人工智能如何帮助缓解交通拥堵

原创 行者 智能交通技术 2022-11-23 08:00 发表于北京

人工智能（AI）的快速发展给道路交通管理带来了翻天覆地的变化。人工智能现在可以非常准确地预测和控制交通网络上不同点的人、物体、车辆和货物的流动。除了为市民提供更好的服务外，人工智能还通过优化十字路口的流量以及在因施工或其他事件导致道路关闭期间提高安全性来减少事故。此外，人工智能处理和分析大量数据的能力允许有效的公共交通，例如乘车共享服务。那么，人工智能如何彻底改变道路交通管理呢？

一、人工智能如何在交通管理中使用？

人工智能用于道路交通管理，以帮助分析来自各种交通工具的实时数据，包括汽车、公共汽车和火车。人工智能分析这些信息，寻找可能表明安全风险的模式。然后，这些信息将用于建议减轻这些风险并减少事故数量的方法。凤凰城正在实施一个新的交通管理系统，该系统使用人工智能来协调灯光。通过该系统，凤凰城的车辆延误时间减少了 40%。

凤凰街交通公司总监Kini Knudson认为人工智能将使交通管理更加高效：“我们正在使用5年或10年前没有的技术。

凤凰城是目前正在测试人工智能在交通管理中的众多城市之一，这是马里科帕政府协会更大计划的一部分，该协会在进行大规模投资之前测试新技术的可行性。安全和现实世界对于此推出过程至关重要。

交通信号灯 – 交通信号控制系统

交通信号灯是交通基础设施的重要组成部分。它们有助于保持交通畅通和有秩序。

过去，交通信号灯是由人类操作的。他们使用计时器和其他工具来保持事情顺利进行。但是，情况已不再如此。今天，交通信号灯由计算机运行。这种改进是为了提高效率。它可以更好地控制交通信号灯的配时。

近年来，人们一直在推动使交通信号灯更加智能。这样做的目的是提高驾驶员的效率。

领导这项工作的一家公司叫做NoTraffic。这是使交通信号灯智能化的新努力的背后。该公司正试图使用人工智能来改善交通管理。

人工智能可以改善交通灯控制

自动距离识别

自动距离识别 （ADR） 是一种使用传感器检测汽车与其前方物体之间的距离的技术。这些传感器包括激光器、雷达和摄像头。

ADR的目的是在汽车与前方物体之间保持安全距离，从而降低发生事故的风险。

ADR系统在现代汽车中变得越来越普遍。

许多不同的公司提供ADR系统，包括特斯拉，沃尔沃和梅赛德斯 - 奔驰。

智能停车

人工智能可以帮助预测停车情况。例如，如果镇上有音乐会或其他重大活动，人工智能可以帮助确定最有可能拥堵的区域，并提前推荐停车位。这将有助于司机避免交通拥堵并节省时间。

使用 AI 的交通执法

人工智能用于交通管理以执法。ITMS提供了一种工具，可以根据当地法律自动监控违法者，并提供快照和视频方面的支持证据数据。人工智能还用于速度违规检测，当有多个人骑着没有头盔的自行车或摩托车时，它会提醒使用者，这有助于防止涉及这两种交通方式和其他机动交通工具的事故。该系统还可以与闭路电视和交通控制系统集成，从而形成防止当前交通威胁的整体解决方案。

什么是ITS？– 智能交通管理系统

ITS是一个计算机视觉应用领域，专注于车辆分类、交通违章检测和交通流分析。ITS通常通过注意诸如十字路口行驶中的车辆与行人之间的距离等因素来帮助减少拥堵。

ITS使用人工智能，通过结合物联网和人工智能来帮助交通更顺畅地移动，以提高流动性，减少污染并降低死亡率。

二、在交通管理中使用人工智能有什么好处？

许多道路交通流程可以得到显著改善。每个必须在交通信号灯前等待几分钟的司机 - 即使没有明显的理由这样做 - 除了交通灯系统按照完全独立于当前交通状况的固定模式工作之外，可能与此有关。使用人工智能来保持流量移动以响应当前情况具有许多优势：

