什么是智能交通系統(tǒng)（ITS）？最佳定義來自歐洲電信標準協(xié)會：“智能交通系統(tǒng)（ITS）包括遠程信息處理和車輛中所有類型的通信，車輛之間（例如，車對車），以及車輛與固定位置（例如，車對基礎(chǔ)設(shè)施）之間的通信。然而，ITS不僅限于公路運輸 - 它們還包括將信息和通信技術(shù)（ICT）用于鐵路，水和航空運輸，包括導(dǎo)航系統(tǒng)。我們?nèi)绾螌崿F(xiàn)ITS的復(fù)雜愿景？必須解決幾個問題，包括實現(xiàn)上述通信和擁有適應(yīng)多式聯(lián)運的有效手段。該系統(tǒng)需要能夠消耗幾乎難以理解的數(shù)據(jù)量，并產(chǎn)生對旅行者有用的信息。這些信息需要以最有效的方式引導(dǎo)旅行者到達目的地，并與基礎(chǔ)設(shè)施互動，以促進緩解交通擁堵。它需要實時完成所有這些事情。

數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)，每個地方，/因此世界確實縮小了

我們經(jīng)常聽到世界正在萎縮。我們的意思是，由于高速交通方式的可訪問性和共享信息的能力顯著提高，世界人民比以往任何時候都更緊密地聯(lián)系在一起。公平地說，建立智能交通系統(tǒng)（ITS）是縮小世界的關(guān)鍵。

我們分享的信息是數(shù)據(jù)的融合。這些數(shù)據(jù)來自多個來源。我們每個人每天都會消耗大量的數(shù)據(jù)，但這只是每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的一小部分。事實上，一些估計將每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量放在5 EB左右。從這個數(shù)字的角度來看，國會圖書館中估計有5到20PB的各種格式的數(shù)據(jù)。我們每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量從250到1000倍，而且還將繼續(xù)增長。

根據(jù)麥肯錫全球研究所2011年的一項研究，到2015年，汽車行業(yè)將成為第二大數(shù)據(jù)生產(chǎn)者。如果我們將汽車與旅行和物流相結(jié)合，數(shù)據(jù)量將額外增長30%。這些數(shù)據(jù)大部分來自車內(nèi)的傳感器。隨著車輛具有更多的安全性和便利性功能，這一數(shù)字將顯著增長。當然，并非所有這些數(shù)據(jù)都在ITS中發(fā)揮作用，當然也不是原始傳感器數(shù)據(jù)。

汽車傳感器融合

單個傳感器提供一段數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)本身可能用于某些有限的目的，但是當我們在其他傳感器數(shù)據(jù)的上下文中考慮它時，我們能夠獲得一些關(guān)于性能或行為的見解，并且適當?shù)目刂瓶梢蕴岣呦到y(tǒng)性能。這稱為傳感器融合。

在當今的車輛中，傳感器融合的一個例子是牽引力控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)可檢測車輛上的車輪何時打滑，并調(diào)整發(fā)動機功率，并在必要時施加制動。但是，牽引力控制系統(tǒng)如何知道車輪何時打滑呢？如果依靠單個車輪的輪速傳感器進行檢測，這可能很困難。然而，不是一個傳感器，而是有多個傳感器，在大多數(shù)乘用車的情況下，每個車輪上都有一個傳感器。通過查看這些傳感器報告的測量值的差異，牽引力控制系統(tǒng)能夠確定何時以及需要減少多少發(fā)動機對車輪的功率以及是否需要制動。

傳感器融合為我們提供了車輛內(nèi)的一些重要分析功能。然而，如果我們止步于此，我們將錯過一些其他潛力，特別是當我們開始使用非車載系統(tǒng)時。

為傳感器系統(tǒng)增加智能

這就是信息融合發(fā)揮作用的地方。信息融合可以被視為減少不確定性的一種組合方法。來自各種來源的信息在共享上下文中收集和分析，以獲得進一步的洞察力并減少有關(guān)情況的不確定性。

