智能交通系统课程混合式项目式教学探索实践

针对智能交通系统的特征,分析开展线上线下混合式教学的必要性及可行性。该文以山东大学“双一流”学科建设为目标,结合线上、线下教学优势,从教学设计、教学目标、教学内容、教学重点、教学方式、教学效果评价体系建设等方面深入探索智能交通系统课程的混合式项目式教学,旨在为“新常态”下混合式教学提供参考,树立智能交通系统相关课程教学的典型范例。

自动驾驶环境下车辆轨迹及交通信号协同控制

在自动驾驶环境下的交叉路口,为了提高车辆通行效率并减少停车次数,利用自动驾驶技术(AV)和车路协同系统(CVIS),开发一种交通信号灯和车辆轨迹协同优化控制方法,并利用多智能体技术进行仿真。该控制方法通过车辆速度、位置等信息对信号灯配时进行优化;并根据信号灯优化配时,对车辆轨迹进行优化控制。利用NETLOGO仿真平台,搭建多智能体仿真平台,进行仿真试验。试验结果表明和传统固定配时相比本文提出的信号交叉口车路协同控制方法能够降低53.4%的车辆平均通行时间和61.5%的平均停车次数,表明:该控制方法提高了信号交叉口通行效率,减少了停车次数。

基于共享模式的网联自动驾驶车辆路径规划研究

物联网、大数据、移动互联等新一代信息技术在自动驾驶方面的运用,为交通信息化和智能化带来了新的发展契机.作为集约型的城市交通发展模式,共享出行已成为学界关注的热点问题.在共享模式和自动驾驶协同发展的时代背景下,提出了随机需求下考虑用户等待时间的网联自动驾驶共享车辆路径规划模型.为验证模型的有效性和鲁棒性,在虚拟网格式路网中设计应用算例,基于优化工具Gurobi对模型进行求解,确定最优的网联自动驾驶车辆规模及最优车辆服务路径,并与个体最优情况下的出行成本及能耗进行对比.研究结果表明,共享模式能大幅度减少车辆数,降低系统总体成本及能耗,在提高车辆使用率和可持续性方面效果显著.

地方政府和高速公路经营者低碳行为的演化博弈分析

为促进高速公路低碳运营,基于演化博弈理论研究地方政府和高速公路经营者在碳排放配额政策和奖惩机制下的低碳行为变化,通过主体行为影响因素选取构建、求解和分析双方演化博弈模型,并借助MATLAB软件开展仿真分析,研究不同奖惩机制和合作程度对演化结果的影响以及博弈主体行为选择初始概率、奖惩系数分别对演化过程的影响。结果表明:地方政府对高速公路经营者实施碳排放配额政策和运行奖惩机制能够促进政企双方共同参与高速公路运营降碳,且奖惩机制根据政企合作程度动态调整的效果直观有效;地方政府实施碳配额政策且经营者合法排放的初始概率越接近1,双方合作推动高速公路低碳运营的速度越快;碳配额政策实施初期运行高奖惩系数(θ_(1)=0.15,θ_(2)=0.15)机制会加速高速公路低碳运营。