2017年12月26日（星期二）下午17时30分，TOPS课题组第41期组会在通达馆436顺利召开，本期组会由2015级博士研究生刘启远和2014级博士研究生马子安分别作博士论文阶段成果介绍，内容分别为“机非交互路段交通流建模与仿真”和“多交互环境下智能汽车决策模型”。与会成员有孙剑教授、目前在加州大学戴维斯分校攻读博士学位的原课题组2011级硕士生陈申阳以及全体课题组同学。

刘启远首先介绍了机非交互路段研究背景，从机非交互基本路段和交叉口路段分别分析模型需求和研究现状，讨论了VSSIM和TransModeler中机非交互路段模型的优缺点，认为现有模型存在交叉口研究较少、异质非机动车流特征分析不足等欠缺，然后针对机非交互基本路段提出非机动车跟驰、变道（超车）和让行行为模型，针对机非交互交叉口路段分析非机动车交叉口启动发散特征，由此提出非机动车粒子发散模型，并分别利用TESS仿真软件对机非共享基本路段和利用matlab平台对机非共享交叉口路段交通流模型进行了仿真验证。

第二位是马子安，他首先介绍了智能车决策行为研究背景，认为智能汽车处理复杂交通环境的能力是其升级换代的关键，需要解析多主体交互规律预测周围交通环境的动态变化，而现有的基于数据的方法无法进行有逻辑的交互分析，由此提出了多交互环境下智能汽车决策模型，该模型的框架为推理网络，本车通过预测每个周围个体的轨迹并在网络中推理，然后进行基于规则的分步决策，并基于此进行多步决策的轨迹规划。最后利用视频数据对模型进行了标定，并进行了总结与展望。

陈申阳在两位博士生介绍完各自的研究成果之后向他们进行了讨论和交流。对于刘启远的研究，他对于模型参数的具体含义以及在TESS中的具体应用效果等方面与刘启远进行了讨论，对于马子安的研究，陈申阳对于决策的一致性等方面与马子安进行了讨论。课题组成员于诗楠和周东浩等也对自己疑惑的地方分别进行了提问。

组会的最后，孙剑老师对两位博士生的阶段性研究进行了总结和建议。孙剑老师肯定了刘启远所做的工作和其所提出的粒子束发散模型的创新性，建议其进一步深入研究并与组内非机动车领域相关的同学进行深入讨论交流；对于马子安，他同样肯定了其所做工作的复杂性和创新性，建议其进一步明确模型的可行性以及与相关研究相比的优势。

组会之后，TOPS全体组员进行了第二次“技能小讲堂”，由2016级博士生胡祥旺为大家带来图像处理领域相关的知识，让大家从一个比单纯的PS操作技巧更高的层面，去体会图像处理中“选择的艺术”。

最近更新：2018年3月11日 16:40:54