智能交通算法架构“感知层 - 决策层 - 控制层 - 通信层”核心算法清单

目标检测

YOLO（v8/v9）

实时车辆、行人、障碍物识别（如路口监控）

优点：速度快（30-60fps），适合实时场景；缺点：小目标（如非机动车）检测精度较低

百度 Apollo、滴滴自动驾驶车辆的实时环境感知

目标检测

Faster R-CNN

高精度行人、信号灯状态识别（如校园 / 小区低速场景）

优点：精度高（mAP≥85%），支持小目标检测；缺点：速度慢（5-10fps），不适合高速场景

深圳交警 “智慧路口” 行人闯红灯预警系统

轨迹预测

LSTM（长短期记忆网络）

短距离（3 秒内）车辆轨迹预测（如城市拥堵路段）

优点：擅长捕捉时间序列依赖，适配低速场景；缺点：长距离预测易出现 “漂移”

上海虹桥枢纽车辆跟驰轨迹预测系统

轨迹预测

Transformer

长距离（5 秒内）多车交互轨迹预测（如高速汇入口）

优点：能捕捉多目标交互关系，长距离预测精度高；缺点：算力消耗大

特斯拉 Autopilot 高速场景轨迹规划模块

数据融合

卡尔曼滤波

摄像头 + 毫米波雷达数据融合（如雨天 / 夜间场景）

优点：实时性强，能过滤噪声；缺点：仅适配线性运动场景

多数车企 L2/L3 级自动驾驶的环境感知模块

数据融合

联邦学习

多路口、多车企数据协同训练（保护数据隐私）

优点：不泄露原始数据，提升全局模型精度；缺点：通信成本高，训练周期长

杭州 “城市数据大脑” 跨区域交通流量预测

路径规划

A* 算法

单车辆短途最优路径推荐（如市区通勤）

优点：计算速度快，能找到最优解；缺点：不考虑实时交通流变化

高德 / 百度地图 “实时避堵” 路径推荐

路径规划

Dijkstra 算法

多车辆全局路径协同（如物流车队调度）

优点：支持多起点多终点规划，全局最优；缺点：计算复杂度高，不适合大规模场景

京东物流 “智能车队” 跨城路径调度系统

信号控制

强化学习（RL）

动态调整路口信号灯时长（如早晚高峰）

优点：能自适应交通流变化，提升通行效率；缺点：需大量数据训练，初期不稳定

北京朝阳路 “绿波带” 动态信号系统

信号控制

遗传算法

多路口信号灯协同优化（如商圈复杂路网）

优点：全局搜索能力强，适配多约束场景；缺点：收敛速度慢

广州天河 CBD 多路口信号协同系统

风险决策

蒙特卡洛树搜索（MCTS）

自动驾驶车辆紧急避让决策（如突发障碍物）

优点：能快速评估多方案风险，选择最优动作；缺点：极端场景下易误判

蔚来 NOP+（自动导航辅助驾驶）紧急避险模块

车辆控制

PID 控制

自适应巡航（ACC）、定速行驶（如高速场景）

优点：结构简单，响应稳定；缺点：非线性场景（如急弯）控制精度低

大众、丰田等车企 L2 级 ACC 功能

车辆控制

模型预测控制（MPC）

自动驾驶车辆路径跟踪（如复杂城市道路）

优点：能提前预判误差，控制精度高；缺点：计算量大，对硬件要求高

小鹏 XNGP（全场景智能辅助驾驶）路径跟踪模块

设施控制

模糊控制

可变车道切换时机控制（如潮汐车流路段）

优点：适配模糊场景（如 “车流较多” 的主观判断）；缺点：规则依赖人工设计

深圳滨海大道潮汐车道智能切换系统

数据传输

边缘计算（Edge Computing）

路侧单元（RSU）实时数据处理（如高速路侧感知）

优点：减少数据传输延迟（≤10ms）；缺点：边缘节点算力有限

苏州工业园区 “车路协同” 高速测试路段

网络优化

网络切片

区分交通数据传输优先级（如紧急指令优先）

优点：保障关键指令（如避险信号）传输可靠性；缺点：需运营商网络支持

雄安新区智能交通试点的 V2X 通信网络