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智能交通与相关技术的发展及影响
智能与自动驾驶车辆的发展及影响
智能与自动驾驶车辆不仅在数量上不断增加，还具备收集自身及周围环境信息，并与其他车辆实时共享的能力。相关技术主要有V2V（车对车）、V2I（车对基础设施）和V2X（车对一切）三种。通过这些系统，能在更大的时空范围内检测驾驶过程中可能出现的不便，从而降低出行风险。
然而，汽车行业的这一深刻变革将对相关市场产生影响。一旦可靠且价格合理的产品问世，它将有力地渗透市场，成为传统车辆的替代品。这不仅会影响供应端，还会影响需求端，因为新的消费模式将改变各行业参与者的行为。例如，事故率的降低将减少医疗服务的使用、降低汽车维修需求，并可能影响保险行业。此外，公路货运可能因无需司机而降低成本，出租车或公交车等集体运输方式可能被自动驾驶车队取代。同时，燃油消耗和二氧化碳排放的减少也将带来积极的环境效益。
智能交通系统（ITS）的发展与应用
智能交通系统（ITS）是智慧城市/智能区域范式逐步采用的关键要素之一。在ITS的范畴内，已经设想了多种应用，并进行了大量的研发工作，重点关注提高安全性、减少环境影响、改善多式联运运营和增强区域凝聚力等方面。
目前，多个地区正在开展多项旨在设计、部署和测试ITS功能及解决方案的倡议：
-
美国
：美国运输部的ITS联合计划办公室（ITSJPO）专注于探索ITS解决方案，主要涉及车辆连接和自动化。该办公室有多个活跃的研究方向，包括安全增强、移动性管理、联网车辆的实施和测试、环保车辆驾驶和维护以及智慧城市集成等。美国国内还有多个地区性的ITS倡议，涵盖交通监测、天气状况警报、路线规划或道路管理和维护等不同应用。不同的研究实验室也建立了测试平台，以试验不同的车辆场景和应用。加拿大也有全国性的ITS倡议，以促进ITS相关应用和测试平台的发展，以及像阿尔伯塔省这样的特定地区倡议。
-
欧洲
：欧盟正在推动多个方面的ITS倡议，如减少排放和交通拥堵、实现安全和可持续的人员及货物运输、多式联运以及采用数字单一市场战略。不同的倡议正在进行中，以分析ITS在协作、联网和自动化移动性以及多式联运（公路、铁路、航空和海上导航）领域的应用。国家层面的倡议也在促进ITS的使用和推广。
-
亚太地区
：亚太地区的不同国家提出了多项促进基于ITS应用的倡议。例如，日本已经实施了多种系统和应用，如车辆信息和通信系统（VICS）和通用交通管理系统（UTMS）。其他国家如印度、新西兰或马来西亚等也采取了不同的行动。
为了增强ITS的运行，大数据处理和分析技术也得到了应用。数据可以通过多种来源收集，如公共交通系统的智能卡、全球导航卫星系统、传感器系统或VANETs等被动收集系统。基于机器学习技术（进一步分为监督、无监督和强化学习算法）可以采用多种技术。大数据和大数据分析在ITS中有多种应用，如道路交通事故分析、交通流量预测、路线规划以及铁路运输中的应用等。此外，大数据框架还可以与社交数据源相结合，应用于网络物理社会系统等领域。
无人机系统（UAV）的发展与应用
商业无人机的应用近年来取得了显著进展，并有望在未来继续增长。这得益于其操作简单、飞行控制方便、机动性高和有效载荷增加等因素，使其能够应用于许多实时民用领域，包括：
1. 复杂区域的远程监控
2. 车辆交通控制
3. 远程数据采集
4. 远程监视和监测
5. 灾难救援
6. 不同用途的拍摄
7. 货物运输
8. 通信中继
9. 娱乐
10. 包裹递送
