人工智能技术在交通控制领域的应用
人工智能在交通领域的应用有哪些
人工智能在交通领域的应用有哪些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，交通领域也不例外。
人工智能的应用为交通带来了前所未有的变革，极大地提高了交通系统的效率、安全性和便利性。
接下来，让我们一起深入探讨人工智能在交通领域的具体应用。
一、智能交通信号控制交通信号控制是城市交通管理的重要环节。
传统的交通信号灯通常按照固定的时间间隔切换，无法根据实时交通流量进行灵活调整，容易导致交通拥堵。
而人工智能技术的引入则改变了这一局面。
通过使用摄像头、传感器等设备收集交通流量数据，人工智能系统能够实时分析道路上的车辆数量、行驶速度和方向等信息。
基于这些数据，系统可以智能地调整信号灯的时长，使得交通流量在不同方向上得到更合理的分配。
例如，在高峰期，系统可以自动延长主干道的绿灯时间，减少车辆等待时间，从而提高道路的通行能力。
此外，人工智能还能够预测未来的交通流量变化，提前调整信号灯的控制策略，以预防交通拥堵的发生。
这种智能交通信号控制不仅能够减少交通拥堵，还能降低车辆的尾气排放，为环境保护做出贡献。
二、自动驾驶技术自动驾驶无疑是人工智能在交通领域最具革命性的应用之一。
自动驾驶汽车依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器感知周围环境，利用深度学习算法对收集到的数据进行处理和分析，从而实现车辆的自主驾驶。
自动驾驶分为多个级别，从辅助驾驶（如自动泊车、自适应巡航控制）到高度自动驾驶（如在特定条件下的无人驾驶），再到完全自动驾驶。
目前，虽然完全自动驾驶尚未广泛普及，但部分自动驾驶功能已经在一些汽车上得到应用，为驾驶者提供了更加轻松和安全的驾驶体验。
自动驾驶技术的发展有望减少人为因素导致的交通事故，提高交通安全性。
同时，自动驾驶汽车可以更加高效地行驶，减少急刹车和急加速等不经济的驾驶行为，从而降低能源消耗和尾气排放。
三、智能交通管理系统除了交通信号控制和自动驾驶，人工智能还在智能交通管理系统中发挥着重要作用。
人工智能在交通领域的应用有哪些
人工智能在交通领域的应用有哪些关键信息项：1、交通流量预测2、智能交通信号控制3、自动驾驶技术4、智能车辆管理5、交通安全监控与预警6、公共交通优化11 交通流量预测交通流量预测是人工智能在交通领域的重要应用之一。
通过对历史交通数据的分析和学习，利用机器学习算法和深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），可以准确预测未来一段时间内的交通流量状况。
这有助于交通管理部门提前制定合理的交通疏导策略，优化道路资源配置，减少交通拥堵的发生。
111 数据采集与预处理为了实现准确的交通流量预测，需要大量的交通数据作为支撑。
这些数据包括道路传感器采集的车流量、车速、车型等信息，以及移动设备和车载导航系统提供的实时位置数据。
在数据采集过程中，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，对采集到的数据进行预处理，如数据清洗、去噪、特征提取等，以便后续的模型训练和分析。
112 模型选择与训练选择合适的人工智能模型对于交通流量预测至关重要。
常用的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等传统机器学习模型，以及基于深度学习的神经网络模型。
在模型训练过程中，需要根据数据特点和预测需求，调整模型的参数，提高预测的准确性和泛化能力。
113 预测结果评估与优化对训练好的模型进行预测结果评估，通常使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来衡量预测结果与实际值的偏差。
根据评估结果，对模型进行优化和改进，如调整模型结构、增加数据量、采用更先进的算法等，以提高预测的精度和可靠性。
12 智能交通信号控制传统的交通信号控制往往采用固定的时间间隔和相位方案，无法根据实时交通流量的变化进行灵活调整。
人工智能技术的应用可以实现智能交通信号控制，提高道路通行效率。
121 实时交通数据感知通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，实时采集交通流量、车速、排队长度等信息。
利用图像识别、视频分析等技术，对交通状况进行准确判断和分析。
人工智能在交通领域的应用
人工智能在交通领域的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各个领域都得到了广泛的应用。
