技术详细介绍
智能网联环境下的自动车轨迹与交通控制优化技术是刘晓波团队获得的国家自然科学基金面上项目“混合交通环境下无人驾驶车最优换道策略和路径规划问题研究”、面上项目“考虑通行能力可靠度和系统稳定性的分散式和路网边界混合控制模型与方法”和四川省科技服务示范项目“基于车联网技术的下一代智能交通服务系统的开发”的前期研究成果。该技术成果包括：自动车车道级轨迹控制及优化方法、基于自动车/人工驾驶车轨迹数据的实时交通状态估计模型与方法、基于自动车优化的交通系统稳定性控制方法、车联网环境下的混合路权与有轨电车优先控制系统、基于智能车环境感知的交通波实时检测与动态预警方法。该成果的应用预计提升路面交通流运行效率20%，交通系统稳定性提高30%-40%，有轨电车运行延误及能耗减少20%-25%，交通系统状况研判准确度提升20%。
应用领域与已推广使用情况：与滴滴出行、华为、新筑股份等企业合作，联合申请专利技术，推广应用各项技术成果。
知识产权情况：已发表相关SCI论文12篇，授权发明专利3项，软件著作权2项。
技术水平：国际先进。
技术成熟度：研发中。
团队（或成果完成人）简介：刘晓波团队在智能网联环境下的交通估计、优化与控制等领域取得了一系列原创性科学成果，在Transportation Science，Transportation Research Part B，IEEE transactions on ITS等交通运输领域的顶级SCI学术期刊发表了30余篇论文。刘晓波教授2018年获得美国科学院交通研究委员会“网络建模Stella Dafermos最佳论文奖”，并与移动互联出行的独角兽“滴滴出行”合作，正在推广应用其成果。2018年，刘晓波教授受世界银行邀请前往其纽约总部参加了Transforming Transportation conference并做大会发言。刘晓波团队是四川省科学技术厅青年创新团队，主要研究领域之一为车联网环境下的自动车优化与控制技术。整个团队现有教授6人、副教授8人、讲师8人，近三年来，团队在Transportation Science、Transportation Research Part B/C/D等交通运输领域顶级SCI学术期刊上发表100多篇论文。