Smarta transporter Digital Twin-plattform

Gallop World IT har djup expertis inom smarta transporter under många år, med fokus på forskning, utveckling och implementering av Urban Mobility Digital Twin och IoT Traffic Management Platform. Genom djupgående insikter i transportscenariebehov och tekniska innovationsmöjligheter har företaget etablerat ett omfattande system för smarta transportlösningar som täcker hela "hMonitoring - Simulering - Prediktion - Optimering"-processen. Dess egenutvecklade Urban Mobility Digital Twin-system kan inte bara integrera data från flera källor, såsom kameraflöden från korsningar, fordonsbanor och vägförhållanden för visuell hantering, utan också, i kombination med AI-driven trafiksimuleringsteknik, exakt simulera förändringar i trafikflödet under olika scenarier. Hittills har de tillhandahållit professionella tjänster till trafikledningsavdelningar i städer, vägbolag och utvecklare av smarta campus.

Som en teknisk tjänsteleverantör dedikerad till transportintelligens följer Gallop World IT konsekvent uppdraget att använda teknik för att effektivisera stadstransporter och gör kontinuerligt genombrott i den praktiska tillämpningen av Smart Transportation Digital Twin Platform. Företagets IoT-trafikhanteringsplattform använder realtidsdata som samlas in av sensorer och samverkande enheter för fordonsinfrastruktur för att dynamiskt övervaka trafikstatus genom AI-algoritmer. Samtidigt integrerar den virtuella stadstrafikmodellen dessa realtidsdata med historisk trafikinformation, vilket ger en exakt datagrund för AI-driven trafiksimulering.

Vanliga frågor

F: Vi är ett vägföretag. Under utvecklingen av vår IT-infrastruktur stöter vi på problem med trängsel orsakad av ökande trafikvolymer under helgdagar och försenad insats. Traditionell manuell utskickning är ineffektiv och kan inte planera omledningsstrategier i förväg. Hur kan vi lösa detta problem?

A: Utmaningarna med " ökande trafik + försenad respons" för ett vägföretag kan åtgärdas i samarbete med Gallop World IT:s prediktiva trafikanalysplattform och Urban Mobility Digital Twin. För det första kan företaget driftsätta en IoT-trafikhanteringsplattform genom att installera enheter som millimetervågsradar och videodetektorer längs vägen för att samla in realtidsdata om fordonsvolym, hastighet och typ. Denna data synkroniseras med den prediktiva trafikanalysplattformen, som använder AI-algoritmer i kombination med historisk semestertrafikdata för att prognostisera perioder med hög trafik och potentiella trafikstockningar upp till 3 dagar i förväg, vilket ger en grund för att utveckla omledningsplaner. För det andra möjliggör integrationen av Urban Mobility Digital Twin-systemet, som rekonstruerar vägen och det omgivande vägnätet med hjälp av den virtuella stadstrafikmodellen, simulering av olika omledningsstrategier genom AI-driven trafiksimulering. Detta hjälper till att välja den optimala planen för förebyggande driftsättning. Samtidigt kan IoT-trafikhanteringsplattformen övervaka data från incidentplatser i realtid och mata in den i Urban Mobility Digital Twin-systemet där AI-driven trafiksimulering snabbt modellerar incidentens påverkansomfattning, vilket hjälper trafikledningspersonal att formulera effektiva responsstrategier, vilket minskar tiden för hantering av incidenter och begränsar spridningen av trafikstockningar.

F: Vi är en smart campusutvecklare som för närvarande utvecklar vår IT-infrastruktur och planerar att bygga ett effektivt internt trafikhanteringssystem för campus. Campuset har dock blandad trafik av gång- och fordonstrafik, begränsad parkeringstillgång och svårigheter att förutsäga trafikflödet under rusningstid. Vilken hjälp kan ni erbjuda?

A: För att åtgärda problemområdena med blandad trafik, parkeringsbrist och svåra flödesprognoser för det smarta campuset, erbjuder Gallop World IT en kombinerad lösning av virtuell stadstrafikmodell + IoT-trafikhanteringsplattform. För det första kommer vi att bygga ett dedikerat digitalt tvillingsystem för urban mobilitet för campus, med hjälp av den virtuella stadstrafikmodellen för att replikera utformningen av vägar, parkeringsplatser och infarter/utgångar. Samtidigt kommer vi att driftsätta IoT-trafikhanteringsplattformen för att samla in realtidsdata om fotgängar- och fordonsflöden och parkeringsplatsbeläggning via sensorer, och synkronisera dessa data med Urban Mobility Digital Twin för visuell övervakning. För det andra möjliggör integrationen av AI-driven trafiksimuleringsteknik, baserad på historisk flödesdata, simulering av trafikmönster under morgon-/kvällstoppar eller stora evenemang, vilket förutsäger trängselpunkter och optimerar lösningar som vägskyltning och parkeringsvägledning. Dessutom, i kombination med den prediktiva trafikanalysplattformen, kan inkommande fordonsflödestoppar prognostiseras upp till 2 timmar i förväg. Parkeringsförslag och optimala infartsvägar kan sedan skickas via en campusapp, medan IoT Traffic Management Platform koordinerar hastigheterna vid infarten till grindarna för att förhindra interna trafikstockningar, vilket förbättrar den övergripande effektiviteten vid campustrafiken.

F: Vi är trafikledningsavdelningen i en liten till medelstor stad. Under vår IT-infrastrukturutveckling är vår nuvarande trafikledning i hög grad beroende av manuella patruller, vilket gör det svårt att förstå stadens trafikstatus i realtid. Dessutom saknar vi en vetenskaplig grund för att formulera trafikoptimeringspolicyer, vilket leder till dåliga reseupplevelser för allmänheten. Hur kan vi förbättra denna situation?

A: Problemen med svår realtidsövervakning och utmanande policyformulering som trafikledningsavdelningen står inför kan lösas på ett heltäckande sätt med Gallop World IT:s Urban Mobility Digital Twin-system och Predictive Traffic Analytics Platform. För det första, driftsätt IoT Traffic Management Platform för att integrera data från befintliga enheter som korsningskameror, elektroniska polissystem och variabla meddelandeskyltar, samtidigt som nya insamlingsenheter potentiellt läggs till. Detta möjliggör insamling av stadsomfattande trafikdata i realtid, synkroniserad med Urban Mobility Digital Twin-systemet. Med hjälp av den virtuella stadstrafikmodellen rekonstrueras stadens trafikstatus i realtid dynamiskt, vilket ersätter traditionella manuella patruller och gör det möjligt för trafikchefer att övervaka trängsel och incidenter direkt. För det andra möjliggör integrationen av Predictive Traffic Analytics Platform, som använder historisk data från IoT Traffic Management Platform i kombination med information om stadsdemografi, sysselsättning och skolfördelning, prognoser för trafikflödestrender för de kommande 1-3 månaderna med hjälp av AI-algoritmer. Detta ger en vetenskaplig grund för att formulera långsiktiga trafikoptimeringspolicyer. Samtidigt bidrar användningen av AI-driven trafiksimulering inom Urban Mobility Digital Twin-systemet för att simulera effekterna av föreslagna policyer till att verifiera genomförbarheten före implementering, vilket undviker godtyckliga beslut och gradvis förbättrar den allmänna reseupplevelsen och stadens trafikstyrningsnivå.