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(diǎn)分析了交通信號(hào)優(yōu)化與調(diào)控、路段管理與動(dòng)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(shí)時(shí)采集交通數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)控制優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了交通信號(hào)的動(dòng)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(shí)時(shí)和歷史交通數(shù)據(jù)，為駕駛員提供最優(yōu)行駛路線，動(dòng)態(tài)更新導(dǎo)航信息，避免擁堵。所提出的策略為實(shí)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(hào)：U491.2+65" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " " "DOI：10.13282/j.cnki.wccst.2024.11.061

文章編號(hào)：1673-4874（2024）11-0210-03

0引言

在現(xiàn)代社會(huì)中，高速公路作為重要的交通運(yùn)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(jì)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(duì)高速公路擁堵方面存在諸多不足，無法滿足實(shí)時(shí)、動(dòng)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(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)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(jìn)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(shí)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(jìn)程的加快和經(jīng)濟(jì)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(huì)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(duì)復(fù)雜多變的交通環(huán)境時(shí)顯得力不從心。限速控制、車道管理、擁堵收費(fèi)等措施雖在一定程度上緩解了交通壓力，但由于其缺乏實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)性，難以有效應(yīng)對(duì)突發(fā)事件和動(dòng)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?yàn)轳{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(shí)時(shí)決策的需求［1］。

傳統(tǒng)交通管理措施的局限性在于其對(duì)交通數(shù)據(jù)的依賴程度較高，且多基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和管理，缺乏對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理能力。這導(dǎo)致在面對(duì)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(shí)，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(shí)現(xiàn)對(duì)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(zhǎng)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(hù)作業(yè)占用車道、收費(fèi)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(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境帶來負(fù)面影響。擁堵增加了出行時(shí)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(zhǎng)時(shí)間的交通擁堵導(dǎo)致車輛怠速運(yùn)轉(zhuǎn)，燃油消耗增加，排放的廢氣量也隨之增加，對(duì)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(jìn)一步加劇交通事故的風(fēng)險(xiǎn)，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(shì)

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(fèi)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(cè)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)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(gè)方面：

（1）人工智能技術(shù)可以大幅提升交通流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的交通流預(yù)測(cè)方法多基于統(tǒng)計(jì)模型和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)精度受限于數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。而通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法如回歸模型、決策樹、隨機(jī)森林等，可以利用大量的實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立更為精準(zhǔn)的交通流預(yù)測(cè)模型。深度學(xué)習(xí)模型如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)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(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和短期波動(dòng)的高精度捕捉，提高了交通管理的自動(dòng)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(shí)現(xiàn)對(duì)交通狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和快速響應(yīng)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過智能攝像頭和傳感器，可以對(duì)道路上的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤，識(shí)別交通事故、違章行為等異常情況，并及時(shí)報(bào)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(shí)時(shí)掌握道路交通狀況，進(jìn)行動(dòng)態(tài)的交通信號(hào)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(shí)時(shí)的路況信息和行駛建議。通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以對(duì)道路擁堵情況進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警，為駕駛員提供最優(yōu)行駛路線，減少擁堵時(shí)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(cè)、智能交通信號(hào)控制、智能導(dǎo)航和路徑規(guī)劃等多方面的綜合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的精準(zhǔn)管理和動(dòng)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(cè)通過建立基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，綜合考慮天氣、節(jié)假日、特殊事件等因素，對(duì)高速路的交通流量進(jìn)行短期和中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，合理實(shí)施路段管理與動(dòng)態(tài)車道分配。高速公路的交通流量在不同時(shí)間段和交通狀況下存在顯著差異，通過動(dòng)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(shí)施過程中，通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。基于這些模型的預(yù)測(cè)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(hào)燈等設(shè)施實(shí)時(shí)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(shí)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(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控道路上的突發(fā)事件，如交通事故、施工等，及時(shí)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(hào)控制在高速路出入口和關(guān)鍵路段設(shè)置智能交通信號(hào)系統(tǒng)。融合智能算法的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)進(jìn)出口的交通流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，通過深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)進(jìn)出口的車流變化，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整進(jìn)出口的管理策略。同時(shí)，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(gè)高速路段進(jìn)出口的實(shí)時(shí)交通狀況和行駛速度建議，幫助駕駛員合理選擇進(jìn)出口，避免車輛排隊(duì)積壓，減少進(jìn)出口處的交通壓力。

