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    城市道路交通運(yùn)行指數(shù)的對比和思考

    2019-05-15 09:25:38蘇躍江韋清波吳德馨
    城市交通 2019年2期
    關(guān)鍵詞:道路網(wǎng)道路交通路段

    蘇躍江,韋清波,吳德馨,崔 昂

    (1.廣州市交通運(yùn)輸研究所,廣東 廣州 510627;2.廣州市公共交通數(shù)據(jù)管理中心,廣東 廣州 510635)

    0 引言

    經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快,帶來了個體機(jī)動化出行的迅猛增長。國外發(fā)達(dá)城市在其發(fā)展的過程中,都曾經(jīng)歷過或現(xiàn)在依然承受著交通擁堵問題的困擾。紐約、倫敦、巴黎、東京、首爾等城市先后于20 世紀(jì)40—90年代經(jīng)歷了交通擁堵的困擾。近年來,北京、上海、廣州、成都、杭州、深圳等一批城市的機(jī)動車保有量快速增長并先后超過百萬量級,交通擁堵首先出現(xiàn)在北上廣深等幾個超大城市,并在短短幾年間迅速蔓延至百萬人口以上城市,甚至一些中小城市也出現(xiàn)交通擁堵的問題。

    交通擁堵的根源是交通需求的快速增長與交通供給或交通服務(wù)提供不匹配,從某種角度講,交通擁堵的出現(xiàn)不是偶然,它是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展導(dǎo)致交通供需不平衡的綜合產(chǎn)物。如何評估或量化城市道路交通擁堵呢?為通過單一的指標(biāo)量化交通擁堵,綜合反映道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況,一些城市構(gòu)建了符合當(dāng)?shù)氐牡缆方煌ㄟ\(yùn)行指數(shù)。然而,借助道路交通運(yùn)行指數(shù)評估城市交通運(yùn)行情況仍存在一些不足,例如利用運(yùn)營車輛的GPS數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),存在數(shù)據(jù)采集不全面(包含覆蓋車輛類別、通過路段的車輛樣本數(shù)量、駕駛?cè)诵袨閮A向等)、指標(biāo)評價(jià)分析不系統(tǒng)(如北京的交通運(yùn)行指數(shù)對不擁堵路段的評估分析沒有體現(xiàn),深圳的交通運(yùn)行指數(shù)由于市民出行感受、期望車速不同造成不同區(qū)位的路段指標(biāo)計(jì)算差異)等問題。

    1 交通擁堵和交通擁堵指數(shù)的內(nèi)涵

    1.1 交通擁堵的內(nèi)涵

    交通擁堵是道路在某個地點(diǎn)由于交通需求過大,超過該地點(diǎn)道路通行能力而產(chǎn)生的車輛緩慢行駛、車輛滯留并向上游傳播擴(kuò)散形成交通擁堵狀態(tài),并呈現(xiàn)“點(diǎn)→線→面”的發(fā)展態(tài)勢,其根本原因就是交通需求和設(shè)施供給不平衡。不同國家、城市對擁堵的定義并未有嚴(yán)格、統(tǒng)一的量化標(biāo)準(zhǔn),不同人在不同時(shí)間對于擁堵的感受也存在明顯的個體差異,目前主要判定指標(biāo)是基于排隊(duì)論、出行時(shí)間論(包括運(yùn)行速度和延誤)、車流密度論形成。美國規(guī)定,當(dāng)路段速度小于24 km·h-1或每千米車輛密度大于42 輛小客車視為交通擁堵;德國規(guī)定,當(dāng)路段每千米車輛密度大于40 輛小客車則視為交通擁堵;日本規(guī)定,普通道路和高速公路行車速度分別小于20 km·h-1和40 km·h-1視為交通擁堵[1-2]。公安部交管局、住房城鄉(xiāng)建設(shè)部城市建設(shè)司聯(lián)合發(fā)布實(shí)施的《城市道路交通管理評價(jià)體系》(公交管[2008]262 號)中規(guī)定,“當(dāng)城市道路上機(jī)動車平均行程速度低于20 km·h-1則視為交通擁堵,若低于10 km·h-1則視為嚴(yán)重?fù)矶隆?;《道路交通阻塞度及評價(jià)方法》(GA 115—1995)中規(guī)定,“車輛行至信號燈控制交叉路口,3 次綠燈顯示未通過路口的為阻塞,5次綠燈顯示未通過路口的為嚴(yán)重阻塞”。

