一、智能交通系统的发展（论文文献综述）
严新平,褚端峰,刘佳仑,蒋仲廉,贺宜[1]（2021）在《智能交通发展的现状、挑战与展望》文中研究说明交通运输行业面临着交通安全、交通效率和节能减排三大难题,智能交通为解决这些问题带来了契机。探讨了智能交通的发展状况,分析了我国交通运输的现存问题,以此提出发展智能交通的必要性。首先,介绍国内外智能交通在运载工具和交通系统两方面的发展现状。在运载工具方面,智能汽车与智能船舶都处于驾驶辅助阶段;在交通系统方面,国内外已经开展智慧海事系统和城市交通控制的应用。然后,提出三方面的技术挑战,即目前人工智能技术水平还难以满足智能交通发展需求、智能系统可靠性验证亟需完善、面向智能车和船系统的法规标准体系亟待构建。最后,对智能交通的未来进行了展望,建议我国须统筹各方力量,推动自主式交通系统发展,实现安全、便捷、高效、绿色、经济的综合交通体系。
艾峰[2]（2021）在《城市智能交通系统的发展现状与趋势》文中进行了进一步梳理近年来,我国经济取得了长足发展,带动了我国城市建设的不断完善,城市建设是我国的主要发展方向之一,包含了交通在内的多个方面规划。目前,我国城市交通规划还存在一些问题,城市现代化发展中也存在许多问题,需要及时解决。随着科学技术的飞速发展,为了更有效地应对城市交通问题,城市智能交通系统已经在多个城市的交通规划中实施,取得了良好的效果。城市智能交通系统可以有效地解决交通问题,文章通过大量数据,对城市智能交通系统进行探讨,分析了城市智能交通系统的发展现状,以提高公众对城市智能交通系统的认识,并结合当前的发展,对城市智能交通系统未来的发展趋势进行了预测分析。
张毅,姚丹亚,李力,裴华鑫,晏松,葛经纬[3]（2021）在《智能车路协同系统关键技术与应用》文中进行了进一步梳理智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势,是保证安全、提高效率、优化能耗、降低排放的有效手段,将以集计模型为基础的道路交通流理论提升到以对交通主体的精确描述为基础的新道路交通流理论。本文将智能车路协同系统作为未来道路交通系统的基础性公共平台,重点探讨因此产生的国家智能交通系统体系框架用户服务中服务领域划分的变化;在此基础上分别介绍构建和应用智能车路协同系统需要的相关技术,包括由多模通信、智能网联、信息安全和系统集成构成的系统构建关键技术,以及由协同感知、协同决策与控制、仿真测试验证和自动驾驶构成的系统应用关键技术;考虑智能车路协同系统建设与应用的长期性,给出不同应用阶段的主要建设内容、信息共享程度和可以实现的协同功能等;针对我国智能车路协同系统应用过程中面临的挑战,指出加深对智能车路协同技术内涵的理解,把握智能车路协同技术实质,提升智能车路协同系统服务体验并适度加快智能车路协同技术的规模应用,可有效推进现代智能交通系统的发展。总之,开展智能车路协同系统相关基础理论研究、关键技术开发和实际系统应用,对未来智能交通系统建设和相关学科发展具有重要作用。
关积珍[4]（2021）在《中国智能交通的创新发展成就与未来展望》文中研究说明我国智能交通建设发展取得了显着成效,为世界瞩目。目前,智能交通系统的发展进入一个全新的时期,面临一系列新的挑战和发展机遇,转型提升成为大趋势。智能交通系统（Intelligent Transportation System,简称ITS）作为现代交通运输系统的重要发展方向,在全球范围内受到普遍关注和重视。智能交通系统具有显着的国情相关、行业相关、地域相关等特征,新技术发展为智能交通系统不断注入发展活力,推动智能交通创新发展。我国自20世纪末开始推动智能交通系统的建设发展,面向交通运输高效、安全、便捷、低碳发展的战略需求,立足国情,通过创新驱动和引领,
李瑞敏,王长君[5]（2022）在《智能交通管理系统发展趋势》文中进行了进一步梳理数十年智能交通管理系统的发展依然存在效能不足的问题。该文聚焦城市交通系统的社会技术属性和特征,对智能交通管理系统的发展方向进行了探索,提出了智能交通管理系统发展的三大趋势:在技术基础上应以信息物理社会系统为基础,在建设目标上要实现能力的本质提升,在管理机制上要实现数据支撑的综合驱动。在分析信息域、物理域、社会域三者之间关系的基础上,提出了基于信息物理社会系统的智能交通管理系统体系框架,阐述了三大趋势的具体内涵及未来发展的建议,以期对我国智能交通管理系统的发展提供借鉴。
王超众[6]（2021）在《中等职业学校《走进智能交通》校本选修课程开发》文中研究说明当前,为解决汽车数量的快速增长及由此所带来的环境、资源、社会等一系列问题,智能交通系统受到了越来越多的关注。无论是其中的汽车智能化、网联化发展,还是辅助驾驶、无人驾驶技术的进步,以及与此相关的其他新技术、新工艺在汽车领域的普及,都需要汽车维修人员进一步提高自身的业务水平。为适应相关趋势,在职业本科和高职院校已新增了智能网联汽车相关专业,部分中职学校汽修专业开始智能网联汽车方向的教学探索,但中职学校尚未正式开设相关专业。近年来,浙江省开展了“选择性”课程改革,为学生提供了个性化学习的机会,也使得校本选修课程的开发受到了更多的重视。再者,混合式学习模式被越来越多的教育者所认可,得到了蓬勃发展正在快速推广。本研究是在中职学校选择性课程改革的背景下,针对浙江省某中职学校汽修专业学生,采用混合式学习的方式组织教学,开设一门认知性的智能交通校本选修课。本研究以满足学生的发展需要,提升教师专业能力,积累混合式学习的应用经验,增强学生学习兴趣为目的。开发过程参考了四个阶段混合学习教学模式,首先对本校汽修专业的学生情况、环境设备、教学目标和教学内容进行分析。而后,开发本课程的教学资源,同时制定出适当的教学策略。随后,开展课堂面授和在线学习两个方面教学活动。最后,围绕校本课程本身、教师的教学工作过程以及学生的学习效果进行评价。结果显示,《走进智能交通》校本选修课程的开发和教学实践,基本达成了预期目标。本研究不仅成功开设了一门全新的校本选修课程,同时还发现——当前中职层次智能交通领域课程,宜定位于认知性课程;混合式学习有助于实现个性化教学;在中职汽修专业课程的教学中应用混合式学习时,应将面授作为主要教学方式;以及,中职校本选修课程应关注专业的新动向,关注学生的长远发展。这些研究成果,对中职学校实施智能交通领域教学,开发校本选修课程,将混合式学习的方式应用在日常教学中等后续研究,都有较强的参考和借鉴价值。
