Kentsel hareketlilik, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve gömülü sistemler tarafından yönlendirilen derin bir dönüşüme maruz kalıyor. Akıllı park ve trafik akışı optimizasyonu, bu teknolojinin en acil ve etkili uygulamaları arasındadır. Akıllı sensörler, iletişim modülleri ve analitik doğrudan altyapıya sahip olun – metreye kadar, trafik ışıkları, yol yolları ve işaretleme – hızlar gerçek zamanlı verileri toplayabilir, otomatize yanıtları toplayabilir ve sonuçta sıkışıklıkları azaltır ve sonuçta milyonlarca yolcuyu azaltır.

Bu makale, Akıllı park ve trafik yönetimi için gömülü IoT çözümlerinin temel unsurlarını araştırıyor, gelişim hayatı döngüsü, anahtar tasarım konuları (güvenlik, güç verimliliği ve ölçeklenebilirlik dahil), ve gelecek nesil kentsel hareketlilik sistemlerini şekillendirecek eğilimler. Bir şehir planlayıcısı, bir sistem mühendisi veya bir teknoloji lideri olsanız, bu bileşenleri anlamak, gelecekte akıllı şehir altyapısını oluşturmak için kritik.

Akıllı Şehirlerle ilgili IoT Çözümleri nedir?

Gömülü IoT doğrudan fiziksel altyapıya entegre edilmiş bilgisayar cihazlarına atıfta bulunur. Genel amaçlı akıllı telefonlar veya dizüstü bilgisayarlardan farklı olarak, bu cihazlar tek bir işlev için inşa edilir - bir araç, sıcaklık ölçülmesini veya yer verisini iletmeyi amaçlar - enerji, işleme ve bağlantı üzerindeki ciddi kısıtlamalar altında çalışır. Akıllı otopark ve trafik sistemlerinde, gömülü IoT düğümleri şunları içerir:

  • [FONT:0]Parking sensörler[Döneticileri, parkta bulunan veya taşralara manyetik alan değişiklikleri, kızılötesi veya ultrasonik algılama yoluyla sızlanma tespit etmek için yerleştirildi.
  • [FONT:0]Traffic akış sensörleri[[Dönetici: 1 ) (endüktif döngüler, radar, LiDAR, veya kamera tabanlı sistemler) araç sayımı, hız ve kesişimlerde sınıflandırma.
  • [FONT:0) Bağlantılı trafik sinyalleri[[Dönetici:0) Gerçek zamanlı taleplere dayanan bir merkezi yönetim sistemi ile iletişim kurmak.
  • [FONT=0)Yolların birimleri (RSUs)) Bu röfü araç durumu bilgileri ( DSRC veya C-V2X aracılığıyla) ve bağlantılı araçlardan.

Bu cihazlar daha büyük bir IoT ağının sensör ve hareket katmanı oluşturur. Bağlantı modülleri aracılığıyla akışlar topladıkları veriler (Wi-Fi, LTE-M, NB-IoT, 5G) bulut veya kenar işleme platformları için analitik motorlar ham sensör okumaları eylemlenebilir zekaya dönüştürür: park edilebilir haritalar, sıkışık ısı modelleri, tahmin edici sinyal zamanlamaları.

Trafik ve park için gömülü bir IoT Sisteminin temel bileşenleri

Her etkili akıllı otopark veya trafik yönetimi çözümü dört bağımsız sütunda geri dönüyor. Bu bileşenleri anlamak sistem tasarımına başlamadan önce önemlidir.

Sensörler ve Analiz Teknolojileri

Sensör seçimi doğrudan veri doğruluğunu, güvenilirliğini ve sistem maliyetini belirler. Ortak teknolojiler şunları içerir:

  • [FONT:0)Magnetometreler (3-kücre manyetik sensörler)) - Parkın ccupancy için geniş bir şekilde kullanıldı çünkü Dünya'nın manyetik alanından yukarıdaki bir araç tarafından kaynaklanan değişimi tespit ettiler. Low power, long life, but can be broken by Demiryolları.
  • [FONT:0)Ultrasonik sensörler[[Dönetici: 1) Emit ses dalgaları ve bir araç mevcut olup olmadığını belirlemek için geri dönüş zamanı.Inexpensive and reliable içilir veya kapalı garajlarda, ancak ağır yağmur veya karda daha az doğru.
  • [FONT:0)Radar (millimeter- dalgası)) – Aynı anda trafik izleme için kullanılır; aynı anda birden çok şeritleri tespit edebilir, hızları ölçebilir ve tüm hava koşullarında çalışabilir.
  • [FONT=0]Camera-based sistemler[[Dönetici:0][Dönetici:0)[Döneticiler)[Döneticiler: Yerinde AI işlemciler (örneğin, Google Coral), kameralar araç türlerini, lisans plakalarını ve hatta otopark ihlallerini tespit edebilir. Yüksek veri hacmi, bant genişliğini azaltmak için kenar işleme gerektirir.
  • [FONT:0]Inductive loop dedektörleri[[[Dönetici: 1) Geleneksel ama hala yaygın olarak kullanılan; yolda gömülü tel döngüleri metalik kütleyi tespit eder ve korumak için çok güvenilirdir.

Bağlanma ve İletişim protokolleri

Doğru bağlantı yöntemi seçmek, aralık, bant genişliği, güç tüketimi ve maliyet arasında bir ticarettir. Akıllı şehirlerde gömülü IoT için en yaygın seçenekler şunlardır:

  • [FOWAN (Low-Power Wide-Area Network) ) – LoRaWAN, NB-IoT ve LTE-M gibi teknolojiler uzun menzil (kölçücüler) ve çok düşük güç sunar, küçük veri paketleriyle uyumlu sensörler için ideal hale getirir.
  • [[Düzg:0)4G/5G hücresel[Dönetici: 1) Trafik kameralarından veya ham sensör verilerinin düşük gecikmeli ve ultra-reliable düşük ücretli iletişim (URLLC) özellikle gerçek zamanlı trafik kontrolü ve araç-zamanlı mesajlaşma için umut vericidir.
  • [FONT=0)Wi-Fi ve Bluetooth) - yerel veri agresyonu için kullanışlı (örneğin, onlarca sensörden veri toplayan ve buluta teld Ethernet ile ilerliyor.
  • [FONT:0]Mesh ağları (Zigbee, Thread, Madde)[Döneticileri arasında veri göndermeye izin verin, merkezi bir kule olmadan kapsama alanı genişletin.

Edge ve Cloud Processing Katmanları

Raw sensör verileri hızla değere dönüştürülmelidir. İki tamamlayıcı işlem mimarisi var:

  • [FONT:0]Edge işleme[[[Dönetici: 1) - Veri, gömülü cihazda veya yakındaki bir ağda yerel olarak analiz edilir. Bu, geç saatlerde (yol sinyal kontrolü için kritik), bant maliyetlerini azaltır ve mahremiyeti artırır (daha az video yerel olarak kalabilir). Örneğin, bir kamera node hafif bir convolutional sinir ağı (CNN) araçları saymak ve sadece ham video akışlarını iletmek yerine sabit tutar.
  • [FONT:0)Cloud processing[[DÜT:1) - Ağlatıcılar, geniş trafik modellerini inşa etmek için birçok kenar düğümlerinden veriyi, uzun vadeli eğilimleri tanımlamak ve tahmin için makine öğrenme algoritmaları beslemek. Cloud platformları (AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Google Cloud) aynı zamanda navigasyon uygulamaları gibi üçüncü taraf hizmetleriyle entegrasyon.

Kullanıcı Interfaces ve Actuation

Bir IoT sisteminin değeri, yalnızca içgörüler son kullanıcılara veya otomatik eylemcilere ulaştığında fark edilir: Interfaces şunları içerir:

  • [FONT:0)Mobile uygulamaları ve web panjurları[[Döntgen: 1) Sürücülerin gerçek zamanlı otopark kullanılabilirliği, bir nokta rezerve etme ve yönlendirme önerileri almalarına izin verin. Trafik yöneticileri için, panjurlar, olay uyarıları ve sinyal sistemi performansı.
  • [FONT:0)Variable mesaj işaretleri (VMS)) - Park garaj ccupancy, seyahat süreleri veya yenidenrouting tavsiyeleri gösteren yol yolları üzerinde elektronik işaretler.
  • [FONT:0)Doğruluk[[[Dönemli)[[[Dönetici:0))))))[[[Dönemli))))))[[[[Döneticiler, trafik ışık zamanlaması, tespit edilen taleplere göre otomatik olarak ayarlanır (a Adaptif sinyal kontrolü), veya rezervasyon onaylandığında park engellerini yükseltir.

