國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)研究熱點及演化趨勢分析

趙娜，王旭東，2，雷聰聰

（1.長沙理工大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，湖南 長沙 410114；2.中國鐵建投資集團有限公司，廣東 珠海 519000）

近年來，中國的城鎮(zhèn)化、機動化進程不斷加快，城市的交通需求量不斷增長，民眾出行需求日益提高，交通問題也日益凸顯。由于交通基礎(chǔ)設(shè)施的修建速度與交通需求量的增長速度之間存在差異，城市交通始終面臨著超負荷運轉(zhuǎn)、安全事故頻發(fā)、排放污染嚴重等問題。但究其本質(zhì)，交通需求與供給分配之間不平衡的矛盾才是造成這些現(xiàn)象的根本原因。目前，智能交通系統(tǒng)（intelligent traffic system，ITS）作為信息技術(shù)、通信技術(shù)、控制技術(shù)與人工智能等先進技術(shù)在交通領(lǐng)域的綜合應(yīng)用系統(tǒng)，對于解決交通供需矛盾以及緩解這些交通問題有著不可忽視的作用［1］。在國際上，歐洲、美國、日本等發(fā)達國家爭相布局ITS 相關(guān)產(chǎn)業(yè)，利用自身技術(shù)優(yōu)勢，搶占市場先機與行業(yè)優(yōu)勢地位。而與其他國家和地區(qū)相比，中國在ITS 領(lǐng)域的研究仍有較大差距，其前沿技術(shù)多低水平重復(fù)、政府頂層設(shè)計作用有限、行業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模小等問題較為突出［2］。因此，為實現(xiàn)交通強國戰(zhàn)略、促進中國ITS 領(lǐng)域高效發(fā)展，中國亟須打造多方共贏的交通運輸信息化治理體系［3］。

1994年，國際學(xué)界初步界定了ITS的內(nèi)涵，迄今為止，ITS 已經(jīng)發(fā)展成為一種集多技術(shù)于一體的綜合交通系統(tǒng)，這些技術(shù)包括車輛控制系統(tǒng)、交通監(jiān)控系統(tǒng)、旅行信息系統(tǒng)等，并且隨著科技的發(fā)展，各類高新技術(shù)在不斷改進其領(lǐng)域內(nèi)的各個子系統(tǒng)功能，ITS 也逐漸成為眾多學(xué)者的熱門研究方向。NARANJO 等［4］提出了利用人工智能技術(shù)改進車輛控制系統(tǒng)。NGUYEN 等［5］建立了一種基于遙測傳輸協(xié)議的實時交通擁堵監(jiān)測系統(tǒng)。PETERSEN等［6］研發(fā)了公交出行時間預(yù)測系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用呈現(xiàn)出多元發(fā)展的趨勢。在交通信息服務(wù)方面，趙祥模等［7］提出了交通信息服務(wù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)云平臺及智能化設(shè)施發(fā)布實時交通信息。在提升既有交通設(shè)施效率方面，嚴海等［8］針對公交車不能按時到站的問題，通過建立數(shù)值仿真模型，提出了實時的公交車速度控制方法。代壯等［9］建立了半自動駕駛公交車輛調(diào)度優(yōu)化模型，該模型有效地降低了公交車輛運行成本，縮短了乘客候車時間。而在節(jié)能減排方面，低碳、高效、大容量的綠色交通系統(tǒng)以及清潔能源運載工具的推廣，極大地提升了城市的宜居質(zhì)量。

綜上所述，本研究擬系統(tǒng)分析ITS 最新研究熱點，探究其在近些年來的發(fā)展。本研究選用科學(xué)計量方法，對國內(nèi)外ITS 方面的研究繪制可視化圖譜，深入解讀其研究發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)歸納ITS 的發(fā)展趨勢，為中國交通強國戰(zhàn)略建設(shè)任務(wù)的開展與ITS 相關(guān)學(xué)術(shù)問題的深入研究提供借鑒。

