利用感測器技術改善流動性、可達性和安全性 - Velodyne Lidar
智慧城市的交通管理
人工智慧（AI）的快速發展，帶來了道路交通管理的巨大變化。 人工智慧現在可以非常準確地，預測和控制交通網路上不同點的人、物體、車輛和貨物的流動。 除了為公民提供比以往任何時候都更好的服務外，人工智慧還透過最佳化交叉口的流量，以及改善道路因建築或其他事件而關閉期間的安全，從而減少事故成為可能。 此外，人工智慧處理和分析大量資料的能力，使公共交通成為有效的公共交通，如併車服務。 那麼，人工智慧如何徹底改變道路交通管理？
目錄
人工智慧如何在流量管理中使用？
AI 用於道路交通管理，以幫助分析來自各種交通工具的即時資料，包括汽車、公共汽車和火車。 AI 分析這些資訊，以尋找可能顯示安全風險的模式。 然後，這些資訊被用來建議減輕這些風險，和減少發生事故數量的方法。 美國鳳凰城正在實施一個新的交通管理系統，該系統使用人工智慧來協調燈光。 透過這個系統，鳳凰城的車輛延遲時間減少了 40%。
鳳凰街交通總監 Kini Knudson 認為，人工智慧將提高交通管理的效率：「我們正在使用，五到十年前沒有的技術。」
鳳凰城是目前正在測試人工智慧在交通管理中的許多城市之一，這是馬裡科帕政府協會（Maricopa Association）更大倡議的一部分，該協會在進行大規模投資之前，測試新技術的可行性。 安全和現實世界對這個推出過程非常重要。
交通號誌燈 - 交通號誌控制系統
交通號誌燈是交通基礎設施的重要組成部分。 它們有助於保持交通暢通和組織。
過去，交通號誌燈是由人類開的。 他們使用計時器和其他工具，來保持事情順利執行。 然而，情況已不再如此。 今天，交通號誌燈由電腦執行。 做出這一改變，是為了提高工作效率。 它允許更好地控制交通號誌燈的時間。
近年來，人們一直在努力使交通號誌燈更智慧。 這樣做的目的是提高司機的效率。
主管這項工作的一家公司被稱為 NoTraffic。 這是使智慧交通號誌燈的新努力背後。 這家公司正試圖使用人工智慧，來改善交通管理。
自動距離辨識
自動距離辨識（ADR，Automatic distance recognition）是一種使用感測器，檢測汽車與前方物體之間距離的技術。 這些感測器包括雷射、雷達和攝影機。
ADR 的目的，是在汽車和前面的物體之間保持安全距離，從而降低事故風險。
ADR 系統在現代汽車中越來越普遍。
許多不同的公司提供 ADR 系統，包括特斯拉、Volvo 和梅賽德斯-賓士。
智慧停車場
人工智慧可以幫助預測停車情況。 例如，如果鎮上有音樂會或其他重大活動，人工智慧可以幫助確定最有可能堵塞的地區，並提前推薦停車位。 這將有助於司機避免交通堵塞並節省時間。
使用人工智慧在交通中執法
人工智慧用於交通管理，以執行法律。 ITMS 根據國家法律為自動 challan 罪犯提供了一個工具，在快照和影像方面提供支援證據資料。 人工智慧還用於速度違規檢測，當多人騎著腳踏車或摩託車時，會提醒使用者，沒有頭盔，這有助於防止涉及這兩種交通方式，和其他機動交通工具的事故。 該系統還可以與閉路電視和交通控制系統整合，從而為防止當前的交通威脅提供整體解決方案。
什麼是 ITS？–智慧交通管理系統
ITS 是一個電腦視覺應用領域，專注於車輛分類、交通違規檢測和交通流量分析。 ITS 通常透過關注兩輛行駛車輛，和十字路口行人之間的距離等因素，來幫助減少堵塞。
ITS 使用人工智慧，透過整合物聯網和人工智慧，來幫助流量更順利地移動，以提高行動性（M），減少汙染並降低死亡率。
在交通管理中使用人工智慧有什麼好處？
