智慧交通系統之關鍵技術
林姿伶/ 發布日期：2019/10/15/ 瀏覽次數：174
隨著資通訊技術的進步，對於交通系統管理發展有相當的助益，並促進智慧交通運輸模式之轉變。其中，道路收費系統將轉變為衛星收費系統；駕駛方式將從手動轉變為自動駕駛；GPS系統將從在液晶螢幕顯示的方式轉變為以擴增實境(Augmented Reality；AR)技術投影於玻璃上；車輛充電方式將從有線充電座充電轉變為於行駛道路上之無線充電。Frost & Sullivan估計，至2026年，全球智慧交通系統(Intelligent Transport Systems；ITS)市場將達到500億美元。
一、智慧交通系統所需具備的技術：
(一)運算技術(Computing Technologies)：藉由雲端計算、大數據、人工智慧、區塊鏈、物聯網，以及擴增實境(AR)、虛擬實境(Virtual Reality；VR)、混合實境(Mixed Reality；MR)等沈浸式(immersive)技術，有效地管理不斷成長的數據資料量，並提供進階的預測分析與機器學習之功能，作為智慧交通系統服務，並將即時訊息傳遞給車輛，從而減少工作人員，促進自動化功能之運輸服務。
(二)通訊技術(Communication Technologies)：藉由全球互通微波存取(Worldwide Interoperability for Microwave Access；WIMAX)、無線區域網路Wi-Fi、車用行動通訊網路(Vehicular ad-hoc network；VANET)、專用短程通訊(Dedicated Short Range Communications；DSRC)、車聯網(V2X、V2I、V2V、V2E)等先進的無線通訊技術，增強行車安全性，並提供具成本效益的交通管理系統。
(三)感測技術(Sensing Technologies)：藉由光達、雷達、先進駕駛輔助系統、超聲波感測器，協助車輛與基礎設施之間的連接，可進行目標檢測、測繪地圖、道路監控、蒐集即時交通數據資料，避免車輛碰撞並適時地調整行車速度，而數據資料亦可作為分析之用。
二、智慧交通系統的資訊處理流程
(一)數據資料的收集：藉由自動車輛辨識器、GPS車輛定位器、感測器、車載診斷設備、攝影機來記錄與收集交通流量、監視資訊、行駛速度與時間、車輛數、位置等數據資料，並透過網路連接至伺服器，進一步地分析數據資料。
(二)數據資料的傳輸：藉由網路、紅外線之即時通訊傳輸，將硬體裝置收集到的數據資料進行處理，再送回交通管理中心或通知使用者。
(三)數據資料的分析：藉由人工智慧、機器學習、區塊鏈、大數據、邊緣運算技術，將硬體裝置收集到的數據資料進行資料清理(data cleaning)、資料合成(data synthesis)、邏輯分析(logical analysis)等數據處理，再提供使用者即時的觀點看法並預測交通狀況。
(四)智慧效能診斷：藉由分析所產生的觀點看法，幫助使用者做出決策，並判斷行駛時間、行車速度、最佳化行車路線。
資料來源
- Frost & Sullivan