在人工智能(AI)和機器學習有望改善現(xiàn)代生活的許多方面，影響公共交通的前景很重要。與流行的早期階段相比，世界已經(jīng)非常不同，世界各地的人們再次使用旅行和交通系統(tǒng)來工作、休閑和其他活動。

在美國各地，傳統(tǒng)的公共交通系統(tǒng)，包括公共汽車、地鐵和私家車，由于交通擁堵、乘客水平和交通擁堵入困境。然而，為了減少這些挫折，正在部署基于云平臺的先進人工智能和機器學習解決方案。

交通機會由人工智能帶來打造智能交通。

與傳統(tǒng)交通系統(tǒng)技術中使用的傳統(tǒng)算法相比，交通運輸是現(xiàn)代人工智能最重要的領域之一。

人工智能預計將簡化許多最繁忙的道路和道路上的交通流量，并減少擁堵。智能交通信號系統(tǒng)及其運營的云技術平臺現(xiàn)在旨在更有效地管理和預測交通，這不僅可以為城市本身節(jié)省大量資金，還可以為個人創(chuàng)造更高的效率。今天的人工智能和機器學習可以處理高度復雜的數(shù)據(jù)和交通趨勢，并根據(jù)特定的交通條件為駕駛員提供最佳的實時路線。

由于處理能力的顯著提高，交通系統(tǒng)技術目前被用于各種物聯(lián)網(wǎng)（物聯(lián)網(wǎng)）設備，以實現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心在過去半個世紀中的實時圖像識別和預測。這種以分散為中心的新體系結構有助于增加機器學習和人工智能的實現(xiàn)。今天的識別算法為密度、交通和整體流量的混合提供了更深入的理解。此外，這些優(yōu)化算法可以根據(jù)區(qū)域使用數(shù)據(jù)點，從而形成一個流線型模式，以減少交通問題，并優(yōu)化流量的重新分配。然后，市政交通系統(tǒng)可以獲得更好的決策權，控制系統(tǒng)具有更高的故障容忍度，這在傳統(tǒng)的樞紐輪輻系統(tǒng)中得到了證明。

人工智能已經(jīng)在影響交通系統(tǒng)衍生出智能交通。

這些技術已經(jīng)在全國各地進行了部署。例如，圣克拉拉河谷交通管理局(VTA)與圣何塞合作，一直在嘗試一個基于云、人工智能驅動的交通信號優(yōu)先(TSP)系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用現(xiàn)有的公交車隊跟蹤傳感器和城市通信網(wǎng)絡動態(tài)調整交通信號的相位和時間，為公交車提供足夠的綠色交通時間，同時減少對交通的影響。

由于新平臺使用了現(xiàn)有的基礎設施，因此不需要在交通信號柜或公共汽車上安裝額外的硬件。與傳統(tǒng)的基于位置的簽到和TSP簽到解決方案不同，該平臺通過機器學習模型處理實時公交位置信息，并根據(jù)預期到達時間優(yōu)先通話。到目前為止，該平臺已將VTA77號公路的總行程時間縮短了18%至20%，相當于將信號延遲減少了5至6分鐘。

基于云的交通信號優(yōu)先系統(tǒng)結合了資產管理和自動化，形成了一個可以為整個地區(qū)提供服務的系統(tǒng)。與基于硬件的系統(tǒng)不同，該平臺使用預設備和云技術來促進操作。這消除了十字路口對車輛檢測硬件的需求，因為車輛位置是通過CAD/AVL系統(tǒng)知道的。這可以優(yōu)先考慮遠離信號的地方，也可以優(yōu)先考慮一組信號。此外，系統(tǒng)還可以實時了解哪些公交車獲得優(yōu)先權，并提供每日性能指標報告。

今天可用的先進交通信號優(yōu)先系統(tǒng)由兩部分組成，一個在交通柜內，另一個在車輛上。傳輸優(yōu)先級邏輯在檢測和通信媒體方面是相同的。當車輛在預定的邊界內時，系統(tǒng)會要求信號控制器進行優(yōu)先排序。由于原始系統(tǒng)使用了固定的檢測點，因此信號控制器配備了靜態(tài)估計的行程時間。由于出行時間取決于幾個環(huán)境因素，行業(yè)實施了基于GPS的無線通信系統(tǒng)。使用此方法，在檢測區(qū)域發(fā)現(xiàn)的車輛將更換靜態(tài)檢測點，并使用車輛的速度來確定到達時間。

該平臺允許城市在當前基礎設施投資的基礎上部署TSP。為了實現(xiàn)與交通信號燈的安全連接，每個城市只需要一臺設備，即位于邊緣的計算機，作為城市交通信號燈與平臺之間的保護環(huán)節(jié)。它旨在安全地管理交通信號燈和云平臺之間的信息交換。這是唯一需要的額外硬件。根據(jù)現(xiàn)有的城市網(wǎng)絡配置，該平臺可以通過城市網(wǎng)絡直接接收車輛數(shù)據(jù)或使用安全連接接收車輛數(shù)據(jù)。

復雜流程用于優(yōu)先處理流量。

該系統(tǒng)向交通信號燈發(fā)送優(yōu)先呼叫的方法更為復雜，并不局限于定點位置。與最先進的優(yōu)先呼叫不同，該平臺采用了矢量化方法，從特定位置檢測公共汽車的到達時間。在數(shù)學中，向量是代表大小和方向的箭頭。在該平臺的軟件中，箭頭指向交通信號燈的方向，其大小為驅動時間。

當系統(tǒng)建立時，數(shù)字表示交通信號、公交線路和公交車站。這最終產生了一個數(shù)字地理空間地圖，該軟件可以跟蹤公交車沿線的過程。這使得系統(tǒng)可以在不受位置限制的情況下動態(tài)發(fā)送轉移呼叫。相反，系統(tǒng)根據(jù)預期到達時間進行準確的優(yōu)先呼叫，這是所有TSP注冊呼叫的基礎，由所有信號控制器供應商支持。由于跟蹤算法的性質，可以調整ETA的任何重大變化。例如，如果預計一輛公共汽車將跳過公共汽車站，但不跳過，系統(tǒng)將檢測到這種變化并相應調整優(yōu)先呼叫。

人工智能、機器學習和云技術的結合具有巨大的潛力。它不僅可以改善現(xiàn)有的公共交通系統(tǒng)，還可以一起重新想象。這項先進的技術已經(jīng)證明了如何通過基于實時數(shù)據(jù)的高效合并成一個單一的交通實體來改進GPS、導航應用程序、聯(lián)網(wǎng)汽車，甚至出租車和拼車服務之間的協(xié)調。

在不久的將來，互聯(lián)網(wǎng)自動駕駛汽車和卡車預計將在道路和高速公路上更加普遍，為人工智能提供更大的潛力，從而縮短快速移動的持續(xù)時間和風險。

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