交通誘導(dǎo)專(zhuān)利技術(shù)探究范文
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當(dāng)交通流量接近或超過(guò)道路的通行能力時(shí)就會(huì)發(fā)生交通擁堵現(xiàn)象，近年來(lái)興起的智能交通技術(shù)能夠極大地緩解交通擁堵，提高路網(wǎng)的使用效率，交通誘導(dǎo)技術(shù)作為智能交通的重要組成部分，其綜合運(yùn)用了檢測(cè)、GIS、定位、導(dǎo)航、無(wú)線通信、計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)路網(wǎng)中運(yùn)行的車(chē)輛根據(jù)當(dāng)前路網(wǎng)的交通流量狀況、天氣狀況及其它交通信息及車(chē)輛的目的地，經(jīng)優(yōu)化計(jì)算，為路網(wǎng)中每一臺(tái)車(chē)輛提供最佳的行駛路線，其應(yīng)用后可實(shí)現(xiàn)均衡各條道路上的交通量，縮短車(chē)輛的行駛時(shí)間或距離。
二、交通誘導(dǎo)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
1交通誘導(dǎo)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r交通信息采集技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r交通信息是交通規(guī)劃和交通管理的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，交通信息采集技術(shù)是通過(guò)信息采集裝置（如安裝在道路上或車(chē)輛上的傳感器、攝像頭等，GPS衛(wèi)星等）獲取地理位置、交通流量、行車(chē)速度、道路狀況、天氣、停車(chē)信息、路網(wǎng)信息等動(dòng)態(tài)交通信息的過(guò)程。交通信息采集有兩種方式：固定式采集、移動(dòng)式采集。固定式采集采用感應(yīng)線圈、視頻、聲波、紅外、地磁、微波等，這些技術(shù)應(yīng)用都比較成熟，早在1938年愛(ài)立信電信就申請(qǐng)了通過(guò)線圈進(jìn)行交通計(jì)數(shù)與控制的技術(shù)，但上述技術(shù)受環(huán)境、天氣影響較大。近些年隨著圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，其識(shí)別的準(zhǔn)確率越來(lái)越高，推動(dòng)了在交通信息采集領(lǐng)域的應(yīng)用，但圖像的采集也受天氣、環(huán)境等因素的影響，如DE19959828A1公開(kāi)了通過(guò)攝像頭獲取包括道路上的信號(hào)和標(biāo)記的圖像，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理后可以通過(guò)語(yǔ)音向駕駛員報(bào)告信息或發(fā)出警告。由于視頻檢測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展，我國(guó)申請(qǐng)主要集中于視頻信息采集領(lǐng)域，但核心的圖像處理算法和圖像識(shí)別技術(shù)方面需要突破。為了克服這些問(wèn)題，移動(dòng)式采集技術(shù)得到了大力發(fā)展，特別是無(wú)人機(jī)采集、智能終端采集、浮動(dòng)車(chē)采集技術(shù)，具體實(shí)現(xiàn)方式有衛(wèi)星、車(chē)載終端傳感器、車(chē)載/機(jī)載激光雷達(dá)、RFID等。通過(guò)浮動(dòng)車(chē)上安置GPS采集時(shí)間、位置、速度等信息在現(xiàn)實(shí)生活中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。JPH10325869公開(kāi)了與電子交通地圖連接的行駛車(chē)道識(shí)別傳感器系統(tǒng)，包括雷達(dá)傳感器，GB2370706A公開(kāi)了采用距離分辨率傳感器如機(jī)載激光雷達(dá)獲取距離路面邊緣的距離等信息。通過(guò)檢索專(zhuān)利庫(kù)，中國(guó)申請(qǐng)人在無(wú)人機(jī)采集交通信息技術(shù)方面申請(qǐng)的專(zhuān)利所占比例較大，表明對(duì)此技術(shù)較重視，CN102436738A公開(kāi)了基于無(wú)人機(jī)的交通監(jiān)測(cè)裝置，無(wú)人機(jī)配備有成像、定位、傳輸設(shè)備，采集地面交通視頻及對(duì)應(yīng)的時(shí)空信息，通過(guò)圖像處理算法、聚類(lèi)算法等處理技術(shù)獲取車(chē)輛坐標(biāo)及交通量、交通密度、速度等信息，其適用的區(qū)域范圍廣、成本低、采集效率高，但無(wú)人機(jī)采集的多為視頻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量巨大，增加了后期處理的難度。
三、交通信息處理技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r
