智能交通的应用及其关键技术

  摘要阐述了目前智能交通的典型应用场景，并从物联网的网络分层架构对智能交通中涉及的关键技术及其发展现状进行了分析,指出了我国目前在智能交通技术方面的发展现状和发展方向。

  关键词：物联网  智能交通  电子不停车收费  专用短程通信

  1、智能交通 概述

  交通运输是社会和经济发展的基本需要和先决条件，在国民经济发展中扮演着举足轻重的角色。近年来，随着我国城市化进程的不断推进,以及经济的高速增长,城市道路、高速公路、高速铁路等交通运输基础建设也在逐年增长,成为促进经济平稳较快发展,的重要保障。与此同时,由于经济发展带来的交通需求也与日俱增,机动车保有量和货物运输量都持续快速增长,交通运输系统面临巨大的压力和挑战。城市道路拥挤不堪,运输成本偏高,公路超限超载运输问题严重,交通污染与交通事故越来越引起社会的普遍关注。为了解决智能运输发展中面临的诸多问题,仅仅依靠不断地新修道路是不够的,必须要通过高科技来改造现有的运输系统和管理系统, 提高交通运行效率和安全,而智能交通就是其解决之道。

  智能交通是指将RFID技术传感器技术通信与网络等技术应用于交通运输系统,对交通信息进行加工处理,运用运筹学、人工智能和自动控制技术对交通运输进行控制和信息服务, 促进车、路、人之间的互动和协同运作，最终使交通运输服务和管理智能化、安全化和高效化。物联网的兴起进一步带动了智能交通的发展，由于其与社会、经济发展和人民生活密切相关,将成为重要的战略性基础设施。

  2、智能交通的典型应用场景

  交通运输与人们日常的生产生活关系密切,智能交通系统能够在各个不同的场景发挥不同的作用,下面只列出智能交通的几个典型应用场景。

  2.1电子不停车收费

  电子不停车收费系统(Electronic Toll Collecton,ETC)利用车辆自动识别技术和车辆与收费站之间的无线数据通讯进行车辆自动识别和有关收费数据的交换，通过计算机网路进行收费数据处理,实现不停,车全自动电子收费。

  2.2综合交通信息发布

  通过车与路的联系，实时、全面地采集道路交通状况，大大提高交通动态以及停车场数据的质星与数量,并将这些数据处理后提供给交通管理部门或是通过路与车、路与人的通信将数据提供给用户。交通管,理部门获得数据后,借助各种决策辅助工具,更有效地实施交通管理,提高道路的通行能力。用户获得交通信息数据,能够更好地得知自己所处的环境,并且能够对周围的实时交通状况有更准确更全面的了解，从而能够更好地安排自己的出行时间和出行路线,提高出行效率。

  2.3行车安全保障

  通过车与车、车与路的联系,车本身可以“看”到驾驶员看不到的车, 车可以“看”到驾驶员看不到的路面条件，车可以“看”到驶近车辆的速度、位置等信息，从而做出更及时、更科学的判断,通过各种预警、告警和辅助驾驶措施，帮助驾驶员远离事故,提高道路交通的安全性。据美国交通运输部估计,智能交通系统能够在目前82%的无人员伤亡的事故中发挥作用。智能交通系统在安全性方面的应用场景包括:事故提前预警、线路偏离告警、弯道超速告警违反交通信号灯告警、刹车辅助系统、车辆稳定性控制系统、线路保持驾驶系统、盲区检测等。

  2.4交通管理决策辅助

  智能交通系统通过车上或路侧的信息采集装置收集上来的信息，不仅能够为用户的出行提供便利，还可以为交通管理部门所用，通过综合处理分析,为交通管理的决策提供辅助。例如,通过获取实时的车辆信息,有助于更好地理解汽车行驶状况以及交通管理措施对环境的影响,从而实现绿色交通管理。

