智能驾驶与智慧交通-周学松
人工智能在智能交通管理的研究调研报告
人工智能在智能交通管理的研究调研报告随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长，交通拥堵、交通事故等问题日益凸显，给人们的出行带来了极大的不便，也制约了城市的发展。
为了有效解决这些问题，提高交通管理的效率和质量，人工智能技术逐渐被引入到智能交通管理领域，并取得了显著的成效。
本报告将对人工智能在智能交通管理中的应用进行深入研究和分析。
一、人工智能在智能交通管理中的应用现状（一）智能交通信号控制传统的交通信号控制往往是基于固定的时间间隔进行切换，无法根据实时的交通流量进行灵活调整。
而人工智能技术可以通过对交通流量数据的实时采集和分析，实现交通信号的智能控制。
例如，基于深度学习的算法可以预测未来一段时间内的交通流量，从而提前调整信号灯的时长，提高道路的通行效率。
（二）智能交通监控与执法人工智能在交通监控和执法方面也发挥着重要作用。
通过图像识别和视频分析技术，能够实时监测交通违法行为，如闯红灯、超速、违法停车等，并自动抓拍和记录相关证据。
同时，还可以对车辆和行人的行为进行分析，提前预警潜在的交通安全隐患。
（三）智能车辆与自动驾驶自动驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用方向。
通过传感器、摄像头等设备获取车辆周围的环境信息，利用深度学习算法进行感知、决策和控制，实现车辆的自动驾驶。
虽然目前自动驾驶技术还面临着许多挑战，但已经在一些特定场景中得到了应用，如物流配送、园区通勤等。
（四）智能出行服务人工智能为人们的出行提供了更加便捷和个性化的服务。
例如，智能导航系统可以根据实时交通状况为用户规划最优的出行路线；公交智能调度系统可以根据乘客的需求和车辆的运行情况，优化公交线路和发车时间；打车软件可以通过算法匹配乘客和司机，提高打车效率。
二、人工智能在智能交通管理中面临的挑战（一）数据质量和安全性人工智能在智能交通管理中的应用依赖于大量的交通数据，但数据的质量和准确性往往难以保证。
例如，传感器故障、数据传输中断等问题可能导致数据缺失或错误。
人工智能在智能交通系统中的应用研究
人工智能在智能交通系统中的应用研究在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为众多领域的关键技术，智能交通系统便是其中之一。
智能交通系统旨在通过整合先进的信息技术、通信技术、传感器技术等，实现交通的高效、安全和可持续发展。
而人工智能的融入，为智能交通系统带来了前所未有的变革和提升。
一、智能交通系统的发展现状随着城市化进程的加速，交通拥堵、交通事故、环境污染等问题日益严重，传统的交通管理方式已经难以满足人们对于高效、便捷出行的需求。
智能交通系统作为一种创新的解决方案，应运而生。
目前，智能交通系统已经在交通信号控制、交通监控、车辆导航等方面取得了一定的成果。
例如，通过智能交通信号控制系统，可以根据实时交通流量自动调整信号灯的时长，提高道路通行效率；交通监控系统能够实时监测道路状况，及时发现交通事故和拥堵，并进行快速处理。
然而，尽管智能交通系统已经取得了一些进展，但仍然面临着诸多挑战。
比如，现有系统的智能化程度还不够高，难以应对复杂多变的交通状况；不同交通系统之间的信息共享和协同工作还存在不足等。
二、人工智能在智能交通系统中的应用1、交通流量预测准确的交通流量预测对于优化交通管理至关重要。
人工智能技术，特别是机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，可以对历史交通数据进行分析和学习，从而预测未来一段时间内的交通流量。
通过这种方式，交通管理部门可以提前采取措施，如调整信号灯时长、优化公交线路等，以缓解交通拥堵。
2、智能交通信号控制传统的交通信号控制往往是基于固定的时间周期，无法根据实时交通流量进行灵活调整。
人工智能技术可以使交通信号控制更加智能化。
例如，基于深度学习的算法可以实时分析路口的车辆数量、行驶方向和速度等信息，自动调整信号灯的时长，实现交通信号的优化控制，提高道路通行效率。
3、自动驾驶自动驾驶是人工智能在智能交通领域的一个重要应用方向。
自动驾驶汽车通过搭载各种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，收集周围环境的信息，并利用人工智能算法进行分析和决策，实现车辆的自主驾驶。
人工智能在智能交通中的发展调研报告
人工智能在智能交通中的发展调研报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今社会的热门话题。
在众多应用领域中，智能交通无疑是人工智能大显身手的重要舞台。
