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本研究聚焦中心型时间地图绘制,提出多级混合坐标变换算法,结合机器学习与几何变换模型,实现高拓扑精度与高几何完整性。以上海虹桥枢纽为例,评估交通线网运行状态、新建交通设施作用,并分析交通资源时空错配及多模态交通可达性格局,为交通管理提供新的研究思路与实践范例。
针对航空业飞机地面滑行阶段碳减排问题,本研究提出智能滑行优化方法,构建碳足迹追踪模型与多目标优化模型,融合多种智能算法设计优化策略,解决路径规划与冲突协调难题。以上海虹桥机场验证,为航空业绿色智能运营提供支撑。
本研究提出了一种针对复杂环境的智能网联汽车协同决策智能增强框架,以提升车辆在复杂交通环境中的决策智能度,安全、高效地实现智能网联汽车间的协同决策,有效解决自动驾驶面对复杂交通环境单车智能不足的问题。
清分系统是城市轨道交通的核心系统,本研究创新性地融合关系图卷积神经网络模型(rgcn)、大语言模型(llm)与知识图谱(kg)技术,构建清分失效问题的智能诊断系统(“清问智答”),为地铁运营管理部门提供可实时、低成本的清分失效问题诊断分析。
本研究提出了全栈化测试方法,核心研发了主客观耦合的功能安全实车测试技术以及预期功能安全多维度加速测试技术,并构建了可信交互仿真工具链。该技术已成功应用于实际项目,为自动驾驶技术的安全落地和产业规模化发展提供了理论方法和技术基础。
本团队研发g-track智慧运维机器人,该机器人专为夜间天窗作业场景设计,创新性地提出检测快速、操作简便、功能多样、廉价轻量的新一代铁路维护方案。研究表明,g-track机器人在降低铁路维护成本、提高效率、保障安全等方面成效显著,有望推动轨道交通维护行业迈向新高度。
本研究针对未饱和交通需求下的静态信号协调控制问题,提出“数模双驱动”优化框架。通过相位结构设计、解析模型驱动基础方案优化、协调单元划分及强化学习鲁棒优化四阶段方法,解决高峰时段信号优化问题。
本项目提出基于容量感知最大压强模型(cap-mp)信号配时算法,通过sumo仿真、多算法对比验证以及算法适应性分析,可显著缓解交叉口拥堵,实时性强、稳定性好、能实现秒级响应与轻量化部署,具备良好的推广价值。
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