（3）智能事件檢測(cè)與應(yīng)急響應(yīng)利用圖像識(shí)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(gè)高速公路的交通監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)采集和處理交通數(shù)據(jù)，快速檢測(cè)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(shí)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案。優(yōu)化各個(gè)環(huán)節(jié)的管理策略，并通過實(shí)時(shí)反饋機(jī)制不斷調(diào)整和改進(jìn)，確保策略的有效實(shí)施［5］。例如，當(dāng)發(fā)生交通事故時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以通過檢測(cè)車輛的異常停止和碰撞行為，及時(shí)報(bào)警并通知相關(guān)部門進(jìn)行處理，同時(shí)向駕駛員提供實(shí)時(shí)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(fèi)系統(tǒng)推廣電子不停車收費(fèi)（ETC）和無感支付等智能收費(fèi)方式，提高收費(fèi)站的通行效率，減少因收費(fèi)導(dǎo)致的交通擁堵。高速公路收費(fèi)站是交通瓶頸的常見地點(diǎn)，也是交通擁堵的主要發(fā)生地之一?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的優(yōu)化策略在于通過部署攝像頭和傳感器實(shí)時(shí)采集這些區(qū)域的交通數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)控制優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的動(dòng)態(tài)調(diào)控和車道的智能分配。例如，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，可以對(duì)收費(fèi)站的車輛排隊(duì)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，預(yù)測(cè)排隊(duì)長(zhǎng)度和等待時(shí)間，并根據(jù)交通流量的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整收費(fèi)通道的開放數(shù)量，減少車輛等待時(shí)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(shí)時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遺傳算法等），計(jì)算出最優(yōu)的行駛路徑。實(shí)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(shí)時(shí)位置和道路交通狀況，結(jié)合交通流預(yù)測(cè)模型和路徑規(guī)劃算法，動(dòng)態(tài)更新導(dǎo)航路線，提供實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)交通信號(hào)和車道使用情況，提供更加精準(zhǔn)的行駛指導(dǎo)，進(jìn)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(dòng)管控技術(shù)研究與示范”項(xiàng)目取得了顯著成果。項(xiàng)目中利用藍(lán)牙檢測(cè)器獲取車載藍(lán)牙設(shè)備信息，結(jié)合先進(jìn)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(shí)方法和交通網(wǎng)絡(luò)擁堵溯源分析模型等。研究團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了AI+交通擁堵預(yù)判、AI+主動(dòng)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(tái)。這一平臺(tái)基于路網(wǎng)容量、靜態(tài)交通影響因素分析等，可實(shí)現(xiàn)區(qū)域交通擁堵自動(dòng)識(shí)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(guó)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(shí)長(zhǎng)降低了46.7%，擁堵總里程降低了68.9%。該項(xiàng)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(zhǎng)三角區(qū)域進(jìn)行了推廣，為高速公路“一路三方”精準(zhǔn)分級(jí)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(tuán)按照“一站一策”原則，對(duì)管轄路段全線90個(gè)收費(fèi)站“問診開方”，通過試點(diǎn)使用智能機(jī)器人收費(fèi)、應(yīng)用ETC特情處理器、擴(kuò)建收費(fèi)站等措施，使全線收費(fèi)站擁堵時(shí)長(zhǎng)下降了60%。例如在新化快速長(zhǎng)洲島收費(fèi)站入口設(shè)置智能機(jī)器人，能全面、準(zhǔn)確地按車型自動(dòng)收費(fèi)，支持多種支付方式；在新化快速主線長(zhǎng)洲島收費(fèi)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(fèi)車道時(shí)，司機(jī)可按提示自主繳費(fèi)順利通行。同時(shí)，番禺大道收費(fèi)站通過擴(kuò)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(hào)優(yōu)化與調(diào)控、路段管理與動(dòng)態(tài)車道分配以及智能導(dǎo)航與路徑規(guī)劃多個(gè)方面進(jìn)行了深入分析。通過部署攝像頭和傳感器實(shí)時(shí)采集交通數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)控制優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了交通信號(hào)的動(dòng)態(tài)調(diào)控和車道的智能分配。同時(shí)，智能導(dǎo)航系統(tǒng)通過整合實(shí)時(shí)和歷史交通數(shù)據(jù)，為駕駛員提供最優(yōu)行駛路線，動(dòng)態(tài)更新導(dǎo)航信息，避免擁堵。綜合系統(tǒng)集成和反饋機(jī)制進(jìn)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(shí)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(xiàn)：

［1］崔文岳.基于時(shí)空特性分析的高速路交通流預(yù)測(cè)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(dòng)力學(xué)模型的長(zhǎng)沙市交通擁堵治理措施研究［D］.長(zhǎng)沙：長(zhǎng)沙理工大學(xué)，2022.

［3］范翹楚.基于自動(dòng)駕駛車數(shù)據(jù)的高速路排隊(duì)檢測(cè)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(cè)與評(píng)估方法研究［D］.西安：長(zhǎng)安大學(xué)，2019.

基金項(xiàng)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(hào)：GXHS-2022-016）

作者簡(jiǎn)介：王聯(lián)森（1978—），碩士，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)軟件工程領(lǐng)域。

收稿日期：2024-05-28