2025年城市交通与智能系统知识考试试卷及答案

2025年城市交通与智能系统知识考试及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项技术是车路协同（V2X）系统中实现车辆与基础设施实时通信的核心？A.蓝牙4.0B.5G-uRLLC（超可靠低时延通信）C.Wi-Fi6D.北斗短报文2.城市交通信号控制中，基于AI大模型的自适应控制与传统感应控制的本质区别在于：A.增加了视频检测设备B.能实时调整周期时长C.可预测未来5-10分钟交通状态并优化配时D.支持远程人工干预3.共享出行平台的“动态定价机制”主要依赖以下哪类数据实现？A.车辆位置GPS数据B.用户历史出行偏好数据C.实时供需匹配数据与交通拥堵指数D.天气与突发事件数据4.自动驾驶车辆（L4级）在城市复杂路口通行时，关键依赖的外部协同技术是：A.车载激光雷达高精度感知B.路侧单元（RSU）提供的全局交通状态信息C.车载摄像头的图像识别D.高精度地图的预先路径规划5.交通大数据平台的“交通碳足迹计算模块”需整合以下哪组数据？A.机动车保有量、燃油价格、天气数据B.车辆类型分布、行驶里程、能源消耗系数C.公共交通客流量、道路长度、绿化率D.停车场周转率、充电桩分布、新能源车牌占比6.智能公交系统（ITS-Bus）中，“电子站牌实时信息发布”的底层支撑技术是：A.公交车辆GPS定位+通信网络+边缘计算B.乘客刷卡数据的实时分析C.道路监控摄像头的车牌识别D.公交调度中心的人工指令下发7.城市道路“全息感知系统”的典型特征是：A.仅部署高清摄像头B.融合激光雷达、毫米波雷达、地磁传感器等多源数据C.依赖车载终端上传数据D.主要用于违章抓拍8.以下哪项属于“交通需求管理（TDM）”的智能化手段？A.建设BRT专用道B.基于手机信令的出行OD矩阵实时计算C.推广新能源公交车D.优化交叉口渠化设计9.数字孪生技术在城市交通仿真中的核心应用是：A.制作3D可视化交通场景B.实时映射物理世界交通状态并模拟政策效果C.存储历史交通数据D.辅助交通标志标线设计10.城市轨道交通“智能运维系统”的关键功能是：A.乘客流量统计B.列车运行图自动调整C.轨道、接触网等设备的故障预测与健康管理D.票务系统的无人化结算二、填空题（每题2分，共20分）1.5G-V2X通信的典型时延要求是______毫秒以内，以满足自动驾驶车辆的实时决策需求。2.交通流理论中，描述流量、速度、密度关系的基本图模型称为______模型。3.智能停车系统的“反向寻车功能”主要依赖______技术实现。4.城市交通大脑的核心架构包括感知层、网络层、______层和应用层。5.自动驾驶车辆的“高精度地图”通常需要达到______米级的定位精度。6.共享电动自行车的“电子围栏”管理依赖______技术划定允许停放区域。7.交通事件检测（如事故、抛洒物）的智能算法中，______算法通过学习正常交通流特征实现异常识别。8.新能源公交车的“智能充电调度”需结合电池剩余电量、______和电网负荷数据优化充电时段。9.城市交通碳排放的主要来源是______（填运输方式）。10.车路协同系统中，路侧单元（RSU）的主要功能是______与信息转发。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述智能交通系统（ITS）中“车路云一体化”的技术架构及各层作用。2.分析交通大数据在“城市交通拥堵治理”中的具体应用场景（至少列举3个）。3.对比传统公交调度与智能公交调度的差异，说明智能调度如何提升效率。4.解释“V2I（车到基础设施）”通信在交叉口安全管理中的应用场景（举例说明）。5.阐述数字孪生技术如何支持城市交通规划的“预演-优化”流程。四、案例分析题（20分）某城市中心区（面积约5km²，人口密度1.2万人/km²）早高峰（7:30-9:00）常发严重拥堵，主要拥堵路段为连接3个大型居住区与CBD的双向4车道主干道（长度3.2km）。经初步调研，拥堵原因包括：①机动车出行占比达68%（目标为50%）；②主干道沿线有5处无信号控制的人行横道，行人随意穿行导致车辆频繁急刹；③道路两侧存在违规占路停车（约占用1个车道宽度）；④公交站点设置不合理（3个站点集中在1km范围内，上下客时占用行车道）。请结合智能交通与城市交通系统知识，设计一套综合解决方案，要求包含：（1）感知层技术部署；（2）数据融合与分析方法；（3）具体管控措施（至少4项）；（4）效果评估指标。---参考答案一、单项选择题1.B2.C3.C4.B5.B6.A7.B8.B9.B10.C二、填空题1.102.