智能交通技术的应用案例

通信技术 • Communications Technology

34 •电子技术与软件工程

Electronic Technology & Software Engineering【关键词】5G eMBB mMTC uRLLC 智能交通

5G牌照的发放加快了我国5G网络的商

用，最终的落地运用将有力推动各行各业发展，

并且带来新的产业升级机会。在实际应用过程

中，5G网络最先赋能的是对实时性依赖较大

的数据包，因此智能交通（包括自动驾驶技术

在内的一系列智慧交通技术）等行业将最先受

益5G网络，进一步加快产业化进程。

1 5G应用场景

ITU 定义了 5G 三大应用场景：增强型移

动宽带(eMBB)、海量机器类通信(mMTC)及

低时延高可靠通信(uRLLC)，eMBB场景主要

提升以“人”为中心的娱乐、社交等个人消费

业务的通信体验，适用于高速率、大带宽的移

动宽带业务。mMTC和uRLLC则主要面向物

物连接的应用场景，其中eMTC主要满足海量

物联的通信需求，面向以传感和数据采集为目

标的应用场景;uRLLC则基于其低时延和高可

靠的特点，主要面向垂直行业的特殊应用需求。

如图1所示。

2 智能交通发展趋势

智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是将先进的传感器技术、通信

技术、数据处理技术、网络技术、自动控制技

术、信息发布技术等有机地运用于整个交通运

输管理体系而建立起的一种实时的、准确的、

高效的交通运输综合管理和控制系统。从而实

现在大范围内、全方位实时、准确、高效提供

综合交通运输管理和服务。

目前智能交通系统一般包括车路协同系

统、公交优先系统、交通诱导系统、智能停车

场系统、视频监控系统等。

随着科技的发展以及云计算和大数据等

先进的科学技术的出现，为我国智能交通系统

的发展提供了强力的支持。他们在交通领域主

要有以下几个优势：

（1）在未来的发展趋势上，基于云计算5G技术在智能交通中的应用

文/邬建军

物联网技术在智能交通中的应用

作者：孙力强 郝建华 张现龙 李大力 刘理

来源：《中国信息化》2020年第09期

科学技术的不断进步促进了社会经济的发展和信息时代的到来，物联网技术作为信息时代背景下的新兴技术，被广泛应用于各行各业，其对交通领域的影响也尤为强烈，对城市智能交通的建设起到了关键性作用。物联网技术融合了射频识别技术、嵌入式技术和传感器技术，能够采集、识别、定位和跟踪监控车辆的相关信息，为交通部门提供实时准确的车辆信息、路况信息等。保障了城市交通系统的安全，进一步加快了智慧城市的建设脚步。

交通系统是城市建設的一部分，而随着社会经济水平的不断提高，私家车数量逐渐增大，对城市交通系统造成很大的压力，如何有效地提高城市交通系统的管理效率是交通领域面临的重要问题。物联网技术的出现，为交通管理带来了极大的方便。借助物联网技术建立智能交通系统，在一定程度上提高了交通系统的全面性，并逐渐形成具体分支，例如服务分支、管理分支和车联网分支，促进了交通行业的发展。

（一）物联网技术

物联网技术是基于传感器网络技术、射频识别技术、嵌入式技术而产生的，通过对智能节点的监测和控制，以实现智能化跟踪、监控的目的。在实际应用过程中，物联网技术负责物理层信息感知和采集，然后将采集到的信息通过网络传输给智能终端，并能够执行从智能终端发来的指令，从而形成管理系统，将现实世界与网络连接，而实现物与物的信息共享。

（二）智能交通

智能交通是基于信息技术、自动化技术、传感器技术和计算机技术以实现智能化监控并控制城市交通的技术体系。智能交通包括了智慧交通管理系统、智能公路管理系统、信号灯采集系统等，对交通路况、车辆行驶情况进行实时监控和管理，提升交通部门的管理效率、减少交通拥堵现象、降低交通事故发生的概率，节省出行人的出行时间和出行成本。所以，智能交通的应用对促进现代化城市的发展具有积极的作用。