11. 支持宽带蜂窝通信和无线局域网（WLAN），如IEEE 802.11。在高峰需求事件或自然灾害等情况下，无人机可以增强通信能力。
12. 预计在未来5G部署中，无人机将作为自主通信节点，提供低延迟和高可靠的通信，也将应用于车辆通信和自动驾驶车辆。一些公司已经开始测试无人机在当前LTE和未来5G蜂窝应用中的可行性。
不同的应用可能需要使用不同类型的无人机，并创建不同的信道链路。其中，空对地（AG）信道与其他陆地通信信道（如城市信道）具有明显不同的特性。在设计无线系统时，需要考虑以下影响UAV AG信道的重要参数：
|参数|详情|
| ---- | ---- |
|操作频率|商业无人机通常使用2.4和5.8 GHz频段，近期可能会使用3.4 GHz等其他频段。5.8 GHz频段干扰较低，而毫米波频段适用于短距离AG链路，因为其自由空间路径损耗较大。|
|视距（LoS）|保持发射机和接收机之间的直接视距可以降低发射功率要求，提高链路可靠性。AG链路中的LoS可能性高于陆地通信。|
|变化率|由于无人机的速度不同，AG信道的变化率高于陆地通信。|
|非平稳性|无人机的任意移动模式导致信道随时间变化，非平稳性取决于无人机的高度和与散射体（如建筑物）的接近程度。|
|设备噪声|作为空中节点，需要考虑无人机的机械和电子噪声。|
|多普勒效应|无人机的运动对多普勒频移和多普勒扩展有影响，需要进行全面表征。|
|天线特性|包括天线尺寸、方向和阵列操作（对于MIMO系统）等。|
历史上，AG信道的表征不如其他类型的信道（如蜂窝信道）全面。以下是AG信道建模出版物的历史概述：
|年份|参考文献|信道建模方法|分析参数（DS、多普勒扩展）|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|1973|[95]|窄带、几何|否、否|
|1992|[96]|随机|否、是|
|1998|[97]|宽带、双射线|是、否|
|1999|[98]|统计|是、是|
|2006|[99]|射线追踪|否、否|
|2011|[100]|统计|是、否|
|2016|[101]|MIMO、统计|是、是|
|2019|[102]|GBSM（基于几何的随机信道模型）|是、是|
地形和植被对车辆通信的影响
车辆通信信道的干扰因素
车辆通信信道的无线电传播可能会受到应用环境中各种障碍物的阻碍。静态物体（如建筑物、地形、植被、路边元素等）和移动物体（主要是车辆）会破坏信道的均匀性，使其呈现各向异性，导致阴影、散射和由于周围物体移动引起的时间变化。车辆信道建模旨在反映这些影响。
基于几何的确定性模型（GBDM）通过复制特定环境中的实际物理无线电传播机制，以完全确定的方式表征V2V物理信道参数。大多数用于车辆信道建模的2D或3D射线追踪模型需要对传播环境进行详细描述，以准确计算信道统计信息。
经验测量表明，车辆无线电信道的传播特性在很大程度上依赖于视距（LoS）路径的存在，V2V情况更为关键。非视距（NLoS）条件会导致信号衰减、有效覆盖区域减小和通信质量下降，在城市或农村环境中，NLoS条件比预期更为频繁。
除了视距情况下的路径损耗外，在评估V2V通信性能时，还必须考虑植被引起的额外衰减，因为植被在车辆环境中非常常见。研究表明，静态/环境障碍物（如建筑物或植被）对接收信号强度的影响比动态障碍物（如行人和车辆）更强，因此需要对植被引起的障碍物进行特定建模。
植被对不同类型车辆通信的影响
