AI收费机器人在高速公路ETC/人工混合车道的应用探索

摘要 虽然如今全国高速公路ETC联网不断推进，用户规模显著扩大，但各收费站仍然设置了ETC/人工混合车道，此类车道相较于ETC车道存在通行效率低、事故发生率较高、环境污染大、人工投入成本高等问题。针对这些问题，文章首先深入剖析了当前ETC/人工混合车道存在的问题，然后详细阐述了基于集成AI技术的高速公路收费机器人系统的设计思路与实现过程，最后通过一系列实验，充分验证了该系统的有效性和可行性，实现了收费站无人化操作、多方式支付及快速通行的目标。

关键词 AI；收费机器人；ETC/人工混合车道；应用探索

中图分类号 TP249 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2025）02-0001-03

0 引言

2020年，我国高速公路收费体系经历了重大改革，取消了省界收费站，实现了向全新全网联网收费系统的顺利过渡[1]。这一变革深刻改变了原有的高速公路联网收费模式，显著提升了交通流畅性和效率。在新系统下，各收费站除设置ETC专用车道外，还保留了至少一进一出的ETC/人工混合车道，以满足不同驾驶员的需求。这种混合车道功能多样，既支持ETC车辆的不停车交易，也能为非ETC车辆提供CPC卡计费服务，同时还具备货车治超功能。此外，绿通预约车辆在经过验证后可快速通行，集装箱车辆也能享受特定优惠。

然而，数据显示，尽管ETC用户数量在持续增长，但截至2024年5月，在全国机动车保有量4.4亿辆中，仅有2亿为ETC用户。这表明在未来较长一段时间内，ETC/人工混合车道仍是我国高速公路收费体系不可或缺的一部分。不过，混合车道的存在虽然为收费提供了更大的灵活性，但由于其依赖人工操作，也导致了一系列问题，例如收费效率低下、运营成本高昂、缺乏智能化处理能力等。为了解决这些问题，进一步提升高速公路的收费效率和服务质量，研发高速公路智慧收费机器人已成为当前行业研究的热点和重点[2]。

1 当前高速公路ETC/人工混合车道存在的问题分析

当前，高速公路上ETC/人工混合车道的拥堵现象已成为制约快捷通行的重要因素。以云南省昆明市周边某收费站为例，根据2023年5月的实地调研数据，该站当月出入口总车流量达到311 128辆，其中ETC通道车流量为203 265辆，混合车道车流量为107 863辆。对这些数据进行深入分析后发现，在单位观测时间内，混合车道的通行效率显著低于ETC车道。通过详尽的调研与分析，发现当前高速公路ETC/人工混合车道收费系统存在以下几个亟待解决的问题：

（1）通行效率低下。在交通高峰时段，混合车道的车辆往往需要长时间的排队等待，特别是当部分车辆因各种原因无法通过ETC系统自动缴费时，必须转为人工操作，这不仅延长了单车的处理时间，而且大幅降低了车道的整体通行效率。

（2）安全事故频发。混合车道的拥堵问题常常导致交通事故的发生。若这些事故不能得到迅速有效的处理，很可能会引发连锁反应，造成更多的二次事故，进而带来更为严重的后果。这些事故不仅威胁道路交通安全，还可能造成难以估量的直接或间接经济损失。

（3）人力资源投入过大。混合车道在处理交易和现场管理时对人力资源的需求极大，特别是在交通高峰期，为了应对激增的车流量，必须增加工作人员，这无疑增加了运营的总体成本。

（4）环境污染加剧。车辆在人工收费窗口排队等候缴费时，会持续排放尾气。在交通高峰期，这种排放尤为密集，对环境造成了显著的负面影响，加剧了空气污染问题。

2 高速公路收费机器人的应用案例

随着智慧高速公路建设的不断推进，越来越多的地区开始引入并运行高速公路收费机器人。自2022年起，我国江苏、黑龙江、山西、湖南、贵州、内蒙古和湖北等多个省份（自治区），已陆续启动并实施了公路收费机器人项目。以湖南株洲高速的首台智能收费机器人和山西高速的首个无人值守智慧车道为代表，这些先进的智能设备正逐步改变传统的收费模式。这些智能收费机器人融合了云计算、大数据和人工智能等尖端技术，不仅具备自助发卡、自助交费等一系列便捷功能，更重要的是能够实现无人值守、非现金交易及快速通行。由此可见，通过引入集成AI技术，可以实现更高效的收费，加速数字交通的变革，提升高速公路的整体运行效率[3]。

