在现代城市交通日益拥堵的背景下，智能运输系统（ITS）已成为提升出行效率的关键技术。这套系统通过综合运用先进的信息、通信和传感技术，实现对交通状况的实时监控和智能管理，其避开拥堵的核心机制主要体现在以下三个层面。

首先，智能运输系统依赖于全面而精准的实时数据采集。遍布城市道路网络的传感器、摄像头、地磁线圈以及浮动车（如出租车、公交车）的GPS数据，共同构成了系统的“感官神经”。这些设备每秒都在收集海量的交通流数据，包括车辆速度、流量、密度以及排队长度。数据被实时传输至中央处理平台，经过清洗和融合，形成一幅精准反映当前路网运行状态的“动态地图”。这是系统进行一切决策的数据基石。

其次，基于采集到的数据，系统进入核心的智能分析与预测阶段。强大的算法模型会对实时数据进行分析，识别出已经发生拥堵的路段。更为关键的是，它能够基于历史交通规律、实时事件（如事故、施工）甚至天气状况，对未来短时间内（如未来5-15分钟）的交通流变化进行预测。这意味着系统能够在拥堵实际恶化或大规模形成前，就提前预判到风险点。例如，算法可以预测到一场体育赛事散场后，周边道路将面临巨大压力。

最后，基于分析和预测结果，系统执行动态的路径规划与诱导策略。对于个体出行者，导航APP会接收到来自智能运输系统云端的最新路况信息和算法推荐，为驾驶员提供一条能够避开当前及预测拥堵点的最优路径，并可根据路况变化进行实时重新规划。对于整体交通流，系统则会通过可变信息板、广播等方式，向广大驾驶员发布诱导信息，建议他们避开特定拥堵区域。同时，交通信号控制系统也会联动，根据实时车流调整路口信号灯的配时方案，优先放行拥堵方向的车流，从节点上疏通堵点。

综上所述，智能运输系统并非单一技术，而是一个集数据采集、智能决策与联动控制于一体的复杂生态系统。它通过“感知-预测-诱导”的闭环，将传统静态、被动的交通管理转变为动态、主动的智能调控，从而有效地帮助车辆避开拥堵，显著提升整个路网的运行效率。随着5G、人工智能和车路协同技术的进一步发展，智能运输系统在缓解城市交通压力方面将发挥出更大的潜力。