本报告旨在深入探讨人工智能在智能交通领域的发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、人工智能在智能交通中的应用现状1、智能交通信号控制系统传统的交通信号灯往往按照固定的时间间隔进行切换，无法根据实时交通流量进行灵活调整。
而人工智能技术的引入，使得交通信号控制系统能够通过对道路摄像头采集的图像数据进行分析，实时感知交通流量的变化，并智能调整信号灯的时长，从而有效减少交通拥堵，提高道路通行效率。
2、自动驾驶技术自动驾驶是人工智能在智能交通领域最具挑战性和前景的应用之一。
目前，自动驾驶技术已经取得了显著的进展，从辅助驾驶功能（如自适应巡航控制、自动泊车等）逐渐向高度自动驾驶和完全自动驾驶迈进。
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器获取车辆周围的环境信息，利用深度学习算法进行识别和决策，自动驾驶汽车能够实现自动跟车、变道、避让障碍物等复杂操作。
3、智能公交系统在公交领域，人工智能可以实现公交车辆的智能调度和优化。
通过对乘客出行需求的大数据分析，结合实时路况信息，智能公交系统能够合理安排公交线路和发车时间，提高公交服务的准点率和覆盖率，吸引更多的市民选择公交出行，从而缓解城市交通压力。
4、智能停车管理停车难是城市交通中的一个普遍问题。
人工智能技术可以通过车牌识别、车位检测等手段，实现停车场的智能化管理。
车主可以通过手机 APP 实时查询附近停车场的空位信息，并进行在线预订和导航。
同时，停车场管理系统可以根据车辆的停放时间和收费标准自动计费，提高停车管理的效率和便捷性。
二、人工智能在智能交通中面临的挑战1、数据质量和安全性人工智能在智能交通中的应用依赖于大量的交通数据，如车辆轨迹、路况信息、乘客出行数据等。
然而，这些数据的质量参差不齐，存在数据缺失、错误和不一致等问题，这可能会影响人工智能模型的准确性和可靠性。
人工智能在智能交通领域的发展研究报告
人工智能在智能交通领域的发展研究报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中智能交通领域更是受益匪浅。
智能交通系统旨在通过整合先进的技术和创新的理念，提高交通运输的效率、安全性和可持续性。
人工智能的出现为智能交通的发展带来了新的机遇和挑战。
一、人工智能在智能交通领域的应用现状1、智能交通管理通过人工智能技术，交通管理部门可以实时监测道路流量、预测交通拥堵情况，并据此优化信号灯控制策略。
例如，利用深度学习算法对交通流量数据进行分析，能够更准确地预测未来一段时间内的交通状况，从而提前调整信号灯时长，减少拥堵。
2、自动驾驶自动驾驶是人工智能在交通领域的重要应用之一。
借助传感器、摄像头和激光雷达等设备，车辆可以收集周围环境信息，并通过人工智能算法进行分析和决策，实现自动驾驶。
目前，自动驾驶技术仍处于不断发展和完善的阶段，但已经取得了显著的成果。
3、智能公交系统人工智能可以用于优化公交路线规划、实时调度公交车辆，提高公交服务的质量和效率。
通过分析乘客的出行需求和交通状况，智能公交系统能够合理安排公交线路和发车时间，减少乘客等待时间。
4、智能停车管理利用人工智能技术，实现停车位的实时监测和预订。
车主可以通过手机应用程序提前了解目的地附近的停车位情况，并进行预订，避免了寻找停车位的烦恼，提高了停车效率。
二、人工智能为智能交通带来的优势1、提高交通效率通过准确的预测和优化决策，人工智能能够显著减少交通拥堵，提高道路通行能力，使人们的出行更加顺畅和高效。
2、增强交通安全自动驾驶技术可以减少人为因素导致的交通事故，智能交通管理系统能够及时发现和处理交通违法行为，降低事故发生率。
3、降低能源消耗和环境污染优化的交通流量控制和驾驶行为可以减少车辆的怠速和不必要的行驶，从而降低能源消耗和尾气排放，对环境友好。
4、提升出行体验智能交通系统为人们提供了更加便捷、舒适的出行方式，例如智能公交的实时信息推送和自动驾驶的舒适性。
智能科学与技术在智能交通系统中的应用
智能科学与技术在智能交通系统中的应用在当今社会，随着城市化进程的加速和人口的不断增长，交通拥堵、交通安全等问题日益凸显。
为了解决这些问题，智能交通系统应运而生。
智能科学与技术作为推动智能交通系统发展的关键力量，正发挥着越来越重要的作用。
智能交通系统是一个综合性的系统，它融合了信息技术、通信技术、控制技术、传感器技术等多种先进技术，旨在实现交通的高效、安全、便捷和环保。
智能科学与技术在智能交通系统中的应用非常广泛，涵盖了交通管理、交通控制、交通信息服务、交通安全等多个领域。
在交通管理方面，智能科学与技术可以实现对交通流量的实时监测和分析。