1 研究說明

1.1 研究數(shù)據(jù)與工具

本研究的數(shù)據(jù)來源于中國期刊的中國國家知識基礎(chǔ)設(shè)施（China national knowledge infrastructure，CNKI）全文數(shù)據(jù)庫和Web of Science 核心期刊數(shù)據(jù)庫（下文簡稱為WOS）。在CNKI 中，以“智能交通系統(tǒng)”為檢索詞，分別選取中文核心、中文社會科學(xué)引文索引（chinese social science citation index，CSSCI ）、中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫（chinese science citation database， CSCD）進行高級檢索，檢索時間設(shè)為2012～2020 年，剔除與主題無關(guān)的期刊后，將搜索到的553篇文獻作為本研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一。然后，在WOS 中，搜索英文主題“intelligent transportation system”“intelligent transport system”，將文獻類型設(shè)為“article”，檢索時間也設(shè)為2012～2020 年，對相關(guān)研究領(lǐng)域進行篩選，去除與主題不符的文獻，最終得到2 505 篇文獻。通過對這些文獻進行統(tǒng)計，得到了國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)發(fā)文總量年度分布，如圖1所示。

圖1 2012～2020年國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)發(fā)文總量年度分布Fig. 1 Statistics on the literature of intelligent transportation systems at home and abroad from 2012 to 2020

從圖1 可以發(fā)現(xiàn)，在2012～2020 年期間，智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的發(fā)文量總體呈上升趨勢。其中，2012～2017年屬于平穩(wěn)發(fā)展階段，而2017～2020年屬于爆發(fā)式增長階段，特別是2018 年，該領(lǐng)域的發(fā)文量比2017 年的增長了51.6%，表明ITS 受到國內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注。本研究所使用工具為可視化軟件CiteSpace，該軟件通過共引理論和尋徑算法，對特定學(xué)科或領(lǐng)域的科學(xué)文獻進行分析，能對其進行可視化處理，表征該學(xué)科或者領(lǐng)域的演化趨勢，探究其內(nèi)部發(fā)展規(guī)律。CiteSpace 科學(xué)計量軟件使用基于時序的可視化方法，能分析特定某一主題隨時間的變化趨勢。若將其與聚類算法配合使用，可以探究隨時間推移凸現(xiàn)的主題類別，其在國內(nèi)外的各個學(xué)科領(lǐng)域都得到了十分廣泛的應(yīng)用［10］。

1.2 研究整體特征

1.2.1 中國以外的國家和地區(qū)的研究特征分析

根據(jù)在2012～2020 年期間的搜索數(shù)據(jù)，利用CiteSpace 繪制中國以外的國家和地區(qū)在該領(lǐng)域發(fā)文的可視化圖譜，結(jié)果如圖2（a）所示；繪制中國以外的國家和地區(qū)的ITS 涉及的學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展圖譜，結(jié)果如圖2（b）所示。

圖2 中國以外的國家和地區(qū)的ITS研究特征Fig. 2 Distribution of foreign ITS research characteristics

1） ITS研究發(fā)文國家（地區(qū)）分布。

從圖2（a）中可以看出不同國家（地區(qū)）在ITS 領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)文量。圖譜中的節(jié)點半徑越大，來自該國家（地區(qū)）的發(fā)文量就越多；節(jié)點半徑越小，來自該國家（地區(qū)）的發(fā)文量就越少。節(jié)點間的連線表示國家（地區(qū)）間合作程度，線條越粗，則兩個國家（地區(qū)）間的合作越多；反之，若線條越細，則兩個國家（地區(qū)）間的合作就越少。

從圖2（a）中可以發(fā)現(xiàn)，ITS 領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)文量排名靠前的國家（地區(qū)）有美國、英國、澳大利亞、韓國、加拿大、法國、新加坡等，表明這些國家（地區(qū)）在研發(fā)ITS 方面具有強勁的科技實力。從國家層面看，美國、歐洲、韓國等作為最早進行ITS 研發(fā)與創(chuàng)新的國家（地區(qū)），它們在ITS 研究領(lǐng)域占據(jù)了重要位置；從國家（地區(qū)）間的合作網(wǎng)絡(luò)來看，國家（地區(qū)）間合作聯(lián)系緊密，這也從側(cè)面體現(xiàn)了這些國家（地區(qū)）對ITS研究的重視程度。

