基于物联网的智能交通系统研究综述

day． Intelligent Transportation System and the Internet of things （ IoT） are as a promising research field and have being
paid more attention． The research of ITS based on IoT will bring profound impact on the development of the world． Current
收稿日期： 2013 － 06 － 17 基金项目： 国家自然科学基金（ 60803148，60973124，61300210，61370214） ； 教育部高校博士点科研基金（ 20102302110036） 。 作者简介： 陈 丽（ 1975 － ） ，女，黑龙江哈尔滨人，博士研究生，讲师，主要研究方向： 移动感知、移动通信技术；
3 智能交通系统中的数据处理技术
智能交通系统的智能化就集中体现在对系统内各种数 据的处理上，所以对数据的处理可以认为是智能交通系统的 核心所在。数据处理的详情如下所示。 3． 1 时空数据的处理
智能交通系统处理的数据是一种伴有时空特征的典型 数据，由于现今的 GPS 装置已经非常成熟且实现了平民价 格，所以大量配备有定位装置的设备广泛应用至各行各业， 如带有 GPS 设备的为数众多的出租车、公共汽车以及一般的 民用车辆，加上无线通信的日益成熟更使得现在的智能交通 系统中产生 了 海 量 可 以 使 用 的、带 有 时 空 位 置 的 序 列 化 数 据，如何应用和处理这些数据就成为智能交通系统时下研究 中的一项基本内容。如文献［20］使用的就是人工智能中的 无导师学习方法来处理车辆产生的位置数据，用以推导得出 车辆的状态和动作，从而实现对交通事故的避免。除了对时 空序列数据进行处理以外，发现和利用数据的空间特征也是 智能交通系统时空数据处理的一项新兴研究内容，文献［21］ 给出的正是这样一项分析道路网络交通流量状态宏观角度 空间特征的方法，而文献［22 － 24］中的研究也是针对交通流 量的时间和空间依赖性完成的，智能交通系统可以应用这些 空间特征进行各个方面，诸如 VANETs 通信等方面的性能优 化。 3． 2 数据的在线分析
移动无线通信环境采用的通信方式目前可见的已有许 多种，基本方式可以分为如下四种：
（ 1） DSＲC（ Dedicated Short － Ｒange Communication） 是 ［16］ 一个工作在 5． 9 GHz 波段的短到中距离的无线通信方式，对 于车载网络，DSＲC 可支持的车速最高可达 120mph，通信范 围是 300m，缺省数据速率是 6 Mbps，目前已有大量研究采用 DSＲC 来建立车 － 车之间，车体 － 路边设施之间的实时信息通 信。应用这些通信可以减少拥堵，提高人身安全等等［17］。
（ School of Computer Science and Technology，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China）
Abstract： Traffic safety，traffic jam and environmental pollution are three of the most serious problems facing mankind to-
中图分类号： TP391
文献标识码： A
文章编号： 2095 － 2163（ 2013） 05 － 0043 － 04
An Overview of Intelligent Transportation Systems based on the Internet of Things
CHEN Li，LI Zhijun，JIANG Shouxu
Key words： Internet of Things （ IOT） ； Intelligent Transportation System（ ITS） ； Data Communication； Data Processing
0引言
