创刊时间：2003
出版周期：季 刊
主管单位：中华人民共和国
主办单位：西南交通大学
主 编：刘晓波 贺正冰
邮 箱：jtt@swjtu.edu.cn
IS S N ：1672-4747
C N ：51-1652/U
影响因子学科排序：11/154
CI 学 科 排 序：31/154 所 属 分 区：Q1 复合类影响因子：2.479 复合类即年指标：0.574
【背景】低空经济规模化发展，低空飞行活动日益增多，对低空运行安全保障的需求也随之增长。【目标】探究低空安全保障技术的研究进展，系统化梳理和总结多方面相关的研究成果。【方法】从通信感知、空域航路、运行控制和飞行监管四个方面梳理了国内外研究现状，剖析了低空飞行在复杂和动态环境应用中所面临的挑战，并提出低空运行安全发展建议。【结果】低空运行安全保障技术的研究仍处于初步发展阶段，存在安全保障体系建设不完善,复杂场景技术适配不足，以及实际测试验证缺失等问题，未来需要更可靠、更灵敏的通信感知，更合理、更精细的空域航路，更高效、更灵活的运行控制，更全面、更实时的飞行监管，以满足低空飞行活动的安全性和可持续发展要求。【应用】本综述可为低空运行安全保障技术的进一步发展和应用提供参考和指导。
【背景】发展低空经济已成为国家层面的坚定意志和长期战略方向，全球主要国家和地区也在密切关注低空领域的政策改革与技术发展。“地面+低空”的特定场景会催生出一系列新的研究问题，带动相关技术进步，形成陆空立体交通这一新的研究领域。【目标】从道路交通的视域出发，启发以交通运输工程为主要学科背景的研究人员，探讨在陆空立体交通领域潜在的研究方向，推动相关研究与工程应用。【方法】按照“基本概念-研究举例-挑战分析”的逻辑层次递进，对道路交通视域下陆空立体交通的研究价值和典型研究方向进行梳理举例，并分析这一领域的研究挑战。【结果】在低空经济蓬勃发展的背景下，陆空立体交通作为一个新兴研究领域，其研究内容和边界还有待进一步探索，目前比较清晰的几个研究方向包括：空域结构划设、空地载具路径规划、飞行器起降设施选址规划、空地交通流协同管理与运行优化、陆空交通系统安全与风险管理、低空公众接受度等。同时，指出了从事本领域研究所面临的一些挑战，包括：识别并处理共性与特性问题、寻找“真场景”和“真问题”、融合系统中的“复杂度爆炸”问题、公众信任与环境可持续对低空经济政策的长远影响等。
【背景】低空经济作为战略性新兴产业，正通过低空飞行器技术的创新应用重塑传统的交通物流等领域。然而，低空飞行器的规模化应用面临空域资源有限、运行调度复杂、时空资源协调困难等多层面的挑战，亟需建立系统化的建模理论与高效算法作为支撑。【目标】本文旨在系统梳理低空飞行器运行优化方法的研究进展，深入剖析关键科学问题、建模方法，并明确未来研究方向。【方法】采用层次化分析框架，从战略层（基础设施选址、航路网络优化）、战术层（路径优化、协同路径优化）和运营层（实时路线规划、多交通主体协同机制、低空飞行器调度）三个维度，总结对比分析各层面问题的典型优化模型与方法。【结论】现有工作在航路网络设计、多目标协同优化等方面取得较大进展，但在动态环境适应性、不确定性处理和多主体协同等方面仍有待突破。【应用】本综述可为低空飞行器运行优化方向的后续研究提供系统的参考和借鉴。
【背景】空域资源的精细化管理对发展低空经济具有重要影响，低空空域适飞性评估是低空空域管理的关键前提，其受地面建成环境的影响机制尚缺乏系统分析。【目标】评估城市低空空域的适飞性与空间可开发性，揭示地面建成环境对其影响机制。【方法】基于多源地理空间数据，构建包含禁飞缓冲区划定、空间集聚分析（全局/局部莫兰指数）和影响因素回归（OLS）的低空适飞性识别框架。【数据】选取中国55座城市，整合GHS-UCDB-2024、OpenStreetMap/高德POI、3D-GloBFP建筑高度等多源数据，以1 km六边形网格为单元进行分析。【结果】城市适飞空域比例介于54.17%～99.82%，呈现“核心城市受限、非核心城市宽松”的空间分异并具显著正相关性；自然障碍比、城市紧凑性、城市面积与适飞比例正相关，与低空风险设施区域比例呈负相关；功能区的空间集聚布局对适飞性的约束效应强于其比例大小。