    1.2 道路交通運(yùn)行指數(shù)的內(nèi)涵

    為量化城市道路交通運(yùn)行情況,國外提出道路擁堵指數(shù)(Road Congestion Index,RCI)[3]、擁堵持續(xù)指標(biāo)(Lane Kilometer Duration Index,LKDI)[4]、出行時(shí)間指數(shù)(Travel Time Index,TTI)[5]、擁堵嚴(yán)重度(Congestion Severity Index,CSI)[6]等評估道路交通運(yùn)行情況。中國主要借助嚴(yán)重?fù)矶吕锍瘫壤⑿谐虝r(shí)間比、延誤時(shí)間比等歸一化評價(jià)指標(biāo)構(gòu)建適用于當(dāng)?shù)爻鞘械牡缆方煌ㄟ\(yùn)行指數(shù)模型。

    道路交通運(yùn)行指數(shù)是綜合反映道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況的指標(biāo),也是對交通擁堵在空間、時(shí)間、強(qiáng)度等方面特征的綜合化、簡單化描述。其基本原理是通過分布在城市各路段已安裝GPS 的車輛(包括出租汽車、公共汽車以及其他運(yùn)營車輛的一種或幾種,一般以出租汽車為主),結(jié)合無線通信網(wǎng)絡(luò)動態(tài)獲取每一個路段每個時(shí)間間隔的浮動車數(shù)據(jù),考慮不同路網(wǎng)的權(quán)重和聚類特征,按照一定的算法計(jì)算路段的加權(quán)行程速度,在此基礎(chǔ)上計(jì)算道路網(wǎng)的擁堵里程比例或擁堵時(shí)間比或延誤時(shí)間比,最后進(jìn)行歸一化處理得到道路交通運(yùn)行指數(shù)。不同城市道路交通運(yùn)行指數(shù)測算方法大體相似、略有不同,但均用單一數(shù)值表述。一般數(shù)值越大越擁堵,數(shù)值越小越暢通。

    根據(jù)北京市《城市道路交通運(yùn)行評價(jià)指標(biāo)體系》(DB11/T 785—2011)和廣州市《城市道路交通運(yùn)行評價(jià)指標(biāo)體系》 (DBJ 440100/T 164—2013),北京和廣州兩個城市主要基于嚴(yán)重?fù)矶吕锍瘫壤郎y算道路交通運(yùn)行指數(shù),并且測算方法相似,即主要利用行程速度和道路網(wǎng)權(quán)重計(jì)算各等級路段、道路和道路網(wǎng)的擁堵里程比例。然后,按照道路網(wǎng)嚴(yán)重?fù)矶吕锍瘫壤c道路交通運(yùn)行指數(shù)的關(guān)系進(jìn)行歸一化后相互換算(即通過不同的道路網(wǎng)擁堵里程比例換算為不同的道路交通運(yùn)行指數(shù)值),其運(yùn)行狀態(tài)分為“暢通、基本暢通、輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶隆? 種等級,取值區(qū)間為[0,10],不同等級道路的交通運(yùn)行指數(shù)數(shù)值不同。例如北京和廣州5種運(yùn)行狀態(tài)的運(yùn)行指數(shù)均為0~<2、2~<4、4~<6、6~<8、8~<10、10,但對應(yīng)的道路網(wǎng)擁堵里程比例分別為0%~<5%,5%~<8%,8%~<11%,11%~<14%,14~<24%,≥24%和0%~<2%,2%~<9%,9%~<15%,15%~<18%,18~<33%,≥33%。

