数字孪生在智慧交通领域的应用分析

摘要：随着新一代技术的涌现，将数字孪生技术推向了数字化浪潮的前沿。其核心概念在于将物理实体与数字孪生模型高度映射，实现虚实之间信息的交互与控制。探讨了物理实体与孪生模型之间的映射关系，以及数字孪生平台、孪生数据的采集与传输、数据存储与管理。随着我国交通基础设施网络进一步完善，我国智慧交通的发展重心已经逐渐由建设转向如何高效安全地运营管理已有的庞大路网。

关键词：数字孪生；智慧交通

中图分类号： U491    文献标识码：A

引言

在当下数字化转型的汹涌浪潮中，智慧城市的构建已然成为驱动城市可持续发展的关键力量。智慧交通作为智慧城市不可或缺的核心要素，既能够有效缓解城市交通拥堵所产生的沉重压力，让城市的交通运行状况得以显著优化，又有助于大力推动城市的智能化进程。更重要的是，每个应用都需要用户输入个人信息和支付密码等敏感数据，增加了信息安全的风险。因此近几年智慧交通一直致力于公共交通系统的智能化水平的提高，以便为人民提供更安全、高效、便捷的出行服务。

1、智慧交通发展水平评价

体系城市智慧交通发展水平的影响因素众多，故需要选择合理数量的指标。城市智慧交通发展水平评价的主要关注点在于智慧交通的信息技术、交通管理协调以及出行者切身体验等方面。包括加强道路与车辆传感终端的安装率，通过传感设备获取实时信息，为基础设施维护、运营车辆信息服务提供指导；提高公交地铁的换乘便捷度以及信息服务等措施加强公共交通服务质量，设立收集市民相关意见的公共渠道，持续改进；增加智能交通信号控制系统与交通大数据平台建设，结合路网实时交通数据科学组织交通管理，提高交通运行效率；扩宽交通信息与客货运信息发布的覆盖面和方式，提高交通出行者接受交通信息的渠道，并在售票窗口增设乘客电子支付。

2、数字孪生技术框架

物理层，包括生产过程的全部要素，是由在物理空间中的场景基础设备的实体组成。当前认为物理实体是构建数字孪生模型的基础以及孪生数据的来源。物理实体不仅指自身，还指与物理实体相关的辅助资源，例如工人、环境和材料。实际上，物理实体在构建数字孪生系统承担了非常重要的角色。物理层为数据层提供硬件支撑，数据层为物理空间和虚拟空间提供信息交互的途径，负责存储系统运行过程中的数据并进行交互传输处理。数据层中的数据是指孪生数据，其主要包括物理空间数据和数字空间数据。物理空间数据是指物理实体在运行或操作的过程中产生的数据，通常由各种传感器进行收集记录。数字空间数据则是数字空间虚拟模型在运行或模拟操作期间生成的数据。数据层为模型层提供数据支撑， 模型层则将物理实体构建在虚拟空间当中，主要体现为数字孪生模型。数字孪生模型通过动态交互实现对物理实体的真实描述，并持续修正模型以确保虚实之间的准确性。

3、基于5G的高可靠通信

基于5G的高可靠通信能力是数字道路全息服务应用的“神经系统”，可实现云平台与路边计算单元、道路基础设施之间的实时通信。此通信系统涵盖两大核心组成部分：一是道路基础设施与云端平台间通过有线及无线技术（涵盖4G至5G网络）构建的回程传输网络；二是直接链接该系统与交通活动参与者的通信链路。针对回程传输网络而言，若排除路面监控摄像头视频数据流及激光雷达、毫米波雷达所采集的原始点云信息回传需求，各节点的单一方向传输能力需维持在至少15Mbit/s的水平上。如果需要考虑原始感知数据的实时回传，每个路口交换机的带宽应不少于1000Mbit/s。对于系统与交通参与者的直连通信网络，基于5G+C-V2X的车联网通信技术，道路基础设施和交通参与者之间的信息传递可以顺利实现，交通参与者之间的信息传递与交互的目的也能完成。在数字空间中，我们可以对城市实时交通流量、道路环境、交通主体运行特征间的关系和动态变化过程进行建模和计算分析，并进行模拟仿真和管理效果评价，辅助城市交通管理决策。