  2.5 行业应用与管理

  对某些特定行业,通过智能交通系统可以为行业提供有针对性的服务。例如，对货运物流行业，可以I通过GPS系统对车辆的位置和运行路线进行监控;对出租车行业,当用户电话叫车时,公司可以通过GPS掌握的各个车辆的位置信息和载人状态,调度最近的空车前往服务;对公共交通,通过GPS监控公交车辆的运行轨迹方向、速度,实时计算车辆到达下一站的距离百分比及剩余时间,所有信息在地图或电子信息牌上动态显示，为市民出行提供更大的方便。

 3、智能交通中的关键技术

  智能交通是一个综合的系统,涉及交通运输中的各个要素,即通常所说的车、路、人。车是指运输工具，对陆地交通是指各种机动车，对于水运来说则是船舶;路是指基础设施,除了城市道路、高速公路等省际道路、水运航道等狭义的“路”以外,还包括路基、路侧的各种设施装备,如交通信号灯交通服务信息发布系统、交通信息采集系统等;人则是指驾驶员乘客、行人等实体的人以及人所使用的用户设备，包括手机,GPS导航仪等。智能交通中的各项应用与技术,与交通运输中的这三大要素是密不可分的。

  根据物联网的网络分层架构和智能交通的参与要素，智能交通系统中的关键技术如图1所示,涉及:交通信息的感知与采集、交通信息的传输、交通信息的加工处理以及信息的发布等应用环节,同时不同的交通要素也有自身的技术。

智能交通系统所涉及的各项技术中,一类是底层支撑技术，这其中有一些已经是比较成熟的，比如GPS , GPRS/3G等移动通信技术等;而有些技术虽然现在已有部分应用，但还存在一些问题需要解决,比如DSRC (Dedicated Short Range Communication,专用短程通信);还有些技术是刚刚起步的,比如云计算。另一类技术则是应用技术，其本身没有什么技术难点,需要考虑的不是技术创新而是应用创新,主要研究如何利用已有的技术以及通过物联网获取的海量数据来集成出新的服务系统，比如停车诱导系统、动态GPS导航辅助驾驶等。以下根据物联网的分层架构来说明智能交通对技术的需求。

  3.1 感知层

  在感知层,对车来说主要是对自身运行状况的监控与感知,包括获取车辆所处的位置运行的速度和方向,获取车辆的油门、刹车的状态，对于电子收费系统,车上要安装OBU设备。对路而言,则包括接收车辆运行信息的路侧设施、探测天气及路面状况的道路天气传感器、对车辆通行进行检测的红外或微波探测设备、视频监控设备、用于电子收费的RSU设备等。对于参与交通的人而言，- 般不需要感知人的状态,人主要通过GPS,手机等手持设备获取交通信息,从而更好地规划自己的出行;或是通过车载设施的预警、告警等,及时调整对车辆的操控。

  感知层主要是依靠传感器,在车对车自身状态的感知方面,现在的运输工具本身就是一个局域传感网系统，加载大量的各种传感器,对车辆的各个部件以及运行状态进行实时全面监控，包括压力传感器、加速度传感器、角速度传感器(陀螺仪)、流星传感器、气体传感器和温度传感器等多种类型。随着传感器技术的不断发展,MEMS传感器以其可靠性高精度准确、成本较低并且可适应汽车苛刻环境的优点,成为目前车用传感器主流。目前每辆汽车上大约有25-40只MEMS传感器，越高档的车使用的MEMS传感器也越多,可以达到上百只,近年来,MEMS传感器技术不断成熟，主要向着微型化、多功能化、集成化、智能化的方向发展，以不断提高传感器的精度和抗干扰能力,逐步取代汽车内使用传统机电技术的传感器。

