车联网技术在交通拥堵治理中的应用文献综述

高爱

[摘 要]车联网可以对车辆及其周围相关环境的各种信息进行采集，利用计算机对这些信息数据经过处理，可以实现各种应用。文章通过对国内外学者关于车联网技术在道路交通拥堵治理中应用的文獻进行分析，对比分析了国内外学者对车联网技术应用的研究现状，为将来车联网技术在道路交通拥堵治理中的应用提供了新的思路。

[关键词]车联网；交通拥堵；交通信息服务；车联网商业运作模式

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.30.185

1 引 言

车联网通过GPS、传感器、摄像头等装置，可以实现对车辆自身状态和环境信息的采集，通过互联网技术，所有的信息均能汇集保存在统一的中央处理器中，通过各种计算机技术，海量的车辆信息可以被分析处理，从而产生出各种应用[1]，如流量预测、行车路线推荐、路况播报等。近年来，有关部门和人员致力于应用车联网技术解决交通拥堵问题，希望借助车联网技术对道路交通车辆的路况实时监控，为解决交通拥堵问题提供一个崭新的思路，研究出切实可行的解决交通拥堵的治理方案。

2 国内研究现状

随着车联网技术在全球范围内的大力发展，车联网作为物联网智慧交通的重要组成部分受到了各行各业相关领域的重视。但是，在如何应用车联网技术来解决交通拥堵的问题上，研究的学者较少。

姜书汉（2011）认为，车联网是治疗交通拥堵的良药，车联网技术可以应用在治理城市交通拥堵问题上，章如峰（2013）认识到车联网在交通拥挤问题解决中的重要性，并对杭州市交通状况及车联网市场的前景进行了调研与分析；FY Kong（2015）的《哈尔滨智能交通应用前景》结合哈尔滨市的特点，论述了哈尔滨智能交通网络的应用前景。吴泽驹（2016）研究广州交通拥堵综合治理对策时提出实施智能化和精细化交通管理提高道路利用水平。目前，学术界对于车联网技术在交通拥堵治理问题上的综合性应用已达成共识，也结合城市案例分析了车联网技术的简单应用情况。

近几年，很多学者纷纷研究车联网的技术体系，不同专业领域学者从各项技术的具体应用进行分析，并论证各项技术的应用效果。

2.1 车联网专项技术的研究

洪晓（2015）通过借助车联网和实时交通信息对路线规划系统进行了研究，为以后车联网在交通拥挤解决问题中的应用提供了保障条件。许茜（2017）阐明了通信渠道关键技术将会在智能网联汽车领域发挥着至关重要的影响，提出所选取的车联网通信渠道必须能够满足低时延、高速率、高频谱利用率、高可靠性等优势。韩宏峰（2017）提出车联网体系新型构想——基于命名数据网络的新理念，将车联网与网络架构相结合，形成人车路的一体化网络，将车联网与NDN相结合从而达到车联网架构的设计目的。

2.2 交通信息服务研究

杨小丽（2017）对交通服务信息的处理及发布方式进行研究，从系统分析设计的角度对大数据环境下车联网信息服务平台的总体结构、技术架构和大数据应用框架等问题进行研究。[2]王晓斌（2017）提出综合交通信息服务技术集成应用公路工程项目的实施将促进互联网在高速公路领域的快速发展[3]，提出在以后的工作当中要对高速公路综合交通信息服务技术集成应用的技术方案、信息构成、服务提供方式等方面进行更深入的研究。

2.3 车联网商业运作模式研究

吴晋武（2012）以深圳市为例，研究了该市智能交通系统运行维护及商业化运营模式。[4]重点推荐了一种拓展的、新型的融资方式BDOJ（建设—开发—运营—移交，Build-Develop-Operate-Jransfer），许红敬（2014）提出，现在车联网及智能交通的条件己经相对比较成熟了[5]，在技术上不存在很多壁垒和限制，而在商业模式、信息共享等方面则需要进一步的探索。

国内目前对车联网技术在交通治理中应用的研究更多的是描述性的，或者只是小规模的车联网功能，完整高效的车联网产品或服务还没有。总体来说，车联网技术仍处于探讨、研究、测试阶段，尚无成熟的车联网产品或服务用于推广使用。

3 国外研究现状

国际上车联网在智能交通应用的发展方面，相比于国内，其起步较早，发展速度较快。美国采用“智能车辆公路系统”技术，实现公路运输和交通的现代化，其思想是在公路安装智能交通传感器的基础上，减少车辆被迫停车次数，系统自动识别车辆，收费设备自动从司机的账户中扣除相应的费用；欧洲提出的eSafety概念[6]，号召在道路安全系统加大研究，提供行车安全方面的车联网技术产品；日本的智能道路计划的目的也是实现车路联网，在道路安装先进的通信设备，用于与经过的车辆进行通信，从而使道路环境和车辆高度协调，给车辆提供各种路况交通信息，缓解交通拥堵状况。

