张博阳
摘 要：城市交通动态控制系统的开发，不仅为交通安全提供了保障，而且节约了时间、资金，提供了无污染的环境。目前道路交叉口的交通控制系统存在问题，这就要求设计和实施一个新的系统来解决交通拥堵问题。本文研究了人工智能在先进交通管理系统中的应用。适用于智能交通系统（ITS）的自主智能体、神经网络和分布式人工智能系统的能力。人工智能技术在城市智能交通方面的应用，通过使用自主智能代理，可以将高级自动化与更高的灵活性和更好的性能结合起来。
关键词：人工智能技术 城市智能交通 应用
Exploration of the Application of Artificial Intelligence Technology in Urban Intelligent Transportation
Zhang Boyang
Abstract：The development of urban traffic dynamic control system not only provides a guarantee for traffic safety， but also saves time and money， and provides a pollution-free environment. The current traffic control system at road intersections has problems， which requires the design and implementation of a new system to solve the traffic congestion problem. This paper studies the application of artificial intelligence in advanced traffic management systems， which is featured with the capabilities of autonomous agents， neural networks and distributed artificial intelligence systems suitable for intelligent transportation systems （ITS）. The application of artificial intelligence technology in urban intelligent transportation， through the use of autonomous intelligent agents， can combine advanced automation with higher flexibility and better performance.
Key words：artificial intelligence technology， urban intelligent transportation， application
1 引言
随着人工智能、通信、计算机等相关技术的发展，利用这些先进技术改造传统城市公路，建立新一代城市公路运输系统成为可能。城市公路智能运输系统是我国城市公路系统的发展趋势，也是城市公路的研究热点。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。
2 人工智能技术在城市智能交通方面的应用重要性
目前65%的高峰时间在公路和城市道路上旅行，10%的每日城市旅行是在拥挤的条件下进行的。现有的道路网络无法应付日益增长的需求，已被确定为十年中最紧迫的基础设施问题之一。近几十年来，交通问题已成为一种社会和经济上的尴尬：交通拥堵、道路安全恶化、移动性倒退和交通对环境的影响被广泛认为是重要的问题。过去的习惯是用更多更宽的道路来应对日益增加的拥堵，目前正在让位于更复杂的管理和控制系统以及道路定价政策。当出现不良情况时，交通管理或控制系统应调用适当的干预行动。所需的系统应该是智能的，并且能够基于驱动动态数据进行动态操作，它将比现有的应用程序相互连接。一个集成的动态交通管理和信息系统（IDTMIS）的目标是开发一个包含所有与交通管理和交通控制相关的系统的框架，从而创建一个多用户、多学科的交通管理系统，将所有应用程序和参与交通运输的人集成在一起。这个项目的目的是了解自治和分布式的适用性。交通工程领域中的人工智能系统。提高智能系统在自动化方面的自主性是一个关键因素，其目的是减少对人类干预的需求;帮助人们参加其他更复杂的程序，并在决策过程中提供智能协助。这对交通控制特别有帮助，因为许多简单的要求必须在連续的基础上执行。在自动化和智能化系统的帮助下，人类干预已经成为现实。通过智能自治Agent或智能子系统，可以将进一步的自动化与更多的灵活性和更好的性能结合起来。一个完整的动态交通管理和控制系统能够实时适应和响应交通状况，并在整个系统内保持其完整性和稳定性。对综合动态交通管理和信息系统IDTMIS的初步调查，综合系统的经济、环境和社会影响可能是重大的：更多的交通控制可能性、用户之间的更多合作、较少的意外交通堵塞和更快的行程，因为更好的预测、更好的道路安全和所有交通（包括公共交通）的一体化。需要正确和综合的数据收集、数据处理和交通管制行动以及提供给公众使用的旅行和交通信息。通过这种方式，为信息和交通管理和控制系统创造适当的环境。[1]
3 人工智能技术在城市智能交通方面的应用
3.1 信号控制系统
