同濟(jì)大學(xué)交通工程課件演講人：日期:01課程導(dǎo)論與基礎(chǔ)02交通流理論框架03交通規(guī)劃原理04交通設(shè)計(jì)要素05交通安全與管理06前沿技術(shù)與案例目錄CATALOGUE課程導(dǎo)論與基礎(chǔ)01PART交通工程定義與發(fā)展交通工程學(xué)是以人、車、路、環(huán)境及能源為研究對象，通過多學(xué)科交叉融合，研究交通系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、管理與優(yōu)化的綜合性學(xué)科，核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)安全、高效、可持續(xù)的交通體系。學(xué)科定義與范疇20世紀(jì)初起源于美國道路容量研究，20世紀(jì)50年代后因汽車普及快速發(fā)展，21世紀(jì)后融入智能交通、低碳交通等新興領(lǐng)域，逐步形成現(xiàn)代交通工程理論體系。歷史沿革與里程碑包括交通流理論、交通規(guī)劃、交通設(shè)計(jì)、交通管理與控制、智能交通系統(tǒng)（ITS）等，當(dāng)前研究熱點(diǎn)涉及大數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)駕駛技術(shù)、綠色交通政策等。學(xué)科分支與前沿方向知識體系構(gòu)建目標(biāo)課程分為理論模塊（交通需求預(yù)測、通行能力分析）、技術(shù)模塊（交通信號控制、道路幾何設(shè)計(jì)）及案例模塊（城市擁堵治理、公交優(yōu)先策略），結(jié)合課堂講授與實(shí)地調(diào)研。模塊化課程設(shè)計(jì)能力培養(yǎng)重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)思維訓(xùn)練（如多目標(biāo)優(yōu)化）、跨學(xué)科協(xié)作能力（與城市規(guī)劃、環(huán)境工程結(jié)合）及創(chuàng)新意識培養(yǎng)（如新能源交通技術(shù)應(yīng)用）。掌握交通工程基礎(chǔ)理論（如交通流三參數(shù)模型）、技術(shù)方法（如交通仿真軟件VISSIM應(yīng)用）及實(shí)踐技能（如交通調(diào)查與數(shù)據(jù)分析），培養(yǎng)解決復(fù)雜交通問題的能力。課程目標(biāo)與結(jié)構(gòu)核心教材與資源《交通工程總論》（徐吉謙）國內(nèi)權(quán)威教材，側(cè)重中國交通特征與規(guī)范，包含大量本土化案例分析?！禩rafficEngineering》（Roessetal.）系統(tǒng)闡述交通工程原理與設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋通行能力手冊（HCM）核心內(nèi)容。核心教材與資源數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展學(xué)習(xí)資料軟件TRB（TransportationResearchBoard）文獻(xiàn)庫、INRIX交通數(shù)據(jù)平臺。TransCAD（交通規(guī)劃）、AIMSUN（微觀仿真）、Python交通數(shù)據(jù)分析庫（Pandas、NetworkX）。國際期刊《TransportationResearch》系列、國內(nèi)《中國公路學(xué)報(bào)》，以及MITOpenCourseWare交通工程公開課資源。交通流理論框架02PART流量（FlowRate）反映單位長度道路上車輛的密集程度，單位為輛/公里（veh/km）。高密度通常伴隨低車速，是交通擁堵的直接表現(xiàn)。臨界密度指流量達(dá)到最大值時(shí)的車輛密度，超過此值則進(jìn)入不穩(wěn)定流狀態(tài)。密度（Density）速度（Speed）分為時(shí)間平均速度（單個(gè)車輛速度的算術(shù)平均）和空間平均速度（車流整體移動(dòng)效率的體現(xiàn)）。速度與密度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，是評估交通運(yùn)行效率的核心參數(shù)之一。指單位時(shí)間內(nèi)通過道路某斷面的車輛數(shù)，通常以輛/小時(shí)（veh/h）表示。