AI收費機器人在高速公路ETC/人工混合車道的應用探索

摘要 雖然如今全國高速公路ETC聯網不斷推進，用戶規模顯著擴大，但各收費站仍然設置了ETC/人工混合車道，此類車道相較于ETC車道存在通行效率低、事故發生率較高、環境污染大、人工投入成本高等問題。針對這些問題，文章首先深入剖析了當前ETC/人工混合車道存在的問題，然后詳細闡述了基于集成AI技術的高速公路收費機器人系統的設計思路與實現過程，最后通過一系列實驗，充分驗證了該系統的有效性和可行性，實現了收費站無人化操作、多方式支付及快速通行的目標。

關鍵詞 AI；收費機器人；ETC/人工混合車道；應用探索

中圖分類號 TP249 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）02-0001-03

0 引言

2020年，我國高速公路收費體系經歷了重大改革，取消了省界收費站，實現了向全新全網聯網收費系統的順利過渡[1]。這一變革深刻改變了原有的高速公路聯網收費模式，顯著提升了交通流暢性和效率。在新系統下，各收費站除設置ETC專用車道外，還保留了至少一進一出的ETC/人工混合車道，以滿足不同駕駛員的需求。這種混合車道功能多樣，既支持ETC車輛的不停車交易，也能為非ETC車輛提供CPC卡計費服務，同時還具備貨車治超功能。此外，綠通預約車輛在經過驗證后可快速通行，集裝箱車輛也能享受特定優惠。

然而，數據顯示，盡管ETC用戶數量在持續增長，但截至2024年5月，在全國機動車保有量4.4億輛中，僅有2億為ETC用戶。這表明在未來較長一段時間內，ETC/人工混合車道仍是我國高速公路收費體系不可或缺的一部分。不過，混合車道的存在雖然為收費提供了更大的靈活性，但由于其依賴人工操作，也導致了一系列問題，例如收費效率低下、運營成本高昂、缺乏智能化處理能力等。為了解決這些問題，進一步提升高速公路的收費效率和服務質量，研發高速公路智慧收費機器人已成為當前行業研究的熱點和重點[2]。

1 當前高速公路ETC/人工混合車道存在的問題分析

當前，高速公路上ETC/人工混合車道的擁堵現象已成為制約快捷通行的重要因素。以云南省昆明市周邊某收費站為例，根據2023年5月的實地調研數據，該站當月出入口總車流量達到311 128輛，其中ETC通道車流量為203 265輛，混合車道車流量為107 863輛。對這些數據進行深入分析后發現，在單位觀測時間內，混合車道的通行效率顯著低于ETC車道。通過詳盡的調研與分析，發現當前高速公路ETC/人工混合車道收費系統存在以下幾個亟待解決的問題：

（1）通行效率低下。在交通高峰時段，混合車道的車輛往往需要長時間的排隊等待，特別是當部分車輛因各種原因無法通過ETC系統自動繳費時，必須轉為人工操作，這不僅延長了單車的處理時間，而且大幅降低了車道的整體通行效率。

（2）安全事故頻發。混合車道的擁堵問題常常導致交通事故的發生。若這些事故不能得到迅速有效的處理，很可能會引發連鎖反應，造成更多的二次事故，進而帶來更為嚴重的后果。這些事故不僅威脅道路交通安全，還可能造成難以估量的直接或間接經濟損失。

（3）人力資源投入過大。混合車道在處理交易和現場管理時對人力資源的需求極大，特別是在交通高峰期，為了應對激增的車流量，必須增加工作人員，這無疑增加了運營的總體成本。

（4）環境污染加劇。車輛在人工收費窗口排隊等候繳費時，會持續排放尾氣。在交通高峰期，這種排放尤為密集，對環境造成了顯著的負面影響，加劇了空氣污染問題。

2 高速公路收費機器人的應用案例

隨著智慧高速公路建設的不斷推進，越來越多的地區開始引入并運行高速公路收費機器人。自2022年起，我國江蘇、黑龍江、山西、湖南、貴州、內蒙古和湖北等多個省份（自治區），已陸續啟動并實施了公路收費機器人項目。以湖南株洲高速的首臺智能收費機器人和山西高速的首個無人值守智慧車道為代表，這些先進的智能設備正逐步改變傳統的收費模式。這些智能收費機器人融合了云計算、大數據和人工智能等尖端技術，不僅具備自助發卡、自助交費等一系列便捷功能，更重要的是能夠實現無人值守、非現金交易及快速通行。由此可見，通過引入集成AI技術，可以實現更高效的收費，加速數字交通的變革，提升高速公路的整體運行效率[3]。

