智能交通系統技術動態及發展趨勢

趙婉嘉

摘 要：傳統交通控制在面對交通擁堵，交通污染、交通安全等常見交通問題時往往力不從心，這些問題究其根本實際上是道路、車輛與使用者三者之間的供需不協調，協同不高效導致的，而智能交通系統為解決該矛盾提供了新的途徑。智能交通系統近年來在世界各國得到普遍的重視，成為當前交通運輸學科的研究熱點。文中介紹了智能交通系統的核心理念，概括了美國、歐洲、日本以及我國智能交通系統的發展現狀，綜述了智能交通系統關鍵技術發展動態，并展望了其未來的發展方向。

關鍵詞：智能交通 系統車路協同 關鍵技術

中圖分類號：U49 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）10（b）-0152-02

交通運輸是商品交換的先決條件，經濟發展的必要基礎，對于保障各行各業穩定發展具有重要意義。然而城市化進程的不斷深入、機動車數量驟增導致的交通擁堵、交通污染、交通安全等問題都接踵而來。交通堵塞會增加人們的出行時間、降低整個社會的運行效率，并造成能源消耗的大幅上升，進而加劇環境污染。

隨著傳感器通信、計算機等技術的蓬勃發展，交通運輸系統也逐漸往智能化方向發展，智能交通系統應運而生。智能交通系統將先進的科學技術有效地綜合運用于交通運輸，構建起車車、車路間的協同網絡，實現提高效率、增強安全、改善環境的目的。

1 國內外研究現狀

美國智能交通協會最早于1990年提出了ITS的概念。自此，世界各國都廣泛地開展了ITS的相關研究。

（1）美國。

美國于1991年成立智能交通系統協會，旨在促進美國相關研究的發展。1997年加州的自動公路演示結束之后，美國將重點放在了車輛安全及車路協同技術上，并組織實施了IVI計劃，開展基于車路協同的車輛避撞系統的研發與應用。近年來又陸續開展了如VII、IntelliDrive等國家項目。其中VII計劃主要包括三個部分：智能車輛先導、車輛安全通信以及增強型數字地圖，用于為駕駛員提供安全輔助控制。美國通信委員會還特地為車路通信分配了5.9GHz的專用頻段。

（2）歐洲。

歐洲的ITS研究采用一體化方針，源于1986年的“EURECA”聯合計劃。歐洲在經歷了80年代中后期的歐洲車輛安全道路結構計劃DRIVE等計劃后，于1991年成立了歐洲道路交通通信技術應用促進組織ERTICO。其在第10屆ITS世界大會上提出的eSafety基本概念得到了歐盟委員會的認可。eSafety主要包含的重要項目有：注重車路間安全信息共享的SAFESPOT、研究車路協同通信技術的CVIS等。

（3）日本。

1973年日本提出“綜合汽車交通控制系統”，研制出一套道路交通導航系統并進行了相關試驗。80年代實施了“道路-汽車通信系統”和“先進機動車交通信息和通信系統”。1994年1月成立了“道路—交通—車輛智能化推進協會”，旨在推進ITS相關活動。2007年，日本發起Smartway計劃，用于促進道路基礎設施、交通運輸和先進安全汽車等方面的發展。其重點關注現有ITS功能在車載單元上的整合，實現道路與車輛的互連。2009年，日本制定“i-Japan戰略2015”，致力于實現交通運輸的信息化、電子化。

（4）中國。

與國外相比，我國到20世紀80年代初才開始逐漸重視利用各種新興技術來發展交通運輸系統。“九五”、“十五”階段，國家智能交通系統工程技術研究中心掛牌成立，并完成了中國ITS體系框架的構建。“十一五”期間，我國成立了中國智能交通協會，更加注重實際需求與研發的相互結合，并開展了如“智能車路協同關鍵技術”863計劃專題等項目。

2 關鍵技術

智能交通系統以道路和車輛為基礎，以傳感器技術、通信技術、智能決策為核心，以出行安全和行車效率為目的，可分為復雜環境感知、多模式車車/車路通信和智能交通決策三個層面。

（1）復雜環境感知。

復雜環境感知是智能交通系統面臨的瓶頸之一。環境感知技術指通過一系列傳感技術，實現對周邊環境的識別與定位，包括道路、其他車輛、行人、交通標志標線等。目前常見的傳感器主要包括毫米波雷達、激光雷達、視覺傳感器等。由于各類傳感器在感知效果上優劣不一，功能也各有側重，多傳感器信息融合逐漸嶄露頭角。其為環境感知提供了安全性更強、可靠性更好、精確度更高的技術支撐。

（2）多模式車車/車路通信。

車車/車路通信技術為協同式自動駕駛提供可靠的信息交互平臺，使智能車輛獲取更全面的實時交通信息，可廣泛應用于信號燈狀態感知、遠程交通信息獲取等。2013年第19屆世界智能交通系統展覽會，本田公司演示了汽車與道路基礎設施間的V2X通信技術。目前智能交通系統的通信解決方案主要有4G-LTE和專用短程通信（DSRC）兩種。其中LTE技術具有數據、音頻、視頻傳輸能力，能與Internet網絡無縫對接。而DSRC是一種專用于交通領域的短程通信技術，可常見于高速公路電子收費系統中。車載移動環境下，單一的通信模式不可能滿足所有應用業務的通信要求。因此，未來車載通信將往多模式通信融合方向發展。

（3）智能交通決策技術。

智能交通系統能夠實現多種場景下的智能決策，如無信號交叉口車車協同通行控制、車輛自適應巡航等。同時，交通控制技術將不再局限于單個路口或路段，而是多時空的大規模控制，這種控制模式將提升整體通行能力，為緩解交通擁堵帶來新的契機。例如，谷歌就利用機器學習算法幫助GoogleCar進行行人識別，并具有強大的學習糾錯能力。此外，充分利用人工智能、智能計算中的相關理論和方法來解決車輛決策問題，將是提高智能車輛自主能力的關鍵。雖然目前車輛主動避撞等關鍵智能決策技術已取得了一定突破，但仍無法完全適應各種復雜的交通狀況，同時也受到如高精度定位和地圖匹配技術的制約。

3 發展展望

（1）智能交通系統將跨領域的技術集成平臺。

智能交通系統是一個跨學科、跨部門的高度協調應用，不僅需要無線通信、精確定位、云計算、大數據、信息安全等技術的支撐，還需要政府部門提供政策保障，高校和科研機構提供技術支持，企業推進產業化。同時各項技術需要結合交通系統的具體特色和需求進行適應性創新與應用，以推動智能交通系統本身的進步。

（2）智能交通系統將進入大規模路測階段。

目前，智能交通系統技術逐步趨于成熟，在概念驗證、典型應用場景測試方面取得了重要進展，也有了較多小規模的實際測試，推動大規模集成測試到實際應用是智能交通系統下一階段的工作。

（3）智能交通系統的發展不應忽視信息安全問題。

智能交通系統的應用伴隨著海量交通信息的獲取，不僅需要處理面向大數據的交通信息融合與服務問題，更應該重視不同層面的信息安全問題。如車輛層面的用戶隱私信息保護、系統層面的系統安全保護以及防控安全等。這是智能交通系統大規模實際應用前不可回避的關鍵問題。

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