2） 中國以外國家和地區(qū)ITS涉及學(xué)科分布。

從圖2（b）中可以發(fā)現(xiàn)，從對WOS的數(shù)據(jù)分析來看，在ITS 的大類下，除交通工程領(lǐng)域外，涉及較多的學(xué)科領(lǐng)域有土木工程（978 篇文獻）、電氣與電子工程（850 篇文獻）、通信工程（235 篇文獻）、公共環(huán)境與職業(yè)健康（90 篇文獻）、機械工程（77 篇文獻）、經(jīng)濟學(xué)（68 篇文獻）等。土木工程、電氣與電子工程仍是ITS 的主要合作學(xué)科領(lǐng)域，表明先進的交通基礎(chǔ)設(shè)施、電子傳感、控制技術(shù)是ITS 的重要組成部分。通信工程、公共環(huán)境與職業(yè)健康、機械工程等領(lǐng)域的發(fā)文量均大致呈穩(wěn)步增長的趨勢，據(jù)此也可判斷ITS 與通信技術(shù)、機械工程、安全健康等學(xué)科的融合發(fā)展逐漸成了中國以外國家和地區(qū)ITS 研究的熱門方向。

1.2.2 中國研究特征分析

根據(jù)在2012～2020 年期間的搜索數(shù)據(jù)，利用CiteSpace 繪制中國研究機構(gòu)發(fā)文量排名柱狀圖，結(jié)果如圖3（a）所示；根據(jù)搜索的CNKI 篩選數(shù)據(jù)，繪制中國的ITS 涉及的學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展圖譜，結(jié)果如圖3（b）所示。

圖3 中國研究特征分布Fig. 3 Distribution of research characteristics in China

1） 中國ITS研究發(fā)文機構(gòu)分布。

從圖3（a）中可以發(fā)現(xiàn)，中國在2012～2020年間與ITS 主題相關(guān)的總發(fā)文量為194 篇。中國的清華大學(xué)的ITS發(fā)文量居首位，共計37篇；其次為東南大學(xué)和中國科學(xué)院，分別為36 篇和32 篇。排名前三位的機構(gòu)發(fā)文量占中國2012～2020年ITS主題相關(guān)總發(fā)文量的54.12%，發(fā)文篇數(shù)大于等于10 篇以上機構(gòu)占總發(fā)文機構(gòu)的92.78%。從這些數(shù)據(jù)來看，中國在ITS 領(lǐng)域的研究多集中于具有雄厚實力的理工類高等院校及科研院所。從這些研究機構(gòu)所屬的行政區(qū)域來看，中國對ITS 展開研究的機構(gòu)多分布在北京市、南京市、杭州市、大連市等經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)，中西部地區(qū)僅有西安市的長安大學(xué)一所。這表明中國ITS 研究多集中于人口稠密、經(jīng)濟與科技研究水平均較高的東部地區(qū)；而在人口稀疏、經(jīng)濟與科技水平相對靠后的中西部地區(qū)，ITS 方面的研究開展得較少。

2） 中國ITS涉及學(xué)科分布。

從圖3（b）中可以發(fā)現(xiàn)，中國ITS 領(lǐng)域的研究涉及較多的學(xué)科有公路與水路運輸（349 篇文獻）、計算機軟件應(yīng)用（191 篇文獻）、自動化技術(shù)（67 篇文獻）、電信技術(shù)（49 篇文獻）、鐵路運輸（46 篇文獻）、汽車工業(yè)（40 篇文獻）等。公路與水路運輸、計算機軟件與應(yīng)用仍是中國ITS 研究的主要涉及領(lǐng)域，表明這些學(xué)科在中國ITS 研究中占據(jù)主導(dǎo)地位。其次，自動化技術(shù)、電信技術(shù)、汽車工業(yè)等學(xué)科領(lǐng)域的ITS 發(fā)文量均大致呈穩(wěn)步增長趨勢。據(jù)此可以預(yù)測中國ITS 與這些領(lǐng)域的聯(lián)系將會繼續(xù)加強，并逐步成為新的研究熱點。

2 國內(nèi)外ITS研究熱點與演化

2.1 中國以外國家和地區(qū)ITS研究熱點與趨勢

2.1.1 高被引文獻分析

高被引文獻是某一研究領(lǐng)域最具代表性的文章，對其進行分析有助于發(fā)掘該學(xué)科領(lǐng)域的熱點與前沿問題［11］。因此，本研究對WOS 高被引文獻進行了統(tǒng)計分析，得到2012～2020 年中國以外國家和地區(qū)的高被引文獻，并依據(jù)引用次數(shù)，對其進行了排名，結(jié)果見表1。

表1 中國以外國家和地區(qū)ITS領(lǐng)域高被引論文Table 1 Highly cited papers in ITS field from countries and regions outside of China