1交通信息預(yù)處理對(duì)采集得到的交通信息需要進(jìn)一步處理以獲取有用的數(shù)據(jù)，而在信息采集的過(guò)程中，由于各種隨機(jī)因素的影響如天氣變化、GPS等設(shè)備信號(hào)弱、傳輸數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)漂移等情況。此時(shí)為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，降低對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的影響，需要對(duì)采集的信息進(jìn)行去噪。采集的原始數(shù)據(jù)，特別是視頻類(lèi)數(shù)據(jù)量非常大，影響傳輸效率，而原始數(shù)據(jù)中真正有用的數(shù)據(jù)并不多，由此需要對(duì)信息進(jìn)行壓縮或采樣以提取出重要信息。最常用的數(shù)據(jù)去噪方法是閾值法，但同時(shí)也會(huì)過(guò)濾掉部分有用的數(shù)據(jù)，可作為初步過(guò)濾方法。JPH0410200A公開(kāi)了通過(guò)圖像處理算法提取車(chē)輛邊緣的方法。美國(guó)的交通信息服務(wù)提供商INRIX針對(duì)交通數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)申請(qǐng)了多件專(zhuān)利，US2007208495A1公開(kāi)了一種交通數(shù)據(jù)過(guò)濾采集方法，基于地理信息判斷噪點(diǎn)信息并排除，對(duì)余下的信息進(jìn)行采集以減少待分析的數(shù)據(jù)量。但判斷噪點(diǎn)的規(guī)則需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定，對(duì)不同道路并不具有通用性，不能隨著交通狀況的改變而自動(dòng)改變。2.交通誘導(dǎo)信息預(yù)測(cè)交通誘導(dǎo)技術(shù)中的信息處理主要是預(yù)測(cè)交通流、速度、行程時(shí)間等參數(shù)，是進(jìn)行交通規(guī)劃的重要步驟。交通誘導(dǎo)信息預(yù)測(cè)是基于歷史、現(xiàn)有的交通相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化計(jì)算來(lái)測(cè)定目標(biāo)區(qū)域未來(lái)的交通信息。現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法主要有回歸、移動(dòng)平均、卡爾曼濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、多元回歸、馬爾科夫模型、模糊推理、灰色、貝葉斯。早期有申請(qǐng)通過(guò)歷史統(tǒng)計(jì)曲線圖來(lái)預(yù)測(cè)交通擁擠程度，如DE3128578A1，JPH11238194A提出了交通事故時(shí)根據(jù)位置、車(chē)道、交通狀況預(yù)測(cè)交通擁擠情況，CN1661645A提出了根據(jù)行駛數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)的交通數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)到達(dá)目的地的時(shí)間，US2006055557A1提出了一種設(shè)置綠波帶來(lái)預(yù)測(cè)交通信號(hào)燈的技術(shù)，CN103247177A提出了整合多種交通參數(shù)的大規(guī)模交通實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。隨著交通信息采集精細(xì)化、完備化、實(shí)時(shí)化的趨勢(shì)，對(duì)交通誘導(dǎo)信息預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、適用性、性能都有了更高的要求，預(yù)測(cè)方法也從單一預(yù)測(cè)發(fā)展到復(fù)合預(yù)測(cè)，同一種預(yù)測(cè)方法也不可能適用于短期、中期、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，由此產(chǎn)生了預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)技術(shù)，從準(zhǔn)確性、花費(fèi)等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。
四、交通路徑誘導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r