• 畅通的交通，没有交通堵塞，对环境有好处。这与其说是要求使用硬件，不如说是要求进一步开发软件，使其成为另一个相关的环境方面。
• 它可以优化许多业务流程，例如交付，这对经济有很大的好处。
• 到目前为止，人为错误是事故最常见的原因，通过对交通流量的全面管理，可以在很大程度上消除人为错误。消除人为因素可以大大减少事故的数量。
• 它也为运输部门提供了有吸引力的机会:术语卡车排描述了在高速公路上以电子方式连接行驶在车队中的几辆卡车的概念。在这里，人类驾驶员只坐在前面的车里。AI接管了接下来所有卡车的控制。

流动的交通 – 借助 AI 的力量

所有这些因素都有助于优化整个交通系统。每个道路使用者都从中受益——即使是那些以前在没有数字工具帮助的情况下只能在有限程度上参与道路交通的人。

通过识别即将发生的事件并将其显示在易于使用的可视化地图上，Eventflow 可帮助运输经理更有效地规划路线。这可以提高乘客量和服务水平，并减少人工搜索。

Eventflow 还有两个 API – 一个用于开发人员，另一个面向希望以开放格式获取数据的非开发人员。这使运输经理可以轻松地利用现有系统为乘客量和服务水平创造新的机会。

三、质量数据 – 道路交通中人工智能的关键

自动驾驶汽车将依赖于作为基础设施一部分实施的人工智能交通管理系统。重要的是，这些系统能够访问高质量的数据，这样它们才能正常运行，并确保每个人在道路上的安全。这就是为什么我们致力于为客户提供最好的数据。

设计用于道路交通的软件的质量一方面受到算法编程的影响，另一方面也在很大程度上受到训练数据的数量和质量的影响。机器学习数据集越可靠、越现实，安全道路交通设计的潜力就越大。

很明显，道路交通中的人工智能必须接受许多挫折，尤其是在当前的发展阶段。由故障软件引起的事故一次又一次地成为头条新闻。然而，从现实的角度来看，这些个别事件原则上只是部分适合质疑自动驾驶。关于自动驾驶对道路安全和减少事故数字的贡献的最终声明要求进行可靠的比较，将两个数字相互关联：

1. 有多少事故是由错误的编程引起的？
2. 在相同情况下，由于人为错误，发生了多少事故？

由软件错误引起的事故受到公众的密切监控。相比之下，缺乏人类关注作为事故的原因很少成为头条新闻。然而，这并不一定反映人类控制的永恒优越性。

四、交通管理中的人工智能——一个有争议的支持

在交通管理中使用人工智能（AI）是一个有争议的话题。虽然有些人认为它可以帮助减少拥堵和改善燃料消耗，但其他人不确定人工智能可以为这一领域带来的好处。

交通拥堵通常被视为城市生活的祸根。它可能会让司机感到沮丧，导致排放增加，甚至增加道路死亡的可能性。然而，目前尚不清楚人工智能在减少这些因素方面能产生多大的影响。

有许多应用程序可以将AI用于流量管理。例如，紧急车辆抢占允许救护车和消防车等车辆在响应紧急情况时绕过红灯或其他障碍物。公交信号优先使公共汽车在十字路口享有优先权，因此它们不会陷入交通堵塞，从而改善了乘客的整体旅行时间。行人安全系统使用嵌入在路面上的传感器来检测何时有人过马路，以便过马路信号更快地变化。

虽然在交通管理中使用人工智能有许多潜在的好处，但由于担心其可靠性和有效性，它仍然是一个有争议的话题。

在交通管理中使用 AI 的挑战

在交通管理中使用人工智能时，存在一些挑战。

• 数据采集和了解潜在挑战。
• 用于预测建模的数据处理和特征提取。
• 模型部署、监视和更新。
• 反馈分析和从错误中学习。
• 处理数据中的不确定性和噪声。
• 集成不同类型的数据（例如，视频、图像、GPS）
• 可扩展性 – 随着城市规模的扩大，系统能否处理增加的负载？
• 隐私问题 – 个人信息将如何使用或共享？
• 成本效益 – 人工智能可以在不对新基础设施进行大量投资的情况下使用吗？
• 标准化 – 是否有一个单一的平台供所有市政部门使用来管理交通？