- 对V2V无线电链路的影响 ：V2V通信的无线电链路天线高度较低，更容易受到树木或灌木丛的信号干扰。研究人员分析和建模了5.9 GHz下植被障碍物对V2V通信性能的影响，通过在不同城市和农村交叉口进行测量，评估了植被类型、车辆位置、交叉口布局等因素对接收功率水平和数据包传输率的影响。结果表明，不同的植被类型和结构会影响通信链路并决定链路范围。例如，在公园区域（部分视距受阻）、农村茂密植被区域和玉米地（完全阻挡视距）等不同场景下，通信性能差异显著。此外，天气条件也会影响车辆通信的质量和范围，稀疏干燥的植被区域衰减约为其他情况的一半。研究还得出了一个适用于特定类型交叉口的植被引起的路径损耗模型：$L_{veg} [dB] = 2.6d^{0.42}$，其中$d$是发射机和接收机之间的距离（米），该模型在距离不超过200米时有效，但由于使用了特定的天线辐射模式、天线高度和传输频率，其通用性有限。与其他现有模型相比，ITU - R和COST模型显著高估了衰减，而修正指数衰减（MED）模型提供了更接近的拟合，但该模型不适用于城市地区常见的薄植被层或孤立的薄树叶簇。此外，车辆通信不仅在交叉口会受到植被影响，在弯道处的路边植被也可能导致数据包丢失或无线电链路中断。许多研究表明，衍射是植被障碍物存在时的主要传播机制，并且已经推导了刀边衍射模型的变体。由于车辆信道的平稳性不能保证超过短时间窗口，信号衰减的时间变化也需要确定，尤其是在毫米波频率下，植被不能简单地建模为引入固定信号衰减值的静态物体。为了补偿NLoS情况下的信号损失，可以考虑采用分集或MIMO等技术。
- 对V2I通信的影响 ：植被在城市和农村环境中都很常见，因此正确确定植被对V2I通信的影响对于合理部署路侧单元（RSU）和设置通信参数至关重要。传统蜂窝系统的信道模型不能直接应用于V2I系统，因为两者在天线高度、散射机制、链路距离、信号波动、信号衰减和视距依赖等方面存在差异。目前关于V2I通信中植被影响的研究较少，其中一项在博洛尼亚进行的广泛实地测试表明，使用较低的RSU天线高度可以改善V2I通信性能，最佳天线高度很大程度上取决于树木和植被的存在及其特征。然而，降低天线高度会增加链路的可变性，因为周围车辆的阻挡会更严重。
- 对无人机与地面通信的影响 ：当涉及无人机时，空对地（AG）无线电链路的NLoS条件变得尤为关键。由于无人机设计中电池寿命是优先考虑的因素，因此可能不会将MIMO或天线分集作为首要选择。在倾斜路径（仰角低于10°）和植被障碍物存在的情况下，AG链路的无线电传播条件最差。一些研究对这种情况进行了建模，例如在[126]中，使用基于无人机的测量系统对无叶的中大西洋落叶林在倾斜路径上造成的路径损耗进行了建模；在[121]中，在消声室条件下对X频段（11 - 18 GHz）和仰角低于5°时孤立稀疏树叶树木造成的路径损耗进行了建模，结果表明随着移动接收机靠近树木，存在自由空间区、衍射主导区和漫散射主导区三个区域。但这些研究中发射机位置固定，将结果外推到两个通信端都移动的车辆场景可能不准确。
地形对车辆通信的影响
地形的起伏和特征会影响车辆通信的可视条件和链路连接性。许多地形元素会对V2X连接性产生显著影响，包括：
1.
坡道
：不同结构的坡道，如城市中有隔音墙的高架桥坡道和郊区无隔音墙的普通坡道，对V2V无线电信道特性有不同影响。研究表明，在非视距和视距区域，信号分别符合威布尔和莱斯分布。隔音墙会导致城市高架桥坡道场景中接收信号电平的突然波动，而郊区坡道场景中接收信号电平则连续变化。
2.
桥梁、天桥
：可能导致连接性丢失。例如，在[139]中，通过基于几何的随机信道建模验证了基于测量的信道模型，该模型首次引入高度维度来表征V2V通信中的衍射现象。
3.
高架桥
：有无隔音墙的高架桥对通信有不同影响。
4.