自20 世紀80 年代以來，短期交通流預(yù)測一直是ITS 研究與應(yīng)用的重要組成部分，VLAHOGIANNI等［12］就對在短期交通流預(yù)測方面存在的問題做了總結(jié)和歸納，并提出了其中10個未來研究的重點方向。LIPPI 等［13］對以往的短期交通流預(yù)測方法進行了系統(tǒng)的對比和分析。近年來，車輛自動駕駛、自動巡航逐漸成為ITS 研究的重點，MILANéS 等［14-15］基于實際實驗數(shù)據(jù)，開發(fā)了自適應(yīng)巡航控制（adaptive cruise control，ACC）和合作巡航控制（cooperative adaptive cruise control ，CACC）系統(tǒng)模型。DI等［16］針對車隊排列問題，提出了新的分布式控制協(xié)議。PETIT 等［17］就自動駕駛潛在的隱私安全、網(wǎng)絡(luò)攻擊等問題進行了深入研究，并提出對應(yīng)策略。交叉口協(xié)同控制是ITS研發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，LEE等［18］設(shè)計了在車輛完全自動化的情況下的交叉口控制算法（cooperative control algorithm for vehicle at intersection，CCAVI）。 在ITS 擴展研究方面，MENOUAR 等［19］提出了將無人機應(yīng)用在智能交通系統(tǒng)的方法，該方法可提高智能交通系統(tǒng)的靈活性。MOREIRA-MATIAS 等［20］認為ITS 也可以應(yīng)用在高效的出租車調(diào)度、需求預(yù)測、省時尋路等方面。綜上所述，提升ITS 在交通流精準預(yù)測方面能力、車輛自動駕駛及交叉口協(xié)同控制、ITS 擴展研發(fā)等是近些年來中國以外國家和地區(qū)ITS研究的熱點方向。

2.1.2 關(guān)鍵詞分析

研究熱點是指某領(lǐng)域在一定的時期內(nèi)，研究關(guān)注量較大的科學(xué)主題［22-23］。本研究借助CiteSpace軟件，繪制文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜來展示關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系，以此反映中國以外國家和地區(qū)在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的熱點與動態(tài)前沿，結(jié)果如圖4所示。在圖4中，圖譜中每個年輪代表一個關(guān)鍵詞，年輪半徑的大小代表以該詞作為關(guān)鍵詞的文獻數(shù)量的多少，年輪半徑越大，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的詞頻越高，其與文章主題相關(guān)性也越強；反之，年輪半徑越小，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的詞頻越低，其與文章主題相關(guān)性也越弱。詞匯的中心性指的是該詞匯在全部關(guān)鍵詞中的中心程度，如果某關(guān)鍵詞的中心性大于等于0.1，則該詞匯為科研網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點，且其中介作用較強；反之，如果某關(guān)鍵詞的中心性小于0.1，則該詞匯不是科研網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點，其中介作用也相對較弱。這些年輪最外圈寬度代表中心性，最外圈年輪越寬，關(guān)鍵詞的中心性越大；最外圈年輪越窄，關(guān)鍵詞的中心性越小。年輪間的連線粗細代表兩個關(guān)鍵詞共線關(guān)系的強弱。

圖4 WOS數(shù)據(jù)庫智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Fig. 4 WOS database intelligent transportation system keyword co-exist network

從圖4 中可以發(fā)現(xiàn)，WOS 數(shù)據(jù)庫智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵詞均較為集中，且關(guān)鍵詞四周分布較為均勻，表明其所研究領(lǐng)域主題較為集中，沒有局限于單一研究方向，各領(lǐng)域間聯(lián)系較為緊密。

通過對ITS 的高頻關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計，得到最常用的前20位高頻關(guān)鍵詞，結(jié)果見表2。

表2 （續(xù)）

表2 中國以外國家和地區(qū)的智能交通系統(tǒng)最常見的前20個關(guān)鍵詞Table 2 The top 20 most commonly used keywords in ITS field in countries and regions outside of China

由表2可知，外文文獻中ITS的研究領(lǐng)域主要聚焦于交通出行安全，如adaptive cruise control（自適應(yīng)巡航控制）、behavior（行為）、security（安全）等關(guān)鍵詞的搜索頻率較高［24-25］。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，中國以外國家和地區(qū)的交通事故發(fā)生率與致死率均遠低于中國的交通事故發(fā)生率與致死率，這與中國以外國家和地區(qū)的學(xué)者注重交通出行安全方面的研究密不可分［26-27］。

