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科学研究

Scientific Research

杜豫川教授课题组
主要成员:杜豫川教授、暨育雄副教授、沈煜博士
研究内容:杜豫川教授研究团队是同济大学交通运输工程一流学科在“交通系统全息感知与智能应用”领域方向重点建设的一流/高峰学科团队。团队的研究工作聚焦于交通系统中运行状态和设施性能的高精度感知、交通大数据人工智能分析决策等方面的应用基础理论和工程技术,长期以来与业界精英企业合作,在国家重大工程建设中发挥了重要作用。团队具有广泛的国际合作网络,与美国MIT、UC Berkeley、密西根大学、英国剑桥大学等在国际学术前沿保持着长期合作关系和学生交流。团队网页:http://www.steps.group/
主要成员简介
杜豫川

杜豫川 教授 同济大学交通运输工程学院副院长 博士生导师

英国剑桥大学/香港大学访问学者,兼任国际期刊《Journal of Advanced Transportation》副主编、中国公路学会交通工程与信息化分会常务理事、中国公路学会青年专家委员会委员、中国智能交通协会智慧公路专业委员会委员、上海市青年科技人才协会理事,入选教育部新世纪人才支持计划、交通运输部青年科技英才、上海市浦江人才计划,获中国公路青年科技奖。

杜豫川教授多年致力于城市交通信息化管理的人工智能应用的基础理论和工程技术研究,在交通系统多源信息获取、交通枢纽运行管理和城市道路网络诱导技等方面取得一系列原创性成果,并在上海世博会、虹桥综合交通枢纽、迪士尼度假区、港珠澳大桥等重大工程中得到推广应用;在路面智能检测、智能停车等方面的研发成果得到了行业领军企业的关注和产业孵化。

 

暨育雄暨育雄 副教授 同济大学交通运输工程学院综合交通信息与控制工程系主任 博士生导师

美国俄亥俄州立大学交通工程博士、应用统计硕士,兼任美国交通研究委员会(Transportation Research Board)“Emerging and Innovative Public Transport and Technologies” 及“Transit Capacity and Quality of Service”分委会委员、民航飞行区设施耐久与运行安全重点实验室副主任、重庆交通大学兼职研究生导师。获国际道路联盟(IRF)执行领袖奖,世界交通大会(WCTR)最佳Poster奖,入选同济大学优秀青年教师计划。

暨育雄博士长期致力于交通数据挖掘与智能决策、共享交通调度与服务等领域的研究和实践工作。主持和参与多项国家、地方政府和企业的研究与咨询课题,其中主持国家自然科学基金项目2项,国家重点专项计划课题1项,上海科委科技攻关项目2项。以第一或通讯作者在“Transportation Research Part C”、“IEEE Transactions of Intelligent Transportation Systems”等交通领域国际知名期刊发表SCI论文近20篇。

 

沈煜沈煜 博士 同济大学助理教授 硕士生导师

兼任MIT新加坡科研中心访问副研究员,曾任MIT葡萄牙项目研究助理、城市研究与规划系研究助理、新加坡科研中心博士后。沈煜博士本科毕业于浙江大学系统科学与工程专业,此后分别在瑞典皇家工学院、里斯本大学(MIT葡萄牙项目)获得交通运输系统硕士与博士学位,曾获MIT葡萄牙项目奖学金,2017年“《MIT科技评论》35岁以下科技创新青年”亚洲新加坡地区提名。入选2018年同济大学青年优秀人才培养行动计划。

沈煜博士专注于利用数据挖掘、多智能体系统、机器学习、计量经济建模等技术解决交通行为与管理的科学问题,近年来发表期刊及国际会议论文30余篇,其中以第一或通讯作者身份发表SCI索引论文11篇。

代表性成果

1)路面多维高频智能检测及自然损伤数据分析系统

项目组经过多年产学研联合攻关,在路面损伤演化机理、路面多维高频检测、智能养护分析决策等瓶颈问题上取得突破,建立了路面多维高频养护大数据智能分析技术体系,深入剖析了多类路面病害的演化机理,解析了复杂车路振动的耦合机理,实现了多类路面损伤的图像表征。在理论研究的基础上,自主研发了轻量化高频巡检装备实现路面平整度、病害、损伤发育等多维度养护关键指标准确快速感知。搭建了云边融合的运维管理系统,建立时空完备的路面损伤信息库,精准定位病害的产生位置,追溯不同病害在时间序列下的发育状态,构成路面损伤演化机理-多维高频检测装备-智能养护运维系统的闭环体系,在上海整体道路设施网络及多地区高速公路系统中得到大规模推广应用,获得国际专利PCT5项,国家发明专利8项,发表高水平学术论文10余篇,获得2017年中国公路学会科学技术一等奖,全国研究生智慧城市大赛一等奖、全国挑战杯科技创新大赛二等奖等成绩。

代表性研究成果 

1 代表性研究成果

代表性成果奖励 

代表性成果奖励

2)城市路网交通运行态势智能分析及预测系统

基于海量多源异构的交通动态数据,建立了基于大数据分析技术的城市路网交通运行态势智能分析与预测系统,构建了快速路交通拥堵成因库,提出了数据驱动的快速路匝道控制与诱导协同方法,形成了交通态势感知-拥堵成因分析-应用工程选址-管控方案制定-管控效果评估一体化体系,实现了全网络全时段交通系统运行态势分析、大数据视角下城市路网交通运行规律再认知及多种协同控制方式综合应用和联动优化。系统在上海快速路进行应用示范,在示范区域实现通行能力提升17%,拥堵时长下降25%,拥堵时段用户行程时间降低15%,取得明显的社会及经济效益。

 

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3)智慧公交大数据应用系统

基于海量的公交客流数据、车辆运行数据及互联网数据,采用数据挖掘和系统优化方法,在公交客流OD估计、多模式公交服务模式设计、现代有轨电车时刻表优化主动信号优先、应急公交接驳调度等方向取得创新性成果,集成构建了智慧公交大数据应用系统,支持公交运行实时监测、网络公交舆情分析、公交客流时空规律解析、公交可达性分析、公交线网及时刻表优化、公交信号优先等功能。研究成果在上海西藏路基于车联网技术的公交优先系统、上海松江区现代有轨电车、太原公交发展规划等项目中得到推广应用,获得国家发明专利2项,发表国际检索论文20余篇,有效提升公交智能化和自动化水平。

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4)大型停车场车辆运行精准感知与运行重构

面向智能网联汽车,基于停车场设施端多源传感数据(视频、雷达、超宽带定位系统等),采用大数据、云计算和人工智能分析技术,建立了停车场车辆运行精准感知与数字孪生系统,在车辆精准定位、障碍物识别、行人轨迹预测、协同计算、动态系统运行重构与展现、智能体仿真等方面取得创新性成果,实现了大规模车辆资源预约分配、路径规划与运行组织、主动安全与预测性控制等功能,有效提升了停车场运行效率与安全。研究成果配合成功路测发布了国内首个“智能代客泊车”项目,引起社会各界的高度关注和积极反响,已申请国际专利PCT2项,获国家发明专利4项,发表高水平学术论文10余篇。目前,项目组与上海国际汽车城、上汽集团、中国移动、地平线等精英企业合作,开展面向“最后一公里”车路协同环境下自动代客泊车技术与模式研究及示范。

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