急转弯
：会产生强烈的非视距条件。
5.
多道路层
：近垂直信号路径和楼板障碍物会对接收条件产生负面影响，影响大量数据包的传输，天线增益也会因仰角变化而有很大差异。
6.
停车场
：需要对室内传播环境进行特征化，相关研究提供了使用马尔可夫链描述多径分量生灭的统计抽头延迟线模型。
7.
地形高度显著变化的场景
：任何高于RSU或车辆位置的地形点都可能影响通信。
了解这些情况下的无线电信道特征有助于确定是否可以部署对安全性要求较高的应用。对于坡道场景，研究建议根据视距情况将无线电信号的传播链路划分为不同的传播区域，并使用广义极值模型拟合多普勒扩展（DS）的统计特征，同时对传播路径损耗进行建模，展示了过渡区域因隔音墙影响而导致的路径损耗值差异。此外，地形中的材料也会影响V2X通信，例如沥青表面具有良好的反射特性。
智能交通与相关技术的发展及影响
智能与自动驾驶车辆的发展及影响
智能与自动驾驶车辆不仅在数量上不断增加，还具备收集自身及周围环境信息，并与其他车辆实时共享的能力。相关技术主要有V2V（车对车）、V2I（车对基础设施）和V2X（车对一切）三种。通过这些系统，能在更大的时空范围内检测驾驶过程中可能出现的不便，从而降低出行风险。
然而，汽车行业的这一深刻变革将对相关市场产生影响。一旦可靠且价格合理的产品问世，它将有力地渗透市场，成为传统车辆的替代品。这不仅会影响供应端，还会影响需求端，因为新的消费模式将改变各行业参与者的行为。例如，事故率的降低将减少医疗服务的使用、降低汽车维修需求，并可能影响保险行业。此外，公路货运可能因无需司机而降低成本，出租车或公交车等集体运输方式可能被自动驾驶车队取代。同时，燃油消耗和二氧化碳排放的减少也将带来积极的环境效益。
智能交通系统（ITS）的发展与应用
智能交通系统（ITS）是智慧城市/智能区域范式逐步采用的关键要素之一。在ITS的范畴内，已经设想了多种应用，并进行了大量的研发工作，重点关注提高安全性、减少环境影响、改善多式联运运营和增强区域凝聚力等方面。
目前，多个地区正在开展多项旨在设计、部署和测试ITS功能及解决方案的倡议：
-
美国
：美国运输部的ITS联合计划办公室（ITSJPO）专注于探索ITS解决方案，主要涉及车辆连接和自动化。该办公室有多个活跃的研究方向，包括安全增强、移动性管理、联网车辆的实施和测试、环保车辆驾驶和维护以及智慧城市集成等。美国国内还有多个地区性的ITS倡议，涵盖交通监测、天气状况警报、路线规划或道路管理和维护等不同应用。不同的研究实验室也建立了测试平台，以试验不同的车辆场景和应用。加拿大也有全国性的ITS倡议，以促进ITS相关应用和测试平台的发展，以及像阿尔伯塔省这样的特定地区倡议。
-
欧洲
：欧盟正在推动多个方面的ITS倡议，如减少排放和交通拥堵、实现安全和可持续的人员及货物运输、多式联运以及采用数字单一市场战略。不同的倡议正在进行中，以分析ITS在协作、联网和自动化移动性以及多式联运（公路、铁路、航空和海上导航）领域的应用。国家层面的倡议也在促进ITS的使用和推广。
-
亚太地区
：亚太地区的不同国家提出了多项促进基于ITS应用的倡议。例如，日本已经实施了多种系统和应用，如车辆信息和通信系统（VICS）和通用交通管理系统（UTMS）。其他国家如印度、新西兰或马来西亚等也采取了不同的行动。
为了增强ITS的运行，大数据处理和分析技术也得到了应用。数据可以通过多种来源收集，如公共交通系统的智能卡、全球导航卫星系统、传感器系统或VANETs等被动收集系统。基于机器学习技术（进一步分为监督、无监督和强化学习算法）可以采用多种技术。大数据和大数据分析在ITS中有多种应用，如道路交通事故分析、交通流量预测、路线规划以及铁路运输中的应用等。此外，大数据框架还可以与社交数据源相结合，应用于网络物理社会系统等领域。
