汽车行业自动驾驶技术与智能交通系统研发方案

汽车行业自动驾驶技术与智能交通系统研发方案TOC\o"1-2"\h\u10375第1章研发背景与意义 3189651.1自动驾驶技术发展现状 3282651.2智能交通系统需求分析 328194第2章研发目标与总体设计 4209362.1研发目标 4173032.2总体设计框架 521342.2.1自动驾驶技术研发 5231092.2.2智能交通系统研发 5306932.2.3系统集成与测试 5186752.2.4标准制定与推广 5275022.2.5产业化与商业化 618618第3章自动驾驶核心技术 644903.1感知技术与传感器选型 6184803.1.1感知技术概述 659933.1.2传感器选型 674043.2决策与规划技术 632753.2.1决策技术概述 6282013.2.2路径规划 6247183.2.3行为决策 624543.2.4速度规划 77083.3控制系统设计 770643.3.1控制系统概述 7246943.3.2纵向控制 7200923.3.3横向控制 7124043.3.4制动控制 725618第4章智能交通系统关键模块 7323454.1数据采集与处理 728324.1.1数据采集 785734.1.2数据处理 7314724.2交通信号控制 8248564.2.1信号控制策略 8156294.2.2信号控制系统 830934.3车联网通信技术 830014.3.1车联网通信协议 8179904.3.2车联网应用场景 8110374.3.3车联网安全性 815441第5章系统集成与测试 946075.1系统集成方案 9234965.1.1系统架构设计 9107265.1.2模块化集成 9228645.1.3接口设计与标准化 9269335.2测试场景与评价指标 9237535.2.1测试场景设置 9243675.2.2评价指标 9112115.3测试结果分析 9186875.3.1安全性分析 10115115.3.2稳定性分析 10164525.3.3响应时间分析 10130385.3.4系统功能分析 10221895.3.5驾驶员满意度分析 1013295第6章安全性与可靠性分析 10203806.1自动驾驶安全措施 10315906.1.1硬件冗余设计 10286736.1.2软件安全策略 1033176.1.3数据加密与隐私保护 10239946.1.4驾驶员监控系统 11278366.2智能交通系统可靠性评估 1149216.2.1系统架构可靠性分析 11242976.2.2关键设备可靠性分析 11208176.2.3网络通信可靠性评估 112256.2.4系统级故障诊断与恢复 1121216.3风险防范与应对策略 11287906.3.1风险识别与评估 11150196.3.2预防性维护策略 1166666.3.3应急预案与救援体系 11121376.3.4法规与标准制定 1119597第7章人工智能技术应用 12138997.1机器学习与深度学习 12273257.1.1机器学习 1263517.1.2深度学习 1228347.2计算机视觉与语音识别 12252987.2.1计算机视觉 1292607.2.2语音识别 12188787.3人工智能在自动驾驶中的应用案例 1245657.3.1自动驾驶泊车 12281917.3.2自动驾驶货车 13242597.3.3自动驾驶出租车 1321183第8章法规与标准体系建设 13250278.1国内外法规政策分析 13321868.1.1国内法规政策 13289258.1.2国外法规政策 1369598.2自动驾驶法规制定建议 13175028.2.1完善自动驾驶立法体系 13303238.2.2制定自动驾驶测试规范 13103638.2.3加强跨部门协作 1415298.2.4引导企业参与法规制定 14280108.3智能交通系统标准体系 14264388.3.1制定智能交通系统通用标准 