由表2 還可知，外文文獻對于model（模型）、algorithm（算法）、neural network（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、optimize（優(yōu)化）、communication（交流）等關(guān)鍵詞的關(guān)注較為密切，表明提升ITS 計算性能的基礎(chǔ)學(xué)科是中國以外國家和地區(qū)的交通領(lǐng)域的熱點議題［28-29］。而在實際應(yīng)用方面，除adaptive cruise control（自適應(yīng)巡航控制）、behavior（行為）、security（安全）外，較多研究聚焦于traffic（交通）、intelligent vehicle（智能交通設(shè)備）、prediction（預(yù)測）、tracking（軌跡追蹤）等方面［30-31］。traffic（交通）和prediction（預(yù)測）等關(guān)鍵詞主要出現(xiàn)在車輛流及異質(zhì)流預(yù)測中，這兩者是目前智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域研究的熱點。intelligent vehicle（智能交通工具），又稱self-driving vehicle（自驅(qū)動交通工具）主要涵蓋環(huán)境感知、定位及地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃決策、運動控制等方面的內(nèi)容，它們均是ITS 領(lǐng)域的重要研究課題［32-33］。tracking（軌跡追蹤）這一關(guān)鍵詞主要出現(xiàn)在自動駕駛車隊、伴隨車輛、車輛監(jiān)測等方面的研究中，多用于交通控制與誘導(dǎo)、稽查布控、應(yīng)急搶險救災(zāi)等工作，這些研究具有較高的社會意義。

2.1.3 研究趨勢演變

收集中國以外國家和地區(qū)的智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵詞，對其進行時區(qū)劃分，結(jié)果如圖5所示。對關(guān)鍵詞的時區(qū)劃分進行分析與研判，并結(jié)合CiteSpace 關(guān)鍵詞突現(xiàn)度，可將研究區(qū)間劃分為兩個階段：

圖5 國外智能交通系統(tǒng)時區(qū)演化階段Fig. 5 Time zone evolution of foreign intelligent transportation systems

第一階段（2012～2015 年）：此階段涉及的關(guān)鍵詞數(shù)量最多，主要有ITS、traffic prediction（交通預(yù)測）、intelligent vehicle（智能交通工具）、energy consumption（能源消耗）、advanced driving assistance system（先進駕駛輔助系統(tǒng)）、traffic control（交通控制）、traffic safety（交通安全）、framework（框架）、traffic engineering（交通工程）等。此階段研究主題多為ITS 奠基性理論與技術(shù)，后續(xù)研究基本都是以該階段的研究工作為基礎(chǔ)，在其之上進行深入的研究與應(yīng)用。

第二階段（2016～2020 年）：該階段的重點研究方向有feature extraction（特征提取）、deep learning（深度學(xué)習(xí)）、data analysis（數(shù)據(jù)分析）、consensus control（一致性控制）、traffic engineering calculations（交通工程計算）、人工智能（artificial intelligence，AI）等。WUTHISHUWONG 等［34］采用多智能體概念對交通網(wǎng)絡(luò)進行了建模。TANG 等［35］基于機器學(xué)習(xí)的車載網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)了高度動態(tài)的智能系統(tǒng)。值得注意的是，在此階段，數(shù)據(jù)作為重要的戰(zhàn)略資源，開始引起學(xué)界的廣泛關(guān)注，從數(shù)據(jù)缺失到數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)的價值愈發(fā)顯著。CHEN等［36］運用交通大數(shù)據(jù)，挖掘其外部價值，給交通系統(tǒng)提供了更便利、更可靠的服務(wù)。NKENYEREYE 等［37］提出了專門用于安全車輛云計算的交通數(shù)據(jù)傳播和分析協(xié)議。將人工智能（artifictal intelligence，AI）、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)綜合起來，解決交通領(lǐng)域的科學(xué)研究問題在這一階段逐漸成為主流的研究趨勢與熱點。

2.2 中國ITS研究熱點與趨勢

2.2.1 高被引文獻分析

本研究對2012～2020 年的CNKI 篩查數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計與分析，得到了這些年來中國高被引文獻表，見表3。