    上海市根據(jù)《城市道路交通狀態(tài)指數(shù)評價(jià)指標(biāo)體系》(DB31/T 997—2016),以各個路段實(shí)時(shí)采集的運(yùn)營車輛GPS數(shù)據(jù)計(jì)算的車輛行程速度為基本參數(shù),按不同路段幾何特征、通行能力等參數(shù),加權(quán)集成并經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后計(jì)算生成綜合指標(biāo)道路交通狀態(tài)指數(shù),其運(yùn)行狀態(tài)分為“暢通、基本暢通、擁擠和阻塞”4 種等級,取值區(qū)間為0~100。深圳市采用浮動車數(shù)據(jù)計(jì)算行程速度,結(jié)合不同等級路段計(jì)算出行時(shí)間比(路段或路網(wǎng)實(shí)際行程時(shí)間與期望行程時(shí)間的比值,表示當(dāng)前道路情況較期望車速情況下多花費(fèi)時(shí)間的劇烈程度),并通過大量實(shí)地調(diào)查和問詢標(biāo)定參數(shù)計(jì)算交通運(yùn)行指數(shù),其運(yùn)行狀態(tài)分為“暢通、基本暢通、緩行、較擁堵和擁堵”5個等級,取值區(qū)間為>0~<10[7]。

    國家層面結(jié)合《道路交通信息服務(wù)交通狀況描述》(GB/T 29107—2012),并融合相關(guān)城市的經(jīng)驗(yàn)和成果,發(fā)布了《城市交通運(yùn)行狀況評價(jià)規(guī)范》(GB/T 33171—2016),相對全面提出了三種評價(jià)方法,即道路網(wǎng)嚴(yán)重?fù)矶吕锍瘫壤c交通運(yùn)行指數(shù)的關(guān)系、道路網(wǎng)行程時(shí)間比與交通運(yùn)行指數(shù)的關(guān)系、道路網(wǎng)延誤時(shí)間比與交通運(yùn)行指數(shù)的關(guān)系,是對北上廣深四個城市道路交通運(yùn)行指數(shù)模型的綜合和延伸(見表1)。

    表1 不同城市道路交通運(yùn)行指數(shù)評價(jià)指標(biāo)和方法比較Tab.1 Comparison on evaluation indicators and methods of traffic performance index in different cities

    2 現(xiàn)有道路交通運(yùn)行指數(shù)的不足

    2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集不全面

    各大城市道路交通運(yùn)行指數(shù)的基本參數(shù)之一為行程速度,不同等級路段或道路的行程速度主要根據(jù)運(yùn)營車輛的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行測算。在這樣背景下可能產(chǎn)生三個問題:

    1)覆蓋面問題。

    采集數(shù)據(jù)僅僅包含運(yùn)營車輛(如出租汽車,不含社會車輛)的浮動車數(shù)據(jù)和路段檢測數(shù)據(jù)(見表2)。由于運(yùn)營車輛的運(yùn)行軌跡取決于乘客的出行起訖點(diǎn),導(dǎo)致道路沿線起訖點(diǎn)分布較多區(qū)域(客流聚集和發(fā)生較多)的出租汽車覆蓋數(shù)量多,反之道路沿線沒有乘客上下車或出租汽車不因其他原因(如停車、回家、吃飯、上廁所等)必須前往的目的地,相關(guān)路段基本沒有出租汽車覆蓋,即部分城市道路不能計(jì)算行程速度。據(jù)統(tǒng)計(jì),廣州市出租汽車高峰期覆蓋道路占中心城區(qū)主干路和快速路網(wǎng)絡(luò)的72%(見圖1);深圳市出租汽車全天平均覆蓋道路占整個道路網(wǎng)的36%,2017年融合了網(wǎng)約車、百度導(dǎo)航車輛等數(shù)據(jù)后覆蓋道路比例增至77%。

    2)樣本不均衡問題。

    如果道路沿線的居住、商業(yè)、娛樂、辦公等用地較多,理論上出租汽車經(jīng)過數(shù)量較多,反之越少,并且道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)較好的區(qū)域出租汽車覆蓋車輛數(shù)量多,反之越少(廣州市黃埔區(qū)由于道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)影響出租汽車覆蓋道路比例較其他中心城區(qū)的行政區(qū)低35%以上),這就是主要道路運(yùn)行速度通過浮動車數(shù)據(jù)計(jì)算得相對準(zhǔn)確的重要原因。

