如何学习智能交通？

AI的专业领域知识是指AI与具体应用领域相结合时所需要的该应用领域的知识。AI的应用领域非常广泛，例如计算机视觉、智能交通、智能制造、智慧金融、智慧教育、智慧农业、智慧能源、智能通信、智能芯片等。本文主要介绍智能交通的基本概念、发展历程、主要研究内容、常用教材、学习路线等方面的内容。

1. 基本概念

智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，简称ITS）是指对整个交通运输管理体系综合运用自动控制技术，数字通信技术，信息处理技术，电子传感技术以及计算机技术而建立起来的实时的、高效的、准确的、全方位发挥作用的运输和管理系统[8]。ITS涵盖了所有的运输方式，同时它充分地考虑了运输系统中动态的，相互作用的路、车、人和环境四要素，将车辆与道路状态逐渐过渡到车辆和道路相融合。ITS是新一代的交通运输系统，ITS系统提高交通运输水平的方式与传统的手段相比有着本质的区别。传统的提高交通运输水平的方式通过建设更多的基础设施和消耗大量资金来改善交通的状况，而ITS则是以已有的交通设施为基础，在整个交通体系中综合运用先进的自动控制技术、数字通信技术、信息处理技术和计算机处理技术，通过实时采集交通信息，然后进行传输和处理，同时辅助以其它科学手段，最终建立起一个实时、准确、高效的交通管理体系，从而使已有的交通设施得以充分的利用并提高交通运输的效率和安全，最终使交通运输服务和管理实现智能化。

2. 发展历程

下面根据文献[8]来回顾一下智能交通的发展历程。

(1) 美国智能交通系统发展历程

(a) 最早期的研究工作开始于20世纪60年代末，当时称为电子线路导航系统。

(b) 20世纪80年代中期，PATHFINDER系统由美国加州交通部研制成功，随后美国政府部门在全国开展了智能化车辆道路系统的研究。

(c) ITS体系结构开发计划在1993年由美国运输部正式启动，该计划的目的是要确立一个经过详细规划的国家ITS系统结构，并利用该体系结构指导ITS产品和服务的配置，在保持交通系统地区特色和灵活性的基础上为交通系统在全国范围内的兼容与协调提供保障，并允许在产品和服务上展开自由、公平的竞争。

(d) 1994年美国智能交通协会成立，该协会的宗旨是协调和加速美国先进运输技术的发展，同时该协会发布了智能交通运输系统发展计划。

(e) 1995年，美国开始发布统一的国家ITS体系结构。图 5‑8给出了美国ITS的结构。

图 5‑8 美国智能交通系统结构[8]

(2) 日本智能交通系统发展历程

日本的智能交通的研究开始于1973年，随后日本的ITS系统的发展历程大致经历了如下四个阶段：

(a) 第一发展阶段在2000年前后，此阶段为ITS的初始发展阶段。此时的ITS系统的交通信息主要提供给已运行的车辆智能控制系统，最佳路线信息和交通拥堵信息则提供给车载导航系统，以便减少驾驶员的出行时间，同时提高旅行的舒适度。

(b) 第二阶段在2005年前后，此时的ITS系统通过引入ITS系统必须为用户服务的思想，引发了交通系统的革命。ITS系统直接为出行者提供有关目的地的公交信息和其它相关服务信息。

(d) 第四阶段在2010年之后，这一阶段的鲜明特点是ITS的所有子系统都已投入使用，ITS的发展已经进入到了一个成熟的时期。图 5‑9呈现了日本的ITS的结构。

图 5‑9 日本智能交通系统结构[8]

(3) 中国智能交通系统发展历程

我国的ITS系统的前期研究工作早在20世纪70年代已经开始，随后大致经历了如下历程：

(a) 20世纪90年代末至21世纪初，在ITS方面开展了大量的调查、研究与应用工作，国家各部门已经开始意识到ITS作为一项系统工程，必须协调各部门进行统一地、有组织地、有计划地开展研究工作。2000年由国家科技部牵头，会同国家计委、经贸委、公安部、铁道部、交通部等十多个相关部委成立了发展ITS的政府协调领导机构——全国智能交通系统协调指导小组。该小组的工作有力地促进了我国ITS的发展。目前通过对海量动态交通数据进行抽样、去噪等处理后能够直观、准确地实时提取出交通运行状态信息。通过对这些信息的汇总和分析可以对路况发布、交通导航、道路检测等提供有力支持，同时也大大加快了城市交通智能化、数字化的进程，有力地促进了城市的可持续发展。

(b) 2010年左右至今，随着数字地图技术、人工智能技术、大数据技术、物联网技术与交通场景的深度融合，ITS迎来了蓬勃发展的新阶段。自动驾驶成为了智能交通行业中非常热门的领域，许多独角兽企业纷纷加入自动驾驶的赛道。智慧道路、车联网、位置服务、车路协同等新兴技术正不断拓展ITS的新研究领域。广义的智能交通甚至可以推广到智慧城市的范畴，以阿里的城市大脑为代表的技术，不断改变着人们生活的方方面面。

3. 主要研究内容

智能交通是一个非常大的学科，也是一个交叉学科，根据运输通道的位置不同，可以分为公路运输、水路运输、航空运输、轨道运输等几个研究领域。各领域的研究内容见图 5‑10。本书中将智能交通中的交通理解为“大交通”，包含了公路运输、水路运输、航空运输、轨道运输等各个运输通道上的交通。也有一些教材将智能交通中的交通定义为公路运输与轨道运输等与城市交通相关的领域。

