基于ACP的智能車(chē)輛網(wǎng)聯(lián)管理與控制

智能交通系統(tǒng)(Intelligent transportation systems, ITS)[1]是將先進(jìn)的人工智能技術(shù)、信息處理技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種全方位、全天候、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng).ITS能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并因推動(dòng)社會(huì)信息化及新產(chǎn)業(yè)形成而受到各國(guó)的重視.

車(chē)聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用[2].近年來(lái),隨著車(chē)輛智能化與無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展,車(chē)輛對(duì)于周?chē)h(huán)境的感知能力、車(chē)載終端的計(jì)算與規(guī)劃能力顯著增強(qiáng),信息在車(chē)與車(chē)、車(chē)與人、車(chē)與路之間共享和傳輸?shù)膶?shí)現(xiàn),為智能交通的全面管理與控制提供了新的科學(xué)思路與技術(shù)手段[3].然而,車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)涉及到動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景中人-車(chē)-路的信息傳輸、交互、重組、后臺(tái)數(shù)據(jù)分析、決策支持等多個(gè)過(guò)程.一方面,駕駛員心理與行為的高突變性、不確定性、動(dòng)態(tài)性為人與車(chē)、車(chē)與車(chē)、車(chē)與外部環(huán)境的交互引入了新的復(fù)雜因素;另一方面,車(chē)內(nèi)網(wǎng)、車(chē)際網(wǎng)與車(chē)載移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的合成不可避免地引入了社會(huì)信號(hào)[4],使車(chē)聯(lián)網(wǎng)成為一個(gè)典型的社會(huì)物理信息系統(tǒng)(Cyber-physical-social systems, CPSS)[5-6].不同于傳統(tǒng)的物理信息系統(tǒng)(Cyber-physical systems, CPS), CPSS將人及其心理和組織的因素納入系統(tǒng)之中,極大地提高了系統(tǒng)的建模復(fù)雜性,成為約束車(chē)聯(lián)網(wǎng)智能化水平的一大瓶頸.

復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室王飛躍研究員2004年提出的“平行系統(tǒng)方法與復(fù)雜系統(tǒng)的管理和控制”[7]一文為應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)難以建模與實(shí)驗(yàn)不足等問(wèn)題提出了新的研究思路:集人工系統(tǒng)(Artificial systems, A)、計(jì)算實(shí)驗(yàn)(Computational experiments, C)、平行執(zhí)行(Parallel execution, P)為一體的ACP平行智能方法體系.它通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的描述智能、實(shí)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)智能、虛實(shí)互動(dòng)反饋的引導(dǎo)智能,為不定、多樣和復(fù)雜問(wèn)題(Uncertainty, diversity, complexity, UDC)提供靈捷、聚焦和收斂(Agility, focus, convergence, AFC)的解決方案,為解決復(fù)雜CPSS系統(tǒng)的建模、計(jì)算、評(píng)估與管理提供有效途徑.近年來(lái),基于ACP的平行智能方法不斷在實(shí)踐中得以完善,逐漸發(fā)展出了平行視覺(jué)[8]、平行感知[9]、平行數(shù)據(jù)[10]、平行情報(bào)[11-12]、平行學(xué)習(xí)[13]的理論與對(duì)應(yīng)方法,在交通[14-17]、物流[18-19]、農(nóng)業(yè)[20]、能源[21]、醫(yī)療健康[22-24]、機(jī)器人[25]、區(qū)塊鏈[26-27]、無(wú)人駕駛[28-29]等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,并取得了顯著的效果.

為此,本文嘗試將平行智能這一本世紀(jì)初提出的原創(chuàng)性研究范式引入車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,以有效解決時(shí)變、異質(zhì)、復(fù)雜交通環(huán)境下車(chē)聯(lián)網(wǎng)的建模、規(guī)劃與決策、優(yōu)化管理等問(wèn)題.本文結(jié)構(gòu)安排如下,首先詳解平行智能的概念、框架、哲學(xué)基礎(chǔ)與科學(xué)思維;隨后著重介紹了平行智能在平行交通領(lǐng)域的探索與實(shí)踐;在此基礎(chǔ)上,將平行智能的架構(gòu)與體系與車(chē)聯(lián)網(wǎng)深度融合,提出平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)的概念體系,闡述基于ACP方法的平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)的框架、功能與流程;最后對(duì)本文工作進(jìn)行總結(jié),展望未來(lái)趨勢(shì).

