綠色建養(yǎng) 智慧管控 融合創(chuàng)新

文/ 供圖 | 山東高速建設(shè)管理集團(tuán)有限公司

京臺(tái)高速泰安至棗莊段改擴(kuò)建工程

提升交通數(shù)字化、智慧化、信息化水平，推進(jìn)交通資源循環(huán)利用，大力發(fā)展綠色交通、智慧交通、平安交通是國(guó)家的重大戰(zhàn)略要求。對(duì)高速公路改擴(kuò)建工程而言，21世紀(jì)初的改擴(kuò)建工程，在交通組織上采用了全封閉施工模式，在建造技術(shù)上創(chuàng)造了路基、橋涵拼寬和老路面加鋪等技術(shù)，形成了高速公路改擴(kuò)建的1.0模式。此后的改擴(kuò)建工程中，開(kāi)始采用邊通車(chē)邊施工的交通組織模式，在建設(shè)技術(shù)上采用標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)、工廠化預(yù)制、裝配化施工、信息化控制、專業(yè)化管理等技術(shù)，確立了高速公路改擴(kuò)建2.0模式。隨著國(guó)家“雙碳”戰(zhàn)略、出行即服務(wù)等理念的有力推進(jìn)，構(gòu)建安全、暢通、便捷、高效、綠色、智慧、經(jīng)濟(jì)的公路路網(wǎng)新體系，對(duì)改擴(kuò)建高速公路擴(kuò)容增效、綠色智能提出了新要求，打造高速公路改擴(kuò)建3.0模式勢(shì)在必行。

“長(zhǎng)距離高速公路智能建造與運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用”項(xiàng)目依托京臺(tái)高速泰安至棗莊段改擴(kuò)建工程（以下簡(jiǎn)稱“京臺(tái)高速改擴(kuò)建工程”），確立了“改擴(kuò)建建造技術(shù)更綠色”“運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平再提升”“探索面向未來(lái)的智慧公路”三大發(fā)展目標(biāo)，歷時(shí)7年攻關(guān)，形成了“長(zhǎng)距離改擴(kuò)建綠色智能建造技術(shù)”“全壽命周期全息感知與智能管控技術(shù)”“高精度軌跡追蹤及車(chē)路協(xié)同支撐技術(shù)”，打造了我國(guó)長(zhǎng)距離國(guó)道主干線高速公路綠色、低碳、智能改擴(kuò)建和保通、保暢、保安的技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)“綠色建養(yǎng)、智慧管控、融合創(chuàng)新”，引領(lǐng)未來(lái)高速公路改擴(kuò)建的發(fā)展方向。

/ 創(chuàng)新點(diǎn)一：長(zhǎng)距離改擴(kuò)建綠色智能建造技術(shù)/

針對(duì)改擴(kuò)建既有橋梁數(shù)量多、分布廣泛且技術(shù)狀況較好，但因現(xiàn)行規(guī)范簡(jiǎn)化計(jì)算方法不準(zhǔn)確，不能精準(zhǔn)評(píng)價(jià)橋梁剩余性能和服役承載力，造成大量橋梁拆除等難題，項(xiàng)目組突破了基于大數(shù)據(jù)交通流組合預(yù)測(cè)和載荷譜統(tǒng)計(jì)的在役橋梁荷載預(yù)警技術(shù)，建立了融合數(shù)字圖像測(cè)試和貝葉斯預(yù)測(cè)的既有梁板抗力評(píng)估方法，可以快速精準(zhǔn)識(shí)別病害裂縫，追蹤、應(yīng)變、應(yīng)力、撓度發(fā)展，提高了評(píng)估效率。

依托智能檢測(cè)評(píng)價(jià)技術(shù)，該項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了對(duì)在役橋梁結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)高效分級(jí)利用，同質(zhì)化利用性能滿足改擴(kuò)建新規(guī)范要求的在役橋梁；對(duì)于性能不滿足規(guī)范要求的橋梁，在改路、改橋或低等級(jí)道路上降級(jí)利用；對(duì)病害重、耐久性差、碳化嚴(yán)重的梁板進(jìn)行破碎處理，建立骨料性能精準(zhǔn)篩分方法，用混凝土再生、臺(tái)背回填、路基填埋等方式全部實(shí)現(xiàn)綠色回收利用。京臺(tái)高速改擴(kuò)建工程舊橋梁板保留1.2萬(wàn)余片，橋面板100%回收，同質(zhì)利用率達(dá)70%。

