人工智能在交通系统中的应用

现有关于基于人工智能（AI）的交通管理系统的研究利用了模糊逻辑、强化学习、深度神经网络和进化算法等技术，展示了 AI 改变交通领域的潜力。本文旨在回顾 AI 与交通管理的交叉领域。其涵盖的领域包括 AI 驱动的交通信号控制系统、自动距离和速度识别（例如在自动驾驶车辆中，以下简称 AV）、智能停车系统，以及利用实时捕获的数据来跟踪交通状况的智能交通管理系统（ITMS），还有使用 AI 进行交通相关的执法和监控。AI 在交通管理中的应用涵盖广泛的领域。这些领域包括但不限于：优化交通信号配时、预测特定区域的交通瓶颈、检测潜在事故和道路危险、准确管理突发事件、推进公共交通系统、开发创新型驾驶员辅助系统，以及通过简化路线和减少排放来最小化对环境的影响。AI 在交通管理中的益处也是多方面的。它们包括改进的交通数据管理、更合理的路线决策自动化、通过监控单车状况更轻松快捷地识别和解决车辆问题、减少交通拥堵和事故、更优的资源利用、减轻交通管理人员的压力、更高的道路安全性以及更好的应急响应时间。