2025年智能交通系統(tǒng)專業(yè)考試試卷及答案（考試時(shí)間：120分鐘，總分：100分）一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不屬于智能交通系統(tǒng)（ITS）的核心子系統(tǒng)？A.交通信息采集與處理系統(tǒng)B.智能駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）C.城市燃?xì)夤艿辣O(jiān)測(cè)系統(tǒng)D.交通信號(hào)智能控制系統(tǒng)2.C-V2X通信技術(shù)中，PC5接口主要用于：A.車輛與基站（V2N）通信B.車輛與車輛（V2V）、車輛與路側(cè)設(shè)施（V2I）直連通信C.車輛與行人（V2P）通過運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)通信D.路側(cè)設(shè)施與云端（I2N）通信3.交通大數(shù)據(jù)處理中，“邊緣計(jì)算”的主要作用是：A.將所有數(shù)據(jù)上傳云端集中處理B.減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升實(shí)時(shí)性C.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本D.替代傳統(tǒng)中心服務(wù)器4.激光雷達(dá)（LiDAR）在智能交通感知中的主要劣勢(shì)是：A.受雨霧天氣影響大B.探測(cè)距離短C.無(wú)法獲取三維點(diǎn)云D.成本低、易部署5.車路協(xié)同（V2X）場(chǎng)景中，“弱勢(shì)道路使用者保護(hù)（VRUProtection）”主要針對(duì)的對(duì)象是：A.貨運(yùn)卡車B.電動(dòng)自行車騎行者C.高速公路客車D.軌道列車6.以下哪種技術(shù)是2025年智能交通系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)“數(shù)字孿生”的關(guān)鍵支撐？A.4G通信技術(shù)B.高精度地圖與實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新C.傳統(tǒng)視頻監(jiān)控D.人工交通流量統(tǒng)計(jì)7.智能交通信號(hào)控制中，“自適應(yīng)控制”與“感應(yīng)控制”的主要區(qū)別在于：A.自適應(yīng)控制依賴歷史數(shù)據(jù)，感應(yīng)控制依賴實(shí)時(shí)檢測(cè)B.自適應(yīng)控制可動(dòng)態(tài)調(diào)整周期，感應(yīng)控制僅調(diào)整綠信比C.自適應(yīng)控制基于區(qū)域協(xié)調(diào)，感應(yīng)控制基于單點(diǎn)檢測(cè)D.自適應(yīng)控制無(wú)需通信，感應(yīng)控制需路側(cè)設(shè)備8.自動(dòng)駕駛分級(jí)（SAEJ3016）中，L4級(jí)自動(dòng)駕駛的核心特征是：A.駕駛員需隨時(shí)接管B.系統(tǒng)在特定場(chǎng)景下完成全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)C.僅實(shí)現(xiàn)部分駕駛輔助功能D.完全無(wú)需人類干預(yù)9.交通事件檢測(cè)（如事故、擁堵）中，多源數(shù)據(jù)融合的優(yōu)勢(shì)不包括：A.提升檢測(cè)準(zhǔn)確率B.降低單一傳感器故障影響C.減少數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度D.擴(kuò)展檢測(cè)覆蓋范圍10.2025年新型路側(cè)單元（RSU）的典型功能不包括：A.5G-A通信支持B.多傳感器數(shù)據(jù)融合計(jì)算C.傳統(tǒng)GPS定位信號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)D.交通規(guī)則動(dòng)態(tài)廣播二、填空題（每空1分，共15分）1.智能交通系統(tǒng)的“三要素”是______、______與______。2.C-V2X技術(shù)基于______（通信標(biāo)準(zhǔn)），其典型工作頻段為______GHz。3.交通流理論中，描述流量（Q）、速度（V）、密度（K）關(guān)系的基本公式是______。4.激光雷達(dá)按掃描方式可分為______、______和固態(tài)激光雷達(dá)。5.車路協(xié)同系統(tǒng)的三層架構(gòu)包括______層、______層和______層。6.2025年智能交通領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)展的“車路云一體化”中，“云”指的是______。7.交通大數(shù)據(jù)的“4V”特征是______、______、______、______。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共32分）1.