无人机系统（UAV）的发展与应用
商业无人机的应用近年来取得了显著进展，并有望在未来继续增长。这得益于其操作简单、飞行控制方便、机动性高和有效载荷增加等因素，使其能够应用于许多实时民用领域，包括：
1. 复杂区域的远程监控
2. 车辆交通控制
3. 远程数据采集
4. 远程监视和监测
5. 灾难救援
6. 不同用途的拍摄
7. 货物运输
8. 通信中继
9. 娱乐
10. 包裹递送
11. 支持宽带蜂窝通信和无线局域网（WLAN），如IEEE 802.11。在高峰需求事件或自然灾害等情况下，无人机可以增强通信能力。
12. 预计在未来5G部署中，无人机将作为自主通信节点，提供低延迟和高可靠的通信，也将应用于车辆通信和自动驾驶车辆。一些公司已经开始测试无人机在当前LTE和未来5G蜂窝应用中的可行性。
不同的应用可能需要使用不同类型的无人机，并创建不同的信道链路。其中，空对地（AG）信道与其他陆地通信信道（如城市信道）具有明显不同的特性。在设计无线系统时，需要考虑以下影响UAV AG信道的重要参数：
|参数|详情|
| ---- | ---- |
|操作频率|商业无人机通常使用2.4和5.8 GHz频段，近期可能会使用3.4 GHz等其他频段。5.8 GHz频段干扰较低，而毫米波频段适用于短距离AG链路，因为其自由空间路径损耗较大。|
|视距（LoS）|保持发射机和接收机之间的直接视距可以降低发射功率要求，提高链路可靠性。AG链路中的LoS可能性高于陆地通信。|
|变化率|由于无人机的速度不同，AG信道的变化率高于陆地通信。|
|非平稳性|无人机的任意移动模式导致信道随时间变化，非平稳性取决于无人机的高度和与散射体（如建筑物）的接近程度。|
|设备噪声|作为空中节点，需要考虑无人机的机械和电子噪声。|
|多普勒效应|无人机的运动对多普勒频移和多普勒扩展有影响，需要进行全面表征。|
|天线特性|包括天线尺寸、方向和阵列操作（对于MIMO系统）等。|
历史上，AG信道的表征不如其他类型的信道（如蜂窝信道）全面。以下是AG信道建模出版物的历史概述：
|年份|参考文献|信道建模方法|分析参数（DS、多普勒扩展）|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|1973|[95]|窄带、几何|否、否|
|1992|[96]|随机|否、是|
|1998|[97]|宽带、双射线|是、否|
|1999|[98]|统计|是、是|
|2006|[99]|射线追踪|否、否|
|2011|[100]|统计|是、否|
|2016|[101]|MIMO、统计|是、是|
|2019|[102]|GBSM（基于几何的随机信道模型）|是、是|
地形和植被对车辆通信的影响
车辆通信信道的干扰因素
车辆通信信道的无线电传播可能会受到应用环境中各种障碍物的阻碍。静态物体（如建筑物、地形、植被、路边元素等）和移动物体（主要是车辆）会破坏信道的均匀性，使其呈现各向异性，导致阴影、散射和由于周围物体移动引起的时间变化。车辆信道建模旨在反映这些影响。
基于几何的确定性模型（GBDM）通过复制特定环境中的实际物理无线电传播机制，以完全确定的方式表征V2V物理信道参数。大多数用于车辆信道建模的2D或3D射线追踪模型需要对传播环境进行详细描述，以准确计算信道统计信息。
经验测量表明，车辆无线电信道的传播特性在很大程度上依赖于视距（LoS）路径的存在，V2V情况更为关键。非视距（NLoS）条件会导致信号衰减、有效覆盖区域减小和通信质量下降，在城市或农村环境中，NLoS条件比预期更为频繁。