1464878.3.2建立智能交通系统技术标准体系 14214138.3.3完善智能交通系统产品标准 14258338.3.4推动智能交通系统服务标准建设 1470428.3.5加强国际合作与交流 1430646第9章市场推广与产业应用 14260029.1市场需求与竞争分析 14197869.1.1市场需求 1561879.1.2竞争分析 15121889.2产业链上下游合作模式 15180479.2.1硬件供应商与汽车制造商合作 15230069.2.2软件开发商与汽车制造商合作 1522049.2.3互联网企业与汽车制造商合作 15120379.2.4与企业合作 1572489.3商业化应用案例 1624439.3.1自动驾驶出租车 16241769.3.2自动驾驶物流 1656819.3.3自动驾驶公交车 16263839.3.4智能交通系统 1631172第10章未来发展趋势与展望 161040310.1自动驾驶技术发展趋势 161695910.2智能交通系统创新方向 161259410.3汽车产业变革与机遇挑战 17第1章研发背景与意义1.1自动驾驶技术发展现状科技的飞速发展，自动驾驶技术作为汽车行业的核心技术之一，受到全球范围内的广泛关注。各国企业与研究机构纷纷加大在自动驾驶技术领域的投入，推动技术不断突破。目前自动驾驶技术已从最初的辅助驾驶阶段，逐步发展到部分自动驾驶和高度自动驾驶阶段。在我国，自动驾驶技术也得到了国家政策的大力支持，相关法规、标准及测试场建设不断完善，为自动驾驶汽车的研发与应用提供了有力保障。1.2智能交通系统需求分析智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，简称ITS）是指运用现代信息技术、通信技术、控制技术、计算机技术等手段，对传统交通系统进行智能化改造，以提高交通安全性、效率、舒适性和环保性。城市化进程的加快，汽车保有量的持续增长，交通拥堵、交通、空气污染等问题日益严重，智能交通系统的需求日益迫切。（1）提高道路运输效率：通过自动驾驶技术与智能交通系统的融合，实现车辆之间、车辆与基础设施之间的信息交互，优化交通流，提高道路运输效率。（2）降低交通发生率：自动驾驶技术具有更高的安全功能，可减少因驾驶员操作失误导致的交通。同时智能交通系统通过实时监测、预警和调度，有助于降低交通的发生率。（3）缓解城市交通拥堵：自动驾驶汽车可在道路上实现更高效的行驶，减少拥堵现象。智能交通系统可根据实时交通状况，为驾驶员提供最优出行方案，进一步缓解交通压力。（4）降低能源消耗和环境污染：自动驾驶汽车可优化驾驶策略，降低燃油消耗和尾气排放。同时智能交通系统有助于提高公共交通效率，引导绿色出行，减少私家车使用，从而降低环境污染。（5）促进产业发展：自动驾驶技术与智能交通系统的研发与应用，将带动汽车、交通、通信等产业的转型升级，推动产业链上下游企业协同发展，为经济增长注入新动力。自动驾驶技术与智能交通系统的研发具有重大的现实意义和广阔的市场前景。通过对相关技术的研究与开发，将为解决我国交通问题、促进产业发展提供有力支持。第2章研发目标与总体设计2.1研发目标针对汽车行业自动驾驶技术与智能交通系统的研发，本项目确立以下目标：（1）实现自动驾驶技术在复杂交通环境下的稳定运行，提高行驶安全性和舒适性。（2）构建一套高效的智能交通系统，实现车与车、车与基础设施之间的信息交互与协同控制，提升道路通行效率。（3）降低自动驾驶汽车的生产成本，推动自动驾驶技术的商业化进程。（4）制定相应的技术规范与标准，为自动驾驶技术与智能交通系统的推广与应用提供支持。2.2总体设计框架总体设计框架主要包括以下五个部分：2.2.1自动驾驶技术研发自动驾驶技术研发主要包括环境感知、决策规划、控制执行等模块的研发。具体如下：（1）环境感知：通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，实现对周围环境的感知，包括车辆、行人、交通标志等。