    圖1 廣州市中心城區(qū)出租汽車覆蓋道路情況Fig.1 Taxi road coverage in Guangzhou

    3)駕駛?cè)诵袨閮A向問題。

    出租汽車駕駛員在空駛狀態(tài)通常為了載客而低速巡游,在重載的情況下總是為了提高周轉(zhuǎn)率而快速行駛。這導(dǎo)致道路行程速度計(jì)算有偏差,評估結(jié)果不夠精確。據(jù)統(tǒng)計(jì),深圳市同一路段的出租汽車在重載情況下運(yùn)行速度較社會車輛高4%,使用地圖導(dǎo)航車輛的運(yùn)行速度較全部社會車輛速度低4%。

    2.2 指標(biāo)評價(jià)分析不系統(tǒng)

    現(xiàn)有的道路交通運(yùn)行指數(shù)并不能系統(tǒng)、全面地反映城市交通的運(yùn)行情況。北京市和廣州市采用的交通運(yùn)行指數(shù)實(shí)質(zhì)上是由道路網(wǎng)嚴(yán)重交通擁堵里程比例轉(zhuǎn)換而來,該指標(biāo)能夠比較敏感地反映出道路網(wǎng)中嚴(yán)重交通擁堵情況的變化;但是沒有直接體現(xiàn)對于嚴(yán)重?fù)矶乱韵碌燃壜范蔚脑u估分析。因此,該類交通運(yùn)行指數(shù)只能表征道路堵不堵、有多堵(對道路網(wǎng)的擁堵狀態(tài)變化更加敏感),而不能反映順不順、有多順。從這個角度來講,把道路交通運(yùn)行指數(shù)稱為交通擁堵指數(shù)不準(zhǔn)確,或者說是一種評判標(biāo)準(zhǔn)的誤導(dǎo)。

    深圳市采用的交通運(yùn)行指數(shù)實(shí)質(zhì)上由道路網(wǎng)行程時(shí)間比轉(zhuǎn)換而來,能夠相對真實(shí)地反映人民的出行感受,但是對于道路網(wǎng)交通擁堵情況的描述相對而言沒有道路交通運(yùn)行指數(shù)敏感。例如,廣州市東風(fēng)路作為東西向快速通道,道路條件較好(雙向8~12 車道),高峰期交通量較大,車輛行駛速度為25.8 km·h-1;中山路作為廣州市東西向次干路,雙向車道數(shù)僅為2~4 車道,高峰期通過交通量相對較少,車輛行駛速度為25.1 km·h-1。兩條不同等級的道路由于交通量不同導(dǎo)致兩者速度比較相近,針對同等長度的兩條路段,道路條件較好的東風(fēng)路期望行程時(shí)間或自由流行程時(shí)間較小、反之中山路較大。按照深圳市行程時(shí)間比測算道路交通運(yùn)行指數(shù),高峰期東風(fēng)路交通運(yùn)行指數(shù)為2、中山路交通運(yùn)行指數(shù)為1。也就是說,一個城市的區(qū)位、道路條件越好,期望車速越高或期望行程時(shí)間越短,單條道路交通運(yùn)行指數(shù)可能就越高;反之,一個城市同等級的道路由于幾何條件差,期望車速越低或期望行程時(shí)間越長,單條道路交通運(yùn)行指數(shù)可能就越低。