物联网技术在智能交通领域的应用　杨　强（成都理工大学信息科学与技术学院，四川省成都市６１００５９）　【摘要】随着我国城市建设的高速发展，交通行业在此期间得到了国家和政府的大力支持，在很大程度上取得了令人瞩目的成绩，利用先进　技术的监控系统就是其中一项，为交通行业的发展发挥不可忽视的作用。目前，物联网技术在智能交通领域已被广泛应用，使交通领域迈向一　个新的台阶，本文将从我国交通领域的实际情况出发，对物联网技术在智能交通领域的应用进行深入研究，以期为我国交通领域得到更好的发　展提供参考性意见。　【关键词】物联网技术；智能交通；创新应用　【中图分类号】ＴＰ３９１　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１ｏ０６—４２２２（２０１６）０３—００９３—０１　引言　近年来，物联网技术得到各个领域的广泛应用．在智能交　通领域．为了保证交通运输的安全便捷．实现交通运输的智能　化，多数省份及地区的物联网技术、设备被逐渐引入。互联网、　金融、物流已经称为未来社会发展的必然趋势．而物联网是互　联网与物流的有机结合，因此，物联网技术在智能交通领域的　应用势必成为人们关注的中心。引领智能交通领域成为时代　的潮流。　１物联网技术的概念　物联网技术是现代科学技术发展的重要成果．是人类智　慧的结晶。物联网技术是多项现代科学技术的结合体．以射频　技术、遥感技术、互联网技术三项重大科学技术为技术基础。　（１）射频技术。射频技术又称射频识别技术，即国际通用　的ＲｎＤ技术。射频技术是通过射频识别系统完成监测工作　的一项高新技术成果，射频识别系统由射频识别电子标签、射　频识别阅读器、射频识别数据管理中心组成。能够对正处于高　速运行状态的物体进行多角度，全方位的识别，在交通管理中　的应用为主ｒｌ１　（２）无线传感器网络。无线传感器网络由安插在各生产区　域的微型传感器环节组成．通过无线遥感的方式形成的一种　能够实现快速传递信息的系统，是信息采集、信息整理、信息　传递的综合体。传感器网络具有动态性高、设计范围广泛和兼　容性强的特点　（３）互联网技术。人类进入信息化文明的重要标志就是对　互联网技术的广泛应用。通过射频识别技术对信息进行感知，　通过遥感技术对信息进行传递．通过计算机技术对信息做出　处理得出综合处理意见　射频识别技术和无线传感网络的工　作同时要依赖互联网技术．所以物联网技术是以互联网技术　为技术核心的科技成果　２物联网技术在智能交通领域的重要作用　交通运输成为“十二五”期间的重点工作之一．通过把交　通理念和物联网技术有机结合起来．不仅可以解决交通运输　中车流量大、运输数量多的问题，同时对物联网技术在交通中　的应用具有促进作用　２．１物联网技术促进交通管理的系统化　目前，交通的重点压力是城市交通安全．以及由于交通拥　挤造成的交通事故，传统的交通规划缺乏对交通的科学管理　及及时对拥挤路段的车辆进行疏通　假设一个城市的车辆数　量大于交通线路数量，那么结果可想而知．必然会造成交通拥　堵以及交通事故，但通过对物联网技术的模拟实验．未来的交　通规划，会使交通管理更加系统化智能化．把交通的热点路段　作为交通管理的重点。车辆作为交通管理的对象。通过把每辆　车作为单位信息．物联网智能技术利用无线通讯的方法把城　市中的所有车辆进行统一管理．实现交通管理的系统化　２．２物联网智能技术为稽查系统提供科学依据　通过物联网智能技术对车辆进行监控，在此监控过程中．　一旦车辆进入监测区．超高频的阅读器就会利用电子标签把　驶入车辆的车牌号记录下来．把此车牌号先记录为Ｂ１．再用　照相机把车牌号拍下来记为Ｂ２。传到交通指挥中心，通过对　Ｂ１与Ｂ２之间的对比可知，如果Ｂ１与Ｂ２不符。那就说明Ｂ１　根本不存在，即Ｂ２为套牌、假冒牌照或违法车辆。如果Ｂ１与　Ｂ２符合。同时也必须看看Ｂ１是否在交警的黑名单中　物联网　智能技术提高了稽查办案的效率，为稽查系统提供科学的依据。　２．３物联网技术提高了交通管理的便利性　物联网技术的发展可以促进交通指挥中心及时对交警进　行定位．提高交通管理的便利性。在交通管理过程中，某一路　段出现交通拥堵、交通事故，利用物联网技术，对附近的交警　进行定位，找到距离事故现场最近的交警赶往事故发生区域，　对拥堵现象进行疏导、分散，对事故现象进行调节。排查纠纷，　及时梳理事故路段，避免事故再次发生。　３结束语　综上所述．物联网技术与交通智能化的有机结合，使我国　目前城市交通的安全、拥堵现象在很大程度上得以缓解，同时　也为交警的稽查活动提供科学依据．作为互联网新时代的产　物．势必得到交通行业的广泛关注。　参考文献　【１］粱伶俐．物联网技术在智能交通领域的创新与应用［Ｊ］＿中国安防，　２０１４（０９）ｌ１：４１～４４．　【２］ｚ波．物联网技术在智能交通中的应用研究［Ｊ】．科技与企业，２０１４　（Ｏ６）０９：１２７．　［３】马怀志．物联网技术在智能交通中的应用研究［Ｊ］．佳木斯教育学院　学报，２０１３（１１）１０：４４９～４６８．　收稿日期：２０１６—１—２８　裁

人工智能技术在交通控制领域的应用

交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的

交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。

为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。

1 交通控制领域中人工智能研究方法

1.1 基础研究方法

交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。

模糊系统 模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。

遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。