（2）决策规划：结合环境感知信息，进行路径规划、速度规划、避障规划等，保证自动驾驶汽车在复杂交通环境下的稳定行驶。（3）控制执行：根据决策规划结果，对车辆进行加速、减速、转向等控制，实现自动驾驶。2.2.2智能交通系统研发智能交通系统研发主要包括车联网、交通信号控制、交通信息服务等模块的研发。具体如下：（1）车联网：实现车与车、车与基础设施之间的信息传输，提高道路通行效率，降低交通风险。（2）交通信号控制：通过智能算法，优化交通信号灯控制策略，减少交通拥堵。（3）交通信息服务：提供实时交通信息、导航服务、紧急救援等，为驾驶者提供便捷的出行体验。2.2.3系统集成与测试将自动驾驶技术与智能交通系统进行集成，开展实车测试与验证，保证系统功能的稳定与可靠。2.2.4标准制定与推广结合研发成果，制定相应的技术规范与标准，推动自动驾驶技术与智能交通系统在行业内的应用与推广。2.2.5产业化与商业化通过技术创新、产业链整合等手段，降低自动驾驶汽车的生产成本，推动产业化进程，实现商业化应用。同时为行业提供技术支持与服务，助力汽车产业转型升级。第3章自动驾驶核心技术3.1感知技术与传感器选型3.1.1感知技术概述自动驾驶汽车需对周围环境进行实时感知，以获取道路、车辆、行人等信息。感知技术主要包括环境感知、目标检测与识别、数据融合等。本节将重点阐述这些技术的基本原理及其在自动驾驶中的应用。3.1.2传感器选型针对自动驾驶汽车感知需求，本方案选用以下传感器：（1）激光雷达（LiDAR）：实现高精度、高分辨率的3D环境感知；（2）摄像头：获取丰富的2D图像信息，用于目标检测与识别；（3）毫米波雷达：提供车辆周围目标的距离、速度、方向等信息；（4）超声波传感器：检测车辆周围的近距离障碍物；（5）惯性导航系统（INS）：提供车辆精确的位姿信息。3.2决策与规划技术3.2.1决策技术概述自动驾驶汽车决策技术主要包括路径规划、行为决策、速度规划等，旨在根据感知信息为车辆提供最优行驶策略。3.2.2路径规划路径规划是根据车辆当前位置、目标位置及环境信息，一条从起点到终点的安全、高效行驶路径。本方案采用基于图搜索的路径规划方法，结合A、Dijkstra等算法进行路径规划。3.2.3行为决策行为决策是根据车辆周围环境及目标状态，选择合适的行为模式，如跟车、变道、超车等。本方案采用基于规则的行为决策方法，结合深度学习技术进行优化。3.2.4速度规划速度规划是根据前方道路状况、车辆功能及行驶目标，制定合理的速度策略。本方案采用PID控制、模型预测控制（MPC）等算法进行速度规划。3.3控制系统设计3.3.1控制系统概述自动驾驶汽车控制系统主要包括纵向控制、横向控制、制动控制等，实现对车辆行驶的精确控制。3.3.2纵向控制纵向控制主要实现对车辆的加速、减速控制。本方案采用PID控制、自适应控制等算法进行纵向控制。3.3.3横向控制横向控制主要实现对车辆转向的控制。本方案采用PID控制、鲁棒控制等算法进行横向控制。3.3.4制动控制制动控制主要实现对车辆制动力度的控制。本方案采用防抱死制动系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）等技术进行制动控制。第4章智能交通系统关键模块4.1数据采集与处理智能交通系统的核心基础是对交通数据的实时采集与高效处理。本节主要介绍数据采集与处理的关键技术及实现方法。4.1.1数据采集数据采集主要包括传感器部署、车辆信息收集和交通基础设施信息获取。传感器部署涵盖摄像头、雷达、激光雷达等设备，以实现对车辆、行人和道路环境的全面感知。车辆信息收集涉及车辆位置、速度、方向等动态数据，以及车辆类型、驾驶员信息等静态数据。交通基础设施信息获取则包括交通信号灯、道路标志、交通流量等信息。4.1.2数据处理数据处理主要包括数据预处理、数据融合和数据分析。数据预处理涉及数据清洗、数据同步和数据压缩等步骤，以提高数据质量。数据融合将多源数据整合为统一的数据格式，为后续分析提供支持。数据分析则利用机器学习、深度学习等技术挖掘数据价值，为智能交通系统提供决策依据。