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寧濱院士：智能交通中的若干科學和技術問題
發布時間：2018-11-21 分類：趨勢研究
當今全球進入信息化及智能化時代, 新一代多層域感知、人工智能、移動互聯、主動協同等技術的不斷進步, 推動智能交通系統體系和內容的全面創新. 智能交通系統貫穿用戶需求、設計制造、運營維護全生命周期的信息化和智能化, 主要面臨智能感知、 運動體控制與自主協同、交通需求引導與一體化出行、運行安全態勢評估及應急處理、全生命周期的大數據融合處理、 高可靠通信等一系列科學和技術問題. 《中國科學：信息科學》第9期發表了寧濱院士的觀點文章 “智能交通中的若干科學和技術問題”。文章調研了近年來智能交通系統的發展, 總結了當今智能交通系統中的若干科學和技術問題.
智能交通系統 (intelligent transportation system, ITS) 是在傳統交通系統基礎上, 將先進的傳感技術、數據通信技術、數據處理技術、 信息融合技術、計算機技術、自主協同控制技術等有效集成的一種大范圍、全方位、實時準確高效的綜合交通運行控制與管理系統, 是未來交通系統的發展方向.
隨著交通運輸基礎設施持續建設及先進技術的持續進步, 由軌道、道路、航空、水路、 管道等多種運輸方式構成的綜合交通運輸體系不斷完善, 智能交通的概念也從單項交通的智能化逐步擴充到了綜合交通系統的信息化、 網絡化和智能化. 綜合交通系統作為經濟社會發展的先導性、服務性行業, 是人類社會經濟活動的基礎支柱和重要紐帶, 智能交通作為該系統核心技術得到了國際學術界和商業界的高度重視.
美國以《2050年遠景: 國家綜合運輸系統》為導向, 提出建設具有一體化、國際化、聯合化、包容化、智能化、創新化的“6 I"型交通運輸系統; 歐盟以《交通白皮書》為核心, 注重綜合交通網絡配置及樞紐建設, 構建高效協同、綠色環保的綜合交通運輸系統; 德國實施《2030聯邦交通網發展規劃》的國家戰略, 建設低排放、低成本、 高效率、高協同的環境友好型交通運輸網絡.
在我國, 國務院于2006年頒布《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006～2020年)》, 將“智能交通管理系統”確定為優先主題; 國家發展改革委和交通運輸部于2016年聯合發布了《推進“互聯網+”便捷交通促進智能交通發展的實施方案》, 在國內首次提出了智能交通(ITS)的總體框架和實施方案. 2017年,國務院印發《“十三五"現代綜合交通運輸體系發展規劃》, 提出了綜合交通基礎設施網絡中長期的發展目標和任務. 同年, 國務院印發《新一代人工智能發展規劃》, 對軌道交通智能化發展從強化關鍵共性技術和基礎平臺研究、研究智能運載工具、 加快推進智能交通技術應用等方面提出了要求.
綜上所述, 智能交通系統的研究前沿是以安全、高效、 綠色為核心, 推進綜合交通運輸系統向網聯化、協同化和智慧化方向發展. 當今全球進入信息化及智能化時代, 新一代多層域感知、人工智能、移動互聯、主動協同等技術的不斷進步, 推動智能交通系統體系和內容的全面創新. 智能交通系統貫穿用戶需求、設計制造、運營維護全生命周期的信息化和智能化, 主要面臨智能感知、 運動體控制與自主協同、綜合交通網絡的管控一體化、交通需求引導與一體化出行、運行安全態勢評估及應急處理、全生命周期的大數據融合處理、 高可靠通信等一系列科學和技術問題.
本文根據近年的研究將智能交通系統中的若干科學和技術問題總結和簡述如下.
1多層域協同智能感知與數據融合
面向載運工具、基礎設施、旅客和貨物等多層域感知對象, 研究如何綜合利用智能傳感器、跨媒體感知計算、 智能信息處理、物聯網、車輛網、通信及控制等理論與技術, 建立面向高效融合的數據一致性標準和完備性驗證機制, 實現交通信息全面、實時、精準的采集、傳輸和融合, 是智能交通系統需要解決的基礎問題之一, 將為實現智能化的交通運行控制、服務和管理提供數據支撐.