【背景】飞行汽车作为未来交通领域的颠覆性创新技术，在解决城市交通问题等方面发挥重要作用。然而停机坪等基础设施的规划建设作为飞行汽车安全高效运行的前提，存在布局欠缺合理、进展相对滞后等问题，难以满足多元化低空运行服务需求。【目标】通过优化停机坪的选址布局，减少飞行汽车运营成本及地面潜在客伤风险，同时提升乘客出行效率，以期在运营成本、运行风险及乘客服务等多方面取得平衡。【方法】本文建立了基于双层规划的城市飞行汽车停机坪选址多目标优化方法，其中上层以飞行汽车运营成本最小化及潜在客伤风险最小化为目标建立了0-1整数规划模型，下层则考虑乘客出行路径选择行为的多样性，建立了考虑无人小巴与飞行汽车融合的多模式网络系统最优配流模型。进而，设计了融合改进自适应禁忌搜索与Frank-Wolfe的求解算法。【数据】利用公开的Sioux Falls网络及OD需求数据，并考虑停机坪数量及不同目标权重比构建算例。【结果】数值实验结果表明，本文提出的方法能够确定最优的停机坪数量，并显著降低运营风险及成本，选址方案也更为合理。
【背景】随着城市交通拥堵问题日益严重，飞行汽车作为一种新型空中交通工具，能够有效缓解地面交通压力，但其停机坪的选址布局仍缺乏系统化研究，难以满足个性化的服务需求。【目标】本文旨在解决城市飞行汽车停机坪的选址优化问题，在考虑停机坪异质性的基础上，构建轴辐式网络结构，平衡建设成本、服务效率与安全裕度等多重目标，为城市飞行汽车停机坪的科学布局提供理论支撑。【方法】提出一种面向轴辐式网络的多目标优化方法，建立多目标规划模型，考虑建设成本、剩余未覆盖需求、总飞行时间、飞行汽车数量及配属关系惩罚，确定一级和二级停机坪的最优位置及配属关系，并且规划不同等级停机坪间的飞行路径，最终通过模拟退火算法和贪心算法结合局部搜索的混合方法求解优化问题。【数据】利用公开的Chicago Sketch网络及相关数据，并考虑一级停机坪建设数量及不同目标权重比。【结果】研究表明，轴辐式网络结构显著降低了停机坪建设成本，当一级停机坪数量为5个时，系统在性能和成本之间达到较好平衡。最优方案下，系统总飞行时间为279.8 min，平均每条路径飞行时间为46.7min，能够保证22.3%的能源安全裕度。
【背景】近年来，随着政策的加速推动和技术的不断演进，低空经济作为一项战略性新兴产业正在迅速发展，与之相关的交通管理、社会影响及法律规制等问题引发了广泛关注。文献分析表明，公众的关注程度及其聚焦的核心议题，在推动低空经济的社会认知、接受度提升及应用场景落地过程中发挥着关键作用。【目标】为响应国家关于构建现代化综合交通运输体系和培育战略性新兴产业的战略部署，促进低空经济的安全、创新及可持续健康发展。【方法】基于百度指数平台，从搜索指数和资讯指数两个方面分析公众对于低空经济、电动垂直起降飞行器（eVTOL）及无人机关键词关注度的动态演化特征，并结合Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型进行主题建模，提取核心主题词进行聚类可视化分析。【数据】以低空经济为关键词，从新浪微博平台爬取12 129条相关文本数据，借助Jieba分词工具，对经过清洗的微博数据进行分词处理，为后续的词频统计与主题可视化分析提供数据基础。【结论】百度平台结果表明：2024年低空经济相关搜索指数和资讯指数较上一年逐步提升，其作为一种新兴的经济形态正逐步获得更广泛的社会认知；通过LDA主题模型，成功识别出十个核心主题，包括企业经济变革、航天航空发展、经济发展动向、人工智能发展等，并对这些主题进行了多维度的归纳与总结。【应用】有助于政府相关部门和学术界及时了解公众群体对于低空经济兴起的看法和关注度，为进一步探索低空经济可持续发展的路径与策略提供理论参考。