4.2交通信号控制交通信号控制是智能交通系统的重要组成部分，对提高道路通行能力、缓解交通拥堵具有关键作用。本节主要介绍交通信号控制的关键技术及实现方法。4.2.1信号控制策略信号控制策略包括固定周期控制、动态绿波控制、自适应控制等。固定周期控制根据预设的信号周期和相位进行控制；动态绿波控制根据实时交通流量调整信号配时，实现车辆在相邻路口的绿波通行；自适应控制则结合历史数据、实时数据和交通模型，动态调整信号配时，优化交通流。4.2.2信号控制系统信号控制系统包括硬件设施和软件平台。硬件设施包括信号灯、控制器、通信设备等；软件平台则负责实现信号控制策略，实现信号灯的智能控制。4.3车联网通信技术车联网通信技术是实现智能交通系统的关键技术之一，对提高道路安全性、提升交通效率具有重要意义。本节主要介绍车联网通信技术的关键技术和应用场景。4.3.1车联网通信协议车联网通信协议包括专用短程通信（DSRC）和蜂窝车联网（CV2X）等。DSRC主要应用于车辆与车辆、车辆与基础设施之间的短距离通信；CV2X则基于蜂窝网络，支持更广泛的通信场景，如车与车、车与人、车与网络等。4.3.2车联网应用场景车联网应用场景包括车辆碰撞预警、紧急救援、智能导航、交通信息服务等。这些应用场景的实现依赖于车联网通信技术，通过实时传输车辆、道路和环境信息，为驾驶员和交通管理系统提供决策支持。4.3.3车联网安全性车联网安全性是车联网通信技术的关键问题。本节主要介绍车联网安全性的解决方案，包括加密算法、认证机制、入侵检测等，以保证车联网通信的安全可靠。第5章系统集成与测试5.1系统集成方案5.1.1系统架构设计本章节主要阐述自动驾驶技术与智能交通系统集成的方案。在系统集成架构设计方面，采用分层设计原则，将整个系统划分为感知层、决策层、控制层和执行层四个层次。通过各层之间的协同工作，实现汽车自动驾驶与智能交通系统的融合。5.1.2模块化集成在系统集成过程中，采用模块化集成方式，将各个功能模块进行集成。主要包括：感知模块、决策模块、控制模块、通信模块、安全模块等。模块化集成有利于提高系统的可靠性和可维护性。5.1.3接口设计与标准化为提高系统间的兼容性，对各个模块之间的接口进行设计，并遵循相关标准。接口设计主要包括：硬件接口、软件接口和数据接口。同时对接口进行标准化处理，便于后续系统升级和扩展。5.2测试场景与评价指标5.2.1测试场景设置为保证系统集成与测试的全面性，选取具有代表性的测试场景，包括：城市道路、高速公路、拥堵路段、山区道路等。测试场景应涵盖各种交通状况，以验证系统在不同环境下的适应性和稳定性。5.2.2评价指标根据系统集成与测试的目的，制定以下评价指标：（1）安全性指标：包括碰撞概率、紧急制动次数、车道偏离次数等。（2）稳定性指标：包括车辆行驶稳定性、系统运行稳定性等。（3）响应时间指标：包括感知、决策、控制等环节的响应时间。（4）系统功能指标：包括计算能力、通信延迟、功耗等。（5）驾驶员满意度指标：通过调查问卷等方式，收集驾驶员对系统的满意度评价。5.3测试结果分析5.3.1安全性分析根据测试数据，系统在各种测试场景下表现出较高的安全性。碰撞概率低于行业规定标准，紧急制动次数和车道偏离次数较少，说明系统在保障行车安全方面具有较好的功能。5.3.2稳定性分析测试结果表明，系统在各类测试场景中表现稳定，车辆行驶稳定性和系统运行稳定性均满足预期要求。5.3.3响应时间分析系统在感知、决策、控制等环节的响应时间均达到行业先进水平，能够及时应对各种突发状况。5.3.4系统功能分析测试数据显示，系统集成后的计算能力、通信延迟和功耗等功能指标满足设计要求，具备较高的系统功能。5.3.5驾驶员满意度分析调查问卷结果显示，驾驶员对系统集成后的自动驾驶技术与智能交通系统具有较高的满意度，尤其在安全性、舒适性和便捷性方面表现出色。第6章安全性与可靠性分析6.1自动驾驶安全措施6.1.1硬件冗余设计自动驾驶汽车在硬件设计上采用冗余策略，保证关键组件如传感器、控制器等的可靠性。