空地协同
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共 8 个课题，34 项研究任务。选择上方成员后勾选任务追踪进度。

数据采集层

空地协同感知

课题 1.1
车载基地协同派遣与放飞点规划
交警接警后秒级指派最优应急车辆搭载无人机出发，建立信号衰减梯度模型，计算隧道口至事故点之间的最优中继放飞位置。
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研究任务
定义标准警情输入接口格式（事故桩号、类型、占用车道数），对接交警接警平台
基于高德/百度地图 API 构建路径调度矩阵，实现秒级轮询服务区与收费站应急车辆状态
建立隧道口至事故点信号衰减梯度模型，理论推导车载定向天线最优中继驻留位置
实现双模式放飞点自适应规划：应急车道畅通模式与路肩紧急放飞模式
交付物

接警 API 对接方案 · 时空阻抗最优派遣算法 · 信号衰减梯度模型 · 双模式放飞点规划策略

核心技术点

时空阻抗计算、高德/百度 Web API 路径矩阵、定向天线增益衰减建模、应急车道占用状态实时检测

前置依赖
  • 交警接警平台数据接口文档
  • 高德/百度地图 API 密钥
  • 车载定向天线规格参数
课题 1.2
弱信号盲飞与降级容错机制
无人机进洞后 GPS/北斗信号衰减，超声波/激光测距实现壁距保持盲飞；断链时 IMU 自主倒飞；全生命周期三级降级容错控制链。
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研究任务
集成隧道无人机抗干扰自主导航方案，基于超声波/激光测距实现沿隧道中轴稳定盲飞
设计断链自主安全后退容错程序：链路断绝时触发 IMU 惯性导航自主倒飞回信号覆盖区并导出数据包
构建全生命周期降级容错控制链：降级A（行车记录仪替代）、降级B（交警手持传感器采集）
交付物

超声波/激光壁距保持盲飞方案 · 断链 IMU 自主倒飞程序 · 三级降级容错控制链设计 · 多源替代数据融合策略

核心技术点

超声波/激光 TOF 测距融合、IMU 航迹推算与反向路径回退、车顶定向天线跨介质信号接收、传感器降级优先级权重分配

前置依赖
  • 无人机飞控 SDK 及 IMU 接口
  • 超声波/激光测距模块硬件
  • 隧道内信号衰减实测数据
课题 1.3
传感器集成感知舱与减震设计
Arduino/树莓派集成红外温度、烟雾浓度与图传三合一传感器；3D 打印防风导流外壳；硅胶减震云台悬挂于无人机重心下方。
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研究任务
完成 Arduino/树莓派与红外温度传感器、电化学烟雾传感器、微型图传模块的硬件引脚集成与底层采集程序编写
3D 打印轻量化机腹集成感知舱外壳，设计防风导流罩隔绝隧道强活塞风对温度/烟雾元器件的直吹冲击
设计下垂式微型减震云台与硅胶减震垫圈悬挂系统，物理阻尼隔离多旋翼高频机体震动对传感器采集精度的干扰
交付物

Arduino 多传感器集成板 · 3D 打印导流感知舱外壳 · 硅胶减震云台悬挂系统 · 传感器原始数据采集固件

核心技术点

Arduino I2C/SPI 多传感器总线集成、FDM 3D 打印与气动仿真、硅胶材料阻尼系数选型、传感器采样率与震动频率匹配

前置依赖
  • Arduino Mega 2560 / 树莓派 4B
  • MLX90614 红外温度传感器
  • MQ-2/MQ-135 烟雾传感器
  • 3D 打印设备及 PLA/ABS 耗材
决策计算层

液压类比仿真推演

课题 2.1
桶-阀-袋液压类比路网重构
将论文理论具象化为 10km SUMO 概念路网；水桶（控制体）/阀门（Calibrator）/储水袋（ParkingArea）节点映射；服务区闭环流线 netedit 建模。
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研究任务
依据液压类比论文，在 SUMO 中抽象构建总长 10km 虚拟高速概念路网（.net.xml）
完成水力学节点映射：事故影响区→水桶（控制体）、收费站匝道→阀门（Calibrator）、服务区→储水袋（ParkingArea）
利用 netedit 精细化连接服务区双向闭环流线：主线驶出匝道→减速段→停车蓄车道→加速段→驶回主线
交付物

10km SUMO 概念路网文件 (.net.xml) · 桶/阀/袋节点拓扑映射表 · 服务区双向闭环流线 netedit 工程 · 路网拓扑校验报告

核心技术点

SUMO netedit 路网编辑、Calibrator 流量调节器参数配置、ParkingArea 停车区容量设定、液压类比理论到路网拓扑映射规则

前置依赖
  • SUMO 1.18+ 仿真环境
  • 《基于液压类比的高速公路多节点协同疏控制》论文
  • netedit 使用经验
课题 2.2
TraCI 多控制预案超前推演
编写 Python 后端脚本通过 TraCI 接口将第一阶段感知数据动态注入仿真；10 倍速并行推演 A/B 双预案；KPI 实时对比自动锁定最优参数。
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研究任务
编写 Python TraCI 控制脚本，实现感知数据到仿真参数的动态映射（车道级障碍物生成与限速系数折减）
实现 ≥10 倍速离线步长超前向后预测演化 5-10 分钟的仿真引擎加速控制
构建 A/B 双预案并行推演框架：方案A（无干预对照）vs 方案B（阀门限流 30% + 服务区蓄车引导）
实时抓取总延误时间、最大排队长度等 KPI，通过策略对比自动锁定制胜的最优控制参数组合
交付物

