智能交通系統研究現狀與對策分析

□廖瑞輝 陳星光

智能交通系統研究現狀與對策分析

□廖瑞輝 陳星光

智能交通；信息采集；信息融合；交通誘導；信息共享；現

目前，城市交通問題已經成為制約國民經濟持續健康發展的瓶頸問題。如何解決城市交通供需不平衡的矛盾，研究制定城市交通的可持續發展戰略，努力實現資源共享、監管有序、便捷高效、安全可靠、環境友好的城市交通發展目標，已經成為城市發展的一項重要課題。

為了緩解城市交通緊張的局面，必須提高現有交通基礎設施的運營管理水平，而不能單純依靠增加交通基礎設施投資來滿足不斷增長的交通需求，應著力于實現城市交通供給與交通需求兩方面的平衡，達到軟、硬件相互補充。由于城市交通系統帶有很大的隨機性、復雜性和不確定性，人們只能借助于智能化的方法（如模糊控制、神經網絡、遺傳算法等）進行相關的研究。為此，目前許多國家和城市都在建立有效的智能交通系統。

智能交通系統（intelligenttransportationsystem，ITS）是將信息技術、電子通訊技術、自動控制技術、計算機技術及網絡技術等有機地運用于整個交通運輸管理體系而建立起的一種實時、準確、高效的交通運輸綜合管理和控制系統。智能交通系統主要包含：駕駛員信息系統、交通管理系統、公共交通系統、車輛控制系統、貨運管理系統、電子收費系統、緊急救援系統。智能交通系統將道路、駕駛員和車輛有機地結合在一起，智能交通系統以城市交通信息的實時采集、傳輸、處理及發布為主要手段，促進現有交通基礎設施的充分利用并大幅度提高其使用效率。

一、國內外ITS發展現狀

許多國家在研究和應用ITS上取得了較好的成效，尤其是在日本、美國和歐盟等一些發達國家和地區，他們受到經濟發展和道路面臨的交通壓力，早已競相投入資金和人力大規模地進行交通運輸智能化的研究。

日本是最早進行ITS研究的國家，目前在ITS的實際部署方面處于國際領先地位。日本從20世紀70年代開始對ITS進行研究，當時政府各個部門共同參與開展了“動態路徑誘導系統”實驗。現在已經將先進的車載導航和誘導系統安裝在新款汽車上，而且廉價高效的道路車輛信息通信系統在1996年已經開始運營。在其后的十幾年里，日本政府投入15億日元開發全國道路交通信息電子地圖，建立了路車間通信系統、交通信息系統等系統，通過智能指導提高了人們的出行效率和安全，近期目標是到2015年將道路交通事故減少50%（與2000年相比），同時有效地緩解交通擁堵，減少對環境的污染。

美國的路網比較完善，目前全國道路建設已經基本停止，但隨著交通狀況的日益嚴峻，政府開始重視道路土地利用率和污染等問題，于20世紀70年代后期開始重視對智能交通系統的建設，以期達到提高交通運輸能力的要求。

歐盟各國對ITS的研究起步基本上與美國保持一致，由于歐盟各國地域面積不大，各國ITS的發展基本上都是與歐盟一體化政策聯系在一起的。1990年，意大利、挪威等國首先開始使用不停車電子收費系統管理，1997年歐盟標準委員會批準通過了這個系統標準，自此，歐盟各國智能交通得以快速發展。目前，歐盟各國的智能交通研究主要是在提高其范圍和滿足不同的道路要求上。

不少新興的工業國家和發展中國家也開始對ITS進行開發和研究，如韓國制訂了全面的ITS框架結構和發展計劃，新加坡已在全國開始推行不停車電子收費。我國的ITS研究雖然起步較晚，但發展比較迅速，國家1995年提出智能交通計劃，1996年成立國家交通工程設施標準委員會。目前，我國不斷加大對該領域的投入，以期促進城市交通參與者的交通選擇行為的轉變，努力減少城市機動車的出行量，通過幫助交通需求合理選擇時間和空間，緩解或消除高峰期的交通擁擠。