通过多传感器数据融合技术，提高车辆对周围环境的感知能力，降低单一传感器故障带来的风险。6.1.2软件安全策略在软件层面，采用模块化设计，保证各模块之间的独立性，降低故障传播的可能性。同时通过实时操作系统和故障诊断系统，对软件运行状态进行监控，发觉异常及时处理。6.1.3数据加密与隐私保护为防止数据泄露和恶意攻击，自动驾驶系统采用高强度加密算法，对通信数据进行加密处理。同时对用户隐私数据进行脱敏处理，保证用户信息安全。6.1.4驾驶员监控系统在自动驾驶模式下，驾驶员监控系统可实时监测驾驶员的生理状态，保证在紧急情况下，驾驶员能够及时接管车辆。6.2智能交通系统可靠性评估6.2.1系统架构可靠性分析从系统架构的角度，对智能交通系统进行可靠性评估，分析各子系统之间的依赖关系，优化系统结构，提高整体可靠性。6.2.2关键设备可靠性分析针对智能交通系统中的关键设备，如通信设备、控制器等，进行可靠性分析，保证其在恶劣环境下的正常工作。6.2.3网络通信可靠性评估针对智能交通系统中网络通信的可靠性，采用故障注入方法，评估网络在故障发生时的恢复能力，并提出相应的优化措施。6.2.4系统级故障诊断与恢复结合智能交通系统的特点，设计系统级故障诊断与恢复策略，保证在出现故障时，系统能够快速恢复正常运行。6.3风险防范与应对策略6.3.1风险识别与评估通过建立风险识别与评估体系，对自动驾驶汽车及智能交通系统可能存在的风险进行识别和评估，为风险防范提供依据。6.3.2预防性维护策略根据风险识别与评估结果，制定预防性维护策略，对关键设备进行定期检查和维护，降低故障发生的概率。6.3.3应急预案与救援体系针对可能发生的严重，制定应急预案，建立完善的救援体系，保证在紧急情况下，能够迅速展开救援工作。6.3.4法规与标准制定推动相关法规和标准的制定，规范自动驾驶汽车及智能交通系统的研发、生产和应用，保障道路交通安全。第7章人工智能技术应用7.1机器学习与深度学习在汽车行业，机器学习与深度学习技术为自动驾驶系统提供了强大的决策与学习能力。通过对大量数据的分析，自动驾驶车辆能够不断优化行驶策略，提高行驶安全性与效率。7.1.1机器学习机器学习技术在自动驾驶中主要应用于驾驶行为预测、路径规划以及车辆控制等方面。通过支持向量机、决策树等算法，自动驾驶系统能够实现对周围环境的有效感知，从而做出合理的驾驶决策。7.1.2深度学习深度学习技术在自动驾驶领域取得了显著的成果，如图像识别、语音识别等。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在自动驾驶系统中发挥着重要作用，有助于实现对复杂交通场景的理解与应对。7.2计算机视觉与语音识别计算机视觉与语音识别技术是自动驾驶系统中的重要组成部分，它们为车辆提供了与人类驾驶员相似的感知能力。7.2.1计算机视觉计算机视觉技术在自动驾驶中的应用包括：目标检测、车道线识别、交通标志识别等。通过采用深度学习算法，计算机视觉系统能够在复杂环境下实现对车辆周围目标的准确检测与识别。7.2.2语音识别语音识别技术在自动驾驶中的应用主要包括驾驶员语音命令识别和车载语音。通过采用麦克风阵列和深度学习算法，自动驾驶系统能够实现对驾驶员语音的准确识别与理解，提高驾驶员与车辆之间的交互体验。7.3人工智能在自动驾驶中的应用案例以下列举了几个典型的人工智能在自动驾驶中的应用案例。7.3.1自动驾驶泊车基于人工智能技术的自动驾驶泊车系统，能够实现对周边环境的感知、车位检测和路径规划。驾驶员只需在手机上操作，即可实现远程自动泊车。7.3.2自动驾驶货车人工智能技术在自动驾驶货车中的应用，主要包括编队行驶、自适应巡航和紧急制动等。这些技术有助于提高货车行驶的安全性、降低驾驶员疲劳程度，并提高运输效率。7.3.3自动驾驶出租车自动驾驶出租车利用人工智能技术实现车辆自主行驶、乘客识别和语音交互等功能。在未来，自动驾驶出租车有望为城市交通提供更为便捷、高效的出行选择。