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摘要：随着社会经济建设的高速发展，人们购买私家车的数量越来越多，由于城市规划和道路建设还不够完善，这就造成了城市的道路交通越来越拥堵、交通事故频繁发生、环境污染严重、能源消耗较高等诸多现象，为了缓解这些现象提出了基于物联网的城市智能交通系统的应用方案。文章就智能交通体系框架和诱导系统做了简要的介绍和评析，并提出发展智能交通车联网系统。
关键词：智能交通；物联网；交通管理模式
智能交通系统着眼于提高交通基础设施运行效率，立足解决交通拥堵、交通事故以及与交通运输业密切相关的能源和环境等问题，借助于电子信息以及科技等领域的优势，综合运用各种高新技术实现对人、车辆、道路以及交通与运输的智能化监控与管理，实现感知道路的各种信息（交通拥堵、重大事件、公交、停车信息、环境（尾气）与天气等；采用互联网、广播电视网、3G天线网络等三网融合的数据传输系统实现任何时间、地点的实时道路状况及数据的交互与传输；充分发挥数据信息有效价值，将数据信息分层分类及时发送到相应的部门和用户群体；为机动车驾驶员和市民提供最佳的出行路线；为政府及有关职能部门应对突发事件和交通道路指挥及未来发展提供决策参考与依据。
1基于物联网的智能交通体系框架的研究
传统的交通信息采集方式落后并且手段单一，不能实现24小时的实时提供现场信息的实际情况以及道路拥堵疏通和突发交通事件的实时处置能力有有限的情况下，我们采用基于物联网架构的智能交通体系，采用多种交通信息采集手段，结合出租车和公交以及其车辆的日常运营，采用搭载车载定位装置和无线通讯系统的浮动车检测技术，实现对交通信息要素的全天候实时获取。通过路网流量分析预测和交通状况研判，为路网建设和交通控制策略调整及相关交通规划提供辅助决策和反馈。
智能交通体系框架下的智能交通体系通过实时全天候采集和智能分析并结合车载无线定位装置等多种通讯方式，实现了车辆路径规划、动态诱导和区域路网交通管控，能够使整个交通信息系统进行整合，为交通指挥中心信息平台提供实时信息。为情报分析和指挥决策提供数据支持。在目前智能交通体系中车辆信息采集方式有固定式采集和浮动车式采集。固定式采集方式通过安装检测设备，从而对机动车信息进行检测。而浮动车将采集所得的位置和时间数据上传给数据数据处理中心，由数据处理中心对数据进行存储、预处理，然后利用相关模型算法将数据匹配到电子地图上，计算或预测车辆行驶速度、旅行时间等参数，对路网和车辆实现“可视化”管控。浮动车采集技术是固定点采集技术的重要和有益的补充，它实现全流程的信息采集，结合固定点式采集，能够为路网数学模型的建立提供更全面丰富的数据。
2基于物联网的智能交通诱导系统的应用研究
智能交通诱导系统主要利用屏信息发布，对驾驶员提供诱导。驾驶员通过信息板实时发布对应交通节点下游的部分路网交通状态，来选择交通行驶路线。并能够对交通管理措施提供跟踪反馈。交通诱导屏信息发布子系统主要功能包括：
2.1提供在线车辆诱导、紧急事件的通告信息。交通诱导信息包括道路拥堵信息发布、快速路出口匝道拥堵信息、以及根据天气状况、路面及路面设施检修状况、特殊情况需要封闭道路等各种交通警示信息等，即时通知驾驶员，以提高其警觉性，实现车流的合理导向，缓解车流分配不均对交通造成的影响，保障车辆的安全行驶。
2.2智能交通诱导系统的控制模式。智能交通诱导系统包括自动和手动两种控制模式，系统可以自由的在自动和手动之间切换。诱导系统在自动情况下，系统自动向交通诱导屏发出显示道路交通状况的信息，红色表示堵塞、黄色表示拥堵、绿色表示畅通。在手动的情况下，系统自动向交通诱导屏发出显示道路交通状况的信息需经操作员手工确认方可发布，同时操作员可手工向交通诱导屏发送文字信息。
2.3可变动态文字警示信息显示。智能交通诱导系统中的信息标志牌不应该固定不变的文字信息，应该发布重要的路况信息、警示信息，以便提高交通诱导屏的可读性。
3基于物联网的智能交通车联网系统应用
城市交通的发展涉及多个部门，需要建立统一高效的协调机制。物联网目前处于概念设计期，希望政府、研究机构、高校、企业里能够重视对这项技术的研究，这是一次非常难得的创新机会；RFID是物联网得以实现最为重要的核心技术之一，城市交通领域应用潜力巨大；车联网将成为城市智能交通发展的核心。国家发改委已经先期启动基于物联网的城市（广州）智能交通试点示范，这些工作的开展必将带动我国相关产业的发展。
“车联网”是面向物联网的城市智能交通发展的一条创新之路。汽车具有数量大、机动性强等特点，一直是城市交通管理的重点和难点。车与车、车与人、车与道路的协调一致是智慧城市的重要体现。车联网作为物联网最具有发展前景的典型应用，是物联网以及智能汽车两大领域的重要交集，是战略性新兴产业之一，也是未来智能交通拓展的方向。“车联网”更具体、更容易落地实施；车联网的构成不仅仅是汽车，还包括道路、行人等，涉及整个城市交通系统。
3.1车联网的几大特性。所有车辆都是具有独立身份和独立思考能力的智能体，就像一个智能机器人，能自动判断路况，不需人驾驶；所有车辆都可以实时感知自身、以及与其相关的物体的身份和状态，借助无线通讯，城市内车与车之间，车与建筑物之间，以及车与城市基础设施之间实现互联互通；所有车辆所在的系统呈现出物体协同运作、系统状态最优的自组织运行模式，车辆如深海中的鱼群快速地游动却彼此永不相撞。
3.2车联网面临的四大挑战。（1）规模。与汽车保有量的迅猛增长相对应的是，汽车相关的信息采集的种类也从单一的车辆身份信息逐步拓展至汽车的身份信息、运行信息、状态信息和事件信息等，数据规模将突破几十甚至几百PB级，迫切需要海量信息的传输、存储和处理技术。车联网将依托汽车智能平台实现节点级的海计算分层自组织形成局部智能，解决90%的感知数据处理。车联网先导试验阶段将支持百万级车辆的联网应用。（2）性能。汽车具有数量众多、个体分散、机动性强、牵涉面广等特点，需要支持复杂应用场景、高速移动状态下的信息感知技术。（3）安全。从互联网的虚拟空间拓展到车联网的物理空间，通过网络就可能实现对现实世界车辆的攻击，信息安全和危机处置将面临的更大的挑战。（4）隐私。车联网可使每辆车成为一个节点。海量的涉车信息自动进入网络，一切都将越来越“透明”，信息管理的权限设定将涉及基本的法律问题，甚至道德伦理问题，需要信息分级权限技术、隐私保护技术。
总之，随着社会经济的飞速发展，物联网应用于智能交通已成为星火燎原之势。基于物联网的智能交通将使交通基础设施发挥最大的效能。随着政府的大力扶持与技术和标准的成熟，智能交通物联网会是物联网发展的重要领域，将朝着大规模网络化、集成化和面向服务化发展，成为智慧城市的重要组成部分。
参考文献
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[2]张莉莉，史鹏飞，陈剑.物联网在智能交通中的应用研究[J]，2010.
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