Главная
АИ #20 (47)
Статьи журнала АИ #20 (47)
Тенденции развития городской интеллектуальной транспортной системы

Тенденции развития городской интеллектуальной транспортной системы

25 мая 2021

Рубрика

Транспортные коммуникации

Ключевые слова

управление дорожным движением
интеллектуальный транспорт
интернет вещей
большие данные
датчик

Аннотация статьи

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.

Текст статьи

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.

Список литературы

  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).

Поделиться

2401

Чжан Ц.. Тенденции развития городской интеллектуальной транспортной системы // Актуальные исследования. 2021. №20 (47). С. 10-14. URL: https://apni.ru/article/2438-tendentsii-razvitiya-gorodskoj-intellektualn

Обнаружили грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики)? Напишите письмо в редакцию журнала: info@apni.ru

Похожие статьи

Другие статьи из раздела «Транспортные коммуникации»

Все статьи выпуска
Актуальные исследования

#27 (262)

Прием материалов

5 июля - 11 июля

осталось 6 дней

Размещение PDF-версии журнала

16 июля

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

30 июля