針對(duì)路面材料的高效高價(jià)值利用難題，項(xiàng)目組研發(fā)了高滲透性環(huán)保型溫拌再生劑，可有效降低施工溫度30攝氏度以上。該項(xiàng)目研究表明，溫拌再生劑的加入能增強(qiáng)瀝青鋪展性能，減小瀝青和集料的接觸角，加快其在集料表面的鋪展速率，改善瀝青與礦料在較低溫度下的拌和效果。其機(jī)理是在加入溫拌再生劑后，瀝青在羰基鍵和亞砜鍵對(duì)應(yīng)的特征峰處會(huì)出現(xiàn)明顯恢復(fù)，而隨著再生劑用量的增加，羰基和亞砜指數(shù)會(huì)呈單調(diào)遞減趨勢(shì)，瀝青的老化產(chǎn)物會(huì)得到還原。因此在相同滲透時(shí)間條件下，加入溫拌再生劑的老化瀝青的針入度、軟化點(diǎn)和布氏黏度恢復(fù)率均大于加入普通再生劑的瀝青。

在役橋梁集群性能智能檢測(cè)、評(píng)價(jià)及再利用技術(shù)

大摻量RAP 料高性能瀝青路面再生技術(shù)

此外，項(xiàng)目組還提出了大摻量RAP溫拌再生瀝青混合料設(shè)計(jì)方法和成套施工技術(shù)。應(yīng)用表明，使用溫拌再生瀝青混合料可以減小瀝青層底部的最大拉應(yīng)變和路基頂面處的豎向壓應(yīng)變，進(jìn)而提高半剛性基層和底基層的疲勞壽命；中面層使用溫拌再生瀝青混合料能夠明顯減小中面層以下瀝青混合料層的豎向壓應(yīng)力，下面層單層使用溫拌再生瀝青混合料會(huì)使得中、下面層中豎向壓應(yīng)力小幅增大，中、下面層同時(shí)使用溫拌再生瀝青混合料的路面在18厘米以下瀝青混合料層的豎向壓應(yīng)力最小。中、下面層同時(shí)使用溫拌再生瀝青混合料效果最優(yōu)；單層使用溫拌再生瀝青混合料時(shí)，以中面層使用效果較好。該項(xiàng)目首次實(shí)現(xiàn)RAP摻量達(dá)到70%以上，實(shí)現(xiàn)銑刨料回收率達(dá)100%，在不降低再生材料壽命的前提下，節(jié)約成本22%。

/ 創(chuàng)新點(diǎn)二：全壽命周期全息感知與智能管控技術(shù)/

針對(duì)高速公路強(qiáng)化施工安全管理和提高車(chē)輛通行效率的需求，項(xiàng)目組綜合運(yùn)用電子高精度地圖采集、北斗數(shù)字差分定位、多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合、輕量化圖形數(shù)據(jù)分發(fā)等新興技術(shù)，研究厘米級(jí)道路基礎(chǔ)設(shè)施快速數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下交通狀態(tài)規(guī)?；兄④?chē)道級(jí)交通流智能調(diào)度組織，以及車(chē)輛通行誘導(dǎo)信息發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)化等技術(shù)內(nèi)容。

“空-天-地”一體的厘米級(jí)高速公路電子高精度地圖

高速公路改擴(kuò)建智能誘導(dǎo)

伴隨式服務(wù)

針對(duì)高速公路現(xiàn)有ETC門(mén)架數(shù)據(jù)利用率低、交通流預(yù)測(cè)精度差及誘導(dǎo)信息不能差異化發(fā)布等問(wèn)題，項(xiàng)目組改進(jìn)了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通預(yù)測(cè)算法，在基于ETC門(mén)架數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上創(chuàng)新性地融合了卡口、雷達(dá)及視頻等多種數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了京臺(tái)高速交通流的精確預(yù)測(cè)，并在此基礎(chǔ)上分析了交通事件時(shí)空范圍的關(guān)鍵性影響因子，建立了事故持續(xù)時(shí)間最優(yōu)線性回歸模型及交通事故影響范圍預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而針對(duì)不同事件類型、不同用戶位置提出了基于多終端聯(lián)動(dòng)的高速公路信息誘導(dǎo)策略和方法。

基于北斗的星地雙基增強(qiáng)定位技術(shù)，項(xiàng)目組研發(fā)了分米級(jí)精度約束條件下的“空（無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量）、天（衛(wèi)星/航空遙感）、地（車(chē)載激光三維掃描）”一體的數(shù)據(jù)采集作業(yè)方法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高速、高效、高精度采集，以及高速公路數(shù)字化模型精準(zhǔn)、快速構(gòu)建。

