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上海纽约大学助理教授陈志斌:异质混合车流网络中面向系统最优的自动驾驶汽车路径控制

发布时间: 2019/12/19 08:42:42     点击次数:次   打印本页

12月17日上午,上海纽约大学陈志斌助理教授应邀来访我院,并在新主楼A716作了题为“PathControlling of Automated Vehicles for System Optimum on Transportation Networkswith Heterogeneous Traffic Stream”的学术报告。我院30余名相关师生参加了报告会。

陈教授在交通网络建模与优化、交通经济学、电动驾驶技术等研究领域均有所涉猎。本次他给大家分享了一个较新的研究问题。当路网中混合了传统车辆和自动驾驶汽车,管理者可以通过控制部分自动驾驶汽车的行为,调节或管理城市路网的交通流。为了找到车辆最小控制比例(MCR),他基于系统最优原理构造了路径控制方案,并转化为线性规划问题进行求解。结果显示,随着路网的差异及需求的不同,MCR的可能会达到100%,但当引入拥挤收费政策后,只需对少量的汽车进行控制并征收少量的费用便可达到系统最优,为整个交通系统带来可观的效益。

陈教授逻辑清晰、深入浅出的讲解拓宽了大家的视野,带来了新的研究启迪。与会师生就该研究话题与陈教授进行了深入的探讨和交流,报告会在热烈的气氛中圆满结束。

陈志斌,上海纽约大学助理教授。2017年获得佛罗里达大学交通工程博士学位,随后在密歇根大学安娜堡分校从事博士后研究工作。2019年1月加入上海纽约大学成为工程与计算机科学学部助理教授、博导。陈博士的研究方向包括交通路网建模与优化、交通经济分析、智能交通系统、以及新兴车辆技术。其在电动车充电设施建模与优化,先进停车管理系统分析、设计和仿真,以及自动驾驶汽车基础设施规划研究等方面取得了一系列成果,在Transportation Research Part B和Part C等SCI期刊发表论文十余篇。陈博士是2016年美国交通运输研究委员会(TRB)年会Ryuichi Kitamura Paper Award和Stella Dafermos Best PaperAward的获得者。