智能交通關鍵技術及發展方向探析

閆夢如

摘 要：物聯網、云計算、人工智能等技術的發展進一步拓寬了智能交通的應用內涵，也對未來的智能社會產生了深遠影響。探析了智能交通的關鍵技術，并對其未來主要應用領域進行了展望。

關鍵詞：智能交通；物聯網；智能感知；大數據

中圖分類號：U495 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.08.080

智能交通是智能社會的重要內容，隨著物聯網技術，特別是人工智能傳感器、數據通信、自動化技術的快速集成和應用，催生了智能交通系統的全面應用。智能交通作為當前世界交通領域中的熱點，對技術革新尤為重要。美國交通運輸部在其交通運輸綱領性文件《Beyond Traffc》中提出，到2045年，亞洲無線電動巴士將在城市穿行，歐洲將實現無人駕駛汽車在公路上暢行。科技，對于智能交通領域的未來發展，必將與云計算、大數據、移動互聯技術展開深入融合。

1 智能交通的關鍵技術

1.1 交通數據挖掘技術

互聯網的全面覆蓋，以及城市交通信息網絡的互聯互通，將進入交通大數據時代。數據挖掘技術利用強大的數據分析能力，來實現智能交通領域各項關鍵技術的可靠應用。“互聯網+交通”為交通數據挖掘提供了平臺，也讓更多的智能化交通管理評估和決策機制引入到智能交通系統設計中，從而緩解交通擁堵，實現對交通路網的優化和改進。當然，在數據挖掘技術實施中，對傳統交通網絡結構必然提出了新的要求，以綜合性、立體性、智能化交通體系為主體的新型公共交通信息系統將成為提升智能交通通行能力、監管能力的重要基礎。

1.2 無人駕駛技術

無人駕駛技術是基于人工智能、計算機技術、視覺導航、自動控制、機械電子等技術，可完成車輛自動駕駛與控制。當前，無線傳感器技術實現了車載激光、視覺調整、紅外感應等與周圍環境的信息交互，并將之與全球定位系統進行關聯，實現對車輛位置、速度、道路障礙物等信息的感知與處理，由此優化車輛的啟停、轉向、速度等控制指令，最終保障車輛無人駕駛的安全、穩定。當然，從應用領域來看，無人駕駛技術不僅局限于地面交通，也將延伸至無人駕駛飛機、潛艇等領域。

1.3 信息融合技術

信息融合技術在智能交通系統中的應用，主要是解決異源信息數據之間的聯合，其關鍵技術有數據轉換、數據相關、態勢數據庫、融合計算等內容。在智能交通領域，常見的融合算法有神經網絡類、Bayes融合類、推理融合類、空間融合類等。比如在神經網絡類融合算法中，主要是模仿大腦神經系統來處理并行結構數據，并從良好的自學習、自組織、自適應能力上來提升魯棒性、容錯性。推理融合類中主要是用來處理不確定性問題，比如鄧普斯特-謝弗證據理論，通過對事件概率的度量來建立信任函數，從而實現模糊邏輯性推理過程。

1.4 車聯網技術

車聯網是以車內網、車際網、車載移動網為基礎，根據車+X之間的無線通信技術來實現車輛與互聯網的融合，比如云計算技術、智慧城市等數據平臺，可為車聯網提供智能化支撐。此外，車聯網本身是物聯網+智能汽車技術的結合，利用物聯網技術來實現智能交通管理、智能動態信息交互與車輛智能控制。同時，在優化車聯網智慧化管理上，通過建立開放性技術標準，將無人駕駛技術、聲控互聯技術、車聯網控制技術等實現跨界融合，可確保車輛行駛安全、可靠。

1.5 智能化感知與服務技術

從智能交通的研究到應用，所有的信息交互都需要實時、準確，智能交通信息服務將利用智能傳感器技術、二維碼技術、定位技術、GIS信息技術，從智能信息的采集、運算和處理，最終優化智能交通各主體的協同。比如，利用數據挖掘技術來實現對車輛行駛信息的控制，通過建立綜合性交通信息體系來滿足車輛、道路、交通信息資源的配置，提升智能交通管理的快速性、可預測性。

2 智能交通應用的發展方向

2.1 提升智能交通信息服務水平

車路協同交互是智能交通研究的前沿，也是交通控制領域的核心。比如交通信號控制技術、交通仿真技術等，要走出進口依賴，通過技術攻關來獲得本質性突破。當然，面對大數據分析所帶來的無限價值，將成為智能交通的重要戰略規劃。汽車作為未來的移動終端，其衍生的功能更加強大。比如智能GPS定位技術、數據通信技術、車輛預測技術等，將為實現智能交通調度提供科學的預測。此外，駕駛員評估技術、車輛定位與導航技術等也將為緩解道路擁堵提供數據分析。

2.2 加大無人駕駛技術攻關

無人駕駛將成為未來高速公路系統的研究重點，特別是在特殊環境下的無人駕駛技術，需要利用道路環境模擬、道路標志線跟蹤、車輛識別及定位等技術來提升無人駕駛技術的應用有效性。此外，無人駕駛技術通過對感知和控制算法的研究，可以為軍事及其他領域無人駕駛提供更加可靠的技術支撐，以適應惡劣環境下的交通需要。

2.3 超前謀劃智能協同技術與車聯網的融合

大數據帶來的數據挖掘與智能協同技術為車聯網的發展創造了條件。車輛作為車聯網的終端，將通過軟硬件技術來實現與互聯網的有效互通，特別是借助于互聯網完備而強大的數據挖掘技術，從海量數據、異構數據集中獲得持續更新的智能化超前謀劃功能，可以實現智能車輛與智能交通的完美配合，實現公共交通的安全管理。此外，在車聯網標準與規范的制訂上，結合承載網關技術及智能車輛終端測試規范，積極開發行業標準，為用戶提供優質的車輛行駛體驗。

3 結束語

智能交通作為未來的研究方向和發展重點，還需要在車輛信息流、交通流、管控信息流、智能路網及天氣等動態信息的綜合處理方面滿足智能交通的發展。本文所闡述的關鍵技術及應用方向也為未來構建智能社會提供了參考。

參考文獻

[1]孔繁宇，侯偉.基于城市智能交通的平行系統關鍵技術研究[J].黑龍江交通科技，2016（08）.

〔編輯：張思楠〕