Тенденции развития городской интеллектуальной транспортной системы
научный журнал «Актуальные исследования» #20 (47), май '21

Тенденции развития городской интеллектуальной транспортной системы

С постоянным повышением уровня жизни людей люди сильно зависят от текущего вида транспорта и постепенно выдвигают более высокие требования к существующим транспортным средствам. Растущий спрос на дорожное движение привел к различным транспортным проблемам, таким как загрязнение окружающей среды и дорожно-транспортные происшествия. В то же время с развитием Китая технология Интернета вещей также быстро развивалась. Технология Интернета вещей используется для управления дорожным движением, а высокотехнологичные инструменты используются для повышения эффективности перевозок, повышения безопасности транспортной системы и уменьшения воздействия дорожного движения на окружающую среду. Загрязнение обязательно.

Аннотация статьи
большие данные
датчик
интернет вещей
интеллектуальный транспорт
управление дорожным движением
Ключевые слова

1. Разработайте систему управления движением

С повышением уровня жизни современных людей и тенденцией к урбанизации количество транспортных средств в городе продолжает расти. Раннее управление движением не могло удовлетворить текущие потребности городского движения. Частые проблемы с дорожным движением побуждают людей использовать науку и технологии для диспетчеризации и контроля трафика. В 1960-х годах некоторые развитые страны, такие как США и Япония, выдвинули концепцию интеллектуального транспорта. Интеллектуальная транспортная система относится к комплексной системе управления транспортировкой, которая объединяет современные передовые технологии, такие как компьютеры, электронные коммуникации, большие данные, искусственный интеллект и т. д. Она имеет точность и эффективность в реальном времени [1]. Интеллектуальный транспорт может эффективно решать проблемы городского транспорта с помощью различных высокотехнологичных средств. Ключевую роль будет играть будущая интеллектуальная транспортная система. По сравнению с некоторыми развитыми западными странами, интеллектуальная транспортная система Китая была создана поздно, и только в 1990-х годах Китай начал разрабатывать и применять ее в реальной жизни. После более чем двух десятилетий развития область интеллектуального транспорта в Китае быстро развивалась.

Рис. 1. Интеллектуальная система транспортных данных

Развитие и эволюцию интеллектуальной транспортной системы Китая можно разделить на следующие четыре этапа [1]. Еще в 2000 году интеллектуальная транспортная отрасль Китая находилась в зачаточном состоянии с крупными городами, включая Шанхай, Пекин, Гуанчжоу и Далянь. Демонстрационные проекты городского транспорта или строительства запущены, но их очень мало. С 2000 по 2005 год начали реализовываться некоторые демонстрационные проекты городского дорожного движения. Этот шаг в значительной степени способствовал научно-исследовательской работе и рыночному развитию соответствующих китайских институтов и исследовательских институтов в этой области. С 2005 по 2010 год отрасль интеллектуального транспорта Китая вступила в период быстрого развития и внесла свой вклад в развитие смежных отраслей в этой области. Только так можно по-настоящему спланировать развитие интеллектуальных транспортных систем. С 2011 года начали развиваться высокотехнологичные отрасли, такие как большие данные, искусственный интеллект и Интернет вещей, а также постепенно развиваются профессиональные решения для интеллектуальных транспортных систем. Промышленная специализация интеллектуальных транспортных средств становится все более очевидной, а интеллектуальные транспортные операции становятся новой целью развития. В настоящее время, когда все больше и больше компаний начинают инвестировать в исследования, разработку и производство умных автомобилей, умные автомобили в Китае вступили в стадию фактической разработки и применения даже на стадии исследований. Китай прогнозирует, что индустрия интеллектуального транспорта выйдет на новый виток развития в 2020 г. [1]

Рис. 2. Масштаб рынка интеллектуальных перевозок Китая с 2014 по 2020 годы

2. Тенденции развития интеллектуального транспорта

За этот период в каждой стране было проведено крупномасштабное предварительное строительство, и каждая страна имеет свои особенности развития для развития интеллектуального транспорта. Хотя интеллектуальная транспортная система Китая добилась большого прогресса с 1990-х годов по настоящее время, она все еще сильно отстает от развитых стран в Соединенных Штатах и Европе.

Рис. 3. Электронная система взимания платы за проезд в Китае

2.1. Тенденции развития мирового интеллектуального транспорта

2.1.1. История развития индустрии интеллектуального транспорта США.

По статистике, с 1970-х до начала 21 века он рос в среднем на 77% в год. Транспорт в рамках плана развития интеллектуальной транспортной системы, выпущенного с 1980-х по 1995 год, «Проект интеллектуальной транспортной системы» направлен на дальнейшее развитие систем, связанных с интеллектуальными транспортными системами. Система управления спросом на поездки, система управления поездками и дорожным движением, операционная система коммерческого транспорта, система управления общественным транспортом, усовершенствованная система контроля и безопасности транспортных средств, система управления в чрезвычайных ситуациях и система электронного сбора платы за проезд [3].

2.1.2 История развития европейской индустрии интеллектуального транспорта.

Европейские страны приняли планы скоординированного развития и европейской интеграции, чтобы одновременно проводить исследования интеллектуальных транспортных систем. В ноябре 1994 года в Париже, Франция, прошел первый Всемирный конгресс интеллектуальных транспортных систем.