信息技术（IT）对交通工程师和交通参与者都有着巨大的影响。简单的资料条文可改善提供交通的系统的效能：例如向司机提供路线建议，以及减少交通挤塞的潜力;司机在旅途中决定使用哪条道路及避免使用哪条道路，受他们的旅程目的、他们对地点和运输网络的个人知识、道路标志及旅行资料传递的影响。在发生交通事故时，可以通过一条新的最优路线将交通改道以避免拥堵。IT给出了技术框架，并可以提供这些操作所需的适当工具。IT的网络环境对于连接所有参与者和子系统具有重要意义。面向对象方法对于Agent技术的实现具有重要意义。在交通管制方面，我们正目睹向以开放的国际标准为基础的数字通信过渡。在ITS中允许使用主流通信手段具有一定的好处，因为国际标准为更大的市场开辟了道路，增加了可互换子系统的竞争性供应，降低了通信成本。由于数据传输不是本项目的主要问题，我们只提供了一些有关信号控制系统要求的细节。这些系统需要在不同的代理和小而频繁的消息子系统之间进行定期、快速和可靠的传输，具有很高的完整性。通信类型应该是多播（对指定的代理组）或点对点（对单个代理）。对象模型的一个重要概念是严格定义对象的接口。有了这个严格的接口，就可以在不同的平台上获得运行时支持。数据访问通过代理进行：客户端向代理发送特定数据请求，代理找到包含数据端的服务器，然后交换数据。在这种实践中，知道所有可能的数据服务器的所有服务器地址就变得过时了。该方法可以建立一个更开放、更健壮的数据交换系统。[2]
人工智能将在完善交通控制系统和智能交通系统中发挥重要作用。人工智能技术可以帮助自动调整交通信号时间以响应交通情况，并能快速准确地检测交通状况和事件的变化。目前最常用的人工智能技术有专家系统（E）、神经网络（NN）、遗传算法（GA）和模糊逻辑（FL）。Agent技术还没有发展成无意义的商业技术，但似乎非常混杂，其他人工智能技术也可以融入到代理中。
3.2 自适应系统
在交集系统中，可以将几个子系统统一在TSA中。专家系统，a代理的中心部分，充当控制器。这个装置有几个输入。首先是车辆检测系统，目前已实现为检测器。控制策略有抗阻塞策略、公交优先策略和其他自适应策略.最后，还与附近交叉口、城市交通管制中心、其他控制中心（公交路线指导等）的其他几个代理人进行了沟通。还有接线员。控制器在不久的将来估计状态，计算信号计划来支持这些状态，与其他代理进行检查，如果批准，则计划信号操作。单节点控制器通常使用基于约束条件的数学规划方法来评估和优化周期。在动脉和网络系统中，由于协调和同步，这一主题变得更加复杂。[3]代理在相互矛盾的动作和同步动作之间进行协调和选择。此外，由于决策不是集中控制的，代理独立从可用的选项中选择效率最高的决策。[4]在输入和输出中始终存在不确定性或模糊性。在大型UTCC系统中，根据观察到的系统行为模式外推不太可能给出有效的预测，因为某些代理状态的变化可能会改变实际行为。[5]当自治系统表现出复杂的行为时，特别是当代理人能够适应新的情况时。换句话说，它必须能够根据外部变化调整其内部变量。在这个过程中，甚至可以学习到新的规则。自适应系统用来控制自身行为并对更高层次的控制器应该是透明的，它可以而且应该被认为是其自身动力学的一部分。
3.3 人工智能交通监控系统
交通进行监控的常见方式便是道路上的摄像头，智能交通监控系统则可以通过计算机与摄像头实现融合，以摄像头为媒介通过图像检测和图像识别技术来分析各个路段的交通状况和车流量。智能交通系统可以放置在城市中的重大路段枢纽，对城市的重大出入口进行检测和实时监控，防止意外交通事故的产生，另外通过摄像头对各个路段的车流量、车辆饱和度进行数据采集，及时对交通信号灯做出智能化的调整，控制车辆的运行和停留时间为缓解交通拥堵做出贡献。除此之外，交通监控系统还可以运用在停车场，对停车场的空余车位进行时刻记录并对一些不合法的车辆做出相应的处理。交通监控系统可以更好的配合交通管理，達到绿色交通的目的。[6]
4 结束语
人工智能不断发展和扩大其影响范围，智能交通在人工智能的帮组下已经在领域内取得了一定的成果，缓解了交通道路的压力、缩短了市民出行的时间、加快了社会经济的发展。但是人工智能还需要不断的发展和完善，争取改善智能交通领域内交通规划不足、公交系统应变能力不够、停车设施供需不对应等问题。
参考文献：
[1]朱冬青.人工智能技术在城市智能交通方面的应用研究[J].建筑工程技术与设计，2019，（32）：1583.DOI：10.12159/j.issn.2095-6630.2019.32.1531.
[2]罗征宇.人工智能技术在城市智能交通方面的应用研究[J].通讯世界，2019，26（5）：244-245. DOI：10.3969/j.issn.1006-4222.2019.05.157.
[3]刘克松，程广明，李尧.人工智能技术在城市智能交通方面的应用[J].科技创新导报，2018，15（12）：167-168.DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2018.12.167.
[4]张娜，刘康.人工智能技术在城市智能交通方面的應用[J].中国房地产业，2019，（5）：6. DOI：10.3969/j.issn.1002-8536.2019.05.006.
[5]徐建明.三维实景建模技术在智慧交通领域的新发展与深入应用[J].中国安防，2019，（10）：58-63.
[6]盛强1，周晨1，凯万·卡里米1，等.基于空间句法模型的数据化城市设计——以吉林市朝阳广场设计为例[J].景观设计学，2018，000（002）：P.102-113.
