人工智能技術(shù)與交通網(wǎng)聯(lián)深度融合的城市智能交通技術(shù)

文/劉軍

1 引言

目前，分析和理解交通問(wèn)題往往受依賴(lài)數(shù)據(jù)源約束。最新興技術(shù)，目前正朝著車(chē)輛-基礎(chǔ)設(shè)施-行人環(huán)境和大數(shù)據(jù)相互連接的方向發(fā)展，使得多源數(shù)據(jù)更容易和更便宜地收集，存儲(chǔ)，分析，使用和傳播。相互網(wǎng)聯(lián)的環(huán)境還使系統(tǒng)更加靈活，以便實(shí)時(shí)管理并且可以實(shí)施控制措施以改進(jìn)系統(tǒng)性能。擁有，車(chē)輛，基礎(chǔ)設(shè)施和行人的互聯(lián)環(huán)境，可以通過(guò)同伴連接協(xié)議或通過(guò)5G或更高級(jí)的集中式系統(tǒng)電信網(wǎng)絡(luò)交換信息。這樣的技術(shù)被認(rèn)為是人工智能與交通網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的深度融合體現(xiàn)，也是城市生態(tài)系統(tǒng)最具潛力的技術(shù)之一。信息的互動(dòng)和交流可以發(fā)生車(chē)對(duì)車(chē)（V2V），車(chē)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I），行人對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（P2I），或車(chē)輛到行人（V2P）?？紤]到各個(gè)單元的獨(dú)特之處，對(duì)了解當(dāng)前智能交通是至關(guān)重要，這樣的系統(tǒng)可以適應(yīng)與連接環(huán)境一起工作。本文旨在回顧當(dāng)前智能化趨勢(shì)交通系統(tǒng)（ITSs）和智能城市的基礎(chǔ)上，對(duì)人工智能技術(shù)與交通網(wǎng)聯(lián)深度融合的城市智能交通技術(shù)進(jìn)行分析和整理。最后，提供了對(duì)未來(lái)ITS和智能城市的見(jiàn)解。

2 智能交通系統(tǒng)（ITSs）的當(dāng)前趨勢(shì)

旅行需求造成的擁堵，交通事故和污染問(wèn)題，由于各種各樣車(chē)輛數(shù)量的巨大增長(zhǎng)而變得更加嚴(yán)重，包括車(chē)輛交通，公共交通，貨運(yùn)交通，甚至行人交通。為了解決這些問(wèn)題，ITS有已開(kāi)發(fā)出能夠集成各種系統(tǒng)的子系統(tǒng)，包括傳感，通信，信息傳播和交通控制。任何ITS都需要三個(gè)基本功能組件：數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)（信息）傳輸。數(shù)據(jù)收集組件收集來(lái)自運(yùn)輸系統(tǒng)的所有可觀察信息（例如，交通系統(tǒng)的特定點(diǎn)）道路網(wǎng)絡(luò)，特定路段的平均旅行時(shí)間，乘客乘坐的公交線路等，以進(jìn)一步分析當(dāng)前的交通狀況情況。傳統(tǒng)上，感應(yīng)環(huán)路檢測(cè)器，根據(jù)感應(yīng)電流檢測(cè)車(chē)輛的存在通過(guò)車(chē)輛和氣動(dòng)管的循環(huán)，檢測(cè)基于管內(nèi)壓力變化的用于收集交通量和速度等基本。但是，由于其實(shí)施成本高，這些方法在實(shí)施過(guò)程中逐漸增加不太受歡迎，特別是在擁擠的地區(qū)。由于傳感和成像技術(shù)的進(jìn)步，攝像機(jī)和射頻識(shí)別（RFID）掃描儀越來(lái)越多被考慮用于交通數(shù)據(jù)收集。相機(jī)可以安裝在網(wǎng)絡(luò)中的不同位置以收集流量視頻，這也為智能城市交通提供了最基本的“眼睛”。

