新一轮科技革命对公路交通运输发展的影响

在交通强国建设背景下,为适应新一轮科技革命,推动我国交通运输科技创新和行业可持续发展,首先分析了公路交通运输科技发展特点,然后研究了公路交通运输相关前沿科技发展的现状、趋势和影响,最后提出了公路交通运输领域科技创新的政策建议。研究认为：未来中国公路交通运输将更加智能、安全、绿色、高效、便捷,自动驾驶汽车、智能网联交通、新能源汽车、共享汽车、交通大数据、空间信息技术等将对公路基础设施、运输装备、交通管理和出行需求产生深远影响,新时代我国要加强公路交通运输发展规划,开展重大科技专项研究,建设科研条件平台,为制定我国公路交通运输发展战略和编制国家综合立体交通网规划等提供支撑。     

改进A*算法的物流无人机运输路径规划

针对低空环境下物流无人机运输路径规划问题,综合考虑低空规划空域、物理性能等内外限制,设计了一种改进A~*算法用以快速解算路径。该算法以栅格法飞行区域建模为基础,为适用无人机航空物流运输,在成本函数中引入栅格危险度并增加飞行时间、能源消耗等代价,同时采用动态加权法对估计函数的权值赋值。在既定的路径规划环境及物流无人机性能约束下,仿真结果表明:该算法能快速规划出危险度小、能耗少的避障运输路径,且性能相比原算法、蚁群算法优;并得出最佳路径所对应的栅格粒度大小与代价权重值取值,验证了本算法的有效性。     

别具风格的“雷击”无人机设计

在当前全球持续高涨的无人机研制热潮中,已经涌现出许多性能优良,富有诸种特色的新机型。其中,值得一提,且能在DARPA垂直起降(VTOL)X飞机项目竞争中脱颖而出,并给人以启迪的就有美国极光飞行科学公司的"雷击"无人机设计。无人机设计需要解决总体气动布局,选择合适的动力装置类型,确定动力装置数量与安装位置,决定起降方式,采取有效的飞控系统,轻量化的结构等方面的具体问题和     

全国民航空中交通量长期预测技术研究

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

城市低空物流无人机航迹规划模型研究

为提高物流无人机在城市低空环境下配送的安全性和公众接受程度，保证运输经济性，提出一种考虑运行风险、噪声水平和运输成本的城市低空物流无人机航迹规划方法。采用栅格法进行空域环境表征，建立基于风险的城市空域环境模型。结合物流配送要求，建立多目标、多约束的物流无人机航迹规划模型。采用改进A*算法进行求解：为降低航迹代价，设计估价函数预估成本；为保证飞行安全，引入安全保护区确保间隔；为提升搜索效率，采用动态步长加快搜索进程。仿真结果表明：本文模型和算法所得航迹的运行风险小、噪声水平低、运输成本低，能够实现多目标优化。分析模型参数可知，当各子目标代价权重分别为0.6、0.1和0.3时，规划航迹最优。 保证其余参数不变，增大安全间隔，则风险代价、运输成本代价总体呈增加趋势，噪声代价减少。 在本文规划环境下，参考大疆经纬200无人机参数，在安全间隔取15 m时，综合代价最小。     

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全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

运输直升机群在抗震救灾中发挥巨大作用

我国运输直升机群在这次汶川抗震救灾中，凸显了可以跨越地理障碍、垂直起降、空中悬停作业的优势。运输直升机依靠全天候性能频频出动：执行救援任务分工明确、条理清晰，及时抢救了大批伤员，转运了危险地带整个村庄、整个地县的灾民；为加固唐家山堰塞湖坝体，紧急运送吊运了一批重型挖掘机和装载机，为抗震救灾和恢复重建发挥出了巨大的作用。     

比利时交通管理即服务模式解读及经验借鉴

世界范围内城市交通拥堵日益加剧,呈现拥堵时长和拥堵面积逐步扩大的特征,且由大城市常态化拥堵向中小城市常态化拥堵蔓延.为探寻城市交通拥堵问题解决之道,比利时根特市通过欧洲城市创新行动计划开展一个为期3年的交通管理即服务项目,革新现有的交通管理理念,搭建以用户为中心的交通管理即服务云服务平台,吸纳图商、高校、通信运营商、公交企业等构成伞型生态圈,共同汇聚用户所需的数据,打破交通管控数据壁垒,为用户提供个性化精准的信息服务,极大提升城市交通运行效率、节省出行者的在途时间.结论表明,交通管理即服务项目有效应对了每年4倍于常住居民的学生和游客的出行,保障城市的高效运行.     

