交通行业智能驾驶辅助系统研发方案

交通行业智能驾驶辅助系统研发方案TOC\o"1-2"\h\u16340第一章绪论 2199571.1研究背景 228561.2研究目的与意义 3198981.3研究内容与方法 317591第二章智能驾驶辅助系统概述 4235732.1智能驾驶辅助系统定义 4142502.2智能驾驶辅助系统分类 4153122.2.1驾驶辅助系统 4140452.2.2自动驾驶系统 427252.2.3安全预警系统 4282072.2.4舒适性辅助系统 5240322.3智能驾驶辅助系统发展现状 5233173.1技术研发 5279163.2产业链建设 538623.3政策支持 57943.4市场应用 513019第三章系统需求分析 5290863.1功能需求 5140653.2功能需求 6243433.3可靠性需求 6182923.4安全性需求 620578第四章系统设计 75694.1总体设计 737754.2硬件设计 7110664.3软件设计 7222964.4系统模块划分 814657第五章感知技术 8257065.1视觉感知技术 895245.2激光雷达感知技术 8139465.3超声波感知技术 9308255.4多传感器数据融合 916197第六章控制策略 10150816.1驾驶行为建模 10135076.2路径规划 10103886.3速度控制 10291766.4避障策略 113190第七章数据处理与分析 11269907.1数据预处理 11235167.1.1数据清洗 11318777.1.2数据整合 11140477.1.3数据归一化 11261767.2数据分析算法 12252207.2.1机器学习算法 1275397.2.2深度学习算法 12124517.2.3优化算法 12290647.3数据可视化 12113097.4数据安全与隐私保护 12323017.4.1数据加密 12216517.4.2数据脱敏 12137347.4.3访问控制 13187657.4.4安全审计 1332421第八章系统集成与测试 1338118.1硬件集成 1325068.1.1硬件选型 1384148.1.2硬件安装与调试 13256608.1.3硬件兼容性测试 13247068.2软件集成 13143348.2.1软件模块划分 13118598.2.2软件模块开发 13286468.2.3软件模块集成 14114318.3系统测试 14257038.3.1功能测试 14235048.3.2功能测试 1480738.3.3兼容性测试 1411978.4测试结果分析 14311758.4.1功能测试结果分析 14196108.4.2功能测试结果分析 1478478.4.3兼容性测试结果分析 1426144第九章系统应用与推广 14161999.1应用场景分析 14112139.2推广策略 15108139.3经济效益分析 1579609.4社会效益分析 1531604第十章总结与展望 162132510.1研究工作总结 162762710.2研究不足与改进方向 161965310.3智能驾驶辅助系统发展趋势 171856710.4研究前景展望 17第一章绪论1.1研究背景科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域中的应用日益广泛，交通行业作为我国国民经济的重要支柱，其智能化水平不断提高。智能驾驶辅助系统作为人工智能技术在交通领域的重要应用，旨在提高驾驶安全性、降低交通发生率、提升道路运输效率，已成为未来交通行业发展的必然趋势。我国智能驾驶辅助系统研究取得了显著成果，但与国际先进水平仍有一定差距。为推动我国交通行业智能驾驶辅助系统的发展，有必要对相关技术进行深入研究。1.2研究目的与意义本研究旨在对交通行业智能驾驶辅助系统进行系统性的研究，主要包括以下几个方面：（1）梳理现有智能驾驶辅助系统的研究成果，分析其在交通行业中的应用现状及发展趋势。