行車更順暢，一窺智慧交控
2018-05-02
城市因車輛載具、路口交錯而讓交通顯得雜亂，這是國際都市中常見到的交通現象。紊亂的交通除了增加社會生產成本外，也因為燃油車輛的低速運轉，讓碳排放更增。要讓每位用路人都可快速的抵達目的地，透過將交通控制智慧化，將是繼推動公共運輸外另外一個不可忽視的課題。
現階段發展智慧交控之策略包括：建立多元交通資訊的蒐集與融合體系、透過大數據發展新一代的智慧交控邏輯、研展具多元感知能力與自我學習能力的獨立或小區域交控技術等3個重點。分別說明如下：
(1) 建立多元交通資訊的蒐集與融合體系
第一是所有的數據資料連通起來，畢竟在路網中能夠布設的車輛偵測器有限，要全方位掌握交通狀況，則需要更廣泛的融合ETC、CCTV、探針車、車輛GPS與電信軌跡等多元的資料，所以建立多元交通資訊的蒐集與融合體系，是發展智慧交控的第一步。
(2) 透過大數據發展新一代的智慧交控模式
交通壅塞有其律動與重現性，因此洞察交通發生的趨勢過程與根本成因，是有效解決交通壅塞的契機，在路網中各路段與路口只有當車流到達或超過道路容量後才會發生壅塞，當一處地點發生壅塞後，不久相鄰接的路段與路口也會出現堵車，壅塞就會像漣漪一般的擴散出去，最後許多地點均處於過飽和的狀態。理論上，掌握壅塞生的律動，以及各路口與路段的能夠儲車的空間容量(存量)，以及下一時段預期到臨的車輛數(增量)，就可進行最適號誌時制的規劃；因此，結合現有交控體系透過大數據分析，發展新一代的智慧交控，成為第二個重要策略；各獨立路口、路段或區域在車流低於容量一定比例時，可以單獨進行號誌的調控，多路口的協調控制，只要關注在整體行車的最小延滯即可。當某一地點的車流量將到達容量時，則參照過去歷史情境資料所建立的整合控制機制，依據壅塞發生的律動，有序操作進行區域的號誌連控，因此利用交通控制大數據分析，找出各種影響交通需求型態的因子，建立關聯性、特徵值與控制程序，將能讓現況需要廣泛建置偵測器、網路、交控中心等之硬體建設，以及大規模網路最佳化演算的軟體支援的區域交控，有機會以更為經濟、有效的方法達成區域交控的目標。
(3) 研發具多元感知能力與自我學習能力的獨立或小區域交控技術
在國內有許多獨立路口，車流量不大，但交通安全風險高，所以設有號誌來規範行車秩序，由於固定的號誌時制，無法有效因應較為稀疏的車輛到臨，因此常見橫交向無車，但前進向受紅燈組阻擋而空等的情形，部分的駕駛人缺乏耐心，常因此而違規闖紅燈，反而增加許多事故。傳統對於類似的路口多採用調適性的號誌設備，設立壓管感應器來偵知車輛的到臨與數量，在進行最佳化時制的運算，這類方法不但設備價昂且維護困難，實際的號控成效亦不佳。
現今可利用智慧化技術來發研具多元感知與自我學習能力的路口智慧交控設備與技術，例如利用影像分析偵知各路口車輛的到臨與數量，利用模擬模式建立學習樣本，透過機器學習發展最佳化的號誌控制機制，利用實際數據進行深度學習，再大幅複製、推廣並串接，讓交控系統能夠逐步具有人工智能，提升整體交控的成效。
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