智能交通系统前沿技术综述

智能交通系统关键技术综述

原创于 2025-10-15 10:00:56 发布 · 850 阅读

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#智能交通 # 车联网 # 交通预测 # 自适应控制 # 数据驱动

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IEEE智能交通系统汇刊，第19卷，第10期，2018年10月

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通过城市事件检测实现城市应用中的群体分析进展

M. S. 凯撒、K. T. 林、M. 马哈茂德、D. 哈吉阿里扎德、T. 柴皮蒙普林、A. 萨尔汗和 M. A. 罕赛因

普适计算技术的近期扩展为追踪城市空间中的人类活动提供了新的手段。这些活动通过便携式设备和射频设备、交通系统、视频监控、卫星、无人机以及社交网络服务产生了海量数据。这为理解和预测城市动态，以及规划各种实时应用开辟了全新的机遇。本文主要对用于不同城市应用的各种数据源、城市数据生成技术的最新进展及其相关处理方法进行了广泛调研，以展示其优势与能力。随后，提供了可用于城市事件检测的开放获取人群数据集及相关应用程序编程接口。此外，还展望了一个城市应用支持系统，该系统融合来自现有普适技术源的数据，最后概述了一些开放性挑战和有前景的研究方向。

4G蜂窝网络中车辆M2M通信的可扩展性

S. 莫尔萨林，K. 马哈茂德，和 G. E. 道恩

在蜂窝无线网络上实现的自动化机器对机器通信预计将成为未来通信网络中的主要流量来源，例如用于基础设施的自动化监控。本文计算了自动化汽车监控系统在可扩展性方面的限制（即在可接受延迟和阻塞率方面），并将其作为长期演进无线网络中车辆密度的函数。数值建模的结果与近似解析结果吻合良好，并凸显了未来车辆监控系统需要5G无线系统的必要性。

基于CNN的分布式自适应控制用于输入饱和的车辆跟驰队列

X.-G. 郭新国，J.-L. 王金龙，F. 廖峰，和 R. S. H. 张瑞贤

提出了一种基于切比雪夫神经网络（CNN）的分布式自适应方法，并结合滑模技术，用于存在输入饱和、不匹配的未知未建模非线性动态以及外部干扰情况下的车辆跟随编队控制。采用恒定车头时距策略以保证弦稳定性并维持期望间距。通过调整一种简单直接的策略，仅提出一个单参数来补偿输入饱和的影响。

基于惯性测量单元的探针车辆：自动校准、轨迹估计和情境检测

M. 莫萨, K. 沙尔马, 和 C. G. 克劳德尔

大多数探测车辆数据是使用全球定位系统、格洛纳斯系统或伽利略系统等卫星导航系统生成的。然而，由于这些系统成本较高，在城市中的位置不确定性较大，且采样率较低，因此需要大量卫星定位数据才能准确估计交通状况。为解决这一问题，作者提出了一种基于低成本惯性测量单元（IMUs）作为探测传感器的新型交通监测系统。

将惯性测量单元用作交通探测器会带来独特的挑战，包括需要精确校准、无法产生绝对位置测量值，以及其位置估计存在累积误差的问题。本文中，作者针对这些挑战逐一进行了处理，并证明了惯性测量单元可可靠地用作交通探测器。随后，作者通过一个定制设计的硬件平台实现了该系统，并利用实验数据对系统进行了验证。

第五代移动通信技术毫米波频段高速铁路通信的信道测量、仿真与分析

D. 贺, B. 艾, K. 关, Z. 钟, B. 辉, J. 金, H. 张, 和 I. 金

大多数人出于便利性和灵活性的考虑，更倾向于使用铁路交通进行出行或通勤。在第五代移动通信技术及后通信时代，高速铁路（HSR）通信系统需要更高的数据速率以实现无缝连接。截至目前，铁路运行速度不断刷新纪录，随着新应用的出现，系统设计面临新的挑战。毫米波（mmWave）技术被认为是提供宽带通信的候选方案之一。

然而，毫米波在高速铁路场景中的研究仍较为有限。本文针对具有直线和弯曲路线形状的典型高速铁路场景，研究了毫米波信道特性。基于在隧道场景中开展的测量，对三维射线追踪器进行了校准和验证，以进一步探究不同场景下的信道特性，并为典型高速铁路场景下毫米波通信系统的系统设计提供了建议。