目前，世界各國的ITS大同小異，無論是車輛控制系統，還是電子收費系統，都是針對人、車、路和環境的相互關系，強調結構的系統性、信息的交互性和服務的廣泛性。在ITS的發展過程中，根據不同的智能水平、復雜程度可將其表述成不同的層次，如圖1所示。

圖1 智能交通系統層次結構

二、國內外學者研究現狀

信息技術對社會發展和經濟增長的作用越來越明顯。ITS的研究是一個動態發展的過程，交通信息來源廣泛、種類繁多、表現形式多樣、信息量巨大，信息的存儲、組織、表示、查詢和優化等成為亟待解決的問題。以智能交通系統中信息鏈（如圖1右所示）為視角，可以從以下4個方面對ITS的研究進行分析。

1.ITS信息采集研究

（1）圖像采集。智能交通中的圖像采集，是通過圖像傳感器獲取道路交通圖像，然后利用計算機對圖像進行處理和識別，以模擬人的視覺功能，獲得ITS所需的有用信息。圖像采集技術在ITS中的應用領域非常廣闊，大體上可歸納為基于視覺的智能車輛導航、交通監控和交通管理等3大應用領域。基于視覺的智能車輛導航包括道路識別、障礙物檢測、駕駛員的視覺注意力監視等；基于視覺的交通監控包括車輛檢測、車輛跟蹤、事故檢測、闖紅燈檢測、交通流參數檢測等，特別是對彩色邊緣檢測、車牌定位、車牌字符分割、車徽分割和運動車輛的陰影檢測，其中彩色邊緣檢測在智能交通的圖像采集技術中發揮著重要作用。而基于視覺的交通管理主要是智能收費。有學者提出一種基于圖像采集的車牌識別算法，通過處理固定安裝在路邊的獨立視頻攝像機所提供的交通視頻圖像，跟蹤其運動軌跡，并對車輛類型進行分類。也有學者結合視頻分析和多媒體網絡技術提出了一種高度集成的智能系統，針對車輛、行人的檢測和跟蹤建立了一種圖像梯度方向直方圖特征的云模型運動目標檢測算法。隨著計算機技術及視頻捕獲設備的快速發展，大量視頻數據的采集、存儲、傳輸和處理問題得到了很大程度上的解決，但如何有效提取車牌、提高車牌定位的可靠性仍是尚未解決的難題，如雪花干擾、雪地反光及夜間拍照時車牌顏色變化等。

（2）傳感器采集。傳感器網絡是當前信息技術的前沿之一，在生態環境監測、基礎設施安全、先進制造、物流管理、醫療健康、工業傳感、智能交通控制、智能能源及軍事等領域具有十分廣闊的應用前景。在ITS中，主要采用線圈傳感器網絡、無線傳感器網絡、紅外線傳感器網絡、地磁傳感器網絡等。有學者以環形線圈檢測器采集的基礎信息為對象，從海量的基礎數據層分析得到新的交通狀態信息。也有學者利用布設在道路兩端的無線磁阻傳感器節點實時檢測車流量，并將該信息傳輸至匯聚節點與后臺管理中心，根據車流量優化道路紅綠燈變換循環，實現了一種基于無線傳感器網絡的智能交通系統。還有學者采用多傳感器數據采集技術對高速公路的行車速度估計進行了微觀建模，提出了基于數據類型、缺遺原由等特征的城市道路交通流實時數據質量控制技術。在多元智能交通系統中通過調整傳感器位置優化建模發現：隨著城市交通系統日趨復雜，交通數據量日趨龐大，傳統的歷史數據修正方法和交通流理論修正方法在數據質量控制上漸顯不足，需要在數據的源頭上注重多元化的信息采集技術相結合，以提高數據質量和精度。