服務(wù)區(qū)車(chē)位精準(zhǔn)誘導(dǎo)

霧區(qū)高速公路多感官交互主動(dòng)安全防控

智能融冰除雪

霧天風(fēng)險(xiǎn)判別與限速控制流程

針對(duì)改擴(kuò)建期車(chē)道數(shù)量變化易導(dǎo)致交通流紊亂、擁堵等安全和效率問(wèn)題，項(xiàng)目組攻克了適應(yīng)于高密度路網(wǎng)區(qū)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建技術(shù)，提出了路徑誘導(dǎo)最優(yōu)算法，首創(chuàng)了多終端信息發(fā)布策略，實(shí)現(xiàn)了全過(guò)程伴隨式服務(wù)。

針對(duì)高速公路服務(wù)區(qū)停車(chē)位利用率不足、誘導(dǎo)手段單一等問(wèn)題，項(xiàng)目組對(duì)高速公路服務(wù)區(qū)停車(chē)位構(gòu)圖、分類標(biāo)識(shí)展示等難題，采用全景采集車(chē)、背包采集等多個(gè)智能體協(xié)同采集車(chē)道線、交通標(biāo)志、路沿、車(chē)位等信息，基于異構(gòu)數(shù)據(jù)不同特征描述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，準(zhǔn)確聯(lián)合多類型數(shù)據(jù)，融合多源異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)，利用各異構(gòu)傳感器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一體化表達(dá)，完成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同地圖構(gòu)建。

此外，項(xiàng)目組采用高維學(xué)習(xí)圖網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)異構(gòu)數(shù)據(jù)，基于非高斯多假設(shè)估計(jì)器，構(gòu)建基于面元的多源異構(gòu)一體化數(shù)據(jù)表達(dá)模型，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的地圖數(shù)據(jù)表達(dá)；采集數(shù)據(jù)采用網(wǎng)絡(luò)地圖坐標(biāo)系，生成豐富準(zhǔn)確的POI(Point of Interest)數(shù)據(jù)，具備多屬性、分層表達(dá)、多分辨率切換、2D/3D效果擴(kuò)展的優(yōu)勢(shì)，支持模糊查詢，滿足多種使用需要，可實(shí)現(xiàn)服務(wù)區(qū)車(chē)位分類標(biāo)識(shí)及實(shí)時(shí)狀態(tài)顯示，真實(shí)映射現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、特殊標(biāo)記與引導(dǎo)?；奋?chē)輛車(chē)位，實(shí)現(xiàn)服務(wù)區(qū)的安全管理；通過(guò)和現(xiàn)有停車(chē)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接，將車(chē)位總數(shù)、實(shí)時(shí)余位數(shù)據(jù)等靜動(dòng)態(tài)信息接入網(wǎng)絡(luò)地圖，方便車(chē)主用戶在行駛前查詢、導(dǎo)航，及時(shí)了解服務(wù)區(qū)停車(chē)位與充電車(chē)位的忙閑狀態(tài)，避免擁堵。

針對(duì)被動(dòng)式除冰雪技術(shù)人力成本高、環(huán)境污染大，主動(dòng)式除冰雪技術(shù)成本高、施工難度大、環(huán)境適應(yīng)性差，以及無(wú)法實(shí)時(shí)預(yù)警等問(wèn)題，項(xiàng)目組研發(fā)了基于二階滑模及STA-SMC控制策略的噴灑防冰除冰系統(tǒng)，提高了路面積雪結(jié)冰的判定準(zhǔn)確度和速度，實(shí)現(xiàn)了特殊氣象條件下的主動(dòng)快速清冰除雪。在此基礎(chǔ)上，項(xiàng)目組將防冰除冰系統(tǒng)與智能行車(chē)誘導(dǎo)系統(tǒng)相融合，傳遞路面冰雪分布覆蓋信息，研發(fā)了誘導(dǎo)功能全面、誘導(dǎo)作用明顯、誘導(dǎo)設(shè)施利用率高的新型交通誘導(dǎo)裝置，誘導(dǎo)冰雪天氣下的車(chē)輛行駛。

