“虹科”

对我们个人来说，在交通堵塞中浪费了宝贵的时间是烦恼的根源，也影响着我们的生活质量。 对国家来说，这给经济带来了相当大的影响，造成了巨额的经济损失。 员工们因为交通堵塞错过了上班时间，生产力下降了。 另外，由于燃料消耗量的增加、二氧化碳排放量的增加，环境污染越来越严重。 堵车是世界各地面临的课题，将激光雷达传感器集成到基础设施中，可以利用其准确的3d数据优化交通流量。

掌握更全面的交通状况

为什么会引起交通堵塞呢？ 这是因为人们偏向于用自己认为最方便的方式驾驶车辆。 例如，他们可能会超车或改变车道。 在他们看来，这些是最早到达目的地的最佳方法。 由于道路招聘者不知道他们是如何影响周围的交通的，所以司机们自己也不知道车会停下来，有可能引起3公里以内的交通堵塞。

在交通规划和控制中，为了优化交通流量，需要平衡每个人的行为。 这是我们必须意识到的一点。 处理方案是采取先发制人、分散的方法管理交通，提前全面了解交通状况。

通过GPS、摄像机和其他传感器获得完美的交通状况

结合各种技术可以得到完美的交通状况。 但是，如果仔细想想，就会发现其中一种技术不太适合智能基础设施:

全球定位系统/ S2/GPS/S2// S2// S2// S2// S2// S2// S2// S2// S2// S2/:/S2// /

GS可以跟踪道路招聘者的出行情况。 这项技术可以报告非常可靠的交通堵塞。 但是，行人和自行车骑车人没有安装gps。

摄像头和其他传感器可以整合到道路基础设施中监视交通状况，不需要像gps那样道路采用者配备设备来收集状况。 这样，可以将这些设备安装在信号灯、路灯或交通标志上，从而收集周围的环境新闻。 但是，也有明显的优缺点:

l照相机:/S2照相机

例如，照相机可以记录彩色图像，但在昏暗的环境中无法正常收集环境新闻。 另外，摄像机通常只捕获二维数据，收集三维数据是困难和挑战性的。 在个人数据的记录和保存方面，也可以看出摄像头在数据隐私保护方面存在不足。

l雷达:

雷达主要用于速度监测，也用于交通监测。 但是，雷达只能提供非常粗糙的图像。 该技术可以识别物体，但由于缺少细节数据，无法对物体进行分类。 例如，雷达数据不能信任地区分店的人和骑自行车的人。

激光雷达能够准确捕捉道路采用者，保持匿名性

激光雷达技术可以非常准确地区分所有不同的道路采用者。 这样的传感器提供详细可靠的三维新闻，以区别不同的道路招聘者。 虽然可以识别3d点云是行人还是骑乘者，但无法识别个人身份，这很好地保护了道路采用者的隐私。

此外，即使在恶劣的天气和环境条件下，激光雷达传感器也能收集可靠的新闻。 黑暗时、灰尘或雾多时等，不影响其检测。 除了位置和目的新闻外，传感器还可以记录速度新闻，有助于消除交通流量和堵车的原因。

固体技术将成为目前激光雷达问题的处理方案

高科技传感器目前主要用于自动驾驶行业，但目前可用的激光雷达传感器面临着昂贵、易发生故障的巨大挑战。 固体技术处理了这些问题。 在固体激光雷达中，激光偏转扫描环境的可动部件被免维护部件所代替。 因此，传感器更坚固耐用，价格也低，可以广泛应用于基础设施。

捕捉交通新闻有助于采取切实可行的措施

安装在基础设施中的激光雷达传感器可以实时提供交通是畅通还是停滞的当前交通状况的新闻。 事故还是道路工程？ 红绿灯处和人行横道的人行横道怎么样？

有了这些消息，可以实时采取以下措施，根据交通状况进行调整，优化交通流量。

·信号相位调整

·速度限制调整

·显示堵车警告

·提供重新规划路径的建议

·显示危险位置

将来，自动驾驶车会利用这些动态新闻，根据交通状况自动调整日程和路线。

以人为本的城市交通[/s2/]

在许多城市，“汽车友好城市”模式的影响至今仍历历在目。 虽然城市规划与汽车畅通化的目标是一致的，但城市中的许多交通理念仍然重视个人交通的自动化。 城市和交通规划必须关注越来越多的人。 居民、上班族和其他道路招聘者必须是最核心的，交通规划必须尽量安全、简单。 人行横道的设计必须更安全； 不要引起转弯事故； 必须为骑自行车的人留出足够的空区间……这样的措施还有很多。 在智能基础设施的帮助下，智能交通控制成为可能，激光雷达技术是其核心。