2.ITS信息融合研究

通過信息采集得到的城市交通數據資源種類繁多，依據不同的觀察角度可以有不同的分類方法，只有對數據進行集中、統一管理，進行深層次的分析，綜合利用這些信息，才能推動交通管理的智能化。在ITS信息融合的研究中，常用的數據分析方法主要有：回歸分析、聚類分析、關聯規則、特征變化分析和偏差分析等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

（1）數據聚類分析。聚類分析在智能交通研究中應用十分廣泛，比如，交通信息服務系統中存在的模糊地名匹配問題，通過聚類分析方法可以衍生出基于串行表示聚類方法的模糊地名匹配模型和算法來分析該類問題。有學者提出的基于聚類集成的多目標聚類分析框架和聚類算法k-WANMI，可以對多數據源信息進行快速有效的聚類分析。而在空間數據挖掘方面，有學者分析了交通信息的特征及空間數據挖掘可發現的知識類型，提出了空間數據挖掘在ITS中的應用模型。也有學者為了提高交通建模的準確性和可靠性，進一步提取有價值的隱藏信息，將離群數據挖掘技術引入交通數據處理。其中，離群數據挖掘算法可有效識別異常交通數據，在交通工程領域具有較大的應用潛力。針對城市交通控制系統實時性的要求，需要對智能交通系統的海量數據進行智能化調整。很多學者開始從數據倉庫和云計算等角度對海量交通數據進行并行處理。

（2）語義融合分析。早在1991年就有學者給出本體在信息科學中的定義：“給出構成相關領域詞匯的基本術語和關系，以及利用這些術語和關系構成的規定這些詞匯外延規則的定義?！?997年有學者提出新的定義：“共享概念模型的形式化規范說明”。目前對本體概念的統一看法是“共享概念模型的明確的形式化規范說明”。可以建立智能交通領域本體，構建智能交通領域本體方法論，進一步解決ITS系統間信息的語義集成問題。尤其是在針對方法層和語義層面的集成，可以將中間件技術應用于區域交通系統數據資源的整合中，采用XML技術利用數據的抽取轉換和裝載技術對復雜多源異構數據進行整合，進而建立通用的數據標準和規范。

從模糊集理論方面而言，需要突破傳統推理算子的局限，尋找具有普適意義的模糊推理算子，實現考慮輸入和規則權重的推理過程，建立普適的智能交通模糊推理系統。有學者針對突發性車流量自適應調整主通道流量控制提出了多相位路口實時的自適應擁塞控制算法，提高系統管理算法在突發性車流狀況中的適應能力。也有學者將模糊理論與本體理論相結合進行研究，為有效處理交通知識建模中的模糊與不確定現象，提出了包括領域本體與頂層本體的模糊本體模型。

（3）交通流、行程時間預測分析。交通流和行程時間的預測是智能交通系統的重要研究領域之一，國內外許多學者從海量的交通數據中過濾篩選，結合預測模型進行分析。比如，在利用車輛自動識別數據研究方面，利用車輛自動識別技術采集的數據，動態估計道路行程時間，形成一種自適應濾波算法進行時間預測；使用自動車輛識別數據對香港的一塊區域進行了實時行程時間預測，為出行者的路徑選擇提供參考；利用車輛自動識別數據提出一種動態的起訖點估計，從提取有價值的點至點的部分信息提高識別率，進行動態目標需求估計分析。