通过在道路上安装传感器、摄像头等设备，采集车辆的行驶速度、流量、占有率等数据，并利用数据分析算法和模型，对交通状况进行预测和评估。
交通管理部门可以根据这些信息，及时调整交通信号灯的配时方案，优化道路资源的分配，从而缓解交通拥堵。
例如，智能交通信号控制系统可以根据实时的交通流量数据，自动调整信号灯的时长，使车辆能够更顺畅地通过路口。
当某一方向的车流量较大时，系统会延长该方向的绿灯时间，减少车辆的等待时间；当车流量较小时，则缩短绿灯时间，提高路口的通行效率。
此外，智能交通管理系统还可以实现对交通事件的快速响应和处理。
一旦发生交通事故、道路施工等突发事件，系统能够及时检测到，并通知相关部门进行处理，同时向驾驶员发布交通诱导信息，引导车辆避开拥堵路段。
在交通控制方面，智能科学与技术可以实现车辆的自动驾驶和智能辅助驾驶。
自动驾驶技术是智能交通领域的一个重要研究方向，它利用传感器、摄像头、雷达等设备感知车辆周围的环境信息，通过计算机算法和控制模型，实现车辆的自主驾驶。
目前，自动驾驶技术还处于不断发展和完善的阶段，但已经取得了显著的成果。
一些汽车制造商已经推出了具备自动驾驶功能的汽车，如特斯拉的 Autopilot 系统、谷歌的 Waymo 自动驾驶汽车等。
智能辅助驾驶技术则是在现有车辆的基础上，通过安装一些辅助驾驶设备和系统，提高驾驶的安全性和舒适性。
智能科学与技术在智能交通系统中的应用
智能科学与技术在智能交通系统中的应用在当今社会，随着城市化进程的加速和人口的快速增长，交通拥堵、交通安全等问题日益凸显。
为了解决这些难题，智能交通系统应运而生，而智能科学与技术在其中发挥着至关重要的作用。
智能交通系统是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
它通过对交通数据的采集、分析和处理，实现对交通流量的优化控制、交通事故的预防和快速处理，以及为出行者提供更加便捷、高效的出行服务。
智能科学与技术在智能交通系统中的应用十分广泛。
首先，在交通信息采集方面，传感器技术和视频监控技术发挥着重要作用。
传感器可以安装在道路上，实时监测车辆的速度、流量、占有率等信息；视频监控则能够直观地获取道路的交通状况。
这些信息通过无线网络传输到交通控制中心，为交通管理提供数据支持。
在交通信号控制方面，智能控制算法得到了广泛应用。
传统的交通信号控制往往采用固定的时间间隔，无法根据实时交通流量进行灵活调整。
而基于智能科学与技术的交通信号控制系统，则可以通过对采集到的交通数据进行分析，实时计算出最优的信号配时方案，从而提高道路的通行能力，减少交通拥堵。
例如，自适应交通信号控制系统能够根据车流量的变化自动调整信号灯的时长，使绿灯时间更加合理地分配给不同方向的车辆。
智能车辆技术也是智能交通系统的重要组成部分。
自动驾驶技术是智能车辆领域的研究热点之一。
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的融合感知，车辆能够实时获取周围环境的信息，并利用智能算法进行路径规划和决策控制，实现自动驾驶。
此外，车辆之间的通信技术（V2V）和车辆与基础设施之间的通信技术（V2I）也在不断发展。
通过车车通信和车路通信，车辆可以提前获取前方道路的交通状况、路况信息等，从而更好地规划行驶路线，提高行驶安全性和效率。
人工智能在智慧交通中的应用调研报告
人工智能在智慧交通中的应用调研报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了推动各个领域创新和变革的重要力量。
在交通领域，人工智能的应用正在重塑着我们的出行方式和交通管理模式，为解决交通拥堵、提高交通安全、优化交通资源配置等方面带来了新的机遇和挑战。
本调研报告旨在深入探讨人工智能在智慧交通中的应用现状、优势、面临的问题以及未来的发展趋势。
一、人工智能在智慧交通中的应用现状1、智能交通信号控制通过实时监测交通流量和路况，人工智能系统可以自动调整交通信号灯的时长，以优化交通流，减少拥堵。
例如，一些城市采用的自适应交通信号控制系统，能够根据不同时间段和道路状况灵活调整信号灯，提高道路通行效率。
2、智能车辆自动驾驶技术是人工智能在交通领域的重要应用之一。
目前，自动驾驶技术已经从实验室走向了实际道路测试阶段。
虽然完全自动驾驶尚未广泛普及，但辅助驾驶功能如自动泊车、自适应巡航控制、车道保持辅助等已经在许多汽车上得到应用，提高了驾驶的安全性和舒适性。
3、交通流量预测利用历史交通数据和实时数据，人工智能算法可以准确预测未来一段时间内的交通流量，为交通管理部门提供决策支持，提前采取措施疏导交通。
4、智能公交系统通过实时定位和数据分析，智能公交系统可以提供准确的公交到站时间预测，方便乘客规划出行。
同时，还可以优化公交线路和调度，提高公交服务的效率和质量。
