摘要：本文研究了基于人工智能技術(shù)的高速路擁堵防治優(yōu)化策略，重點分析了交通信號優(yōu)化與調(diào)控、路段管理與動態(tài)車道分配以及智能導(dǎo)航與路徑規(guī)劃等方面。通過部署攝像頭和傳感器實時采集交通數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法進行交通流量預(yù)測和信號控制優(yōu)化，實現(xiàn)了交通信號的動態(tài)調(diào)控和車道的智能分配。智能導(dǎo)航系統(tǒng)通過整合實時和歷史交通數(shù)據(jù)，為駕駛員提供最優(yōu)行駛路線，動態(tài)更新導(dǎo)航信息，避免擁堵。所提出的策略為實現(xiàn)整體高速路擁堵防治提供了參考。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；高速路擁堵防治；優(yōu)化策略

中圖分類號：U491.2+65" " " " " 文獻標(biāo)識碼：A" " " " " "DOI：10.13282/j.cnki.wccst.2024.11.061

文章編號：1673-4874（2024）11-0210-03

0引言

在現(xiàn)代社會中，高速公路作為重要的交通運輸通道，承載了大量的車輛通行需求。然而，隨著車輛數(shù)量的持續(xù)增加，高速公路上的交通擁堵問題日益嚴(yán)重，成為影響經(jīng)濟發(fā)展和公眾生活質(zhì)量的重要因素。傳統(tǒng)的交通管理方法在應(yīng)對高速公路擁堵方面存在諸多不足，無法滿足實時、動態(tài)和復(fù)雜的交通環(huán)境需求。近年來，人工智能技術(shù)的發(fā)展為交通管理提供了新的解決方案。通過應(yīng)用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等先進技術(shù)，可以實現(xiàn)對交通流量的精準(zhǔn)預(yù)測和實時監(jiān)控，從而提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性。本文旨在研究基于人工智能技術(shù)的高速公路擁堵防治優(yōu)化策略，探討如何利用人工智能技術(shù)改進現(xiàn)有的交通管理措施，緩解交通擁堵，提升交通系統(tǒng)的整體效能。研究結(jié)果將為交通管理部門提供科學(xué)的決策依據(jù)，具有重要的理論和實際意義。

1高速路擁堵現(xiàn)狀及原因分析

1.1高速路擁堵現(xiàn)狀

隨著城市化進程的加快和經(jīng)濟的快速發(fā)展，高速公路上的車輛數(shù)量不斷增加，交通擁堵問題日益嚴(yán)重，成為亟待解決的社會難題?，F(xiàn)有的防治策略主要依賴于傳統(tǒng)的交通管理措施和信息發(fā)布手段，但在應(yīng)對復(fù)雜多變的交通環(huán)境時顯得力不從心。限速控制、車道管理、擁堵收費等措施雖在一定程度上緩解了交通壓力，但由于其缺乏實時性和精準(zhǔn)性，難以有效應(yīng)對突發(fā)事件和動態(tài)變化的交通流量。此外，交通信息發(fā)布系統(tǒng)雖然能夠為駕駛員提供路況信息和誘導(dǎo)建議，但其信息更新滯后，覆蓋面有限，難以滿足實時決策的需求［1］。

傳統(tǒng)交通管理措施的局限性在于其對交通數(shù)據(jù)的依賴程度較高，且多基于歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測和管理，缺乏對實時數(shù)據(jù)的處理能力。這導(dǎo)致在面對突發(fā)事故、惡劣天氣等突發(fā)情況下，無法迅速調(diào)整交通管理策略，容易造成更大的交通混亂和擁堵。同時，現(xiàn)有的交通管理系統(tǒng)多為單一功能模塊，缺乏綜合性和智能化，難以實現(xiàn)對多維度交通信息的全面分析和高效處理。