這是一項非同小可的任務(wù)，但鑒于這能夠帶來什么的重要性，值得付出努力。在他們的論文“情境評估中的問題和挑戰(zhàn)”中，作者指出，信息融合提供了情境評估，情境評估涉及推導(dǎo)實體之間的關(guān)系，例如，對象狀態(tài)的聚合（即分類和位置）。

現(xiàn)在考慮一個情況評估的例子?？紤]到牽引力控制系統(tǒng)的行為，如果將這些信息以某種方式與有關(guān)環(huán)境空氣溫度或雨水傳感系統(tǒng)的信息相結(jié)合，那么就有可能對發(fā)生車輪打滑的情況進行一些評估。

如果環(huán)境空氣溫度傳感器報告溫度低于冰點，而ABS輪速傳感器報告打滑，則情況評估可能是該區(qū)域有冰。如果進行情境評估的人不是駕駛員，而是基于云的分析系統(tǒng)，從車輛接收實時遙測數(shù)據(jù)，那么評估功能就會得到改進。

現(xiàn)在，在地理圍欄區(qū)域內(nèi)可能有多個車輛報告車輪打滑，而不僅僅是一輛汽車報告車輪打滑。鑒于報告的發(fā)生次數(shù)具有統(tǒng)計意義，分析引擎可以高度自信地得出結(jié)論，該地區(qū)存在冰。這個基于云的系統(tǒng)現(xiàn)在可以以警報的形式將此信息推送給用戶，警告進入冰區(qū)區(qū)域的駕駛員。

擴大了范圍，基于云的系統(tǒng)現(xiàn)在也可以將此信息報告給運營中心。運營中心可以將此信息廣播到周邊地區(qū)道路上的數(shù)字標志，警告地理圍欄區(qū)域外的司機已經(jīng)檢測到冰，讓他們有機會在可能的情況下重新規(guī)劃路線。

這只是聯(lián)網(wǎng)車輛如何與ITS集成和支持的一個例子。

連接車輛

支持和擴展ITS功能所需的下一個關(guān)鍵部分是連接性。如今，許多車輛都存在連接性，但這通常用于導(dǎo)航和禮賓服務(wù)。車輛數(shù)據(jù)需要在車外提供給基礎(chǔ)設(shè)施。一旦完成，就可以實現(xiàn)許多目標。

如果檢測到碰撞（智能交通系統(tǒng)接收到的安全氣囊展開信號以及其他上下文遙測），ITS將能夠調(diào)度第一響應(yīng)者并開始自動重新路由交通。在發(fā)生意外的交通擁堵時，ITS可以自動調(diào)整交通燈間隔，以調(diào)整車輛通過擁堵區(qū)域的流量，并將備用路線信息直接發(fā)送到連接的車輛。

這些只是幾個例子，說明如果車輛更加互聯(lián)并提供車輛數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)什么。

安全設(shè)計

然而，這種連接性存在挑戰(zhàn)。其中最嚴重的是安全性。關(guān)于車輛被黑客入侵的宣傳很多。最初，所有入侵都需要對車輛進行物理訪問。現(xiàn)在有許多無線接入點進入車輛，增加了黑客的攻擊媒介。但目的何在呢？

黑客遠程控制車輛幾乎沒有價值。真正的價值在于使用不安全的連接點，如連接的車輛，作為進入基礎(chǔ)設(shè)施和后端系統(tǒng)的入口點。訪問單個車輛對黑客幾乎沒有好處，但是能夠影響數(shù)百或數(shù)千輛車輛，或者獲得對ITS的控制，可能會導(dǎo)致重大收益或重大痛苦。這些深遠的影響意味著必須從一開始就考慮安全性，而不是修補或?qū)⑵湟暈槭潞蟮南敕?。管理安全性會影響系統(tǒng)的許多方面，包括體系結(jié)構(gòu)和接口。采用安全分析中的最佳實踐并將其應(yīng)用于整個工程生命周期對于保持車輛和非車載系統(tǒng)的完整性至關(guān)重要。

其中一個最佳實踐是威脅建模。威脅建模提供了一種結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)安全威脅分類方法。威脅模型將：