3. Основная технология интеллектуального транспорта

3.1 Датчик

Сенсорные приложения играют жизненно важную роль в интеллектуальных транспортных системах. Определение датчика в китайском национальном стандарте (GB7665-2005): «устройство, которое может обнаруживать измеренное значение и преобразовывать его в полезный выходной сигнал в соответствии с определенными правилами». Различные типы датчиков могут играть разные роли. Используйте умные автомобили в различных ситуациях. Датчики могут использоваться в качестве эффективных методов сбора, обработки, передачи и публикации информации о дорожном движении; они могут предоставлять оперативную информацию, обнаруживая информацию о дорожном движении на дорогах и перекрестках, повышая эффективность транспорта и помогая правительству принимать решения. [5] Типичные датчики, используемые в области интеллектуального транспорта, в основном включают: инфракрасные датчики и ультразвуковые датчики.

Рис. 4. Датчик электромагнитной волны автомобиля

Инфракрасный датчик. Инфракрасный датчик – это своего рода оборудование для обнаружения светового луча, включая два активных и пассивных типа, которые могут использоваться для обнаружения информации о дорожном движении. Оба могут использоваться для управления потоком. Инфракрасный датчик состоит из передатчика и приемника. Активный инфракрасный датчик имеет длину волны от 0,8 до 1,6 мкм. Это невидимая электромагнитная волна за пределами красного света солнечного спектра. Есть два типа отражения и перехвата [6]. Например: когда автомобиль едет по дороге, датчики устанавливаются по обеим сторонам дороги. Когда проезжает автомобиль, инфракрасный сигнал блокируется, а информация обрезается; когда проезжающий автомобиль не проезжает, он может принимать инфракрасный сигнал и выводить сигнал, а также управлять транспортным потоком в соответствии с этим принципом. Во-вторых, из-за различных моделей транспортных средств, материалов и конструкций, энергия передаваемого сигнала также различается, что используется для осмотра транспортного средства, осмотра поверхности и т. д.

Ультразвуковой датчик. Принципы работы ультразвуковых преобразователей в основном делятся на две категории: метод разности времени распространения и метод Доплера. Разница во времени передачи заключается в том, что импульсный сигнал передается на принимающую сторону на другой стороне ультразвуковыми волнами. Если на дороге находится автомобиль, он получит отраженную волну и оценит информацию о транспортном потоке на дороге, оценив разницу во времени. Между отражением ультразвука и отражением от земли. Кроме того, благодаря эффекту Доплера ультразвуковые датчики могут использоваться для обнаружения движущихся транспортных средств.

Благодаря использованию этих типичных датчиков становится более удобным обнаруживать работу транспортных средств и условия движения, что в значительной степени способствует развитию интеллектуального транспорта.

3.2 Большие данные

По мере того, как проблемы городского движения становятся все более заметными, интеллектуальные транспортные системы становятся все более и более важными. В настоящее время системы управления транспортом используют технологию больших потоков данных для интеграции коммуникационных технологий, автоматического управления и других технологий.[7] В полной мере используйте интеллектуальные технологии больших данных для анализа, расследования, контроля, управления, отправки и сбора незаконной информации, что еще больше повышает эффективность городского движения, способствует перемещению людей и обеспечивает безопасность движения.

Интеллектуальная транспортная система объединяет современные передовые технологии в управление движением. Характеристики больших данных – это высокая скорость работы в реальном времени, быстрая скорость отклика, быстрое мышление и использование сетевых данных. Большие данные могут внести дополнительный вклад в интеллектуальный транспорт за счет улучшения возможностей прогнозирования и высокоскоростных вычислений, а также лучшего управления и контроля дорожной информации.

Текст статьи
  1. Ли Чжэнси, Тенденция развития индустриализации городской интеллектуальной транспортной системы Китая [Дж.], 2015 (7): 60-62.
  2. Лю Сяомин, Хэ Чжунхэ, Статус-кво и тенденции развития технологий городских интеллектуальных транспортных систем [J]. 2015 (1): 58-60.
  3. Чжао На, Юань Цзябинь, Сюй Хань. Обзор интеллектуальной транспортной системы [Дж.]. Компьютерные науки, 2014, 41 (11): 7-11.
  4. Ши Синьхун, Цай Боген, Му Цзяньчэн. Разработка интеллектуальной транспортной системы [Дж.]. Журнал Пекинского университета Цзяотун, 2002, 26 (1): 29-34.
  5. Чжан Синган. Применение датчиков в интеллектуальной транспортной технике. [Дж.]. Транспортные информационные технологии Китая, 2014 г. (11): 139-142.
  6. Адилицзян · Абулимити, Исследование сенсорной технологии интеллектуальных транспортных систем [D], Даляньский технологический университет, 2009.
  7. Ду Юаньюань, Ли Хуанпин, Ма Юншэн. Анализ преимуществ и недостатков интеграции интеллектуального транспорта и больших данных. [Дж.]. Технология дорожного движения (Application Technology Edition), 2017 г. (11).
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 12 июня по 18 июня
Осталось 7 дней до окончания
Публикация электронной версии статьи происходит сразу после оплаты
Справка о публикации
сразу после оплаты
Размещение электронной версии журнала
22 июня
Загрузка в eLibrary
22 июня
Рассылка печатных экземпляров
30 июня