尤其是在交通领域，人工智能的应用已经取得了令人瞩目的成果。
本文将从路况监控、交通信号优化、智能驾驶等方面介绍人工智能在交通领域的应用。
一、路况监控人工智能技术在路况监控方面发挥着重要作用。
通过在交通路口和路段部署智能监控摄像头，利用图像识别算法来识别车辆，了解交通流量和拥堵情况，从而帮助交通管理部门做出决策，调整交通信号灯的时间间隔，缓解交通拥堵。
二、交通信号优化人工智能技术在交通信号优化方面的应用，能够更加精准地根据实时路况情况灵活调整信号灯的时间间隔。
利用大数据和机器学习算法，智能信号控制系统可以根据不同车流量进行合理的信号调度，减少等待时间，提高道路的通行效率，缓解交通压力。
三、智能驾驶智能驾驶是人工智能技术在交通领域中最为瞩目的应用之一。
通过使用传感器、摄像头和雷达等设备，结合深度学习和机器学习算法，使汽车能够自主感知和判断周围环境，并自动控制油门、刹车和方向盘等操作，实现无人驾驶。
智能驾驶的应用将极大提高行驶安全性、减少车祸事故，并节约能源，提高车辆利用率。
四、智慧停车人工智能技术在智慧停车方面的应用，通过智能摄像头和传感器实时监测停车位的使用情况，并将数据传输给车主或交通管理部门。
车主可以通过手机应用查询附近的可用停车位，提前安排好停车，减少停车时间和寻找停车位的困扰。
交通管理部门可以通过分析大数据来优化停车位资源的利用和管理。
五、智能交通管理人工智能技术还可以帮助交通管理部门进行智能交通管理，通过使用智能摄像头来监测交通违法行为，自动识别并罚款，提高交通管理的效率和公平性。
此外，人工智能还可以通过分析历史交通数据和预测模型，帮助交通管理部门制定更为科学合理的交通政策，提高城市的整体交通运行效率。
六、交通安全监测人工智能技术在交通安全监测方面的应用，能够通过分析车辆的行为和驾驶员的状态，实时监测危险驾驶行为，如疲劳驾驶、违规变道等，并及时预警驾驶员或交通管理部门，减少交通意外事故的发生，保障行车安全。
人工智能在交通管理领域的应用案例
人工智能在交通管理领域的应用案例随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，我们生活的方方面面都正受到智能化的影响。
交通管理领域也不例外，人工智能的应用已经成为改善交通流量、提升交通效率的重要手段。
本文将介绍几个人工智能在交通管理领域的应用案例，以展示其巨大的潜力和价值。
一、交通信号灯优化传统的交通信号灯控制往往基于固定的时间周期或手动调控。
然而，这种方式没有考虑到实时路况的变化，导致交通堵塞和等待时间的增加。
而通过人工智能技术分析大量的交通数据，可以实现智能化的信号灯控制。
人工智能可以通过视觉识别技术监测交通流量和车辆行为，并根据实时情况来调整信号灯的灯态。
在高峰时段，信号灯可以根据交通拥堵情况灵活地调整，以减少等待时间和交通堵塞。
而在低峰时段，信号灯可以根据实际情况优先满足交通流量大的方向。
这样，交通信号灯的优化可以有效减少交通拥堵，提高交通效率。
二、智能交通监控通过人工智能技术，交通监控系统可以实现智能化的车辆识别和追踪，进而提高交通治理的效果。
传统的交通监控往往需要人工干预，费时费力。
而引入人工智能技术后，交通监控系统可以自动识别车辆的牌照、颜色及车型等信息，实现自动化的车辆识别和记录。
此外，人工智能还能通过实时视频监控分析交通流量、车速、车流密度等指标，提供实时的交通状况报告。
交通管理者可以根据这些数据进行交通管制和路线优化，以提高整体交通效率。
三、智能导航系统人工智能技术在智能导航系统中的应用也是十分广泛的。
通过人工智能算法分析历史交通数据和实时交通信息，智能导航系统可以为驾驶员提供最佳的路线选择、交通预测和实时导航。
智能导航系统可以根据交通数据和用户出行需求，为驾驶员提供最佳的驾驶路线和出行方案。
同时，智能导航系统还可以实时监测交通状况，并通过语音提示和图像显示等方式向驾驶员提供实时的交通信息和路况警告，帮助驾驶员避开拥堵或事故。
四、智能公交调度人工智能技术在公交调度方面也有着广泛的应用。
人工智能技术在交通控制领域的应用
人工智能技术在交通控制领域的应用一、引言随着城市化进程的加速，交通问题已经成为城市发展中不可避免的问题。
传统的交通控制方式已经无法满足人们对于高效、安全、环保的交通出行需求。
而人工智能技术的应用则为解决这些问题提供了新思路和新方法。
二、人工智能技术在交通控制领域的应用概述1. 交通流量预测通过分析历史数据和实时数据，利用机器学习算法对未来一段时间内的车流量进行预测，从而提前采取相应措施来缓解拥堵情况。
2. 信号灯优化利用深度学习算法对路口车辆流量进行实时监测和分析，从而根据实际情况自适应地调整信号灯时间，以达到最优化调度。