除了视距情况下的路径损耗外，在评估V2V通信性能时，还必须考虑植被引起的额外衰减，因为植被在车辆环境中非常常见。研究表明，静态/环境障碍物（如建筑物或植被）对接收信号强度的影响比动态障碍物（如行人和车辆）更强，因此需要对植被引起的障碍物进行特定建模。
植被对不同类型车辆通信的影响
- 对V2V无线电链路的影响 ：V2V通信的无线电链路天线高度较低，更容易受到树木或灌木丛的信号干扰。研究人员分析和建模了5.9 GHz下植被障碍物对V2V通信性能的影响，通过在不同城市和农村交叉口进行测量，评估了植被类型、车辆位置、交叉口布局等因素对接收功率水平和数据包传输率的影响。结果表明，不同的植被类型和结构会影响通信链路并决定链路范围。例如，在公园区域（部分视距受阻）、农村茂密植被区域和玉米地（完全阻挡视距）等不同场景下，通信性能差异显著。此外，天气条件也会影响车辆通信的质量和范围，稀疏干燥的植被区域衰减约为其他情况的一半。研究还得出了一个适用于特定类型交叉口的植被引起的路径损耗模型：$L_{veg} [dB] = 2.6d^{0.42}$，其中$d$是发射机和接收机之间的距离（米），该模型在距离不超过200米时有效，但由于使用了特定的天线辐射模式、天线高度和传输频率，其通用性有限。与其他现有模型相比，ITU - R和COST模型显著高估了衰减，而修正指数衰减（MED）模型提供了更接近的拟合，但该模型不适用于城市地区常见的薄植被层或孤立的薄树叶簇。此外，车辆通信不仅在交叉口会受到植被影响，在弯道处的路边植被也可能导致数据包丢失或无线电链路中断。许多研究表明，衍射是植被障碍物存在时的主要传播机制，并且已经推导了刀边衍射模型的变体。由于车辆信道的平稳性不能保证超过短时间窗口，信号衰减的时间变化也需要确定，尤其是在毫米波频率下，植被不能简单地建模为引入固定信号衰减值的静态物体。为了补偿NLoS情况下的信号损失，可以考虑采用分集或MIMO等技术。
- 对V2I通信的影响 ：植被在城市和农村环境中都很常见，因此正确确定植被对V2I通信的影响对于合理部署路侧单元（RSU）和设置通信参数至关重要。传统蜂窝系统的信道模型不能直接应用于V2I系统，因为两者在天线高度、散射机制、链路距离、信号波动、信号衰减和视距依赖等方面存在差异。目前关于V2I通信中植被影响的研究较少，其中一项在博洛尼亚进行的广泛实地测试表明，使用较低的RSU天线高度可以改善V2I通信性能，最佳天线高度很大程度上取决于树木和植被的存在及其特征。然而，降低天线高度会增加链路的可变性，因为周围车辆的阻挡会更严重。
- 对无人机与地面通信的影响 ：当涉及无人机时，空对地（AG）无线电链路的NLoS条件变得尤为关键。由于无人机设计中电池寿命是优先考虑的因素，因此可能不会将MIMO或天线分集作为首要选择。在倾斜路径（仰角低于10°）和植被障碍物存在的情况下，AG链路的无线电传播条件最差。一些研究对这种情况进行了建模，例如在[126]中，使用基于无人机的测量系统对无叶的中大西洋落叶林在倾斜路径上造成的路径损耗进行了建模；在[121]中，在消声室条件下对X频段（11 - 18 GHz）和仰角低于5°时孤立稀疏树叶树木造成的路径损耗进行了建模，结果表明随着移动接收机靠近树木，存在自由空间区、衍射主导区和漫散射主导区三个区域。但这些研究中发射机位置固定，将结果外推到两个通信端都移动的车辆场景可能不准确。
地形对车辆通信的影响
地形的起伏和特征会影响车辆通信的可视条件和链路连接性。许多地形元素会对V2X连接性产生显著影响，包括：
1.
