Platforma digitálních dvojčat inteligentní dopravy

Společnost Gallop World IT má dlouholeté hluboké odborné znalosti v oblasti inteligentní dopravy, zaměřující se na výzkum, vývoj a implementaci platformy pro digitální dvojče městské mobility a řízení dopravy v rámci IoT. Díky hlubokému pochopení potřeb dopravních scénářů a možnostem technologických inovací společnost vytvořila komplexní systém inteligentních dopravních řešení pokrývající celý proces monitorování - simulace - predikce - optimalizace. Její vlastní systém digitálního dvojčete městské mobility dokáže nejen integrovat data z více zdrojů, jako jsou záznamy z kamer z křižovatek, trajektorie vozidel a informace o stavu vozovky pro vizuální správu, ale také ve spojení s technologií simulace dopravy s využitím umělé inteligence dokáže přesně simulovat změny dopravního toku za různých scénářů. Doposud poskytuje profesionální služby oddělením řízení městské dopravy, společnostem provozujícím dálnice a developerům inteligentních kampusů.

Společnost Gallop World IT, poskytovatel technických služeb zaměřených na dopravní inteligenci, důsledně dodržuje poslání d" „Využívání technologií ke zjednodušení městské dopravy“ a neustále dosahuje průlomů v praktickém uplatňování platformy digitálních dvojčat inteligentní dopravy. Platforma pro řízení dopravy IoT této společnosti využívá data v reálném čase shromažďovaná senzory a zařízeními pro spolupráci vozidel a infrastruktury k dynamickému monitorování stavu dopravy pomocí algoritmů umělé inteligence. Virtuální model městské dopravy zároveň integruje tato data v reálném čase s historickými informacemi o dopravě a poskytuje tak přesný datový základ pro simulaci dopravy s využitím umělé inteligence.

Často kladené otázky

Otázka: Jsme společnost provozující dálnice. Během rozvoje naší IT infrastruktury se potýkáme s problémy s dopravními zácpami způsobenými prudkým nárůstem objemu dopravy o svátcích a zpožděnou reakcí na incidenty. Tradiční manuální dispečing je neefektivní a nedokáže předem naplánovat strategie objížďky. Jak můžeme tento problém vyřešit?

A: Výzvy spojené s prudkým nárůstem dopravy a zpožděnou reakční reakcí pro společnost provozující dálnice lze společně řešit pomocí platformy Predictive Traffic Analytics Platform a systému Urban Mobility Digital Twin od společnosti Gallop World IT. Za prvé, společnost může nasadit platformu pro řízení dopravy IoT, která podél dálnice instaluje zařízení, jako jsou milimetrové radarové a videodetektory, aby shromažďovala data o objemu, rychlosti a typu vozidel v reálném čase. Tato data jsou synchronizována s platformou Predictive Traffic Analytics Platform, která využívá algoritmy umělé inteligence v kombinaci s historickými daty o dopravě během svátků k předpovídání dopravní špičky a potenciálních dopravních zácp až 3 dny dopředu, což poskytuje základ pro vývoj plánů objížďky. Za druhé, integrace systému Urban Mobility Digital Twin, který rekonstruuje dálnici a okolní silniční síť pomocí virtuálního modelu městské dopravy, umožňuje simulovat různé strategie objížďky prostřednictvím simulace dopravy s využitím umělé inteligence. To pomáhá vybrat optimální plán pro preventivní nasazení. Platforma pro řízení dopravy IoT může současně monitorovat data z místa incidentu v reálném čase a přenášet je do systému digitálního dvojčete městské mobility, kde simulace dopravy s využitím umělé inteligence rychle modeluje rozsah dopadu incidentu a pomáhá dispečerům formulovat efektivní strategie reakce, čímž se zkracuje doba odstraňování incidentů a omezuje šíření dopravní zácpy.