1.2原因分析

高速路擁堵問題的成因復(fù)雜多樣，主要包括交通流量增長超過道路承載能力、交通事故和突發(fā)事件導(dǎo)致局部擁堵迅速蔓延、道路施工和養(yǎng)護作業(yè)占用車道、收費站通行效率低下等因素。這些原因不僅影響道路的通行效率，還對社會經(jīng)濟和環(huán)境帶來負(fù)面影響。擁堵增加了出行時間，降低了出行效率，使得乘客的出行成本增加，影響了日常生活和工作安排。長時間的交通擁堵導(dǎo)致車輛怠速運轉(zhuǎn)，燃油消耗增加，排放的廢氣量也隨之增加，對環(huán)境造成污染。此外，擁堵還增加了駕駛員的心理壓力，可能導(dǎo)致不良駕駛行為，進一步加劇交通事故的風(fēng)險，形成惡性循環(huán)。

2人工智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢

高速路擁堵防治的傳統(tǒng)方法主要包括交通管理措施、車道控制、擁堵收費政策、交通信息發(fā)布與誘導(dǎo)等，這些方法在一定程度上緩解了交通壓力，但各自存在一定的局限性［2］。

隨著科技的發(fā)展，近年來，人工智能技術(shù)逐步應(yīng)用于交通管理中，提升了交通流預(yù)測和管理的效率。人工智能技術(shù)的發(fā)展為交通管理提供了新的解決方案。通過應(yīng)用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等先進技術(shù)，可以實現(xiàn)對交通流量的精準(zhǔn)預(yù)測和實時監(jiān)控，從而提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性。人工智能技術(shù)在交通管理中的應(yīng)用潛力巨大，具體表現(xiàn)為以下幾個方面：

（1）人工智能技術(shù)可以大幅提升交通流預(yù)測的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的交通流預(yù)測方法多基于統(tǒng)計模型和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測精度受限于數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。而通過引入機器學(xué)習(xí)算法如回歸模型、決策樹、隨機森林等，可以利用大量的實時交通數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，建立更為精準(zhǔn)的交通流預(yù)測模型。深度學(xué)習(xí)模型如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等，能夠從復(fù)雜的交通數(shù)據(jù)中提取出高維特征，實現(xiàn)對交通流量的長期預(yù)測和短期波動的高精度捕捉，提高了交通管理的自動化和智能化水平［3］。

（2）人工智能技術(shù)在交通監(jiān)控中的應(yīng)用，可以實現(xiàn)對交通狀況的實時監(jiān)測和快速響應(yīng)。計算機視覺技術(shù)通過智能攝像頭和傳感器，可以對道路上的車輛進行實時檢測和跟蹤，識別交通事故、違章行為等異常情況，并及時報警和處理。智能交通系統(tǒng)（ITS）的發(fā)展，使得交通管理部門能夠通過集成多種傳感器和數(shù)據(jù)源，實時掌握道路交通狀況，進行動態(tài)的交通信號控制和車道管理［4］。

（3）基于人工智能的交通信息發(fā)布系統(tǒng)，可以為駕駛員提供更為精準(zhǔn)和實時的路況信息和行駛建議。通過大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法，可以對道路擁堵情況進行預(yù)測和預(yù)警，為駕駛員提供最優(yōu)行駛路線，減少擁堵時間和行駛成本。

3基于人工智能的高速路擁堵防治優(yōu)化策略

基于人工智能技術(shù)的高速路擁堵防治優(yōu)化策略在于通過智能交通流量預(yù)測、智能交通信號控制、智能導(dǎo)航和路徑規(guī)劃等多方面的綜合應(yīng)用，實現(xiàn)對交通流的精準(zhǔn)管理和動態(tài)調(diào)控，從而提升道路通行效率，減少交通擁堵的發(fā)生。

（1）智能交通流量預(yù)測通過建立基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，綜合考慮天氣、節(jié)假日、特殊事件等因素，對高速路的交通流量進行短期和中長期預(yù)測，合理實施路段管理與動態(tài)車道分配。高速公路的交通流量在不同時間段和交通狀況下存在顯著差異，通過動態(tài)調(diào)整車道的使用情況，可以顯著提高道路的通行能力。具體實施過程中，通過計算機視覺技術(shù)和傳感器網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)控道路的交通狀況，獲取車流量、車速等信息，并結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法進行數(shù)據(jù)分析和建模?；谶@些模型的預(yù)測結(jié)果，制定最優(yōu)的車道分配方案，并通過電子標(biāo)志和信號燈等設(shè)施實時發(fā)布車道使用信息，引導(dǎo)車輛按指定車道行駛，優(yōu)化道路資源的利用率。特別是在高峰時段，可變車道的設(shè)置能夠?qū)⒉糠址聪蜍嚨勒{(diào)整為順向車道，增加通行能力。此外，還結(jié)合交通事件檢測系統(tǒng)，實時監(jiān)控道路上的突發(fā)事件，如交通事故、施工等，及時調(diào)整車道使用情況，確保道路的順暢通行。

