交通诱导专利技术探究范文

一、交通诱导技术概况

当交通流量接近或超过道路的通行能力时就会发生交通拥堵现象，近年来兴起的智能交通技术能够极大地缓解交通拥堵，提高路网的使用效率，交通诱导技术作为智能交通的重要组成部分，其综合运用了检测、GIS、定位、导航、无线通信、计算机技术，对路网中运行的车辆根据当前路网的交通流量状况、天气状况及其它交通信息及车辆的目的地，经优化计算，为路网中每一台车辆提供最佳的行驶路线，其应用后可实现均衡各条道路上的交通量，缩短车辆的行驶时间或距离。

二、交通诱导技术发展状况

1交通诱导技术发展状况交通信息采集技术的发展状况交通信息是交通规划和交通管理的重要基础数据，交通信息采集技术是通过信息采集装置（如安装在道路上或车辆上的传感器、摄像头等，GPS卫星等）获取地理位置、交通流量、行车速度、道路状况、天气、停车信息、路网信息等动态交通信息的过程。交通信息采集有两种方式：固定式采集、移动式采集。固定式采集采用感应线圈、视频、声波、红外、地磁、微波等，这些技术应用都比较成熟，早在1938年爱立信电信就申请了通过线圈进行交通计数与控制的技术，但上述技术受环境、天气影响较大。近些年随着图像识别技术的发展，其识别的准确率越来越高，推动了在交通信息采集领域的应用，但图像的采集也受天气、环境等因素的影响，如DE19959828A1公开了通过摄像头获取包括道路上的信号和标记的图像，经计算机处理后可以通过语音向驾驶员报告信息或发出警告。由于视频检测技术的快速发展，我国申请主要集中于视频信息采集领域，但核心的图像处理算法和图像识别技术方面需要突破。为了克服这些问题，移动式采集技术得到了大力发展，特别是无人机采集、智能终端采集、浮动车采集技术，具体实现方式有卫星、车载终端传感器、车载/机载激光雷达、RFID等。通过浮动车上安置GPS采集时间、位置、速度等信息在现实生活中已经得到了广泛的应用。JPH10325869公开了与电子交通地图连接的行驶车道识别传感器系统，包括雷达传感器，GB2370706A公开了采用距离分辨率传感器如机载激光雷达获取距离路面边缘的距离等信息。通过检索专利库，中国申请人在无人机采集交通信息技术方面申请的专利所占比例较大，表明对此技术较重视，CN102436738A公开了基于无人机的交通监测装置，无人机配备有成像、定位、传输设备，采集地面交通视频及对应的时空信息，通过图像处理算法、聚类算法等处理技术获取车辆坐标及交通量、交通密度、速度等信息，其适用的区域范围广、成本低、采集效率高，但无人机采集的多为视频数据，数据量巨大，增加了后期处理的难度。

三、交通信息处理技术的发展状况

1交通信息预处理对采集得到的交通信息需要进一步处理以获取有用的数据，而在信息采集的过程中，由于各种随机因素的影响如天气变化、GPS等设备信号弱、传输数据错误等，会导致数据异常、数据丢失、数据漂移等情况。此时为了保证数据的准确度，降低对后续数据应用的影响，需要对采集的信息进行去噪。采集的原始数据，特别是视频类数据量非常大，影响传输效率，而原始数据中真正有用的数据并不多，由此需要对信息进行压缩或采样以提取出重要信息。最常用的数据去噪方法是阈值法，但同时也会过滤掉部分有用的数据，可作为初步过滤方法。JPH0410200A公开了通过图像处理算法提取车辆边缘的方法。美国的交通信息服务提供商INRIX针对交通数据预处理技术申请了多件专利，US2007208495A1公开了一种交通数据过滤采集方法，基于地理信息判断噪点信息并排除，对余下的信息进行采集以减少待分析的数据量。但判断噪点的规则需要根据历史数据确定，对不同道路并不具有通用性，不能随着交通状况的改变而自动改变。2.交通诱导信息预测交通诱导技术中的信息处理主要是预测交通流、速度、行程时间等参数，是进行交通规划的重要步骤。交通诱导信息预测是基于历史、现有的交通相关数据进行智能化计算来测定目标区域未来的交通信息。现有的预测方法主要有回归、移动平均、卡尔曼滤波、神经网络、支持向量机、多元回归、马尔科夫模型、模糊推理、灰色、贝叶斯。早期有申请通过历史统计曲线图来预测交通拥挤程度，如DE3128578A1，JPH11238194A提出了交通事故时根据位置、车道、交通状况预测交通拥挤情况，CN1661645A提出了根据行驶数据、预测的交通数据来预测到达目的地的时间，US2006055557A1提出了一种设置绿波带来预测交通信号灯的技术，CN103247177A提出了整合多种交通参数的大规模交通实时动态预测系统。随着交通信息采集精细化、完备化、实时化的趋势，对交通诱导信息预测的准确性、适用性、性能都有了更高的要求，预测方法也从单一预测发展到复合预测，同一种预测方法也不可能适用于短期、中期、长期预测，由此产生了预测结果评价技术，从准确性、花费等方面进行评价。

