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车、 无人高铁列车的加减速、 制动、 越行、 停靠、 自动软连接行为等模型; 无人载运工具的各
种运行工况及指标模型, 如噪声、 振动、 能耗、 污染物排放指标模型等; 各类冲突点如道路平
交道口冲突的规避行为模型等。

      ( 2) 大规模共享无人载运工具的宏观行为模型
      包括基于大数据的大规模共享无人载运工具的分布特征, 在交通拥挤条件下, 基于公平等
因素的利益分配新机制(如时间节省能否和费用支出挂钩等), 基于共享出行特征的用户最优和
系统最优原则, 动态交通分配模型及方法, 无人载运工具流量、 速度、 密度( 占有率) 等关系的
交通流模型, 网络运行条件下的交通态势感知及推演方法等。
      ( 3) 交通参与者的行为建模
      包括无人载运工具大量使用条件下, 出行者或交通参与者全出行链的出行特征, 包括考虑
排队、 候车、 换乘等因素的通勤、 购物、 出游等出行规律; 在正常与紧急突发事件情况下, 交
通出行选择行为模型等。
      ( 4) 智能协同管控理论及方法
      面向效益、 效率和服务提升, 基于大数据的共享无人载运工具智能调配方法研究, 包括路
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、 能耗排放极大降低等。
      ( 5) 无人驾驶条件下交通环境构建技术
      包括共享无人载运工具影响下的交通环境及设施未来演变机理, 无人载运工具运行的线路
情况, 如车道、 坡度、 曲线、 隔离等线路条件, 车站、 枢纽等环境构建技术。
      目前, 大规模多智能体云仿真技术是该领域研究运用较多且较有效的方法, 但智能体的定
义和构架仍不稳定和成熟, 大数据条件下如何与云仿真技术最新进展进行结合, 仍然面临诸多
挑战。
      重要意义: (简要先容本问题取得突破后, 对本领域或相关其他交叉领域科技发展的重大影
响和引领作用, 以及可能产生的重大科技、 经济和社会效益)
      通过对大规模共享无人载运工具运行规律的探索和仿真研究, 可以对未来交通存在的问题
及变化, 有更深刻的认识和准确的预测, 从而能够将未来可能出现的交通问题防患未然, 引领
未来交通系统的规划、 设计、 管理等领域的科学推进, 支撑社会经济的可持续发展。 本问题研
究取得突破后, 对智能云平台大数据仿真技术的发展, 对未来先进载运工具研发和运用, 智慧
交通管控水平的提升, 对缓解交通拥堵, 提高交通出行效率, 推动交通服务的变革, 降低能耗
和排放均具有重要的作用, 能产生重大的科技、 经济和社会效益。

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