（本章完）第8章法规与标准体系建设8.1国内外法规政策分析8.1.1国内法规政策我国对自动驾驶及智能交通系统的发展给予了高度重视，制定了一系列法规政策以推动产业健康有序发展。在国家层面，发布了《中国制造2025》等相关政策文件，将智能网联汽车作为重点发展方向。在地方层面，各省市积极出台相关政策，支持自动驾驶测试及产业化发展。我国还制定了一系列标准规范，如《智能网联汽车道路测试管理规范》等，以保证自动驾驶技术的安全性和可靠性。8.1.2国外法规政策国外发达国家在自动驾驶法规政策方面的发展较早，形成了较为完善的法规体系。例如，美国加州、佛罗里达等州已通过立法，允许自动驾驶汽车在公共道路上进行测试。欧盟也发布了一系列指导性文件，如《欧洲自动驾驶发展路线图》等，旨在为成员国提供统一的技术标准和法规框架。日本、韩国等国家也纷纷出台相关政策，支持自动驾驶技术的发展。8.2自动驾驶法规制定建议8.2.1完善自动驾驶立法体系建立涵盖自动驾驶技术研发、测试、生产、销售等环节的法律法规体系。明确各环节的监管职责，保证自动驾驶汽车在各个阶段的安全性和合规性。8.2.2制定自动驾驶测试规范制定详细的自动驾驶测试规范，包括测试场地、设备、流程、数据记录等方面，保证测试过程的安全性、科学性和公正性。8.2.3加强跨部门协作建立跨部门协作机制，加强交通、公安、工信、科技等部门之间的沟通与协作，形成合力，共同推动自动驾驶法规政策及标准体系的建设。8.2.4引导企业参与法规制定鼓励企业积极参与自动驾驶法规的制定，充分借鉴企业技术研发成果和实践经验，提高法规政策的前瞻性和实用性。8.3智能交通系统标准体系8.3.1制定智能交通系统通用标准结合我国实际，研究制定智能交通系统通用标准，包括术语、符号、技术要求等，为智能交通系统的研发和应用提供基础支撑。8.3.2建立智能交通系统技术标准体系围绕自动驾驶、车联网、大数据等关键技术，建立智能交通系统技术标准体系，包括系统架构、接口规范、信息安全等方面。8.3.3完善智能交通系统产品标准针对智能交通系统产品，如智能车载终端、路侧设备等，制定相应标准，保证产品功能、可靠性和安全性。8.3.4推动智能交通系统服务标准建设研究制定智能交通系统服务标准，包括交通信息采集、处理、发布等环节，提升智能交通系统服务质量。8.3.5加强国际合作与交流积极参与国际标准化组织活动，借鉴国外先进经验，推动我国智能交通系统标准与国际接轨。同时加强与国际间的技术交流与合作，共同推动全球智能交通系统的发展。第9章市场推广与产业应用9.1市场需求与竞争分析自动驾驶技术与智能交通系统在汽车行业的深入发展，市场需求逐渐扩大，竞争态势也日趋激烈。本节将对自动驾驶技术与智能交通系统的市场需求及竞争现状进行分析。9.1.1市场需求（1）消费者需求：自动驾驶汽车能显著提高驾驶安全性、舒适性和便捷性，受到广大消费者的青睐。（2）政策需求：我国积极推动智能汽车产业发展，为自动驾驶技术与智能交通系统的市场推广提供了有力支持。（3）企业需求：汽车企业通过布局自动驾驶技术与智能交通系统，提升产品竞争力，拓展市场份额。9.1.2竞争分析（1）国内外企业竞争现状：国际巨头如特斯拉、谷歌等在自动驾驶领域具有先发优势，国内企业如百度、巴巴等也在加速布局，市场竞争激烈。（2）技术竞争：自动驾驶核心技术包括感知、决策和控制，企业间在技术层面展开激烈竞争。（3）产业链竞争：自动驾驶产业链涵盖硬件、软件、服务等多个环节，企业通过整合产业链资源，提高自身竞争力。9.2产业链上下游合作模式自动驾驶技术与智能交通系统的研发与应用需要产业链上下游企业的紧密合作。以下为几种典型的合作模式：9.2.1硬件供应商与汽车制造商合作硬件供应商提供传感器、控制器等关键零部件，汽车制造商负责集成和组装，双方共同推进自动驾驶汽车的研发与生产。9.2.2软件开发商与汽车制造商合作软件开发商提供自动驾驶算法、操作系统等，汽车制造商负责将这些软件应用于自家产品，共同提升自动驾驶技术水平。9.2.3互联网企业与汽车制造商合作互联网企业利用自身在大数据、云计算等方面的优势，与汽车制造商合作，共同打造智能交通系统。9.2.4