    3 思考與建議

    3.1 進(jìn)一步完善交通運(yùn)行指數(shù)評價(jià)模型

    北京、上海、廣州、深圳等城市構(gòu)建的道路交通運(yùn)行評價(jià)模型,基本參數(shù)主要基于運(yùn)營車輛的浮動車數(shù)據(jù)、線圈數(shù)據(jù)、地磁數(shù)據(jù)等。在利用采集數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)性指標(biāo)(如路段行駛速度、行程時(shí)間以及加權(quán)平均速度、加權(quán)行程時(shí)間等指標(biāo))、特征性指標(biāo)(擁堵里程比例、行程時(shí)間比、延誤時(shí)間)計(jì)算過程中,可能由于權(quán)重、公眾感知以及期望等參數(shù)的設(shè)置(如從平均速度到加權(quán)平均速度過程中,北京和廣州采用的是車公里數(shù)(VKT)權(quán)重,該參數(shù)應(yīng)根據(jù)道路網(wǎng)中各等級道路長度比例和經(jīng)過這些道路的累積當(dāng)量小汽車交通量進(jìn)行動態(tài)調(diào)整),導(dǎo)致綜合性或決策性指標(biāo)(道路交通運(yùn)行指數(shù))計(jì)算偏差。因此,應(yīng)依托現(xiàn)有的多源數(shù)據(jù)以及深度學(xué)習(xí)等技術(shù),動態(tài)修正模型參數(shù)和算法,進(jìn)一步提高道路交通運(yùn)行指數(shù)評估的精確性和科學(xué)性。文獻(xiàn)[8]利用浮動車樣本數(shù)據(jù)并融合其他交通多源數(shù)據(jù),構(gòu)建動態(tài)交通流離散性模型,提出交通擁堵概率的估計(jì)方法,彌補(bǔ)了現(xiàn)有交通運(yùn)行評價(jià)方法存在的不足。

    3.2 建立交通運(yùn)行指數(shù)預(yù)測模型和發(fā)布機(jī)制

    道路交通運(yùn)行指數(shù)發(fā)布機(jī)制更多是注重對已發(fā)生的交通狀況進(jìn)行評價(jià),缺乏有效的交通預(yù)測機(jī)制,在市民出行規(guī)劃誘導(dǎo)方面的作用相對較弱。因此,建議在綜合考慮天氣、節(jié)假日、重大活動等因素對交通的影響以及宏觀交通變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,構(gòu)建城市道路交通運(yùn)行指數(shù)的預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)對交通運(yùn)行指數(shù)的中、短期預(yù)測以及發(fā)布機(jī)制。

    廣州市基于道路交通運(yùn)行指數(shù),在分析城市道路交通運(yùn)行指數(shù)總體變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,綜合考慮天氣、節(jié)假日、重大活動等因素對交通的影響,構(gòu)建了基于城市道路網(wǎng)的交通運(yùn)行指數(shù)預(yù)測模型,預(yù)測未來3 h、第2天24 h 每5 min 的交通運(yùn)行指數(shù)。通過構(gòu)建的指數(shù)預(yù)測分析系統(tǒng),每周定期通過報(bào)紙、網(wǎng)絡(luò)等平面媒體發(fā)布上一周交通運(yùn)行情況,針對重大節(jié)假日的交通運(yùn)行指數(shù)變化和擁堵路段分布情況進(jìn)行預(yù)測,發(fā)布交通指引引導(dǎo)市民出行[9-10]。

    表2 不同城市道路交通運(yùn)行指數(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集情況Tab.2 Comparison on raw data collection of traffic performance index in different cities

    3.3 新技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)數(shù)據(jù)采集更全面、指數(shù)評估更科學(xué)

    近年來,重慶、廈門、蘭州、南京、銀川等城市積極嘗試應(yīng)用汽車電子標(biāo)識①。公安部牽頭制定《汽車電子標(biāo)識安全技術(shù)要求》《汽車電子標(biāo)識通用技術(shù)條件》等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),于2014年12月發(fā)布征求意見稿、2017年12月正式發(fā)布了標(biāo)準(zhǔn),并于2018年7月1日起實(shí)施。2015年無錫、深圳、北京納入汽車電子標(biāo)識試點(diǎn)范圍,2016年1月無錫、深圳開始汽車電子標(biāo)識試點(diǎn)。在國家推行高速公路“一張網(wǎng)”的情況下,ETC技術(shù)②在高速公路管理中得到廣泛應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計(jì),廣東全省高速公路設(shè)置了7 185 條車道,累計(jì)開通1 720 條ETC 車道,ETC 車道數(shù)占收費(fèi)車道總量的23.9%,其中主線收費(fèi)站ETC車道覆蓋率達(dá)100%[11]。針對前文提到的利用浮動車GPS數(shù)據(jù)計(jì)算行車速度作為交通運(yùn)行指數(shù)的基本參數(shù)存在數(shù)據(jù)采集不全面的問題,若公安部推行的汽車電子標(biāo)識得到快速發(fā)展且面向所有機(jī)動車,并且實(shí)現(xiàn)各城市、區(qū)域乃至全國的數(shù)據(jù)庫共享,那么采集的數(shù)據(jù)不僅僅是運(yùn)營車輛,而是包含社會車輛在內(nèi)的所有車輛,覆蓋路段的車輛樣本數(shù)量和類型將更加均衡、全面,駕駛?cè)说男袨楦鎸?shí),并且可以考慮融合現(xiàn)有的高速公路流水?dāng)?shù)據(jù)、道路高清卡口車牌識別數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)等交通管理設(shè)施,更加全面、科學(xué)、客觀地分析道路運(yùn)行速度。