智能 交 通 系 统 （ Intelligent Transportation Systems，简 称 ITS） 是指通过对交通基础设施和交通出行工具的全面的信 息化、网络化和智能化来实现交通系统的性能提升，如增加 交通安全 性，减 少 交 通 时 间 和 降 低 燃 油 耗 费 等 等［1］。 据 统 计，世界上每年都会有五千万人由于交通事故而受伤［2］，而 由于交通事故造成的经济损失则超过五亿美元［3］。为此，智 能交通系统将具有异常重要的实用价值，以及异常巨大的市 场容量。有信息显示，其相关产业已然成为全球最大产业之 一，已经而且也必将会对未来世界将产生深刻影响。另一方 面，智能交通系统也是一个融汇计算机、通信、信息处理、人 工智能、自动控制等多个学科进行交叉的复杂系统，系统中 存在大量具有相当难度的研究课题，所以对于学术界而言， 智能交通系统的研究多年以来一直非常活跃，且颇受重视， 成为热点研究领域。
第3卷 第5期 2013 年 10 月
智能计算机与应用
INTELLIGENT COMPUTEＲ AND APPLICATIONS
Vol． 3 No． 5 Oct． 2013
基于物联网的智能交通系统研究综述
陈 丽，李治军，姜守旭
（ 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001）
摘 要： 交通安全、交通堵塞及环境污染是困扰当今国际交通领域的三大难题。智能交通系统及面向智能交通的物联网研究是
（ 2） Cellular networks，包括 2G 和 3G，2G 系统可以支持 9． 6 kbps 的通信速率，GPＲS 和 EDGE 用来提高通信速率。 相比而言 3G 提供的数据传输速率要大得多，其中的地理位 置是引入带宽变化的重要因素［18］。
（ 3） WiMAX /802． 16e 的目的是提供最后一里（ last mile） 的无线宽带数据传输，常可用于取代 cable 和 xDSL。WiMAX 用来填补 3G 和 WLAN 之间的通讯鸿沟，可以提供数十 Mbps 的带宽，＜ 60 km / h 的移动速度，以及 ＜ 10 km 的覆盖范围。
学术界广泛重视的研究领域，其研究将对未来世界产生深刻影响。从环境感知、网络传输、数据处理等方面对物联网智能交通系
统国内、外相关领域的最新研究现状进行总结分析，为未来进行深入而广泛的智能交通系统研究及应用奠定基础。最后，指出了
物联网智能交通系统的研究热点和展望。
关键词： 物联Hale Waihona Puke Baidu； 智能交通系统； 数据通信； 数据处理
而 MetroSense［15］是由 Dartmouth 大学开展的、由移动手 机组成的、一个全局移动传感器网络，由此可实现整个社会 范围内的超大规模感知，其感知网络可分成三层结构完成感 知数据的收集。在有线 Internet 中的 servers 用于负责存储、 处理感知数据； 通过 Internet 连接的固定 Sensor Access Points （ SAP） 可用来作为服务器和移动传感器（ mobile sensors，简称 MS） 之间的 gateways； 而 MS 能在现场移动，用来收集数据，将 数据“mule”到 SAP 处。另外，静态传感器也完成类似于 MS 的功能，只是 SS 不能移动。由于感知数据的收集主体是随人 移动的 MS，MS 位置的随机性，网络连通的间歇性都是经常 发生的现象，这就决定了 MetroSense 只能提供机会性的感 知。不难发现，目前针对城市感知的通信网络都是以 Internet 为核心的一种集中物联结构。 2． 2 智能交通系统中常见的数据通信方式
researches and the recent development of environment sensing，network transmission and data processing at home and a-
board are included in this overview．
李志军（ 1977 － ） ，男，内蒙古伊盟人，博士，副教授，主要研究方向： 移动通信，无线网络技术； 姜守旭（ 1968 － ） ，男，山东平度人，博士，教授，博士生导师，主要研究方向： 网络体系结构、无线网络技术。
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智能计算机与应用
第3 卷