（2）智能交通信號控制在高速路出入口和關(guān)鍵路段設(shè)置智能交通信號系統(tǒng)。融合智能算法的計算機視覺技術(shù)對進出口的交通流量進行實時監(jiān)控和分析，通過深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測進出口的車流變化，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整進出口的管理策略。同時，基于人工智能的交通信息發(fā)布系統(tǒng)，可以為駕駛員提供各個高速路段進出口的實時交通狀況和行駛速度建議，幫助駕駛員合理選擇進出口，避免車輛排隊積壓，減少進出口處的交通壓力。

（3）智能事件檢測與應(yīng)急響應(yīng)利用圖像識別和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過集成多種傳感器和數(shù)據(jù)源，建立起覆蓋整個高速公路的交通監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，實時采集和處理交通數(shù)據(jù)，快速檢測交通事故、道路故障等突發(fā)事件，形成全面的交通狀況分析，并及時啟動應(yīng)急預(yù)案。優(yōu)化各個環(huán)節(jié)的管理策略，并通過實時反饋機制不斷調(diào)整和改進，確保策略的有效實施［5］。例如，當(dāng)發(fā)生交通事故時，計算機視覺系統(tǒng)可以通過檢測車輛的異常停止和碰撞行為，及時報警并通知相關(guān)部門進行處理，同時向駕駛員提供實時的路況信息，引導(dǎo)車輛避開擁堵路段，有效緩解了交通擁堵問題。

（4）智能收費系統(tǒng)推廣電子不停車收費（ETC）和無感支付等智能收費方式，提高收費站的通行效率，減少因收費導(dǎo)致的交通擁堵。高速公路收費站是交通瓶頸的常見地點，也是交通擁堵的主要發(fā)生地之一。基于人工智能技術(shù)的優(yōu)化策略在于通過部署攝像頭和傳感器實時采集這些區(qū)域的交通數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法進行交通流量預(yù)測和信號控制優(yōu)化，實現(xiàn)交通信號的動態(tài)調(diào)控和車道的智能分配。例如，通過強化學(xué)習(xí)算法，可以對收費站的車輛排隊情況進行實時監(jiān)測和分析，預(yù)測排隊長度和等待時間，并根據(jù)交通流量的變化動態(tài)調(diào)整收費通道的開放數(shù)量，減少車輛等待時間。

（5）智能導(dǎo)航與路徑規(guī)劃是高速路擁堵防治優(yōu)化策略的執(zhí)行端。通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，智能導(dǎo)航系統(tǒng)可以為駕駛員提供最優(yōu)的行駛路徑，避免擁堵路段，提高行駛效率。智能導(dǎo)航系統(tǒng)通過整合實時交通數(shù)據(jù)、歷史交通數(shù)據(jù)和道路信息，利用圖算法（如Dijkstra算法、A*算法等）和機器學(xué)習(xí)算法（如強化學(xué)習(xí)、遺傳算法等），計算出最優(yōu)的行駛路徑。實現(xiàn)過程中，通過GPS、攝像頭和傳感器等設(shè)備獲取車輛的實時位置和道路交通狀況，結(jié)合交通流預(yù)測模型和路徑規(guī)劃算法，動態(tài)更新導(dǎo)航路線，提供實時行駛建議。導(dǎo)航系統(tǒng)不僅可以引導(dǎo)車輛避開擁堵路段，還可以結(jié)合實時交通信號和車道使用情況，提供更加精準(zhǔn)的行駛指導(dǎo)，進一步提高道路的通行效率。