图 5‑10 智能交通的主要研究内容

智能交通在公路运输方面的研究内容主要包括：智慧道路、自动驾驶、道路交通状态识别与预测、道路交通信号控制、车辆定位与跟踪、车辆监控、车牌识别、行人监控等。智慧道路这一概念比较新，需要单独做一下解释。智慧道路是借助物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，构建以数据为核心的城市交通信息采集与发布的智慧载体，实现道路服务品质化、管理科学化和运行高效化，将有效提升出行体验。

智能交通在轨道运输方面的研究内容主要包括：轨道交通信号控制，为列车的运行提供正确的信号；列车运输调度，规划列车运行的路线及先后顺序等；列车定位与跟踪，实时定位列车的位置并对列车进行跟踪；轨道运输安全，确保列出运行时不会发生碰撞等安全事故；地铁线路规划，研究地铁线路站点的规划和布置；地铁运行安全，对地铁的速度、位置、外部环境进行监控，确保地铁运行安全；地铁客运流量监测，对乘客的人数进行实时监测，保证人数维持在合理区间。

智能交通在水路运输方面的主要研究内容包括：船舶定位与跟踪，实时定位船舶的位置并跟踪船舶的航行轨迹；航线规划，为各船舶的出行规划合理的航行路线；航运安全，检测船舶的各种参数以及航行环境的参数，提前对航行的安全风险做出预判，确保航运安全；智慧港口，运用AI技术实现港口运行的智能管理。

智能交通在航空运输方面的主要研究内容包括：飞机定位与跟踪，实时定位飞机的位置并跟踪飞机的航行轨迹；飞机航线规划与调度，为飞机规划合理的航线及飞行的先后顺序等；航空客流量监测与预测，对乘客的出行人数进行监测并进行预测，以保证出行人数维持在合理的区间。

4. 常用教材推荐

智能交通包含的研究领域非常广泛，相关的书籍非常多，为了帮助读者提高学习效率，推荐了一些著名的教材供读者参考，如书籍 36所示。

王昊等著的《交通流理论及应用》[9]主要介绍交通流的特征与特性，及其平衡态和非平衡态的数学模型构建方法。全书共12章，第1章介绍交通流理论研究的内容和发展沿革；第2章介绍交通流的基本参数描述方法；第3 章介绍交通流的基本特征；第4～6章介绍常用的交通流微观动力学模型；第7和8章介绍常用的交通流宏观动力学模型；第9和10章介绍交叉口交通流的分析方法；第11章介绍行人交通流基本理论；第12章介绍交通流理论的新发展。

程琳编著的《城市交通网络流理论》[10]从运筹学、微观经济学和系统工程的角度，阐述交通需求与交通网络的相互作用关系及其演化机理，对交通工程领域中的诸多前沿问题予以理论解释和方法支持。全书内容包括交通网络的表示方法、交通网络均衡理论、固定需求与弹性需求下的交通网络流模型、均衡路段算法与路径算法及起点算法、均衡网络流的敏感度分析、拥堵交通网络流问题、交通网络流问题的数学表达、动态交通网络模型概述等。交通网络流理论是交通工程专业的核心内容，是城市交通规划、管理与控制的理论基础。

曲大义等编著《智能交通系统及其技术应用》[11]主要介绍了智能交通技术及其工程示范应用。全书分十章，主要内容包括智能交通系统概述、智能交通系统的体系结构及相关技术、出行者信息系统、城市道路交通管理、城市智能公共交通、高速公路信息管理系统、车载系统与导航、智能交通系统的技术经济评价、智能交通系统的标准化等。

郑宇编著的英文版教材《Urban Computing》[12]主要介绍了机器学习、数据挖掘、大数据分析、数据可视化等领域的最新方法在城市大数据处理、分析、可视化中的应用。

王建等编著的《自动驾驶技术概论》[13]主要介绍汽车构造和无人驾驶汽车的基本概念，让读者从基础开始，由浅入深地了解无人驾驶的历史由来、国内外自动驾驶产业现状及技术发展、自动驾驶汽车的技术架构、自动驾驶开发平台等知识，并详细介绍百度Apollo无人驾驶平台，通过实际的案例让读者深入了解无人驾驶知识体系。

钟伟雄等编著《无人机概论》[14]以无人机为中心，阐述了无人机相关的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法，深入浅出且通俗易懂。全书共分9章，内容分别为无人机概述、无人机结构与系统、无人机飞行原理、航空气象、无人机飞行管理、无人机法律法规、无人机操纵、无人机的日常维护、无人机行业应用。

5. 学习路线

智能交通的学习路线如图 5‑11所示。在初级入门阶段，需要学习入门教材1～2。通过入门教材1学习交通流建模和分析的基础知识和基本方法，这是智能交通的理论基础；通过入门教材2学习城市交通网络流的基本理论，为宏观交通流分析打下理论基础。在中级提高阶段，需要学习提高教材1～2，重点学习智能交通的各子系统的组成及作用，掌握智能交通中的最新技术，同时理解机器学习、数据挖掘、大数据分析、数据可视化等领域的最新方法在城市大数据处理、分析、可视化中的应用。在高级进阶阶段，学习进阶教材1～2，了解智能交通中非常热门的两个研究领域，即自动驾驶和无人机技术。这两个领域是智能交通未来非常有前景的两个方向，如需进一步深入学习这两个领域，则还需要进一步参考相关教材。

图 5‑11 智能交通的学习路线图

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参考文献