智能交通系统（ITS）的研究主要围绕以下几个核心领域展开，旨在通过先进技术提升交通效率、安全性和可持续性：

一、交通信息采集与感知

传感器与检测技术

利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、红外传感器等设备实时监测交通流量、车辆速度、道路状态（如结冰、拥堵）及交通事故等信息。

多传感器信息融合

通过融合来自不同传感器的数据（如摄像头与雷达数据互补），提高信息准确性和可靠性。

二、数据传输与通信

通信网络技术

采用无线通信（如4G/5G）、卫星通信和光纤网络实现数据传输，支持车联网（V2X）技术，实现车辆与基础设施的实时交互。

数据传输协议与安全

研究高效的数据传输协议及加密技术，保障数据传输的稳定性和安全性。

三、交通控制与管理系统

智能信号控制

通过实时数据分析优化交通信号灯配时，减少拥堵。例如自适应信号控制根据车流量动态调整信号时长。

路径规划与导航

提供实时导航服务，利用算法优化路线选择，降低能耗。例如基于交通流预测的动态路线规划。

交通事件处理

自动检测事故、施工等异常情况，快速调度资源（如警车、清障车）进行应急处理。

四、车辆技术

安全与控制技术

开发具备防撞预警、紧急制动等功能的智能车辆，利用控制理论实现车辆自主避让。

自动驾驶技术

探索L2及以上级别的自动驾驶，通过传感器融合和人工智能实现复杂路况自主驾驶。

五、系统集成与优化

交通模型与仿真

建立时变、非线性交通系统模型，通过计算机仿真评估不同管理策略的效果。

大数据与人工智能

利用机器学习、深度学习分析历史数据，预测交通流量趋势，优化交通资源配置。

六、服务拓展

公共交通管理

实现公交车辆实时定位、精准调度，提升公共交通服务效率。

环境友好型交通

通过优化行驶路径减少能源消耗和尾气排放，支持电动汽车充电网络建设。

七、基础设施升级

智能道路与桥梁

集成传感器与通信设备，实现道路状态实时监测与维护。

电子收费与停车管理

推广ETC等无感支付技术，优化停车场资源利用。

智能交通系统是一个多学科交叉的综合性领域，涉及交通工程、信息通信、计算机科学、人工智能等领域的协同发展。其核心目标是通过技术手段实现交通系统的智能化管理，解决拥堵、安全、环保等传统交通问题。