從發(fā)展歷程來(lái)看，交通誘導(dǎo)技術(shù)經(jīng)歷了從靜態(tài)誘導(dǎo)到動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)的過(guò)程。1.靜態(tài)誘導(dǎo)技術(shù)靜態(tài)誘導(dǎo)技術(shù)的研究開(kāi)始于20世紀(jì)60年代，其主要的方式是基于記錄交通狀況數(shù)據(jù)的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、地理信息系統(tǒng)、電子數(shù)字地圖來(lái)進(jìn)行路線引導(dǎo)，其只能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的路徑查詢(xún)或根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行路徑規(guī)劃，而交通量是實(shí)時(shí)變化的，用戶的需求也是復(fù)雜多變的，因而靜態(tài)誘導(dǎo)技術(shù)越來(lái)越不能滿足用戶的出行需求。GB1313912是美國(guó)Forney公司于1969年申請(qǐng)的一件關(guān)于交通控制系統(tǒng)的專(zhuān)利，其方案公開(kāi)了根據(jù)起點(diǎn)、終點(diǎn)從路網(wǎng)信息中選擇最優(yōu)路徑。動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)技術(shù)動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)技術(shù)通過(guò)使用通信技術(shù)獲取實(shí)時(shí)交通狀況相關(guān)的信息并用于計(jì)算最優(yōu)路徑。按計(jì)算最佳路徑的裝置是設(shè)置在車(chē)輛上還是交通信息中心，動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)系統(tǒng)可分為：中心式誘導(dǎo)系統(tǒng)、分布式誘導(dǎo)系統(tǒng)，中心式系統(tǒng)收集的交通信息更全，要求的服務(wù)器性能更高，還需要存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，若信息中心與車(chē)輛間通信不暢時(shí)則會(huì)影響誘導(dǎo)服務(wù)的效果。分布式系統(tǒng)可采集自身、周邊或獲取信息中心信息并計(jì)算路徑，要求車(chē)輛上配備性能較好的計(jì)算機(jī)，車(chē)輛采集的信息存在數(shù)據(jù)不全面的問(wèn)題，影響分析的準(zhǔn)確性。近年還出現(xiàn)由非車(chē)載裝置非信息中心裝置來(lái)計(jì)算路徑的技術(shù)。按路徑的受益對(duì)象，動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)系統(tǒng)可分為：基于系統(tǒng)最優(yōu)、基于用戶最優(yōu)，系統(tǒng)最優(yōu)是考慮整個(gè)系統(tǒng)中所有用戶的總出行花費(fèi)最低，而用戶最優(yōu)則是考慮單一用戶的總出行花費(fèi)最低。系統(tǒng)最優(yōu)是基于理想情況估算，實(shí)際情況中并不是所有用戶都會(huì)按照誘導(dǎo)路徑行駛，由此不能達(dá)到交通量均衡的效果，而用戶最優(yōu)是各個(gè)個(gè)體根據(jù)自身情況選擇路徑，不能把握整個(gè)路網(wǎng)的整體情況。為了解決上述問(wèn)題近年來(lái)出現(xiàn)了系統(tǒng)與用戶最優(yōu)協(xié)同的誘導(dǎo)方法，另外還有交通量與信號(hào)燈協(xié)同的誘導(dǎo)方法。按總花費(fèi)的類(lèi)別，動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)系統(tǒng)可分為：基于最短路徑、基于最短行程時(shí)間、基于最小花費(fèi)。基于最短路徑的誘導(dǎo)系統(tǒng)起步最早，發(fā)展也比較成熟，主要最常用的有Dijkstra和Floyd算法，在路網(wǎng)交通量不大時(shí)使用效果較好，交通量大時(shí)多個(gè)用戶都選擇最短路徑可能還是會(huì)導(dǎo)致交通擁堵。JPH07248232是本田汽車(chē)公司于1994年申請(qǐng)的一件基于花費(fèi)進(jìn)行路徑引導(dǎo)的專(zhuān)利，其方案公開(kāi)了實(shí)際路徑與規(guī)劃路徑有偏差時(shí)，若規(guī)劃的返回路徑的花費(fèi)大于某一閾值則提醒用戶不偏離原返回路徑。US2012226435A是本田汽車(chē)公司于2012年申請(qǐng)的，公開(kāi)了計(jì)算每條路徑可能需要的燃油費(fèi)用并選擇費(fèi)用最低的路徑。按誘導(dǎo)考慮的因素可分為：?jiǎn)我徽T導(dǎo)、協(xié)同誘導(dǎo)。以往的誘導(dǎo)方法多考慮單一因素，而路網(wǎng)交通信息實(shí)時(shí)變化，如基于花費(fèi)最小且行駛時(shí)間較小的路徑誘導(dǎo)，結(jié)合考慮多因素給用戶提供更為準(zhǔn)確的協(xié)同誘導(dǎo)將是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。US2014340228A1是豐田公司申請(qǐng)的基于駕駛員注意力進(jìn)行引導(dǎo)。JP2007178383A是愛(ài)信公司申請(qǐng)的根據(jù)車(chē)輛位置、推薦車(chē)道進(jìn)行路徑引導(dǎo)。隨著交通誘導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的高科技技術(shù)應(yīng)用于誘導(dǎo)，如更具挑戰(zhàn)性的自動(dòng)駕駛技術(shù)，可用于數(shù)據(jù)采集及人機(jī)交互的可穿戴設(shè)備，海量數(shù)據(jù)處理及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