    3.4 系統(tǒng)全面考慮影響因素構(gòu)建交通運(yùn)行綜合指數(shù)

    不同路段車流量由于采集不能做到實(shí)時(shí)或者采集工作量大,導(dǎo)致現(xiàn)有的模型算法中基本沒有考慮車流量作為指標(biāo)。而車流量是反映道路交通流三要素的重要因素,并可以用于計(jì)算道路交通流密度。因此,結(jié)合速度采集數(shù)據(jù)和路段權(quán)重等級劃分,建議充分利用交通大數(shù)據(jù)提高交通模型的預(yù)測精度和計(jì)算及時(shí)性,并通過大數(shù)據(jù)或精細(xì)化交通模型輔助采集和預(yù)測交通量,結(jié)合每種客運(yùn)交通方式的載客人次、占用道路資源動態(tài)空間等(回歸交通的本質(zhì)是實(shí)現(xiàn)人和物的移動,評價(jià)思路從“以車為本”到“以人為本”),構(gòu)建不同要素(涵蓋速度、流量、密度、時(shí)間以及出行感受等)、不同車輛類別(包含公共汽車、大客車、小汽車等)的道路交通運(yùn)行綜合指數(shù),從而更加全面、客觀地評估道路交通運(yùn)行情況。

    4 結(jié)語

    道路交通運(yùn)行評價(jià)是管理者、公眾等對城市道路運(yùn)行情況的總體評價(jià),并且隨著新交通服務(wù)方式的快速發(fā)展,城市交通正在經(jīng)歷從“供給與需求”關(guān)系到“供給、需求、服務(wù)”關(guān)系由簡單到復(fù)雜的發(fā)展變化過程。因此,僅僅通過道路交通運(yùn)行指數(shù)評估交通運(yùn)行狀況不完整,存在片面性,而通過居民出行時(shí)耗、交通可達(dá)性等指標(biāo)綜合評估道路交通運(yùn)行情況更為全面。本文通過梳理中國主要城市道路交通運(yùn)行指數(shù)的差異,分析該指數(shù)評估方法或測度的不足,并從完善評估模型、構(gòu)建預(yù)測模型、深度挖掘數(shù)據(jù)采集源頭和方式、構(gòu)建交通運(yùn)行綜合指數(shù)或交通綜合出行指數(shù)等方面提出建議。

    注釋:

    Notes:

    ①汽車電子標(biāo)識(俗稱電子車牌),也叫車輛電子身份證,本質(zhì)上是一個無線識別的電子標(biāo)簽。工作原理:在車上安裝一個芯片作為車輛信息的載體,在芯片相應(yīng)區(qū)域存儲車輛的車牌號碼、車身顏色、車輛類型、車輛屬性、所屬單位、年審信息、保險(xiǎn)信息、違章記錄等信息,車輛在通過有射頻識別讀寫器的路段時(shí)(或手持射頻識別讀寫器),對車輛電子車牌上的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集或?qū)懭耄_(dá)到各類交通綜合管理的目的。

    ②ETC技術(shù):通過安裝在車輛擋風(fēng)玻璃上的車載電子標(biāo)簽與在收費(fèi)站ETC 車道上的微波天線之間的微波專用短程通訊,利用計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與銀行進(jìn)行后臺結(jié)算處理,實(shí)現(xiàn)車輛通過路橋收費(fèi)站不需停車而能交納路橋費(fèi)的目的。ETC 是RFID 技術(shù)在車輛管理中的一種嘗試,現(xiàn)有國標(biāo)ETC 系統(tǒng)中的車載OBU是有源工作。

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