1 平行智能:框架、哲學(xué)基礎(chǔ)、科學(xué)思維

平行智能是在本世紀(jì)初提出的原創(chuàng)性研究范式.它主要面向由泛在的移動(dòng)智能設(shè)備以及社會(huì)信號(hào)促成的“人在環(huán)路”、兼具高度社會(huì)和工程復(fù)雜性的CPSS系統(tǒng),通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的描述智能、實(shí)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)智能、虛實(shí)互動(dòng)反饋的引導(dǎo)智能,為不定、多樣和復(fù)雜問(wèn)題提供靈捷、聚焦和收斂的解決方案[30-31].

ACP方法是實(shí)現(xiàn)平行智能的有效途徑[32-33].通過(guò)構(gòu)建軟件定義的人工系統(tǒng)(A),對(duì)系統(tǒng)中的每個(gè)元素構(gòu)建人工對(duì)象、人工流程、人工關(guān)系,開(kāi)放了復(fù)雜系統(tǒng)的組合、編程、學(xué)習(xí)與演化能力,使得系統(tǒng)的資源甚至結(jié)構(gòu)重構(gòu)成為可能;以實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為人工系統(tǒng)的輸入,以游戲或博弈的方式進(jìn)行計(jì)算實(shí)驗(yàn)(C),從“小數(shù)據(jù)”生成“大數(shù)據(jù)”,而后對(duì)計(jì)算實(shí)驗(yàn)的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,得到特定場(chǎng)景下的最優(yōu)或最可行方案;平行執(zhí)行(P)則將計(jì)算實(shí)驗(yàn)獲取的方案“投入”人工系統(tǒng)中,并通過(guò)預(yù)訓(xùn)練以及模型調(diào)參的方式引導(dǎo)實(shí)際逼近人工,讓“大數(shù)據(jù)”聚焦,成為針對(duì)具體問(wèn)題的“小知識(shí)”,最終通過(guò)人工與實(shí)際系統(tǒng)的虛實(shí)交互與閉環(huán)反饋實(shí)現(xiàn)決策尋優(yōu)與平行調(diào)諧. ACP方法體系如圖1所示.

圖1基于ACP的平行智能架構(gòu)體系

1.1 CPSS的哲學(xué)基礎(chǔ):波普爾的三個(gè)世界

CPSS的科學(xué)哲學(xué)起源可追溯到波普爾在其1972年出版的《客觀知識(shí)》一書(shū)中提出的“三個(gè)世界”的理論[34],即世界由三部分組成:第1部分的物理世界、第2部分的心理世界和第3部分的人工世界.對(duì)此,中科院自動(dòng)化研究所王飛躍研究員認(rèn)為[35],經(jīng)過(guò)幾千年的發(fā)展,農(nóng)業(yè)和工業(yè)社會(huì)已全面地開(kāi)發(fā)了人類(lèi)的物理自然世界和精神心理世界,保障了人類(lèi)的生存和發(fā)展;物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等概念的興起以及人工智能、機(jī)器人、無(wú)人駕駛等技術(shù)的再次風(fēng)靡,預(yù)示人工世界將成為人類(lèi)現(xiàn)階段開(kāi)發(fā)的重點(diǎn),其核心任務(wù)就是深度開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)和智力資源.為此,我們必須認(rèn)識(shí)到,以人為本、面向物理世界和網(wǎng)絡(luò)空間融合的CPSS而非傳統(tǒng)的信息物理系統(tǒng)(CPS)將成為未來(lái)社會(huì)的基礎(chǔ)設(shè)施.