在交通預測研究中，比較多的途徑是在傳統的神經網絡算法基礎上引入遺傳算法，通過對神經網絡的初始權值優化后再使用神經網絡進行學習和訓練，這樣不僅繼承了神經網絡學習、訓練能力強的特性，同時也提高了網絡的預測精度。在此基礎上，基于數據挖掘的單點和路網短時交通流預測技術的設計流程，進而可以得出基于數據挖掘的網絡交通流預測方法。同時，針對多源交通信息作用的出行者行為以及不同出行者需求，可以研究合理的動態路徑選擇模型與算法。例如，利用公交調度信息和智能卡付費信息來估計行程時間的方法。通過改進開放性邊界條件，也可以利用元胞自動機模型模擬協調控制主干路交通流狀況。對于這方面的研究，有人將動態交通流量分配擬化為網絡負載均衡問題，使用漏桶理論和網絡演算方法，將交通的流量分配與路徑時延轉換為一系列極值運算，結合貪婪算法，以均衡網絡延時為優化目標，從而得到交通配流模型。

無論是從數據聚類分析還是進一步挖掘進行預測分析，都需要實現數據集中統一管理，以方便對數據的分析挖掘，對多源信息進行有效擬合，解決數據豐富但信息貧乏的問題。在今后的研究中，需要通過數據挖掘進一步對整個ITS網絡水平上估計交通狀態，其中不僅需要預測一段時間內路網交通狀態，還要在一定的交通控制和管理條件下對出行需求進行較為準確的估計與預測。

3.ITS交通誘導研究

ITS最重要的功能之一就是對路網的交通流實施交通誘導，其中交通流的微觀模型研究較多的是跟馳模型。跟馳模型以單個車輛作為描述對象，并認為交通流由分散的粒子組成，通過研究車輛之間的相互作用，來研究交通流的特性。以跟馳模型和反饋控制理論為基礎，對單車道上的車輛跟馳效應和交通擁堵控制問題進行研究，在智能交通系統設計中具有一定的借鑒意義。

同時，交通誘導還需要在交通分配、實時交通預測等關鍵基礎理論研究的前提下，利用系統工程的理論和方法，將通信、電子控制、GPS、GIS等技術和方法集成應用來實現，主要含有：城市地理信息、交通信息、緩沖區分析等功能模塊，并在實時交通信息發布的前提下，通過建立分析模型實現最佳路徑選擇功能，為出行者提供更加便捷的出行路線。同時，需要加強對現有道路的管理，充分發揮其使用功能，改進內容包括：調整路網結構、實行公交優先政策、采取交通需求管理措施。許多學者在這方面也做了很多的研究。有學者以土耳其為例，設計了一個綜合交通運輸決策支持系統，分析了與該系統相結合的運輸政策，引導交通政策制定者在未來的戰略決策中修訂運輸份額。有學者從多智能體角度進行研究，基于分布式人工智能設計了一個合作型多Agent交通路徑誘導系統，該系統以Agent之間的規則協商為基礎，具有很好的擴展性和適應性。有學者以最低運輸成本為目標，對每一個輸入的訂單進行快速的運輸路徑安排，提出了一個基于Multi-Agent的路徑規劃方法，與傳統方法相比，服務水平更加穩定、路徑規劃更加合理。

由于出行者的偏好以及交通管制滯后等原因，盡管實施了出行誘導，但一些駕駛員的路線選擇行為還是可能會導致網絡交通流重新分配出現“交通集聚現象”和“擁擠轉移現象”這兩種負效應，從而導致道路交通的網絡性能隨之下降。因此，ITS不僅要獲得出行誘導發生時的實時交通流狀態，而且要能夠預測未來某時刻將會發生的問題類型和各種交通流狀態發生相互轉換的可能性。

4.ITS信息共享研究

通過上述分析可知，在智能交通系統中，信息是最為核心的內容，ITS的各種功能都是以信息應用為中心展開的。把信息作為紐帶，可以將出行者、交通工具、交通設施以及交通環境所構成的交通系統各要素聯系起來，從而提高道路交通運行效率和安全性（如圖2所示）。