3 基于集成AI技术的收费机器人系统设计

目前市场上可用的收费机器人，在提升收费效率和降低运营成本方面表现出显著的优势，但也存在一些不容忽视的局限性和需要改进的地方。首先，现阶段的收费机器人功能相对有限，主要集中在自助发卡、自助缴费等基础功能，而在处理诸如车辆违章、异常情况等特殊场景时，其应对能力尚显不足。其次，收费机器人的固定位置和高度在一定程度上制约了其使用的灵活性和便利性。对于不同类型的车辆，以及拥有不同习惯、身高差异的驾驶员来说，固定的位置和高度未必是最舒适、最便捷的选择。这一点揭示了收费机器人在适应多变场景和满足个性化用户需求方面，存在的不足之处。

鉴于现有收费机器人在功能、安全性，以及使用便利性方面存在的诸多不足，迫切需要设计和开发一套全新的收费机器人系统。

3.1 硬件系统设计

在硬件构成方面，智能机械臂是系统的核心组件之一。它由智能终端接口与四个精密联动轴组成，同时配备了高清摄像头和多种传感器，以确保在各种环境下都能稳定运行。机械臂负责精准地执行各类动作，而摄像头则主要用于捕捉复杂应用场景的实时图像，为系统提供准确的视觉反馈。该智能机械臂具有以下特点：位置和高度无限制，采用神经卷积网络算法和多轴联动插补控制算法处理大量数据，具备处理复杂收费任务的能力，提供精确的机械臂定位，能够实现高精度、高速度的服务，如图1～2所示。

在图2中，底座1安装在混合车道出入口，其上方安装有机械臂本体2，通过机械臂本体2可调节主机3的位置，能够使该机器人自适应驾驶员的位置完成缴费。图3详细展示了主机收费系统的正面视图，其中包括显示器4、人脸识别镜头5、收款码扫描镜头6、现金收款口7、CPC卡口8、收据窗口9等一系列功能组件。此外，为了保护设备并增强用户体验，还配备了海绵垫10、橡胶防护角11、橡胶垫12等防护措施，同时铁板13、磁板14、弹簧15、放大镜16等结构也一应俱全。

主机收费系统集成了多个先进子系统，包括预警系统、机械臂本体2控制系统、人工智能交互系统、避障系统、人脸识别验证系统、多种支付方式（如人脸支付、支付宝、微信扫码支付，以及现金找零等）兼容的支付系统，为使用者提供了极大的便利。

此外，该系统还配备了超声波避障技术，能够精准、快速且灵活地调整机械臂本体2的位置，从而有效避免与车辆门窗等发生碰撞。人工智能系统大幅提升了服务的人性化程度，无论是处理基本问题还是应对紧急情况，都能提供与人工服务相媲美的解决方案。整个系统的仿真效果如图4所示，直观地展现了其高效便捷的服务流程。

3.2 软件系统设计

在功能层面，基于集成AI技术的收费机器人系统不仅具备了基础收费功能，还融合了更多高级特性，如图像识别、自然语言处理等，从而能够高效应对各种特殊场景。举例来说，该系统通过引入尖端的图像识别技术，使得机器人可以精确地识别车辆类型和车牌信息，进而为每位驾驶员提供量身定制的服务。此外，结合自然语言处理技术，机器人能够与驾驶员进行顺畅对话，及时解答疑问并提供所需的实时帮助。具体来说，该系统的技术特点包括以下几个方面：

（1）视觉AI。该方案借助高性能CMOS或CCD摄像头，结合多光谱成像和HDR技术，能够清晰地捕捉到100 m外的车辆细节。通过运用卷积神经网络（CNN）、迁移学习和数据增强技术深入分析图像，系统能够精确识别车辆的型号和窗高。同时，该系统还支持实时数据处理，迅速处理并反馈车辆信息。此外，利用逆向运动学和路径规划技术，机械臂能够实现六轴精控，预测性地调整其位置和动作[4]。通过中间件和系统集成技术，各个子系统能够协同工作，确保整个系统的高效稳定运行。