【背景】随着低空飞行活动的日益增多以及无人机系统故障率的居高不下，无人机系统具备高可靠性的应急着陆能力显得尤为重要。【目标】在复杂城市空域中，针对突发状况下多旋翼无人机的自主应急着陆安全性问题，提出一种在ICAROUS框架下面向应急决策的分层轨迹优化方法，旨在实现多旋翼无人机在应急情形下的高效自主安全着陆。【方法】该方法采用了高层路径规划与低层速度剖面相融合的优化模型。高层模块采用A~*算法结合爬升代价以及飞行风险评估构建初始应急规划路径，并通过贝塞尔曲线进行平滑重构；低层优化环节引入马尔可夫决策过程（MDP）模型，构建路径段和速度的状态空间，以加速度为动作，设置合适的奖励函数和状态转移概率，采用值迭代算法求解最优速度剖面。【结论】仿真结果表明：相比于ICAROUS中的路径规划算法，提出的应急规划算法能在多个候选着陆点中权衡距离、风险与爬升代价，在风险维度上减小了28.8%，实现了风险可控的最优着陆点选择与路径生成；相比于SQP和PSO，本文提出方法所生成的速度剖面具有更佳的平滑性和能耗效率，并且飞行时间分别降低了10.7%与26.8%，平均速度波动均减少超过60%，有效提升了飞行安全性与能耗控制能力。【应用】该方法适用于多种城市低空飞行场景下的无人机应急规划，有效支持无人机在应急情形下的合理决策，可为城市空中交通管理系统中的飞行安全保障提供技术支撑。
【背景】随着电力巡检需求的日益增长，传统的巡检方式已无法满足现代电网的时效性要求。无人机电力巡检虽具备高效率，但续航能力有限，难以保障远距离杆塔巡检的及时性。【目标】提出一种新型的电力巡检模式，利用多个固定无人机机巢进行巡检，解决无人机续航不足和及时性问题，进一步提升电力巡检效率。【方法】基于总巡检路径最短的优化目标，考虑无人机能耗不确定性、杆塔巡检时间窗以及风速影响，构建结合任务分配与路径规划的组合决策模型。该模型采用改进自适应大邻域搜索算法（ALNS）进行大规模求解，并引入模拟退火准则避免陷入局部最优。【结果】基于实际杆塔数据进行小规模实例分析，将本文算法求解结果与Gurobi求解器结果进行对比，验证了算法的有效性。基于大规模算例结果，改进的ALNS算法能够比传统算法更快速地找到精确解，并显著提高巡检路径规划的效率与准确性，与蚁群算法和ALNS算法相比，改进ALNS在巡检路径距离上分别减少了13.8%和16.7%。DRO模型通过保守的路径规划和任务重分配实现了更均衡的负载分布，有效避免了能耗不确定性导致的任务失败风险。【应用】该巡检方式为电力企业提升巡检效率提供了新的解决思路，并为电力巡检路径规划的优化方案提供了有力的参考与指导。
【背景】迟滞作为典型的交通流非线性现象，其形成机制与驾驶员生理心理特性密切相关。【目标】通过探究驾驶员感知反应点随机性对交通流迟滞的影响规律，提出减弱迟滞强度的优化策略，从而缓解交通振荡和提升行车安全。【方法】首先，运用Parabola2D函数拟合得到AP发生概率分布函数，将AP分布引入智能驾驶模型（Intelligent Driver Model,IDM）并进行迟滞效应仿真分析；随后，基于所提跟驰模型，在特定速度差条件下及时干预驾驶员感知并提供决策信息，从而实现迟滞效应的改善。