Ứng dụng HPC trong giải quyết vấn đề Giao thông TP.HCM pdf

Ứng dụng HPC trong giải quyết vấn đề Giao thông TP.HCM Trình bày: TS.. Tiềm lực của ĐHQG-HCM• Trong ĐHQG-HCM tập trung nhiều nhóm nghiên cứu liên quan đến giao thông đô thị – Thu thập d

Ứng dụng HPC trong giải quyết

vấn đề Giao thông TP.HCM

Trình bày: TS Nguyễn Anh Thi

Tầm nhìn

Châu Âu (1)

Strasbourg

London

Châu Âu (2)

Madrid ( http://infocar.dgt.es/etraffic/ )

Châu Á

Bangkok (http://www.iticfoundation.org/home)

Singapore (http://interactivemap.onemotoring.com.sg/mapapp/index.html)

Chi tiết cả

Lisbon ( http://vimeo.com/10218235 )

Tiềm lực của ĐHQG-HCM

• Trong ĐHQG-HCM tập trung nhiều nhóm

nghiên cứu liên quan đến giao thông đô thị

– Thu thập dữ liệu giao thông dùng camera, GSM,…

– Ứng dụng GIS trong quản lý giao thông

– Quy hoạch mạng xe buýt TP.HCM

– Thiết bị giám sát hành trình, định vị; các thiết bị phát hiện “hố tử thần”, an toàn giao thông,…

Định hướng nghiên cứu (2013-2015)

• Tập trung vào 2 bài toán chính sau:

– Bài toán số liệu liên quan đến hiện trạng giao

Hiện trạng

Phân bố dân cư

Hạ tầng giao thông

Nhu cầu giao thông

Điều hành giao thông

Quy hoạch

đô thị

Văn hoá giao thông

(Traffic mode)

Những khía cạnh khác

Intelligent Transport System

• Sau cuộc họp bàn tròn ngày 15/11/2012 ,

ĐHQG, TP chủ trương tập trung vào bài toán

dữ liệu, bao gồm (chủ yếu):

– Hạ tầng lưu trữ

– Dữ liệu liên quan đến giao thông đô thị

mức độ khác nhau ( trên toàn TP.HCM )

art GIS

Traffic analytical module

Microscopic simulator

Traffic report generator

BUS routing, scheduling, service Navigator systems

Đề xuất hướng nghiên cứu 1

• Xây dựng kho dữ liệu giao thông đô thị tập

trung

– Tích hợp giải pháp GIS như một thành phần dữ liệu nền lõi

mại

• Tuân theo các chuẩn ISO/TC 204

Đề xuất hướng nghiên cứu 2

• Phát triển các phương pháp thu thập/bổ

thông tin giao thông

• Thời gian, không gian

Đề xuất hướng nghiên cứu 3

mức độ khác nhau

– Dữ liệu với khối lượng lớn không thể xem như

cách bình thường

• Phải dùng các hệ thống lớn tương ứng

– Xem dữ liệu thô thì rất khó rút ra các nhận định

• Phải có các hoạt động phân tích, thống kê, rút trích

thông tin

Đề tài nghiên cứu (2013-2015)

• Hướng 1:

– (I-V.1) Data repository for large scale

transportation system (system-level)

– (I-…) High performance traffic aggregator

• Điều phối các nguồn dữ liệu để cung cấp dữ liệu cho hệ thống lớn (large scale transportation system)

– (I-K.1) Big-data for multi-users (data-level)

– (I-…) Traffic data aggregator

• Thiên nhiều về công nghệ, tuân thủ các chuẩn

Đề tài nghiên cứu (2013-2015)

• Hướng 1 (tt):

– (IV-TV.1) Structural equation model in dynamic

analysis of daily time and mode choice

• Đánh giá các yếu tố social/demographic đến giao thông (nên kiểm tra các nguồn dữ liệu hiện có)

Đề tài nghiên cứu (2013-2015)

Traffic data aggregator

pre-Đề tài nghiên cứu (2013-2015)

• Hướng 3:

– (III-S.1) Traffic visualization (for traffic planning,

monitoring)

• Nên tách thành các đề tài nhỏ hơn, như:

– Xây dựng các phương pháp trực quan hoá hiện trạng giao thông (ở nhiều kích thước bản đồ khác nhau, loại phương tiện tiện khác nhau,…)

– Trực quan hoá để phân tích dòng xung đột của các loại phương tiện

– …

– (V-M.2,MT.1,K.3) Traffic analysis

Đề tài nghiên cứu (2014-2016)

• Hướng 4:

– (III-S.1) GPS-based BUS assistance service

– (V-NH.1) Cung cấp thông tin về xe buýt tại các trạm