（2）探讨智能驾驶辅助系统的关键技术，如感知、决策、控制等，为我国交通行业智能驾驶辅助系统研发提供理论支持。（3）结合我国交通行业实际情况，提出适用于我国交通环境的智能驾驶辅助系统研发方案。本研究具有以下意义：（1）有助于提高我国交通行业智能驾驶辅助系统的研发水平，推动交通行业智能化进程。（2）有助于提升我国交通安全性，降低交通发生率，减轻驾驶员疲劳程度。（3）有助于促进我国交通行业可持续发展，提高道路运输效率，降低能耗。1.3研究内容与方法本研究主要从以下几个方面展开研究：（1）研究内容本研究将首先对交通行业智能驾驶辅助系统的相关概念进行梳理，明确研究范围。在此基础上，重点研究以下内容：（1）智能驾驶辅助系统的发展历程及现状。（2）智能驾驶辅助系统的关键技术，包括感知、决策、控制等。（3）我国交通行业智能驾驶辅助系统的发展需求及挑战。（4）适用于我国交通环境的智能驾驶辅助系统研发方案。（2）研究方法本研究采用以下方法进行研究：（1）文献调研：通过查阅国内外相关文献，梳理智能驾驶辅助系统的研究现状及发展趋势。（2）实证分析：结合我国交通行业实际情况，分析智能驾驶辅助系统的应用需求及挑战。（3）模型构建：基于相关理论，构建适用于我国交通环境的智能驾驶辅助系统模型。（4）实验验证：通过实际道路测试，验证所提出的智能驾驶辅助系统模型的可行性和有效性。第二章智能驾驶辅助系统概述2.1智能驾驶辅助系统定义智能驾驶辅助系统是指在汽车行驶过程中，通过搭载先进的传感器、控制器、执行器以及计算机视觉、人工智能等信息技术，对车辆进行辅助驾驶、自动驾驶及安全预警等功能，以提高驾驶安全性、舒适性和效率的一套系统。该系统可以实时感知车辆周围环境，对道路状况、交通标志、行人等目标进行识别、跟踪和预测，从而为驾驶员提供有效的辅助决策。2.2智能驾驶辅助系统分类根据功能和应用场景的不同，智能驾驶辅助系统可分为以下几类：2.2.1驾驶辅助系统驾驶辅助系统主要包括自适应巡航控制系统（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动系统（AEB）、疲劳驾驶预警系统等。这些系统通过辅助驾驶员完成部分驾驶任务，降低驾驶员的疲劳程度，提高驾驶安全性。2.2.2自动驾驶系统自动驾驶系统可分为有条件自动驾驶和完全自动驾驶。有条件自动驾驶系统如特斯拉的Autopilot，可在特定场景下实现自动驾驶，但需要驾驶员随时接管。完全自动驾驶系统则无需驾驶员干预，可自主完成所有驾驶任务。2.2.3安全预警系统安全预警系统主要包括前方碰撞预警、车道偏离预警、盲区监测等。这些系统通过实时监测车辆周围环境，对潜在的交通进行预警，提醒驾驶员采取相应措施。2.2.4舒适性辅助系统舒适性辅助系统主要包括自动泊车系统、自适应空气悬架系统等。这些系统通过提高驾驶舒适性和便利性，为驾驶员提供更好的驾驶体验。2.3智能驾驶辅助系统发展现状我国科技水平的不断提高，智能驾驶辅助系统在近年来取得了显著的发展。以下为智能驾驶辅助系统发展现状的几个方面：3.1技术研发我国在智能驾驶辅助系统领域的技术研发取得了重要成果。例如，感知技术、决策控制技术、执行器技术等方面都有所突破，为智能驾驶辅助系统的实际应用提供了技术支持。3.2产业链建设智能驾驶辅助系统产业链逐渐完善，涵盖了传感器、控制器、执行器、软件算法等环节。一批具有核心竞争力的企业逐渐崛起，为智能驾驶辅助系统的发展提供了有力保障。3.3政策支持我国对智能驾驶辅助系统的发展给予了高度重视，出台了一系列政策措施，如《新能源汽车产业发展规划（20212035年）》等，为智能驾驶辅助系统的发展创造了良好的政策环境。3.4市场应用智能驾驶辅助系统在乘用车、商用车等领域得到了广泛应用。部分车型已实现自动驾驶功能，如特斯拉Model3、蔚来ES8等。技术的不断成熟，智能驾驶辅助系统的市场渗透率将进一步提高。第三章系统需求分析3.1功能需求本节主要阐述智能驾驶辅助系统的功能需求。