二、人工智能在智慧交通中的优势1、提高交通效率人工智能能够实时处理大量的交通数据，快速做出决策，从而优化交通流量，减少交通拥堵，提高道路的通行能力。
2、增强交通安全自动驾驶技术和智能辅助驾驶系统可以减少人为失误导致的交通事故。
同时，通过对交通违法行为的实时监测和预警，能够有效降低事故发生率。
3、提升交通服务质量智能交通系统可以为出行者提供个性化的出行方案，满足不同用户的需求，提高出行的便利性和舒适度。
4、优化资源配置基于准确的交通流量预测和分析，交通管理部门可以更加合理地规划和分配交通资源，如道路建设、停车位设置等。
人工智能驱动的智能交通系统优化方案
人工智能驱动的智能交通系统优化方案摘要：智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是一种基于先进技术和自动控制方法来优化交通系统运行的解决方案。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种能够模拟人类智能的技术，可以应用于智能交通系统中，实现交通运行的优化、安全的增强以及用户体验的提升。
本文通过分析智能交通系统中面临的问题，并提出了基于人工智能的优化方案，包括交通拥堵的预测与缓解、交通信号控制优化和智能路况导航。
1.引言智能交通系统作为解决交通运行问题的一种最新技术，通过应用先进的技术和方法来提高交通效率、减少交通事故、改善通行方式等。
人工智能作为一种能够模仿人类智能的技术，具有很大潜力应用于智能交通系统中，可以实现交通的优化、安全的改善以及用户体验的提升。
2.交通拥堵的预测与缓解交通拥堵是城市交通系统中面临的一个重要问题。
通过人工智能的技术，可以对交通拥堵进行预测，并采取相应的措施来缓解拥堵状况。
具体而言，可以利用机器学习和数据分析的方法，对历史交通数据进行建模和分析，从而预测交通拥堵的发生。
同时，可以利用智能交通系统中的传感器和监控设备来实时感知交通状况，通过智能算法对交通信号进行优化，以实现交通拥堵的缓解。
3.交通信号控制优化交通信号控制是智能交通系统中一个关键的环节。
通过人工智能的技术，可以对交通信号进行智能化的控制，以提高交通效率和安全。
具体而言，可以利用深度学习和强化学习的方法，对交通信号进行优化调度，使得交通流量得到合理分配，提高交受容量。
此外，可以利用计算机视觉技术对交通信号进行实时监控和分析，根据交通流量和路段状况，自动调整交通信号的配时方案，以减少交通拥堵和事故的发生。
4.智能路况导航智能路况导航是智能交通系统中一个重要的功能，它可以帮助驾驶员选择最优路线，避免交通拥堵，并提供导航和交通信息。
通过人工智能的技术，可以分析交通数据、路况信息和用户出行需求，以预测最优路线，并提供实时导航和交通信息。
一种显示屏及智慧黑板[发明专利]
专利名称：一种显示屏及智慧黑板专利类型：发明专利
发明人：周雪松,王彬
申请号：CN202010474168.1申请日：20200529
公开号：CN111554136A
公开日：
20200818
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种显示屏及智慧黑板，属于教学设备技术领域。
本发明的显示屏，其包括边框和嵌设在边框内的显示面板和背光板，边框内设有一体式的固定框，固定框位于显示面板和背光板之间；边框上连接有压紧件，压紧件用于将背光板压紧在固定框之上，从而完成背光板的固定；因而本发明的显示屏不需要考虑背光板上加强筋的排布方式对于背光板固定强度的影响，使得显示屏的尺寸或设计需求发生改变时，只需调整边框的结构即可，有效地降低了成本，提高背光板固定的便捷性。
包括有本发明显示屏的智慧黑板，其设计过程不受加强筋排布方式的影响，能有效地节约成本。
申请人：江苏欧帝电子科技有限公司
地址：210000 江苏省南京市雨花台区凤集大道12-9号
国籍：CN
代理机构：江苏瑞途律师事务所
代理人：王珒
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人工智能领域自动驾驶和智能交通系统方面50个课题名称