国外关于车联网技术的研究较多，有综合性研究，也有专项研究。D Wentao（2015）对车辆互联网的若干关键技术、研究进展和应用现状进行了介绍，并展望了其发展趋势。M Gerla（2016）的讨论了从智能车辆网格到自主、联网车辆和车辆雾的演变。关于专项技术方面的研究，有如下几点。

3.1 车联网通信技术的研究

L Xu（2016）对车联网的交通网络结构进行了分析，对通信技术进行了详细的比较和讨论。NR moloisane（2017）介绍了机器对机器（M2M）通信技术可以用在智能交通系统（ITS）来改善道路的安全性和效率，Ligo（2017）研究了车联网使用专用短程通信在城市地区提供互联网接入的一个重要的新途径（DSRC），A Guchhait（2018）指出车辆间通信可以避免事故发生，研究了智能交通系统中的无碰撞高速互联网接入的混合V2V系统，提出了一种调度算法。Zhou，Zhenyu（2018）基于效用函数的平均网络延迟最小化模型，研究了车联网D2D通信技术的可靠性信息传递。Aliyu（2018）提出了一种适用于车载网络环境下视频流分类的分类方法，推导了车载物联网环境下视频流的度量指标，并对它们的使用和评估能力进行了比较分析。

3.2 车辆交通信号控制技术

CM Vong（2014）提出了一种新的机动车排放检测和通知系统，提出了一个创新的方法来选择合适的交通灯上的RFID监控设备安装。LW Chen（2016）[7]提出了一种基于车联网的用于多路口优化全局吞吐量和出行时间的协同交通控制框架，在分析其联合通过率和试图最大限度地通过路网的车辆数量时，考虑相邻的交叉口，该框架为各路段提供公平性，实现了干道的绿波概念。S Shin（2017）提出了一个基于Pub/Sub的雾计算体系结构，描述了一个使用智能交通灯系统的交通拥挤控制方案。B Chen（2017）提出了一种基于自主车辆内置网络物理系统（CPS）传感器的交通流建模方法，从而帮助邻近的自治车辆，准确地对附近交通信号的影响进行离线估计。

3.3 路径导航与路口通行效率

Z Li（2015）提出了一种基于流量预测的快速重路由算法，该算法利用小波神经网络（WNN）模型来预测车辆的交通网络。J Wan（2016）提出了基于车联网车辆交通预测技术中的一种移动人群感知技术，以支持为避免拥塞的驾驶员创建动态路由选择，并讨论了可靠流量预测的前景。TT Thakur（2016）提出利用物聯网管理交通流，有助于交通优化切换、控制交通流量，防止拥堵，查看网站显示的交通状况，人们可以提前更新路径选择，避免交通堵塞。MK Shi（2016）提出了一种基于交通流的实时车辆调度算法，以提高交叉口车辆调度能力，降低交通压力。L Li（2017）结合操作系统进程调度与票务机制的思想，提出了一种适用于车辆交叉口的交通流控制系统。

3.4 车联网中的数据处理分析

XU He（2016）提出了一种新的云计算应用框架，能够及时处理道路交通安全问题，解决车载终端上的实时多媒体业务和安全认证服务问题，使车载互联网用户随时随地享受网络服务。I Ahmad（2017）介绍了现有的交通管理系统，分析了车载云计算在道路交通管理中的作用和意义，Jiang，Zhiyuan（2017）研究如何在车辆云计算VCC系统中提供及时的计算服务，Zhu，Hongzi（2017）研究了基于城市环境感知轨迹的车辆前方后方距离的估计，这些信息可以用来提高驾驶安全性。X Wang（2018）分析了雾计算在实时交通管理系统中的应用，构建了一个分布式的城市交通管理系统，根据排队论的原理对停车场和移动车辆的雾节点进行建模，得出移动车辆雾节点可以建模为m/M/1队列的结论。

3.5 车联网网络安全技术

X Liu（2017）从管理层面和技术层面分析了互联网车辆的安全标准、政策和安全威胁，并对发展互联网车辆安全提出了一些建议。[8]J Joy（2017）研究了车联网与自主连接汽车——隐私与安全问题，HT Wu（2017）分析了在车联网环境下网络安全机制智能交通系统的建立，Y Qian（2018）指出，由于缺乏对汽车传统的互联网安全策略部署全球认知控制，以实现全局优化部署安全策略方案以满足不同交通条件下的安全要求是很困难的，通过对传输时延限制的考虑，提出了核心网络交换机的安全策略部署，使得安全传输规则得到满足，传输延迟也达到最低。