格林希尔治（Greenshields）3.室内定位（或蓝牙信标/视觉识别）4.数据处理（或计算）5.0.1（或亚米级）6.北斗+GPS双模定位（或电子围栏算法）7.深度学习（或异常检测）8.运营班次计划（或公交时刻表）9.道路机动车运输10.多源数据采集三、简答题1.车路云一体化架构分为三层：（1）车端：通过车载传感器（激光雷达、摄像头等）与V2X终端获取车辆自身状态及周边环境数据；（2）路端：部署路侧单元（RSU）、智能摄像头、毫米波雷达等，采集道路环境、行人、非机动车数据，并与车端通信；（3）云端：通过5G/6G网络汇聚车路数据，利用AI大模型进行全局交通态势分析、预测及决策，向车路端下发优化指令（如信号配时、路径诱导）。各层协同实现车路信息共享、云端智能决策，提升交通效率与安全。2.应用场景包括：（1）拥堵预测：基于历史交通流数据、手机信令数据、天气数据，通过机器学习模型预测未来1-2小时各路段拥堵概率，提前发布诱导信息；（2）需求管理：分析职住OD（起讫点）矩阵，识别潮汐交通特征，动态调整公交专线或设置可变车道；（3）信号优化：结合实时拥堵指数与路口流量数据，优化信号配时方案（如绿波带调整），减少停车延误；（4）执法辅助：通过视频识别+大数据关联，定位常发违停、加塞路段，针对性部署电子警察或移动执法。3.差异与效率提升：传统调度依赖人工经验，基于固定时刻表，难以应对实时客流波动；智能调度通过车载GPS、乘客刷卡/扫码数据、手机信令等实时感知客流与车辆位置，结合AI模型预测站点需求，动态调整发车间隔（如高峰加密、平峰疏解），并优化车辆路径（如绕开拥堵路段）。效率提升体现在：①降低乘客等待时间（均等待时间可缩短30%以上）；②减少空驶率（车辆满载率提升15%-20%）；③降低运营成本（油耗/电耗减少10%-15%）。4.应用场景示例：交叉口处，路侧单元（RSU）通过毫米波雷达检测到行人正在通过无信号控制的人行横道（位置：距停车线15米，速度1.2m/s），同时获取接近车辆的位置（距路口50米，速度40km/h）、加速度等信息。通过V2I通信，RSU向车辆发送“前方有行人横穿”预警信息（车载HUD显示+声音提示），并向行人手机推送“注意来车”提示（通过蓝牙信标或蜂窝网络）。若车辆未及时减速，系统可联动附近电子警察记录违章，或触发路侧警示灯闪烁，避免碰撞事故。5.数字孪生支持流程：（1）构建物理城市交通的虚拟镜像：整合道路、车辆、公交、轨道、行人等多源数据，建立高精度3D模型；（2）实时映射与仿真：接入实时交通数据（如GPS、摄像头、传感器），使虚拟模型与物理世界同步；（3）政策预演：在虚拟环境中模拟不同规划方案（如新建地铁线、调整限行区域），通过仿真评估拥堵指数、碳排放、出行时间等指标；（4）优化迭代：根据仿真结果调整方案，重复验证直至达到目标（如拥堵指数下降20%），最终将最优方案应用于实际。四、案例分析题（1）感知层技术部署：-主干道沿线每200米部署路侧智能感知设备（含毫米波雷达+摄像头+激光雷达），覆盖机动车、非机动车、行人全要素检测；-在5处人行横道安装行人检测传感器（红外/压力感应）与智能警示屏；-道路两侧设置违停识别摄像头（支持AI自动抓拍）；-公交车辆安装GPS+客流计数器（红外/视觉），实时上传位置与载客量；-接入手机信令数据（经脱敏处理），获取居住区与CBD的出行OD分布。（2）数据融合与分析方法：-多源数据融合：将路侧感知数据、公交GPS数据、手机信令数据、违停抓拍数据通过边缘计算节点初步清洗，上传至交通大脑平台；-AI模型分析：利用时空序列模型预测各路段5-15分钟交通状态，通过OD矩阵识别主要出行方向，通过客流数据识别公交站点满载率；-关联分析：结合行人过街频率、违停时段与拥堵时段的相关性，定位关键拥堵触发点。（3）具体管控措施：①需求管理：通过出行服务APP向居住区用户推送“公交+共享单车”联程优惠（如公交8折+共享单车免费30分钟），目标将机动车出行占比降至55%；②行人过街优化：在5处人行横道增设智能信号装置（行人按钮触发+车辆检测联动），当检测到行人等待超过15秒且无车辆接近时，触发语音提示+地面灯带引导快速通过；③违停治理：对占路停车高发区域设置电子围栏（北斗定位+地磁感应），车辆进入即推送“违停预警”，超时未驶离则自动派单执法；④公交站点改造：将3个集中站点调整为“前上后下”分段式停靠（间隔200米），并通过智能调度系统动态调整发车间隔（高峰5分钟/班，平峰8分钟/班），减少站点滞留时间；⑤动态信号控制：在主干道与支路口部署AI自适应信号系统，根据实时车流数据调整绿信比