3. 智能导航系统通过收集车辆位置信息和路况信息，结合机器学习算法进行分析和处理，在导航过程中给出最佳路径和最短时间预估，并根据实时路况动态调整导航方案。
4. 自动驾驶技术基于深度学习算法开发自动驾驶系统，实现车辆自主行驶，从而减少人为驾驶带来的安全隐患和交通事故。
三、人工智能技术在交通控制领域的具体应用案例1. 深圳市智慧路灯深圳市在城市道路上部署了一批智慧路灯，通过摄像头收集车辆流量信息和行驶速度信息，并利用深度学习算法进行分析和处理，自动调整信号灯时间，以达到最优化调度。
该系统已经在深圳多个路口得到应用，并取得了良好的效果。
2. 上海市智能导航系统上海市交通委员会开发了一套基于人工智能技术的智能导航系统。
该系统通过收集车辆位置信息和路况信息，结合机器学习算法进行分析和处理，在导航过程中给出最佳路径和最短时间预估，并根据实时路况动态调整导航方案。
该系统已经在上海多条主要道路得到应用，并取得了良好的效果。
3. 北京地铁自动驾驶列车北京地铁推出了一批基于自动驾驶技术的地铁列车。
该列车通过激光雷达和摄像头等传感器获取周围环境信息，并利用深度学习算法进行分析和处理，实现车辆自主行驶。
该系统已经在北京多条地铁线路得到应用，并取得了良好的效果。
四、人工智能技术在交通控制领域的优势和挑战1. 优势（1）提高交通效率：通过智能化调度，减少拥堵情况，缩短行驶时间。
交通领域的人工智能应用场景
人工智能在交通领域的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：
智能交通信号控制：通过人工智能技术，可以实时监测交通路况，优化交通信号灯的控制，提高道路的通行效率，缓解交通拥堵。
智能车辆驾驶：人工智能技术可以应用于自动驾驶车辆，通过高精度地图、传感器等技术，实现车辆的自主导航、障碍物识别、路径规划等功能，提高道路安全和运输效率。
智能巡航控制：在高速公路上，通过人工智能技术，可以实现智能巡航控制，自动调整车辆的行驶速度和间距，提高道路的安全性和通行效率。
智能停车系统：通过人工智能技术，可以实现智能停车系统，自动识别停车位、预约停车时间、自动泊车等功能，提高停车的便利性和效率。
智能交通管理：通过人工智能技术，可以实现智能交通管理，对交通违法行为进行自动识别、抓拍和处罚，提高交通管理的效率和公正性。
智能公共交通：通过人工智能技术，可以实现智能公共交通，为乘客提供更加便捷、高效的公共交通服务，例如智能公交车站、智能地铁等。
智能物流配送：通过人工智能技术，可以实现智能物流配送，提高物流配送的效率和质量，例如智能快递柜、智能快递车等。
智能交通安全：通过人工智能技术，可以实现智能交通安全，对
交通事故进行快速响应和处理，提高道路安全性和救援效率。
总之，人工智能在交通领域的应用非常广泛，可以提高道路通行效率、安全性、便利性等方面的性能，为人们的生活和工作带来更好的体验和价值。
人工智能在交通控制中的应用
人工智能在交通控制中的应用一、引言人工智能技术发展迅速，已经广泛应用于各个领域。
交通控制是一个重要领域，通过应用人工智能技术，可以提高交通流量和交通安全。
本文将介绍人工智能在交通控制中的应用。
二、人工智能在交通流量控制中的应用1.交通预测人工智能技术可以利用历史交通数据和实时数据，预测交通流量。
例如，利用机器学习算法分析城市道路上的交通流量、天气等数据，提前预测交通拥堵，帮助交通管理人员安排最佳路线和避免交通拥堵。
2.信号灯控制传统的信号灯控制方式主要是基于时间表的系统，固定时长进行调节。
但是，这种方法无法适应不同时间段和不同车流量的变化。
现在，人工智能技术可以根据实时交通条件和历史信息，确定最佳的信号灯计划，实现智能化的交通信号控制。
3.智能路口智能路口是一种基于人工智能技术的交通控制系统。
该系统可以自动检测和处理路口交通，根据实时交通流量和历史数据，调整交通信号灯的节奏，使交通流量更加平滑。
同时，在紧急情况下，智能路口可以自动停止交通，并优先放行救护车等紧急车辆。
三、人工智能在交通安全控制中的应用1.道路监控人工智能技术可以利用摄像头、雷达和其他传感器等设备，检测实时的车辆和行人信息，针对各种情况进行分析和预测。
当交通违规或者意外情况发生时，系统可以通过智能分析和识别，及时显示警告信息。
2.车辆识别人工智能技术可以对每辆车实现准确的识别，识别车辆的类型和颜色、车牌等信息。
这为交通管理和追踪提供了便利。
例如，交通管理人员可以针对不同类型的车辆，设定不同的限速和行车规则。
3.自动驾驶技术自动驾驶技术是人工智能在交通安全控制中的重要应用方向。
通过自动化驾驶技术，车辆可以自主导航和交互，在不同的驾驶场景下运行，提高行驶的效率和安全性。
自动驾驶技术需要依赖多个领域的发展，包括感知、决策和控制等方面的技术。
四、结论人工智能技术在交通控制中的应用，可以提高交通流量和交通安全性。