系统需具备以下核心功能：（1）环境感知：系统应通过搭载的传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）实时感知车辆周围环境，包括道路状况、交通标志、行人和其他车辆等。（2）数据融合：系统需具备高效的数据融合能力，将来自不同传感器的数据进行整合，提高环境感知的准确性和可靠性。（3）决策制定：根据环境感知结果，系统应能够制定合适的行驶策略，包括路径规划、速度控制、避障等。（4）行为执行：系统需能够根据决策结果，通过车辆执行机构（如发动机、转向系统、制动系统等）实现对车辆的精确控制。（5）人机交互：系统应提供直观的人机交互界面，使驾驶员能够方便地监控系统的运行状态，并在必要时进行干预。（6）故障诊断与处理：系统需具备自我诊断功能，能够及时发觉并处理系统运行中的故障，保证系统稳定运行。3.2功能需求功能需求主要涉及系统的响应速度、计算能力、数据处理能力等方面：（1）实时性：系统应对环境变化做出快速响应，以满足实时控制的需要。（2）计算能力：系统应具备强大的计算能力，以保证对大量数据的快速处理和分析。（3）数据处理能力：系统应能够高效处理来自不同传感器的数据，保证数据处理的准确性和及时性。（4）系统兼容性：系统应具有良好的兼容性，能够与不同车型和不同硬件设备兼容。3.3可靠性需求可靠性需求包括系统的稳定性、故障率、可维护性等方面：（1）稳定性：系统在长时间运行中应保持稳定，不会因环境变化或系统老化而影响功能。（2）故障率：系统的故障率应尽可能低，保证系统的长期稳定运行。（3）可维护性：系统应易于维护和修复，以降低系统的停机时间。3.4安全性需求安全性需求是智能驾驶辅助系统的核心要求，包括：（1）数据安全：系统应具备强大的数据安全保护机制，防止数据泄露和非法篡改。（2）功能安全：系统应保证各项功能在异常情况下能够安全可靠地运行，避免造成交通。（3）故障安全：在系统发生故障时，应能够自动切换到安全模式，避免对车辆和乘客造成伤害。（4）环境适应性：系统应能够适应不同的道路和环境条件，保证在各种情况下都能保证安全行驶。第四章系统设计4.1总体设计本节主要阐述交通行业智能驾驶辅助系统的总体设计方案。本系统以实现智能驾驶辅助功能为核心，采用分布式架构，将系统分为感知层、决策层和控制执行层三个层次。感知层负责收集车辆周边环境信息，包括摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器数据；决策层对感知层收集到的数据进行处理，实现环境感知、目标识别、路径规划等功能；控制执行层根据决策层的指令，对车辆进行精确控制，实现自动驾驶辅助。4.2硬件设计本节主要介绍交通行业智能驾驶辅助系统的硬件设计。硬件系统主要包括传感器、控制器、执行器等部分。传感器部分包括摄像头、雷达、激光雷达等，用于收集车辆周边环境信息。控制器部分采用高功能计算平台，实现数据融合、决策和控制算法。执行器部分包括转向系统、制动系统等，用于实现车辆的精确控制。4.3软件设计本节主要阐述交通行业智能驾驶辅助系统的软件设计。软件系统主要包括以下几个模块：（1）数据采集与预处理模块：负责从传感器收集原始数据，并进行预处理，如数据同步、去噪等。（2）数据融合模块：将不同传感器收集到的数据进行融合，提高数据的准确性和可靠性。（3）环境感知模块：对融合后的数据进行处理，实现车辆周边环境的感知。（4）目标识别模块：识别车辆周边的目标，如车辆、行人、障碍物等。（5）路径规划模块：根据环境感知和目标识别结果，规划车辆的行驶路径。（6）控制策略模块：根据路径规划结果，控制指令，实现车辆的精确控制。（7）通信模块：实现与其他系统（如车联网、导航系统等）的通信。4.4系统模块划分本节主要对交通行业智能驾驶辅助系统进行模块划分，以便于系统的开发和维护。系统模块划分如下：（1）感知层模块：包括摄像头、雷达、激光雷达等传感器数据采集和处理。（2）决策层模块：包括数据融合、环境感知、目标识别、路径规划等算法实现。