表3 中國ITS領(lǐng)域高被引文獻Table 3 Highly cited pagers in ITS field in China

由表3 可知，在ITS 頂層設(shè)計方面，陸化普等［38］認為數(shù)據(jù)是ITS 研究設(shè)計的基礎(chǔ)，交通大數(shù)據(jù)將會引領(lǐng)ITS 的深度變革。冉斌等［42］則認為ITS 的發(fā)展應(yīng)該從“聰明的系統(tǒng)”起步，逐漸發(fā)展到“聰明的車和路”的高級階段。趙祥模［7］則提出了泛在交通信息融合系統(tǒng)，該系統(tǒng)將先進的泛在網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同感知、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)與ITS 結(jié)合起來，得到了較好的效果。在交通流預(yù)測方面，于榮等［39］以順暢流、平穩(wěn)流、擁擠流、堵塞流為標簽，對道路交通狀態(tài)進行分類，提高了交通流的預(yù)測精度。楊帆等［44］建立了在車路協(xié)同下多智能體的微觀交通流模型；李穎宏等［43］利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析了歷史交通數(shù)據(jù)的時空特性，結(jié)合多種組合預(yù)測方式，實現(xiàn)了短時交通流預(yù)測。在道路交叉口交通控制方面，張存保等［45］改進了道路交叉口信號控制流程，建立車路協(xié)同環(huán)境下的交叉口仿真模型。在交通大數(shù)據(jù)方面，趙鵬軍［40］采用大數(shù)據(jù)方法，采用ITS 技術(shù)，提高了交通流的預(yù)測精度，提升了公交運行實時監(jiān)控水平，緩解城市交通擁堵。在ITS子系統(tǒng)方面，張紀升等［46-47］針對智慧高速公路，提出了“端-管-云”思路的技術(shù)架構(gòu)。綜上所述，提高交通流預(yù)測精準度、構(gòu)建科學(xué)完善的ITS子系統(tǒng)是這一階段中國ITS研究的主要趨勢。

2.2.2 研究關(guān)鍵詞解析

將篩查得到的CNKI 數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace 科學(xué)計量軟件進行分析，得到中國智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果如圖6所示，并據(jù)此建立高頻關(guān)鍵詞表，結(jié)果見表4。

表4 中國智能交通系統(tǒng)最常見的前20的關(guān)鍵詞Table 4 The top 20 most commonly used keywords in ITS field in China

圖6 CNKI數(shù)據(jù)庫智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Fig. 6 CNKI database intelligent transportation system keyword co-exist network

在圖6中，節(jié)點外圈環(huán)的厚度越大，節(jié)點的重要性越高。節(jié)點間連線的顏色深淺代表節(jié)點首次建立連接的時間，顏色越深，節(jié)點間發(fā)生連接時間越晚；反之，顏色越淺，節(jié)點間發(fā)生連接的時間越早。

從表4 中可以看出，中心性排名前五的關(guān)鍵詞為智能交通系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、車路協(xié)同、車聯(lián)網(wǎng)。從圖6 中可看出，這些關(guān)鍵詞之間的連線顏色多為深色，表明中國智能交通系統(tǒng)研究與新興技術(shù)開發(fā)間聯(lián)系時間較晚。圖6中與云計算相關(guān)的節(jié)點（如云控系統(tǒng)、云控交通信號管控、云控基礎(chǔ)平臺等）之間的連線為深色，表明這些均是中國智能交通系統(tǒng)的熱點研究方向。大數(shù)據(jù)及云控制技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新，為其他各領(lǐng)域的研發(fā)與創(chuàng)新帶來新的機遇。在實際應(yīng)用層面，車輛檢測、地圖匹配、 車路協(xié)同、交通控制、公共交通等均為中國的研究熱點。其中，車輛檢測主題主要涉及交通流監(jiān)測［48-49］、車輛行為檢測［50］等方面；地圖匹配及車路協(xié)同主題則代表ITS 領(lǐng)域的關(guān)鍵定位技術(shù)［51］及短程通信技術(shù)研發(fā)方面，精準的衛(wèi)星定位技術(shù)及高效的短程數(shù)據(jù)通信可為ITS 提供更加精確的道路交通定位及導(dǎo)航信息服務(wù)；交通控制、公共交通主題涵蓋了交通信號控制、智能公交協(xié)調(diào)優(yōu)化［52-54］等方面。

2.2.3 研究演化分析

繪制中國智能交通系統(tǒng)時區(qū)圖譜，如圖7所示，并結(jié)合CiteSpace 科學(xué)計量軟件中的關(guān)鍵詞突現(xiàn)度及中國智能交通政策內(nèi)容，將所研究區(qū)間劃分為3個階段。