CPSS區(qū)別于CPS的核心要素可用“建模鴻溝”[36]來(lái)表示.在CPSS中,由于“人”與機(jī)器、流程、系統(tǒng)的深度耦合,并且人的行為具有動(dòng)態(tài)性、實(shí)時(shí)性、自組織性、突變性、高度復(fù)雜性、虛實(shí)交互性等特點(diǎn),系統(tǒng)表現(xiàn)出更強(qiáng)的UDC特征.簡(jiǎn)言之,人類(lèi)行為的加入導(dǎo)致了系統(tǒng)復(fù)雜程度的增加,使其逐漸地從簡(jiǎn)單的物理系統(tǒng)向大型的信息系統(tǒng)發(fā)展,再向包含社會(huì)因素的復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)過(guò)渡,所涉及的關(guān)鍵信息也從物理信號(hào),到網(wǎng)絡(luò)信號(hào),再到社會(huì)信號(hào)演變;針對(duì)系統(tǒng)的行為的建模方法也從解析式的數(shù)學(xué)模型到仿真模型,再到描述型的人工模型升級(jí);實(shí)際行為與模型行為之間的差別也越來(lái)越大,以至形成“建模鴻溝”的客觀現(xiàn)象,如圖2所示.隨著復(fù)雜性的提高,目標(biāo)與現(xiàn)實(shí)的差距“鴻溝”越來(lái)越難以跨越,因此,要求我們從利用可以控制系統(tǒng)行為的“牛頓定律”進(jìn)行建模,轉(zhuǎn)向通過(guò)能夠影響系統(tǒng)行為的“默頓定律”進(jìn)行描述,實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)的“牛頓系統(tǒng)”思維到“默頓系統(tǒng)”思維的轉(zhuǎn)變.

圖2復(fù)雜系統(tǒng)的建模鴻溝

1.2 平行智能的科學(xué)思維:從牛頓到默頓

我們稱(chēng)能夠由“牛頓定律”控制的系統(tǒng)為“牛頓系統(tǒng)”[35]. “牛頓定律”泛指包括經(jīng)典牛頓定律在內(nèi)的可通過(guò)解析的方式精確地描述系統(tǒng)行為的科學(xué)定律和公式.現(xiàn)代工程控制理論與方法,便主要是應(yīng)用于此類(lèi)“牛頓系統(tǒng)”,即:給定當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)與控制的條件,理論上系統(tǒng)下一步的狀態(tài)可通過(guò)求解方程準(zhǔn)確獲得,從而精確預(yù)測(cè)系統(tǒng)的行為.牛頓系統(tǒng)建模的核心是尋求控制系統(tǒng)行為的“牛頓定律”,據(jù)此直接設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制方法,實(shí)現(xiàn)期望的目標(biāo).

對(duì)應(yīng)的,系統(tǒng)行為能夠被“默頓定律”影響或引導(dǎo)的系統(tǒng)我們稱(chēng)為“默頓系統(tǒng)”. “默頓定律”泛指以社會(huì)學(xué)家默頓命名的各種能夠引導(dǎo)系統(tǒng)行為的“自我實(shí)現(xiàn)預(yù)言”[36-37].與牛頓系統(tǒng)不同的是,即使給定其當(dāng)前狀態(tài)與控制條件,理論上系統(tǒng)下一步的狀態(tài)也無(wú)法通過(guò)求解而準(zhǔn)確地獲得,系統(tǒng)的行為也難以被精確地預(yù)測(cè),只可能被“人為”的假設(shè)或可能性描述.默頓系統(tǒng)建模的核心變?yōu)楦鶕?jù)目標(biāo)去設(shè)計(jì)能夠有效地影響或指導(dǎo)系統(tǒng)行為的“默頓定律”,在此基礎(chǔ)上建立圍繞目標(biāo)實(shí)現(xiàn)這一任務(wù)的人工系統(tǒng),從而直接或間接地影響“自由意志”,改變行為模式,進(jìn)而通過(guò)實(shí)際系統(tǒng)與人工系統(tǒng)的平行互動(dòng),促使實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行在期望的目標(biāo)之下.

對(duì)于牛頓系統(tǒng), “行為建?！迸c“目標(biāo)建模”是一致的:只要系統(tǒng)本身可控,可以通過(guò)對(duì)“行為模型”的分析達(dá)到對(duì)其控制的目的,無(wú)需單獨(dú)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模.與牛頓系統(tǒng)不同,默頓系統(tǒng)的“行為建?！迸c“目標(biāo)建模”是獨(dú)立且不一致的,必須單獨(dú)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行描述和建模,以便決定如何圍繞預(yù)定目標(biāo)對(duì)系統(tǒng)的情景和行為進(jìn)行引導(dǎo)、分析、預(yù)判、歸類(lèi)、實(shí)驗(yàn)、評(píng)估等.

