福州大学 SRTP · 交通运输与电子信息交叉团队

空地协同超前来解

课题任务书 · 8 个课题 · 34 项研究任务

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数据采集层

空地协同感知

课题 1.1 · 黄俊鑫（组长 · 交通）
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 · 沈钰涛（计算机）
多无人机协同侦察与疏导效率测算模型
构建洞内巡检—入口侦察—远端态势三层无人机协同侦察架构；经时空基准配准与置信度加权融合构建标准化车流数据集；引入 LWR 交通冲击波理论、排队长度衰减因子与指数型安全衰减项，量化四大核心效率因子；博弈论-熵权法自适应组合赋权；四级效率等级联动管控策略。
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研究任务
S1 三层侦察架构部署：部署洞内巡检（UWB+激光雷达室内定位）、入口侦察（洞口上方悬停）、远端态势（上游1~3km巡飞）三层协同无人机集群，采用 PTP 协议（IEEE 1588）全机时间同步（≤10ms），20Hz采样采集事故占用车道数、洞内瞬时车速、排队长度、分流车辆数等全域多源交通数据
S2 时空配准与置信度融合：实现五步预处理管线——3σ 异常值剔除 → Helmert 七参数空间配准（误差≤0.5m）+ PTP 时间对齐 → 变异系数补数单源置信度计算 → 置信度占比加权融合 → 滑动窗口均值滤波（窗口5~15），输出标准化疏导关联数据集，数据完整度≥98%
S3 四大核心因子量化：基于 LWR 冲击波理论计算拥堵集结波速与消散波速，引入排队长度衰减因子 ψ(L) 修正消散效率；构建基础通行效率 E_base（含能见度修正 α_v、壁面阻滞 β_w）、拥堵消散效率 E_disp、车道分流增益 E_div（含实线阻抗系数）、二次事故抑制系数 E_safe（指数型安全衰减），公式完整映射至代码
S4 自适应组合赋权与综合模型：计算无人机协同侦察效能修正系数 γ_uav（多机融合置信度增益）；引入置信度判别系数 λ（由有效采样量自适应调节主客观比例），采用博弈论-熵权法组合赋权；构建加法-乘积混合聚合模型 E = (1-ω)∑w_i·E_i + ω·∏E_i^{w_i}，校准交互效应系数 ω
S5 效率等级判定与策略匹配：按综合效率 E 划分四级等级（≥0.7 高效 / ≥0.4 中等 / ≥0.2 低效 / ＜0.2 失效），匹配对应无人机调度策略（维持/加密/增派/全转向侦察）与交通管控策略（持续监测/强化诱导/扩大管控/临时封闭），形成"感知→测算→决策"闭环
交付物

三层无人机协同侦察部署方案 · 时空配准与置信度加权融合预处理管线代码 · LWR 冲击波-四大因子量化计算模块 · 博弈论-熵权法自适应赋权算法 · 疏导效率综合测算模型（含 γ_uav 修正） · 四级效率-策略匹配决策表

核心技术点

PTP 精确时间协议全机同步、UWB+LiDAR 室内组合定位、Helmert 七参数空间配准、变异系数补数置信度评估、LWR 冲击波波速计算、排队长度衰减因子 ψ(L)、指数型安全衰减、置信度判别系数 λ 自适应博弈组合赋权、加法-乘积混合聚合模型

前置依赖
  • 三台及以上无人机（含 UWB / LiDAR / RTK 定位模块）
  • 无人机飞控 SDK 与 PTP 时间同步固件
  • 隧道事故场景模拟环境（SUMO + 实测数据）
  • Python 科学计算栈（NumPy / SciPy）
  • 已发表专利：一种基于无人机协同侦查的隧道事故段车流疏导效率测算方法
课题 1.3 · 刘馨语（电子信息）
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
专利查新检索：在 CNIPA 专利检索系统及 Google Patents 检索"无人机+传感器舱+减震""隧道+集成传感器"等关键词组合，逐条比对技术方案，确认三合一舱体+防风罩+减震悬挂整体方案无在先申请，出具查新报告
保护点提炼与制图：确定 3 项保护点——三合一传感器模块化插拔结构、双层导流防风罩气动外形（导流百叶倾角 30°~45°）、硅胶-弹簧 X 形复合减震布局。拍摄实物照片，用 SolidWorks/AutoCAD 绘制三视图与爆炸图，标注关键尺寸
撰写申请文件：按 CNIPA 格式写权利要求书（独权 1 条 + 从权 ≥4 条）、说明书（技术领域→背景→发明内容→附图说明→实施方式）、摘要（≤300字），重点突出三项保护点的结构特征与组合关系
提交与跟踪：通过福大技术转移中心或代理机构提交电子申请，申请费减缴后约 ¥75，保存回执，1~3 周内跟踪受理通知书，归档受理号备查
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 · 实用新型专利受理通知书 + 全套申请文件（权利要求书/说明书/附图）

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、实用新型专利查新检索策略与权利要求布局、CNIPA 电子申请全流程

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
  • SolidWorks / AutoCAD 工程制图软件
  • CNIPA 专利电子申请系统账号（学校统一注册）
决策计算层

液压类比仿真推演

课题 2.1 · 王新蕾（交通）
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 · 沈钰涛（计算机）
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 · 林子桐（交通）
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 · 刘馨语（电子信息）
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 · 刘馨语（电子信息）
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