3 深入理解“人工智能+交通網(wǎng)聯(lián)”對(duì)智能城市的影響

上一節(jié)介紹的ITS旨在解決與運(yùn)輸相關(guān)的問(wèn)題并提高運(yùn)輸?shù)恼w效率系統(tǒng)。這些ITS屬于智能移動(dòng)類(lèi)別智能城市的框架，最近幾十年引起了人們的關(guān)注。在文獻(xiàn)中，尚未就智慧城市什么構(gòu)成達(dá)成一個(gè)共識(shí)，有不同的定義。盡管定義多種多樣，但使用先進(jìn)的電子/數(shù)字技術(shù)（如ICT），嵌入ICT或其他電子硬件進(jìn)入城市基礎(chǔ)設(shè)施，改善利益相關(guān)者在系統(tǒng)的不同方面的利益是智慧城市共同的特征。

關(guān)于功能性，智能城市可以分為六種不同的組件：智能治理，智能經(jīng)濟(jì)，智能人力/社會(huì)資本，智能環(huán)境，智能生活和智能移動(dòng)。智能治理旨在利用ICT提高公共部門(mén)組織在管理方面的效率和公共資源透明度，并鼓勵(lì)公眾參與做決定。智能經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)是利用ICT和相關(guān)技術(shù)提高制造鏈生產(chǎn)力的技術(shù)并加強(qiáng)和加強(qiáng)在線交易以促進(jìn)電子商務(wù)。智慧人力/社會(huì)資本旨在改善教育公民通過(guò)提供的水平和積極的公眾參與從其他組成部分產(chǎn)生智慧城市的豐富信息。智能環(huán)境的目標(biāo)是減少污染和解決其他環(huán)境問(wèn)題，最終目標(biāo)是通過(guò)使用技術(shù)改善/實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展。智能生活尋求提高生活質(zhì)量，例如，安全，住房質(zhì)量，社會(huì)凝聚力等。

特別地，通過(guò)在城市內(nèi)實(shí)施先進(jìn)技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。智能移動(dòng)，有時(shí)被認(rèn)為是由于注重高效運(yùn)輸，也是網(wǎng)聯(lián)人與城市的重要組成部分。目前一些學(xué)者嘗試使用先進(jìn)的ICT來(lái)優(yōu)化物流和運(yùn)輸系統(tǒng)，為乘客和貨運(yùn)提供高效，安全，環(huán)保的服務(wù)?；谶@些組件，各種各樣指標(biāo)（例如，當(dāng)?shù)乜蛇_(dá)性，生產(chǎn)率，排放等）具有被來(lái)用于評(píng)估智能城市和城市的表現(xiàn)，幫助決策者制定政策的重要指標(biāo)，為創(chuàng)建更智能的城市鋪平道路。在智能移動(dòng)和ITS的背景下，基于傳感器和利益相關(guān)者的可用信息，各種估計(jì)，預(yù)測(cè)，管理和控制方法必須真實(shí)實(shí)施。與運(yùn)輸有關(guān)的問(wèn)題的特點(diǎn)是數(shù)量眾多具有參數(shù)關(guān)系的變量未被充分理解，大量不完整的數(shù)據(jù)，目標(biāo)和限制不明確。

最近，人工智能相關(guān)技術(shù)，具有獨(dú)特的知識(shí)建設(shè)實(shí)力，已被智能移動(dòng)和ITS所采用。AI是機(jī)器在合理地感知到的智能表現(xiàn)環(huán)境（分析來(lái)自各種傳感器的數(shù)據(jù)），以及做出理性決策，最大限度地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。對(duì)于運(yùn)輸問(wèn)題通常采用的AI方法涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）具有執(zhí)行非線性的能力，通過(guò)考慮輸入和輸出之間的映射隱藏層，解決適合運(yùn)輸問(wèn)題變量之間的參數(shù)關(guān)系。在現(xiàn)有研究中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見(jiàn)被用于：狀態(tài)估計(jì)/預(yù)測(cè)，事件檢測(cè)，交通/基礎(chǔ)設(shè)施控制，以及行為分析。類(lèi)似對(duì)于ANN，支持向量機(jī)技術(shù)（SVM）是監(jiān)督學(xué)習(xí)分析輸入數(shù)據(jù)的模型，但更側(cè)重于分類(lèi)階段/場(chǎng)景。在ITS的背景下。與ANN和SVM不同，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是唯一的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可控制變量的概率和條件依賴(lài)性的統(tǒng)計(jì)模型，在ITS研究中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已被用于各種運(yùn)輸問(wèn)題，但主要用于預(yù)測(cè)交通和事故/事故何時(shí)發(fā)生的相關(guān)問(wèn)題。

