研究领域

随着通信技术 、人工智能与新能源的发展，人类的交通出行将发生革命性的变化。

电动化交通

       以电动汽车为主的新能源汽车可以大幅减少城市交通污染、降低温室气体排放，而电动汽车的进一步推广则需要从交通的层面为其提供支持。研究小组致力于研究电动汽车司机的出行行为，由此搭建市区、城际充电设施（包括公共充电站、无线充电车道等）的规划与运营方法，并结合能源网络与信息网络实现交通-能源-信息三网互联，推动交通系统电动化。同时，研究小组也在探索全新的充电服务模式（如移动充电服务），并通过合理的机制设计将其扩展到涵盖出租车、网约车与公交车的多模式交通系统中，进一步降低电动交通各个参与方的经济成本。

数据化交通

       交通大数据为学者与工程师们提供了一条了解交通机理的宽广道路。研究小组通过与政府、企业的合作，得到了涵盖卡口、信令、IC卡的高质量多源交通数据。通过数据挖掘、机器学习等前沿技术，小组构建了一整套数据驱动的交通模式识别、拥堵分析与状态预测的方法，并以北京、天津等城市的实际交通网络为例进行了方法校正与测试。同时，结合交通大数据与主动诱导，小组搭建了基于代理模型、强化学习的区域交通实时管控方法，并通过计算机仿真对方法的效果进行验证评估。

自动化交通

       自动驾驶技术的发展推动了交通行业变革，如何更好地利用自动驾驶技术来提升交通服务水平是实验室重点研究的内容。自动驾驶下的车辆具备高度可控性，能够精确地执行多种运动指令，支撑在交叉口、干道乃至道路网络层面的全新组织控制方法，从而极大地提高道路系统的通行能力。全新的道路智能基础设施可进一步强化自动驾驶技术带来的优势。另一方面，自动驾驶解放了司机的双手，使得人们能够更加灵活地规划各自的出行安排，为此实验室提出了一种全新的人-车交互模式以适应新的需求变化，提高出行效率与安全性，降低交通出行与运营成本。