【学科发展报告】智能交通系统
随着我国城市经济活动日益频繁，机动车保有量迅猛增长，截至 2016 年，全国机动车数量已达 2.9 亿辆，且逐年增加，交通拥堵问题全面爆发，成为困扰我国城市居民生活的主要问题之一。
智能交通系统是在基本不改变现有道路设施的前提下，采用信息、通信和控制技术最大限度提高交通网络效率、解决交通拥挤的最有效手段。智能交通系统得到了我国政府的高度重视，《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006 — 2020年）》指出：“综合交通体系建设滞后，各种交通方式缺乏综合协调；交通能源消耗与环境污染问题严峻。全面建设小康社会对交通运输提出更高要求，交通科技面临重大战略需求”，明确提出要“发展交通系统信息化和智能化技术，提高运输效率，实现交通信息共享和各种交通方式的有效衔接，提升交通运营管理的技术水平”。
本文从以下几个方面介绍我国在智能交通系统领域所取得的研究进展。
（一）轨道交通
城市轨道交通作为城市公共交通的主要方式，具有快捷、环保、高效、准点等优点，是解决城市轨道交通拥堵、城市空气污染的有效手段。近年来，我国城市轨道交通的自动化水平得到了很大的提高，已经从人工驾驶发展为自动驾驶，进一步发展为无人驾驶。
近几年，我国高速铁路得到了快速发展，目前已建成“四纵四横”为骨架的高速铁路网络，满足了乘客中长距离的出行需求，提高了客运效率，在实施“走出去”和“一带一路”国家战略中发挥着重要的作用。
宁滨等详细介绍了中国铁路列车运行控制系统（CTCS）技术和城市轨道交通基于通信的列车运行控制系统（CBTC）技术［1］；王智鹏等针对列车节能优化问题进行了研究， 运用遗传退火算法进行求解，通过设定时间步长实现区间运行列车从省时模式向节能模式的转变，取得了较好的节能效果［2］；Su 等分析了地铁中基础设施和车辆参数对能耗的影响，并采用一些节能系统设计策略来降低列车的能耗，包括减小列车质量，改进运动性 能，设计节能梯度，引进再生制动及优化时刻表等，并对北京地铁亦庄线的实际运营数据进行了评估［3］；王青元等对列车准点节能运行的控制工况最优切换问题进行了研究，根据最优切换规则，求解最优控制工况序列及其对应的最优速度，以及最优控制工况间最优切换发生的时机［4］；王合良等引入改进量子粒子群优化算法，通过迭代寻优与变异操 作求解列车站间运行的最低能耗，并获取列车最优运行速度及工况转换点等特征参数［5］； 白广争等研究了通过调整城市轨道交通网络中的换乘问题，以整个网络乘客总换乘等待时间最少及换乘站间列车运行时间调整最小为目标建立双目标优化模型，实现减小乘客的换乘等待时间［6］；李珊等探讨列车在其途经的各个区间上合理的最大运行速度和运行时分， 利用遗传算法设计了模型的求解方法，并以北京地铁２号线的５个车站、４个区间为背景设计算例，验证了模型和算法的有效性［7］。
（二）地面公共交通
地面公共交通具有出行方便、效率高、成本低等特点，和居民出行关系密切，一直是智能交通系统研究最为活跃的领域之一。
公交线网优化是城市公共交通优化的核心问题之一，具有很长的研究历史，目前仍然是研究热点。蒋阳升针对已有可达性研究没有量化可达性与客流需求关系，以及没有考虑实际公交网络中线路首末站布局位置的问题，研究了考虑首末站约束和站间客流强度的公交线网优化［8］；俞礼军基于整数非线性规划的城市常规公交线网优化设计，以乘客时间成本与运营企业成本之和最小为目标，以运营条件为约束的整数非线性规划最优公交线路设计模型，并为新模型设计了改进的模拟退火算法［9］；四兵锋提出基于系统最优的城市公交专用道网络设计模型及算法［10］。