网络安全问题

IT安全对于AI交通系统至关重要

网络安全是一个非常重要的问题，它影响着现代技术的数据和操作。网络安全对于这些直接专注于管理道路交通的系统如此重要的原因是，它们容易受到可能造成严重损害的黑客的潜在攻击。如果这些系统不安全，并且数据有可能纵，则它们将无法正常运行。

道路交通管理系统的网络安全问题是基于计算机的组件（包括GPS、移动应用程序和网站）对网络攻击的潜在脆弱性。这可能会导致流量损失和运营中断。

经济问题

人工智能在交通方面的优势将为城市交通部门节省时间和金钱，并且对环境的影响较小。提高个人最大化时间的能力也可以提高效率。如果个人能够有效地管理他们的时间，那么他们将能够赚更多的钱。

一个经济问题是，从长远来看，自动驾驶汽车系统是否真的具有成本效益。关于如何处理用自动驾驶汽车取代人类驾驶汽车的成本，以及在允许自动驾驶汽车上路之前需要解决的问题，存在一些主要问题。

道德考虑——人工智能会在交通管理中取代我们吗？

不过，新技术引起了一些关于就业的社会问题。例如，传统上在运输行业工作的人现在会失业吗？或者这会为那些正在寻找工作的人创造新的机会吗？例如，如果机器可以更快、更准确地完成一项工作，那么过去做这项工作的人会发生什么？

在某些情况下，机器可能能够比人类做得更好。例如，英伟达开发了一种机器学习算法，能够比人类更快、更准确地阅读交通标志。这可能导致交通信号维护工人等工作被机器取代。

对于一个在工作中工作多年的人来说，因为机器可以做得更好而失去生计公平吗？

公平与否，由于人工智能目前的局限性，它不太可能在不久的将来取代人类，但它仍然可以通过加速和自动化任务来提高人类劳动效率。例如，人工智能可以帮助我们比人类更快、更高效地处理大量数据。它还可以帮助我们根据复杂的数据集做出更好的决策。因此，它可能在许多领域发挥重要作用，包括医疗保健、金融和制造业。

五、智慧城市 – 城市中的人工智能交通系统

“智慧城市”这个词已经存在了几年，但它实际上意味着什么？

智慧城市是一个有效利用技术为市民提供服务和利益的城市。最著名的例子是迪拜，它建立在尖端技术之上，能够为政府和民众提供公共交通、交通监控和废物管理等服务。让我们来看看智慧城市的一些特征和特点。

自适应交通控制系统 （ATCS）

自适应道路交通控制系统 （ATCS） 是一种交通管理系统，它使用人工智能 （AI） 来优化通过城市地区的车辆流量。它可以将交通信号灯的等待时间减少多达一半，并帮助市政部门更好地了解地面条件和交通趋势。

ATCS是不断增长的智能交通或智能交通系统（ITS）市场的关键组成部分。根据MarketsandMarkets的数据，到2026年，全球ITS市场将达到680亿美元

自动驾驶车辆

自动驾驶汽车在我们的道路上变得越来越普遍。虽然许多人在听到“自动驾驶车辆”一词时会想到自动驾驶汽车，但这只是自动驾驶汽车的一种。

使用无人机自动交付

其他类型的自动驾驶汽车包括：

• 的士
• 巴士
• 送货车或无人机
• 火车
• 商用飞机

与传统的载人车辆相比，自动驾驶汽车可以提供许多优势。例如：

• 它们可以帮助减少车辆怠速造成的能源消耗，并有助于减少发动机排放。
• 它们可以自动化停车流程，为驾驶员腾出时间以提高工作效率。
• 自动化系统在区分道路使用者方面正在改进，这可以提高安全性。