CPSS是一類(lèi)典型的默頓系統(tǒng)[38-39]，面向CPSS的平行智能體系架構(gòu)如圖3所示.由于系統(tǒng)本身帶有社會(huì)空間引入的、包含人類(lèi)“自由意志”的不確定性,系統(tǒng)“行為模型”的準(zhǔn)確性和有效性高度依賴于系統(tǒng)參與人員之行為的可控性和確定性,導(dǎo)致本質(zhì)上無(wú)法對(duì)其“行為模型”進(jìn)行直接控制,只能間接影響.集人工社會(huì)、計(jì)算實(shí)驗(yàn)、平行執(zhí)行為一體的ACP平行智能方法為解決此類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題提供了有效手段:以真實(shí)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng),通過(guò)自底向上的多智能體方法對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)描述、建模,構(gòu)造與實(shí)際系統(tǒng)平行演化的人工系統(tǒng);以人工系統(tǒng)為“社會(huì)實(shí)驗(yàn)室”,對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景計(jì)算、評(píng)估、訓(xùn)練,借助人工系統(tǒng)的計(jì)算實(shí)驗(yàn)使復(fù)雜問(wèn)題參數(shù)化、簡(jiǎn)單化、確定化;最終人工系統(tǒng)與實(shí)際系統(tǒng)密切相連、虛實(shí)互動(dòng),形成實(shí)時(shí)自適應(yīng)調(diào)節(jié)的平行系統(tǒng).最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的描述智能、實(shí)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)智能、虛實(shí)互動(dòng)反饋的引導(dǎo)智能;為不定、多樣和復(fù)雜的默頓系統(tǒng)問(wèn)題提供靈捷、聚焦和收斂的解決方案.

圖3面向CPSS的平行智能體系架構(gòu)

2 平行交通:基于ACP的智能交通管理與控制

ACP平行智能方法最早被應(yīng)用于智能交通領(lǐng)域,近年來(lái)在城市區(qū)域交通、軌道交通、物流交通等諸多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用并取得了良好的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[14-17,30-32].本質(zhì)上,交通系統(tǒng)中的駕駛員與車(chē)、路以及交通信息網(wǎng)是一個(gè)密不可分的整體,必須使用CPSS復(fù)雜系統(tǒng)的觀念來(lái)看待.本節(jié)首先介紹平行交通的已有工作基礎(chǔ),在此基礎(chǔ)上,將平行智能方法引入車(chē)聯(lián)網(wǎng)的研究中,由此提出平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu).

交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的CPSS[40]:作為一個(gè)開(kāi)放的復(fù)雜系統(tǒng),交通系統(tǒng)包含了人與社會(huì)動(dòng)態(tài)變化性和不可預(yù)測(cè)性,且物理過(guò)程與社會(huì)過(guò)程交叉參半,許多現(xiàn)象均是涌現(xiàn)而來(lái),兼具典型復(fù)雜系統(tǒng)之不確定性、動(dòng)態(tài)時(shí)變性及互作用性等眾多特征[41].一直以來(lái),交通系統(tǒng)的管理與控制主要面臨兩大問(wèn)題:一是傳統(tǒng)交通的數(shù)據(jù)存在很高的壁壘,交通數(shù)據(jù)難以大規(guī)模體系化獲取;二是傳統(tǒng)方法幾乎都是使用已存在的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行推理、決策,由結(jié)果去探索原因,無(wú)法全面復(fù)盤(pán)問(wèn)題本質(zhì),難以從根本上解決交通問(wèn)題.

基于ACP方法的平行交通系統(tǒng)使用人工交通系統(tǒng)(Artificial transportation systems, ATS)建模構(gòu)造交通的“社會(huì)實(shí)驗(yàn)室”;借助計(jì)算實(shí)驗(yàn)C對(duì)各種各樣的交通行為和現(xiàn)象進(jìn)行“試驗(yàn)”,作為實(shí)際交通情況的參考基礎(chǔ),并探索系統(tǒng)中的因果邏輯及異常情況;通過(guò)平行執(zhí)行P對(duì)計(jì)算結(jié)果加入分析和利用,以實(shí)現(xiàn)“虛實(shí)”互動(dòng)的平行管理與控制,為解決上述兩個(gè)提問(wèn)提供了有效方法.