云控平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)圖

結(jié)合視頻、可見(jiàn)度儀、風(fēng)速等傳感器，項(xiàng)目組研發(fā)了大霧、團(tuán)霧等特殊氣象下的車(chē)輛運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)智能感知技術(shù)與道路風(fēng)險(xiǎn)因子感知路側(cè)裝備，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大霧、團(tuán)霧的快速檢測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)；建立了高速公路大霧風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)級(jí)配的霧區(qū)車(chē)輛多級(jí)誘導(dǎo)與限速控制理論，實(shí)現(xiàn)了大霧、團(tuán)霧等特殊氣象下的車(chē)輛運(yùn)行管控策略和方法；研發(fā)了霧區(qū)高速公路多感官交互主動(dòng)安全防控與裝備，滿足了大霧和團(tuán)霧等特殊氣象條件下的車(chē)輛安全主動(dòng)防控，降低了車(chē)輛追尾碰撞、車(chē)道偏離等駕駛風(fēng)險(xiǎn)，提升了高速公路運(yùn)行安全性。

針對(duì)目前高速公路智慧運(yùn)營(yíng)內(nèi)、外部信息環(huán)境平臺(tái)多元化、應(yīng)用離散化、信息孤島化等問(wèn)題，項(xiàng)目組構(gòu)建基于“端－邊－云”的智慧高速公路系統(tǒng)一體化架構(gòu)，搭建合理、科學(xué)的高速公路多層域系統(tǒng)體系，開(kāi)發(fā)萬(wàn)億級(jí)海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分析技術(shù)、正反演核心計(jì)算引擎和三維大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了多元異構(gòu)環(huán)境下，技術(shù)、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的信息融合功能，構(gòu)建了全國(guó)首個(gè)路網(wǎng)級(jí)一體化云控平臺(tái)；實(shí)現(xiàn)高速公路全要素?cái)?shù)字化，構(gòu)建智慧高速數(shù)據(jù)接入標(biāo)準(zhǔn)，打造深度數(shù)據(jù)融合體系，定義統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接入與融合標(biāo)準(zhǔn)，將與交通相關(guān)的多源感知數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、治理、歸一、計(jì)算、融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車(chē)、路、物、環(huán)境等交通要素的深度認(rèn)知，有力支撐智慧高速業(yè)務(wù)應(yīng)用。

同時(shí)，通過(guò)采用“端-邊-云”協(xié)同控制邏輯架構(gòu)，項(xiàng)目組發(fā)揮智慧云控平臺(tái)和路側(cè)邊緣計(jì)算能力，提升智慧高速的綜合控制與管理功能，實(shí)現(xiàn)跨路段的數(shù)據(jù)匯總分析、預(yù)警預(yù)測(cè)和協(xié)調(diào)控制，同時(shí)基于高精地圖支持?jǐn)?shù)字孿生交通系統(tǒng)和交通控制策略制定，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合、短時(shí)交通預(yù)測(cè)等功能，實(shí)現(xiàn)同交警、氣象、交通、應(yīng)急一路多方的在線協(xié)同和數(shù)據(jù)共享，基于即時(shí)、全量、動(dòng)態(tài)原則，實(shí)現(xiàn)交通態(tài)勢(shì)研判、運(yùn)營(yíng)決策分析、出行信息服務(wù)、應(yīng)急指揮調(diào)度、智能養(yǎng)護(hù)運(yùn)維和多方協(xié)同管控。

/ 創(chuàng)新點(diǎn)三：高精度軌跡追蹤及車(chē)路協(xié)同支撐技術(shù)/

針對(duì)車(chē)路協(xié)同中定位精度低和抗干擾能力不足的難題，項(xiàng)目組提出了基于北斗和組合導(dǎo)航的高精度定位技術(shù)，包括復(fù)雜環(huán)境下北斗增強(qiáng)精準(zhǔn)實(shí)時(shí)定位技術(shù)和車(chē)載導(dǎo)航定位抗干擾技術(shù)。結(jié)合高精度偽矩差分算法與組合導(dǎo)航技術(shù)，項(xiàng)目組研制了復(fù)雜環(huán)境下北斗增強(qiáng)精準(zhǔn)實(shí)時(shí)定位技術(shù)，提出了一種車(chē)載導(dǎo)航定位抗干擾技術(shù)，用合路器將模擬器提供的衛(wèi)星信號(hào)低噪放后與干擾源提供的干擾信號(hào)合路，提供給待測(cè)模塊，通過(guò)多模塊對(duì)比，關(guān)注信噪比，以及定位狀態(tài)，并集成常見(jiàn)場(chǎng)景下目標(biāo)位置信息的補(bǔ)償方案，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒精確定位；提出具有時(shí)間維持特性的偽距差分方法，流動(dòng)站用戶接收一次參考站觀測(cè)數(shù)據(jù)，可以持續(xù)1分鐘以上連續(xù)定位，有效解決了流動(dòng)站用戶定位的連續(xù)性，減少了用戶端實(shí)時(shí)接收參考站數(shù)據(jù)的體量，大幅降低用戶定位成本，實(shí)現(xiàn)由導(dǎo)航級(jí)向精準(zhǔn)亞米級(jí)定位轉(zhuǎn)變，車(chē)輛定位精度可達(dá)99.69%，遠(yuǎn)超目前的70%至80%定位精度。