李杨[7]（2021）在《保定市智慧交通管理问题与对策研究》文中研究指明近些年来,随着保定市城区的不断发展壮大,市区常住人口数量、机动车保有量连年增加,截至2020年末保定市区汽车保有量高达40.8万。庞大的汽车数量与有限的城市交通承载能力形成的矛盾使得城市交通问题日益凸显,传统的交通管理模式不能适应现代交通的发展,不能解决交通管理出现的诸多问题。在此背景下保定市交通管理部门积极探索智慧交通管理这一新型管理模式。智慧交通利用大数据、人工智能等新一代技术,打破行业壁垒实现数据信息共享,通过对数据进行采集分析、深度挖掘从而为决策者提供帮助,使交通管理更加高效化智慧化。智慧交通具有高效集约、安全便捷、绿色可持续等优点,智慧交通管理具有多样化、个性化、集约化、服务化等特征。智慧交通管理提升了管理效率和管理水平,为市民出行提供了便利和保障。保定市智慧交通管理建设本着前瞻性、需求导向性、集约性和融合性几大原则,确立了三年建设总体规划,分步建立完整的智慧交通管理体系。保定市智慧交通管理的总体架构为“1+1+1+N”,即一个智能感知网络、一个智慧交管大脑、一个“一体化”指挥平台和多个智慧应用平台。本文通过文献研究法、比较分析法、实地调研法和问卷调查法分析出保定市智慧交通管理现状中存在的一些问题和造成这些问题的原因,并提出了完善保定市智慧交通管理的对策和建议。加强保定市智慧交通管理建设首先要转变思想认识,提高重视程度,完善顶层规划,加大资金投入,鼓励技术创新;其次,要加强制度建设,增进部门协同整合,加强基础设施建设,实现信息共享、数据融合,完善系统平台建设,保障信息安全,注重人才培养,增加人才储备;最后,还要加强交通宣传工作,改进宣传方式,注重宣传效果,为群众提供更好的交通信息服务。保定市交通管理部门要积极运用智慧交通管理的新型管理模式,多措并举加快发展,尽快解决城市交通问题,以人为本,推动保定市智慧城市的健康发展,使市民的生活更加美好。
孔利媛[8]（2021）在《AI驱动下城市智能交通产业生态风险管理研究》文中研究说明智能交通建设是落实我国交通强国战略的重要建设内容。人工智能对科技革命、产业变革、社会变革发挥着极其重要的引领作用,人工智能技术的飞速发展带动了计算机视觉、自然语言处理等技术快速进步,推动智能交通由2.0时代跨越到了 3.0时代。共享化和协同化成为智能交通发展的主要特征,更面向服务和需求响应;数据驱动应用提升、移动互联运营服务,人工智能促进了智能交通产业数字化转型、升级、快速发展,城市智能交通产业生态链被重构。与此同时,也面临着新的风险和挑战;产业生态的变化改变了产业体的生存模式、市场的运转,催生了不同以往的业态。本文主要论述在人工智能技术驱动下,城市智能交通产业生态发生哪些主要的变化,识别和分析发展过程中面临哪些风险,从而提出应对策略和解决思路。首先,对城市智能交通产业生态发展现状进行了分析,从而总结出了当前城市智能交通产业生态链的上中下游产业布局。其次,从基础设施建设和技术研究应用方面着手,分析人工智能技术对城市智能交通产业生态链的影响。最后,对人工智能技术驱动下城市智能交通产业生态风险管理进行了探讨,识别了六个风险因素,并采用定性分析的方法围绕风险因素展开风险分析,提出十条风险应对措施。为城市智能交通产业生态研究提供可借鉴的思路和方法。
杨昱[9]（2021）在《网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制策略研究》文中认为随着社会经济水平的提高、人们出行需求的迅速增长,持续上升的汽车数量导致了城市交通拥堵日益严重、能耗攀升、交通事故频发。如何防止交通拥堵、降低耗能、提高车辆行驶安全性是人们日臻重视的重要课题。汽车作为主要交通运载工具肩负着巨大的责任以改善当下交通系统严重的能源耗费、拥堵和安全等问题,因此在技术层面对车辆的生态性进行改进与完善是解决上述问题的重中之重。在此背景下,不断推动汽车安全、节能、高效的智能生态出行技术具有重大意义。在5G通信和V2X技术的高速发展下,以车辆队列行驶为典型代表的多车组群系统控制技术受到了广大研究人员的高度重视。基于V2X通信的网联车队生态式协同自适应巡航控制（Ecological Cooperative Adaptive Cruise Control,ECACC）技术是在网联车辆队列行驶的基础上实现以节能为主要优化目标的队列协同控制方法。该技术作为多车协同控制的关键技术之一可以实现车辆群体节能,增强跟车行驶安全,提高道路通行效率,对实现可持续发展的智能交通系统战略起到关键推动作用。该技术的主要思想在于基于V2V和V2I的车联网通信通过获取当前交通环境状态、队列车辆状态以及前方道路信息等,进行以车辆队列行驶经济性为主要目标的最优设计,同时实现稳定安全的队列跟车效果,以此对队列中头车进行行为决策与各子车辆动力系统最优化控制,最终达到车辆队列在多种智能交通场景下节能、安全的行驶目标。