在平行交通理論體系的基礎(chǔ)上,中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所團(tuán)隊(duì)在2010年自主研發(fā)了平行交通系統(tǒng)PtMS[15],系統(tǒng)組成如圖4所示. PtMS由實(shí)際交通系統(tǒng)和人工交通系統(tǒng)共同組成,包括基于代理進(jìn)行平行管理與控制的aDAPTS,進(jìn)行交通試驗(yàn)分析的DynaCAS,針對(duì)學(xué)習(xí)與培訓(xùn)的OTSt;系統(tǒng)具體涵蓋交通視頻采集與分析系統(tǒng)RoadScope,網(wǎng)絡(luò)化交通信號(hào)控制器GreenPass,人工交通系統(tǒng)TransWorld,云計(jì)算平臺(tái),交通信息發(fā)布平臺(tái)五大模塊.平行交通原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與研究利用多學(xué)科、跨領(lǐng)域、綜合性的復(fù)雜系統(tǒng)方法研究交通系統(tǒng),開(kāi)辟了智能交通研究的新思路,并在江蘇太倉(cāng)[15]、廣州亞運(yùn)會(huì)[42]以及山東青島[43]等地得到了應(yīng)用實(shí)踐,取得了良好的運(yùn)行效果.

圖4平行交通系統(tǒng)PtMS組成

近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)通信、智能傳感等技術(shù)的發(fā)展以及移動(dòng)智能終端的泛在使用,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以及人工智能等技術(shù)進(jìn)一步被集成在交通運(yùn)輸、服務(wù)推薦、車(chē)輛管理等整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)中.這一方面加強(qiáng)了駕駛員、車(chē)輛、道路以及交通服務(wù)提供商之間的聯(lián)系,使得一種全方位發(fā)揮作用、移動(dòng)指揮與管理、多交通信息系統(tǒng)深度融合的“多位一體”綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)[43]正在形成;另一方面,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以及人工智能技術(shù)的發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)了個(gè)人信息終端與車(chē)載終端的深度融合,人類(lèi)行為的復(fù)雜性、突變性、高度動(dòng)態(tài)性、自組織性等特征通過(guò)車(chē)輛在交通系統(tǒng)中被延伸甚至放大.這即要求,智能交通系統(tǒng)不僅需要對(duì)人-車(chē)對(duì)象進(jìn)行組織與管理,還需要將人-車(chē)對(duì)象作為一個(gè)整體考慮其與路邊單元以開(kāi)放社會(huì)環(huán)境的協(xié)同.車(chē)聯(lián)網(wǎng)作為一種協(xié)同多人、多車(chē)、多路邊單元與開(kāi)放環(huán)境的可計(jì)算、可控、可管理、可引導(dǎo)、可信的開(kāi)放融合網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),為未來(lái)綜合交通系統(tǒng)的智能管理與控制提供了新的思路與途徑.

3 平行車(chē)聯(lián)網(wǎng):概念、框架、功能與流程

平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)的基本思路是將基于ACP平行智能方法引入車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),在物理和網(wǎng)絡(luò)空間數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,結(jié)合無(wú)線通信、多智能體建模、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等技術(shù),借助軟件定義的對(duì)象(Software-defined objects, SDO)、軟件定義的關(guān)系(Software-defined relationships, SDR)、軟件定義的流程(Software-defined processes, SDP)等,針對(duì)物理空間中的車(chē)-人(V2P)、車(chē)-車(chē)(V2V)、車(chē)-基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)等對(duì)象及其雙向通信構(gòu)建與之對(duì)偶、互逆、平行的人工過(guò)程,而后利用人工系統(tǒng)、計(jì)算實(shí)驗(yàn)與平行執(zhí)行的范式來(lái)建立虛實(shí)交互、協(xié)同演化、閉環(huán)反饋的平行車(chē)聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)智能管理、社會(huì)信息動(dòng)態(tài)服務(wù)和車(chē)輛智能控制的一體化網(wǎng)絡(luò).本節(jié)首先對(duì)已有的車(chē)聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作進(jìn)行介紹,在此基礎(chǔ)之上提出平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)的概念與基本框架,并闡釋其系統(tǒng)功能與運(yùn)作流程.

3.1車(chē)聯(lián)網(wǎng)基本概念與架構(gòu)

車(chē)聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)在交通領(lǐng)域中的具體實(shí)現(xiàn),具有明顯的物聯(lián)網(wǎng)屬性,是一種典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[2].其體系架構(gòu)與物聯(lián)網(wǎng)有許多共同之處,目前文獻(xiàn)中大多將車(chē)聯(lián)網(wǎng)分為車(chē)載端、通信層、云管層等3層架構(gòu):車(chē)載端同時(shí)負(fù)責(zé)感知收集信息以及提供應(yīng)用服務(wù);通信層傳輸信息;云管層依據(jù)業(yè)務(wù)及場(chǎng)景需求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、計(jì)算與建模,為車(chē)載端應(yīng)用服務(wù)提供后臺(tái)支撐.層層相連,每一層為其上層提供信息與決策支持,如圖5所示.