4案例分析

（1）上海市的“交通擁堵預(yù)判與智能主動管控技術(shù)研究與示范”項目取得了顯著成果。項目中利用藍(lán)牙檢測器獲取車載藍(lán)牙設(shè)備信息，結(jié)合先進技術(shù)精準(zhǔn)提取車輛行駛軌跡，還通過融合多種交通數(shù)據(jù)，構(gòu)建了路網(wǎng)容量關(guān)鍵影響因素辨識方法和交通網(wǎng)絡(luò)擁堵溯源分析模型等。研究團隊實現(xiàn)了AI+交通擁堵預(yù)判、AI+主動智能管控等系列技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)示范和落地，建成了城市道路交通智能分析與管理信息平臺。這一平臺基于路網(wǎng)容量、靜態(tài)交通影響因素分析等，可實現(xiàn)區(qū)域交通擁堵自動識別、擁堵溯源、出行特征畫像、智能預(yù)判預(yù)警、指揮閉環(huán)反饋等功能。

（2）以國慶期間高速公路G2無錫江陰段為例，在2018年和2020年“十一”期間，雖然江蘇省高速公路流量增加了22.89%，但擁堵總時長降低了46.7%，擁堵總里程降低了68.9%。該項目的研究成果不僅在上海市的城市快速路網(wǎng)、地面道路網(wǎng)、高速公路網(wǎng)得到應(yīng)用，還在長三角區(qū)域進行了推廣，為高速公路“一路三方”精準(zhǔn)分級管控提供了智能決策支撐，有效提高了道路通行能力，減少了交通擁堵。

（3）廣州交投集團按照“一站一策”原則，對管轄路段全線90個收費站“問診開方”，通過試點使用智能機器人收費、應(yīng)用ETC特情處理器、擴建收費站等措施，使全線收費站擁堵時長下降了60%。例如在新化快速長洲島收費站入口設(shè)置智能機器人，能全面、準(zhǔn)確地按車型自動收費，支持多種支付方式；在新化快速主線長洲島收費站出口的ETC車道上安裝特情處理器，當(dāng)車輛無法通過收費車道時，司機可按提示自主繳費順利通行。同時，番禺大道收費站通過擴建增加車道，提升了出口的通行能力。

5結(jié)語

本文詳細(xì)探討了基于人工智能技術(shù)的高速路擁堵防治優(yōu)化策略，從交通信號優(yōu)化與調(diào)控、路段管理與動態(tài)車道分配以及智能導(dǎo)航與路徑規(guī)劃多個方面進行了深入分析。通過部署攝像頭和傳感器實時采集交通數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法進行交通流量預(yù)測和信號控制優(yōu)化，實現(xiàn)了交通信號的動態(tài)調(diào)控和車道的智能分配。同時，智能導(dǎo)航系統(tǒng)通過整合實時和歷史交通數(shù)據(jù)，為駕駛員提供最優(yōu)行駛路線，動態(tài)更新導(dǎo)航信息，避免擁堵。綜合系統(tǒng)集成和反饋機制進一步提升了整體交通管理的智能化水平，有效緩解了交通擁堵問題。

人工智能技術(shù)為高速路擁堵防治提供了新的思路和方法。然而，在實際應(yīng)用中，還需要解決數(shù)據(jù)安全、算法可靠性等問題。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信能夠更加有效地解決高速路擁堵問題，為人們創(chuàng)造更加便捷、高效的出行環(huán)境。

參考文獻：

［1］崔文岳.基于時空特性分析的高速路交通流預(yù)測與擁堵管控研究［D］.北京：北京交通大學(xué)，2023.

［2］向梓源.基于系統(tǒng)動力學(xué)模型的長沙市交通擁堵治理措施研究［D］.長沙：長沙理工大學(xué)，2022.

［3］范翹楚.基于自動駕駛車數(shù)據(jù)的高速路排隊檢測研究［D］.成都：西南交通大學(xué)，2019.

［4］馬浩.高速路瓶頸上游最佳管控范圍研究［D］.北京：北方工業(yè)大學(xué)，2022.

［5］晏雨嬋.城市道路交通擁堵狀態(tài)預(yù)測與評估方法研究［D］.西安：長安大學(xué)，2019.

基金項目：2022年度橫向課題“廣西高速公路交通擁堵防治智能決策系統(tǒng)工程”（編號：GXHS-2022-016）

作者簡介：王聯(lián)森（1978—），碩士，講師，研究方向：計算機軟件工程領(lǐng)域。

收稿日期：2024-05-28