摘要：随着城市化进程不断加快,城市功能分区正从规模增长向质量提升转型发展,优化城市空间布局、深化多模式融合交通运营和打造一体化出行服务平台是城市交通数字化转型的核心需求,挖掘城市交通出行特征并对其进行分析,有助于完善城市立体化交通服务体系、满足多样化出行需求、推进城市用地合理开发利用以及指导城市决策者制定合理的规划措施。蜂窝信令数据(Cellular Signaling Data,CSD)具有覆盖范围广、样本量大、可长期连续监测等优势,蜂窝网络大数据可以较低的成本挖掘大规模人口的起讫(Origin Destination,OD)分布和出行行为模式,是促进未来城市智能交通发展的重要组成部分。基于此,对现有交通信息采集方法、发展制约因素和蜂窝信令数据价值进行了总体概述,梳理了面向蜂窝网络大数据的城市交通出行特征挖掘框架、关键技术研究进展和未来发展方向。首先,依据基于蜂窝信令数据的城市交通出行特征挖掘系统的功能规划与发展需求给出了其架构设计与应用框架。其次,从蜂窝网络出行链构建角度总结了蜂窝移动通信网络结构、出行链特征与提取框架,阐述了针对出行链中噪声数据和轨迹震荡的数据优化方法,以及出行链轨迹与实际路网融合时的路网匹配技术。然后,面对蜂窝网络大数据驱动下的城市空间结构优化与多模式交通发展需求,从人口流动监测、出行模式识别、行为分析与预测等城市交通出行特征挖掘方面详细介绍研究现状。最后,从5g优化定位、多源数据处理与挖掘、细粒度出行模式识别、基于组件的系统模型体系构建等方面指出了未来研究的技术方向和发展趋势。

摘要：随着汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的发展驱动,全球主要强国均将智能网联汽车列为国家战略发展方向.蜂窝车联网、边缘计算网络和高精度定位系统的技术发展,为车车、车路、车人和车云系统的全面融合提供了有效支撑.车辆、道路、云平台与蜂窝车联网(Cellular vehicle-to-everything,C-V2X)网络的融合,加速打通车内与车外、路面与路侧、云上与云间的信息互通,为实现车路云一体化的融合感知、群体决策及协同控制提供了重要基础.首先,梳理了智能网联车路云协同系统架构与关键技术,对该领域的演进特征、发展制约因素进行了总体概述;其次,阐述了新型车路云协同系统、智能网联C-V2X通信系统、云控系统和车路云协同测试系统的架构设计与工作原理;然后,从C-V2X组网、融合定位、测试评价角度,介绍了车路云协同系统融合V2X网络、融合定位的技术演进与研究进展,给出了智能网联场景的仿真平台、实车测试及评价指标;最后,对智能网联车路云协同系统的协同组网与控制、互操作、边缘智能服务和安全技术层面的发展趋势进行了展望.