簡(jiǎn)述車路協(xié)同（V2X）技術(shù)在緩解城市交叉口擁堵中的應(yīng)用邏輯。2.對(duì)比分析毫米波雷達(dá)與攝像頭在交通感知中的優(yōu)缺點(diǎn)。3.說(shuō)明交通信號(hào)“區(qū)域協(xié)調(diào)控制”的核心目標(biāo)及實(shí)現(xiàn)方式（需列舉至少2種典型系統(tǒng)）。4.解釋“交通韌性”在智能交通系統(tǒng)中的內(nèi)涵，并舉例說(shuō)明2025年可能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。四、綜合分析題（15分）某城市快速路高峰期常因交通事故引發(fā)連續(xù)擁堵，傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)存在檢測(cè)延遲高（約90秒）、預(yù)警范圍有限（僅事故點(diǎn)后500米）等問題。假設(shè)你是智能交通系統(tǒng)工程師，需設(shè)計(jì)一套基于車路協(xié)同的事故檢測(cè)與預(yù)警優(yōu)化方案。要求：（1）列出需部署的關(guān)鍵設(shè)備（至少4類）；（2）說(shuō)明多源數(shù)據(jù)融合的具體流程；（3）提出提升預(yù)警時(shí)效性（目標(biāo)：檢測(cè)延遲≤30秒，預(yù)警范圍≥2公里）的技術(shù)措施。五、設(shè)計(jì)題（18分）2025年，某城市計(jì)劃在核心商業(yè)區(qū)建設(shè)“智能網(wǎng)聯(lián)示范路口”，要求支持L4級(jí)自動(dòng)駕駛車輛、行人和非機(jī)動(dòng)車的協(xié)同通行，同時(shí)實(shí)現(xiàn)交通效率提升20%、事故率下降30%的目標(biāo)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)該路口的智能交通系統(tǒng)方案，需包含以下內(nèi)容：（1）系統(tǒng)架構(gòu)（畫出分層示意圖并標(biāo)注各層功能）；（2）關(guān)鍵技術(shù)選型（如通信、感知、控制技術(shù)）；（3）典型應(yīng)用場(chǎng)景及對(duì)應(yīng)的功能實(shí)現(xiàn)邏輯（至少3個(gè)場(chǎng)景）。參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.B4.A5.B6.B7.C8.B9.C10.C二、填空題1.人（交通參與者）、車（交通工具）、路（交通基礎(chǔ)設(shè)施）2.3GPPR14/R15；5.93.Q=K×V4.機(jī)械旋轉(zhuǎn)式；MEMS振鏡式5.感知；網(wǎng)絡(luò)；應(yīng)用6.交通云控平臺(tái)（或車路云一體化管控平臺(tái)）7.大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value）三、簡(jiǎn)答題1.應(yīng)用邏輯：通過路側(cè)單元（RSU）實(shí)時(shí)采集交叉口車輛位置、速度、轉(zhuǎn)向意圖（V2I），行人/非機(jī)動(dòng)車軌跡（V2P），結(jié)合攝像頭、雷達(dá)等多傳感器數(shù)據(jù)，融合計(jì)算各方向交通需求；通過車端OBU向周邊車輛發(fā)送實(shí)時(shí)信號(hào)配時(shí)、沖突預(yù)警（如闖紅燈預(yù)警）；系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)流量動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)周期與綠信比（如優(yōu)先放行排隊(duì)較長(zhǎng)方向），同時(shí)引導(dǎo)車輛提前減速避免急停，減少停車延誤，最終實(shí)現(xiàn)交叉口通行效率提升與沖突風(fēng)險(xiǎn)降低。2.對(duì)比分析：-毫米波雷達(dá)：優(yōu)點(diǎn)是不受光照、雨霧影響（探測(cè)距離150-200米），可準(zhǔn)確測(cè)量目標(biāo)速度與距離；缺點(diǎn)是無(wú)法識(shí)別目標(biāo)類型（如區(qū)分行人與自行車），點(diǎn)云分辨率低。-攝像頭：優(yōu)點(diǎn)是可通過圖像識(shí)別精確分類目標(biāo)（如識(shí)別交通標(biāo)志、行人手勢(shì)），提供豐富視覺信息；缺點(diǎn)是受光照（如夜間、強(qiáng)光）和天氣（如暴雨、大霧）影響大，測(cè)距精度依賴標(biāo)定，易受遮擋干擾。3.核心目標(biāo)：通過協(xié)調(diào)區(qū)域內(nèi)多個(gè)交叉口的信號(hào)配時(shí)，減少車輛在連續(xù)交叉口的停車次數(shù)，提升干線通行效率（如“綠波帶”）。實(shí)現(xiàn)方式：-SCATS系統(tǒng)（悉尼協(xié)調(diào)自適應(yīng)交通系統(tǒng)）：通過檢測(cè)器實(shí)時(shí)采集流量，區(qū)域控制器動(dòng)態(tài)調(diào)整子區(qū)劃分與信號(hào)周期；-SCOOT系統(tǒng)（英國(guó)交通信號(hào)協(xié)調(diào)優(yōu)化技術(shù)）：基于模型預(yù)測(cè)控制，在線優(yōu)化綠信比與相位差，支持多目標(biāo)優(yōu)化（如延誤、停車次數(shù)）。