4 現(xiàn)代城市智能移動(dòng)交通的網(wǎng)聯(lián)環(huán)境及深度融合的未來(lái)發(fā)展

由于ICT和相關(guān)傳感技術(shù)的重大進(jìn)步，目前的趨勢(shì)是安裝和使用車(chē)輛自動(dòng)化通信系統(tǒng)（VACS）。 VACS有被證明能夠改善個(gè)人的安全性，舒適性和便利性，以及聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛的排放。VACS可以通過(guò)交通管制提高效率發(fā)揮促進(jìn)全球流量的潛力。未來(lái)十年，連接配備自動(dòng)化VACS的車(chē)輛數(shù)量將迅速增加。同時(shí)，常規(guī)人駕車(chē)輛（RHVs）將繼續(xù)在短期內(nèi)在市場(chǎng)中發(fā)揮重要作用。因此，擁有智能駕駛技術(shù)的車(chē)輛，滲透到市場(chǎng)可能會(huì)帶來(lái)在高速公路網(wǎng)絡(luò)性能和交通流量效率上的改善。它還可以實(shí)現(xiàn)控制方案，例如個(gè)別車(chē)輛速度和車(chē)道變換。由于信息通信技術(shù)的進(jìn)步和日益普及的智能設(shè)備，在交通相關(guān)的環(huán)境中的想法背景已經(jīng)延伸，現(xiàn)在已經(jīng)超越了物理邊界。在現(xiàn)有中，交通網(wǎng)絡(luò)通常按照指示進(jìn)行建模（僅限與運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施）。但是，交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該包括人類(lèi)，物質(zhì)基礎(chǔ)設(shè)施，道路標(biāo)記和多形式聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)。因此，它更合理考慮多種不同類(lèi)型的對(duì)象在智能網(wǎng)聯(lián)交通中的表現(xiàn)?，F(xiàn)在已經(jīng)有越來(lái)越多的討論，來(lái)嘗試構(gòu)建一個(gè)靈活的分層交通網(wǎng)絡(luò)模型，整合數(shù)字化中的物理，語(yǔ)義，邏輯和感知網(wǎng)絡(luò)重建智能城市交通網(wǎng)聯(lián)空間。

除了各種傳感器可以收集的物理數(shù)據(jù)外，從網(wǎng)絡(luò)來(lái)源收集的公眾態(tài)度和看法（例如，社交網(wǎng)絡(luò)），也可以被用作交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源。因此，未來(lái)的ITS應(yīng)該使用這些數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)控和管理系統(tǒng)。提取來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源有用和有意義的信息。（例如，Twitter或者微博等平臺(tái)上發(fā)布的公眾評(píng)論），建議可采用自然語(yǔ)言處理（NLP）的算法用于數(shù)據(jù)分析的預(yù)定義語(yǔ)義結(jié)構(gòu)。NLP算法應(yīng)該能夠檢測(cè)社交事件和公眾意見(jiàn)可能會(huì)導(dǎo)致的潛在交通問(wèn)題（例如，足球比賽），或揭示公眾對(duì)運(yùn)輸系統(tǒng)/現(xiàn)行政策的看法。

5 總結(jié)

綜上所述，可以看出智能交通是智能城市構(gòu)建中的重要組成部分，未來(lái)智能網(wǎng)聯(lián)交通屬于多個(gè)層次的連接環(huán)境（即網(wǎng)絡(luò)，社交和物理）。鑒于此理解，本文從ITSs與人工智能深度融合的角度提供一些智能城市的發(fā)展見(jiàn)解，包括：分析來(lái)自網(wǎng)絡(luò)資源的信息等等。本文的研究為豐富人工智能技術(shù)與交通網(wǎng)聯(lián)深度融合的城市智能交通技術(shù)提供新的思路。