（3）控制执行层模块：包括转向系统、制动系统等执行器控制。（4）通信模块：包括与其他系统的通信接口和协议。（5）用户界面模块：包括系统参数设置、状态显示等用户交互界面。（6）系统集成与测试模块：包括系统集成、功能测试、功能测试等。第五章感知技术5.1视觉感知技术视觉感知技术是智能驾驶辅助系统中的关键技术之一。其主要依赖于图像处理和计算机视觉算法，实现对车辆周围环境的感知和解析。视觉感知技术主要包括以下几个方面：（1）车辆检测与跟踪：通过图像处理技术，对车辆进行检测和跟踪，以实现对前方车辆、周边车辆的位置和速度信息获取。（2）车道线识别：对道路上的车道线进行识别，为车辆提供准确的行驶轨迹。（3）交通标志识别：识别道路上的交通标志，为车辆提供行驶规则和限制信息。（4）行人检测：对道路上的行人进行检测，避免发生碰撞。5.2激光雷达感知技术激光雷达（Lidar）是一种利用激光脉冲测量距离的技术，具有高精度、高分辨率和强抗干扰能力。激光雷达感知技术主要包括以下几个方面：（1）三维环境建模：通过激光雷达获取的测距数据，实现对车辆周围环境的建模，为后续的路径规划和避障提供基础数据。（2）目标检测与跟踪：对激光雷达数据进行处理，实现对周边车辆、行人等目标的检测与跟踪。（3）障碍物检测与分类：识别道路上的障碍物，并对其进行分类，为车辆提供避障策略。5.3超声波感知技术超声波感知技术是一种利用超声波波速和反射原理来测量距离的技术。其主要应用于以下几个方面：（1）前方距离检测：通过超声波传感器测量与前方的障碍物距离，为车辆提供前方距离信息。（2）侧向距离检测：测量车辆与周边障碍物的侧向距离，避免发生刮擦。（3）倒车辅助：在倒车时，通过超声波传感器检测后方障碍物，为驾驶员提供倒车辅助信息。5.4多传感器数据融合多传感器数据融合技术是将多种传感器获取的信息进行整合和处理，以提高智能驾驶辅助系统的感知功能。其主要方法包括：（1）数据级融合：将不同传感器的原始数据直接进行融合，如将激光雷达和视觉感知的数据进行融合。（2）特征级融合：将不同传感器提取的特征进行融合，如将激光雷达的距离信息和视觉感知的形状信息进行融合。（3）决策级融合：将不同传感器得到的决策结果进行融合，如将激光雷达和超声波感知的障碍物检测结果进行融合。通过多传感器数据融合技术，可以实现以下目标：（1）提高感知准确性：融合不同传感器的信息，可以减少单传感器误差，提高感知准确性。（2）增强系统鲁棒性：多传感器数据融合可以降低系统对单一传感器的依赖，增强系统的鲁棒性。（3）优化系统功能：通过融合不同传感器的信息，可以优化系统功能，提高智能驾驶辅助系统的整体功能。第六章控制策略6.1驾驶行为建模驾驶行为建模是智能驾驶辅助系统的核心环节，旨在通过对驾驶员行为特征进行分析，实现对车辆行驶状态的预测与控制。本节主要从以下几个方面展开：（1）数据采集与处理：对车辆行驶过程中的各项数据（如速度、加速度、转向角、制动压力等）进行实时采集，并通过数据滤波、去噪等预处理方法，保证数据的准确性。（2）驾驶行为特征提取：对采集到的数据进行特征提取，包括时域特征、频域特征和时频特征等，以反映驾驶员的操作习惯和行为特点。（3）模型建立：根据提取的驾驶行为特征，采用机器学习、深度学习等方法，构建驾驶行为预测模型。模型需具备较高的泛化能力和实时性，以满足实际应用需求。（4）模型验证与优化：通过对比实际驾驶数据与模型预测结果，对模型进行验证和优化，提高预测精度。6.2路径规划路径规划是智能驾驶辅助系统的重要功能，旨在为车辆规划出一条安全、高效的行驶路径。本节主要讨论以下几个方面：（1）地图数据融合：将高精度地图、实时交通信息等数据融合，构建完整的道路网络模型。（2）路径搜索算法：采用启发式搜索、图论优化等方法，设计高效的路径搜索算法，以实现全局最优路径规划。（3）局部路径优化：针对实际行驶过程中可能出现的特殊情况，如道路拥堵、交通等，对全局路径进行局部调整，保证行驶安全。（4）路径跟踪控制：通过PID控制、模型预测控制等方法，实现车辆对规划路径的精确跟踪。