在下述的內容中，小編將會對智能交通的相關消息予以報道，如果智能交通或者說智慧交通是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、智能交通與傳感器

在市場情況不是很平穩(wěn)，增長不是很快速的情況下，每一個企業(yè)都在思考如何提高生產效率。在機械化日益普及的今天，機器的動力不是電就是燃油，智能交通會在效率提升上大做文章。因此，能夠幫助車輛提高生產效率的智能位置傳感器將會有廣闊的發(fā)展前景。

此外，地區(qū)的基礎設施建設需求是帶動傳感器增長不容忽視的力量。盡管目前中國經濟處于溫和發(fā)展時期，但是隨著城鎮(zhèn)化步伐的加快，國內交通等基礎設施建設將如雨后春筍般崛起，進而促使自動化產品和解決方案處于快速增長階段。尤其是在發(fā)展智慧城市的時代背景下，傳感器作為自動化產品的一部分將擁有非常廣闊的市場。

傳感器技術發(fā)展整體呈現高精度、微型化、集成化、數字化、聲表面波傳感器、微加工技術等特點。同時還將朝著加速開發(fā)新型材料、高可靠性、寬溫度范圍、微功耗及無源化的方向發(fā)展。多傳感器信息融合;MEMS技術進一步的發(fā)展;敏感材料與智能材料系統(tǒng)的應用;納米機械裝置和傳感器、化學傳感器等新傳感器的不斷涌現，未來傳感器產業(yè)將終將發(fā)成成為網絡化傳感器趨向。

二、智能交通之基于模型的實時決策支持

通過上面的介紹，想必大家對傳感器在智能交通中發(fā)揮的作用已經具備了一定的認識。這部分，我們來看看智能交通中的決策支持。

決策支持工具應提供定制化的關鍵評估指標，使得系統(tǒng)管理者可以快速的評估城市的交通運行質量。可以提供交通狀況的計算結果用于自適應交通控制系統(tǒng)，以提高檢測器數據丟失或損壞導致的影響。

為了提高穩(wěn)定性，有必要使得所有的交通控制、交通建模和交通工程相關的軟件使用同一個路網模型，這樣任何路網中的修改只需要操作一次。如果不同的軟件程序使用不同的供給模型的話，后期維護的成本和系統(tǒng)的穩(wěn)定性都將受到影響。因此關鍵是所有定義的供給模型都只需被定義一次即可同時用于多個軟件平臺中。

用于決策支持的基于模型的預測工具需要至少每5分鐘更新一次，才能幫助系統(tǒng)管理者更好的得出問題的決策。預測結果需要至少覆蓋未來30分鐘內的交通演變，才能有助于分析交通問題的傳播情況。

預測本身需要考慮到已知的道路施工情況和交通事故。這意味著實時的宏觀模型需要在空間和時間上連續(xù)性的傳播由于事故或其他事件導致的交通瓶頸。

基于模型的預測需要來源于一個主路網，該路網必須包含采集的歷史數據，對于一個幾百萬人口的城市來說，可以每5分鐘預測至少300個交叉口和3000公里道路路網。

為了保證此類規(guī)模的路網可以進行快速的預測計算，實時模型必須為宏觀模型。當公交與私人小汽車共享路徑時，那么預測需要包含公交車輛的預計到達時間。

交通預測必須考慮到現有的檢測器數據。這意味著預測方法可以將現有模型擴展到預測層面，并且當前檢測的交通流量必須準確輸入到模型中。因此，不能簡單地將前一分鐘采集到數據與歷史趨勢數據進行對比，然后加載類似情況下的OD矩陣(從最接近的離線模型)，最后使用當前交通的通行狀態(tài)運行路網仿真。這樣創(chuàng)建的模型往往不能真實反映實際情況。系統(tǒng)應該盡可能使用公開的標準和協(xié)議，這使得系統(tǒng)具有更好的擴展性和兼容性。

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