公交车辆的准点率和评价公交服务水平的核心指标，对居民选择公交出行的概率有重要影响，如何提高公交车辆的到站时间，根据根据到站时间优化调整车辆调度，得到了众多研究者的关注。任远研究了基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测研究［11］，杨熙宇研究了基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型［12］，柳祖鹏研究了考虑停靠服务的公交到车率分布预测［13］。
随着信息采集手段的增加，人们已经掌握了公共交通出行的大量细节信息，基于个体出行行为的公共交通研究也取得了很大进展。过利超研究了都市区 TOD 走廊公共交通方式选择模型［14］，何兆成研究了考虑出行模式和周期性的公交出行特征分析［15］。这些研究都是结合实际应用开展的，在公交管理政策制定和公共管理优化中发挥了重要作用。
（三）城市停车
在城市中，私家车出行的方式越来越普遍，这不但增加了城市的交通压力，同时也给城市中心特别是城市中心商业区的停车需求带来了极大的挑战。城市停车问题正在成为智能交通领域的关注的热点之一。季彦婕研究了基于小波变换和粒子群小波神经网络组合模型的有效停车泊位短时预测，实例分析表明，与单独使用小波神经网络模型相比，小波变换—粒子群小波神经网络模型的预测精度提高了 5~7 倍 , 且预测稳定性较好［16］。丁浣研究了考虑时间价值的路内停车巡航行为建模，模型以停车选择过程的时间价值为基础，定量化描述停车价格对路内停车巡航行为的影响。结果显示停车价格对调节巡航时间具有杠杆作用，非工作出行的巡航时间要长于工作出行［17］。叶晓飞运用交通冲突分析技术，研究了有机非隔离带的路内停车对非机动车通行的影响，构建了路内停车影响下的基本通行能力模型［18］。王飞跃针对目前停车研究面临的挑战，提出了一种基于平行理论的智能停车系统，在停车领域开辟了一个新的研究方向——平行停车理论［19］。
停车场的规划与设计已经成为城市建设中的核心问题，近几年得到了迅速发展，这也促进了停车交通研究迅速走向实用。刘婧通过对北京市西城区 18 个公共停车场数据的分析，确定了影响停车寻位时间的特性变量 , 建立了停车寻位时间多项 Logit 模型，并对模型进行了标定与有效性验证［20］；赵玮根据停车楼布局、历史停车数据库及待停车辆的信 息，提出了基于动态规划和贪婪算法的停车楼智能停车优化方法，提高停车楼利用率［21］； 蒲自源通过对美国旧金山市的停车数据进行分析，研究了价格波动对停车占有率影响，研究结果可用于路边停车动态收费策略的制定，促进其获得期望的停车占有率［22］；梁伟针 对城市居民购物时停车泊位的选择问题，在停车者个体偏好的基础上构建泊位优选模型， 并分析了购物中心停车场内各种类型泊位的效用［23］。
（四）交通流理论与交通信号控制
交通流理论与交通信号控制是交通工程学的传统研究方向，也是一直是智能交通系统的研究热点之一。张逊逊针对城市路网中区域性的大范围交通拥堵问题，提出了基于宏观基本图（MFD）的多子区协调控制策略，将城市区域路网划分为多个子区，每个子区的交通流又划分为内部流和转移流，综合两者建立了基于 MFD 的多子区交通流模型［24］。徐健锋针对经典的交通流量预测方法通常只根据被预测道路自身的数据进行分析和决策的问题，根据城市核心区交通流量数据的特点，构建同区域内多条相关道路的交通流量多维度数据模型，并且基于该数据模型提出了一种基于多机器学习竞争策略的交通流量预报算法［25］； 杨龙海改进了跟驰模型的优化速度函数，采用高精度车载 GPS 设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据，对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定，并对两个函数进行了微观向宏观交通参数的推导［26］；郭海锋基于美国Ⅰ-80 