第1章　绪论

在现代高速发展的社会，汽车在人们的日常生活中扮演着重要的角色，甚至是出行必备品，这也是经济飞速发展和人们生活水平提高的必然结果。然而，城市道路上行驶的汽车越多，交通系统的压力就越大，当城市道路交通系统承受不住这样大的压力时，就可能出现交通拥堵，甚至是交通事故。久而久之，这些交通问题给人们的出行效率和生活质量造成巨大的影响。美国作为典型的发达国家，2012年年底拥有汽车2.4亿辆，是20年前的1.7倍；日本的汽车保有量为7400万辆，是1990年的3倍。我国的汽车产业也在不断发展，2013年年底已经拥有汽车1.37亿辆，是10年前的5.7倍。由此可见，国内外的交通形势都十分严峻。

图1-1是加州洛杉矶和北京的交通拥堵图，交通问题困扰着世界各国，由交通问题带来的多项损失也是巨大的。根据数据统计，20世纪90年代，机动车噪声给美国带来的损失就达到90亿美元，30年以后的今天，美国每年因为交通拥堵而造成的损失就达到1210亿美元，这是何等惊人的数字。英国的智能交通一直走在世界前列，每年因为交通拥堵而造成的损失竟然也高达43亿英镑。交通拥堵同样给日本带来了巨大的时间损失，如果将时间损失的数字折算成日元，那么每年要达到12300亿日元，又是一个惊人的数字。在我国的北京，一个智能交通走在我国前列的大城市，如果把每天因为交通拥堵而损失的时间换算成人民币，那么每天要达到32386.2万元。

交通拥堵还导致城市环境恶化，而城市环境的好坏与居民健康息息相关。有相关报告显示，交通拥堵造成的空气污染也导致居民出现呼吸道或脑血管疾病，每1000人中就会出现1人因空气污染而生病住院，甚至死亡。每年因交通拥堵带来的额外居民健康风险损失达到1.3亿元。

可见，如何避免拥堵和减少交通拥堵造成的影响，提高城市路网的通行能力，使出行者安全、便捷地到达目的地，已成为我国城市交通中亟待解决的问题。

交通拥堵产生的根本原因是交通供需不平衡，避免和减缓交通拥堵主要有两个途径：一是外延式途径，即增加基础设施投入，改造、新建道路和其他交通设施，从而扩大交通供给；二是内涵式途径，即应用智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS），减缓交通拥堵和提高路网的使用效率。

第一种途径虽然能有效缓解城市交通拥堵状况，改善了交通环境，提高了行车的安全性，第一，由于历史原因导致我国大城市的城市规划普遍不尽合理，改造现有道路任重道远，由于施工中涉及拆迁、居民安置等问题，这些费用逐年攀升，给政府带来不小的压力；第二，由于土地面积所限，城市内特别是城市中心区可供修建道路的空间越来越少，受到资源、环境的制约，不可能无限制地增加交通网络中的道路；第三，由于经济的发展必然带来出行的增加，而且交通设施的修建又诱发了大量新的交通需求，所以尽管上述措施在当时对改善城市交通状况确实发挥了很大的作用，但随着时间的推移，我国大中城市的交通问题又将日益严重起来，交通设施建设的增长难以赶上我国国民经济的快速发展而带来的交通需求的迅猛增长。因此增加基础设施投入，改造、新建道路和其他交通设施并不是解决交通问题的好办法。

智能交通系统，综合集成交通系统中的所有组成要素——出行者、车辆、道路、管理者，从需求管理入手，利用各种先进技术，从车辆管理、交通控制、信息传递的角度，走内外结合的道路，是解决交通问题行之有效的途径。“十五”期间，国家科技部将ITS列为“十五”重大专项，并确定北京、上海、天津、重庆、广州、深圳、济南、青岛、杭州、中山等城市作为ITS示范城市。可见把ITS技术运用到城市交通管理中将是未来我国城市交通管理的发展趋势，为治理城市交通问题提供了新思路。

“智能交通系统”是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子控制技术以及计算机处理技术等综合运用于整个地面运输管理体系，建立一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时的、准确的和高效的公路运输综合管理系统。实施智能交通系统工程不仅有利于提高交通的安全性、生产效率与效益，而且关系到土地资源和能源的合理运用、环境污染和噪声的改善乃至国民经济的持续稳定发展以及社会经济效益的全面提高，因而得到世界各国的普遍关注和高度重视。

随着智能交通系统在全世界的快速发展，也日渐暴露出一些问题：

（1）信息共享程度不高。通信系统和发布系统一般都是采用专用的设备，构筑在专用的系统上，信息的发布多采用单向传播，缺乏互动性。同时，传统交通系统的信息种类受限于系统的应用目的，信息来源封闭，种类单一。

（2）信息标准不统一。由于数据标准、系统接口不统一导致数据无法形成共享。

（3）交通信息数据是实时的海量动态数据，具有处理大量化、多样化、快速化等要求，而传统类型的数据处理远远不能满足要求。

云计算的应用则可以加强交通运输系统之间的信息共享，降低中心子系统的应用程序层和计算机设备层的耦合度，同时也能发挥分布式内存数据库的动态可扩展性，极大地提高了系统数据处理能力。