4.內(nèi)涵：交通韌性指系統(tǒng)在面臨突發(fā)事件（如自然災(zāi)害、事故、網(wǎng)絡(luò)攻擊）時(shí)，快速恢復(fù)正常運(yùn)行或維持基本服務(wù)的能力。技術(shù)路徑：-多源冗余感知：部署激光雷達(dá)+攝像頭+毫米波雷達(dá)+地磁傳感器，避免單一傳感器故障導(dǎo)致感知失效；-邊緣-云端協(xié)同計(jì)算：本地邊緣設(shè)備存儲(chǔ)應(yīng)急控制策略，即使云端通信中斷，仍可自主執(zhí)行基礎(chǔ)信號(hào)控制；-動(dòng)態(tài)路徑重規(guī)劃：結(jié)合實(shí)時(shí)路況與歷史事件數(shù)據(jù)，通過AI大模型快速生成替代路線，引導(dǎo)車輛分流。四、綜合分析題（1）關(guān)鍵設(shè)備：路側(cè)毫米波雷達(dá)（檢測(cè)事故點(diǎn)車輛異常靜止/急剎）、路側(cè)攝像頭（視頻識(shí)別碰撞痕跡）、RSU（V2X通信）、邊緣計(jì)算單元（本地?cái)?shù)據(jù)融合）、車載OBU（接收預(yù)警）、無(wú)人機(jī)（事故點(diǎn)全景監(jiān)控）。（2）數(shù)據(jù)融合流程：①感知層：雷達(dá)獲取事故點(diǎn)車輛速度突變（如從80km/h驟降至0）、位置靜止超3秒；攝像頭識(shí)別車輛形變、安全氣囊彈出；無(wú)人機(jī)回傳事故現(xiàn)場(chǎng)全景視頻；②網(wǎng)絡(luò)層：通過5G-Uu/PC5接口將雷達(dá)點(diǎn)云、視頻流、無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)上傳邊緣計(jì)算單元；③計(jì)算層：邊緣單元基于多目標(biāo)跟蹤算法（如卡爾曼濾波）融合雷達(dá)與視頻數(shù)據(jù)，判斷是否為有效事故（排除停車等誤報(bào)）；④應(yīng)用層：確認(rèn)事故后，生成包含位置、時(shí)間、影響范圍的預(yù)警信息，通過RSU廣播至前方2公里內(nèi)車輛OBU（V2V），同時(shí)推送至導(dǎo)航APP（V2N）。（3）技術(shù)措施：-低延遲通信：采用5G-AURLLC（超可靠低延遲通信），將端到端通信延遲降至10ms以內(nèi)；-邊緣計(jì)算前置：在路側(cè)部署邊緣計(jì)算單元，本地完成數(shù)據(jù)融合與事故判斷，避免云端往返延遲；-預(yù)觸發(fā)機(jī)制：當(dāng)雷達(dá)檢測(cè)到車輛急剎（減速度＞6m/s2）時(shí)，提前啟動(dòng)視頻分析，縮短檢測(cè)時(shí)間；-廣域預(yù)警覆蓋：通過RSU級(jí)聯(lián)廣播（一跳傳一跳），將預(yù)警范圍擴(kuò)展至2公里，同時(shí)結(jié)合蜂窩網(wǎng)絡(luò)（如LTE-M）向未裝備OBU的車輛推送信息。五、設(shè)計(jì)題（1）系統(tǒng)架構(gòu)（文字描述分層示意圖）：-感知層：部署路側(cè)激光雷達(dá)（128線，覆蓋200米）、800萬(wàn)像素?cái)z像頭（支持AI識(shí)別）、毫米波雷達(dá)（77GHz，測(cè)速精度±0.5km/h）、地磁傳感器（檢測(cè)非機(jī)動(dòng)車流量）、行人紅外感知設(shè)備（檢測(cè)盲道行人）；-網(wǎng)絡(luò)層：采用5G-A+C-V2X（PC5/Uu雙鏈路），支持10ms級(jí)低延遲通信，RSU與邊緣計(jì)算單元通過萬(wàn)兆光纖直連；-計(jì)算層：邊緣計(jì)算單元（部署輕量級(jí)YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型、多傳感器融合算法）+交通云控平臺(tái)（部署大模型進(jìn)行區(qū)域交通預(yù)測(cè)）；-應(yīng)用層：信號(hào)控制模塊（自適應(yīng)配時(shí)）、車路協(xié)同模塊（V2I/V2V預(yù)警）、弱勢(shì)用戶保護(hù)模塊（VRU預(yù)警）。（2）關(guān)鍵技術(shù)選型：-通信：5G-A（支持URLLC）+C-V2X（3GPPR16，支持直連通信）；-感知：128線混合固態(tài)激光雷達(dá)（成本較機(jī)械雷達(dá)降低40%）+全局快門攝像頭（減少運(yùn)動(dòng)模糊）；-控制：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的信號(hào)控制算法（實(shí)時(shí)優(yōu)化綠信比）；-定位：RTK+慣導(dǎo)+視覺SLAM融合定位（精度±5cm）。（3）典型場(chǎng)景及功能邏輯：-L4車輛優(yōu)先通行：L4車輛通過OBU發(fā)送通行請(qǐng)求（含目的地、當(dāng)前速度），邊緣計(jì)算單元預(yù)測(cè)其到達(dá)時(shí)間，調(diào)整信號(hào)相位