相对于传统的单车控制,车辆队列协同控制在能效方面可以提高10-20%,并且增加了道路跟车行驶的安全性,缩短了跟车间距,提高了道路交通的容载率与通行效率,从而减少了由交通拥堵带来的大量能源耗费。车队ECACC策略从车辆自身的动力系统优化和微观交通出行规划两方面共同实现生态出行的目的。本文以均质纯电动网联车辆队列为研究目标,基于V2X通信技术针对车队在高速和城市典型场景下以队列能耗为主要优化目标、以队列跟车性能为基本保障开展了关于生态式协同自适应巡航控制的理论研究,并通过仿真分析、硬件在环测试以及实车实验进行了验证。具体研究内容如下:（1）针对车辆队列在不同场景下的行驶方式和行驶限制进行分类设计。按照车辆队列前方交通流状态,车队行驶方式划分为基于被动跟车和主动规划的ECACC策略,分别对队列行驶的两个主要性能即跟车和节能进行了建模与验证。在底层跟车控制方面对队列行驶的技术基石即CACC跟车控制器进行了建模、分析和仿真验证,分别讨论了基于前馈-反馈结构和纯反馈结构控制器的特点,并进行了队列弦稳定性分析。此外,在能耗方面建立了基于电机Map和电池动态参数的纯电动汽车能耗灰盒模型,并与成熟商业软件进行了对比验证,为ECACC策略的展开提供了模型研究基础。（2）针对车队前方存在不受控车辆的情况进行了基于被动跟车的ECACC策略设计。由于车队前方车辆阻挡,车辆队列需被动地沿某一速度轨迹行驶,因此基于车辆队列纵向动力学特性和恒定常数车头时距的跟车策略,考虑道路连续坡路信息,提出了以能耗和队列跟车性能为优化目标的模型预测控制求解方法。通过在特定行驶速度下对车队中各子车辆进行分布式控制实现动力系统优化,平衡队列跟驰过程中能耗与跟车精度间的博弈,实现车辆能量经济性、驾驶舒适性以及跟车准确性的多目标优化。（3）针对车队前方无交通流约束情况进行了主动规划的ECACC策略设计。基于队列行驶过程中各子车辆的动力系统状态和跟车行驶需求,建立基于队列解耦的分层控制体系即顶层头车能量最优速度轨迹规划和底层子车辆经济车速跟随的逻辑框架。队列头车通过V2I通信获得道路参数如坡度、曲率以及交通限制等信息,根据自身动力系统特性,通过基于动态规划的求解方法得到了能耗的全局最优解并得到对应速度轨迹。在速度规划中,考虑车辆横向特性,建立了希尔函数对横向加速度进行约束,实现车辆在转弯过程中的安全速度控制。此外,在最优控制问题的性能函数中引入了时间调节因子,以实现在不同行程时间需求下车辆队列能耗-时间综合最优的驾驶模式。（4）针对城市典型的连续信号灯交叉口场景的ECACC策略。基于城市工况下节能导向的车队绿波带通行需求,提出了基于生态驾驶的队列行驶方法,通过V2I通信提前获取信号灯SPa T状态进行速度引导实现队列全绿灯通行的生态驾驶效果;针对交通信号、道路参数和行车环境等复杂情况对车辆动力系统进行能量优化,提出了基于切换逻辑的动态规划快速求解方法;此外,提出了队列信号灯交叉口不分离策略,保证了队列行驶完整性,提高了队列整体的通行效率、行驶经济性和跟车安全性。（5）建立了仿真分析—硬件在环—实车实验的验证体系。基于真实城市路况实时高精度地图进行了硬件在环测试,并在此过程中实现了RSU和OBU终端设备的实时信息传递;建立了基于Virtual Platoon的实车跟车验证方法,在不同的加速度需求下进行了车辆队列性能测试。一系列测试验证了网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制的节能效果与跟车安全效果。通过以上内容由理论到实践的系统研究,本文阐述了网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制的巨大节能潜力和行驶安全优势,同时体现了ECACC策略在不同场景下应用的广泛性和适用性。该策略在未来智能交通系统中的具有深远的实际应用价值,并为实现道路车辆安全、节能、高效的智能生态出行提供了技术基础。
魏晓娟[10]（2021）在《基于交通态势认知的智能驾驶决策研究》文中研究指明随着汽车保有量的不断提高,交通安全、交通拥堵等问题日益严重。为了解决交通困扰,依赖于新一代智能交通系统。随着新一代智能交通系统的发展,自动驾驶将成为汽车的发展方向。由于当下自动驾驶汽车受感知精度、距离、成本等影响,存在认知局限,导致仅依靠单车智能无法解决“安全”和“高效”驾驶问题。因此,需借助车路协同技术,解决单车智能面临的“超视距认知”和“知识共享”问题,实现复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行,从而提供安全、高效、节能、舒适地“智能驾驶”,完成自动驾驶从单车智能向群体智能的转变,实现面向驾驶的行为决策智能化。本文基于汽车智能化和车路协同化发展方向,重点从交通态势认知、个体决策和群体决策三个方面展开研究,主要创新成果如下:1)针对交通环境复杂多变,基于粗粒度认知的交通态势不能够支持准确选路决策问题,提出了一种基于GC-LSTM的细粒度交通态势认知方法。具体地,首先将道路拓扑网络抽象为图网络,考虑到不同道路属性和不同交叉口类型对交通流的影响,提出将道路属性融入到图信号,并为具有不同入度的交叉口设计不同的卷积核,利用图卷积网络学习交通流的空间相关性;然后,利用长短时记忆网络进一步学习捕捉交通流的时间相关性,基于对交通流时空关系的捕捉认知交通状态的变化趋势,从而解决了驾驶决策对未来交通状态的依赖。基于真实交通数据集的实验验证表明,GC-LSTM能够有效降低交通态势预测过程中的MAE平均预测误差,与FC-LSTM、ConvLSTM、STSGCN等方法相比,MAE平均预测误差分别降低了 30.6%、28.1%、12.37%。