  对于道路传感器而言,有感知车辆的,比如早期应用的地埋式线圈现在应用的红外微波以及视频识别等技术;有感知道路状态的,比如路基灾害监控、道路天气系统.路面状况(雨、雪、冰)监控等。交通车辆检测方面，地埋式线圈之前有比较广泛的应用,但由于对路面有破坏、布放需断路施工,并且后期维护不易，也无法提供全面的综合数据。随着微波、雷达等技术由军用转民用,也被应用于交通车辆检测,其优点是环境适应性强、易安装能检测多条车道,其主要问题同样是无法提供全面的综合数据。目前主要应用由于对路面有破坏、布放需断路施工，并且后期维护不易，也无法提供全面的综合数据。随着微波、雷达等技术由军用转民用,也被应用于交通车辆检测,其优点是环境适应性强、易安装、能检测多条车道,其主要问题同样是无法提供全面的综合数据。目前主要应用的是视频检测,视频检测提供交通管理所需的多种交通流星参数,直接提供实时监控图像,适合单机多车道甚至多方向检测。视频检测面临的主要问题是光线、雨雪、积水反光等环境因素造成的成像质星低,因此其技术发展主要是依靠先进的图像处理技术,排除干扰,增强环境适应性。而在对道路状态感知的传感器方面，比较受关注的是用于监测桥梁、隧道以及路基灾害状况的光纤传感器,以及用于气象状态、道路温度和状态、道路湿滑程度检测的道路气象站。

  各种传感器在发展中,智能传感器技术也是一个重要的技术发展方向。所谓智能传感器,是指将单纯

的传感器与微处理器集成起来，既能采集数据,又能进行数据的处理和信息交换,内部可实现自检、自校、自补偿、自诊断,提高感知的精度、稳定性和可靠性。

 3.2 应用层

  当采集的数据经过网络传输进行汇聚后,数据处理中心将对数据进行深度的处理和分析,并用以支撑各种智能交通应用,因此应用层可以分为基础设施和具体的行业应用两个子层次。在基础设施层,主要是

通过云计算等支撑技术,为海星的交通信息提供存储和处理加I的能力。云计算中心对元数据进行处理加工后，再由各智能交通应用系统进行整台和封装,最终形成服务提供给交通管理部门、行业用户和个人用户。对于V2V或V2I的场景,通常数据量较小,对数据处理的实时性要求也比较高,所以通常是直接由车载设备处理,然后生成相应的信息、预警或告警来提示用户，或是直接介入车辆控制。

  在应用层需要解决的主要问题是,通过各种车载的、路侧的传感器获得的原始数据,通过网络传输到数据中心后,如何对其进行处理和加工形成各种应用所需的二次数据。将物联网弓 入交通运输领域后,能够获取到比以前丰富得多的海星数据，此时提升交通运输信息资源的深度开发与综合利用水平才能实现物联网带给交通运输的真正价值。目前我国在海星交通数据处理分析方面取得初步进展，但行业通信信息网络资源还未有效整台利用，为后台分析提供基础支撑的行业数据中心，特别是部级层面的行业数据中心尚未真正建立,省级数据中心数据质量问题突出, 基础业务信息的数字化和标准化水平低。近几年云计算技术的发展，为海量交通数据的存储与处理提供了技术上的支持，如何对数据进行处理，形成完善的行业信息数据库并向公众应用开放接口,提升行业基础信息共享和服务能力，是在交通运输领域内需要特别规划和考虑的。利用各种已处理或无需处理(如V2V交互的信息)的数据,能够实现什么样的应用;或是为了实现某种应用,需要哪些数据的支持,则是在提供智能交通服务方面进行应用模式创新研究的重点。

  4、结束语

  与世界发达国家相比，我国的智能交通起步较晚,在规模和水平上也存在一定差距,但在国家和相关部委的重视下,也正在蓬勃发展。现阶段,我国在智能交通系统的关键技术方面有待进一步发展,尤其是高端传感器设备、车一车/车一路通信技术等方面,还需要依靠政府部门、相关研究机构和企业共同努力，以推动我国的智能交通逐渐从研究试验向应用普及转变。