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车测试, GOOGLE宣布无人驾驶汽车队每天模拟驾驶将达 300 万英里, 据美国电气电子工程师学会
( IEEE) 的大胆预测, 在 2040 年, 路上所有行驶的车辆的总和中, 75% 会是无人驾驶车。 在我
国, 交通运输部正在编制无人驾驶技术规划, 研究起草技术规范, 并在建设测试基地。 多地积
极推行无人驾驶技术的发展, 如 2017 年 12 月中旬, 北京发布《 关于加快推进自动驾驶车辆道路
测试有关工作的引导意见( 试行)》 和《 自动驾驶车辆道路测试管理实施细则( 试行)》 等文件。
2018 年 2 月初又发布了《 北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法( 试行) 》 及《 北京市
自动驾驶车辆封闭测试场地技术要求( 试行)》。 中国首个“ 国家智能网联汽车( 上海) 试点示范
区” 封闭测试区于 2016 年 6 月在上海嘉定正式开园。 目前, 北京市经济技术开发区已经建成了
全国车联网测试道路, 正动工建设新的测试场占地 650 亩, 涵盖高速公路、 山路、 乡村道路、 城
市复杂环路、 铁路、 隧道等多种交通场景。 其他无人驾驶载运工具方面, 无人机群在军事及快
递物流等领域已有广泛的应用。 2017 年 12 月 2 日起, 搭载“ 智能驾驶公交系统” 的深圳巴士集团
公交车开始试运行。 2017 年 6 月 2 日, 名为“ 智能轨道快运系统” 的公共交通系统在中国出现,
融合了现代有轨电车和公共汽车两者的优点, 此外, 自动驾驶地铁列车在国内外多条线路已成
功运行, 我国已经在珠三角莞惠、 佛肇两条时速 200km 的城际铁路开通了自动驾驶列车, 时速
300-350km / h 的高速铁路自动驾驶技术, 将于北京冬奥会前在智能京张铁路投入运用。 与此同
时, 互联网约车平台也纷纷加入面向共享的无人驾驶载运工具的研发, 如总部位于美国加利福
利亚洲旧金山的 Lyft 企业, 目前在纽约、 旧金山及洛杉矶等 300 个美国城市中营运, 每月提供
1870 万次载客, 正积极研发无人驾驶车辆以开展载客车辆租赁及实时共享等服务。

      未来 30 年, 无人驾驶的智动载运工具将大规模涌现并在客货运输中广泛共享使用, 据预
计, 每辆共享汽车大约能够取代 10-30 辆营运车辆, 自动驾驶汽车还将加剧这一趋势, 这将对
城市生活带来重大的影响。 但大规模的无人驾驶载运工具, 在共享运行环境下, 仍然将面临拥
堵的线路或场站资源的制约, 将涉及载运工具如何路线自动规划、 拥挤路段主动回避、 事故主
动预防、 维修自主安排、 能耗排放极大降低、 灵活编组、 干线结队软连接运行等一系列问题。

      在无人驾驶条件下, 载运工具群的智动运行管控仿真, 面临一系列的挑战, 比如: 智慧无
人载运工具群应遵循何种新的调配规则? 传统的基于个体出行特征的 Wordrop 用户最优原则是否
失效? 系统最优原则是否成立? 动态交通分配模型是否仍然适用? 无人载运工具个体和群体有
何关系, 在交通拥挤条件下, 谁会被自动分配到路径更长或费用更多的线路, 有没有更公平的
利益分配新机制(如时间节省能否和费用支出挂钩等), 群体智动与管控措施间有何关联关系,
更进一步如何描述无人载运工具群的智能行为, 目前, 类似候鸟群飞行中的结群模式, 对于大
规模无人机的结群飞行与节能模式, 无人载运工具的智能分布、 返空与调配, 路口无人驾驶工
具的加减速协同, 电气化列车群在运行中, 对同时处于上下坡、 加减速状态列车的分布控制以
减低能耗等, 已经有了一些基本模型和方法, 但能否把这些方法纳入统一的理论构架中, 用更
一般的仿真理论和方法来描述和研究这些问题, 该领域研究还有待深化。

      载运工具群协同智动管控仿真的技术体系包括: 基于实物及半实物的实时动态仿真系统的
基本架构及模型、 大规模无人载运工具群物联感知端的信息获取与处理、 信息物理融合系统的
通信模式与协议、 大规模共享无人载运工具群的运行态势感知、 基于信息物理深度融合的智能
协同管控理论与方法、 智能运输计划优化与精准资源调度、 载运工具运行安全与综合安全、 全
过程及全生命周期的仿真测试验证技术等。

      其中, 基于信息物理深度融合的智能协同管控的关键理论及技术包括:
      ( 1) 大规模共享无人载运工具的微观行为模型
      包括共享运用对载运工具运行行为的影响机理, 无人载运工具基础驾驶行为模型, 如无人

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