2)针对基于历史规律和当前路面交通状态规划的路线不符合“未来预期”,引起路线规划偏差,导致用户遵从度低问题,提出了一种基于2r-GVIN的面向道路拓扑的自主式导航决策方法。具体地,首先利用交通预测网络认知全域范围内各路段的交通态势,为决策网络提供“预测”奖励,然后,构建面向驾驶规划的马尔科夫决策过程,结合“当前”交通状态奖励,设计双赏泛化价值迭代决策网络,生成用于导航规划的“彩势图”,以支持车辆的高效自主驾驶决策。基于真实交通数据集的实验验证表明,基于2r-GVIN的路线规划能够有效降低实际通行时间,与LSTM-VIN和R-VIN的规划结果相比,通行时间分别降低了 10.4%和5.46%,同时,路线规划的准确率和成功率相比LSTM-VIN提高了 21.5%、17.57%,相比R-VIN 提高了 5.82%、10.45%。3)针对在具有不确定性和联动性的动态交通环境中驾驶决策难以兼顾全局和局部最优,导致交通通行效率低下问题,提出了一种基于车路协同的跨域协同决策方法2L-CoV。具体地,为了使得车辆间能够协同交互,首先设计了一个支持大规模虚拟车交互计算的分布式协同框架;其次,提出了一种改进的背压算法,基于全域交通状态和区域间邻接关系等特征实现对交通流的快速引导;然后,考虑到驾驶行为偏好对决策产生影响,提出了一种基于占优策略进行博弈演化的强化学习方法,完成局域车辆路由规划。仿真实验验证表明,与SP、SL、BPSP、BPSL方法相比,基于2L-CoV进行全域协同调度能够有效提高通行效率,路网的平均吞吐量分别提高56.88%、25.65%、32.82%、7.93%,平均通行时间分别降低25.6%、12.36%、14.4%、7.6%。
二、智能交通系统的发展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能交通系统的发展（论文提纲范文）
（1）智能交通发展的现状、挑战与展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 发展现状 |
| 1.1 智能汽车发展现状 |
| 1.2 智能船舶发展现状 |
| 1.3 道路智能交通系统发展现状 |
| (1）阿里云城市大脑系统 |
| (2）华为智慧城市系统 |
| (3）全息交通感知系统 |
| 1.4 智慧海事监管系统发展现状 |
| (1）瑞士海区整体监管系统 |
| (2）江苏段航运系统智能管控平台 |
| (3）长江水上应急指挥平台 |
| 2 技术挑战 |
| 2.1 人工智能技术发展水平 |
| 2.2 智能系统的可靠性验证 |
| 2.3 智能车、船系统法规标准体系 |
| 3 未来展望 |
（2）城市智能交通系统的发展现状与趋势（论文提纲范文）
| 1 城市智能交通系统的概念 |
| 1.1 城市智能交通系统的概念 |
| 1.2 智能交通系统发展现状 |
| 2 城市智能交通管理系统的成效 |
| 2.1 交通管理信息资源共享 |
| 2.2 交通管理部门智能化管理 |
| 2.3 紧急救援系统 |
| 3 我国城市智能交通系统的发展趋势 |
| 3.1 智能驾驶系统 |
| 3.2 大数据与智能交通的互联 |
| 3.3 综合电子收费系统 |
| 3.4 主动交通管理系统 |
| 3.5 构建一个生态智能交通系统体系 |
| 3.6 通信与数据处理系统整合 |
| 4 结语 |
（3）智能车路协同系统关键技术与应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 智能车路协同系统 |
| 1.1 系统定义 |
| 1.2 主要特征 |
| (1)交通主体的信息化和智能化 |
| (2)海量信息的简明化和精确化 |
| (3)用户参与的主动化和协同化 |
| (4)服务功能的柔性化和绿色化 |
| 2 基于车路协同的智能交通系统体系框架 |
| 2.1 智能车路协同系统结构 |
| 2.2 基于车路协同的ITS体系框架 |
| 3 智能车路协同系统构建关键技术 |
| 3.1 多模通信技术 |
| 3.2 智能网联技术 |
| 3.3 信息安全技术 |
| 3.4 系统集成技术 |
| 4 智能车路协同技术应用关键技术 |
| 4.1 交通环境协同感知技术 |
| 4.2 交通群体协同决策与控制技术 |
| 4.3 虚实结合的仿真测试验证技术 |
| 4.4 基于车路协同的自动驾驶技术 |
| 5 智能车路协同技术应用 |
| 5.1 初始期应用阶段 |
| 5.2 建设期应用阶段 |
| 5.3 规模化应用阶段 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 对智能交通系统发展的作用 |
| 6.2 对相关学科研究的作用 |
（4）中国智能交通的创新发展成就与未来展望（论文提纲范文）
| 一、中国智能交通创新发展历程 |
| 1. 培育阶段（1996～2000年）。 |
| 2. 起步阶段（2001～2005年）。 |
| 3. 基础阶段（2006～2010年）。 |
| 4. 创新阶段（2011～2015年）。 |
| 5. 提升阶段（2016～2020年）。 |
| 6. 转型阶段（2021至今）。 |
| 二、中国智能交通创新发展成就 |
| 1. 交通信息感知和交通信息化水平发展成效显着。 |
| 2. 城市交通运行智能化管控与服务发展迅速。 |
| 3. 公路运营与管理智能化水平大幅提升。 |
| 4. 空中交通管理与民航智能化领域取得重要进展。 |
| 5. 智能网联汽车与车路协同技术受到广泛关注和重视。 |
| 6. 智能交通支撑道路交通安全管理水平不断提升。 |