基于核化专家与按通道及时间可靠性估计的夜间车辆跟踪

W. 田, L. 陈, K. 邹, 和 M. 劳尔

针对夜间基于视觉的车辆跟踪问题，提出了一种新的在线学习方法，基于核相关滤波器，并将不同的特征通道组合为核化专家。通过专家的可靠性估计，使外观模型专注于最具判别性的视觉特征。采用时间优化结合记忆模型的方法，去除离群值并保留最可靠的样本以训练跟踪器模型。一项综合研究表明所提出的方法在各种白天和天气条件下进行车辆跟踪的有效性。

车辆交通流序列中季节性异方差的实时预测

黄W.、贾W.、郭J.、威廉姆斯B.M.、石G.、魏Y.和曹J.

交通异方差通常被用于生成围绕点预测的预测区间。最近，有研究提出采用离线季节调整因子结合GARCH模型来建模交通流量序列中的季节性异方差。然而，这种离线模型无法满足实时处理需求。因此，本文提出了一种在线季节调整因子结合自适应卡尔曼滤波器（OSAF+AKF）的方法，用于实时预测交通流量序列中的季节性异方差。实证结果表明，所提出的方法能够实时生成可行的预测区间。此外，与离线模型相比，在流量高度波动时，所提出的在线方法表现出增强的适应性。这些发现对于开发实时智能交通系统应用具有重要意义。

基于预测器的自适应巡航控制设计

N. 贝基亚里斯-利伯里斯、C. 荣科利、M. 帕帕乔治奥

Bekiaris‐Liberis et al. 提出了一种基于预测器的自适应巡航控制设计，并引入积分作用（基于名义上的恒定车头时距策略），用于补偿车辆系统中较大的执行器和传感器延迟，该设计利用自车的相对间距、速度以及期望加速度的短期历史测量值。作者采用输入‐输出方法，证明了即使存在较大的输入延迟，该具有积分作用的基于预测器的自适应巡航控制律仍可保证自适应巡航控制系统典型的四项性能指标：1）稳定性；2）零稳态间距误差；3）弦稳定性；4）非负脉冲响应。所提出的控制设计的有效性通过仿真中多种性能指标的评估得到了验证。

一种预测实时易冲突交通状况的仿真研究

C. 卡特拉卡扎斯、M. 库杜斯、陈W.-H.

现有的实时估计交通事故发生概率的方法主要依赖于将事故发生前的交通状况与正常交通状况进行比较。由于报告的碰撞时间有时与实际时间不同，因此匹配方法可能会导致交通状况不能代表碰撞前的交通动态。本文通过使用来自交通微观仿真（即VISSIM）的高度离散的基于车辆的交通数据以及由替代安全评估模型（SSAM）生成的相应交通冲突数据克服了这一问题。特别是，将交通冲突用作交通安全的替代度量，从而无需交通事故数据。随后采用三种分类器（即支持向量机、k‐近邻和随机森林）来检验所提出的思路。为使交通仿真尽可能贴近真实世界，研究采用了来自英格兰一段高速公路的数据进行了大量努力。研究考察了四种时间聚合的交通数据集（即30秒、1分钟、3分钟和5分钟）。主要结果表明，使用交通微观仿真结合SSAM进行实时冲突预测具有可行性，并且在分类结果中，采用5分钟时间聚合的随机森林表现出优越性。

从出租车行程中发现细粒度空间模式：点过程与矩阵分解和因式分解的结合

庞杰、黄杰、杨旭、王志、余浩、黄强和尹博

随着越来越多的城市数据变得可用，数据驱动分析带来了新的机遇，可以通过基于证据的政策改善市民的生活。特别是，出租车行程作为一种重要的城市传感器，为城市的诸多方面提供了前所未有的洞察，从经济活动、人类移动性到土地开发。然而，分析这些数据面临许多挑战，例如细粒度模式下的稀疏数据，以及规律性被看似随机的数据所掩盖的问题。受这些挑战的启发，作者聚焦于出租车行程的上下车点，提出了一种细粒度方法，从发现规律性的强度中揭示一组低秩时空模式。该方法在概念上简单而高效；通过利用点过程处理点的稀疏性，并将点强度分解为低秩规律性和分解基模式，此方法使领域专家能够从交通工程师启发的案例研究中发现以往难以获得的模式。