【数据】对美国交通部联邦公路管理局采集的NGSIM数据集进行降噪处理并提取AP数据，基于此拟合得到AP发生概率分布函数并用于跟驰模型改进和迟滞效应分析。【结果】所提跟驰模型较基线IDM能更准确地捕捉驾驶员感知决策点变化。通过对迟滞效应的相关性分析发现，AP分布参数c与迟滞强度有显著正相关性，z_0、b、d值较小时与迟滞强度为负相关，达到一定阈值后转变为正相关。此外，及时干预驾驶员感知并提供决策信息能够有效减弱迟滞效应，迟滞强度随干预速度差范围的增大而逐渐降低，但是当速度差干预范围达到一定阈值后无法进一步提升改善效果。
【背景】步行环境作为城市交通系统的重要组成部分，其质量直接影响居民的出行体验和常规公交、轨道交通等方式的选择。然而现有相关研究未充分考虑步行环境对居民出行意向的定量影响，步行环境的量化也缺乏主客观指标的共同表征。【目标】针对现有研究的不足，本文旨在深入分析步行环境对城市居民出行方式选择的影响机制。【方法】通过引入主观规范、态度、步行环境等9个潜变量以更准确地刻画不同出行方式选择行为的心理决策过程，创新性地应用图像识别技术与个人主观感知指标共同表征步行环境变量，并采用结构方程模型刻画各心理潜变量间的相互关系，以及9个潜变量与其对应的测量变量之间的关系，进而构建融合步行环境影响的出行方式选择行为混合模型，以提升模型对出行者决策行为的预测精度和解释力。【结果】以重庆中心城区的出行者为实例分析对象，结果表明，步行环境对步行方式选择的影响最大（0.665），其次是对常规公交（0.663）、轨道交通（0.384）和小汽车（0.304）的影响。此外，考虑步行环境等潜变量的SEM-MNL模型的拟合优度由0.275 2提升至0.454 4，表明引入步行环境的模型解释性更强。【应用】研究结果可加深对城市居民出行方式选择行为的认识，为改善城市步行环境、提高居民绿色出行意愿奠定良好的理论基础。
【背景】换道作为车辆行驶过程中的一种重要微观行为，对交通流的影响至关重要。深入了解换道行为的时空影响，能为交通管控优化提供有效支持。然而，现有研究主要聚焦于换道的瞬时影响，忽视了其在时间和空间上的持续性影响，导致换道对交通流的全面影响量化不足。【目标】揭示自由换道行为对原车道和目标车道上游交通流的安全性、效率和油耗等多维度的影响，为优化驾驶员换道决策及交通管控策略提供理论依据。【方法】采用“数据处理-影响时空域界定-多维评价指标构建-统计分析”的框架，结合TET、油耗以及Edie广义流量等指标，定量分析单次自由换道的时空影响。【数据】利用日本开源数据集Zen Traffic Data(ZTD)进行实证分析，数据集涵盖了三个典型高速公路双车道路段（Ikeda Route 11、Wangan Route 4和Higashiosaka Route 13）共计16小时的车辆轨迹数据，研究场景遵循靠左行驶，其中右车道为超车道，左车道为行车道。【结论】研究表明，不同类型的换道以及换道对不同车道有不同的影响：车辆从右车道向左车道换道对原车道上游车辆的安全影响显著高于从左向右换道，而从左向右换道对目标车道上游车辆的安全影响明显大于从右向左换道；同时，右向左换道在降低油耗方面表现优于左向右换道。此外，尽管换道行为带来一定安全风险，但也表现出流量增益效应，原车道和目标车道流量分别提高了2.51%和5.17%。在油耗方面，大多数换道行为可有效减少原车道和目标车道上游车辆的油耗。【应用】本研究提出的换道时空影响量化方法可为自动驾驶车辆的换道决策算法优化提供支持，通过实时预测换道对周围车辆的影响，自动驾驶车辆可在最小化换道影响的前提下，做出更为合理的换道决策。