| 7. 铁路智能化运营管理与服务发展进入新阶段。 |
| 8. 智能船舶、智能港口、船岸协同等取得良好进展。 |
| 9. 公众出行智能化服务发展成效突出。 |
| 1 0. 智能交通产业发展初具规模。 |
| 三、可持续发展的挑战与我国智能交通的未来发展 |
| 1. 智能化出行服务行业受到更多关注，并带来巨大的市场和产业。 |
| 2. 智能化交通运营和管控技术发展方兴未艾。 |
| 3. 智能车路协同是未来交通系统的重要特征。 |
| 4. 未来智能交通产业发展的多元化。 |
（5）智能交通管理系统发展趋势（论文提纲范文）
| 1 城市交通系统的社会技术系统属性 |
| 2 基于CPSS的智能交通管理系统 |
| 2.1 信息物理社会域关系解析 |
| 1) 物理域。 |
| 2) 信息域。 |
| 3) 社会域。 |
| 4) 域间交互影响。 |
| 2.2 基于CPSS的智能交通管理系统体系架构 |
| 1) 交通感知的全面和深入。 |
| 2) 充分整合制度领域要素促进系统建设。 |
| 3 人工智能驱动的能力建设 |
| 1) 形成新的交通治理体系。 |
| 2) 注重提升效率与调整需求并重。 |
| 4 数据驱动的管理流程重构 |
| 1) 目标导向的交通管理流程。 |
| 2) 数据支撑的综合驱动。 |
| 5 结 论 |
（6）中等职业学校《走进智能交通》校本选修课程开发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.1 智能交通/汽车产业蓬勃发展对汽车维修人才培养提出更高的要求 |
| 1.1.2 浙江省中等职业学校“选择性课程体系”改革 |
| 1.1.3 混合式学习的蓬勃发展 |
| 1.2 课题的研究意义 |
| 1.3 研究的问题 |
| 1.3.1 《走进智能交通》课程 |
| 1.3.2 校本选修课程开发 |
| 1.3.3 混合式学习 |
| 1.4 研究的现状 |
| 1.4.1 智能交通课程的文献综述 |
| 1.4.2 校本课程开发的文献综述 |
| 1.4.3 混合式学习的文献综述 |
| 1.5 研究的内容、方法与思路 |
| 1.5.1 研究的内容 |
| 1.5.2 研究的方法 |
| 1.5.3 研究的思路 |
| 第2章 《走进智能交通》校本选修课程开发的环境分析 |
| 2.1 本校汽修专业学生的学情分析 |
| 2.2 本校现有设备、环境和可用资源的分析 |
| 2.3 校本选修课程实施的保障策略 |
| 2.3.1 前期的宣传和发动 |
| 2.3.2 教学班的班级管理 |
| 2.4 教学内容及目标的初步确立 |
| 第3章 《走进智能交通》课程混合式学习模式的构建 |
| 3.1 教学策略的研究 |
| 3.1.1 项目引领任务驱动教法策略 |
| 3.1.2 情境教学教法策略 |
| 3.1.3 自主学习学法策略 |
| 3.1.4 合作学习学法策略 |
| 3.2 教学资源的开发 |
| 3.2.1 教材 |
| 3.2.2 网络资源 |
| 3.2.3 教学环境 |
| 3.3 课堂面授和在线学习差异区分的研究 |
| 3.4 在线学习保障策略的研究 |
| 3.5 教学评价策略的研究 |
| 3.5.1 形成性评价 |
| 3.5.2 总结性评价 |
| 3.5.3 发展性评价 |
| 3.5.4 公开课及评课 |
| 3.5.5 教学反思 |
| 第4章 《走进智能交通》校本选修课程的开发与实施 |
| 4.1 课程开发的理念 |
| 4.2 课程目标的制定 |
| 4.3 课程内容的选择 |
| 4.3.1 选择的原则 |
| 4.3.2 《走进智能交通》课程内容框架 |
| 4.4 教学资源的开发 |
| 4.4.1 课程标准的制定 |
| 4.4.2 教案的编写 |
| 4.4.3 《走进智能交通》校本选修课程的实训资源 |
| 4.4.4 《走进智能交通》项目任务书的编写 |
| 4.4.5 生成性资源的开发 |
| 4.5 课程实施的策略 |
| 4.5.1 讲授法 |
| 4.5.2 启发式教学法 |
| 4.5.3 讨论法 |
| 4.5.4 实验法 |
| 4.6 课程评价的构建 |
| 4.6.1 对课程本身的评价 |
| 4.6.2 对教学过程的评价 |
| 4.6.3 对学生学习效果的评价 |
| 第5章 研究的结论与建议 |
| 5.1 研究的结论 |
| 5.2 研究的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录一 《走进智能交通》校本选修课程开发的学生调查问卷 |
（7）保定市智慧交通管理问题与对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路和创新点 |
| 第二章 基本概念及理论基础 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 智慧交通 |
| 2.1.2 智慧交通管理 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 大数据理论 |
| 2.2.2 优化决策理论 |
| 2.2.3 新公共服务理论 |
| 第三章 保定市智慧交通管理的发展历程及现状 |
| 3.1 保定市交通管理发展历程 |
| 3.2 保定市智慧交通管理现状 |
| 3.2.1 运行原则 |
| 3.2.2 总体架构 |
| 3.2.3 具体应用 |
| 第四章 保定市智慧交通管理中存在的问题及成因 |