公路实测数据 , 针对 Gipps、IDM 和 Newell 三个主流跟驰模型 , 通过选取不同的性能指标参数，以绝对误差RMSE 和相对误差 U 系数作为目标函数分别对上述 3 个跟驰模型的参数进行标定 , 并对标定过程中误差产生的原因进行定性及定量的分析［27］；孙剑研究了城市快速路交织区通行能力的特征及影响因素，选取上海市快速路60 处典型交织区，利用其1 年的交通流检测数据，提出适合城市快速路交织区运行特征的新通行能力估计模型，并与 HCM2010 中交织区通行能力回归模型和理论模型进行对比分析［28］；郭延永针对昆明市 20 个信号交叉口的30个右转交通设施，利用统计学方法构建交通冲突模型，分析右转交通设施设计要素、右转控制方式、交通特征和直右交通冲突的关系，建立了随机参数负二项交通冲突模型［29］；徐进研究了山区复杂公路环境下的汽车纵向加速度特性，开展了实测总里程为3039 km的实车连续行驶试验，分析了纵向加速度与弯道参数和行驶速度之间的关联度和敏感性，并得到了回归关系式［30］；赖元文基于平均饱和车头时距 , 提出了信号交叉口通行能力随机影响因素的判别方法，提出从影响程度和发生概率两方面考虑随机因素的选取，采用可拓理论选取信号交叉口通行能力随机影响因素［31］；马万经研究了设置左转专用相位对称放 行时，双流向互阻塞型左转短车道进口道最大通过量及车流互阻塞概率的变化规律，基于车流泊松到达特征，考虑相邻周期车辆排队影响，运用概率论及交通流理论建立左转短车道进口道最大通过量解析模型［32］。
（五）交通规划与设计
随着大数据、云计算、物联网、人工智能的发展，交通系统的规划与管理更加智能化、系统化。杨超等利用手机话单数据分析了深圳市居民居住地情况，进而得到了早晚情况下的居民通勤特征［33］；龚航等利用旧金山手机数据分析了旧金山各城市大区之间的交通分布，并结合居民出行调查数据对估计结果进行了验证［34］；陈欢等介绍了上海交通大数据资源及其在交通规划工作中的应用情况。上海交通大数据主要包括全市用地数据、移动通信数据、车牌识别数据、高速公路收费流水数据、运营车辆 GPS 数据、交通 IC 卡数据等，基于这些数据分析了城市用地特征、人口分布、通勤特征、轨道交通乘客换乘特征、小汽车总量与快速路车辆特征等［35］；陈锋等利用北京市公交 IC 卡分析了公交客流的时空特征，并评估了公交服务水平与城市发展的协调适配性，进而给出了公共交通可持续发展的一些建议［36］；庄立坚等利用深圳出租车 GPS 数据，分析了出租车运营特征，包括空驶率、载客运营速度、载客运营时长、出行时空需求等［37］。
（六）交通大数据
大数据为智能交通的发展提供了新的驱动力和研究模式。网络社交媒体作为一种新出现的交通信息源，正变得日益重要。社交媒体中蕴含的交通信息与交通物理世界中采集到的交通信息互相补充、交叉验证，丰富了交通信息获取内容。郑新虎等分析了基于大数据的社会交通研究框架、方法及方向［38］。曹建平等通过获取网站和社交媒体信息，进行交通舆情分析［39］。王晓等介绍了当前智能交通中众包方法的研究现状及未来展望［40］。吕宜生等利用深度学习研究了大规模路网交通流预测问题，实验表明其所提出的深度学习预测方法性能优于传统的预测方法，对交通流量做出了很好的预测［41］。由于检测器失灵或数据传输故障，采集得到的数据不可避免地包含缺失或损坏的数据点，段艳杰等提出了基于降噪堆叠自动编码器的交通流数据弥补方法及优化实现机制，实验结果表明该方法在大规模交通数据弥补问题上的可行性及较传统方法的优越性［42］。
