讓交通運輸更安全、更高效，人工智能可以做些什么？

一、前言

您或許已經(jīng)嘗試過在ChatGPT和Dall-E等生成式人工智能服務(wù)中創(chuàng)建一些酷炫的圖片或優(yōu)美的文章。在交通運輸方面，工程師們也借助AI工具構(gòu)思了一些關(guān)于自行車安全氣囊或其他道路安全裝置的有趣想法。無論是由計算機生成還是人類創(chuàng)造的，任何在藝術(shù)與交通運輸?shù)慕Y(jié)合中產(chǎn)生的新想法都是值得欣賞和感嘆的。

由DALL-E生成的的圖片

比起人工智能給我們帶來的娛樂性，我們更注重它在交通安全性方面發(fā)揮的作用。人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于交通運輸?shù)脑S多領(lǐng)域，比如場景識別、碰撞可能性預(yù)測和交通優(yōu)化。

（一）場景識別

場景識別是一個復(fù)雜的過程，包括物體檢測、跟蹤和分類。通過語義分割，智能傳感器會根據(jù)每個像素所屬的對象（如 "天空"、"車輛 "或 "人行道"）對其進行標記。

GPU和TPU為道路安全傳感器和攝像頭帶來了極其強大的并行處理能力，以加速構(gòu)建在基礎(chǔ)計算機視覺方法之上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。能夠準確、快速地檢測大量物體是V2X生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵。我們的路側(cè)裝置RSU需要可靠的信息來生成有關(guān)道路情況的V2X信息，以便智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以為駕駛員顯示相關(guān)警報，有助于處理一些危險的緊急情況。

路側(cè)和車載傳感器提供的數(shù)據(jù)具有不同的置信度。因此，需要使用多個傳感器對信息進行驗證，以確保傳感器“看到的”與實際情況相同。

（二）碰撞可能性預(yù)測

利用人工智能技術(shù)進行碰撞可能性預(yù)測將V2X提升到了一個全新的水平。通過場景識別了解場景后，我們需要利用這些信息來預(yù)測和防止可能發(fā)生的碰撞。其中一項措施就是向駕駛員發(fā)送V2X警報，提醒其需要改變車速。

用于預(yù)測建模的人工智能算法可以利用廣泛的信息源。為了預(yù)測發(fā)生碰撞的概率，它們可以分析來自車載和路側(cè)傳感器、攝像頭的數(shù)據(jù)以及交通模式、天氣狀況和駕駛員行為等其他來源的數(shù)據(jù)。V2X具有獨特的能力，可以實時向駕駛員提供車道前方的緊急制動信息，或行駛路線上已經(jīng)發(fā)生的碰撞信息，以此來輔助駕駛員規(guī)避碰撞或優(yōu)化行駛路線。

（三）交通優(yōu)化

在宏觀層面，人工智能在交通優(yōu)化方面也發(fā)揮著重要作用。只有支持V2X智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的車輛和智能基礎(chǔ)設(shè)施才能為實時交通管理提供真實的交通環(huán)境描述。人工智能算法可以根據(jù)實際的交通狀況、道路關(guān)閉情況、歷史交通數(shù)據(jù)和天氣信息調(diào)整交通信號，從而減少擁堵和碰撞風(fēng)險。

除了管理交通信號燈，智能交通管理系統(tǒng)還能為送貨卡車、出租車和公交車推薦最佳路線，以縮短行駛時間、節(jié)省燃料并提高公共服務(wù)的整體效率?；赩2X的交通管理可以在更大范圍內(nèi)實現(xiàn)車輛之間的合作，而這是單輛自動駕駛汽車無法獨立完成的。

二、德思特交通優(yōu)化方案

德思特交通優(yōu)化方案

● 可以在智慧路口實現(xiàn)實時和自動的優(yōu)先通行請求

● 支持在惡劣的天氣條件下工作，使用專用于道路安全的未來可擴展的V2X頻段

● 通過4G LTE將信息傳播到更大的區(qū)域，以警示沿途的其他車輛

● 使用GNSS進行精確的車道級定位

● 準確獲取交通信號燈狀態(tài)

● 部署、安裝和維護簡單

（一）德思特V2X車聯(lián)網(wǎng)車載單元（TS-ITS-OB4）

車輛配備改裝或內(nèi)置的V2X單元，可以運行優(yōu)先通信請求等安全應(yīng)用程序，優(yōu)先請求可以完全自動或手動發(fā)起。

（二）德思特V2X車聯(lián)網(wǎng)路側(cè)單元（TS-ITS-RS4）

在智能路口，交通信號燈、傳感器和攝像頭與V2X路側(cè)單元集成，以實現(xiàn)車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施的通信。RSU與交通燈控制器協(xié)商優(yōu)先請求。

（三）德思特設(shè)備與數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（TS-ITS-Central）

您可以全面了解您現(xiàn)有的部署情況，監(jiān)控和管理設(shè)備的參數(shù)和性能，協(xié)助基礎(chǔ)設(shè)施所有者和運營商的日常工作。

END

最終，人工智能在交通系統(tǒng)的這些應(yīng)用可以像計算機生成的圖像一樣有趣：我們將不會浪費大量的時間在復(fù)雜危險的道路交通中，人工智能的應(yīng)用助力道路交通更安全、更高效！

關(guān)于德思特

德思特是原虹科測試測量事業(yè)部孵化出來的獨立公司，基于超過10年的業(yè)務(wù)沉淀，德思特公司專注提供電子測試/測量解決方案。主要業(yè)務(wù)范圍涵蓋：汽車電子仿真及測試、射頻微波及無線通信測試、無線頻譜監(jiān)測與規(guī)劃、無線通信（包括智能網(wǎng)聯(lián)汽車無線通信、軌道交通、衛(wèi)星通信、室內(nèi)無線通信）、半導(dǎo)體測試、PNT解決方案、大物理和光電測試等。

核心成員具有9年以上的測試測量、無線通信及其他相關(guān)行業(yè)資歷；技術(shù)團隊獲得世界五百強PNT解決方案合作伙伴Safran的GNSS技術(shù)及信號仿真和軟件Skydel培訓(xùn)認證證書、航空航天測試和測量合作伙伴Marvin Test 的自動化測試軟件ATEasy培訓(xùn)認證證書。

德思特研發(fā)部，核心成員獲得國際項目管理師PMP認證資質(zhì)，并具備LabVIEW、python等多種編程語言能力，優(yōu)勢能力集中于：HIL測試，半導(dǎo)體測試，EOL測試和質(zhì)量檢測等多種系統(tǒng)研發(fā)集成，擁有10多個實用新型和專利授權(quán)。

圍繞汽車電子、射頻微波、通信、航空航天等行業(yè)提供專業(yè)可靠的解決方案，現(xiàn)有客戶包括華為、德賽西威、蔚來汽車、理想汽車、航天科工集團、清華大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、中電科集團等。

此外，我們還是中國無線電協(xié)會、中國通信企業(yè)協(xié)會、雷達行業(yè)協(xié)會、RIS智能超表面技術(shù)協(xié)會等行業(yè)協(xié)會的會員。

審核編輯 黃宇