人工智能领域自动驾驶和智能交通系统方面50个课题名称以下是人工智能领域自动驾驶和智能交通系统方面的50个课题名称：1. 基于人工智能的道路交通预测与优化2. 自动驾驶技术的机器学习算法研究3. 深度学习在自动驾驶系统中的应用4. 基于人工智能的智能交通信号灯控制系统5. 自动驾驶系统的目标检测与跟踪算法研究6. 基于强化学习的智能交通系统优化7. 自动驾驶汽车自主决策算法研究8. 基于深度学习的交通流量预测与优化9. 智能交通系统中的智能路边停车技术研究10. 自动驾驶车辆的感知与环境理解研究11. 基于人工智能的自动驾驶系统安全性分析与优化12. 智能交通系统中的智能配送路线规划研究13. 自动驾驶系统的路径规划与轨迹优化算法研究14. 基于深度学习的交通事故预测与防止15. 智能交通系统中的优化车辆调度算法研究16. 自动驾驶系统中的目标识别与辨别技术研究17. 基于机器学习的智能交通系统的动态路况预测与优化18. 自动驾驶汽车的语义分割与场景理解研究19. 智能交通系统中的智能停车场管理系统研究20. 自动驾驶系统的路径选择与导航算法研究21. 基于深度学习的交通行为识别与分类研究22. 智能交通系统中的智能交通警察技术研究23. 自动驾驶系统的行为预测与决策算法研究24. 基于人工智能的智能公交站台设计与优化25. 智能交通系统中的优化路口信号配时算法研究26. 自动驾驶汽车的语音识别与交互技术研究27. 基于深度学习的交通流模拟与优化28. 智能交通系统中的智能导航系统研究29. 自动驾驶系统的道路感知与场景分析算法研究30. 基于机器学习的智能交通系统的车牌识别与追踪31. 自动驾驶车辆的深度学习驱动决策算法研究32. 智能交通系统中的智能停车位检测与分配技术研究33. 自动驾驶系统的目标预测与避障算法研究34. 基于人工智能的智能异地交通规划与优化35. 智能交通系统中的智能红绿灯识别与控制技术研究36. 自动驾驶车辆的感知学习与场景识别研究37. 基于深度学习的交通事故分析与预防38. 智能交通系统中的优化出租车调度算法研究39. 自动驾驶系统的路径规划与能耗优化算法研究40. 基于机器学习的智能交通系统的交通行为预测与优化41. 自动驾驶汽车的目标跟踪与预测技术研究42. 智能交通系统中的智能停车场导航与管理系统研究43. 自动驾驶系统的场景感知与环境理解算法研究44. 基于人工智能的智能公共交通线路规划与优化45. 智能交通系统中的智能路况监控与预测技术研究46. 自动驾驶车辆的语义分析与语义推理研究47. 基于深度学习的交通流量模拟与优化48. 智能交通系统中的智能交通导航系统研究49. 自动驾驶系统的道路感知与场景理解算法研究50. 基于机器学习的智能交通系统的车辆识别与追踪。
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智能驾驶与智慧交通 北京交通发展研究院首席科学家
（美国亚利桑那州立大学终身教授）
周学松博士
基于虚拟道路资源的大规模无人车模拟与优化
一.研发动机Research Motivation
三.基础理论
Fundamental Theory
二.系统设计
System Design
四. 开放仿真
Open Simulation Framework
一.研究动机Research Motivation
4
城市交通拥堵现象分类交通拥堵（Classification of Traffic congestion ）
Freeway Urban road Public-bus Urban rail Static traffic
智慧交通问题是经济学和组织规划问题，也是行为学问题和运筹学
问题
Daniel L McFadden William Vickrey Herbert Simon John Nash 不对称信息中的博弈问题
瓶颈资源下的定价问题
有限理性行为个体的选择问题
网络中的动态优化问题
基于离散选择模型的交通四
阶段法
视角 (Perspectives ）
Traffic problem should be systematical studies from the perspectives of economics, engineering, human behaviors, and operation research
Game theory under
asymmetric information
Pricing of scarce
resources
Individual choice under bounded rationality
Discrete choice models and Four-step
method
Dynamic programming in high-dimensional
networks
北京出台自动驾驶路测新规
Test Vehicles ：
Test vehicles must be equipped with self-driving systems and be able to switch between self-driving and conventional modes of driving so as to ensure drivers can quickly take over in case of a malfunction or if the vehicle gives a warning.