四、交通路径诱导技术的发展状况

从发展历程来看，交通诱导技术经历了从静态诱导到动态诱导的过程。1.静态诱导技术静态诱导技术的研究开始于20世纪60年代，其主要的方式是基于记录交通状况数据的历史数据库、地理信息系统、电子数字地图来进行路线引导，其只能实现简单的路径查询或根据历史经验进行路径规划，而交通量是实时变化的，用户的需求也是复杂多变的，因而静态诱导技术越来越不能满足用户的出行需求。GB1313912是美国Forney公司于1969年申请的一件关于交通控制系统的专利，其方案公开了根据起点、终点从路网信息中选择最优路径。动态诱导技术动态诱导技术通过使用通信技术获取实时交通状况相关的信息并用于计算最优路径。按计算最佳路径的装置是设置在车辆上还是交通信息中心，动态诱导系统可分为：中心式诱导系统、分布式诱导系统，中心式系统收集的交通信息更全，要求的服务器性能更高，还需要存储海量数据，若信息中心与车辆间通信不畅时则会影响诱导服务的效果。分布式系统可采集自身、周边或获取信息中心信息并计算路径，要求车辆上配备性能较好的计算机，车辆采集的信息存在数据不全面的问题，影响分析的准确性。近年还出现由非车载装置非信息中心装置来计算路径的技术。按路径的受益对象，动态诱导系统可分为：基于系统最优、基于用户最优，系统最优是考虑整个系统中所有用户的总出行花费最低，而用户最优则是考虑单一用户的总出行花费最低。系统最优是基于理想情况估算，实际情况中并不是所有用户都会按照诱导路径行驶，由此不能达到交通量均衡的效果，而用户最优是各个个体根据自身情况选择路径，不能把握整个路网的整体情况。为了解决上述问题近年来出现了系统与用户最优协同的诱导方法，另外还有交通量与信号灯协同的诱导方法。按总花费的类别，动态诱导系统可分为：基于最短路径、基于最短行程时间、基于最小花费。基于最短路径的诱导系统起步最早，发展也比较成熟，主要最常用的有Dijkstra和Floyd算法，在路网交通量不大时使用效果较好，交通量大时多个用户都选择最短路径可能还是会导致交通拥堵。JPH07248232是本田汽车公司于1994年申请的一件基于花费进行路径引导的专利，其方案公开了实际路径与规划路径有偏差时，若规划的返回路径的花费大于某一阈值则提醒用户不偏离原返回路径。US2012226435A是本田汽车公司于2012年申请的，公开了计算每条路径可能需要的燃油费用并选择费用最低的路径。按诱导考虑的因素可分为：单一诱导、协同诱导。以往的诱导方法多考虑单一因素，而路网交通信息实时变化，如基于花费最小且行驶时间较小的路径诱导，结合考虑多因素给用户提供更为准确的协同诱导将是未来发展的趋势。US2014340228A1是丰田公司申请的基于驾驶员注意力进行引导。JP2007178383A是爱信公司申请的根据车辆位置、推荐车道进行路径引导。随着交通诱导技术的发展，越来越多的高科技技术应用于诱导，如更具挑战性的自动驾驶技术，可用于数据采集及人机交互的可穿戴设备，海量数据处理及大数据分析技术。

五、专利申请分析

专利申请趋势分析显示了全球范围内在交通诱导技术领域的专利申请活动。从总体趋势看，1977~1994年间申请量几近于一致，1995~2000申请量缓慢增长，2001~2006年迎来了爆发式增长，2007－2015年申请量趋于平稳，主要原因是技术已经趋于成熟。2.申请国/地区分析对交通诱导技术专利申请国/地区进行分析，日本、美国、韩国欧洲是该领域的技术高度发展区域，在所有的专利申请中，日本在数量上占比达到了54%，是该领域专利申请量最大的国家，在交通路径诱导领域的技术优势也比较明显。该统计分析结果也与智能交通技术在各国的成熟程度相符，日本、美国、欧洲都是1970年左右开始对智能交通技术进行研究，积累了丰富的技术和经验。反观我国申请量主要集中在高校和研究所，国外和PCT申请量极少。中国直到1990年左右才有高等院校开始相关的研究，起步较晚。但近年来申请量稳步上升，由此可看出一方面说明越来越多的企业认为中国市场的重要性，提前进行专利布局，同时也说明了中国申请人意识到了专利保护的重要性，希望通过专利保护其技术。3.重要申请人分析对交通诱导技术专利重要申请人进行分析，如图3~4所示，排名靠前的申请人基本是各行业巨头，包括传统的整车制造厂商如丰田、尼桑、本田，汽车服务厂商如阿尔派、爱信、电装、博世，电子通讯行业厂商如日立、松下、三星、苹果。可以看出多个行业看好该领域未来的发展，同时传统汽车服务厂商、汽车制造商有更深厚的研发技术，占申请量的比率较大。统计该领域的申请人，其中绝大部分是国外申请人，而其中日本企业占绝大部分，表明日本企业在该领域有绝对的技术优势。国内申请人只有高校有部分零星申请，主要原因是国内还没有技术实力比较强的汽车制造商和服务商，短期还无法改变此局面。

六、结语

本文结合专利检索结果梳理了交通诱导技术各技术分支的发展状况，分析了专利申请趋势、申请国别分布及重要申请人，并针对重点专利从发明构思、要解决的技术问题、技术方案、技术效果及在技术发展过程中的意义进行了剖析。通过分析交通诱导技术专利，以期了解该领域的发展状况，实现高效准确的检索，准确评判该领域技术方案的创新水平。

作者：殷飞