<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。
【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】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】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】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】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】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。