基于5G网络的智能交通系统设计与实现
随着城市化进程的加快，交通拥堵和事故问题日益突出，给人们的出行和生活带来了诸多不便和风险。智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用信息通信技术对交通系统进行感知、分析、控制和优化的综合系统，能够有效地提高交通效率、安全性和环境友好性。5G网络作为新一代移动通信网络，具有高速率、低时延、高可靠性、大连接数等特点，为智能交通系统提供了强大的技术支撑。本文针对当前智能交通系统面临的挑战和需求，设计并实现了一种基于5G网络的智能交通系统，主要包括以下几个方面：（1）基于5G网络的车联网（Vehicle-to-Everything，V2X）通信模块，实现了车辆与车辆、车辆与路侧设施、车辆与云端的高效可靠的数据传输；（2）基于深度强化学习的交通信号灯控制模块，利用车联网数据和路口摄像头数据，动态地调整信号灯的时序和周期，以达到最优化的交通流量；（3）基于图神经网络的交通流量预测模块，利用车联网数据和历史数据，构建了一个动态的交通流量图模型，实现了对未来一段时间内各个路段的交通流量的准确预测；（4）基于多目标规划的路径规划模块，利用交通流量预测数据和用户偏好数据，为用户提供了多条满足不同目标（如最短时间、最低费用、最小碳排放等）的出行路径选择。本文通过仿真实验和现场实验，验证了所设计系统的有效性和优越性，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：智能交通系统；5G网络；车联网；深度强化学习；图神经网络