2多源信息下測速定位技術與濾波理論
精確的移動體速度與位置信息是智能交通系統的關鍵基礎數據之一, 交通系統的運行環境比較復雜, 雷達/區間測速與北斗/GPS定位等的多源信息融合, 是代替單一測速定位方式, 提升平面和空間測速定位精度的重要手段, 同時產生了多源信息下的高效融合及其實時檢測信號的精準濾波難題. 如何設計多源信息下的測速定位技術及其濾波方法, 是實現移動體在平面和空間運動狀態量的精準感知的重要研究方向之一.
3移動體運動狀態下的動態建模
移動體模型的建立是揭示移動體運動規律的過程. 傳統動靜態建模方法嘗試用經典數學方法以最簡化原則建立運動規律的確定性關系, 隨機模型以概率分布等形式建模隨機特性, 模糊模型以隸屬度刻畫的方式建模模糊特性與環境, 數據驅動建模以海量數據建模復雜過程的運行機理. 交通系統涉及多層次、多特性的高維時空變化量, 解決此類數據環境下移動體運動狀態下的動態建模問題, 是智能交通系統中控制與優化要解決的科學問題.
4移動體無人自主控制
移動體的無人駕駛是當今無人系統領域的研究熱點. 由于執行任務環境的高度動態化、不確定性, 以及運輸任務的復雜性, 需要在環境感知、決策規劃、協同控制、通信模式、人機共駕、信息安全等方面深入研究. 自主控制能力的提高是目前移動體無人自主控制技術發展的重要目標,如何保證運輸服務品質以及提升突發狀況下的應急處置能力是其研究的核心.
5移動體與基礎設施的相互作用與主動協同
由于移動體所處環境隨著位移的改變而快速變化, 來自外部的風、雨、電、 磁等多種環境因素導致移動體與基礎設施間的相互作用極為復雜. 研究復雜環境下移動體與基礎設施相互作用問題的科學意義在于, 探索和明確復雜環境和運營條件下基礎設施服役性能演變規律以及移動體本體的動態特性, 從而提高運輸系統的整體性能. 移動體與基礎設施的協作是近年來交通領域研究的熱點問題, 其利用信息、通信、 傳感網絡、下一代互聯網、可信計算和計算仿真等領域的最新技術, 實現移動體與基礎設施的智能化和信息共享. 在實時、 可靠的全時空交通信息基礎上, 結合移動體主動安全控制和移動體/基礎設施協同控制, 實現人–移動體–基礎設施的有效協同.
6交通工具的聯合導航與交通需求引導
運用先進的IT技術、衛星定位技術、4G/5G通信技術、GIS地理信息系統技術等, 基于實時綜合交通態勢分析的信息服務, 結合不同交通工具的運行特點, 研究綜合交通系統中的交通工具聯合導航技術. 對客運來講, 在已知出行者當前狀態與出行目的地情況下, 動態獲取完整的路況信息, 可提供滿足不同需求的交通工具與線路推薦; 對貨運來講, 研究全局交通協同運行下的一票出行問題, 在高效智能管理模式下可實現一站安檢, 形成一體化智能出行方案. 分析多樣化信息服務對多尺度交通需求生成與分布特點的影響, 進一步研究多樣化的信息服務對潛在交通需求管理手段的影響. 研究“互聯網+"背景下的共享出行、共享停車、 智能聯行等交通模式, 形成面向綜合交通出行的交通需求引導策略.
7綜合安全態勢動態評估
綜合交通系統的綜合安全涵蓋功能安全、信息安全和物理安全. 綜合安全態勢的動態評估需要實時監測并處理大量多粒度、多維度、多模態的數據, 如何結合交通系統的運行特征、架構特征等實現數據的融合和理解并建立交通綜合安全態勢的指標體系是需要考慮的科學和技術問題. 構建監測數據與安全態勢指標之間的關聯關系, 形成交通綜合安全態勢的動態評估對提升交通運營服務的可靠性和彈性, 對交通系統架構的優化設計和裝備的智能維護具有重要意義.
8系統RAMS性能與主動安全防護
智能交通系統的運營服務特征決定了系統的可靠性 (reliability)、可用性(availability)和可維修性 (maintainability), 以及安全性 (safety) 保障是核心工作. 基于系統運行及運營環境信息的全面感知, 綜合系統運行機理, 對影響系統RAMS性能的故障、風險等的追蹤溯源, 建立以故障診斷和故障檢測為核心的RAMS綜合保障技術體系, 是智能交通系統的核心技術之一. 此外, 要建立系統主動安全防護, 對系統風險進行精準辨識, 進而實現主動防御及追蹤溯源. 對系統潛在或即將發生的風險進行感知, 并從交通運營服務的穩定性和可靠性保障出發進行針對性風險響應也是核心技術問題. 依賴于人工智能、大數據, 以及人腦科學的發展可使得面向風險響應和管理的決策機制實現最優, 進而實現交通系統設計、建設、運營等全生命周期的主動安全防護體系.
