Ứng dụng CN trí thông minh nhân tạo trong quản lý điều khiển giao thông

Hệ thống nhận biết và phân loại tất cả các loại phương tiện

Công nghệ trí thông minh nhân tạo

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý và điều khiển giao thông là áp dụng các công nghệ mới nhất trong phân tích và điều khiển giao thông. Theo đó, nhóm nghiên cứu sẽ thử nghiệm các phương pháp điều khiển tín hiệu giao thông mới nhằm khai thác tối ưu kết cấu hạ tầng và nâng cao an toàn cho người tham gia giao thông. Và khai thác, tận dụng các hệ thống điều khiển hiện có, đấu nối và vận hành tự động, hiệu quả, phối hợp giữa các nút giao thông với nhau và nối với hệ thống giao thông khu vực.

Hệ thống điều khiển giao thông bằng trí tuệ nhân tạo bao gồm các thành phần như sau: Hệ thống camera thu thập dữ liệu; hệ thống trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu giao thông (AI traffic analytics: AITA); hệ thống trí tuệ nhân tạo điều khiển giao thông (AI traffic signal control: AITSC); hệ thống thực thi điều khiển tại nút giao; hệ thống đèn tín hiệu giao thông; hệ thống hạ tầng truyền dẫn tín hiệu, kết nối; hệ thống năng lượng.

Theo đó, hệ thống này sử dụng các công nghệ mới nhất để thu thập dữ liệu lưu lượng truy cập thời gian thực, triển khai phân tích video thông minh nhân tạo để nhận biết và phân loại tất cả các loại phương tiện, các loại xe ưu tiên trong điều khiển như: Xe cứu thương, xe cứu hỏa, xe quân sự… Tính tốc độ xe; tính toán lưu lượng xe và chiều dài dòng chờ trước vạch dừng của tất cả phương tiện; tính thời gian chờ đợi của xe để vượt qua các nút giao; đếm số lượng phương tiện dừng tại vạch dừng của tất cả các phương tiện; tính thời gian chờ xe buýt, số lượng xe buýt, quyền ưu tiên đi qua nút giao; tính thời gian chờ đợi của người đi bộ băng qua nút giao; đếm số lượng người đi bộ không tuân theo tín hiệu giao thông khi qua nút giao. Ngoài ra, hệ thống cũng có thể phân tích hành vi khác của người đi bộ và người điều khiển phương tiện (ví dụ sai hướng, dừng xe bất hợp pháp) nhằm thu thập thêm dữ liệu để kiểm soát tín hiệu giao thông tốt hơn và các ứng dụng mở rộng khác.

Trong điều kiện thời tiết xấu, hệ thống vẫn hoạt động tốt

Áp dụng trí tuệ nhân tạo (học tăng cường) trong điều khiển tín hiệu giao thông tự thích ứng ngoài các chương trình và thuật toán trên máy vi tính để tự động lấy tín hiệu lưu lượng được tối ưu hóa dựa trên điều kiện giao thông thời gian thực, hệ thống được đề xuất còn có thể theo dõi trạng thái của hệ thống điều khiển, so sánh với hệ thống thu thập dữ liệu để phát hiện các bất thường, xung đột được tạo bởi các lệnh điều khiển trước đó.

Hệ thống đề xuất sẽ tự động thu nhận kiến thức trong quá trình ra quyết định, đánh giá và cân bằng việc thăm dò và sử dụng kiến thức để tự sản xuất chiến lược tối ưu. Nhóm nghiên cứu gọi phương pháp này là kiểm soát học tập củng cố đa tác nhân dựa trên phương pháp dựa trên dữ liệu. Thuật toán học tăng cường đa tác nhân đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng và áp dụng thành công vào điều khiển tín hiệu giao thông của nút giao độc lập, nút giao phụ thuộc và khu vực.

Cần thiết đầu tư và triển khai tại Việt Nam

Công nghệ trí thông minh nhân tạo trong điều khiển giao thông là một công cụ quản lý giao thông hiệu quả, rất cần được nghiên cứu và triển khai ứng dụng nhằm cải thiện năng lực thông hành của tuyến đường, nâng cao an toàn giao thông, giảm các chi phí liên quan đến tổ chức và điều khiển giao thông. Trong tương lai, công nghệ có thể được mở rộng cho điều khiển giao thông khu vực (section control) và mạng lưới (network control). Các ứng dụng khác trong quản lý giao thông cũng sẽ được tiếp tục phát triển theo hướng tích hợp nhằm tối ưu hóa dòng di chuyển, mang lại những hiệu quả kinh tế - xã hội cao. Hiện nay, công nghệ này đã được nhóm nghiên cứu phối hợp triển khai tại một số nước.

Hệ thống thông báo phương tiện vi phạm giao thông

Hiện nay, một số đơn vị, tổ chức đã có những nghiên cứu riêng lẻ về ứng dụng ITS trong quản lý giao thông, tập trung chủ yếu vào xây dựng hệ thống camera tại các giao lộ, quản lý phương tiện giao thông và cung cấp thông tin, hướng dẫn các tuyến đường giao thông thông qua các kênh liên hệ như điện thoại, internet, bảng báo điện tử. Công tác điều khiển giao thông phần lớn chỉ dựa trên kết quả mô phỏng từ các tập dữ liệu nhỏ thu thập được để xây dựng chiến lược điều khiển giao thông. Điều khiển giao thông chưa ứng dụng được phương pháp mới dựa trên thời gian thực, phân tích dữ liệu tại chỗ và sử dụng trí thông minh nhân tạo học các tình huống trong quá trình điều khiển để tối ưu hóa quá trình này. Bên cạnh đó, tiêu chuẩn về điều khiển tín hiệu giao thông theo phương pháp cũ cũng chưa được xây dựng chứ chưa nói đến phương pháp mới.

Vì vậy, nghiên cứu thí điểm công nghệ trí thông minh nhân tạo trong điều khiển là thực sự cần thiết và cấp bách nhằm khai thác triệt để hệ thống cơ sở hạ tầng, tối ưu hóa quá trình vận hành của các phương tiện, tiết kiệm nguồn lực của xã hội, giảm thiểu chi phí, nâng cao an toàn và bảo vệ môi trường. Ngoài ra, đề án này sẽ là tiền đề đưa ra lý thuyết điều khiển mới làm nền tảng cho việc xây dựng tiêu chuẩn điều khiển giao thông bằng trí thông minh nhân tạo giúp nghành Giao thông vận tải đi thẳng vào cuộc cách mạng 4.0.