由于智能交通系统是一个关乎交通效率和人身安全的 实践应用系统，所以感知精度的保障一直是一个重要的研究 内容，同时由于智能交通系统的规模又非常庞大，节能也就 成为其中的一个关键问题，因此在降低感知能耗的同时、又 要保证感知精度就成为智能交通系统环境感知的一个难点 挑战问题。基于簇 的 结 构 是 一 种 广 泛 应 用 于 无 线 传 感 器 网 络中降低感知能耗的方法，但交通系统属于一个典型的动态 系统，节点不停地移动导致网络拓扑的动态变化，由此使得簇 结构也需要跟着变化，所以在文献［11］中分析并给出了一个 考虑节点移动的组簇算法进行数据收集，降低了感知能耗。 1． 3 智能交通系统环境感知研究现状的分析与总结
（ 4） WiFi 或 WLAN 也能支持宽带无线服务，802． 11a / g 提供 54Mbps 的传输带宽，支持的通信范围是 38 m （ 室内） 、 140 m（ 室外） 。由于 WiFi 的普适部署，使得 WLAN 成为一种 极具吸引力的无线宽带传输手段。同时，开放的 WiFi mesh 网络也引发了广泛的兴趣与关注［19］。
2 智能交通系统中的数据通信网络
只有将采集获得的感知数据依托通信网络发送到需要 的位置上，才能使智能交通系统真正得以运转，所以通信网 络成为智能交通系统的另一个重要基础。总的来说感知和 通信构成了智能交通系统的两大基础。 2． 1 智能交通系统中数据通信的基本结构
近年来，国外很多著名大学和企业都相继开展了城市感 知项目的研究，当然其中的感知信息需要通过网络实现通信 与共享。如麻省理工大学开展的 CarTel 项目就是一个旨在 基于机会通信建立延迟容忍的移动感知系统，建基于系统上 的应用可以收集、处理、发送、分析、以及可视化由底层移动 用户（ 如智能手机和车辆） 采集感知的数据，并给用户推荐感 兴趣的服务。CarTel 系统建基的网络可称为 Cabernet［12 ， － 14］ Cabernet 采用的通信结构是建立 IEEE 802． 11 协议基础之 上，并主要集中在移动设备和 WiFi AP 之间的无线通信上， 显然该结构是一种基本的集中物联的通信结构。
智能交通系统的最终价值就体现在构建于其上的各类 应用上，因此可以认为智能交通应用是智能交通系统的动力 与源泉。现在的智能交通应用大都集中在交通导航上，但是 除了交通导航以外，还有很多与交通有关的应用可以用于提 高道路安全，如道路预定，事故避免，未来交通流量的预测， 道路拥塞的模式搜寻，控制交通废气排放，交通安全风险评 估与避免等等。本文即针对物联网智能交通系统的研究现
由上面的分析可以看出，移动感知已经逐渐成为智能交 通系统环境感知的主体，而且这些感知节点往往是自身主动 移动（ 即其移动是不可控制的） 的节点，在增加了环境感知灵 活程度，降低感知代价的同时，也使感知问题变得更复杂，因 为选择哪些节点部署感知动作所导致的感知效果可能会截 然不同。一个显然的结论是在选择感知设备时，需充分考虑 节点移动特征，尤其是一些重要社会特征，如那些移动活跃的 用户和群体，或者移动性具有一定关联的用户和群体等等。
状进行了全面总结和深入剖析。
1 智能交通系统中的环境感知
物理环境感知无疑是智能交通系统的基础，实际上对环 境的感知与认知也是任何智能系统的基础。可分为以下几 个专题进行系统阐述和分析。 1． 1 移动感知已经逐渐成为城市感知的基本手段
智能交通系统的监控传感器通常可分为两种基本类型： 静态传感器和移动传感器（ Mobile sensors） 。由于移动传感 器具有更大的灵活性，目前使用移动传感器进行交通环境感 知的实例 已 有 很 多。例 如，在 上 海 和 广 州 就 分 别 使 用 带 有 GPS 设备的出租车来收集交通环境信息（ 上海使用了 4 000 辆出租车，而广州使用了 100 辆出租车） ［4，5］。另外，使用带 有 GPS 的公交车也可用来进行数据收集［6］，文献［7］即使用 安装在出租车上的探测器来监测核危险。除上述手段外，通 过智能手机来完成智能交通系统中的感知也是一种新出现 的手段，文献［8］就利用了对移动 cellular 网络的匿名监控对 城市的实时移动性来实现监控。再如，文献［9］给出的就是 一种以车与车之间的通信协作为基础的路口安全实用方法， 文献［10］给出的方法就是通过交通工具携带传感器完成环 境感知以及通过车与车的直接通信作为网络基础的智能交 通应用。 1． 2 降低感知的能耗，提高感知的精度