随着技术的不断发展和应用，人工智能可以更好地解决现代城市中的交通问题。
人工智能在交通领域的应用与发展
人工智能在交通领域的应用与发展随着社会的发展和科技的进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域得到了广泛的应用，其中交通领域也不例外。
人工智能技术在交通管理、智能驾驶、交通安全以及出行服务等方面发挥着重要的作用，为交通系统的运营和维护提供了有力的支持。
本文将从以下几个方面介绍人工智能在交通领域的应用与发展。
一、交通管理在交通管理方面，人工智能技术被广泛应用于交通流量预测、交通信号控制和交通拥堵处理等方面。
通过分析大数据、实时监测和预测交通状况，人工智能可以帮助交通部门制定合理的交通规划和路线优化策略，以减少交通拥堵和提高道路利用率。
此外，利用人工智能技术可以实现交通信号的智能控制，根据实时交通情况自动调整信号灯配时，提高交通流动性和道路通行效率。
二、智能驾驶智能驾驶是人工智能在交通领域的又一个重要应用领域。
通过利用计算机视觉、传感器、机器学习等技术，智能驾驶系统可以实现车辆自动驾驶、自动停车和自动泊车等功能。
人工智能技术可以对交通环境进行实时感知和分析，并做出相应的驾驶决策，提高驾驶安全性和驾驶效率。
智能驾驶技术的发展为未来交通带来了革命性的变化，不仅可以减少交通事故发生，还可以提高交通运行效率。
三、交通安全人工智能技术在交通安全方面的应用日益广泛。
通过利用图像识别、行为分析等技术，人工智能系统可以实现对交通违法行为的自动识别和监测，提高交通安全执法效果。
此外，人工智能还可以应用于交通事故预测和预警，通过分析历史数据和实时交通信息，提前预测和预警潜在的交通事故风险，为交通管理部门采取相应的安全措施提供科学依据。
四、出行服务在出行服务方面，人工智能技术可以提供更加智能化的出行方案和服务。
通过分析用户出行需求和交通数据，人工智能系统可以为用户提供个性化的出行建议和行程规划，包括最佳路线、最佳出行时间和出行方式等。
此外，人工智能技术还可以实现智能语音交互和智能客服等功能，提供更加便捷和高效的出行服务体验。
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城市交通网路区域协调地发挥路口之间互补的优势,均衡每个路口 的交通流量,从而提高道路的通行能力。他要求路口之间(即包 括城市道路与快速路、城市道路与城市道路) 的良好协作,然 而路口之间是相互影响、相互作用的,因此为实现区域协调必 然会引起路口之间出现一定程度的冲突。如何解决这些冲突是 一个亟需解决的重要问题。路网协调控制可以采用上述人工智 能的基础研究方法,近年来Agent 技术开始应用于交通控制领 域。基于Multi2Agent 的城市交通网络智能决策系统研究通过 应用Agent 技术,实现了交通网络系统理论方法,专家的知识经 验和计算机之间的相互结合。系统的知识存储于各个Agent 中, 以便于知识的利用与获取,该系统具有良好的可扩展性。基于 Agent 的智能交通控制系统建模的首要任务是将交通控制系统 的各功能模块转化成有独立功能的Agent ,
人工智能技术在交通控制领域 的应用--安朝辉
基于目前交通问题及交通系统发展的现状,近年来人 们开始借鉴新的理论和技术研究交叉口的交通控制技术， 介绍了城市智能交通系统的发展概况与趋势,对当前的 研究成果进行了详尽的分析和阐述, 这些研究对于提高 城市交通控制系统的控制效果具有现实意义。
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交通信号控制是依据路网交通流数据,对交通信号进 行初始化配时和控制,同时根据实时交通流状况,实时 调整配时方案,实现交通控制的优化。交通控制从被 控区域的最小延误时间出发,获得最佳的配时方案,是 系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大, 可采用两种方法:一是采用数学模型对交叉口各个方 向的车辆到达作准确的预测,根据运筹学和最优化理 论确定各个方向的绿灯时间;二是采用智能控制的方 法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、 模糊性、不确定性等特点,很难对其建立数学模型。 计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的 掀起,针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性,许 多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通 控制领域。
