Aimsun Live

一个用于实时交通管理的完整的决策支持解决方案。 在任何情况下,平稳可靠地运行一个复杂的大规模的交通移动网络。

Aimsun Live

一个用于实时交通管理的完整的决策支持解决方案。 在任何情况下,平稳可靠地运行一个复杂的大规模的交通移动网络。

Aimsun Live 是一个实时预测的交通管理解决方案。 它利用实时和历史数据仿真和监控交通网络,并在 5 分钟内自动对即将发生的交通状况进行预测。 它的运行速度和准确性意味着交通管理中心可以利用这些预测的情况来预防潜在的问题,并在拥堵加剧之前采取行动加以制止。

Aimsun Live 可在进行实际干预之前评估交通状况和要采取的行动,从而帮助交通部门节省时间、预算和精力。

Aimsun Live – 主要益处

digital twin icon

真正的数字孪生: 详细描绘单独车道、交通控制设备、车辆和交通管理措施。

traffic-jam icon

实时交通管理: 根据选定的关键绩效指标,按有效性顺序排列应对计划。

artificial-intelligence icon

用人工智能填补信息缺失: 我们的数字孪生体可以对整个交通网络进行预测,甚至包括没有探测器的区域。

adaptability icon

适应未发生过的交通状况: 评估过去没有发生过的交通事件的影响。

24-hours support icon

系统自动化: Aimsun Live 可全天候不间断运行,并在获得授权的情况下,系统自动部署交通管理决策而不需要人的干预。

scalable icon

超大规模区域: 整个城市甚至更大区域仿真范围。

slider settings icon

信号控制: 连接自适应信号控制系统的模拟器(如SCATS 和 SCOOT)。

monitor ui icon

整合: 可以插入现有的交通管理基础设施。

adjusting sliders ui icon

定制化的有效性测量标准: 配合交通管理政策和战略,与其保持一致。

accuracy icon

机器学习: Aimsun Live 通过将预测结果与实际测量值进行比对,不断提高预测的准确性。

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布署: 基于本地或云端的仿真。

Aimsun Live – 主要应用场景

Aimsun已经为全球许多主要交通管理机构提供了最常见用例的解决方案,包括伦敦交通局、国家公路局、佛罗里达州交通部、新加坡陆路交通管理局和新南威尔士州交通局。
主要用例包括:

  • 主动式交通网络管理: 交通管理中心可以主动而不是被动地管理交通网络的运营,可以预测拥堵发生的时间和地点,并提前采取措施,在交通拥堵开始之前就加以制止。
  • 为道路使用者提供实时和预测性交通信息: 改善用户体验,提高用户满意度。
  • 智慧高速公路管理: 整合实时交通信息、通信和交通管理,以确保车辆在高速公路和主干公路上更安全地行驶,并减低延误和尾气排放。
  • 预测性信号灯方案执行时间安排: 根据预测的未来的交通状况,在不同时间段选取最优的信号灯方案,缓解计划内或计划外交通事件导致的拥堵。
  • 实现运营效益: 为交通网络运营建立商业案例,比如运营方案和资源优化。
  • 为管理交通事件和活动提供决策支持: 减少交通事件对交通网络的影响。
  • 交通事故应急管理: 缩短紧急服务人员到达重大交通事故现场的时间。
  • 环境交通管理: 建立管理系统以确保排放量控制在法定范围内,改善空气质量。
  • 动态收费: 规划与运营道路使用者收费的框架。
  • 预测性政策优化: 调整交通网络控制措施以维持不同出行模式的表现。

案例

区域高速公路管理

佛罗里达州

客户: 佛罗里达州交通局(FDOT)

目标: 预测应对计划在区域层面缓解高速公路拥堵的有效性

决策支持是佛罗里达州中部地区综合交通走廊管理系统(R-ICMS)的关键;它协助交通控制中心的操作人员检测区域交通网络上当前的交通事件和拥堵情况并制定主动式按需应对方案。根据预测状况,在佛罗里达州中部的交通网络上部署这些方案前对它们进行评估和审查。

作为决策支持系统的一部分,Aimsun 开发了预测引擎,帮助运营商管理重复和非重复性的拥堵情况。 评估的需求在实时状态下进行仿真,并根据不同的交通表现指标进行评分和排序,以此帮助交通运营人员选择最优的应对方案。 仿真可以通过评估在事先定义的多条行驶路线上组合不同绕行路线的交通,从而找出最优的应对方案。 信号灯优化工具能够协助交通工程师测试并优化整个路网的信号灯配时方案和交通走廊管理。 在方案获得批准之前,系统会在离线环境下对最终新的信号灯配时方案进行仿真分析,其中包括与优化的信号灯配时和改善的出行时间相对应的交通需求。

排放管理

英国牛津郡

客户: National Highways (英国国家高速)

目标: 利用智能交通系统解决方案,改善牛津郡战略道路网和地方道路的交通流量,减少尾气排放。

NEVFMA 是交通网络排放和车辆流量管理调整项目。

先建立一个离线的数字孪生交通系统,再输入实时交通流量(来自道路探测器)和汽车尾气排放水平 (来自EarthSense Zephyr 空气质量探测器)的信息。

此解决方案可对未来 60 分钟内的交通流量和排放量进行短期预测,并在 8 分钟内输出关键绩效指标数据。

在必要的时候,交通管理人员可以根据这些关键绩效指标,把交通控制在能够承受短期污染增加的区域,而在排放较高的热点地区启动绿波。 通过媒体和可变信息牌 向驾驶员发布绕行路线信息。

测试结果表明,高峰期的排放量可减少 4%到14%。

从其它交通解决方案过渡到Aimsun Live

从小着手,不断发展以配合您的资源和战略目标。


Simulation
Model

仿真模型对真是交通场景的虚拟复制。


Simulation
Model

仿真模型对真是交通场景的虚拟复制。


专有数据

专有数据 是非公开数据,重要且具竞争优势。


Real-time
Data

探测数据与交通控制数据的结合。


Real-time
Data

探测数据与交通控制数据的结合。


Real-time
Data

探测数据与交通控制数据的结合。

请联系我们:info@aimsun.com,我们期待与您沟通和交流。

定制化解决方案设计

从自动驾驶汽车堆栈测试到构建共享出行服务的商业案例,Aimsun 都能胜任。 请联系我们并与解决方案设计团队讨论您的需求。

欲了解更多关于Aimsun的模块化平台的信息,请点击这里

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引用Aimsun Next

Aimsun Next 20

Aimsun (2021). Aimsun Next 20 User’s Manual, Aimsun Next Version 20.0.3, Barcelona, Spain. Accessed on: May. 1, 2021. [In software].
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Aimsun Next 8.4

Aimsun (2021). Aimsun Next 8.4 User’s Manual, Aimsun Next Version 8.4.4, Barcelona, Spain. Accessed on: May. 1, 2021. [In software]. Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.8.4/doc/UsersManual/Intro.html

Aimsun Next 20

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Aimsun Next 8.4

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Aimsun Next 8.4

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Y1 – 2021

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CY – Barcelona, Spain

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