許多道路交通流程可以顯著改善。 每個司機都必須在紅綠燈前終點等待幾分鐘 —— 儘管沒有明顯的理由這樣做 —— 除了交通號誌燈系統按照完全獨立於當前交通狀況的固定模式工作，都與此有關。 使用人工智慧來保持交通暢通，以應對當前局勢，有許多優勢：
- 流動的交通，沒有交通堵塞，對環境有好處。 這與其說是硬體的使用，不如說是軟體的進一步開發，使其成為另一個相關的環境方面。
- 它能夠最佳化許多業務流程，如交付，這對經濟非常有益。
- 人為錯誤是迄今為止最常見的事故原因，可以透過全面管理交通流量，來在很大程度上消除。 消除人為因素可以大幅減少事故數量。
- 它還為運輸部門提供了有吸引力的機會：卡車排一詞，描述了將幾輛卡車在高速公路上駕駛的卡車電子連線起來的概念。 在這裡，一個人類司機只坐在領先的車輛裡。 人工智慧接管了以下所有卡車的控制權。
所有這些因素，都有助於最佳化整個交通系統。 每個道路使用者都從中受益 —— 即使是那些以前在沒有數位工具幫助的情況下，只能在有限程度上參與道路交通的人。
透過辨識，即將發生的事件，並將其顯示在易於使用的視覺地圖上，Eventflow 幫助運輸經理更有效地規劃他們的路線。 這可能導致乘客人數和服務水準的提高，以及手動搜尋的減少。
Eventflow 還有兩個 API —— 一個用於開發人員，另一個用於希望以開放格式提供資料的非開發人員。 這使得運輸經理可以輕鬆利用現有系統，為乘客和服務水準創造新的機會。
數據品質 —— 道路交通中人工智慧的關鍵
自動駕駛汽車將依靠作為基礎設施的一部分，實施的人工智慧交通管理系統。 重要的是，這些系統能夠存取訪問高品質的數據，這樣它們才能正常執行，並保證路上的每個人的安全。 這就是為什麼我們致力於為客戶提供最好的數據。
一方面，演算法的程式編寫，影響了設計用於道路交通的軟體的品質，但在很大程度上，也受到培訓數據的數量和品質的影響。 機器學習的數據集越可靠、越現實，安全道路交通設計的潛力就越大。
很明顯，道路交通中的人工智慧必須接受許多挫折，特別是在當前的發展階段。 軟體故障造成的事故，一次又一次地成為頭條新聞。 然而，從現實的角度來看，這些個別事件原則上只部分適合質疑自動駕駛。 關於自動駕駛對道路安全的貢獻和事故數字減少的最終宣告，要求進行可靠的比較，將兩個數字相互聯絡起來：
- 有多少事故是由程式編寫錯誤造成的？
- 由於人為錯誤，在同一情況下發生了多少起事故？
公眾密切監控軟體錯誤導致的事故。 相比之下，作為事故原因的缺乏人類關注很少成為頭條新聞。 然而，這並不一定反映人類控制的永恆優勢。
交通管理中的人工智慧 —— 一個有爭議的支援
在交通管理中，使用人工智慧（AI）是一個有爭議的話題。 雖然有些人認為它可以幫助減少堵塞和提升燃料消耗，但其他人不確定人工智慧能為這一領域帶來什麼好處。
交通堵塞通常被視為城市生活的禍根。 它可能會給司機帶來挫折感，導致排放增加，甚至增加道路死亡的可能性。 然而，目前還不清楚，人工智慧在減少這些因素方面，會產生多大的影響。
有許多應用，可以將人工智慧用於交通管理。 例如，緊急車輛搶佔允許救護車和消防車等車輛，在應對緊急情況時，能繞過紅燈或其他障礙物。 交通號誌優先權在十字路口優先考慮公共汽車，這樣它們就不會陷入交通堵塞，這改善了乘客的整體旅行時間。 行人安全系統使用嵌入在路面的感測器，來檢測何時有人過馬路，以便過馬路的訊號會更快地改變。
雖然在交通管理中，使用人工智慧有很多潛在好處，但由於擔心其可靠性和有效性，它仍然是一個有爭議的話題。
在交通管理中使用人工智慧的挑戰
在交通管理中使用人工智慧方面存在一些挑戰。
- 數據採集和理解潛在的挑戰。
- 用於預測建模的數據處理和特徵提取。
- 模型佈署、監控和更新。
- 回饋分析和從錯誤中學習。
- 處理數據中的不確定性和干擾。
- 整合不同型別的數據（例如影像、圖像、GPS）