基于跑道运行类别的航班优化排序方法

现有空中交通基础设施难以满足日益增长的空中交通运输需求,多跑道作为机场的瓶颈区域是造成机场拥挤和航班延误的重要原因。针对跑道起降特性以及实际运行机型引入多跑道运行类别的概念,以最小化航班延误成本为优化目标,根据问题的数学描述,建立了适用于相关运行模式下多种跑道构型的多跑道机场航班优化排序模型。结合动态规划及启发式算法基本理论,采用基于改进动态规划方法的滚动时间窗启发式算法对问题进行求解。实例验证分析了跑道运行类别、安全间隔、时间窗大小对航班延误的影响,并通过更为普遍的跑道系统进行实例验证,进一步分析了滚动时间窗启发式算法的计算性能,验证了建模思想对容量评估效果的影响以及所提模型和方法的有效性和可行性。     

北京大兴国际机场正式投入运营 民航运行大数据系统投入试运行

<正>北京大兴国际机场9月25日正式投入运行。当日下午16时22分,第一架飞机从大兴机场起飞,开启了北京一市两场双枢纽运行的新时代。与此同时,在民航局运行监控大厅大屏幕上,值班人员正使用2天前刚通过验收的民航运行大数据系统,实时监视着航班从地面推出、滑行、起飞,到空中高精度、多视角的飞行全过程,总体掌控大兴国际机场起降航班的飞行计     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

航路扇区容量需求的交通流动力学推演与预测

为科学应对交通需求的持续增长，合理进行空域规划，从介观层面刻画交通流动态演化过程，提出航路网络交通流演化模型. 以此为基础，将预测得到的城市对间年度交通总需求量推演到整个航路网络中，实现未来交通需求时空分布的中长期预测；构建航路扇区容量需求预测模型，选取华东地区两个相邻航路扇区为研究对象，进行实例验证.结果表明，所提方法能对航路扇区容量需求进行有效预测，未来5 年内两个航路扇区容量需求将分别由50架次/h、 39架次/h上升为70架次/h、45架次/h.     

一种航路扇区概率性交通需求预测方法

空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需 求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实 际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误 差分布特性的统计方法,提出了航路扇区概率性交通需求预测方法.结合中南地区典型运 行数据,提取并验证了各扇区过点时间的预测误差分布规律,获得了各扇区交通需求值 及其概率分布,发现所得概率性交通需求预测结果较之传统确定性交通需求预测方法更 准确,适合为我国高空航路拥堵管理研究提供需求预测依据.     

空中高速路交通流的跟驰现象及流量模型

为研究下一代航空运输系统空中高速路的流量模型,针对连接远程、繁忙航线城市对的空中高速路具有航路单向、无交叉、有性能限制、高密度运行的特点,以下一代航空运输系统的运行规则为基础,基于跟驰理论,对单层航路建立了空中高速路交通流微观跟驰模型.通过对空中交通流量密度关系的分析,扩展出空中交通流的宏观流量模型,该模型可用于航路流量优化、安全分析和航路容量评估等.计算结果表明:由微观跟驰模型得出,运行于空中高速路上的航空器间隔越小、速度越快、后机反应强度越小,后机相对于前机的跟驰反应就越强烈;由宏观航路流量模型得出,飞机流中航空器间隔越小、起始速度越大,流量变化就越明显.      

基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测

为准确把握空域扇区流量分布态势及未来变化趋势,提出了一种基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测方法.首先,通过解析空域系统内航空器原始雷达数据,提取各扇区历史运行信息,建立了多扇区聚合交通流模型;其次,采用贝叶斯估计理论对模型参数进行最优估计和动态更新,预测了空域扇区交通流量的未来演变趋势及其不确定范围;最后,选取国内5个典型繁忙扇区为例,以5 min为时间段,以未来1 h为预测范围,对所提预测方法进行了验证.研究结果表明:85%以上时段交通流量预测结果的绝对误差在3架以内,平均绝对误差均在2架次以内,预测结果的稳定性较好,可充分反映各空域扇区之间短时交通流的动态性和不确定性,符合空中交通的实际情况.      

空域和流量协同管理建模与仿真

提出了空域和流量协同管理概念,综合利用地面等待、动态航路、条件航路等多种管理手段,建立了以最小运行成本为目标的数学模型,同时在模型中引入了动态航路、条件航路的开放成本,以更好地体现流量与容量之间相互协同优化关系,最后通过实例对模型进行了验证。计算结果表明:利用空域和流量协同运行管理模型制定的优化策略后,总的航班运行成本比优化前减少了8 205美元,成本波动幅度大大减小,因此,该协同管理策略可缩短航班延误时间,降低航空公司的成本。     

