足球比赛结果 未来：协作、数据驱动的自动驾驶

联网数据驱动车辆可以适应更远距离的道路危险，从而提高 安全并防止减速。

车辆制造商提供车道和制动辅助等智能功能来提供帮助 当人类反应可能不够快时，驾驶员就会处于危险的情况下。但大多数 选项只能为单一车辆提供直接好处。如果整个团体 的车辆可以响应？如果不立即仅对车辆做出响应会怎样？ 在我们前面，我们的汽车对数百米外发生的事件做出了主动反应 前面？

关于研究人员

张奎林

klzhang@mtu.edu
906-487-1828

研究兴趣

• 基于数据驱动的分布式鲁棒优化 (DRO) 的联网自动驾驶车辆 (CAV) 控制模型
• 使用机器学习进行大流量数据分析
• 用于交通应用的深度强化学习 (DRL) 和图神经网络 (GNN)
• 动态交通系统的移动和人群感知（例如，无人机交通监控、使用 X 和 Foursquare 智能手机应用进行出行模式分析的社交媒体数据）
• 动态网络平衡与优化
• 大规模复杂系统的建模和仿真（例如交通仿真）
• 货运物流和供应链系统（例如多式联运货运建模）
• 插电式电动汽车对智能电网和交通网络系统的影响
• 大规模网络基础设施系统的相互依赖性和弹性
• 车载自组织网络 (VANET)
• 智慧城市
• 网络物理系统

研究员简介

 

如果我们的汽车和卡车像八哥的低语一样协同移动会怎样 在路上响应每辆车的环境传感器，作为一个整体做出反应 减少交通拥堵并保护里面的人？

这个问题构成了张奎林国家科学基金会职业生涯的基础 奖励研究。张，副教授土木与环境工程足球比赛结果，发表了“”发表在《交通研究 B 部分：方法论》杂志上。

该论文与赵帅东 '19 合着，现为高级量化分析师 在国家电网，他继续对之间的相互依赖性进行研究 智能电网和电动汽车交通系统。

车队同步运行

创建能够避免交通事故的车辆系统是一项证明的练习 牛顿第一定律：运动中的物体除非受到外部作用力否则将保持运动状态 力。如果没有太多关于前方情况的警告，车祸更有可能发生，因为 司机没有足够的时间做出反应。那么是什么让车停下来呢？与他人发生碰撞 汽车或障碍物 - 造成伤害、损坏，最坏的情况下甚至造成死亡。

但是车辆间通信的汽车可以计算出道路上可能存在的障碍物 道路距离越来越远——它们的同步反应会阻碍交通 堵塞和车祸。

“在高速公路上，一个错误的决定会传播其他错误的决定。如果我们可以考虑 我们前方300米处发生的事情，它确实可以提高道路安全。它 减少拥堵和事故。”张奎林

张的研究询问车辆如何与其他车辆连接，这些车辆如何制造 基于驾驶环境的数据以及如何集成共同做出决策 将不同的观察结果放入网络中。

张和赵为“排”创建了一个数据驱动、基于优化的控制模型 自动驾驶汽车在不确定的交通条件下协同驾驶。他们的 模型基于预测他人预测的概念，使用流式传输 来自建模车辆的数据来预测驾驶状态（加速、减速 或停止）前排车辆。预测被集成到实时中， 提供机载感测数据的机器学习控制器。对于这些自动化 车辆、来自整个排的控制器的数据成为合作的资源 决策。 

试验场准备就绪

张的职业奖支持的研究的下一阶段是测试模型的模拟 使用实际连接的自动驾驶车辆。非常适合此目的的地点之一 某种测试是足球比赛结果的基威诺研究中心，自动驾驶汽车的试验场，在不可预测的环境中拥有专业知识。

模型的地面实况将使数据驱动的预测控制器能够考虑 解决车辆在行驶过程中可能遇到的各种危险，打造更安全、更安全的出行环境 共享道路的每个人都有一定的未来。

足球比赛结果是一所 R1 公立研究型大学，成立于 1885 年，位于霍顿，拥有来自全球 60 多个国家的近 7,500 名学生。密歇根州旗舰科技大学的投资回报率一直名列全美最佳大学之列，提供超过 185 个本科和毕业生科学技术、工程、计算机、林业、商业、健康专业、人文、数学、社会科学和艺术领域的学位课程。乡村校园距离密歇根州上半岛的苏必利尔湖仅数英里，提供全年户外探险的机会。