圖7 國內(nèi)智能交通系統(tǒng)時區(qū)劃分Fig. 7 Time zone division of the domestic intelligent transportation system

第一階段（2012～2013 年）：這階段的代表關(guān)鍵詞有ITS、交通仿真、交通流量預(yù)測、城市軌道交通、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、車路協(xié)同等。在區(qū)域協(xié)同方面，馬慶祿等［55-56］結(jié)合交通物聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)，提出了區(qū)域交通聯(lián)動控制云策略模型。龍瓊等［57-59］基于Q 學(xué)習(xí)理論，對城區(qū)干線交通控制進行系統(tǒng)優(yōu)化。在車路協(xié)同方面，鄧國紅等［60-63］對微觀交通流、巡航控制等模型進行了設(shè)計和優(yōu)化，大幅提升了交通運行的機動性、穩(wěn)定性?？v觀近年來的研究進展，受通信技術(shù)發(fā)展所限，這兩方面始終不能較好地同時滿足低時延、高可靠的要求，故發(fā)展較為緩慢。

第二階段（2014～2017 年）：這階段的代表關(guān)鍵詞為無線傳感網(wǎng)絡(luò)、交通控制、地圖匹配、車聯(lián)網(wǎng)等。在此階段，中國政府頒布了《“十三五”現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃》，該規(guī)劃強調(diào)了建設(shè)智能交通的重要性。地圖匹配是智能交通系統(tǒng)的難點。周成等［64］認為如何在復(fù)雜城市環(huán)境中提高地圖匹配精確性及處理海量數(shù)據(jù)的能力是該領(lǐng)域研究重點。王明月等［65-67］指出實時而準確的短時交通流量預(yù)測是解決復(fù)雜城市交通問題的關(guān)鍵。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是融合汽車、信息、交通等領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的重要技術(shù)，也是未來ITS 發(fā)展的關(guān)鍵。此外，交通信號控制作為誘導(dǎo)車輛合理通行的重要節(jié)點，對城市智能交通的合理規(guī)劃起著重要引領(lǐng)作用。

第三階段（2018～2020 年）：這階段的代表關(guān)鍵詞有深度學(xué)習(xí)、自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、信息物理系統(tǒng)、云控系統(tǒng)、云控基礎(chǔ)平臺等。2019 年9 月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《交通強國建設(shè)綱要》，提出要推動大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、超級計算等前沿技術(shù)與交通行業(yè)深度融合發(fā)展。很多學(xué)者也在不斷嘗試新技術(shù)與交通行業(yè)的結(jié)合應(yīng)用。譚臺哲等［68-69］利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)進行交通標志的識別與檢測。在云控制技術(shù)方面，先進、完善的云控制系統(tǒng)對于解決交通數(shù)據(jù)處理與存儲難題、合理規(guī)劃調(diào)度交通資源并具有顯著優(yōu)勢。李克強等［70-72］提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車云控系統(tǒng)，該系統(tǒng)可顯著降低車輛運行成本，減少交通事故，提升道路通暢性。

綜上所述，不難發(fā)現(xiàn)，中國智能交通系統(tǒng)的發(fā)展與國家政策緊密相關(guān)，具有較強的政策引導(dǎo)效應(yīng)，且基于人工智能等各類信息技術(shù)與交通領(lǐng)域的融合發(fā)展亦是中國ITS研究的重點與趨勢。

3 結(jié)論與展望

3.1 研究結(jié)論

通過對國內(nèi)外ITS 基礎(chǔ)知識及熱點前沿研究進行統(tǒng)計分析，得出結(jié)論：

近年來，國內(nèi)外研究學(xué)者在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域研究熱度持續(xù)升溫。中國以外國家和地區(qū)的研究國家（地區(qū)）中，美國、歐洲、韓國、新加坡等國家（地區(qū)）的發(fā)文量較多，這些均是ITS 研究的傳統(tǒng)強國（地區(qū)），國家（地區(qū)）間的聯(lián)系也較為緊密。在中國的研究機構(gòu)中，交通理工類的高等院校是研究的主要力量，且其地域上也呈東部密集，西部稀疏的特點。從涉及學(xué)科方面看，國內(nèi)外的ITS 研究均越來越表現(xiàn)出與多學(xué)科、多領(lǐng)域融合的趨勢，且ITS 與通信、電子信息、汽車機械等學(xué)科和領(lǐng)域的聯(lián)系日益緊密。