3.6 车联网商业运作模式及方案建设

TH Chang（2016）对智能交通系统（ITS）的构建提出了一些想法和建议，TT Dandala（2017）针对在我们的日常生活中普遍存在的问题提供了车联网的交通管理解决方案，W Zhang（2016）分析了车联网的关键应用、关键的支持和商业模式，提出了一些保障措施。R Carli（2017）分析了利用探测车监测城市交通拥堵，LI Hui（2017）讨论了在城市交通网络的车联网的应用与车联网方案的建设，为加强车联网技术在城市交通网络中的应用提供了参考。

3.7 相关应用分析

JQ Wang（2014）的《基于车联网的驾驶员特征分析》对驾驶员的特征进行了分析，对影响驾驶员意愿的因素进行了分析，包括速度满意值和空间满意度值，分析了变道的车辆数目和车辆身份之间的关系，建立BP神经网络模型进行训练和分类，用来比较准确地预测驾驶员的意图。RV Keshava的《紧急交通的自动交通控制和路线辅助系统研究》研究建立了一个有效的自动交通控制系统防止救护车/急救服务车辆卷入交通，从而减少在常规和重要的紧急情况的障碍物。A Chowdhury（2016）的《基于物联网的应急车辆优先安全交通管理系统》提出了一种基于突发事件类型的应急车辆优先检测系统和一种检测和应对交通信号干扰的方法。J Bao（2018）基于车联网CA模型对公路废弃物预警效果进行了分析，认为高速公路上对废弃物的一个早期预警将有效减少交通事故的发生。Zuo，Wenwei（2018）基于高精度北斗卫星导航系统（BDS）/全球定位系统（GPS）的定位，对处理交通事故的警察和保险联合管理系统进行了开发。PY Lai（2018）提出了一种基于防御性驾驶风险评估值的框架，利用车辆技术互联网快速向驾驶员或车辆发送高事故可能性区的信息，使司机或自驾车车辆预测风险和运营车辆安全，设计了五种服务，包括原始数据接收器、告警区域决策、事故模式识别、消息生成器和用户配置文件，使用分布式系统架构分析驱动程序信息，及时发送警报消息，帮助克服在驾驶过程中处理实时数据的挑战。

综上所述，从国内外研究的情况来看，国内外对应车联网技术在交通治理中的综合性应用已达成共识，且国外在城市治理方面的研究比国内的研究要早些，积累了丰富的研究经验，且技术方法较先进。国内外关于车联网技术在交通治理中应用的研究领域相似，都包括各项车联网技术、车联网商业运作模式等，但国内技术方面的研究集中性不强，各项技术研究都有涉及，比较散乱，在如何应用及普及实施上没有做太多的介绍。国外在车联网技术上某些方面的研究比较深入，形成了各大派系，如车间通信技术、交通信号控制技术、路径导航与路口通行效率、车联网中的数据处理分析等，也能从新颖的视角领域如驾驶员特征分析、公路废弃物预警效果分析等方面去综合分析问题，帮助解决城市交通拥堵问题。

4 結 论

经过近年来的发展，关于车联网技术在交通拥堵治理上的应用取得了不少研究成果，但是仍然处在初级的发展阶段，有许多技术问题有待解决，在车联网商业运作模式及方案建设方面的研究也较缺乏，且较少考虑到客户使用的成本、便利性和安全性。国内外关于完整高效的车联网产品或服务还没有，车联网技术仍处于探讨、研究、测试阶段，尚无成熟的车联网产品或服务用于推广使用，车联网技术应用在交通拥堵治理上的效果也欠理想。当然，车联网技术仍是交通拥堵治理中不可或缺的重要部分，国内外需要持续加大对它的研究及支持力度，帮助产出更多的车联网产品或服务。

参考文献：

[1]朱仁栋.车联网保险与商业车险改革[J].中国金融，2015（4）：16.

[2]杨小丽.车联网大数据下的交通信息服务研究[J].无线互联科技，2017（8）：25.

[3]王晓斌.高速公路综合交通信息服务技术集成应用[J].信息技术，2017（46）：8.

[4]吴晋武.深圳市智能交通系统运行维护及商业化运营模式研究[D].天津：天津大学，2012.

[5]许红敬.技术不是问题，关键是商业模式[J].消费电子，2014（7）：5.

[6]中国百科网.欧、美、日国家道路交通安全关键技术——道路技术[EB/OL].http：//www.chinabaike.com/z/keji/jixie/2011/0519/943074.html

[7]CHEN L W.Cooperative traffic control with green wave coordination for multiple intersections based on the internet of vehicles[J].Transactions on systems man & cybernetics systems，2016（99）：1-15.

[8]LIU X.The research of the network security management and technology of internet of vehicles[J].Telecommunications network technology，2018.