| 4.1 保定市智慧交通管理中存在的问题 |
| 4.1.1 基础设施建设不规范 |
| 4.1.2 数据信息不可靠 |
| 4.1.3 平台建设不完善 |
| 4.1.4 交通宣传不到位 |
| 4.1.5 技术人才不充足 |
| 4.2 保定市智慧交通管理问题成因 |
| 4.2.1 重视程度不够 |
| 4.2.2 资金投入不足 |
| 4.2.3 缺乏人才培养 |
| 4.2.4 欠缺宣传意识 |
| 第五章 国内外城市智慧交通管理经验 |
| 5.1 国外城市智慧交通管理经验 |
| 5.1.1 新加坡 |
| 5.1.2 日本东京 |
| 5.2 国内城市智慧交通管理经验 |
| 5.2.1 北京 |
| 5.2.2 广州 |
| 5.2.3 上海 |
| 5.3 对保定市智慧交通管理的启示 |
| 第六章 完善保定市智慧交通管理的对策 |
| 6.1 完善顶层规划 |
| 6.1.1 增强思想认识 |
| 6.1.2 鼓励技术创新 |
| 6.1.3 加大资金投入 |
| 6.2 加强制度管理 |
| 6.2.1 加强部门整合制度 |
| 6.2.2 加强基础设施管理 |
| 6.3 完善系统建设 |
| 6.3.1 推进系统平台建设 |
| 6.3.2 加强信息安全保障 |
| 6.4 重视人才培养 |
| 6.4.1 加强人才储备 |
| 6.4.2 加强教育培训 |
| 6.5 加强交通宣传 |
| 6.5.1 加大宣传力度拓宽宣传渠道 |
| 6.5.2 加大宣传资金投入 |
| 6.5.3 加强宣传人才培训 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 关于保定市智慧交通管理服务的问卷调查 |
| 致谢 |
（8）AI驱动下城市智能交通产业生态风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3.1 国内外智能交通的现状和发展概述 |
| 1.3.2 国内外风险管理的现状和发展概述 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 论文框架 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 城市智能交通产业生态发展现状 |
| 2.1 城市智能交通范围 |
| 2.1.1 动态交通 |
| 2.1.2 静态交通 |
| 2.2 城市智能交通系统 |
| 2.2.1 工作流程 |
| 2.2.2 功能架构 |
| 2.2.3 细分系统 |
| 2.3 城市智能交通产业生态体 |
| 2.3.1 基础设施建设群体 |
| 2.3.2 技术研究应用群体 |
| 2.3.3 联盟组织 |
| 2.3.4 用户 |
| 2.4 城市智能交通产业生态链构成 |
| 2.4.1 产业生态链上游 |
| 2.4.2 产业生态链中游 |
| 2.4.3 产业生态链下游 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 AI对城市智能交通产业生态发展影响 |
| 3.1 新技术的冲击促使产业结构调整 |
| 3.2 产业重心由基础设施向应用与服务转变 |
| 3.3 项目模式由系统集成向产品和服务转型 |
| 3.4 交通管理方式向数据化和智能化发展 |
| 3.4.1 城市缓堵治理 |
| 3.4.2 城市交通执法 |
| 3.4.3 城市智能出行 |
| 3.4.4 城市停车管理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 AI驱动下城市智能交通产业生态风险管理 |
| 4.1 风险识别 |
| 4.1.1 产业生态链结构存在不完善情况 |
| 4.1.2 城市缓堵综合治理能力参差不齐 |
| 4.1.3 产品化进程慢和同质化严重 |
| 4.1.4 数据的共享和治理问题 |
| 4.1.5 有效数据不能被长期存储和使用 |
| 4.1.6 集成电路和算力资源紧张 |
| 4.2 风险分析 |
| 4.2.1 风险定性分析 |
| 4.2.2 产业生态链结构存在不完善情况 |
| 4.2.3 城市缓堵综合治理能力参差不齐 |
| 4.2.4 产品化进程慢和同质化严重 |
| 4.2.5 数据的共享和治理问题 |
| 4.2.6 有效数据不能被长期存储和使用 |
| 4.2.7 集成电路和算力资源紧张 |
| 4.3 风险应对措施 |
| 4.3.1 风险应对总体规划 |
| 4.3.2 加强交通管理调控能力,弥补顶层设计缺陷 |
| 4.3.3 建规范、促合作,推动产业生态链资源共享 |
| 4.3.4 提高人机协作模式覆盖率,解放警力 |
| 4.3.5 定标准,统一城市缓堵综合治理能力 |
| 4.3.6 研发数据的完备性和及时性保障 |
| 4.3.7 统一算法能力衡量标准,提升算法模型迭代速率 |
| 4.3.8 加强数据资源管理,促进数据共享开放 |
| 4.3.9 发展数字视网膜等创新技术,有效提取关键数据 |
| 4.3.10 全介质存储,关键数据长期留存 |
| 4.3.11 充分利用现有资源,紧跟国家战略步伐 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 5.2.1 研究不足 |
| 5.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1 章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 车联网通信技术及在车辆领域的应用 |
