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解决方案|人工智能AI在智能交通领域中的应用( 四 )

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国际公共交通协会 (UITP) 和陆地运输管理局 (LTA) 联合资助的一项名为“公共交通中的人工智能”的研究项目是通过文献回顾、定量调查、用例、专家博客和构思研讨会进行的 。 该报告概述了人工智能应用 [ 16 ] 在公共交通中的各种用例 ， 以及人工智能在公共交通系统中的未来可能会怎样 。 咨询公司普华永道进行了一项全国性调查 ， 以通过在线模式了解人工智能对金融服务、技术和制造等广泛领域的决策者和雇员的影响 。 研究发现 ， 青少年对交通相关技术的适应性更强[48] 。
早期采用者和进步的公共交通利益相关者预计人工智能将进一步融入未来的移动性[24]。 人工智能能够在不同程度上通过不同的方法、方法和技术发挥作用 ， 表现出逻辑推理、解决问题和学习的能力 。 人工智能可以基于硬件（机器人）或软件相关（谷歌地图） 。 数据驱动的人工智能将机器学习技术与用于搜索和分析大量数据的技术相结合 。 人工智能有助于发现市场趋势、识别风险、缓解交通拥堵、减少温室气体和空气污染物排放、设计和管理运输、并分析出行需求和行人行为（Niestadt、Debyser、Scordamaglia 和 Pape ， 交通人工智能 ， 2019）[ 43] 。 数据和人工智能驱动的应用和服务是实现提供最佳移动性愿景的主要基石 。 为了在城市中建立有效和高效的移动生态系统 ， 需要一种整体的移动管理方法 。 联网车辆实时发送数据 ， 从而产生大量数据 。 随着运输需求的不断增加 ， 通过设备的数据增长也在增长；因此 ， 需要对道路交通进行更智能的管理[57] 。
表 1给出了人工智能在交通应用中目前开始商业化或正在研究试验中的一些关键功能 。
表1 AI 功能和用例
【解决方案|人工智能AI在智能交通领域中的应用】改编自（Sadek ， 交通运输中的人工智能应用 ， 2007）[54]
[50]的研究重点是智能车辆道路系统的监测、控制和管理的先进系统 。 这里讨论的是复杂网络中的非重复拥塞 。 该研究提出了一种基于人工智能的解决方案 ， 在主干道交通管理中采用多个实时知识相关专家系统 。 支持向量回归(SVR)和基于案例推理(CBR)两种人工智能范式被用于大规模网络和复杂仿真模型的评估 。 [11]研究通过比较交通状况的预测来评估两种模型的结果 。 在这项研究中 ， 一个基于代理(Agent)的控制系统监测交通、道路事故和其他运输活动 。 文章[22]比较了部署在巴塞罗那附近的智能交通管理系统上的两个集成自主代理 ， 这些智能交通管理系统为实时交通管理提供决策支持 。
[51]研究探讨了自主智能代理在城市交通控制 (UTC) 中的适用性 。 该研究提出的系统可以为动态环境设计、实施、优化和调整协调UTC 。 该模型可应用于多个交通信令智能交叉口 。 这些代理能够响应实时交通状况 ， 并保持其稳定性和完整性 。

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