Python TraCI 控制脚本 · 感知数据到仿真参数动态映射模块 · A/B 双预案并行推演引擎 · KPI 对比评估与最优参数锁定模块

核心技术点

traci.vehicle.setSpeedFactor、traci.lane.setDisallowed、仿真步长加速与离线模式、多进程并行推演、KPI 实时采集与对比决策

前置依赖
  • Python 3.9+ 与 TraCI 库
  • SUMO 仿真环境（课题 2.1 路网）
  • 第一阶段感知数据格式定义
课题 2.3
低压区车道营造与路径规划
车道占有率高频扫描建立高压/低压区映射；阀门精准限流与 VMS 诱导人为制造低压通道；多源车辆时空可达性矩阵秒级决策最优派遣；服务区跳板绕行。
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研究任务
构建多源物资车辆时空可达性评估矩阵，综合各节点驻留车辆数、路径距离及实时路况阻抗，秒级决策最优派遣源节点
编写 traci.lane.getLastStepOccupancy() 高频扫描脚本，将高占有率车道映射为高压区、低占有率车道映射为低压区
实现低压区车道动态营造算法：全车道死锁时通过阀门精准限流与 VMS 诱导，在特定车道人为制造持续向下游释放的交通流低压区
将服务区内部道路作为跳板纳入路径规划，利用课题 2.1 闭环流线引导应急车辆越过主线死锁截面
交付物

多源车辆时空可达性矩阵 · 车道占有率高频扫描脚本 · 低压区动态营造与 VMS 诱导算法 · 服务区跳板最优路径解算

核心技术点

traci.lane.getLastStepOccupancy 车道级数据采集、时空可达性矩阵加权评估、VMS 可变信息板仿真指令、服务区闭环路径 A* 搜索

前置依赖
  • 课题 2.1 的 SUMO 路网文件
  • 课题 2.2 的 TraCI 脚本框架
  • VMS 可变信息板协议规范
执行闭环层

控制下发与实物验证

课题 3.1
MQTT 车端动态导航与车道级引导
MQTT Broker 部署构建决策中心到应急车辆即时通信链路；JSON 指令 4G/5G 推送；Python Tkinter 编写车端弹窗指引程序。
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研究任务
部署轻量级 MQTT Broker（Mosquitto），构建发布/订阅模式的决策中心到应急车辆即时无线通信链路
定义标准 JSON 指令封装格式，将课题 2.3 解算出的最优路径一键封装并通过 4G/5G 低延时推送到车端
利用 Python Tkinter 编写车端图形化接收弹窗程序，收到 MQTT 指令后弹出醒目的变道和路由变更文本指引
交付物

MQTT Broker 部署方案 · JSON 标准指令封装格式定义 · Python Tkinter 车端接收程序 · 4G/5G 无线传输链路验证报告

核心技术点

Mosquitto MQTT Broker 配置与 Topic 设计、JSON Schema 指令格式定义、Tkinter GUI 事件驱动编程、4G/5G 模块 AT 指令通信

前置依赖
  • Mosquitto / EMQX Broker
  • Python paho-mqtt 客户端库
  • 4G/5G 通信模块 (SIM7600)
  • 课题 2.3 最优路径输出接口
课题 3.2
虚拟信号绑定物理模拟验证
Arduino 舵机模拟闸机栏杆限流、LED 矩阵模拟 VMS 信息板；构建 SUMO→MQTT→Arduino→传感器回传全流程闭环；桌面沙盘演示。
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研究任务
设计软硬件虚拟信号绑定机制：SUMO 仿真最优方案→MQTT 下达→Arduino 执行→传感器状态回传，贯通全流程信号链
Arduino Uno + 微型伺服舵机实现阀门限流终端：收到限流指令后驱动舵机偏转，模拟收费站闸机栏杆动态落放与抬起
Arduino + LED 矩阵/多色信号灯实现储水袋诱导终端：收到蓄车指令后 LED 亮起，模拟主线可变信息板（VMS）
搭建桌面微缩沙盘，整合所有硬件终端，完成决策→下达→执行→反馈全流程闭环演示
交付物

Arduino 舵机栏杆限流终端 · LED 矩阵 VMS 诱导终端 · MQTT-Arduino 无线指令通路 · 桌面微缩沙盘全流程闭环演示系统

核心技术点

Arduino PWM 舵机控制、MAX7219 LED 矩阵驱动、ESP8266 WiFi 模块 MQTT 客户端、沙盘物理建模与传感器反馈闭环

前置依赖
  • Arduino Uno R3 与 ESP8266
  • SG90 微型伺服舵机
  • MAX7219 LED 点阵模块
  • 课题 3.1 MQTT Broker