- 可擴充套件性 —— 隨著城市的擴大，系統可以處理負載增加的問題嗎？
- 隱私問題 —— 個人資訊將如何使用或共享？
- 成本效益 —— 在不對新基礎設施進行重大投資的情況下，人工智慧可以使用嗎？
- 標準化 —— 所有市政當局都會使用單一的平台來管理交通嗎？
網路安全問題
網路安全是一個非常重要的問題，它影響了現代技術的數據和操作。 網路安全對像這些直接專注於管理道路交通的系統如此重要的原因，因為它們受到駭客的潛在攻擊，這些駭客可能會造成嚴重損害。 如果這些系統不安全，並且數據有可能被操作，它們就無法正常執行。
道路交通管理系統的網路安全問題，是基於電腦的元件（包括 GPS、行動應用 app 和網站）對網路攻擊的潛在脆弱性。 這可能導致交通流量的損失和營運中斷。
經濟問題
人工智慧在交通方面的優勢，將為城市交通部門節省時間和金錢，並減少對環境的影響。 提高個人最大限度地利用時間的能力，也可以提高效率。 如果個人能夠有效地管理他們的時間，那麼他們將能夠賺更多的錢。
一個經濟問題是，從長遠來看，自動駕駛汽車系統是否真的具有成本效益。 對於如何處理用自動駕駛汽車，取代人力駕駛汽車的成本，存在一些主要擔憂，以及在允許自動駕駛汽車在公共道路上之前，需要解決的問題。
道德考慮 —— 人工智慧會取代我們在交通管理方面嗎？
然而，新技術導致了有關就業的一些社會問題。 例如，傳統上在運輸行業工作的人現在會失業嗎？ 還是這會為那些正在找工作的人創造新的機會？ 例如，如果機器可以更快、更準確地完成一項工作，那麼曾經做過這項工作的人會發生什麼？
在某些情況下，機器可能比人類做得更好。 例如，英偉達開發了一種機器學習演算法，該演算法能夠比人類更快、更準確地讀取交通標誌。 這可能導致交通訊號維護工人等工作被機器取代。
對於那些因為機器可以做得更好，而在工作中工作多年的人失去生計來說，這公平嗎？
無論公平與否，由於人工智慧目前的侷限性，在不久的將來不太可能取代人類，但它仍然可以透過加快任務和自動化，來提高人類勞動效率。 例如，人工智慧可以幫助我們比人類更快、更高效地處理大量數據。 它還可以幫助我們根據複雜的資料集做出更好的決策。 因此，它可能會在許多領域發揮重要作用，包括醫療保健、金融和製造業。
智慧城市 —— 城市中的人工智慧交通系統
智慧城市是一個有效利用技術，為公民提供服務和福利的城市。 最著名的例子是杜拜，它建立在尖端技術之上，能夠為政府和公民提供公共交通、交通監測和廢棄物管理等服務。 讓我們看看智慧城市的一些特點和特點。
自適應交通控制系統（ATCS）
自適應道路交通控制系統（ATCS），是一種使用人工智慧（AI）來最佳化車輛透過城市地區的流動的交通管理系統。 它可以將紅綠燈的等待時間，減少多達一半，並幫助市政當局更好地瞭解地面條件和交通趨勢。
ATCS 是不斷成長的智慧交通或智慧交通系統（ITS）市場的關鍵組成部分。 根據 MarketsandMarkets 的資料，到 2026 年，全球 ITS 市場將達到 68 億美元。
自動車輛
自動駕駛汽車在我們的道路上越來越普遍。 雖然許多人聽到「自動駕駛汽車」一詞時，會想到自動駕駛汽車，但這只是一種自動駕駛汽車。
其他型別的自動車輛包括：
- 計程車
- 公共汽車
- 送貨車或無人機
- 火車
- 商用飛機
與傳統的載人車輛相比，自動駕駛汽車可以提供許多優勢。 例如：
- 它們可以幫助減少閒置車輛造成的能源消耗，並有助於減少發動機排放。
- 它們可以自動化停車流程，為司機騰出時間提高工作效率。
- 自動化系統在區分道路使用者方面正在改進，這可以提高安全性。
然而，使用自動車輛也有一些缺點：