数据驱动的共享单车停放区规划方法研究

从宏观和微观两个角度研究共享单车停放区规划方法,宏观层面解决停放区选址定容问 题,微观层面进一步优化每个停放区内部的停车位布局问题。宏观层面利用DBSCAN对共享单 车停/取点进行聚类分析得到停/取需求点;然后考虑共享单车使用者路径选择、停/取点选择和停 放区服务能力约束,建立混合整数线性规划模型优化停放区选址及容量。微观层面充分考虑行 人、自行车与汽车之间的影响,其中行人和自行车采用改进社会力模型进行仿真,并考虑共享单 车使用者最优停放区选择;汽车采用智能驾驶模型进行仿真。停车位布局通过仿真通行效率及 混合交通流风险进行评价,并基于代理模型进行优化。该方法应用于北京市崇文门地铁站周边 共享单车停放区规划,验证了方法的有效性,该方法可提高混合交通流通行效率,降低交通风险。     

交通运输网络系统工程

网络化是交通运输系统的自然属性，交通基础设施建设与管理、系统的运营与服务，以及相关配套的政策与管理体制对于系统网络化都有内在需求.本文首先给出了交通运输网络系统工程的定义，并从交通运输网络系统工程中存在的科学问题及未来展望两个角度开展了详细论述.从交通运输系统复杂网络分析、交通运输系统网络化组织运营管理和城市交通系统网络化控制与诱导三个方面介绍了国内外研究与工程实践的最新现状，归纳总结了其中存在且迫切需要解决的科学问题.交通运输系统复杂网络分析的关键科学问题是探索不同交通运输网络拓扑结构与交通动力学时空演化规律、网络承载力、可靠性之间的动态耦合及匹配关系.交通运输系统网络化组织运营管理的关键科学问题是在交通基础设施物理结构为复杂网络的条件下，具有目标异性的多博弈主体(政府、运营企业、乘客等)之间如何实现利益平衡或达到帕累托最优.对于交通运输网络系统工程的未来发展，本文认为重点需要加强对综合交通运输网络系统工程的理论与方法论体系的研究，围绕“综合交通网络的构造演化机理”“城市交通网络供需平衡机理”“多层综合交通网络结构复杂特性及其动力学过程”“出行行为的多样性及可预测性”等问题进行探索.此外，由于新技术环境下的交通系统将出现颠覆性的变革，交通网络运输系统工程的内涵和外延也需要进行根本性的升级改造.具有自驱动、自组织、自决策能力节点的柔性交通运输网络及其共享运行机制，将会是交通运输网络系统工程未来的一个重要研究领域.     

带偏好的交叉航路角度优化模型

为揭示交叉航路结构对空中交通影响的内部机理,有效打通航路节点运行瓶颈,研究了航路交叉角度优化问题. 首先,在分析航班飞行时间和航班油耗与航路基本相交结构角度关系的基础上,构建了交叉航路角度结构;其次,基于交叉航路交通量分布特征,建立了飞行时间和油耗偏好的交叉航路角度优化模型;最后,选取典型交叉航路进行了模型验证. 研究结果表明:航班飞行时间和油耗存在线性负相关关系;单一考虑时间优化时,航班总运行成本增加0.54%,仅考虑油耗优化时,总成本减少2.89%;无偏好优化时,航班总运行成本减少3.82%;考虑偏好时,在时间权重系数等于0.4处取得极小值,此时总运行成本降低5.26%,且空域内油耗密度、飞行冲突次数和管制员工作负荷3个指标的均值分别降低20.41%、56.12%、46.24%;优化后构型对原始空域结构的平均角度扰动为11.88%.      

自动驾驶对交通运输系统规划的影响综述

车辆是交通运输系统的重要组成部分,伴随着自动驾驶技术的发展与应用,交通运输系统 将发生深刻变革。本文聚焦于自动驾驶技术对交通运输系统规划的影响,综述自动驾驶特点下 交通数据采集与管理手段、土地利用、停车需求、交通供需、交通需求预测、交通网络布局等方面 发生的新变化。在此基础上,从规划的角度出发,实现对自动驾驶环境下交通运输系统的再认 知,总结自动驾驶环境下交通需求预测、城市交通网络布局等新的交通规划方法与技术。通过对 交通运输系统的再认知发现：在自动驾驶环境下,交通数据具有细粒度、高鲜度的新特点;土地利 用模式将发生改变,城市将呈扩张和去工业化趋势,停车需求减小;交通系统供给能力和可靠性 提高,出行需求的时空分布将更为分散。交通系统规划方法的变化体现在交通需求预测和交通 网络布局两个层面：交通需求预测框架从“四步”框架转变为模型组合化和出行行为一体化的预 测框架,同时,需求预测的各阶段需引入对自动驾驶特征及其系统性影响的分析;交通网络布局 设计采用连续时域上的布局设计框架,有望解决传统交通网络布局设计的时滞性问题,可适应并 服务于动态变化的土地利用及交通需求。本研究认为,未来需重点研究自动驾驶对交通安全、交 通拥堵、公共交通规划、慢行交通规划等方面的影响。此外,解决自动驾驶实测数据缺乏的困境、 解析异构交通阶段交通系统的运作机理、应对交通需求反弹引起的供不应求、评估难以衡量的外 部成本等问题将是未来研究的难点。