Test Drivers:
Test drivers must be employees of the applicant that hold a driving license with at least 3-years unblemished driving experience as well as a good technical understanding of the self-driving system, test vehicle and test systems.
自动驾驶车辆是指在符合《机动车运行安全技术条件》的机动车上装配自动驾驶系统的车辆。
自动驾驶车辆不需要驾驶员执行物理性驾驶操作，自动驾驶系统能够对车辆行驶任务进行指导与决策，并代替驾驶员操控车辆完成安全行驶。
自动驾驶车辆需要配备一名有一定驾驶经验，熟悉自动驾驶系统的测试驾驶员，随时监控车辆，保障车辆安全行驶，在任何情况下都可以随时人工接管车辆。
Regulation for Self driving car road testing
事故描述：载有一名司机的优步自动车处于完全自动驾驶模式，车速在64公里/时左右，与在人行横道外推着自行车行走的行人相撞，导致行人不幸身亡。
事故原因：（1）Uber自动车的探测系统（车顶激光雷达、前置雷达及长短距的光学摄像机）未及时探测到行人，从而未及时采取制动措施；（2）安全驾驶员未专心关注道路前方情况，多次分神；（3）行人未遵守安全规范，在人行横道外穿越马路。
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—全球自动车撞死行人首例事故
Uber 自动车事故（Accidents of Uber
）
中美视角：发展自动车技术
Two perspectives for adopting automatic driving technologies
•中国:
•保守态度，注重加强严格的车辆上路测试，循序渐进，引导自动驾驶车辆上路，更加注重车辆安全因素。
•Regulate the road test strictly
•稳中有为，将安全问题放在首要位置•Focus on the safety first •美国:
•持有开放态度，多方位支持自动驾驶的发展，加快自动车的普及发展。
•Open minded, support the AV technologies
•宽进严出、争分夺秒发展技术•Develop AV technologies rapidly
二.系统设计System Design
应用虚拟轨道系统进行大规模无人车规划的潜在优势Potential Advantages of using Virtual Cyber Tracks for AV Scheduling
1、安全
•提前识别潜在风险，提高行车安全2、高效
•优化行车路径、速度3、协同
•全局协同城市中的各种交通方式4、共享•所有交通方式对所有出行者进行共享Safety Efficiency Coordination Sharing Identify risk of danger, and improve vehicle safety Optimize vehicle route and running speed Coordinate all the transportation systems of different modes
Share all the transportation resource between all travelers 11
•2016年中国铁路未发生铁路交通特别重大、重大事故。
全国铁路交通事故死亡人数932人，10亿吨公里(换算周转量)死亡率0.256。
•2016年中国共接报道路交通事故，造成63093人死亡、226430人受伤。
道路交通事故万车死亡率为2.14。
为什么铁路系统更安全？
Why railway systems are safer?12
铁路运输如何保障列车的安全运行？闭塞区间的概念How to keep safety for railway system? Block 闭塞 在同一区间（分区）只准许一列列车运行，一旦列车占用区间（分区），即实行闭塞，在闭塞解除之前，不准许其它列车驶入。
Block: Only one train can occupy one block at the same time Two types of block
固定闭塞（Fixed block）：是将站间区间划分成若干闭塞分区，以闭塞分区作为列车追踪运行空间间隔，根据列车运行及有关闭塞分区状态，自动变换信号显示和发送列车移动授权信息，列车凭地面信号或车载信号行车的闭塞方法。
移动闭塞（Moving block）：区间不是固定的划分为若干个闭塞分区，而是利用先进的卫星定位技术、通信技术和自动控制技术，使前后列车自动保持一定的（合适）间隔。
三显示自动闭塞示意图为什么铁路系统更安全？
Why railway systems are safer?13。