（2）动态捕捉技术。采用高性能摄像头和服务器，结合先进的图像处理和识别软件，实现对高速行驶车辆的准确实时识别。通过全面测试，确保其在各种环境下都能保持稳定和准确。同时，该技术与收费系统的紧密集成，使得技术能够迅速转化为实际应用。

（3）图像识别与机器学习。通过收集大量的多样化车辆图像数据，并在TensorFlow或PyTorch框架下开发深度学习识别算法，利用GPU加速技术，进行了高效的模型训练。经过精确调优后，将模型部署在收费站系统中，实现实时的图像处理。

（4）机械臂联动控制。通过高性能控制器和实时反馈监控，如编码器和传感器等，可以精确调整机械臂的运动轨迹。通过集成专业的控制软件，能够使机械臂自动执行复杂的任务。经过全面测试，确保机械臂在各种环境下都能进行精确的操作。

3.3 工作流程

收费站混合收费车道由入口车道与出口车道构成，两者的收费机器人在功能上各有侧重。入口收费机器人主要负责采集车辆信息并发放CPC卡，而出口收费机器人则聚焦于处理缴费操作和回收CPC卡。以下以出口收费机器人为例，详细阐述其工作流程。

出口缴费机器人融合了ETC自动扣费与CPC卡非现金缴费的自动化功能。当机器人检测到OBU信息时，系统会将其识别为ETC车辆，并执行相应的扣费程序。若未检测到OBU信息，则系统会自动切换至CPC交易模式。在此模式下，智能机械臂会根据车窗高度自适应调整，以便与驾驶员进行交互。驾驶员将CPC通行卡插入插槽（未来计划升级为抛卡回收箱，以提高回收效率），机器人会自动吸入并推送卡片至读写器进行信息读取。收费软件根据卡片信息计算费用，并在显示屏上展示，同时通过语音提示驾驶员展示支付二维码。扫描枪识别二维码后，车道软件或支付盒子将通过专用网络与结算中心进行连接，完成扣款操作，并将结果反馈至收费软件。随后，软件会生成交易记录，并根据需求打印发票（如选择电子发票则无须打印）。在费显和语音的引导下，驾驶员领取发票，同时机器人控制栏杆抬起以放行车辆，从而顺利完成整个的缴费流程。

该系统的人机交互界面友好，操作流程简洁易懂，即使是初次使用的用户也能轻松上手。

3.4 研究结果对比分析

系统研发后，参照各类车辆在实际通行过程中的运行参数，在实验室进行了严格的模拟测试，结果如表1所示：

该文研发的基于集成AI技术的收费机器人系统，在大多数场景下能够迅速且准确地判断通行车辆状态，并做出恰当的自适应服务决策（如入口车道发卡，出口车道收卡、收费）。在正常天气条件下，系统准确率高达92%以上，反应时间平均不超过10 s。在模拟的恶劣天气环境下，尽管系统性能有所下滑，但其准确率仍保持在85%左右，展现出良好的鲁棒性。针对突发事件，系统能在平均2 min内完成事件识别和响应策略的制定。然而，在硬件故障模拟测试中，备用处理流程存在一定的延迟，需加强系统冗余设计和故障恢复机制。通过深入分析实验结果，验证了系统设计的有效性。

4 结语

该文专注于智慧高速公路自由流收费建设，深入分析了ETC/人工混合收费车道的需求，并创新设计了一套智能化的收费机器人系统。该系统以驾驶员需求为中心，结合了先进的人工智能技术和高性能机械臂，实现了自助发卡、收卡、缴费及特情处理等环节的智能化和自动化。这不仅降低了人力的参与度，趋近无人化运营，还有效减少了收费站二次事故的发生率，显著提升了ETC/人工混合车道的通行效率和服务水平，为人工智能技术在交通新基建领域的更广泛应用提供了示范，对推进智慧高速公路建设具有重要意义。

参考文献

[1]交通运输部.交通运输部关于印发取消高速公路省界收费工程建设方案的通知[Z].交通运输部， 2019-05.

[2]孙莉莉.智慧收费机器人在高速公路车道上的应用[J].中国高新科技， 2023（11）：106-108.

[3]杜渐，李洁，杨柏，等.智慧收费机器人在高速公路车道上的应用[J].中国交通信息化， 2022（7）：87-89.

[4]赵仁豪，李亮.六自由度机械臂建模与MATLAB仿真[J].宝鸡文理学院学报（自然科学版）， 2019（3）：69-74.