图2 PARAMICS 可视化仿真图像
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3 未来智能交通系统的功能及组成 智能交通系统( Intelligent Transportation System , ITS)是将先进的信 息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技 术等有效的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。智能交通系统 的运作方式:将采集到的各种道路交通及各种服务信息,经过交通管理控制中 心集中处理后传送到公路运输系统的各个用户(包括驾驶者、居民、警察局、 停车场、运输公司、医院、救险排障等部门) ,出行者可以进行实时的交通方 交通路线的选择; 交通管理部门可以自动进行交通疏导、控制和事故处理; 运输部门可以随时掌握所属车辆的动态情况,进行合理调度[5 ] 。ITS 系统 主要由卫星地面站、卫星通信系统、汽车自动驾驶系统、公路电子信息系统 组成。ITS 研究的前沿和热门方向为车辆定位与交通导航系统、信息系统、 信号协调控制系统、及自动化公路系统等。 4结 语 智能交通系统对于我国交通运输领域是一场跨世纪的技术革命,目前,国内已 经涌现出一批ITS 的科技成果和产品,有些已经得到了广泛的应用。随着研究 的深入和成果的推广,ITS 将给我们的社会带来经济效益与社会效益。
(4) Programmer 为研究者提供了基于C+ + 的应用程序接口(API) 。应用 程序接口使PARAMICS 具备更强的可移植性和扩充性。例如, PARAMICS 实 际上基于英国的驾驶规则和车辆特性,当用于其他国家和地区时,需要研究 者编制适当的API 程序使之适应当地需要。研究者也可以利用API 扩充 PARAMICS 的功能,通过加入API程序模块以设计和测试特殊的交通控制和管 理策略。(5) Monitor 是利用Programmer 开发的API 模块,他可以跟踪计 算仿真的交通路网中所有车辆尾气排放的数量,并在交通仿真过程中进行可 视化的显示。PARAMICS 提供了ITS 基础上的微观交通仿真功能,利用仿真 的交通信号、匝道控制、可变速度控制标志和可变信息板(VMS) 等仿真设 备,可以实现对仿真车辆的智能化交通诱导。另外,通过API 函数还可以实 现特殊的控制策略,对于研究新的控制和诱导方法带来了便利。 图2 用PARAMICS 仿真时的交叉口路况的可视化界面,图中可以直观地显示 出车辆的通行状况。
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交通控制领域中人工智能 基础研究方法
交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神 经网络,另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。模糊系统 模糊逻辑是 一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具,特别适用于表示模糊及定 性知识,与人类思维的某些特征相一致,故嵌入到推理技术中具有良好 效果。模糊控制能有效处理模糊信息,但是产生的规则比 较粗糙,没有自学习能力。遗传算法 遗传学通过运用仿生原理实现了在 解空间的快速搜索,广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通 控制系统中的模型及计算问题时,可以通过遗传算法进行全局搜索和确定 公共周期,也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方 案的最优协作问题,有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。神 经网络 人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题,并具有自适应、 自组织和学习功能,广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面,其显 著特点是具有学习功能。
