车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述

从车路协同环境下车辆群体协同决策机制、协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究;针对车辆群体协同决策方法的多样性,以基于优化和基于启发式2类决策方法为主线,对比分析了不同决策方法的优劣;考虑车辆群体协同决策应用场景的不同,全面分析了匝道、路口、路段和路网等多个应用场景下车辆群体协同决策的相关理论与研究;考虑国内外车辆协同决策典型项目进展,分别梳理了中国、美国、日本和欧洲代表性车辆群体协同决策项目任务、建设与实施情况;从系统结构、普适模型和示范场景3个方面提出了未来车路协同环境下车辆群体协同决策的发展趋势。研究结果表明:集中式车辆群体协同决策机制有助于提升局部区域内的车辆通行性能,分布式车辆群体协同决策机制有助于提升全局范围内的交通运行状态;基于优化的车辆群体协同决策方法在特定场景下可最大程度提升决策效果,基于启发式的车辆群体协同决策方法在大多数场景下可获得可行的决策效果;由于不同场景下车辆群体协同决策问题的复杂性有所不同,需要在统一框架下做针对性建模。研究结果可为车路协同环境下新型混合交通系统的管理与控制提供参考。      

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制，将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程，将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程，提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法；利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性，动态精准地量化解析上下游交通耦合关系；在此基础上建立了分层动态决策框架，在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响，解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系；设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法，并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明: 相较于传统协同控制方法，群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求，在交通效率和稳定性上具有显著优势，在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上；在路网交通饱和度较高的情况下, 群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%，控制优势更加明显；由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出，可降低路网最大排队长度超40%，有效规避路网溢流风险；通过对群体决策协同控制模型的分布式求解，可实现单次决策过程计算时间小于0.01 s，具有应用于大规模复杂路网的实时信号配时决策的潜力。      

基于累积前景理论的铁路应急预案评估模型研究

为了充分体现决策过程中决策数据的科学性以及决策者的心理行为特征对决策结果的影响,提出基于改进层次分析法与累积前景理论相结合的铁路应急预案评估模型。首先,建立铁路应急环境下的预案评估综合指标体系;其次,基于均衡化的指标体系运用G1法确定各指标权重;最后,建立基于累积前景理论的铁路应急预案评估的科学模型。案例表明,应用该方法对铁路应急预案进行评估是科学有效且可行的。     

成渝城市群经济与交通运输通道协同演化表征方法

评估经济与交通运输通道的协同演化是考量城市群整体发展的重要手段,然而,目前却没有专门的研究来解释协同度分析中具体指标的影响机制.因此,本文采用性能化的评估方案,从微观、宏观、中观3个层面建立了成渝城市群经济与交通运输通道协同演化表征方法. 通过数据拟合、秩相关分析和Pawlak粗糙集约简,建立了完整的评估方法体系,科学分析了协同演化趋势,确定了不协同指标.研究结果表明：成渝城市群经济与交通运输通道具有较强的协同关系;不协同指标为成都经济的结构和效益性指标,重庆经济的效益型指标及交通运输通道中的结构性指标.本文调查结果有助于评估城市群的协同水平,为城市群的进一步发展提供参考.     

基于车路信息交互的车辆卫星定位协同定权方法

为确保基于卫星导航系统的车辆定位性能满足特定交通应用需求，本文针对导航卫星观 测量权重分配对复杂动态运行环境的跟踪适配问题，建立基于车路信息交互的车辆卫星定位协 同定位增强总体框架；基于加权最小二乘定位解算模式，设计基于轻量级梯度提升机建模与多车 信息综合决策的协同定权方法，提出面向学习建模通道的导航卫星伪距残差轻量级梯度提升机 建模方案，面向定权计算通道设计了基于多车信息综合决策的导航卫星观测量权重决策策略。 实验结果表明：运用轻量级梯度提升机构建伪距残差模型，相较于支持向量机、随机森林以及仅 基于基础卫星观测特征的轻量级梯度提升机，均方根误差分别降低了62.1%，29.9%，60.4%；运用所建立的预测模型协同定权所得水平误差标准差，相对于等权和卫星仰角/信噪比组合定权策略分别降低了48.5%和47.6%。研究结果对于充分发挥车路协同系统模式下，信息交互机制的核心优势和优化车辆卫星定位性能具有重要意义。     

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明:在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。      

群智协同设计活动复杂性的度量模型及方法

群智创新通过网络社区聚集企业外部大规模设计资源参与产品创新设计，成为互联网环境下企业拓展设计能力、解决设计难题、实现转型升级的重要方式. 针对群智协同设计活动的复杂性难以定量描述，导致互联网社区中设计活动的发布、推送和动态调整缺乏量化依据等问题，提出一种基于信息熵的群智协同设计活动复杂性度量方法. 通过分析互联网社区中群智协同设计过程特点、用户角色和能力特点，从过程复杂性、问题复杂性、可解复杂性3个维度建立群智协同设计活动复杂性度量模型，采用信息熵理论实现复杂性的量化分析；最后以Local Motors社区LM SF-01项目中的悬架设计活动为例，计算该设计活动3个维度的复杂性分别为318.15、477.66、134.46 bit，根据项目特点采用加权的方式得到其统一复杂性为331.76 bit，验证了该复杂性度量模型和方法的可行性和有效性.      