IEEE智能交通系统汇刊，第19卷，第10期，2018年10月

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道路配置对基于V2V的协同定位的影响：数学分析与真实世界评估

申明、孙军和赵丹

本文分析了道路配置对协同地图匹配（CMM）误差的影响。推导了任意道路配置下预期误差的解析表达式。得出了在正交道路角度模型和均匀分布的随机道路角度模型两种道路配置模型下误差的渐近递减特性。证明了道路角度的均匀分布是最优分布，能够最小化预期误差。基于这些结果，给出了CMM的预期误差。如果部署在美国密歇根州安娜堡，将基于三年的历史流量数据进行估算。

在线无人机冲突检测与解决的双层机制

杨 J.、尹 D.、程 Q. 和沈 L.

本文提出了一种双层机制，用于解决无人机短期协同冲突检测与解决的问题。通过采用局部集中优化方法来解决冲突。利用基于几何的方法研究了两种途径，即航向改变方法和速度改变方法。提出了基于向量化随机并行梯度下降的方法，以寻找局部最优的航向改变解。建立了混合整数线性规划模型，以找到最优的速度改变解。实验结果表明了所提出机制和算法的有效性。

利用机器视觉警示路边工作人员夜间交通威胁

王 L. 和霍恩 B. K. P.

路边碰撞是导致执勤警察死亡的主要原因之一。在美国，每年都有数名因工作需要而身处道路路肩的人员受伤或死亡。如果能够在碰撞发生前几秒发出警告信号，这种情况或许可以避免。本文中，Wang和Horn描述了一种基于机器视觉的预警系统，该系统能够检测并跟踪夜间交通中汽车前灯。该系统还能自适应地学习图像中的“正常交通”区域，并自动识别车辆的异常轨迹。一旦识别到风险，系统会立即向接收设备（例如安卓手表）发送警告信号。该系统可在安卓智能手机上实时运行，可方便地安装在汽车或路边设施上。

从最优控制问题角度分析自动驾驶电动汽车无线电力传输系统的分配

V.-D. Doan, H. Fujimoto, T. Koseki, T. Yasuda, H. Kishi, 和 T. Fujita

本文提出了一种从最优控制问题（OCP）角度出发，针对自动驾驶电动汽车（EVs）的无线电力传输系统（WPTSys）优化配置的新方法。假设这些电动汽车能够精确地遵循预设速度曲线。通过将WPTSys优化配置的非线性优化问题转化为最优控制问题（OCP），应用了诸如庞特里亚金最大值原理或动态规划等可保证OCP解全局最优性的成熟方法，从而获得WPTSys配置问题的全局最优解。此外，作者从概率角度考虑了电动汽车运行的实际情形，即多辆电动汽车以不同的初始电池荷电状态（SoC）运行。

大规模证据累积与电子边境基础设施中的旅客风险评分引擎

K. Lai, S. C. Eastwood, W. A. Shier, S. N. Yanushkevich 和 V. P. Shmerko

本文关注交通系统中电子边境（e‐borders）这一特定组成部分的大规模证据累积与风险评估。作者概述了现代边境控制技术所面临的挑战，并开展了一系列涵盖证据累积和旅客风险评分引擎关键场景、任务和状态的示范性实验。本文采用技术差距导航方法，提出一种基于统一推理平台（例如包含多种不确定性度量的因果图模型）的旅客风险估计方法。该模型识别出三项技术差距：1）在固定或移动平台上使用证据累积和风险评估工具的性能；2）利用疼痛/恐慌面部表情的深度学习方法；3）非合作旅客影响的缓解。本文的实际价值在于对交通系统中乘客安全领域技术差距的多角度分析。