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在这两个项目研究成果的基础上,Quadstone 公司于1993 年和1994年与英 国工商部合作完成了PARAMICS 向商业化软件的初步转型。PARAMICS 为交 通工程师和研究人员提供了一个崭新的计算工具来理解、模拟和分析实际 的道路交通状况。PARAMICS 具有实时动态的三维可视化用户界面,对单一 车辆进行微观处理的能力,多用户并行计算支持,以及功能强大的应用程序 接口。PARAMICS 能够适应各种规模的路网,从单节点到全国规模的路网, 能支持100 万个节点,400 万个路段,32 000 个区域。PARAMICS 由5 个主 要工具模块组成,分别是Mod2eller , Processor , Analyser , Programmer 和Monitor , 其中Modeller 是整个系统的核心, 以下是各部分的简介。 (1)Modeller 提供建立交通路网、三维交通仿真和统计数据输出等3 大功 能。所有这些功能均支持直观的图形用户界面。Modeller 的功能涵盖了 实际交通路网的各个方面,包括:混合的城市路网和高速路路网、先进的交 通信号控制、环形交叉口、左行和右行道路、公共交通、停车场、事故以 及重型车和高容量车车道。Modeller 既可以精确模拟单个车辆在复杂、 拥挤的交通路网中的运行,又能对整体交通状况进行宏观把握。 (2)Processor 允许研究者用批处理的方式进行仿真计算,并得到统计数据 输出。Processor 提供图形用户界面以设定仿真参数、选择输出数据和改 变车辆特征。由于用批处理的方式进行仿真计算不显示仿真过程车辆的位 置和路网,因此大大加快了仿真的速度。 (3) Analyser 用于显示由Modeller 或Processor 的仿真过程的统计结果。 他采用灵活易用的图形用户界面将仿真过程中的各种结果进行可视化的输 出,例如车辆行驶路线、路段交通流量、最大车队长度、交通密度、速度 和延迟、以及服务水平参数等。除了可视化输出,Analyser 也提供直接的 数字输出或将数据存为文本文件以备进. 一步的应用。
协调层 控制系统的中间层,由区域协调Agent 构成,负责本区域内各路口 的监测维护工作,对所控制区域的某几个路口进行强行模式设置,以及负责对 区域内紧急事件的处理工作,各区域协调Agent 之间还可根据需要进行信息 的交流及合作。 控制层 控制系统的最底层,主要由路口Agent 、路段Agent 构成, 此外, 还包括交通灯Agent 、车辆Agent等,是实现交通控制任务的主要承担者。路 口Agent 具有关于本路口以及其所连接路段的信息,各个方向的交通流在此 会聚,并形成车辆的分流、冲突等交通现象,交通的拥挤往往也主要发生在路 口,因此,路口Agent 非常重要,他可将本路口的交通信息实时通知给其相邻 路口或区域控制中心,并能根据需要完成控制中心下达的控制工作。路段 Agent 用以实时统计各条路段的具体交通信息,通过传感器可了解车辆的数 量和当前的运行位置以及路段当前的拥挤情况。一个实际交通系统和各交通 元素Agent 之间的交互是非常频繁和复杂的,交通元素Agent 的结构、功能 以及他们之间的交互关系,需要根据系统的具体要求进行详细的分析和设计。
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并根据各个Agent 所完成的功能不同,分别建立各个Agent的功能结构, 然后让这些Agent 之间进行交互和协调,共同完成系统任务。图1 是一 种较为通用的结构。
图1 基于Agent 的智能交通控制系统体系结构
智能交通控制系统递阶控制结构各层的功能如下: 组织层 控制系统的最高层,由智能交通控制系统决策Agent 构成,具 有最高的决策权力,对整个系统的交通运行状况进行评估,根据各方面 的汇总信息,进行推理、规划和决策,实现所有区域控制系统间的协作, 以追求总体控制效果最优,完成交通控制系统的管理。 协调层 控制系统的中间层,由区域协调Agent 构成,负责本区域内各 路口的监测维护工作,对所控制区域的某几个路口进行强行模式设置, 以及负责对区域内紧急事件的处理工作,各区域协调Agent 之间还可根 据需要进行信息的交流及合作。 .
2 交通控制系统的仿真工具 为了判别人工智能方法的合理性、有效性,需要仿真软件来进行验证。目 前有两类验证方法, 一种是通过Matlab 、C 语言编制仿真程序,另一种是通 过专用的交通仿真工具进行验证。交通仿真软件使用灵活、能够更加直观地 模拟交通控制现场。现介绍北京工业大学智能交通中心采用的微观交通仿真 软件PARAMICS ,该仿真软件功能强大、使用方便灵活。PARAMICS( PARAllel MICroscopic Simulator) 意为并行微观仿真软件[ 4 ] 。PARAMICS 源于欧 洲共同体Drive2I 计划下属的IMAURO 项目,以及爱丁堡并行计算 中心和英国交通部合作的LINK2TIO 项目。