基于竞合关系分析的网约车与出租车适度规模研究

为确定城市网约车与出租车的适度规模，促进网约车与出租车健康发展，基于协同演化理 论，建立网约车和出租车在竞争、合作、竞合环境下的Lotka-Volterra演化模型，进行数据模拟仿真 分析，确定不同环境下城市网约车与出租车达到平衡状态时的适度规模。结果表明：网约车与出 租车的演化结果与竞争影响系数和合作效应系数有关；在竞争环境下，激烈的竞争导致劣势方被 市场淘汰，优势方最终达到规模阈值；当竞争趋于缓和时，两者能在市场中达到平衡稳定后共存； 在合作环境下，两者都有较大的发展空间，能更好地促进新旧业态的融合发展；在竞合环境下，两 者的发展趋势与竞争环境下的发展趋势相似，但合作可以延缓劣势方的消亡速度。最后提出推 动网约车与出租车公平竞争，兼顾新旧业态、促进融合发展的建议。     

基于出行方式决策过程的价格调控策略辅助措施研究

从提高个体在价格调控策略下的绿色出行意向入手，制定价格调控策略的辅助措施是提升价格调控策略有效性的重要手段.本文基于出行决策行为变化自调节阶段模型，构建了价格调控策略下的居民出行方式决策过程概念模型.利用拥堵收费和奖励策略下的出行方式决策心理调查数据，基于结构方程模型，对比分析了拥堵收费和奖励策略下不同机动化出行习惯强度个体通勤与非通勤出行方式决策心理的差异化特征.最后，针对出行方式决策过程中动机形成阶段，计划行为阶段，以及实施计划阶段的心理特征，分别提出了价格调控策略的辅助措施，为价格调控策略实施提供了更好的辅助决策支持.     

基于出行方式决策过程的价格调控策略辅助措施研究

从提高个体在价格调控策略下的绿色出行意向入手，制定价格调控策略的辅助措施是提升价格调控策略有效性的重要手段.本文基于出行决策行为变化自调节阶段模型，构建了价格调控策略下的居民出行方式决策过程概念模型.利用拥堵收费和奖励策略下的出行方式决策心理调查数据，基于结构方程模型，对比分析了拥堵收费和奖励策略下不同机动化出行习惯强度个体通勤与非通勤出行方式决策心理的差异化特征.最后，针对出行方式决策过程中动机形成阶段，计划行为阶段，以及实施计划阶段的心理特征，分别提出了价格调控策略的辅助措施，为价格调控策略实施提供了更好的辅助决策支持.     

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交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要研究手段.传统的微观交通仿真模型，特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型，未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程.本文利用Bayes方法和模糊积分方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程，确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为.模型验证表明:交通仿真过程中，在车辆跟驰模型实施之前，利用Bayes算法和模糊积分算法模拟驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的.     

反舰导弹协同攻击控制器设计

针对群弹执行主从式协同攻击任务的问题,基于领弹和从弹的三维相对运动关系建立了协同攻击的数学模型,得到从弹在相对坐标系下3个方向的运动作用;通过对相对运动模型的研究和分析,选择了弹道角速度作为反馈控制指令,采用反馈线性化方法设计了协同控制律,通过参数优化保证了协同控制律的渐进稳定性.仿真结果表明,该控制律能较好地实现群弹的主从式协同攻击,在领弹机动条件下,从弹仍然能保持期望的队形.     

自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。     

基于AHP—FCE的远程协同分析系统动态联盟盟员智能决策技术

针对企业如何在网络环境下寻找最佳协同分析合作伙伴的问题,提出了一种基于AHP-FCE的远程协同分析系统动态联盟盟员智能决策体系结构,建立了多层次动态联盟盟员决策模型,描述了评价指标层次结构和综合评价方法.着重研究了盟员决策方案的规划、决策向导用户界面和智能决策过程知识处理等关键技术在此基础上开发了系统平台,实现了动态联盟盟员决策的智能化,并通过实例对系统进行了应用验证,取得较好的应用效果.     

多源信息刺激下驾驶员综合认知拓扑结构研究

根据多传感器信息融合和人类对多源信息综合处理过程之间的相似性,充分考虑驾驶员心理-物理因素及其对驾驶行为多变性和不确定性的制约,研究多源信息刺激下驾驶员任务集聚的心理-物理综合认知拓扑结构和认知活动链,探讨各驾驶行为模式的决策机制、车辆运行模式的运行机制和驾驶员协同反应机理,可为微观交通流仿真和智能车辆的研究提供理论依据,为智能运输系统的建立提供分析工具.     