組圖：高速網(wǎng)高精度定位服務(wù)技術(shù)

為了保障“車(chē)－路”通信過(guò)程的低時(shí)延和高可靠性，項(xiàng)目組研發(fā)了基于雙模式互補(bǔ)的車(chē)路協(xié)同終端通信設(shè)備，包括C-V2X車(chē)規(guī)級(jí)模組和5G-V2X低成本車(chē)路協(xié)同路側(cè)智能終端RSU和車(chē)載智能終端OBU，有效提高了車(chē)路信息交互的穩(wěn)定性和可靠性，使通信時(shí)延降低為10毫秒，遠(yuǎn)優(yōu)于規(guī)范要求的100毫秒，為高級(jí)別自動(dòng)駕駛提供了支撐。

在雨雪霧霾、物體遮蔽及復(fù)雜路況等多環(huán)境作用下，針對(duì)因高速公路不同路側(cè)傳感器布設(shè)姿態(tài)無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致的重疊區(qū)域特征稀疏遠(yuǎn)距多傳感器配準(zhǔn)難題，項(xiàng)目組全面分析了不同條件影響下圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)微觀特征，創(chuàng)新了基于頻率自匹配的設(shè)備優(yōu)化部署理論與基于大地坐標(biāo)表示的同源數(shù)據(jù)精確配準(zhǔn)理論，提出了基于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的多路側(cè)同源數(shù)據(jù)融合方法與基于平面靶聯(lián)合標(biāo)定的跨源空間配準(zhǔn)方法。

針對(duì)目標(biāo)追蹤車(chē)輛行駛過(guò)程中出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間遮擋等現(xiàn)象造成的路側(cè)傳感器檢測(cè)難題，項(xiàng)目組提出了基于慣性導(dǎo)航軌跡預(yù)判補(bǔ)點(diǎn)技術(shù)與多傳感器等距離信息采樣方法，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)車(chē)輛的動(dòng)態(tài)信息和特征信息多數(shù)據(jù)融合和綁定，完成了目標(biāo)車(chē)輛完整的數(shù)據(jù)信息和軌跡，以及定位信息的準(zhǔn)確還原，實(shí)現(xiàn)了廣域范圍內(nèi)的多目標(biāo)高精度軌跡追蹤，使目標(biāo)軌跡斷點(diǎn)續(xù)連率達(dá)到98%，平均車(chē)輛速度偏差低于5%。

針對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛自車(chē)信息、環(huán)境車(chē)輛信息、不同駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)及行駛風(fēng)格信息研究不足，導(dǎo)致的行車(chē)安全及效率較低問(wèn)題，項(xiàng)目組根據(jù)混合交通群體運(yùn)動(dòng)特征，構(gòu)建能夠表征車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)安全勢(shì)場(chǎng)模型，通過(guò)整合速度、加速度和轉(zhuǎn)向角等車(chē)輛微觀運(yùn)動(dòng)參數(shù)，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)表示車(chē)輛不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下安全風(fēng)險(xiǎn)分布，并以該模型為基礎(chǔ)提出復(fù)雜交通環(huán)境下車(chē)輛安全風(fēng)險(xiǎn)的新型量化指標(biāo)PFI，提出基于安全勢(shì)場(chǎng)理論的道路交通安全表征方法，進(jìn)而從安全角度動(dòng)態(tài)刻畫(huà)智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的車(chē)輛運(yùn)動(dòng)態(tài)勢(shì)。

針對(duì)不同智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)滲透率對(duì)通行能力影響研究不足所導(dǎo)致的管控措施不合理問(wèn)題，項(xiàng)目組結(jié)合安全勢(shì)場(chǎng)理論與圖論思想，構(gòu)建智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)間不同信息拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并結(jié)合不同類型的安全勢(shì)場(chǎng)構(gòu)造了一種智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛自動(dòng)駕駛控制策略，提出了基于安全勢(shì)場(chǎng)的智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛自動(dòng)駕駛控制模型，車(chē)輛行駛側(cè)向加速度及側(cè)向轉(zhuǎn)角分別優(yōu)化了18.34%和7.55%。