9基于商用產品的安全計算機平臺
智能交通系統中交通工具運行速度越來越高, 移動體之間的運行間隔越來越小, 這對系統的安全性提出了更高的要求. 系統中關鍵子系統的運行控制必須具備故障導向安全屬性, 高可靠的安全計算機平臺是實現故障導向安全的最佳途徑. 隨著電子與計算機技術的飛速發展, 使用商用產品或部件實現運行控制安全計算機平臺成為業界的趨勢. 如何利用容錯及故障診斷技術等, 保障基于商用部件的運行控制安全計算機平臺的高安全性、高可靠性、 高可用性成為該領域重要的技術問題.
10全生命周期交通大數據深度分析
交通大數據分析目前還處于數據不夠廣、應用不夠深的初級階段, 數據來源和質量面臨著縱向斷層、橫向不通的實際問題, 行業應用仍比較單一, 綜合化、智能化程度有待進一步提升. 研究如何充分挖掘覆蓋交通領域生產制造、設計、施工、運營、維護等全生命周期的海量數據價值, 構建面向行業深度應用的交通大數據基礎框架和技術體系, 將成為推動建設新一代智能交通系統的基礎, 也會促使交通運輸行業新模式、新業態、新應用不斷涌現.
11基于狀態修的智能維護
在現有交通系統中, 針對載運工具和基礎設施的維護和檢修大多采用基于靜態數據的“定期修"模式, 很難滿足交通系統對進一步提高安全保障能力和降低運營成本的需求. 研究如何基于海量的設備靜態數據和動態數據, 精確刻畫部件和系統的相互影響機理和狀態演化規律, 建立根據設備運行狀況進行檢修的“狀態修"智能維護模式, 并通過物聯網將上述系統的數據實現實時的互聯互通, 使運營與檢修數字化、可控化、實現維修過程狀態化、可視化、 實時化、透明化和可溯化.
12移動體–移動體/移動體–基礎設施間高可靠通信
智能交通系統在非常態交通條件下自身的一些特性, 如快速多變的網絡拓撲、高速移動的交通工具、復雜的物理環境、 頻發的高密度或稀疏交通流量等, 使常規商用通信技術很難滿足智能交通應用的安全性、可靠性和網絡性能需求. 隨著智能交通系統對綜合承載業務的需求提升, 系統的網絡體系架構、通信協議、計算模式、 芯片設計都會發生相應改變, 如何將人工智能、云計算與云存儲、大數據等智能化技術融入智能交通系統, 實現大規模并行的移動體–移動體/移動體–基礎設施間的綜合業務通信, 并保證控制信息的高可靠傳輸是智能交通系統中的重要問題.
13高速移動條件下無線傳播環境的信道建模
無線傳播信道模型對于移動通信的發展具有重要推動作用, 是進行移動通信網絡規劃和優化, 系統可靠傳輸性能評估的基石. 在智能交通系統的高速移動環境中, 無線傳播信道呈現出不同于中低速移動條件下無線傳播信道的特征. 特別是高速移動條件的信道時變特征加劇, 多徑隨機快速生滅使得信道非平穩性更加顯著, 降低了通信傳輸可靠性. 對信道非平穩特性的分析與建模成為當前智能交通系統中高速移動通信研究與發展的瓶頸.如何合理地對非平穩信道進行建模成為智能交通領域極具挑戰性的科學技術.
上述科學和技術問題的解決, 將全面提升軌道、道路、航空、水路和管道等綜合交通系統領域的信息化及智能化. 以軌道交通中的高鐵為例, 利用智能交通的關鍵技術, 我國擬建設中的“京張高鐵”, 將應用多層域狀態智能感知、 系統協同控制、安全態勢評估、大數據融合與智能維護、行程智能引導等技術, 在列車運營維護過程中實現列車的智能調度、自動駕駛、智能維護及高效節能, 同時面向旅客需求, 實現電子客票、 刷臉進站、行程規劃等智能服務, 構建覆蓋高鐵全生命周期的智能運維和綜合管理平臺, 全面提高列車的安全和效率, 提升旅客的智能化服務水平.