6.3速度控制速度控制是智能驾驶辅助系统的重要组成部分，主要包括以下几个方面：（1）速度目标设定：根据道路限速、交通状况等因素，设定合理的速度目标。（2）速度预测与规划：通过车辆动力学模型、交通流模型等，预测未来一段时间内的速度变化，并制定相应的速度规划策略。（3）速度控制算法：采用PID控制、模型预测控制等方法，实现车辆速度的精确控制。（4）速度调整策略：根据实际行驶过程中遇到的道路、交通状况等变化，对速度进行动态调整，保证行驶安全。6.4避障策略避障策略是智能驾驶辅助系统的重要功能之一，旨在保证车辆在行驶过程中能够及时发觉并避让障碍物。本节主要讨论以下几个方面：（1）障碍物检测：通过雷达、摄像头等传感器，实现对前方道路障碍物的实时检测。（2）障碍物分类与识别：对检测到的障碍物进行分类和识别，如行人、车辆、固定物体等。（3）避障策略制定：根据障碍物类型、距离、速度等参数，制定合适的避障策略。（4）避障执行与调整：通过控制车辆转向、制动等动作，实现避障执行。同时根据实际情况对避障策略进行动态调整，保证行驶安全。第七章数据处理与分析7.1数据预处理7.1.1数据清洗在交通行业智能驾驶辅助系统的研发过程中，数据清洗是数据预处理的第一步。数据清洗主要包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。通过对原始数据进行清洗，保证数据的完整性和准确性，为后续的数据分析奠定基础。7.1.2数据整合数据整合是将来自不同来源、格式和结构的数据进行整合，形成一个统一的数据集。在交通行业智能驾驶辅助系统中，数据整合主要包括车辆数据、路况数据、环境数据等。通过数据整合，为后续的数据分析提供全面、多样的数据支持。7.1.3数据归一化数据归一化是将不同量纲的数据转换为同一量纲的过程。在交通行业智能驾驶辅助系统中，数据归一化有助于消除数据之间的量纲影响，提高数据分析的准确性。常用的归一化方法包括线性归一化、对数归一化等。7.2数据分析算法7.2.1机器学习算法在交通行业智能驾驶辅助系统中，机器学习算法是核心组成部分。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树（DT）等。这些算法能够对大量数据进行训练，从而实现对交通场景的识别、预测和优化。7.2.2深度学习算法深度学习算法在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。在交通行业智能驾驶辅助系统中，深度学习算法可以用于车辆检测、行人检测、道路场景理解等任务。常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。7.2.3优化算法优化算法是提高数据分析效果的关键。在交通行业智能驾驶辅助系统中，优化算法主要用于模型参数调整和算法优化。常用的优化算法包括梯度下降（GD）、牛顿法、拟牛顿法等。7.3数据可视化数据可视化是将数据分析结果以图形、图像等形式直观展示的过程。在交通行业智能驾驶辅助系统中，数据可视化有助于更好地理解数据和分析结果。常用的数据可视化方法包括散点图、折线图、柱状图、热力图等。7.4数据安全与隐私保护7.4.1数据加密为保证数据在传输和存储过程中的安全性，对数据进行加密是必要的。在交通行业智能驾驶辅助系统中，可以采用对称加密、非对称加密等多种加密算法对数据进行加密处理。7.4.2数据脱敏数据脱敏是对数据中的敏感信息进行隐藏或替换，以保护用户隐私。在交通行业智能驾驶辅助系统中，对涉及用户隐私的数据进行脱敏处理，可以有效降低数据泄露的风险。7.4.3访问控制访问控制是限制用户对数据的访问权限，保证数据安全。在交通行业智能驾驶辅助系统中，可以设置不同的用户角色和权限，对数据进行分级保护。7.4.4安全审计安全审计是对系统中的操作进行记录和监控，以便在发生安全事件时及时采取措施。在交通行业智能驾驶辅助系统中，通过安全审计可以了解系统的运行状况，及时发觉和防范潜在的安全风险。