Gömülü IoT Çözümleri Geliştirme: Bir Yapılı Yaklaşım

Akıllı park veya trafik akışı için sağlam bir gömülü IoT çözümü inşa etmek, sadece mikro kontrol edici sensörlerin bir mikrokontrolöre daha fazla dahil etmek için içerir. Geliştirme süreci donanım seçimi, güç yönetimi, bağlantı güvenilirliği, güvenlik ve 5-10 yıl boyunca kullanılabilirliği ele almalıdır.

Donanım Mimarisi ve Kompaj Seçimi

Donanım platformu, enerji verimliliği, çevresel sağlamlığı ve maliyeti dengelemek zorundadır. Birçok otopark ccupancy sensörleri için, NVIDIA Jetson Nano veya Raspberry Pi Compute Modül 4 gibi basit 32-bit ARM Cortex-M0 + mikro kontrol cihazı gibi (örneğin, kompakt bir form faktörü ile gerekli hesaplamayı sunar.

Anahtar seçim kriterleri şunları içerir:

  • Power tüketimi – Çoğu sensör düğümleri yıllarca pillerde (veya küçük güneş hücreleri) Derin uyku modları ile bileşenleri seçin (< 1 μA) ve görev döngüsü iletimleri.
  • [FONT=0]Temperyature ve nem toleransı[DÜT:1) - Enktörlere karşı olmalıdır - 40C +85°C'ye ve doğrudan burial veya yol kenarındaki yükseltilme için IP67 puan verilir.
  • [FONT=0) Güvenlik donanımları[[DÜT 1: 1) – Donanım kriptografik hızlandırıcı (örneğin, NXP LPC55xx, STM32L5), bataryayı boşaltmadan güvenli bir şekilde iletişim kurmak için güvenli bir şekilde iletişim kurmak için.
  • [FONT:0)Expandability) - Duygunlukların (örneğin, kablo-gable sensör panjurları) için kullanılan modüler tasarımları düşünün, böylece aynı temel platform hem park hem de trafik algılaması için kullanılabilir.

Güç Yönetimi ve Enerji

Uzun batarya hayatı genellikle en zor gereksinimidir. Tipik yaklaşımlar:

  • [FONT=0]Primary batarya operasyonu[Dönetici: 1 ) – Yüksek kapasiteli lityum tomoksi klorür (Li-SOCl2) mevcutları işlemek için süper kapasiteye sahip hücreler. İyi tasarlanmış bir park sensörü her 5 dakika bir raporla son derece sürebilir.
  • [FONT:0) Enerji hasat[[DÜDÜT:1) - Şarjli bataryalarla birlikte küçük güneş panelleri (Li-ion veya LiFe-PO4), güneşli iklimlerde son derece güç cihazlara sahip olabilir, ancak kış karanlığına dikkat etmek gerekir.
  • [FONT:0) - Bir araç yaklaşımlarına kadar ana MCU'yu tutmak için pasif bir kızılötesi (PIR) veya hızlanan bir hıza sahip olmak için hıza sahip olmak için - ortalama tüketimi sıfıra kadar azaltın.

Bağlanma ve Veri İletim Stratejisi

Güvenilir veri iletimi sadece bir protokol seçmekle ilgili değildir; kentsel radyo ortamları için tasarımla ilgilidir. Dense binaları, hareketli araçlar ve metal yapılar multipath fading ve müdahaleye neden olabilir.En iyi uygulamalar şunları içerir:

  • [FONT:0]Diversity antenler[[Döncüler: 1 ) – İki anten kullanın (örneğin, monopole ve bir yama) ve en güçlü sinyali seçmek için bir geçiş.
  • [FONT:0]Retry ve acknowledgment mekanizmaları[Dönetici:0)[Dönetici:0) Cihazın içinde depolamak için kullanılan veri, bir sonraki aralıkta veri kaybı sağlar.
  • [FONT=0)Data kompaktion[[Dönetici:0)[[Dönetici:0)Data kompaktion[[Dönetici:0)[Dönetici: JSON'dan daha fazla paket boyutunu en aza indirmek için ikili formatta veri gönderin. Örneğin, encode Park spot ID, occupancy bayrağı, batarya gerilimi ve zamantamp sadece 8-12 bytes.
  • [FOWAN:0)Ex-theair-OTA) Bilgisayar güncelleştirmeleri) - Akışkanları düzeltmek ve özellikleri eklemek için temel olarak.Use delta updates (transmit only partition section) over LPWAN with a reliable multicast protokolü such as FUOTA (Firmware Updates Over The Air) for LoRaWAN.