| 1.2.1 车联网通信概述 |
| 1.2.2 基于车车通信的车辆队列控制研究现状 |
| 1.3 车联网环境下车辆生态出行协同控制研究现状 |
| 1.3.1 车辆动力系统节能控制 |
| 1.3.2 基于生态驾驶的车辆速度轨迹规划 |
| 1.3.3 面向车辆队列的协同节能控制 |
| 1.4 基于V2X车路协同环境下的车辆规划控制实现方法 |
| 1.4.1 软件仿真实现 |
| 1.4.2 硬件实现 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.5.1 现有研究的局限性 |
| 1.5.2 关键科学问题 |
| 1.5.3 本文研究内容 |
| 第2 章 面向ECACC策略的分层框架系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ECACC策略研究体系 |
| 2.2.1 研究核心框架 |
| 2.2.2 技术研究路线 |
| 2.3 顶层节能导向的ECACC策略 |
| 2.3.1 被动跟车的ECACC策略 |
| 2.3.2 主动速度规划的ECACC策略 |
| 2.3.3 车辆队列最优速度规划问题求解主流理论分析 |
| 2.4 智能网联车辆队列能耗影响因素及能耗建模 |
| 2.4.1 人-车-路系统能耗影响因素 |
| 2.4.2 纯电动汽车能耗模型建立 |
| 2.4.3 能耗模型准确度验证 |
| 2.5 底层车辆队列跟随CACC策略 |
| 2.5.1 均质车队CACC控制器设计原理 |
| 2.5.2 车辆队列跟随效果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3 章 基于被动跟车的智能网联车队ECACC策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于非线性MPC的能量预测控制器设计 |
| 3.2.1 车辆纵向动力学跟车模型 |
| 3.2.2 电机模型 |
| 3.2.3 最优控制问题描述与求解 |
| 3.3 理想通信条件下智能网联车辆队列驾驶 |
| 3.3.1 跟车效果分析 |
| 3.3.2 能耗效果分析 |
| 3.4 考虑通信时延的智能网联车辆队列跟车效果 |
| 3.5 ECACC策略与传统单车策略性能比较 |
| 3.5.1 跟车效果分析 |
| 3.5.2 能耗效果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4 章 自由流速度下考虑横向约束的车队分层ECACC策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 纵横向耦合的车辆模型构建 |
| 4.2.1 车辆纵向动力学模型 |
| 4.2.2 横向动力学模型 |
| 4.2.3 动态能耗模型 |
| 4.3 基于动态规划的车辆队列顶层最优生态速度轨迹规划 |
| 4.3.1 复杂工况下生态驾驶问题构建 |
| 4.3.2 系统约束与边界条件建立 |
| 4.3.3 最优速度轨迹求解 |
| 4.4 多模式定制化速度轨迹规划 |
| 4.4.1 能耗最优模式 |
| 4.4.2 能耗-时间综合最优模式 |
| 4.4.3 多模式队列头车规划策略相较于传统策略的性能对比 |
| 4.5 智能网联车队底层跟车控制策略 |
| 4.5.1 基于前馈-反馈结构的CACC控制器设计 |
| 4.5.2 典型CACC控制器性能对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5 章 城市信号灯交叉口基于生态驾驶的ECACC策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于生态驾驶的最优控制问题构建 |
| 5.2.1 基于时间离散的最优控制问题构建 |
| 5.2.2 基于距离离散的最优控制问题构建 |
| 5.3 基于快速动态规划的最优控制问题求解 |
| 5.3.1 基于切换逻辑的快速动态规划求解 |
| 5.3.2 单信号灯交叉口的队列头车生态驾驶性能分析 |
| 5.3.3 连续信号灯交叉口的队列头车生态驾驶性能分析 |
| 5.4 保持队列完整性的跟车控制策略 |
| 5.4.1 车辆队列CACC控制器设计 |
| 5.4.2 信号灯交叉口车辆队列不分离策略 |
| 5.4.3 队列跟车效果分析 |
| 5.4.4 基于SUMO的车辆队列能耗效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章 硬件在环与实车底盘测试验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于快速原型的MPC控制器硬件在环测试 |
| 6.2.1 总体架构 |
| 6.2.2 通信时延条件下的跟车性能 |
| 6.3 基于V2I通信的顶层最优速度响应硬件在环测试 |
| 6.3.1 总体架构 |
| 6.3.2 基于实时高精地图的速度轨迹跟随 |
| 6.3.3 队列头车动力系统响应 |
| 6.4 实车底盘实验验证队列跟车性能 |
| 6.4.1 总体架构 |
| 6.4.2 车辆队列跟车性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7 章 工作总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 作者简介 |