圖2 智能交通系統信息集成平臺框架

傳統的交通信息發布系統一般都是基于請求-應答的同步通信，不能滿足大規模的動態分布式應用環境，而訂閱-發布通信模式可以實現時間、空間和同步的耦合，目前該模式在分布式系統中的應用越來越廣泛。有學者的研究實現了一種實時交通信息發布系統，保證實時消息在分布式系統中能夠安全有效地傳輸到目的地。從平臺整體構建的角度來看，應充分認識到城市交通共用信息平臺在ITS建設中的重要地位，可以利用分布式數據庫為基礎來設計城市交通共用信息平臺的數據庫組織方案。智能交通系統的信息協同是實現公共交通管理網絡化、信息化、集成化、智能化的重要保證，很多學者提出大范圍交通控制和交通流誘導協同框架，并構建了分布式協同數據庫模型，其中有基于出行者行為微觀仿真平臺——基于移動Agent、數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘的協同信息平臺；有應用整數規劃方法，通過收集車輛沿途交通擁擠信息，優化交通出行路徑。收集車輛信息可以通過車載自組織網絡，它為車輛提供了一個高效的信息共享平臺，是實現智能交通系統和車聯網的核心技術之一。

由上可知，現實中的交通情況要遠遠比文獻設計中假設的環境更為復雜，而且由于城市交通環境本身所具有的動態性與復雜性，必然導致實際管理中需要解決的問題多元化。許多學者采用多智能體技術進行ITS研究，但多智能體技術本身的研究還不完善，現有的研究僅僅是從思想和理論上提出應用多智能體技術的可行性，具體實施還有待于進一步探索。

三、智能交通系統發展對策

建立智能交通系統可以極大地提高交通運輸效率，有效地保障城市交通的暢通和安全，增強行車的舒適性，改善城市環境質量，提高能源的利用率。城市政府要重視對智能交通系統的研究與推廣，將其作為建設和諧城市在交通建設發展的優先領域予以重點支持，逐步建立起城市以信息技術為中心的現代智能交通系統。國家目前正積極推動智能交通系統的研究與建設，由于智能交通系統的發展尚處于起步階段，因此需要采取有針對性的措施為這一新技術的發展創造有利的環境。

1.建立全國統一的智能交通建設管理機構，建立健全標準規范，整合行業資源

目前，世界上智能交通系統發展較好的國家都設有國家級的智能交通領導組織，如美國的ITS America，日本的VERTIS及歐洲的ERTICO組織，負責統一制定國家的智能交通發展戰略、目標、原則和標準，督促實現智能交通技術和保障產品的通用性、兼容性和互換性，加強政府在智能交通發展上的宏觀調控，減少因局部利益而產生的技術沖突和資金浪費。我國綜合運輸體制正在逐步形成，但相關一些政府管理職能還存在條塊分割的狀況，各種運輸方式、各地政府交通管理部門之間還沒有形成合力，在某些方面還存在著人為造成的技術標準不統一、各行其是的問題，這非常不利于智能交通系統的發展。為此，有必要建立國家級的智能交通系統管理機構，統籌推進全國智能交通系統的協調發展。

2.大力培養和吸收智能交通技術人才

智能交通的進一步發展亟需大量的相關技術人才，其中包括各種不同類型、不同層次的專業人才，這是能否保證智能交通建設健康發展的關鍵。因此，要注重改進智能交通人才教育培養工作，推動相關高校及科研單位加強與國際先進發達國家的交流合作，及時更新智能交通技術教學內容，開展相關重點項目的科研，培養更多的高質量的智能交通方面的專業人才。

3.積極推動智能交通新技術產業化

配合智能交通的發展進程，要促進目前已經成熟的、具有良好市場需求的智能交通新技術加快推廣應用，逐步建立健全針對智能交通新技術的成果推廣轉化機制和專利保護機制，建立便于智能交通科研成果轉化的各種平臺，使其能夠盡快轉化為經濟和社會效益。

（作者單位：南京大學工程管理學院）

10.3963/j.issn.1006-8864.2014.1.003

教育部人文社會科學青年基金項目（編號12YJCZH017）