流量是衡量道路通行能力的關(guān)鍵指標(biāo)，受交通信號控制、道路幾何條件及駕駛員行為等因素影響。高峰時(shí)段流量可能接近或超過道路容量，導(dǎo)致?lián)矶?。交通流基本參?shù)流量-密度-速度關(guān)系經(jīng)典線性模型，描述自由流狀態(tài)至擁堵狀態(tài)的連續(xù)變化。其公式為(v=v_f(1-k/k_j))，其中(v_f)為自由流速度，(k_j)為阻塞密度。該模型適用于中等密度交通流分析。格林希爾茨模型（GreenshieldsModel）將交通流劃分為自由流、同步流和寬運(yùn)動(dòng)堵塞三階段。同步流指車輛以相近速度行駛但密度較高，此狀態(tài)下流量可能低于理論最大值，對城市快速路擁堵機(jī)理研究具有重要意義。三相交通流理論通過拋物線形態(tài)展示流量隨密度變化的規(guī)律。曲線峰值對應(yīng)最大流量（通行能力），右側(cè)下降段反映擁堵加劇導(dǎo)致流量下降的現(xiàn)象。流量-密度曲線（FundamentalDiagram）交通流建模方法基于流體動(dòng)力學(xué)類比，將車流視為連續(xù)介質(zhì)，采用偏微分方程（如LWR模型）描述流量、密度和速度的時(shí)空演化。適用于大規(guī)模路網(wǎng)仿真和交通狀態(tài)預(yù)測。聚焦個(gè)體車輛行為，如跟馳模型（Car-FollowingModel）和換道模型。跟馳模型通過加速度方程模擬前車-后車互動(dòng)，IDM（智能駕駛員模型）是其典型代表，參數(shù)涵蓋安全車距和反應(yīng)時(shí)間。結(jié)合宏觀與微觀特性，如元胞傳輸模型（CTM）將道路劃分為離散單元，通過流量傳輸規(guī)則模擬車流動(dòng)態(tài)。適用于區(qū)域級交通管理與控制策略評估。利用機(jī)器學(xué)習(xí)（如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）處理卡口檢測器或浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，挖掘交通流非線性特征。此類模型在短時(shí)流量預(yù)測和異常事件檢測中表現(xiàn)突出。宏觀模型（MacroscopicModels）微觀模型（MicroscopicModels）中觀模型（MesoscopicModels）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型交通規(guī)劃原理03PART需求分析與目標(biāo)制定通過調(diào)研區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)、土地利用等數(shù)據(jù)，明確交通需求，設(shè)定緩解擁堵、提升效率、降低污染等核心目標(biāo)。需結(jié)合城市總體規(guī)劃，確保交通與其他領(lǐng)域協(xié)調(diào)發(fā)展。方案設(shè)計(jì)與比選基于多情景模擬（如新增軌道交通、優(yōu)化公交線網(wǎng)），提出3-5種備選方案，評估各方案的投資成本、環(huán)境影響及社會效益。現(xiàn)狀調(diào)查與問題診斷采用交通流量監(jiān)測、OD調(diào)查（起訖點(diǎn)調(diào)查）等技術(shù)，識別路網(wǎng)瓶頸、公共交通覆蓋率不足等痛點(diǎn)，形成量化問題清單。實(shí)施與動(dòng)態(tài)調(diào)整制定分階段建設(shè)計(jì)劃，建立后評估機(jī)制，通過實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化規(guī)劃（如調(diào)整信號燈配時(shí)或增設(shè)潮汐車道）。規(guī)劃流程與步驟利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)、GPS軌跡、ETC記錄等，分析居民出行時(shí)空特征，構(gòu)建高精度OD矩陣。需處理數(shù)據(jù)隱私問題并確保樣本代表性。應(yīng)用TransCAD、VISSIM等軟件，建立四階段模型（出行生成、分布、方式劃分、分配），預(yù)測未來交通流量分布及路網(wǎng)承載壓力。通過地理信息系統(tǒng)疊加路網(wǎng)、人口密度、POI（興趣點(diǎn)）圖層，識別交通需求熱點(diǎn)區(qū)域，輔助樞紐選址或公交線路優(yōu)化。