3 基于集成AI技術的收費機器人系統設計

目前市場上可用的收費機器人，在提升收費效率和降低運營成本方面表現出顯著的優勢，但也存在一些不容忽視的局限性和需要改進的地方。首先，現階段的收費機器人功能相對有限，主要集中在自助發卡、自助繳費等基礎功能，而在處理諸如車輛違章、異常情況等特殊場景時，其應對能力尚顯不足。其次，收費機器人的固定位置和高度在一定程度上制約了其使用的靈活性和便利性。對于不同類型的車輛，以及擁有不同習慣、身高差異的駕駛員來說，固定的位置和高度未必是最舒適、最便捷的選擇。這一點揭示了收費機器人在適應多變場景和滿足個性化用戶需求方面，存在的不足之處。

鑒于現有收費機器人在功能、安全性，以及使用便利性方面存在的諸多不足，迫切需要設計和開發一套全新的收費機器人系統。

3.1 硬件系統設計

在硬件構成方面，智能機械臂是系統的核心組件之一。它由智能終端接口與四個精密聯動軸組成，同時配備了高清攝像頭和多種傳感器，以確保在各種環境下都能穩定運行。機械臂負責精準地執行各類動作，而攝像頭則主要用于捕捉復雜應用場景的實時圖像，為系統提供準確的視覺反饋。該智能機械臂具有以下特點：位置和高度無限制，采用神經卷積網絡算法和多軸聯動插補控制算法處理大量數據，具備處理復雜收費任務的能力，提供精確的機械臂定位，能夠實現高精度、高速度的服務，如圖1～2所示。

在圖2中，底座1安裝在混合車道出入口，其上方安裝有機械臂本體2，通過機械臂本體2可調節主機3的位置，能夠使該機器人自適應駕駛員的位置完成繳費。圖3詳細展示了主機收費系統的正面視圖，其中包括顯示器4、人臉識別鏡頭5、收款碼掃描鏡頭6、現金收款口7、CPC卡口8、收據窗口9等一系列功能組件。此外，為了保護設備并增強用戶體驗，還配備了海綿墊10、橡膠防護角11、橡膠墊12等防護措施，同時鐵板13、磁板14、彈簧15、放大鏡16等結構也一應俱全。

主機收費系統集成了多個先進子系統，包括預警系統、機械臂本體2控制系統、人工智能交互系統、避障系統、人臉識別驗證系統、多種支付方式（如人臉支付、支付寶、微信掃碼支付，以及現金找零等）兼容的支付系統，為使用者提供了極大的便利。

此外，該系統還配備了超聲波避障技術，能夠精準、快速且靈活地調整機械臂本體2的位置，從而有效避免與車輛門窗等發生碰撞。人工智能系統大幅提升了服務的人性化程度，無論是處理基本問題還是應對緊急情況，都能提供與人工服務相媲美的解決方案。整個系統的仿真效果如圖4所示，直觀地展現了其高效便捷的服務流程。

3.2 軟件系統設計

在功能層面，基于集成AI技術的收費機器人系統不僅具備了基礎收費功能，還融合了更多高級特性，如圖像識別、自然語言處理等，從而能夠高效應對各種特殊場景。舉例來說，該系統通過引入尖端的圖像識別技術，使得機器人可以精確地識別車輛類型和車牌信息，進而為每位駕駛員提供量身定制的服務。此外，結合自然語言處理技術，機器人能夠與駕駛員進行順暢對話，及時解答疑問并提供所需的實時幫助。具體來說，該系統的技術特點包括以下幾個方面：

（1）視覺AI。該方案借助高性能CMOS或CCD攝像頭，結合多光譜成像和HDR技術，能夠清晰地捕捉到100 m外的車輛細節。通過運用卷積神經網絡（CNN）、遷移學習和數據增強技術深入分析圖像，系統能夠精確識別車輛的型號和窗高。同時，該系統還支持實時數據處理，迅速處理并反饋車輛信息。此外，利用逆向運動學和路徑規劃技術，機械臂能夠實現六軸精控，預測性地調整其位置和動作[4]。通過中間件和系統集成技術，各個子系統能夠協同工作，確保整個系統的高效穩定運行。