【背景】城市轨道交通线路平峰时段客流需求较少、发车间隔较大，利用其富余能力提供货物运输服务可有效提升线路经济效益，缓解道路货运压力。【目标】针对城市轨道交通线路双方向货运需求，在客运列车时刻表不变的条件下，通过增开大、小编组货运列车进行货物运输。针对列车灵活编组，货运列车可在线路终点站通过解编、连挂作业进行编组转换。【方法】以货运列车的时刻表、编组形式、车底周转计划和货单分配方案为决策变量，考虑列车运行间隔、列车容量、装卸作业时间、车底周转、货物运输时效性等约束，构建以货运净收益最大为目标的城市轨道交通货运列车运行计划优化模型。【数据】以某城市轨道交通线路为例创建了50个订单规模的算例，以验证模型的有效性，并分析灵活编组的优势和适用性。【结果】案例分析表明，考虑可变编组模式可更好地满足线路货单需求，且相较于固定多编组模式可以使货运利润提升1.29%。灵敏度分析表明，当货运列车满载率到达60%～70%、上行和下行方向货运需求存在一定量的差值、货单运输时效性要求高时，采用可变编组模式的优势更为明显，但当编组转换的解挂编成本增加时，采用可变编组模式的效果下降。
【背景】轨道交通作为城市交通的重要组成部分，其网络结构日益复杂，客运量也在不断攀升。保障轨道交通系统的高效运行对于维护城市的经济、社会稳定具有重要意义，然而在日常运营中频繁发生的随机扰动事件对轨道交通网的稳定性构成严峻挑战，严重干扰城市的运转秩序。【目标】系统解析轨道交通网在扰动事件中的动态响应机制，量化评估轨道交通网面对扰动事件的性能，帮助识别网络中的关键环节，为轨道交通网的资源配置及应急管理提供科学依据。【方法】基于复杂网络和弹性三角形理论，综合考虑轨道交通网拓扑结构、乘客出行合理路径、轨道交通流，提出了一种基于神经网络算法的城市轨道交通网络弹性评估方法。【数据】以北京市轨道交通网络为例，研究随机扰动下轨道交通网弹性的变化。【结论】构建的弹性评估模型能够全面评估轨道交通网在面对随机扰动时的性能维持能力，量化分析网络中关键节点和线路，突破传统静态网络分析方法局限，对保障轨道交通网的安全稳定、提升城市综合交通效能具有重要意义。
【背景】随着我国城市轨道交通线网的快速扩张，轨道交通与常规公交在共同服务区内的客流竞争日益加剧，传统研究往往忽视环境因素的空间异质性影响，难以解释二者客流竞争时空分布格局的复杂作用机理。【目标】将表征社会经济指标、地铁公交线网属性及城市建成环境的外生因素纳入指标体系，通过引入多尺度地理加权回归（MGWR）模型，克服传统回归方法参数全局恒定和单一尺度的局限。【方法】以成都市中心城区“5+1”区域为例，分别统计工作日与非工作日期间地铁公交客流分担比，以揭示二者间客流竞争空间格局。通过整合多源时空数据，经变量多重共线性、空间自相关性及显著性检验，筛选12个关键影响因素构建普通最小二乘回归（OLS)、传统地理加权回归（GWR）与MGWR模型，定量分析了轨道交通与常规公交客流竞争格局的时空分异机理。【结果】轨道交通在整体客流分担中占主导，常规公交则在部分线网节点处分担地铁站影响范围内近35%的客流。MGWR模型的拟合优度接近0.8，综合性能最优，证实了二者客流竞争空间格局的形成机制高度依赖建成环境等外生因素的多尺度作用，其中轨道交通在其换乘站点、高房价区域、就业岗位集聚区、公共文体场馆与城市复合功能区等区域竞争优势显著，常规公交则在人口和教育资源密集、绿地景点周边更具相对竞争力。【应用】为基于地理空间差异，因地制宜构建轨道交通与常规公交优势互补、协同服务的城市公共交通系统提供了实证参考。
<正>《交通运输工程与信息学报》为季刊，每季末月20号出刊，主要关注交通运输系统（包括道路、铁路、航空、航海等各种交通方式）运营管理与信息化相关创新理论方法研究。尤其鼓励面向国家重大需求与领域热点的探索与创新，如：国家综合立体交通网、交通强国、川藏铁路、碳中和与碳达峰、自动驾驶、大数据与机器学习等。