引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），分析歷史擁堵規(guī)律，預(yù)測突發(fā)事件（如暴雨）對路網(wǎng)的影響，支持應(yīng)急規(guī)劃。數(shù)據(jù)收集與分析技術(shù)大數(shù)據(jù)采集技術(shù)交通建模與仿真GIS空間分析AI預(yù)測技術(shù)規(guī)劃方案評估成本-效益分析（CBA）量化方案的全生命周期成本（建設(shè)、運(yùn)維、拆遷）與效益（時(shí)間節(jié)省、減排量、事故減少），計(jì)算凈現(xiàn)值（NPV）與內(nèi)部收益率（IRR）。多準(zhǔn)則決策分析（MCDA）構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會公平等維度的評價(jià)體系，采用層次分析法（AHP）或熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，綜合排序優(yōu)選方案。交通環(huán)境影響評價(jià)（TEA）評估方案對空氣質(zhì)量（PM2.5排放）、噪聲污染、生態(tài)敏感區(qū)的影響，提出低沖擊開發(fā)（LID）措施，如聲屏障或綠化隔離帶。公眾參與與可接受度通過聽證會、問卷調(diào)查收集利益相關(guān)者意見，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）識別關(guān)鍵反對群體，調(diào)整方案以提高公眾支持率。交通設(shè)計(jì)要素04PART線形設(shè)計(jì)規(guī)范依據(jù)車輛動(dòng)力學(xué)特性與駕駛員視覺需求，確定平曲線半徑、緩和曲線長度及縱坡坡度，確保行車安全性與舒適性。橫斷面組成要素視距保障要求道路幾何設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)道路等級劃分機(jī)動(dòng)車道、非機(jī)動(dòng)車道、人行道及綠化帶寬度，并綜合排水設(shè)施與路緣石設(shè)計(jì)，優(yōu)化空間利用率。通過計(jì)算停車視距、會車視距及超車視距，設(shè)置合理視線通廊，避免因地形或構(gòu)筑物遮擋引發(fā)交通事故。渠化設(shè)計(jì)方法基于交通流量調(diào)查數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化信號燈相位順序與綠燈時(shí)長，緩解高峰時(shí)段擁堵現(xiàn)象。相位配時(shí)調(diào)整慢行交通優(yōu)先措施設(shè)置行人安全島、二次過街設(shè)施及非機(jī)動(dòng)車專用信號相位，保障弱勢交通參與者路權(quán)。通過增設(shè)導(dǎo)流島、拓寬車道及劃分轉(zhuǎn)向?qū)Ｓ玫溃瑴p少車流沖突點(diǎn)，提升交叉口通行效率與安全性。交叉口優(yōu)化策略信號控制設(shè)計(jì)原則多時(shí)段控制策略根據(jù)交通流量晝夜變化規(guī)律，劃分不同控制時(shí)段并匹配差異化配時(shí)方案，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)響應(yīng)需求。協(xié)調(diào)控制技術(shù)集成公交優(yōu)先、應(yīng)急車輛感應(yīng)等模塊，利用RFID或視頻檢測技術(shù)實(shí)現(xiàn)特殊車輛快速通行。通過綠波帶設(shè)計(jì)或區(qū)域自適應(yīng)控制系統(tǒng)，降低主干道車輛停車次數(shù)，提高路網(wǎng)整體運(yùn)行效率。緊急優(yōu)先機(jī)制交通安全與管理05PART事故數(shù)據(jù)采集與建模通過多源傳感器、視頻監(jiān)控及無人機(jī)技術(shù)采集事故數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，識別高發(fā)路段與時(shí)段。人因工程干預(yù)措施分析駕駛員疲勞、分心等行為特征，設(shè)計(jì)車載預(yù)警系統(tǒng)與道路標(biāo)識優(yōu)化方案，降低人為失誤導(dǎo)致的事故概率。道路基礎(chǔ)設(shè)施改進(jìn)針對事故多發(fā)區(qū)域進(jìn)行道路線形、照明及護(hù)欄等設(shè)施改造，提升道路安全防護(hù)等級。