车路协同场景下导航播报方式有效性评估

导航信息作为驾驶人进行决策的重要依据， 其播报方式差异性会对驾驶人的信息接受程度和理解程度产生不同的作用效果， 因此， 有必要研究不同播报方式对驾驶行为的影响表现。 针对高速公路大流量路段车路协同场景下， 不同导航播报方式对驾驶行为的有效性评估， 缺乏量化依据的问题， 文章基于驾驶模拟器， 搭建了 4 类车路协同典型场景， 并选取 38 名驾驶人进行驾驶模拟实验， 获取驾驶行为数据并采用灰色近优综合评价法， 从驾驶效率和安全 2 个层面选取 4 个指标， 评估了近距离、 远距离两种播报时机和哔声、 语音两种播报形式 4 种组合方案的有效性。 研究结果表明， 高速公路大流量路段车路协同场景下驾驶人偏向远距离语音播报。     

基于动态分流元胞传输模型的城市道路网络韧性评估

为全面评估重大扰动事件下城市道路网络抵御扰动并从扰动中快速恢复的能力，提出以改进元胞传输模型模拟路网流量分布状态，以韧性为测度指标的路网性能评估模型。针对传统元胞传输模型交叉口分流比例恒定的不足，明确考虑扰动事件影响期内因出行者调整路径可能导致的路径流量波动，构建出行决策行为与元胞流量传输的强耦合机制，提出一种新的动态分流元胞传输模型；基于动态分流元胞传输模型获得的路网性能参数，以路网效率为路网基础性能指标，构建反映扰动事件影响期内路网效率累积动态变化的韧性指标；并基于Sioux Falls网络开展算例研究。算例结果表明：相比传统元胞传输模型，提出的动态分流元胞传输模型通过设置交叉口动态分流参数，建立出行决策行为与元胞流量传输的动态耦合关系和路径流量变化与交叉口元胞分流比例的自洽机制，可准确描述路网实际流量分布状态；提出的基于路网效率的韧性指标可全面反映扰动事件发生后路网性能退化到恢复全过程的动态累积性能，直观展示路网抵御扰动并从扰动中恢复的能力，契合韧性内涵；韧性评估中若忽视出行决策行为潜在影响，将获得次优甚至明显偏离实际的方案或结果。     

广州市交通规划决策支持平台构建实践

为更好地促进城市交通规划数字化转型,提升规划编制、评估与实施水平,传统交通规划模型需要转向规划决策支持平台。总结广州市交通规划模型发展历程和转型过程中面临的挑战,认为顺应精细化、通俗化的数据服务是定量交通分析的重要发展方向。围绕交通要更好统筹满足人的美好生活、生态可持续和为城市提供新的发展动力的需求,广州市交通规划决策支持平台以WebGIS和大数据技术为支撑,开发了高效的交通地理信息数据获取、处理、分析以及可视化算法,形成多源数据融合、大数据挖掘分析、推演决策等典型支撑技术。同时,协同传统交通规划模型,构建了空间与基础设施统计分析、人口活动分析、道路交通系统运行分析、公共交通系统运行分析、多维度方案决策评估、业务分析智能化系统等六大核心功能模块,较好支撑了广州市交通规划的编制、实施和评估。     

旅客购票模式与渠道关联选择行为的建模分析

为分析多元化售票渠道下旅客购票选择行为的影响因素及交互特征，解析了多渠道情境下旅客购票过程的 3个阶段，辨识了旅客购票的 3类典型模式；运用协同进化分析思想，建立了购票模式与渠道关联选择的协同进化 Logit模型；基于道路客运联网售票信息系统数据，进行了模型的实证应用，分析了特征变量对旅客购票选择行为的影响，揭示了渠道与模式间关联选择行为特征.研究表明：性别，年龄，提前购票时间，出行时间，出行里程，发车频率等因素对旅客购票行为有显著影响；旅客购票模式和渠道选择间存在相关性，某一决策选择受另一决策结果的影响；考虑两者的交互作用有助于提高分析预测精度，2类决策模型的精度分别提高了5.98%和5.72%.     

旅客购票模式与渠道关联选择行为的建模分析

为分析多元化售票渠道下旅客购票选择行为的影响因素及交互特征，解析了多渠道情境下旅客购票过程的 3个阶段，辨识了旅客购票的 3类典型模式；运用协同进化分析思想，建立了购票模式与渠道关联选择的协同进化 Logit模型；基于道路客运联网售票信息系统数据，进行了模型的实证应用，分析了特征变量对旅客购票选择行为的影响，揭示了渠道与模式间关联选择行为特征.研究表明：性别，年龄，提前购票时间，出行时间，出行里程，发车频率等因素对旅客购票行为有显著影响；旅客购票模式和渠道选择间存在相关性，某一决策选择受另一决策结果的影响；考虑两者的交互作用有助于提高分析预测精度，2类决策模型的精度分别提高了5.98%和5.72%.