五、專(zhuān)利申請(qǐng)分析
專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)分析顯示了全球范圍內(nèi)在交通誘導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)活動(dòng)。從總體趨勢(shì)看，1977~1994年間申請(qǐng)量幾近于一致，1995~2000申請(qǐng)量緩慢增長(zhǎng)，2001~2006年迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，2007－2015年申請(qǐng)量趨于平穩(wěn)，主要原因是技術(shù)已經(jīng)趨于成熟。2.申請(qǐng)國(guó)/地區(qū)分析對(duì)交通誘導(dǎo)技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)國(guó)/地區(qū)進(jìn)行分析，日本、美國(guó)、韓國(guó)歐洲是該領(lǐng)域的技術(shù)高度發(fā)展區(qū)域，在所有的專(zhuān)利申請(qǐng)中，日本在數(shù)量上占比達(dá)到了54%，是該領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)量最大的國(guó)家，在交通路徑誘導(dǎo)領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)也比較明顯。該統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果也與智能交通技術(shù)在各國(guó)的成熟程度相符，日本、美國(guó)、歐洲都是1970年左右開(kāi)始對(duì)智能交通技術(shù)進(jìn)行研究，積累了豐富的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。反觀我國(guó)申請(qǐng)量主要集中在高校和研究所，國(guó)外和PCT申請(qǐng)量極少。中國(guó)直到1990年左右才有高等院校開(kāi)始相關(guān)的研究，起步較晚。但近年來(lái)申請(qǐng)量穩(wěn)步上升，由此可看出一方面說(shuō)明越來(lái)越多的企業(yè)認(rèn)為中國(guó)市場(chǎng)的重要性，提前進(jìn)行專(zhuān)利布局，同時(shí)也說(shuō)明了中國(guó)申請(qǐng)人意識(shí)到了專(zhuān)利保護(hù)的重要性，希望通過(guò)專(zhuān)利保護(hù)其技術(shù)。3.重要申請(qǐng)人分析對(duì)交通誘導(dǎo)技術(shù)專(zhuān)利重要申請(qǐng)人進(jìn)行分析，如圖3~4所示，排名靠前的申請(qǐng)人基本是各行業(yè)巨頭，包括傳統(tǒng)的整車(chē)制造廠商如豐田、尼桑、本田，汽車(chē)服務(wù)廠商如阿爾派、愛(ài)信、電裝、博世，電子通訊行業(yè)廠商如日立、松下、三星、蘋(píng)果。可以看出多個(gè)行業(yè)看好該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展，同時(shí)傳統(tǒng)汽車(chē)服務(wù)廠商、汽車(chē)制造商有更深厚的研發(fā)技術(shù)，占申請(qǐng)量的比率較大。統(tǒng)計(jì)該領(lǐng)域的申請(qǐng)人，其中絕大部分是國(guó)外申請(qǐng)人，而其中日本企業(yè)占絕大部分，表明日本企業(yè)在該領(lǐng)域有絕對(duì)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。國(guó)內(nèi)申請(qǐng)人只有高校有部分零星申請(qǐng)，主要原因是國(guó)內(nèi)還沒(méi)有技術(shù)實(shí)力比較強(qiáng)的汽車(chē)制造商和服務(wù)商，短期還無(wú)法改變此局面。
六、結(jié)語(yǔ)
本文結(jié)合專(zhuān)利檢索結(jié)果梳理了交通誘導(dǎo)技術(shù)各技術(shù)分支的發(fā)展?fàn)顩r，分析了專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)、申請(qǐng)國(guó)別分布及重要申請(qǐng)人，并針對(duì)重點(diǎn)專(zhuān)利從發(fā)明構(gòu)思、要解決的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)方案、技術(shù)效果及在技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的意義進(jìn)行了剖析。通過(guò)分析交通誘導(dǎo)技術(shù)專(zhuān)利，以期了解該領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的檢索，準(zhǔn)確評(píng)判該領(lǐng)域技術(shù)方案的創(chuàng)新水平。
作者：殷飛
