大城市综合交通系统的运行可靠性与应急策略分析研究报告

主要针对北京和上海等交通系统较脆弱的超大城市,研究综合交通系统的运行可靠性,揭示不同时空尺度下以道路交通和城市轨道交通为主的交通系统运行可靠性的耦合机理和演化规律,探索提高抗干扰的能力、应对突发事件的措施和保障大型社会活动的交通组织预案。基于采集的基础交通数据,从交通系统运行可靠性指标体系、可靠性影响因素特征参数演化、交通系统运行可靠性微观、宏观等角度进行研究,最终通过研究交通网络多方式系统耦合理论,建立大城市综合交通系统可靠性模型,揭示接近临界状态的大城市弱平衡综合交通系统面对恶劣天气、突发性自然灾害、事故、大型活动等非常规条件的脆弱性。并将理论研究成果用于指导交通实践,减少我国城市交通规划、设计、建设和管理中的盲目性,提高整个城市综合交通系统的协同运行可靠性。

自动驾驶开源数据体系:现状与未来

随着自动驾驶技术的不断成熟与应用,系统性梳理开源自动驾驶数据集有利于产业生态良性循环.现有自动驾驶数据集可大致分为两代,第一代数据集的传感模态复杂度相对较低、数据集规模相对较小,且大多局限于感知级任务,以发布于2012年的KITTI为代表.相比于第一代数据集,第二代数据集的特征为传感模态复杂度较高、数据集规模与多样性较丰富、所设置任务从感知扩展到预测、规控上,以2019年前后提出的nuScenes,Waymo为代表.本文联合学术界、产业界同仁,首次系统性梳理了国内外70余种开源自动驾驶数据集,对如何构建高质量数据集、数据在算法闭环体系中发挥的核心作用、如何利用生成式大模型规模化生产数据等进行了总结.此外,就未来第三代自动驾驶数据集应该具备的特质和数据规模,以及需要解决的科学与技术问题,进行了详细分析与讨论.希望本文的归纳与展望能促进新一代自动驾驶数据集与生态体系的建设、推动关键领域自主原创与科技自强的发展.