Data Analytics ve Machine Learning on the Edge

Modern trafik sistemleri, kongestion tahmin etmek için makine öğreniminden faydalanıyor, olayları tespit ediyor ve sinyal zamanlamasını optimize ediyor: İki önemli desen ortaya çıkıyor:

[FONT:0) Tahmin edici otopark kullanılabilirliği:[Dönetici:[Dönetici:0) Gerçek zamanlı verilerle birlikte yapılan tarihsel paktlık modelleri, blok veya garajların belirli bir günde açık alanları olacağını tahmin etmeye izin verir.Bu proaktif routing ve azaltıcı (park için ücretlendirme) problemini sağlar, bu da bazı çalışmalarda kentsel trafikten% 30'a kadar hesaplar.

[FONT:0) Adaptif trafik sinyali kontrolü (ATSC): [Dönemli zaman çizelgesinden ziyade, SCATS ve RHODES gibi ATSC sistemleri, gerçek zamanlı olarak faz sürelerini ayarlamak için veri kullanıyor, koordineli IoT düğümleri en aza indirmek için koordineli sistemler, bulut bağımlılığı olmadan milisaniyelerde tepki verebilir.

OnsorFlow Lite Micro gibi, Edge Impulse ve NVIDIA TensorRT modelleri ARM Cortex-M ve GPU etkin cihazlar için derlemeye izin veriyor. Tam bir veri kümesi kullanarak bulutta tren modelleri için yaygın, sonra onları on-device inference için 8-bit tam gösterimine zorlayın.

Tasarıma göre Güvenlik

Trafik ışıklarını ve park ödemelerini kontrol eden akıllı bir şehir sistemi kritik bir altyapı hedefidir. Güvenlik başlangıçta inşa edilmelidir, cıvatalanmamış değildir. Essential uygulamalar şunları içerir:

  • [FONT=0)Sürekli güven kaynağı[[Dönetici: 1 ) – Güvenli bir element kullanın (örneğin, Microchip ATECC608, Infineon OPTIGA) bu depolarda özel anahtarlar ve kriptografik işlemleri, cihazın fiziksel olarak uzlaşması durumunda bile önyüklemeyi engeller.
  • [[Döncük:0)Güvenli çizme ve imzalanmış Donanım[Dönetici:0)[Döncüm:0)Güvenli çizme ve imzalanmış Donanım[Döncükler tarafından imzalanmış olan bir bilgisayar yazılımıdır.The bootloader, uygulamadan önce, kötü niyetli kodların çalıştırılmasını engeller.
  • [FONT:0) Geçişte şifreleme ve geri kalanlarda – Cihazların ve bulut arasındaki tüm veriler UDP için TLS 1.3 veya Datagram TLS (DTLS) kullanması gerekir. Yerel olarak depolanan veriler (örneğin, önbellekli otopark logları) eşsiz bir cihaz anahtarı ile şifrelenmelidir.
  • [FONT:0)Yönerge güvenlik güncellemeleri[[Dönetici: 1) Havadaki kritik yamaları alan cihazlarına zorlamak için bir süreç uygulayın.
  • [FONT:0) Ağ segmenti[[DÜDÜT:1) - Trafik kontrol ağları idari Wi-Fi ve kamu internetinden izole edilmelidir. Güvenlik duvarları ve sanal özel ağ (VPNs) BT katmanından ayırmak için.

Gerçek Dünya Faydaları ve Sayısal Etki

Akıllı park ve trafik akışı için IoT çözümleri işliyor işliyor, ölçülebilir sonuçlar veriyor. Şehir yöneticileri ve geliştiricileri bu ölçümleri yatırım ve rafineri operasyonları haklı çıkarmak için kullanabilir:

  • [FONT:0)Redüktör: [Dönetici: [Dönetici:0]Redüktör kongestion:[Dönetici: [Dönetici:0]) Adaptive sinyal kontrolü, seyahat süresini 10 ila 25 oranında azaltıp pilot dağıtımlarda% 15-30 azaltılmıştır (örneğin Pittsburgh, Los Angeles ve Bellaria, İtalya).
  • [[Düzücü otopark arama süresi:[Dönetici: 0,4] Uygulama yoluyla gerçek zamanlı erişilebilirlik sağlayan Akıllı otopark sistemleri, yoğun şehir merkezinde bulunan merkezlerde% 40'tan fazla zaman ayırarak zaman ayırabiliyor. Barcelona'da bir çalışma, akıllı park sensörleri uygulama yaptıktan sonra ortalama arama süresi 20 dakikadan 8 dakikaya düştü.
  • [FONT:0) Enerji tasarrufları: [Dönemli veya araç varlığına dayanan Akıllı sokak ışığı, her zaman aydınlatma ile karşılaştırıldığında elektrikte% 50-70 tasarruf.Introfik araç yaklaşımlarına da cevap verebilir.
  • [FONT:0) Geliştirilmiş güvenlik: [DÜDÜT:1] Araç-infrayapı (V2I) gömülü yol birimleri kullanarak iletişim, kırmızı ışık ihlallerini, çalışma alanlarını veya yaya geçişlerini uyarmak için göstermiştir.Bu, pilot projelerde yüzde 15-25 oranındaki çatışmaları azaltmak için gösterilmiştir.
  • [FONT:0]Data-güdümlü şehir planlama:[Dönetici:[Dönetici:0) Aggregated trafik ve otopark verileri, bisiklet şeritleri eklemek için planlayıcılar kanıt verir, otobüs rotaları inşa eder, yeni otopark garajları inşa eder veya kongestion fiyatlandırması uygular.Bu, eski veya eksik anketlere dayanan pahalı hatalardan kaçınır.

Ortak Meydanlar ve Dava Strategies

Hiçbir teknoloji dağıtımı engelsiz değildir. Aşağıdakiler, IoT'yi park ve trafik için ölçeklendirmekteyken karşılaşılan sık ağrı noktalarıdır, onları ele almak için kanıtlanmış stratejilerle birlikte.

Interoperability and Standards

[FONT:0)Challenge:[Dönetici:[Dönetici:0) Farklı satıcılardan gelen sensörler, uyumlu veri formatları, iletişim protokolleri veya bulut API'leri kullanarak, bir şehri tek bir ekosisteme kilitleyebilir.

[FONTCIP:0) Solution:[Dönetici: [Dönetici:0) Yerel Ulaşım İletişimi (NTCIP) Kuzey Amerika'da yaygın olarak kullanılan açık standartlar için geçerlidir.

İşsizlik Maliyeti ve ROI

[FONT:0)Challenge:[Dönetici: [Dönetici: 0,8|Döneticileri ve iletişim modülleri ile yeniden yüklemesi pahalı. Şehirler uzun vadeli operasyonel tasarruflarla ön sermaye harcamalarını dengelemelidir.

[FONT:0)Solution:[[Dönetici:[Dönetici:0) Yerel ortaklıklar veya akıllı şehir hibeleri ile başlayın. Ayrıca mümkün olan "sensorsuz" alternatifler de düşünün - bu da mevcut CCTV kameralardan veya kaynaklanan GPS verilerini kullanarak navigasyon uygulamaları (örneğin, bilgisayar ağlarından) destek almak için pilot verileri kullanın.

Scalability and Network Congestion

[FONT:0)Challenge:[Dönetici:[Dönetici: 0 ) Bir şehir, her birkaç dakika boyunca her türlü düşük bant genişliği ağının LoRaWAN gibi, özellikle de ağ geçidi başına yüksek cihaz yoğunluğu ile dolu yoğun kentsel alanlardan geçebiliyor.

[[Dönetici: [Dönetici: [Dönetici:0) Sabit bir zamanlayıcı için tasarlanmış bir değişiklik olduğunda, daha yüksek seviyeli bölgeler için, hücresel teknolojilere (LTEM veya NB-IoT) geçmek için çok kanallık için planlayın.

Çevre Sertliği

[FONT:0)Challenge:[Döneticiler aşırı sıcaklıklar, nem, tuz, ağır araçlardan vibrasyon ve hatta inşaat veya karplows'dan fiziksel hasar.

[FONT:0) Solution:[Dönetici:[Dönetici:0) Katıltma:[Dönetici:0) Katıltma:[Döneticileri) Alan için sabitlenmiş korumaları kullanın - bir sensör başarısız olduğunda, bir teknisyen tüm ağı tekrar çalıştırmadan dışarı çıkabilir ve değiştirebilir.

