当代计算型运输科学外文翻译资料

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当代计算型运输科学

Stephan Winter 、Xin Chen 、Bo Xu

摘要：这个特殊的课题包括了近来对计算运输科学的研究贡献，以及智能交通背后的科学。在我们的社论中，我们反映了这门科学的基本性质，和发展智能交通系统相关知识的意义。

关键词：计算运输科学，智能交通系统

１接近计算运输科学

关于计算运输科学的讲习班和研讨会已经成为过去几年的一个固定点。但是这个词并没有成为普通的名字，它仍然需要解释。计算运输科学已经被冠上智能交通系统背后的科学的特征。因此，更为普遍的术语为我们提供了一个论据。值得注意的是，它的重点是系统而不是科学。一个消歧也常见于信息系统和信息科学之间。直的注意的是，二十五年前，地理信息科学的信息研究是建立在地理信息系统的基础上的。从那时起，有大量的论文为了研究地理信息科学的核心基础，更具有争论的是计算运输科学的基础。然而，这并不是我们这篇论文想要发展的方向。

相反的，相对于系统的有形结构，和计算方法关联更紧密。传感器和（有形的）信息以及通讯技术，这是我们智能方面的代表。它证明了威瑟关于电脑消失于环境的观点，然后，当然它需要定义智能究竟是什么。图灵在智能方面的观点是一种互动行为：智能机器与人交互，通过这种方法，人们可以不再区分他究竟是在和机器还是和人在交易。图灵关于这种人工智能的测试标准一致影响到今天。然而，在图灵的标准中，认识评判者或者观察者，所以再人是聪慧的基础上，我们是否可以认为人类可以评判交通系统是否智能？

让我们将这个概念应用到交通运输系统中，并尝试一个有趣的映射：如果我们认为运输系统是默写可以观察行为的机器，与人互动，如果人们不确定这个系统是否被人或者机器所控制，那么这个系统可以被称为智能。举个例子，对于一个人类的司机来说，前方的自动驾驶车辆需要表现的像被人驾驶的一样。然而对于一个穿过街道的步行者来说，它需要表现的像是人类司机在观察一样，在研究界，虽然提出一个人类－电脑的议程十分重要，但是对没有对图灵标准进行明确的定义。因为交通中的互动被限制在行为中，人工智能的定义就被称为严格的图灵标准。

通过定义这样的机器与机器之间和机器与环境之间的互动方法。只要不能从人类观察者的角度出发，这种互动就不能称为智能。并且，车辆连接不能称之为传送智能运输系统，尽管它们是当代智能交通系统模型的基石。远程信息处理实现车辆连接都是关于行为：它包括车辆之间的沟通和协调，促进例如早期制度系统或车辆排列，以及车辆到基础设施的沟通和协调。

例如电子收费和协同交通灯控制。然而，它们并没有与人互动，因此并不能称为智能。

只有在远程信息处理保护人、促进车辆和其他事物的沟通，这样的行为可以被称为尚未出台的图灵测试。相比之下，上面提到的自主车辆，在理论上至少是允许车辆以其他形式与人互动的：包括协调和合作。如果人类和车辆使用同一种语言，那么车辆不仅仅需要反应解释一个人的行为和语言（自动车辆），而且需要通话对话做出反应。

因为这些人与智能机器或连接机器之间的互动是即时性的，所以他们必须使用普通口语。在日常决定作出时不管是类似于基于问的界面还是结构形式的对话框豆浆像与另一个人合作一样顺畅，让个人决定在威胁的情况下做出。唯一可以接受的互动模式是行为：运动和手势。上面的例子是针对车辆的运动行为，但是车辆也可以做出手势吗？

相互作用通过共同的语言对运输领域来说是一个特殊的挑战。在特殊运输系统的文本中，限制性交流将被标记时间和地点。尽管网络映射系统、汽车导航系统甚至关于时间地点搜索系统的发展，空间领域仍然有着艰难的挑战。

一个是人们运用介词的灵活性：在英语中十个常用单词里就有四个是介词，它们没有个都可以承载空间的意义。同一作者还写道：“不管他们的频率，即使是人类来说也是很难掌握的。”以及“一方面他们倡导精确的使用语言是十分重要的，另一方面他们又忽视了句法上的混杂和语义上的空洞。”

确定的挑战是缺乏准确的计算模型介词的适当解释。举个例子，火车站是否临近城市中心，完全取决于对话的语境。无论是在火车站的附近还是进入或者是在内部都是语境问题。目前为止，人工智能处理空间定性推理和表示，提出正常的模型的定性空间关系选择（拓扑、方位、相对方向和距离），以适合的推理，但不容易映射灵活介词这些正式定义的关系。

另一个挑战是共同语言中的方位参考使用。这些引用可以以各种形式给出，即使是相同的位置，例如名义上（地名），用白话（地名未知的系统），描述（地方类型的属性），或通过活动（“家”），更不用说由不同粒度。传统地名决议迅速卡住。此外，这些引用的地方管理与概念的对象是模糊的。