識別潛在威脅和先決條件

對威脅進行分類和分組

確定安全措施對威脅的影響

確定要應(yīng)用緩解措施的區(qū)域

有不同類型的威脅模型，但在其關(guān)于汽車安全威脅的報告中［4］，NHTSA建議對汽車網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)采用復(fù)合方法。

另一個考慮因素是隱私。不可能保證車輛的完全安全，因為新的威脅將在車輛的整個生命周期中出現(xiàn)。因此，有必要采取措施確保即使實現(xiàn)了對車輛網(wǎng)絡(luò)的訪問，網(wǎng)絡(luò)上的信息也是安全的。這可以通過一種或多種方式進行管理。例如，對車輛內(nèi)和基礎(chǔ)設(shè)施的節(jié)點進行數(shù)據(jù)加密或身份驗證。

鑒于對安全性的需求以及集成兩個高度復(fù)雜的系統(tǒng)（聯(lián)網(wǎng)車輛和ITS）的挑戰(zhàn)，需要“系統(tǒng)中的系統(tǒng)”工程。系統(tǒng)工程系統(tǒng)處理不斷發(fā)展的程序的開發(fā)和操作。傳統(tǒng)的系統(tǒng)工程旨在優(yōu)化單個系統(tǒng)，而系統(tǒng)工程系統(tǒng)則旨在優(yōu)化各種相互作用的舊系統(tǒng)和新系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)，以滿足多個目標。通過采用系統(tǒng)級系統(tǒng)方法，可以創(chuàng)建一個集成的體系結(jié)構(gòu)，提供標準化的接口和必要的協(xié)議來解決安全問題，例如安全性。

需求管理

從事系統(tǒng)思維，在不同領(lǐng)域工作的工程師可以更容易地識別和理解這個系統(tǒng)系統(tǒng)中存在的相互依賴性和相互作用。將建模不僅應(yīng)用于安全性，還應(yīng)用于捕獲和闡述系統(tǒng)中這些元素的體系結(jié)構(gòu)、行為和通信，有助于與功能和法規(guī)要求的關(guān)聯(lián)。此外，所得到的模型在更高的抽象級別上提供了全面的視圖，從而可以更深入地理解系統(tǒng)。通過模型的仿真，可以可視化系統(tǒng)行為，以對系統(tǒng)規(guī)范進行初步驗證，并在實施之前避免潛在的沖突和陷阱。

對需求的嚴格管理也是成功的關(guān)鍵。跟蹤連續(xù)的需求變化，維護工件的歷史記錄，并識別可疑鏈接將確保需求和設(shè)計的完整性。使用電子表格幾乎不可能實現(xiàn)此功能。通過實施適當?shù)男枨蠊芾斫鉀Q方案，可以最好地實現(xiàn)這一目標。

成功的關(guān)鍵是工作在整個生命周期中以協(xié)作方式執(zhí)行。從需求分析，到轉(zhuǎn)化為需求、法規(guī)遵從性以及迭代分析和設(shè)計工作流程，工程師必須能夠無縫地共享信息。汽車本身的日益復(fù)雜化意味著原始設(shè)備制造商和供應(yīng)商之間的合作更加緊密?，F(xiàn)在，將這種協(xié)作需求擴展到汽車生態(tài)系統(tǒng)的邊界之外。提供基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和后端系統(tǒng)的實體必須參與。

如果采取相同的協(xié)作方法——文檔移交和工具導(dǎo)出和導(dǎo)入（通常會導(dǎo)致信息保真度的損失）——不僅各方將面臨同樣的挑戰(zhàn)，而且規(guī)模和復(fù)雜性的增長將加劇這種情況。在開發(fā)這些系統(tǒng)時采用的解決方案必須能夠?qū)崿F(xiàn)緊密協(xié)作、廣泛的可追溯性，并且必須進行擴展以滿足開發(fā)復(fù)雜集成系統(tǒng)的需求。此外，在系統(tǒng)上工作的人員必須能夠立即、實時地訪問成功設(shè)計它們所需的信息。

審核編輯：郭婷