探討人工智能技術在城市智能交通方面的應用

張博陽

摘 要：城市交通動態控制系統的開發，不僅為交通安全提供了保障，而且節約了時間、資金，提供了無污染的環境。目前道路交叉口的交通控制系統存在問題，這就要求設計和實施一個新的系統來解決交通擁堵問題。本文研究了人工智能在先進交通管理系統中的應用。適用于智能交通系統（ITS）的自主智能體、神經網絡和分布式人工智能系統的能力。人工智能技術在城市智能交通方面的應用，通過使用自主智能代理，可以將高級自動化與更高的靈活性和更好的性能結合起來。

關鍵詞：人工智能技術 城市智能交通 應用

Exploration of the Application of Artificial Intelligence Technology in Urban Intelligent Transportation

Zhang Boyang

Abstract：The development of urban traffic dynamic control system not only provides a guarantee for traffic safety， but also saves time and money， and provides a pollution-free environment. The current traffic control system at road intersections has problems， which requires the design and implementation of a new system to solve the traffic congestion problem. This paper studies the application of artificial intelligence in advanced traffic management systems， which is featured with the capabilities of autonomous agents， neural networks and distributed artificial intelligence systems suitable for intelligent transportation systems （ITS）. The application of artificial intelligence technology in urban intelligent transportation， through the use of autonomous intelligent agents， can combine advanced automation with higher flexibility and better performance.

Key words：artificial intelligence technology， urban intelligent transportation， application

1 引言

隨著人工智能、通信、計算機等相關技術的發展，利用這些先進技術改造傳統城市公路，建立新一代城市公路運輸系統成為可能。城市公路智能運輸系統是我國城市公路系統的發展趨勢，也是城市公路的研究熱點。城市級的人工智能大腦，實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息，合理調配資源、疏導交通，實現機場、火車站、汽車站、商圈的大規模交通聯動調度，提升整個城市的運行效率，為居民的出行暢通提供保障。

2 人工智能技術在城市智能交通方面的應用重要性

目前65%的高峰時間在公路和城市道路上旅行，10%的每日城市旅行是在擁擠的條件下進行的。現有的道路網絡無法應付日益增長的需求，已被確定為十年中最緊迫的基礎設施問題之一。近幾十年來，交通問題已成為一種社會和經濟上的尷尬：交通擁堵、道路安全惡化、移動性倒退和交通對環境的影響被廣泛認為是重要的問題。過去的習慣是用更多更寬的道路來應對日益增加的擁堵，目前正在讓位于更復雜的管理和控制系統以及道路定價政策。當出現不良情況時，交通管理或控制系統應調用適當的干預行動。所需的系統應該是智能的，并且能夠基于驅動動態數據進行動態操作，它將比現有的應用程序相互連接。一個集成的動態交通管理和信息系統（IDTMIS）的目標是開發一個包含所有與交通管理和交通控制相關的系統的框架，從而創建一個多用戶、多學科的交通管理系統，將所有應用程序和參與交通運輸的人集成在一起。這個項目的目的是了解自治和分布式的適用性。交通工程領域中的人工智能系統。提高智能系統在自動化方面的自主性是一個關鍵因素，其目的是減少對人類干預的需求;幫助人們參加其他更復雜的程序，并在決策過程中提供智能協助。這對交通控制特別有幫助，因為許多簡單的要求必須在連續的基礎上執行。在自動化和智能化系統的幫助下，人類干預已經成為現實。通過智能自治Agent或智能子系統，可以將進一步的自動化與更多的靈活性和更好的性能結合起來。一個完整的動態交通管理和控制系統能夠實時適應和響應交通狀況，并在整個系統內保持其完整性和穩定性。對綜合動態交通管理和信息系統IDTMIS的初步調查，綜合系統的經濟、環境和社會影響可能是重大的：更多的交通控制可能性、用戶之間的更多合作、較少的意外交通堵塞和更快的行程，因為更好的預測、更好的道路安全和所有交通（包括公共交通）的一體化。需要正確和綜合的數據收集、數據處理和交通管制行動以及提供給公眾使用的旅行和交通信息。通過這種方式，為信息和交通管理和控制系統創造適當的環境。[1]

3 人工智能技術在城市智能交通方面的應用

3.1 信號控制系統

信息技術（IT）對交通工程師和交通參與者都有著巨大的影響。簡單的資料條文可改善提供交通的系統的效能：例如向司機提供路線建議，以及減少交通擠塞的潛力;司機在旅途中決定使用哪條道路及避免使用哪條道路，受他們的旅程目的、他們對地點和運輸網絡的個人知識、道路標志及旅行資料傳遞的影響。在發生交通事故時，可以通過一條新的最優路線將交通改道以避免擁堵。IT給出了技術框架，并可以提供這些操作所需的適當工具。IT的網絡環境對于連接所有參與者和子系統具有重要意義。面向對象方法對于Agent技術的實現具有重要意義。在交通管制方面，我們正目睹向以開放的國際標準為基礎的數字通信過渡。在ITS中允許使用主流通信手段具有一定的好處，因為國際標準為更大的市場開辟了道路，增加了可互換子系統的競爭性供應，降低了通信成本。由于數據傳輸不是本項目的主要問題，我們只提供了一些有關信號控制系統要求的細節。這些系統需要在不同的代理和小而頻繁的消息子系統之間進行定期、快速和可靠的傳輸，具有很高的完整性。通信類型應該是多播（對指定的代理組）或點對點（對單個代理）。對象模型的一個重要概念是嚴格定義對象的接口。有了這個嚴格的接口，就可以在不同的平臺上獲得運行時支持。數據訪問通過代理進行：客戶端向代理發送特定數據請求，代理找到包含數據端的服務器，然后交換數據。在這種實踐中，知道所有可能的數據服務器的所有服務器地址就變得過時了。該方法可以建立一個更開放、更健壯的數據交換系統。[2]