（2）動態捕捉技術。采用高性能攝像頭和服務器，結合先進的圖像處理和識別軟件，實現對高速行駛車輛的準確實時識別。通過全面測試，確保其在各種環境下都能保持穩定和準確。同時，該技術與收費系統的緊密集成，使得技術能夠迅速轉化為實際應用。

（3）圖像識別與機器學習。通過收集大量的多樣化車輛圖像數據，并在TensorFlow或PyTorch框架下開發深度學習識別算法，利用GPU加速技術，進行了高效的模型訓練。經過精確調優后，將模型部署在收費站系統中，實現實時的圖像處理。

（4）機械臂聯動控制。通過高性能控制器和實時反饋監控，如編碼器和傳感器等，可以精確調整機械臂的運動軌跡。通過集成專業的控制軟件，能夠使機械臂自動執行復雜的任務。經過全面測試，確保機械臂在各種環境下都能進行精確的操作。

3.3 工作流程

收費站混合收費車道由入口車道與出口車道構成，兩者的收費機器人在功能上各有側重。入口收費機器人主要負責采集車輛信息并發放CPC卡，而出口收費機器人則聚焦于處理繳費操作和回收CPC卡。以下以出口收費機器人為例，詳細闡述其工作流程。

出口繳費機器人融合了ETC自動扣費與CPC卡非現金繳費的自動化功能。當機器人檢測到OBU信息時，系統會將其識別為ETC車輛，并執行相應的扣費程序。若未檢測到OBU信息，則系統會自動切換至CPC交易模式。在此模式下，智能機械臂會根據車窗高度自適應調整，以便與駕駛員進行交互。駕駛員將CPC通行卡插入插槽（未來計劃升級為拋卡回收箱，以提高回收效率），機器人會自動吸入并推送卡片至讀寫器進行信息讀取。收費軟件根據卡片信息計算費用，并在顯示屏上展示，同時通過語音提示駕駛員展示支付二維碼。掃描槍識別二維碼后，車道軟件或支付盒子將通過專用網絡與結算中心進行連接，完成扣款操作，并將結果反饋至收費軟件。隨后，軟件會生成交易記錄，并根據需求打印發票（如選擇電子發票則無須打印）。在費顯和語音的引導下，駕駛員領取發票，同時機器人控制欄桿抬起以放行車輛，從而順利完成整個的繳費流程。

該系統的人機交互界面友好，操作流程簡潔易懂，即使是初次使用的用戶也能輕松上手。

3.4 研究結果對比分析

系統研發后，參照各類車輛在實際通行過程中的運行參數，在實驗室進行了嚴格的模擬測試，結果如表1所示：

該文研發的基于集成AI技術的收費機器人系統，在大多數場景下能夠迅速且準確地判斷通行車輛狀態，并做出恰當的自適應服務決策（如入口車道發卡，出口車道收卡、收費）。在正常天氣條件下，系統準確率高達92%以上，反應時間平均不超過10 s。在模擬的惡劣天氣環境下，盡管系統性能有所下滑，但其準確率仍保持在85%左右，展現出良好的魯棒性。針對突發事件，系統能在平均2 min內完成事件識別和響應策略的制定。然而，在硬件故障模擬測試中，備用處理流程存在一定的延遲，需加強系統冗余設計和故障恢復機制。通過深入分析實驗結果，驗證了系統設計的有效性。

4 結語

該文專注于智慧高速公路自由流收費建設，深入分析了ETC/人工混合收費車道的需求，并創新設計了一套智能化的收費機器人系統。該系統以駕駛員需求為中心，結合了先進的人工智能技術和高性能機械臂，實現了自助發卡、收卡、繳費及特情處理等環節的智能化和自動化。這不僅降低了人力的參與度，趨近無人化運營，還有效減少了收費站二次事故的發生率，顯著提升了ETC/人工混合車道的通行效率和服務水平，為人工智能技術在交通新基建領域的更廣泛應用提供了示范，對推進智慧高速公路建設具有重要意義。

參考文獻

[1]交通運輸部.交通運輸部關于印發取消高速公路省界收費工程建設方案的通知[Z].交通運輸部， 2019-05.

[2]孫莉莉.智慧收費機器人在高速公路車道上的應用[J].中國高新科技， 2023（11）：106-108.

[3]杜漸，李潔，楊柏，等.智慧收費機器人在高速公路車道上的應用[J].中國交通信息化， 2022（7）：87-89.

[4]趙仁豪，李亮.六自由度機械臂建模與MATLAB仿真[J].寶雞文理學院學報（自然科學版）， 2019（3）：69-74.