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需求背景

交通控制系统是城市交通管理的重要组成部分，而基于数字孪生的端边云交通控制系统则是在传统交通控制系统基础上的一种创新技术。

数字孪生是指通过虚拟仿真技术将现实世界的物理对象与其数字模型相结合，实现对物理对象的实时监测、分析和优化。在交通控制领域，基于数字孪生的端边云交通控制系统利用传感器、数据采集、云计算和边缘计算等技术，对交通流量、路况、交通信号等进行实时监测、分析和预测，以提高交通系统的效率、安全性和可持续性。

技术需求背景主要包括以下几个方面：

a）实时监测和数据采集：基于数字孪生的交通控制系统需要实时获取交通流量、路况和交通信号等数据，并进行高效的数据采集和传输，以保证系统的准确性和及时性。

b）高性能数据分析和处理：数字孪生系统需要处理大量的实时数据，并进行复杂的数据分析和处理。对于交通控制系统而言，需要对交通流量进行实时分析、预测和优化，以提供准确的交通决策和控制策略。

c）云计算和边缘计算：基于数字孪生的交通控制系统需要充分利用云计算和边缘计算的能力，实现大规模数据存储和处理、模型训练和推理等功能。云计算和边缘计算的应用可以提高系统的计算能力和响应速度，支持复杂的交通控制算法和模型的运行。

d）智能决策和优化算法：数字孪生系统需要基于实时数据进行智能决策和优化。交通控制系统需要开发高效的决策和优化算法，以实现交通信号灯、路口控制和交通调度等方面的智能优化，提高交通流效率和减少拥堵。

需解决的主要技术难题

基于数字孪生的端边云交通控制系统面临以下技术难点：

a）大数据处理和分析：交通控制系统需要处理大量的实时数据，并进行复杂的数据分析和处理。面对海量的交通数据，如何高效地进行数据存储、传输、处理和分析，是一个技术难点。

b）数据准确性和可靠性：数字孪生系统的准确性和可靠性依赖于数据的质量和准确度。如何确保从传感器和其他数据源获取的数据准确无误，以及如何应对数据不完整或错误的情况，是一个挑战。

c）实时性和响应性：交通控制系统需要在实时环境中进行决策和控制。如何实现快速的数据采集、分析和决策响应，确保交通控制系统能够及时应对交通变化和突发情况，是一个技术难点。

d）安全和隐私保护：数字孪生系统涉及大量的交通数据和个人信息，安全和隐私保护是一个重要问题。如何确保数据传输和存储的安全性，以及如何保护用户的隐私权益，是一个技术和法律问题。

总之，基于数字孪生的端边云交通控制系统的技术需求背景主要是为了提高交通系统的效率、安全性和可持续性，而面临的技术难点包括大数据处理和分析、数据准确性和可靠性、实时性和响应性，以及安全和隐私保护等方面的挑战。

期望实现的主要技术目标

（一）信号机具备5G通讯能力，能够实现单点自适应交通控制方案计算，边缘计算信息处理能力≥20000条/秒，信号机实时推送网口、发布通讯端口、实时采集端口、可扩展 I/O 扩展端口均≥8个；

（二）系统平均无故障运行时间（MTBF）≥10000小时，通讯模块之间处理延时＜50ms、可靠性≥***%、传输速率≥1000兆bps；

（三）交通数字孪生系统支持在网运行车辆数≥10万辆，可演示仿真范围（交叉口节点）≥2000个，交通状态仿真准确度≥90%；

（四）协调控制优化规模（交叉口数目）≥2000个，支持社会车辆、有轨电车多模式绿波协同控制，网络交叉口平均饱和度***条件下平均停车率≤***。

需求解析

解析单位：重庆市高新区 解析时间：2023-06-16

李璐

重庆大学

教授

综合评价

综合评价基于数字孪生的端边云交通控制系统的技术需求，可以考虑以下几个方面： a) 功能完备性：系统应具备满足交通控制领域需求的核心功能，能够有效管理交通流量、提供准确的信号控制、预测和应对拥堵等。 b) 数据准确性与实时性：系统应能够采集和处理准确、实时的交通数据，以确保数字孪生模型和算法的准确性和可靠性。 c) 算法性能与效率：系统应采用高效的交通控制算法和优化方法，能够快速、准确地进行信号控制、拥堵预测等任务，提升交通流的效率和减少拥堵。 d) 端边与云平台集成能力：系统应具备良好的端边设备和云平台的集成能力，能够实现实时数据传输、模型更新和决策反馈等功能。 e) 可视化与用户友好性：系统应具备直观、易用的可视化界面，方便用户进行操作和决策，并提供清晰的可视化结果和报告。 综合评价这些方面的技术需求，可以评估基于数字孪生的端边云交通控制系统的综合性能和适用性，以指导系统的研发和应用。

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