人工智能將在完善交通控制系統和智能交通系統中發揮重要作用。人工智能技術可以幫助自動調整交通信號時間以響應交通情況，并能快速準確地檢測交通狀況和事件的變化。目前最常用的人工智能技術有專家系統（E）、神經網絡（NN）、遺傳算法（GA）和模糊邏輯（FL）。Agent技術還沒有發展成無意義的商業技術，但似乎非常混雜，其他人工智能技術也可以融入到代理中。

3.2 自適應系統

在交集系統中，可以將幾個子系統統一在TSA中。專家系統，a代理的中心部分，充當控制器。這個裝置有幾個輸入。首先是車輛檢測系統，目前已實現為檢測器。控制策略有抗阻塞策略、公交優先策略和其他自適應策略.最后，還與附近交叉口、城市交通管制中心、其他控制中心（公交路線指導等）的其他幾個代理人進行了溝通。還有接線員。控制器在不久的將來估計狀態，計算信號計劃來支持這些狀態，與其他代理進行檢查，如果批準，則計劃信號操作。單節點控制器通常使用基于約束條件的數學規劃方法來評估和優化周期。在動脈和網絡系統中，由于協調和同步，這一主題變得更加復雜。[3]代理在相互矛盾的動作和同步動作之間進行協調和選擇。此外，由于決策不是集中控制的，代理獨立從可用的選項中選擇效率最高的決策。[4]在輸入和輸出中始終存在不確定性或模糊性。在大型UTCC系統中，根據觀察到的系統行為模式外推不太可能給出有效的預測，因為某些代理狀態的變化可能會改變實際行為。[5]當自治系統表現出復雜的行為時，特別是當代理人能夠適應新的情況時。換句話說，它必須能夠根據外部變化調整其內部變量。在這個過程中，甚至可以學習到新的規則。自適應系統用來控制自身行為并對更高層次的控制器應該是透明的，它可以而且應該被認為是其自身動力學的一部分。

3.3 人工智能交通監控系統

交通進行監控的常見方式便是道路上的攝像頭，智能交通監控系統則可以通過計算機與攝像頭實現融合，以攝像頭為媒介通過圖像檢測和圖像識別技術來分析各個路段的交通狀況和車流量。智能交通系統可以放置在城市中的重大路段樞紐，對城市的重大出入口進行檢測和實時監控，防止意外交通事故的產生，另外通過攝像頭對各個路段的車流量、車輛飽和度進行數據采集，及時對交通信號燈做出智能化的調整，控制車輛的運行和停留時間為緩解交通擁堵做出貢獻。除此之外，交通監控系統還可以運用在停車場，對停車場的空余車位進行時刻記錄并對一些不合法的車輛做出相應的處理。交通監控系統可以更好的配合交通管理，達到綠色交通的目的。[6]

4 結束語

人工智能不斷發展和擴大其影響范圍，智能交通在人工智能的幫組下已經在領域內取得了一定的成果，緩解了交通道路的壓力、縮短了市民出行的時間、加快了社會經濟的發展。但是人工智能還需要不斷的發展和完善，爭取改善智能交通領域內交通規劃不足、公交系統應變能力不夠、停車設施供需不對應等問題。

參考文獻：

[1]朱冬青.人工智能技術在城市智能交通方面的應用研究[J].建筑工程技術與設計，2019，（32）：1583.DOI：10.12159/j.issn.2095-6630.2019.32.1531.

[2]羅征宇.人工智能技術在城市智能交通方面的應用研究[J].通訊世界，2019，26（5）：244-245. DOI：10.3969/j.issn.1006-4222.2019.05.157.

[3]劉克松，程廣明，李堯.人工智能技術在城市智能交通方面的應用[J].科技創新導報，2018，15（12）：167-168.DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2018.12.167.

[4]張娜，劉康.人工智能技術在城市智能交通方面的應用[J].中國房地產業，2019，（5）：6. DOI：10.3969/j.issn.1002-8536.2019.05.006.

[5]徐建明.三維實景建模技術在智慧交通領域的新發展與深入應用[J].中國安防，2019，（10）：58-63.

[6]盛強1，周晨1，凱萬·卡里米1，等.基于空間句法模型的數據化城市設計——以吉林市朝陽廣場設計為例[J].景觀設計學，2018，000（002）：P.102-113.