| 在学期间研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于交通态势认知的智能驾驶决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语及中英文对照 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 汽车的智能化 |
| 1.1.2 车与路的协同化 |
| 1.2 研究问题与目标 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 课题来源 |
| 第二章 基于交通态势认知的智能驾驶决策研究综述 |
| 2.1 交通态势认知研究现状 |
| 2.1.1 基于统计理论的方法 |
| 2.1.2 基于机器学习的方法 |
| 2.1.3 基于深度学习的方法 |
| 2.2 个体智能驾驶决策研究现状 |
| 2.2.1 微观智能驾驶决策 |
| 2.2.2 宏观智能驾驶决策 |
| 2.3 群体智能驾驶决策研究现状 |
| 2.3.1 基于模型系统的方法 |
| 2.3.2 基于博弈和强化学习的方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向路段的交通态势认知 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 道路属性与交叉口 |
| 3.2.2 道路拓扑图 |
| 3.2.3 时空相关性与交通预测模型 |
| 3.3 基于GC-LSTM的细粒度交通态势认知方法 |
| 3.3.1 地图匹配 |
| 3.3.2 图信号生成 |
| 3.3.3 预测网络模型GC-LSTM |
| 3.3.4 可扩展性 |
| 3.4 性能评估 |
| 3.4.1 数据预处理 |
| 3.4.2 对比算法与评估指标 |
| 3.4.3 参数设置 |
| 3.4.4 实验结果分析 |
| 3.4.5 交通预测可视化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于交通态势认知的个体智能驾驶决策 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 道路网络图 |
| 4.2.2 面向驾驶规划的MDP |
| 4.2.3 ConvLSTM |
| 4.2.4 价值迭代网络 |
| 4.2.5 泛化价值迭代网络 |
| 4.3 基于道路拓扑关系的自主式导航决策方法 |
| 4.3.1 图信号生成 |
| 4.3.2 卷积核设计 |
| 4.3.3 2r-GVIN网络结构 |
| 4.3.4 基于规范化道路拓扑的决策方法 |
| 4.3.5 训练算法 |
| 4.4 性能评估 |
| 4.4.1 数据集 |
| 4.4.2 数据预处理 |
| 4.4.3 对比算法与评估指标 |
| 4.4.4 参数设置 |
| 4.4.5 实验结果分析 |
| 4.4.6 个体智能决策可视化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于交通态势认知的群体智能驾驶决策 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 背压路由 |
| 5.2.2 占优策略 |
| 5.2.3 个性化驾驶偏好认知 |
| 5.3 基于车路协同的跨域协同决策方法2L-CoV |
| 5.3.1 分布式协作框架 |
| 5.3.2 符号含义 |
| 5.3.3 全域层交通流调度 |
| 5.3.4 局域层车辆路由规划 |
| 5.4 性能评估 |
| 5.4.1 实验环境与参数设置 |
| 5.4.2 对比算法与评估指标 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.4.4 交通态势可视化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读博士学位期间参与项目 |
四、智能交通系统的发展（论文参考文献）
- [1]智能交通发展的现状、挑战与展望[J]. 严新平,褚端峰,刘佳仑,蒋仲廉,贺宜. 交通运输研究, 2021(06)
- [2]城市智能交通系统的发展现状与趋势[J]. 艾峰. 智能城市, 2021(20)
- [3]智能车路协同系统关键技术与应用[J]. 张毅,姚丹亚,李力,裴华鑫,晏松,葛经纬. 交通运输系统工程与信息, 2021(05)
- [4]中国智能交通的创新发展成就与未来展望[J]. 关积珍. 可持续发展经济导刊, 2021(Z2)
- [5]智能交通管理系统发展趋势[J]. 李瑞敏,王长君. 清华大学学报(自然科学版), 2022(03)
- [6]中等职业学校《走进智能交通》校本选修课程开发[D]. 王超众. 天津职业技术师范大学, 2021(09)
- [7]保定市智慧交通管理问题与对策研究[D]. 李杨. 河北大学, 2021(02)
- [8]AI驱动下城市智能交通产业生态风险管理研究[D]. 孔利媛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [9]网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制策略研究[D]. 杨昱. 吉林大学, 2021(01)
- [10]基于交通态势认知的智能驾驶决策研究[D]. 魏晓娟. 北京邮电大学, 2021