坡道
：不同结构的坡道，如城市中有隔音墙的高架桥坡道和郊区无隔音墙的普通坡道，对V2V无线电信道特性有不同影响。研究表明，在非视距和视距区域，信号分别符合威布尔和莱斯分布。隔音墙会导致城市高架桥坡道场景中接收信号电平的突然波动，而郊区坡道场景中接收信号电平则连续变化。
2.
桥梁、天桥
：可能导致连接性丢失。例如，在[139]中，通过基于几何的随机信道建模验证了基于测量的信道模型，该模型首次引入高度维度来表征V2V通信中的衍射现象。
3.
高架桥
：有无隔音墙的高架桥对通信有不同影响。
4.
急转弯
：会产生强烈的非视距条件。
5.
多道路层
：近垂直信号路径和楼板障碍物会对接收条件产生负面影响，影响大量数据包的传输，天线增益也会因仰角变化而有很大差异。
6.
停车场
：需要对室内传播环境进行特征化，相关研究提供了使用马尔可夫链描述多径分量生灭的统计抽头延迟线模型。
7.
地形高度显著变化的场景
：任何高于RSU或车辆位置的地形点都可能影响通信。
了解这些情况下的无线电信道特征有助于确定是否可以部署对安全性要求较高的应用。对于坡道场景，研究建议根据视距情况将无线电信号的传播链路划分为不同的传播区域，并使用广义极值模型拟合多普勒扩展（DS）的统计特征，同时对传播路径损耗进行建模，展示了过渡区域因隔音墙影响而导致的路径损耗值差异。此外，地形中的材料也会影响V2X通信，例如沥青表面具有良好的反射特性。
总结与展望
智能交通领域涵盖了智能与自动驾驶车辆、智能交通系统、无人机系统等多个方面，它们的发展相互关联且对社会产生了广泛影响。智能与自动驾驶车辆的普及将改变传统交通模式，带来经济、环境等多方面的效益，但也需要应对市场变革带来的挑战。智能交通系统在全球多个地区积极推进，通过大数据等技术不断提升其性能和应用范围。无人机系统在民用领域的应用日益广泛，其空对地信道的特性和建模也受到关注。
地形和植被等环境因素对车辆通信有着不可忽视的影响，尤其是植被引起的信号衰减和地形变化导致的视距问题。未来的研究需要进一步深入探讨这些因素对不同类型车辆通信的影响机制，开发更准确的信道模型，以提高车辆通信的可靠性和稳定性。同时，随着5G等新技术的发展，如何将其与智能交通系统更好地融合，也是未来研究的重要方向。
下面通过一个mermaid流程图来展示智能交通系统的主要组成部分及其相互关系：
graph LR
classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
A(智能交通系统):::process --> B(智能与自动驾驶车辆):::process
A --> C(智能交通系统应用):::process
A --> D(无人机系统):::process
B --> B1(V2V通信):::process
B --> B2(V2I通信):::process
B --> B3(V2X通信):::process
C --> C1(美国ITS倡议):::process
C --> C2(欧洲ITS倡议):::process
C --> C3(亚太地区ITS倡议):::process
D --> D1(民用应用):::process
D --> D2(空对地信道):::process
E(环境因素):::process --> B
E --> D
E --> F(地形):::process
E --> G(植被):::process
这个流程图展示了智能交通系统的主要组成部分，包括智能与自动驾驶车辆、智能交通系统应用和无人机系统。同时，也体现了环境因素（地形和植被）对车辆通信和无人机通信的影响。通过这样的总结和展望，我们可以更清晰地了解智能交通领域的现状和未来发展方向。
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