运输系统和人之间的沟通的这三个挑战令人惊讶的复杂，对于在谈话中参与的双方来说都是如此。只有表面上，他们似乎是自然语言理解和自然语言生成的挑战。隐藏涉及的挑战是系统操作并作出反应。因此，当汽车导航系统建议：“在下一个路口右转”，司机的座位上的人必须与他们自己的感知和概念化的环境相匹配的信息。它既不是正式约定什么是正确的，也不是什么概念的交集是。反之亦然，当司机要求：“带我去火车站对面的咖啡馆”系统来解决火车站司机指的是（潜在的会话上下文），什么咖啡馆acute;，在数据库中哪个候选可以看到对面的火车站，和什么工具（前门，附近的一个停车场，或推荐使用的公共汽车因为附近缺乏（便宜）的停车场，就像任何合理的人会做的事）。虽然这些例子仍然是传统的（未解决的），但是挑战只会在未来的应用中不断增加：哪一种语言将卡车司机他们的车辆之间的互动联系起来？人的驾驶和车辆之间的合作是一个适当的和安全的方式吗？他们将如何确定谁是负责什么？系统互动如何能支持流动人口（“城市，我必须在20分钟内工作”）

在这个阶段，应该明确的是计算运输科学是关于智能交通系统的基本挑战。然而，最后一个问题是值得解决的：为什么交通系统是“智能”？我们在这里称为智能的事物（没有进一步的定义），但不一定是聪明或者甚至是优越的？如果这个系统比我们更富有知识该怎样呢？法国人说：“例如，我们真的需要建立计算机犯拼写错误或偶尔添加号码不正确，如图林文章里写的那样，为去了让别人以为它他们是人吗？一个简单的模仿游戏中有关于选择提供方向的人的局限性的轶事很多，但仿效人类让他们以为机器是人类不是为智能交通系统的一个目标。所以，像法国人说的那样“建筑机械不会通过图灵测试，但可以以一个非常有意义的充满信息的方式与人的互动，”。然而，不幸的是，法国的说法已经失去了关于智能的明确定义。我们认为，相对于关于图灵测试的正确的理解是：一个限制的测试域的流动性，有限的直观和有意义的互动的人和系统支持安全，透明和高效的流动性。

用这种方式理解，图灵测试有助于指出计算运输科学的一个基本问题。图灵测试是一个提醒，世界上不存在没有人类参与的交通运输系统。智能交通系统领域允许系统之间的比较。它也最后：系统可以提供智能的解决方案给我，我承认有人比我更聪明。

２本专题的研究论文

张飞虎，格里安，丹尼尔克拉克和阿洛诺尔的文章，题为“基于对称测量的车路协同定位”，内容主要研究高精度定位是安全的自主驾驶的一个重要问题。作者认为交通场景中，车辆都配备了内部传感器的自我定位，并有车辆定位功能的外部传感器的基础设施，。在这种情况下，车辆基础设施通信可以用来提高定位精度，但是，随着履带车辆的数量的增加，相关联的测量数据与正确的车辆提出了一个显着的计算挑战。作者提出了一种利用对称测量方程滤波方案（中小企业）的合作定位避免了测量目标的关联，主要思想是定义对称的变换互相映射均匀的功能，从而有效地处理几个困难。在车辆基础设施方案中包括数据关联，带宽的限制和注册，外部传感器的配置。该方法是通过模拟和评价的结果表明，中小企业的滤波器产生比现有的两个方法即卡尔曼滤波和概率假设密度更高的定位精度（PHD）滤波器，并且大大减少了计算和通信成本。

张兵，高歌和刘柳的题为“对异构数据源的不确定位置数据融合研究的问题”，结合位置不确定性数据的GPS设备和路边传感器，作者提出了一个新的模型，称为熔珠（FB），可以捕捉移动的物体在这个设置时间的下落。该模型从现有完全基于GPS位置珠模型延伸。作者进一步发展的算法，解释了传统的时空范围查询和特殊的变种有关的对象的位置，对车道的道路段，这些算法有利于处理所谓的车道线查询，例如，“检索所有的车辆已经有超过90%的概率在公路段RS1过占道行驶不到50km／h和承载小于最大负荷的80%”。这样的查询的答案在应用程序相关的有效的流量管理以及调节交通灯的制度中发挥了重要作用，。作者评估所提出的方法的实际和合成数据的实验的利益价值。实验结果表明，所提出的方法可以减少假阳性的高达26%的真实数据，当与传统的珠的不确定性模型相比时，具有高达40%的合成数据集，

保罗威瑟，西蒙多米尼克施耐德，基弗，彼得，马丁共同著作的题目为“走向可持续流动行为的研究：对当地意识信息和通信技术的挑战”，阐述了如何感知位置的信息和通信技术（ICT）可以使新的交互式方法和参与的人变得更可持续。作者从技术和工程的角度来讨论这个问题的不同方面，基于概述的主要信息的过程中可以影响流动行为的观点。他们提出一个系统的调查研究的挑战。国家与艺术以及未来关于位置感知技术的研究，来制作有针对性的人民享受可持续的行为。调查开始于信息的需求分析的一些既定的行为的改变，以两个可持续性替换为客户分析和规划的方面，然后通过标识的开放目标检测计划和活动，基于活动性评分两个有效的可持续替换通信学报。作为建议调查结论的一个研究议程，以解决目标确定开放的挑战。

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