多部門協(xié)同管理機(jī)制建立交警、路政、醫(yī)療等部門的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)平臺，實(shí)現(xiàn)事故快速響應(yīng)與責(zé)任追溯。事故分析與預(yù)防智能交通系統(tǒng)應(yīng)用整合公交、共享單車等多元出行方式，通過APP提供個(gè)性化路線規(guī)劃與支付服務(wù)，提升公眾綠色出行意愿。出行即服務(wù)（MaaS）在封閉場地與開放道路構(gòu)建多場景測試環(huán)境，驗(yàn)證自動(dòng)駕駛車輛在復(fù)雜交通流中的決策可靠性。自動(dòng)駕駛測試驗(yàn)證集成AI算法與大數(shù)據(jù)分析，實(shí)時(shí)調(diào)整信號配時(shí)、潮汐車道及限速策略，緩解擁堵并降低排放。動(dòng)態(tài)交通管控平臺部署V2X通信設(shè)備與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)車輛與信號燈、路側(cè)單元的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，優(yōu)化交叉口通行效率。車路協(xié)同技術(shù)交通仿真技術(shù)微觀仿真建模采用VISSIM等工具構(gòu)建車輛跟馳、換道模型，模擬個(gè)體駕駛行為對宏觀交通流的影響。大規(guī)模路網(wǎng)仿真基于SUMO平臺實(shí)現(xiàn)城市級路網(wǎng)動(dòng)態(tài)仿真，評估新建道路或政策調(diào)整對整體交通狀況的長期效應(yīng)。突發(fā)事件模擬設(shè)置交通事故、惡劣天氣等異常場景，測試應(yīng)急車道啟用、分流預(yù)案的有效性與魯棒性。數(shù)字孿生系統(tǒng)開發(fā)融合GIS、BIM與實(shí)時(shí)IoT數(shù)據(jù)構(gòu)建交通數(shù)字孿生體，支持規(guī)劃方案的虛擬驗(yàn)證與迭代優(yōu)化。前沿技術(shù)與案例06PART綠色交通發(fā)展生態(tài)化交通設(shè)施設(shè)計(jì)在道路建設(shè)中融入透水鋪裝、綠化隔離帶等生態(tài)技術(shù)，緩解熱島效應(yīng)。同時(shí)通過聲屏障、低噪聲路面材料降低交通噪音污染。低碳交通系統(tǒng)構(gòu)建通過優(yōu)化公共交通網(wǎng)絡(luò)、推廣新能源車輛及完善慢行系統(tǒng)，降低交通領(lǐng)域碳排放，實(shí)現(xiàn)城市交通可持續(xù)發(fā)展。重點(diǎn)包括公交專用道規(guī)劃、共享單車管理及充電樁基礎(chǔ)設(shè)施布局。智能信號控制技術(shù)采用自適應(yīng)信號燈控制系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)時(shí)車流量動(dòng)態(tài)調(diào)整紅綠燈時(shí)長，減少車輛怠速排放。典型案例包括基于物聯(lián)網(wǎng)的交叉口協(xié)同優(yōu)化與綠波帶設(shè)計(jì)。大數(shù)據(jù)與AI應(yīng)用交通流量預(yù)測模型智慧停車管理系統(tǒng)自動(dòng)駕駛仿真測試平臺利用深度學(xué)習(xí)算法處理海量卡口數(shù)據(jù)、GPS軌跡數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)短時(shí)交通流量精準(zhǔn)預(yù)測，為動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)提供支持。關(guān)鍵技術(shù)包括LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時(shí)空圖卷積模型。構(gòu)建高精度數(shù)字孿生道路環(huán)境，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛決策系統(tǒng)。涵蓋復(fù)雜場景生成、傳感器建模與安全性評估等模塊?；谲嚺谱R別與地磁檢測數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)停車位狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測與智能分配。集成手機(jī)APP導(dǎo)航、無感