圖5車(chē)聯(lián)網(wǎng)基本架構(gòu)體系

感知及服務(wù)層一方面通過(guò)射頻識(shí)別RFID (Radio frequency identification)、GPS (Global positioning system)、車(chē)載雷達(dá)、攝像頭、車(chē)載娛樂(lè)設(shè)施等傳感器采集車(chē)輛、道路、環(huán)境以及駕駛員信息,另一方面也通過(guò)各類(lèi)車(chē)載傳感器為駕駛員提供娛樂(lè)、行車(chē)安全以及交通環(huán)境監(jiān)測(cè)識(shí)別等服務(wù),是智能駕駛決策、智能交通管控、車(chē)載信息服務(wù)等車(chē)聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的基礎(chǔ).通信層利用網(wǎng)絡(luò)傳輸與數(shù)據(jù)通信技術(shù),實(shí)現(xiàn)車(chē)輛聯(lián)網(wǎng);同時(shí)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況和接入資源限制,建立穩(wěn)定、安全、高質(zhì)量的信息傳送通道.常見(jiàn)通信形式包括:車(chē)與人(V2I)、車(chē)與車(chē)(V2V)、車(chē)與路邊基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)、車(chē)與移動(dòng)基站、車(chē)與數(shù)據(jù)中心的通信.云管層以“車(chē)端簡(jiǎn)單、云端復(fù)雜”的方式,融合物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、社會(huì)網(wǎng)、智聯(lián)網(wǎng)的傳輸數(shù)據(jù),利用邊緣計(jì)算、云計(jì)算、社會(huì)計(jì)算以及普適計(jì)算等技術(shù),從全網(wǎng)范圍內(nèi)對(duì)資源需求進(jìn)行解析、計(jì)算并調(diào)配,實(shí)現(xiàn)對(duì)特定場(chǎng)景、任務(wù)、服務(wù)的精準(zhǔn)認(rèn)知,以達(dá)到有效減少交通擁堵、提高出行效率、綠色出行的目的.

很明顯,車(chē)聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)典型的“人在環(huán)內(nèi)”的CPSS系統(tǒng).其中每一個(gè)行人、車(chē)輛、路側(cè)設(shè)施、移動(dòng)基站都可以抽象為車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn),通過(guò)社會(huì)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等的連接,互動(dòng)連接構(gòu)成社群,為車(chē)聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供支持.作為一個(gè)特殊的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)元素的多樣性、時(shí)變性、分布式的結(jié)構(gòu)及參與個(gè)體行為的不確定性、復(fù)雜性、多樣性,導(dǎo)致其內(nèi)在的動(dòng)力學(xué)機(jī)制極為難以理解.同時(shí),智能駕駛技術(shù)所促成的“人車(chē)共駕”形態(tài)將會(huì)是未來(lái)較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的一種典型現(xiàn)象,這不僅需要考慮駕駛員行為高突變性、不確定性、動(dòng)態(tài)性等復(fù)雜因素以及意圖、習(xí)慣難以理解等問(wèn)題;與此同時(shí),車(chē)內(nèi)網(wǎng)、車(chē)際網(wǎng)與車(chē)載移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的耦合所引入的眾多社會(huì)信號(hào)(Social signal)也為復(fù)雜交通的管理帶來(lái)了新的挑戰(zhàn).

3.2平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)框架、功能與流程

基于ACP的平行混合智能管理與控制研究方法,本文引入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的方法對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行解析,綜合考慮信息、心理、仿真、決策的多元融合,以可計(jì)算、可實(shí)現(xiàn)、可比較的方式對(duì)復(fù)雜車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)不同層次的結(jié)構(gòu)和功能特性進(jìn)行解析,為研究復(fù)雜系統(tǒng)的控制與管理提供了新思路及方法.它以CPSS復(fù)雜系統(tǒng)為對(duì)象,將理論研究、實(shí)驗(yàn)方法和計(jì)算技術(shù)三種科學(xué)手段相結(jié)合,提高了對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)要素相互作用的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律的認(rèn)識(shí)分析能力,增強(qiáng)了復(fù)雜系統(tǒng)對(duì)象應(yīng)對(duì)各種變化和非正常狀態(tài)的管控能力,為復(fù)雜系統(tǒng)的管理與控制提供了一個(gè)有效的創(chuàng)新技術(shù)手段.