理解交通枢纽中的人流

J. Carvalho, M. Marques 和 J. P. Costeira

Carvalho et al. 提出了一种无监督方法，用于将人流模式聚类为最典型且具有意义的关键构型。通过处理来自深度相机网络的三维图像，作者构建了人流模式的描述符，并定义了一种数据异常度量，以评估每个描述符与数据模型的匹配程度。这使得作者能够对人流模式进行排序，从高度独特的（离群值）到非常常见的模式。通过剔除离群值，他们获得了更可靠的关键构型（类别），并在一个国际机场的X光安检区进行了为期14天的运行场景应用。结果表明，该方法能够成功总结如此长时间观测期内的代表性模式，为机场管理提供有价值的信息。除了常规人流外，该方法还识别出一组对应于非常见活动（清洁、特殊安保和流动工作人员）的罕见事件。

TripImputor：利用多源城市数据实时推断出租车行程出行目的

C. Chen、S. Jiao、S. Zhang、W. Liu、L. Feng 和 Y. Wang

大量基于GPS的出行数据可以轻松收集，其中出租车GPS轨迹数据是一个典型示例。然而，通常缺少关于人们出行原因的信息。本文中，Chen et al. 提出了一种称为TripImputor的概率两阶段框架，用于实时推断出租车行程目的。在第一阶段，作者提出一种两阶段聚类算法，以识别城市空间中的候选活动区域（CAAs）。然后，他们从签到数据中提取CAAs内人类行为的细粒度时空模式，以估算每种活动的先验概率，并利用贝叶斯定理计算后验概率。在第二阶段，作者采用一个复杂的流程，对历史下车点进行聚类，并将下车点聚类与CAAs匹配，以实现实时响应。最后，他们使用真实世界数据集评估了该框架的有效性和效率。

一种基于联合多准则效用的车对基础设施网络通信网络选择方法

江D.，霍L.，吕Z.，宋H.，秦W.

提出了设计策略，以建立用于网络选择的联合多准则效用函数。将联网车辆应用中的网络选择建模为一个多约束优化问题。提出了一种多准则接入选择算法来求解所构建的模型。仿真结果表明了所提出的接入网络选择方法的有效性。

多功能车辆总线控制器的安全保障模型驱动设计

江Y.、刘H.、宋H.、孔H.、王R.、关Y. 和沙L.

提出了一种形式化模型驱动设计方法，用于建立多功能车辆总线控制器（MVBC）的安全保证实现，该控制器负责车辆内各设备间的数据传输。首先，将IEC标准61375中描述的通用模型和安全要求分别形式化为时间自动机和TCTL公式。作者使用模型检测工具Uppaal构建了经过验证的模型。然后，应用代码生成工具Times从已验证的模型生成C代码，并结合手写胶水代码合成为实际MVBC芯片。此外，对集成后的代码应用运行时验证工具RMOR，以验证那些无法在时间自动机上形式化的部分安全要求。所得到的MVBC已部署于实际列车通信网络中。

基于加速度计读数的道路异常检测方法评估——解决 “谁是谁”问题

卡洛斯M. R.、阿拉贡M. E.、冈萨雷斯L. C.、埃斯卡兰特 H. J. 和马丁内斯F.

智能手机已成为智能交通系统中一种有用的感知平台。其加速度计能够检测车辆经过路面坑洞或颠簸时所经历的垂直运动，从而使得作者能够评估道路质量。已有多种方案提出利用这些信号来检测道路异常，其中大多数基于阈值，但这些方法之间尚未进行过公平比较。本文中，Carlos et al. 在相同数据集上使用相同指标对文献中报道的最流行启发式方法进行了评估。作者提出了一种新的基于支持向量机的检测方法，该方法融合了已评估的检测策略所采用的检测原理，并且还提供了一个工具以轻松获取反映道路异常的标注的加速度时间序列。

用于避碰的最优状态反馈控制的无量纲单变量方程

A. S. P. Singh 和 O. Nishihara

研究了结合转向与制动条件下实现最短纵向避让距离的最优控制问题。状态反馈控制器基于车辆的质点模型输出总纵向和总横向车辆力。该问题可归结为一个可通过二分法确定的单参数完全无量纲化方程。通过数值例子验证了所提方法的有效性。