Gizlilik ve Data Governance

[FONT:0)Challenge:[Dönetici: [Dönetici: 0,3] Lisans plakalarını veya video beslemelerini yakalamak için çalışan kameralar, vatandaş gizlilik endişelerini yükseltir.

[[Dönetici: [Dönetici: 0,3|Dönetici bilgileri (PII) Korumalı bir anonimleştirmeyi kullanarak, iletişim kurmadan önce videoda yüzler ve lisans plakaları (vehicle count, speed class) ham görüntülerden daha iyi bir veri yönetimi politikası oluşturmak için sistem tasarlayın.

Future Trends: Trafik için gömülü IoT Nerede Başlıyor

Alan hızla gelişmektedir, 5G, AI ve dijital ikizler tarafından yönlendirilir. İşte önümüzdeki on yıl akıllı park ve trafik akışı optimizasyonunu şekillendirecek dört trend.

Araç her şeyi (V2X) Entegrasyon-Her Şey (V2X)

Gömülü yol kenarı birimleri (RSUs) giderek daha önce C-V2X veya DSRC radyoları ile donatılmış araçlarla iletişim kuracaktır. Bu, anlık ve anlık araç ön boşlukları kullanarak, ultra-düşük gecikmeli (gösteren 10 m) ve yüksek çözünürlükte, hangi 5GLC URL ve yüksek çözünürlükte kullanılabilir.

City-Wide Simülasyonları için Dijital İkizler

Dijital ikiz, fiziksel trafik sisteminin gerçek zamanlı sanal bir kopyasıdır. Gömülü IoT sensörleri, şehrin planlayıcılarının gerçek trafik kesintiye uğramadan “if” analizine izin veren 3D simülasyona canlı verileri canlı tutar.Eğer yeni bir geçiş şeridi ekleniyorsa?Eğer özel bir olay 50.000 kişi? Şehirzenith gibi platformlarda Dijital ikizler, Omniverse veya Ansys Twin Builder, “gerçek trafik bozmadan” analizlere izin veriyor.

Semantic Segmentasyon ve Multimodal Sensing

Geleceğin akıllı kesişimleri sadece araba tespit etmeyecek; yayaları, bisikletçileri, teslimat robotlarını tanımlayacaklar, birleşik bir durum farkındalığı oluşturmak için ayrı “gören bölgeleri” ve trafik aşamalarını atacaktır. Bu, kameralardan yararlanacak veya kırılgan yol kullanıcılara cevap verebileceklerdir.

Enerji kısıtlayıcı Altyapı

Güneş hücresi verimliliği arttıkça ve enerji maliyetleri düşerken, birçok IoT sensörleri kendini güçlü hale getirecektir. Otopark metreler, gömülü bir sensör düğümü de güçlendirecek. Kablosuz güç transferi (daha kısa bir hava boşluğuna yayılan resonantajör) sonunda pilleri tamamen gömmüş sensörler için ortadan kaldırabilecektir, çünkü enerji bir yol kenarındaki bir vericiden veya geçen bir araçtan uzaklaştırılacaktır.

Sonuç: Akıllı Hareketli Hareketlilik Vakfını Yapın

Akıllı park ve trafik akışı optimizasyonu için gömülü IoT çözümleri geliştirmek, tek bir boyuta uygun değildir. Tüm egzersizler, sert açık ortamlar için dikkatli bir şekilde, çok katmanlı güvenlik ve karar vermede veri yaşam döngüsünün açık bir anlayışı gerektirir. Ancak ödüller önemli: azaltıcı, daha düşük emisyonlar, kentsel sakinleri için yaşamın kalitesini ve kalitesini artırmak.

Teknoloji takımları ve şehir liderleri için, yol ileriye dönük olarak açık standartları kucaklamaktadır, kenar tabanlı istihbarata geç kalmış düşük ve mahremiyet yüksek tutmak ve bağlantı ve AI'nın hızlı temposu ile evrim edebilecek sistemler tasarlar. -birleşim donanım, bağlantı, analitik ve yönetsel yönetebilme - 21. yüzyılın talep ettiği akıllı hareketlilik altyapısı inşa edebilir.

Belirli teknolojilere daha derin bir şekilde atlatmak için, [[0)NIST Connected Tools ve Akıllı Ulaşım Sistemleri programı) .Ş.A. Ulaşım ITS Architecture[DÜye Olmayanlar İçindeki Beyaz Kağıtlar) ve YÖNDERS (DÜye Olmayanlar)