地鐵擁擠度、行后獎(jiǎng)勵(lì)螞蟻森林綠色能量和單車券等激勵(lì)服務(wù)。該平臺(tái)在北京市上線一周后,已有12萬(wàn)人次的使用量,約5%的自駕轉(zhuǎn)為公交出行。

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圖14 北京高德 MaaS 行程規(guī)劃服務(wù)

圖片來源:城市智能交通行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告


同年深圳交通中心與深圳巴士集團(tuán)攜手,在科技園片區(qū)與周邊高新園、科苑、紅樹灣南地鐵站之間開行定線接駁巴士。巴士根據(jù)用戶在Sogo小程序的預(yù)約出行時(shí)間,動(dòng)態(tài)排班,提供短途按需響應(yīng)服務(wù),有效緩解片區(qū)高峰期出行壓力。服務(wù)上線期間日均接駁超過850人,高頻用戶占比59.5%。

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圖15 科技園 Sogo 出行小程序

圖片來源:城市智能交通行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告

現(xiàn)有應(yīng)用程序或平臺(tái)僅實(shí)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)打通、信息服務(wù)、移動(dòng)支付等局部性功能,在全過程公交按需響應(yīng)、主動(dòng)調(diào)控、配套設(shè)施建設(shè)等方面還有待進(jìn)一步探索。在國(guó)家戰(zhàn)略政策和新一輪科技革命的重大機(jī)遇下,未來應(yīng)進(jìn)一步結(jié)合政策、技術(shù)、數(shù)據(jù)、基建逐步攻克,推動(dòng)一體化出行場(chǎng)景落地。


1.攻關(guān)公交一體化出行技術(shù)難題,推動(dòng)以需求為導(dǎo)向的方案應(yīng)用

道路運(yùn)行壓力仍在加劇,發(fā)揮公共交通運(yùn)輸優(yōu)勢(shì),提升公交吸引力,引導(dǎo)出行方式由私家車向公共交通轉(zhuǎn)變是必然選擇。未來應(yīng)首先從政策角度加速跨部門數(shù)據(jù)的打通整合,明確數(shù)據(jù)共享目標(biāo),構(gòu)建數(shù)據(jù)共享體制機(jī)制、數(shù)據(jù)安全隱私標(biāo)準(zhǔn),為公交一體化出行研究提供安全、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。再結(jié)合公交企業(yè)、專業(yè)機(jī)構(gòu)、高校的專業(yè)知識(shí),以滿足出行需求和時(shí)空無縫銜接為目標(biāo),攻關(guān)公交一體化出行技術(shù)難題,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)信息服務(wù)和交通方式時(shí)刻表級(jí)對(duì)接。


2.建立地圖更新機(jī)制,完善門到門精準(zhǔn)運(yùn)輸

樞紐、地鐵站內(nèi)出入口常因施工、建設(shè)等原因封閉,出行者難以及時(shí)獲取相應(yīng)信息;在疫情等特殊時(shí)期,小區(qū)允許進(jìn)出位置也發(fā)生變化,地圖商未能及時(shí)掌握信息以更新地圖。然而,地鐵運(yùn)營(yíng)單位,外賣、物流類門到門配送服務(wù)可以實(shí)時(shí)掌握車站、小區(qū)出入口開放動(dòng)態(tài)。未來應(yīng)協(xié)同跨業(yè)態(tài)數(shù)據(jù),建立高精地圖更新機(jī)制,保障室內(nèi)導(dǎo)航、末端導(dǎo)航的準(zhǔn)確性、可靠性,真正實(shí)現(xiàn)高精度出行導(dǎo)航和門到門出行服務(wù)。


3.建設(shè)車路協(xié)同配套設(shè)施設(shè)備,保障公交高質(zhì)量服務(wù)

依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新興技術(shù)賦能車路協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展,同步配套建設(shè)公交專用道、智慧燈桿、信號(hào)控制系統(tǒng)、雷達(dá)感知等設(shè)施設(shè)備,加強(qiáng)車路協(xié)同配套設(shè)施保障,發(fā)揮公交速度優(yōu)勢(shì),引導(dǎo)“人-車-路”之間的關(guān)系從被動(dòng)適應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)協(xié)同。


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深圳交通中心通過20余年的大數(shù)據(jù)、模型研發(fā)和探索,形成“以數(shù)據(jù)治理賦能城市交通治理,以數(shù)據(jù)服務(wù)驅(qū)動(dòng)交通出行服務(wù)”的成果體系。依托大數(shù)據(jù)及AI、在線仿真、車聯(lián)網(wǎng)、新型傳感等前沿技術(shù),結(jié)合面向個(gè)體出行軌跡的視頻AI精準(zhǔn)感知、精準(zhǔn)出行OD模擬的實(shí)時(shí)在線仿真、大規(guī)模路網(wǎng)車道級(jí)實(shí)時(shí)在線還原與預(yù)測(cè)等專業(yè)研究,打造城市交通在線仿真系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)發(fā)布系統(tǒng)、智慧出行信息服務(wù)平臺(tái)等多項(xiàng)智慧服務(wù)應(yīng)用,支撐精準(zhǔn)管控誘導(dǎo)與品質(zhì)全程服務(wù),成果在深圳、蘇州、武漢、湛江等地形成良好的應(yīng)用示范。展望未來,深圳交通中心將以“讓交通與城市更美好”為使命,探索交通大數(shù)據(jù)與城市交通治理的前沿趨勢(shì),探尋未來智慧城市構(gòu)建之道,致力于成為全球領(lǐng)先的城市交通整體解決方案提供者。


參考文獻(xiàn)

[1] 陳瑞熙、朱熹、魏玉聰,大型綜合交通樞紐客流應(yīng)急疏散仿真技術(shù)研究,2020

[2]Deloitte Insights, The rise of mobility as a service: Reshaping how urbanites get around, 2017

[3]James Gooch, RTD, Transit and Masabi today launch Transit in-app ticketing in Denver metro region, 2019

[4]深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究中心,城市智能交通行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告,2020


撰寫:侯宇菲



全國(guó)人大代表王鳳英:“新能源+智能化”將推動(dòng)中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)“彎道超車”(圖2)


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