4、基础设施信息库

基础设施信息库主要包括路网信息库和站点信息库，网络信息数据库负责记录该地区规划道路的名称、道路等级、横断面形式、施工/通车状态、交叉口信息等，以及整体路网的地理信息数据，为建设片区三维模型服务。工地信息库记录工地的地理位置、边界坐标，以便实现对工地的准确定位。同时记录工地的施工计划、施工时间表、临时占道施工情况，为交通运行调整调度提供依据。以上信息库应确保实时更新，确保平台上的信息与实际情况保持同步。 基础设施信息库通过提供详细、实时的路网和工地信息，为整个平台的其他子系统提供了信息和模型基础，支持更精准、高效的交通管理和决策。交通运行实时监控利用摄像头、毫米波雷达实时监测片区内各道路的流量、行车速度，以便及时了解道路交通情况、拥堵情况、交通事故等。 由于平台面向用户为开发区管委会，区别于交管部门，考虑用户管理侧重点的差异，可适当减弱对于交通流数据的深度挖掘分析。 如有条件应考虑整合交管部门数据(电子警察)、图商数据(高德地图、百度地图)等，通过数据共享可实现更高效的监测[1]。

5、实时数据分析与动态调整

在智能交通系统中，基于视频数据、雷达数据等交通数据，交通管理者可及时掌握道路交通状况并进行动态调整，以应对突发事件和特殊需求。利用实时数据分析技术，交通管理者可以准确监测交通拥堵的发生和扩散情况，一旦发现拥堵，可以立即采取措施进行疏导，如调整信号灯配时、启动应急交通管理预案等。通过分析实时数据和模型预测，可以预测出不同位置发生交通事故的概率与时间，在事故即将发生时，交通管理者可以迅速采取措施进行预警和干预，以减少事故对交通流的影响。通过分析不同时间段和区域的交通状况，交通管理者可以了解交通流量的分布和变化规律，从而优化路网结构、调整交通设施布局等。通过对历史数据的分析和机器学习算法的应用，可以建立交通流量预测模型，对未来一段时间内的交通流量进行预测。传统预测方法包括回归分析、时间序列分析等。上述方法基于统计学原理对历史数据进行建模和分析，以预测未来交通流量的趋势和周期性变化。然而，它们对突发事件和异常情况的预测能力有限[2]。

6、多方参与协同，构建监管体系

MaaS系统数据量大，功能复杂，涉及用户出行、消费等敏感信息。如果发生不当行为，如数据泄露或滥用，不仅可能侵犯用户隐私，还可能引发严重的安全问题，甚至对社会的稳定造成威胁，其后果将难以估量。因此可以采用多方参与，共同管理，政府、平台、监管部门和用户共同努力，形成多方协同的监管体系，确保平台的健康、安全、合规运营。政府及相关部门通过制定明确的法律法规，对MaaS平台的运营进行规范，同时平台自身应建立完善的监管体系，包括内部管理制度､风险防控机制､服务质量监督等｡监管部门定期对MaaS平台进行监督检查，确保其合规运营，同时平台应建立用户反馈机制，积极听取用户的意见和建议[3]。

结束语

综上所述，数字孪生系统为监控和管理城市交通提供了更全面、更深入的视角。因此在实现数字赋能的同时，应加强保护关键基础设施信息、关键数据资源、涉及隐私敏感信息，具有非常重要的意义，亟需构建主动防护、纵深防御、综合防范、确保安全的统一机制。

参考文献：

[1]冯保国，廉宇峰.基于B/S模式和自有架构的智慧交通数字孪生系统[J].中国交通信息化，2023，(02):137-140.

[2]董诚，杨学晨，陈志华.浅谈数字孪生技术在智慧交通管理中的应用[J].建筑施工，2023，45(01):163-167.

[3]詹全.闭环数字孪生智慧交通管理系统[J].中国交通信息化，2021，(10):107-109.