一种用于铁路监控系统中人为可靠性研究的自动化方法

A. Ferlin, 邱森, P. Bon, M. Sallak, S. Collart-Dutilleul, W. Schön, 和 Z. Cherfi-Boulanger

本文提出了一种原创的实验协议，旨在通过计算操作人员的人为失误概率（HEP）来研究铁路系统中的人为可靠性。实验在铁路交通管理系统上进行，使操作人员处于涉及铁路故障的模拟情景中。首先使用两种经典人为可靠性分析方法对获得的实验结果进行分析，以估算每个受试者的HEP。然后，提出了一种基于估值的系统的人类操作人员模型。最后，一种方法论通过允许在仿真轨迹上验证时序属性，自动填充所提出的模型。

基于恒定时间车头间距策略的一维异构车辆队列自适应集中/分散控制与辨识

H. Chehardoli 和 A. Ghasemi

本文研究异构车辆一维队列的自适应控制与辨识。考虑了三种不同的拓扑结构（前车跟随、双向领航跟随和双前车跟随）作为队列的通信结构。针对每种拓扑结构，提出了一种新的基于邻居的自适应控制律来估计参数不确定性。通过提出一个新定理，Chehardoli 和 Ghasemi 证明了未知参数估计收敛到实际值。采用恒定车头时距策略来调节车间距。对于每种拓扑结构，证明了队列的闭环动力学是渐近稳定的。随后，通过进一步的定理推导出保证每种拓扑结构弦稳定性的控制参数的必要条件。此外，所提出的方法被推广至具有时变网络拓扑的异构队列。提供了不同场景下的仿真结果，以展示所提出方法的有效性。

具有车辆应用的鲁棒且长期的对象跟踪

F. Zheng, 沙L., 和 J. Han

提出了一种适用于智能车辆的鲁棒且长期的跟踪方法。该方法的关键在于，通过在不同小数据集上随时间顺序训练并动态维护一组基础分类器，以增加模型的多样性。因此，该模型能够解决非平稳环境中出现的各种子问题。此外，由于采用了稀疏权重的竞争性分类器，跟踪器能够在效率和性能之间保持平衡。实验结果表明，该跟踪器在各种具有挑战性的环境条件下均表现出具有竞争性的性能，尤其能够同时克服多种挑战。

大规模真实交通场景下车联网中假名更换策略的评估

D. Förster, H. Löhr, A. Grätz, J. Petit, 和 F. Kargl

本文通过大规模真实交通场景的仿真，研究了不同假名更换策略在车载自组织网络中的性能。通过测量这些策略在保护驾驶员不被覆盖范围有限的攻击者追踪方面的有效性和效率来评估其表现。在城市场景中，所有策略均实现了令人满意的隐私保护，但所需的更换频率相当高。在高速公路场景中，即使更换间隔非常短，攻击算法对所有策略均实现了较高的追踪成功率，尤其是在低流量情况下。本文为城市场景提出了具体的更换间隔建议，该间隔高于当前预期，但结论指出，在均匀交通条件下实现隐私保护仍是一个挑战。

高速列车在移动闭塞系统下的后续运行优化

刘H-E，杨H，蔡B-G

本文提出了一种实用的特征模式和一种高效的多目标优化模型，以解决高速列车（HST）的以下运行优化问题。本文的创新之处主要有三点：首先，构建了一个高效且可行的框架，该框架包含针对高速列车的后续运行综合模型、真实线路条件以及融合了一些新指标的综合优化模型，旨在实现移动闭塞系统下高速列车的最佳跟随控制。此外，所提方法的收敛性能通过对比和可见的实验结果，也有助于确定理想的算法参数。此外，该算法结合了高速列车控制灵敏度和能效的偏好信息进行改进，以进一步提高优化效率和结果的可行性。通过展示一些实验结果，说明了所提出框架的效率和可行性。

优化个人快速交通网络的链路方向

K. Zhao, J. G. Jin, Y. Wang, 和 D.-H. Lee

在具有单向链路的个人快速交通（PRT）系统中，拥堵和车辆行驶距离取决于链路方向的配置。本文提出了一种非线性规划模型，通过优化PRT网络的链路方向以提升系统性能，将车辆行驶时间和合流节点处的等待时间纳入优化目标。进一步开发了一种基于线性近似的求解方法，以高效地获得解，并得到精确解。结果表明，在给定特定出行需求和网络配置的情况下，所提出的方法能够有效找到链路方向的优化配置；显著减少等待时间并不必然导致行驶时间大幅增加，说明了对合流模式进行拥堵控制的重要性。