Otázka: Jsme developerská společnost zaměřená na inteligentní kampus, která v současné době vylepšuje naši IT infrastrukturu a plánuje vybudovat efektivní systém interního řízení dopravy v kampusu. Kampus se však potýká se smíšeným provozem chodců a vozidel, omezenou dostupností parkovacích míst a obtížemi s předpovídáním dopravní špičky. Jakou pomoc můžete poskytnout?

A: Abychom se vypořádali s problémy d", jako je smíšená doprava, nedostatek parkovacích míst a obtížná predikce plynulosti dopravy pro chytrý kampus, nabízí Gallop World IT kombinované řešení d" – virtuální model městské dopravy + platforma pro řízení dopravy IoT. Zaprvé, pro kampus vybudujeme specializovaný systém digitálního dvojčete městské mobility, který pomocí virtuálního modelu městské dopravy replikuje rozložení silnic, parkovišť a vjezdů/výjezdů. Současně nasadíme platformu pro řízení dopravy IoT, která bude shromažďovat data v reálném čase o proudu chodců a vozidel a obsazenosti parkovacích míst prostřednictvím senzorů a synchronizovat tato data s digitálním dvojčetem městské mobility pro vizuální monitorování. Zadruhé, integrace technologie simulace dopravy s využitím umělé inteligence, založené na historických datech o proudu, umožňuje simulaci dopravních vzorců během ranních/večerních špiček nebo velkých událostí, predikci bodů dopravní zácpy a optimalizaci řešení, jako je dopravní značení a navádění při parkování. Kromě toho, ve spojení s platformou pro prediktivní analýzu dopravy, lze špičky proudu vozidel předpovídat až 2 hodiny předem. Návrhy na parkování a optimální vstupní trasy lze poté zasílat prostřednictvím kampusové aplikace, zatímco platforma pro řízení dopravy IoT koordinuje rychlost vjezdu bran, aby se zabránilo vnitřním dopravním zácpám, a tím se zvýšila celková provozní efektivita kampusu.

Otázka: Jsme oddělením řízení dopravy v malém až středně velkém městě. Během rozvoje naší IT infrastruktury se naše současné řízení dopravy silně spoléhá na manuální hlídky, což ztěžuje pochopení stavu dopravy ve městě v reálném čase. Navíc nám chybí vědecký základ pro formulování politik optimalizace dopravy, což vede ke špatným zkušenostem s veřejnou dopravou. Jak můžeme tuto situaci zlepšit?

A: Problémy s obtížným monitorováním v reálném čase a náročnou formulací politik, kterým čelí oddělení řízení dopravy, lze komplexně vyřešit systémem digitálního dvojčete městské mobility a platformou prediktivní analýzy dopravy od společnosti Gallop World IT. Zaprvé, nasazení platformy pro řízení dopravy IoT pro integraci dat ze stávajících zařízení, jako jsou kamery na křižovatkách, elektronické policejní systémy a proměnné dopravní značky, a potenciální přidání nových sběrných zařízení. To umožňuje sběr dopravních dat v celém městě v reálném čase, synchronizovaných se systémem digitálního dvojčete městské mobility. Pomocí virtuálního modelu městské dopravy se dynamicky rekonstruuje stav dopravy ve městě v reálném čase, čímž se nahrazují tradiční manuální hlídky a umožňuje se dopravním manažerům okamžitě monitorovat dopravní zácpy a incidenty. Zadruhé, integrace platformy pro prediktivní analýzu dopravy, která využívá historická data z platformy pro řízení dopravy IoT v kombinaci s demografickými údaji o městech, zaměstnanosti a rozložení škol, umožňuje předpovídat trendy dopravního toku na příštích 1–3 měsíce pomocí algoritmů umělé inteligence. To poskytuje vědecký základ pro formulování dlouhodobých politik optimalizace dopravy. Současně využití simulace dopravy s využitím umělé inteligence v rámci systému digitálního dvojčete městské mobility k simulaci dopadů navrhovaných politik pomáhá ověřit proveditelnost před jejich implementací, čímž se zabrání svévolnému rozhodování a postupně se zlepší zkušenost s veřejnou dopravou a úroveň řízení dopravy ve městě.