第八章系统集成与测试8.1硬件集成在交通行业智能驾驶辅助系统的研发过程中，硬件集成是关键环节。本节主要介绍硬件集成的方法与步骤。8.1.1硬件选型根据系统需求，选取具有高功能、高可靠性、易于维护的硬件设备。主要包括处理器、传感器、摄像头、显示器等关键部件。8.1.2硬件安装与调试按照设计图纸，将选定的硬件设备安装到指定位置。在安装过程中，需保证各部件之间的连接正确、可靠。安装完成后，对硬件设备进行调试，保证其正常工作。8.1.3硬件兼容性测试在硬件集成过程中，需对硬件设备进行兼容性测试，保证系统在各种工况下都能稳定运行。测试内容包括设备之间的接口兼容性、电源兼容性等。8.2软件集成软件集成是交通行业智能驾驶辅助系统研发的重要环节，主要包括以下内容：8.2.1软件模块划分根据系统需求，将软件划分为多个模块，如数据采集、数据处理、决策控制、人机交互等。每个模块负责实现特定的功能。8.2.2软件模块开发采用面向对象的设计方法，开发各软件模块。在开发过程中，遵循软件工程规范，保证代码的可读性、可维护性和可扩展性。8.2.3软件模块集成将开发完成的软件模块进行集成，实现系统级的功能。在集成过程中，需对模块之间的接口进行检查，保证数据传输的正确性和实时性。8.3系统测试系统测试是检验交通行业智能驾驶辅助系统功能的关键环节。本节主要介绍系统测试的方法与步骤。8.3.1功能测试对系统进行功能测试，保证各项功能正常运行。测试内容包括数据采集、数据处理、决策控制、人机交互等。8.3.2功能测试对系统的功能进行测试，包括实时性、稳定性、可靠性等方面。测试方法包括压力测试、负载测试等。8.3.3兼容性测试对系统在不同硬件、操作系统、网络环境下的兼容性进行测试，保证系统在各种工况下都能稳定运行。8.4测试结果分析在系统测试过程中，需要对测试结果进行分析，以便找出系统中存在的问题并进行优化。8.4.1功能测试结果分析分析功能测试结果，找出系统中存在的功能缺陷，针对性地进行优化和修复。8.4.2功能测试结果分析分析功能测试结果，找出系统中存在的功能瓶颈，通过优化算法、调整参数等方法提高系统功能。8.4.3兼容性测试结果分析分析兼容性测试结果，找出系统在不同环境下的兼容性问题，针对性地进行优化和调整。第九章系统应用与推广9.1应用场景分析智能驾驶辅助系统作为交通行业的重要创新成果，具有广泛的应用场景。以下为系统的主要应用场景：（1）城市公共交通：在城市公交、出租车、网约车等领域，智能驾驶辅助系统可提高行驶安全性，降低发生率，同时提高运营效率，减少能耗。（2）高速公路：在高速公路上，智能驾驶辅助系统可帮助驾驶员应对长时间驾驶的疲劳，降低交通风险，提高行驶舒适性。（3）货运物流：在货运物流领域，智能驾驶辅助系统可提高车辆行驶安全性，降低货物损坏风险，提高运输效率。（4）特种车辆：在消防、救护、警车等特种车辆上，智能驾驶辅助系统可提高行驶安全性，保证紧急任务的顺利完成。9.2推广策略为推动智能驾驶辅助系统在交通行业的广泛应用，以下推广策略：（1）政策引导：层面制定相关政策，鼓励和引导交通行业企业采用智能驾驶辅助系统。（2）技术研发：加强与高校、科研院所的合作，持续优化智能驾驶辅助系统，提高系统功能和稳定性。（3）市场推广：通过线上线下渠道，加大智能驾驶辅助系统的宣传力度，提高市场认知度。（4）产业链协同：与上下游企业建立紧密合作关系，共同推动智能驾驶辅助系统的研发、生产和应用。9.3经济效益分析智能驾驶辅助系统的应用将带来以下经济效益：（1）降低损失：系统可降低交通发生率，减少损失。（2）提高运营效率：系统有助于提高车辆行驶速度和行驶安全性，降低能耗，提高运营效率。（3）节省人力成本：智能驾驶辅助系统可在一定程度上替代驾驶员，降低人力成本。（4）延长车辆使用寿命：系统有助于减少车辆磨损，延长车辆使用寿命。9.4社会效益分析智能驾驶辅助系统的推广将带来以下社会效益：（1）提高交通安全性：系统可降低交通发生率，提高交通安全性。（2）缓解交通拥堵：系统有助于