從ITS 高被引文獻來看，國內(nèi)外研究均注重交通流預(yù)測、車路協(xié)同、ITS 系統(tǒng)擴展研發(fā)等方面。從研究熱點來看，國內(nèi)外研究均呈ITS 與前沿技術(shù)交叉融合的特征。從發(fā)展趨勢來看，國內(nèi)外研究存在一定的差異，中國以外國家和地區(qū)多以基礎(chǔ)研究為主，注重通過技術(shù)發(fā)展破解交通系統(tǒng)研發(fā)難題；而中國的研究則呈現(xiàn)政策引領(lǐng)發(fā)展的特征，其研究更多聚焦于區(qū)域協(xié)同、交通控制、云控系統(tǒng)等方面。

此外，交通大數(shù)據(jù)是國內(nèi)外研究者普遍關(guān)注的重點，大數(shù)據(jù)研究的發(fā)展對于ITS 的理論與應(yīng)用影響深遠。與中國以外國家和地區(qū)的研究相對比，中國的研究更側(cè)重于公共交通、電子停車不收費系統(tǒng)（electronic toll collection，ETC）等交通整體性規(guī)劃對于提升區(qū)域乃至全國經(jīng)濟發(fā)展的應(yīng)用等，且其對于ITS 的頂層架構(gòu)理念及其系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用也在逐步深入。

3.2 研究展望

綜合國內(nèi)外ITS發(fā)展趨勢，未來中國ITS研發(fā)與應(yīng)用可著重考慮以下幾個方面：

1） ITS基礎(chǔ)核心技術(shù)。

從全球化趨勢來看，各國對于ITS 技術(shù)的研發(fā)投入與深度都將達到一個全新的水平，其發(fā)展演變將在現(xiàn)有基礎(chǔ)上不斷提升，都致力于實現(xiàn)研發(fā)新突破，掌握核心技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)輸出。對于中國來說，首先是研發(fā)更具中國特色的ITS 技術(shù)，不斷提升ITS智能化水平，如多流向車輛檢測算法、區(qū)域協(xié)同控制算法等；其次是智能交通模擬仿真技術(shù)，其對于打破技術(shù)封鎖、豐富道路交通智能化應(yīng)用、提升道路運行管理水平至關(guān)重要；最后是在大數(shù)據(jù)背景下，重點關(guān)注交通數(shù)據(jù)獲取、處理、存儲等，如何在云端及邊緣端實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效、準確提取，降低計算處理維度，解決海量數(shù)據(jù)存儲難題，是未來研究的重要著力點。

2） 車路云協(xié)同一體化。

通過終端網(wǎng)聯(lián)車輛、路端智能設(shè)備、云端處理中心，結(jié)合5G 等先進通信技術(shù)，實現(xiàn)車路云信息共享，進而解決傳統(tǒng)交通信息的傳輸阻滯、視覺盲區(qū)、交通擁堵等難題。目前，中國在單車智能技術(shù)路線上與美國相比，仍有較大差距，而采用車路云協(xié)同一體化路線則有利于中國在科技領(lǐng)域上彎道超車，實現(xiàn)技術(shù)引領(lǐng)。并且對于大規(guī)模區(qū)域協(xié)同控制而言，車路云協(xié)同的優(yōu)勢更加明顯，尤其是對于大量車輛實時協(xié)作控制、保證車輛協(xié)作通信所需信息與數(shù)據(jù)的實時性與可靠性等方面的作用更加顯著。所以，基于先進通信技術(shù)的車路云協(xié)同一體化是未來重要研究方向之一。

3） 混合交通流下ITS研發(fā)。

傳統(tǒng)交通流多為非智能化的車輛組成的單一交通流，而隨著自主駕駛技術(shù)的突破，有人與無人駕駛車輛組成的混合交通流將在未來很長時間內(nèi)占據(jù)主導(dǎo)地位?；诖?，混合交通模式下的ITS 研究也應(yīng)隨之增多。如基于混合交通流的車輛協(xié)同控制優(yōu)化，降低交通事故發(fā)生率與燃料消耗，提升道路交通安全性與流暢性；針對混合交通流車輛軌跡數(shù)據(jù)獲取，構(gòu)建道路交通全樣本數(shù)據(jù)模型，進行交通狀態(tài)預(yù)測評估；人機共駕模式下，有人與無人駕駛車輛事故權(quán)責分配法律問題研究等。因此，如何在混合交通流下探索ITS 新突破將成為未來研究的重要議題。