低時(shí)延車(chē)路協(xié)同通信設(shè)備

此外，項(xiàng)目組還提取了不同駕駛環(huán)境下的車(chē)輛與駕駛環(huán)境信息，分析不同駕駛環(huán)境下的車(chē)輛跟馳、換道需求與控制機(jī)理，分別建立了不同駕駛環(huán)境下的跟馳與換道模型，針對(duì)不同的駕駛環(huán)境對(duì)車(chē)輛實(shí)施微觀控制，不僅提高了高速公路通行效率，緩解了高速公路交通擁堵現(xiàn)象，還有效提高了自動(dòng)駕駛車(chē)輛的通行效率和安全穩(wěn)定性。

基于安全勢(shì)場(chǎng)的自動(dòng)駕駛控制模型構(gòu)建技術(shù)

無(wú)盲區(qū)高精度軌跡追蹤

技術(shù)體系

項(xiàng)目突破了長(zhǎng)距離改擴(kuò)建綠色智能建造技術(shù)，解決了檢測(cè)評(píng)定技術(shù)深度不足，適需性不強(qiáng)，高效、高價(jià)值利用技術(shù)體系不完善的核心制約難題，使梁板同質(zhì)利用率達(dá)到70%以上，瀝青再生料摻量70%以上，樹(shù)立了綠色智能改擴(kuò)建樣板。

在信息感知與交通管控方面，攻克了全壽命周期全息感知與智能管控技術(shù)，突破了交通態(tài)勢(shì)感知、預(yù)測(cè)、安全保障技術(shù)成熟度低，應(yīng)用可靠性不強(qiáng)的關(guān)鍵制約難題；精準(zhǔn)誘導(dǎo)達(dá)到車(chē)道級(jí)，確保了改擴(kuò)建及運(yùn)營(yíng)期的服務(wù)水平不降低。

在車(chē)路協(xié)同自動(dòng)駕駛支撐技術(shù)方面，突破了高精度軌跡追蹤及車(chē)路協(xié)同支撐技術(shù)，解決了當(dāng)前高速公路車(chē)路協(xié)同中的高精度定位、低延時(shí)通訊、超視距感知方面的核心制約難題，為探索未來(lái)智慧交通技術(shù)提供了支撐。

智慧高速云控平臺(tái)

應(yīng)用推廣效果和經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益

項(xiàng)目形成了一套高速公路智能綠色建造與運(yùn)維技術(shù)體系，搭建了自主一體化的“建管養(yǎng)運(yùn)服”智慧高速云控?cái)?shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了“全路段感知、全過(guò)程管控、全天候通行”三大核心目標(biāo)，建設(shè)了4 個(gè)國(guó)家和省部級(jí)高層次創(chuàng)新平臺(tái)，打造了五大應(yīng)用示范工程。

項(xiàng)目制定了山東省第一部智慧高速建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，提出了智慧高速是基于業(yè)務(wù)需求，以數(shù)據(jù)為核心，充分利用現(xiàn)代技術(shù)，提升多源感知、融合分析和決策支持能力，促進(jìn)人車(chē)路環(huán)境的深度融合，實(shí)現(xiàn)建設(shè)、管理、養(yǎng)護(hù)、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)全過(guò)程數(shù)字化和智能化的高速公路；明確了智慧高速的建設(shè)范圍、功能要求、技術(shù)路線、實(shí)施方法、與其他各專業(yè)的界面；為山東省新建、改擴(kuò)建和運(yùn)營(yíng)高速公路的全生命周期智慧化建設(shè)、管理、養(yǎng)護(hù)、運(yùn)營(yíng)和服務(wù)提供了參考。

實(shí)現(xiàn)了改擴(kuò)建期間的保通、保暢、保安，無(wú)重大交通安全事故；通行效率和平均車(chē)速均大幅提高，為我國(guó)“改擴(kuò)建+智慧高速”交通強(qiáng)國(guó)試點(diǎn)貢獻(xiàn)了“山東經(jīng)驗(yàn)、山東模式、山東方案”，引領(lǐng)了我國(guó)高速公路改擴(kuò)建技術(shù)的高質(zhì)量發(fā)展、推進(jìn)了高速公路全天候條件下保通、保暢、保安的技術(shù)跨越。

寧陽(yáng)智慧服務(wù)區(qū)

山東省第一部智慧高速建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)