人類仍然需要做出需要長期規劃的決定，儘管許多任務可以自動處理事故和交通改道等眼前的問題。 例如，活力智慧城市依靠人類和機器共同努力，減輕市中心交通繁重的負擔。 另一個缺點是，自動化系統的實施和維護成本可能很昂貴。
智慧停車規劃
想像一下，你正開車去城裡開會。 你知道有很多施工正在進行中，所以你留出額外的時間來找停車位。 當你越來越接近目的地時，你意識到尋找停車位將比你想像的更具挑戰性！
但是，如果有應用 app，可以提前 5 小時預測停車情況呢？ 這就是 Eventflow 的作用。 他們是一家專門從事預測分析和事件預測的公司。 他們的 app 預測了從交通堵塞和道路打結，到卡車司機的停車可用性和休息時間的一切。 然後，這些資訊透過易於使用的 HTML5 視覺化工具提供，該工具可以透過開放的 API 獲得。
減少交通堵塞 —— 改善道路交通流量
人工智慧可以透過在堵塞的地區周圍路，由汽車、最佳化交付路線和減少施工需求來減少交通堵塞。 交叉口的智慧攝影機可以自動辨識不同的道路使用者，如行人、騎腳踏車的人和汽車。 交通管理系統應根據道路使用者的需求進行調整，如空氣品質或學校交通。 例如，如果某條道路上發生事故，系統需要相應地改變交通路線。
然而，人類仍然需要做出需要長期規劃的決定，比如應該在哪裡修建新道路。 儘管許多任務可以自動化處理事故和交通改道等緊迫問題，但人類仍然是城市交通流量的整體管理所必需的。
安全和緊急情況
緊急情況是每個人非常關心的問題。 在這種情況下，當局必須能夠迅速有效地採取行動，以確保所有公民的安全。 為此，各機構將實施綜合交通管理系統（ITMS，Integrated Traffic Management System）。 ITMS 將自動調節號誌燈，並警告駕車者注意分流。 新系統將在促進，快速進入救護車和消防車等緊急車輛方面發揮非常重要的作用。 ITMS 還將提醒駕車者，以防未來出現任何堵塞，應採取分流。
交通規劃 —— 智慧交通系統
使用人工智慧來規劃交通，可以減少旅行時間和交通堵塞，同時提高公共汽車、火車和渡輪的有效性。 人工智慧幫助規劃者決定哪種型別的交通，最適合某一地區，以及哪種最有效的路線。 為了改善公共交通，人工智慧可用於最佳化公共汽車和火車的路由，以提高其效率。 人工智慧還有助於，為管理路線的交通管理局員工，建立更好的時間表。
城市規劃
城市規劃是設計和管理城市地區成長的過程。 它涉及制訂開發和使用土地、交通系統、公共設施以及供水、廢棄物管理和能源分配等服務的計劃。
城市規劃的主要目標，是創造一個宜居的環境，讓人們能夠工作和生活。 這需要平衡居民、企業、通勤者和遊客等不同群體的需求。
為了有效規劃，城市需要關於人口規模、人口統計學、就業趨勢、經濟狀況等的準確資料。 城市還需要瞭解，人們如何在其中移動。
這就是人工智慧和機器學習等技術的作用所在。 它們可以幫助城市更有效地收集數據，並更快地分析數據。 這有助於規劃者就如何分配資源，做出更好的決定。
交通管理中的人工智慧常見問題
人工智慧如何改善交通？
人工智慧可以透過減少人為錯誤、加快事故檢測和反應過程，以及提高安全性來改善道路交通。 人工智慧還有可能透過最佳化交通流量，來幫助提升尖峰時段的效率。
人工智慧是否用於紅綠燈？
人工智慧用於交通號誌燈，以檢測車輛的速度並相應地調整時間。
人工智慧如何減少或解決交通？
人工智慧可以透過協助自動駕駛汽車、機器人助手和無人機，來提高交通安全。 人工智慧還將有助於減少道路堵塞，因為每小時的車輛數量，以及通過交通所需的時間將減少。
運輸部門實施人工智慧的例子是什麼？
自動化卡車是運輸部門實施人工智慧的一個例子。 這使得無需人工司機處理駕駛、導航或裝卸等任務，從而更明智、更有效地使用資源
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