我国智能交通系统的研究起步相对较晚，但在过去的 5 ～ 10 年里，取得了长足的进步，涌现了一批国际领先的研究成果。国内学者的文章在 Transportation Research Part B、IEEE Trans. ITS 等国际一流期刊杂志中已经占到了相当大的比重。以 IEEE 智能交通学会的两个旗舰会议，世界智能交通会议（IEEE ITSC）和世界智能车会议（IEEE IV）来说， 近十年来都不止一次在中国召开。对几乎所有的智能交通领域顶级会议来说，中国已经成为除美国之外的首选地。2016 年 11 月在巴西里约热内卢召开了智能交通领域的顶级国际学术会议 IEEE ITSC 2016，共收到来自 44 个国家的 752 篇稿件，排在投稿数量前三位的分别是中国（134）、德国（114）和美国（99）。被录用稿件的分布情况虽然没有发布， 初步估计来看，中国的录用文章应该也是在领先位置，充分反映了我国在智能交通领域的研究水平已经实现了与世界同步。
近年来，随着物联网、云计算、社会媒体和移动通信技术得到快速发展与广泛普及， 全球数据呈现出爆炸式的增长态势，现代社会正面临颠覆性的数据革命。智能交通是重要的大数据创新和应用行业。互联网和社会媒体的迅猛发展与普及，以及与物理世界的深度耦合与强力反馈，已经根本性地改变了智能交通的应用环境和管理决策模式。共享经济下的网约专车和滴滴打车到雨后春笋般的城市快递与物流服务公司，充分说明现代城市交通管理与控制已经不再局限于单一领域、浅层数据的统计分析与挖掘，其范畴已延拓到更为深层的基于跨域、物理空间、网络空间和社会空间所组成的社会—物理—信息系统（Cyber-Physical-Social-Systems，CPSS）中大数据相关联的综合分析、评估与决策支持。2017 年交通运输部发布《推进智慧交通发展行动计划（2017 — 2020年）》，也明确要求“加快云计算、大数据等现代信息技术的集成创新与应用，有效提升交通运输数字化、网络化、智能化水平。”
四、需求及展望
在未来的发展中，自动化技术依然将在智能交通系统学科发展中发挥核心作用，未来的发展方向包括：
（1）单一来源的数据采集和传感技术向多源数据融合的环境感知技术拓展。城市交通中已经应用了大量的传感器和数据采集技术，但应用的结果并不令人满意，新的智能交通应用对采集的数据的精度和及时性方面都提出了新的需求，如何充分发挥现有采集设备的能力，实现多种采集的设备之间优势互补，共同构建多源数据融合的环境感知系统，是未来发展方向之一。
（2）物理世界和虚拟世界互相融合，二者共同形成新一代的智能交通控制技术的基础平台。网络舆情已经成为影响个体交通行为的重要因素，模拟仿真、虚拟现实等技术已经交通管理方案制定中发挥了重要作用，虚拟货币在智能交通交易支付中已经得到应用并显示了巨大潜力，这些都说明以互联网为代表的虚拟世界已经成为城市交通系统的基本构成要素，这些都为新一代的智能交通控制技术提供了新的机遇和挑战。
（3）深度学习、知识发现、人工智能等技术将在智能交通系统中得到广泛应用，更多依靠人来完成的工作将被电脑所取代，尤其是以知识的获取、分析、学习为核心的智能交通知识自动化很可能成为新的行业。
城市交通问题已经造成了城市运行效率、居民生活质量的下降，严重制约着我国城市的可持续发展。通过推进智能交通系统的研究，不但能取得一系列具有原始创新性的研究成果，提升我国的复杂城市交通系统运营水平，而且还将创新发展并推广应用大数据背景下的智慧交通系统与设施服务，使不定、多样、复杂的社会交通需求和行为，转化为灵捷、聚焦、收敛的便捷交通功能和服务，为实现跨部门、跨区域的智慧交通奠定基础。
来源：中国自动化学会
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