但是，使用自动驾驶汽车也有一些缺点：

人类仍然需要做出需要长期规划的决策，尽管许多任务可以自动处理事故和交通路线等即时问题。例如，Vivacity智慧城市依靠人类和机器协同工作，以减轻市中心繁忙交通的负担。另一个缺点是自动化系统的实施和维护成本很高。

智能停车规划

想象一下，您正在开车到城市开会。你知道有很多建筑正在进行中，所以你留出额外的时间来寻找停车位。当您接近目的地时，您意识到寻找停车位将比您想象的更具挑战性！

但是，如果有一个应用程序可以提前 5 小时预测停车情况呢？这就是Eventflow的用武之地。他们是一家专门从事预测分析和事件预测的公司。他们的应用程序可以预测从交通拥堵和道路堵塞到卡车司机的停车位和休息时间的所有内容。然后，这些信息通过易于使用的HTML5可视化工具提供，该工具可通过开放API获得。

减少交通拥堵 – 改善道路交通流量

人工智能可以通过在堵塞区域周围规划汽车路线、优化送货路线和减少施工需求来减少交通拥堵。路口的智能摄像头可以自动识别不同的道路使用者，如行人、骑自行车的人和汽车。交通管理系统应根据道路使用者的需求进行调整，例如空气质量或学校交通。例如，如果某条道路上发生事故，系统将需要相应地重新规划交通。

然而，人类仍然需要做出需要长期规划的决策，比如应该在哪里建造新道路。尽管许多任务可以自动处理事故和交通路线等即时问题，但对于城市交通流量的整体管理，人类仍然是必要的。

安全和应急

紧急情况是每个人都非常关注的问题。在这种情况下，管理部门必须能够迅速有效地采取行动，确保所有民众的安全。为此，各机构将实施综合交通管理系统（ITMS）。ITMS将自动调节信号灯，并警告驾驶者改道。新系统将在促进救护车和消防招标等紧急车辆的快速通行方面发挥至关重要的作用。ITMS还将警告驾驶者在前方出现拥堵时要改道。

人工智能在公共交通中的应用

交通规划 – 智能交通系统

使用人工智能规划交通可以减少旅行时间和交通拥堵，同时提高公共汽车、火车和渡轮的效率。人工智能帮助规划者决定哪种类型的交通最适合某个地区，以及最有效的路线是什么。为了改善公共交通，人工智能可用于优化公共汽车和火车的路线，使其更高效。人工智能还有助于为管理路线的交通部门员工创建更好的时间表。

城市规划

城市规划是设计和管理城市地区增长的过程。它涉及制定土地、交通系统、公共设施和供水、废物管理和能源分配等服务的开发和使用计划。

在城市规划中找到适当的平衡很重要

城市规划的主要目标是创造一个人们可以工作和生活的宜居环境。这需要平衡居民、企业、通勤者和游客等不同群体的需求。

为了有效规划，城市需要关于人口规模、人口统计、就业趋势、经济状况等的准确数据。城市还需要了解人们如何在其中移动。

这就是人工智能和机器学习等技术的用武之地。它们可以帮助城市更有效地收集数据并更快地进行分析。这有助于规划人员就如何分配资源做出更好的决策。

六、交通管理中的人工智能常见问题

人工智能如何改善流量？

人工智能可以通过减少人为错误、加快事故检测和响应过程以及提高安全性来改善道路交通。人工智能还有可能通过优化交通流量来帮助提高高峰时段的效率。

人工智能是否用于交通信号灯？

人工智能用于交通信号灯中，以检测车辆的速度并相应地调整时间。

人工智能如何减少或解决流量问题？

人工智能可以通过协助自动驾驶汽车、机器人助手和无人机来提高交通安全。人工智能还将有助于减少道路拥堵，因为每小时的车辆数量以及通过交通所需的时间都会减少。

人工智能在运输部门实施的例子是什么？

人工智能在运输部门实施的一个例子是自动化卡车。这允许更智能，更有效地利用资源，消除人类驾驶员处理驾驶，导航或装卸等任务的需要

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