融合人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算實(shí)驗(yàn)、平行執(zhí)行三大部分的基于社會(huì)物理信息系統(tǒng)(CPSS)的平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)框架如圖6所示.

圖6平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)基本框架

本文提出的平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)是ACP方法在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的推廣,目標(biāo)是理解車(chē)聯(lián)網(wǎng)不同層次的結(jié)構(gòu)和功能特性以及內(nèi)在動(dòng)力學(xué)特性,為混合交通形態(tài)下的系統(tǒng)管理提供科學(xué)的解決方案.總體上,平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)的ACP由“三步曲”組成.

3.2.1 第一步:人工車(chē)聯(lián)網(wǎng), “生長(zhǎng)型”系統(tǒng)模型構(gòu)建與培育

人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是利用人工社會(huì)[44]的理論與方法,借助知識(shí)表示(Knowledge representation)與知識(shí)工程(Knowledge engineering)等手段,針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)包含的各類(lèi)元素及問(wèn)題,構(gòu)建可計(jì)算、可重構(gòu)、可編程的軟件定義的對(duì)象(Software-defined objects, SDO)、軟件定義的流程(Software-defined processes, SDP)、軟件定義的場(chǎng)景(Software-defined scenes, SDS),進(jìn)而通過(guò)對(duì)象的流程組合等方式搭建、培育“軟件定義的車(chē)聯(lián)網(wǎng)”,通過(guò)對(duì)成千上萬(wàn)的交通場(chǎng)景進(jìn)行集成,使之成為智能交通“計(jì)算實(shí)驗(yàn)室”,進(jìn)行車(chē)聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜問(wèn)題和決策的計(jì)算實(shí)驗(yàn),一個(gè)人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)至少包括如圖7所示部分.

圖7人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)組成

采用自底向上的多智能體方法對(duì)系統(tǒng)建模,系統(tǒng)中至少有八類(lèi)智能體對(duì)象:人工人、人工車(chē)、人工道路、人工路邊單元、人工基站、人工建筑;每類(lèi)智能體具有簡(jiǎn)單的計(jì)算與交互能力.同時(shí)將天氣和時(shí)間因素分別表示為一類(lèi)特殊智能體,考慮時(shí)間與光照、雨、雪、風(fēng)、霧等天氣情況的組合情況,通過(guò)定義智能體之間的交互規(guī)則、組織規(guī)則與協(xié)同行為規(guī)則,構(gòu)建適用于不同真實(shí)交通場(chǎng)景及其規(guī)范下的人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng),如圖7所示.

已有一些工作通過(guò)構(gòu)建數(shù)字化的虛擬人工車(chē)輛、人工人口、人工場(chǎng)景等對(duì)復(fù)雜交通系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)機(jī)制進(jìn)行分析與實(shí)驗(yàn).王飛躍等早在2003年[45]即提出在智能交通系統(tǒng)中嵌入數(shù)字汽車(chē)/公路技術(shù),通過(guò)向司機(jī)提醒潛在駕駛威脅以提高行駛安全,引導(dǎo)安全駕駛行為;隨后在2004年[46]提出了人工交通系統(tǒng)(Artificial transportation systems, ATS)的基本思想與框架體系以及針對(duì)復(fù)雜交通系統(tǒng)管理與控制的ACP方法[33].朱鳳華等[47]將整個(gè)交通系統(tǒng)看作是一個(gè)時(shí)序通信系統(tǒng),采用Petri網(wǎng)的方法對(duì)ATS中的交互與流程進(jìn)行建模,以模擬復(fù)雜交通系統(tǒng)中的交互行為,為物理交通系統(tǒng)的管控提供科學(xué)計(jì)算的策略支持.繆青海等設(shè)計(jì)了一種基于對(duì)等計(jì)算的ATS[48],借助JXTA體系構(gòu)架,利用P2P通訊機(jī)制構(gòu)建ATS,并通過(guò)仿真實(shí)例驗(yàn)證了該方法的可行性,為數(shù)字化智能交通計(jì)算實(shí)驗(yàn)室的構(gòu)建提供了方法基礎(chǔ). Li等對(duì)ATS的生長(zhǎng)模型進(jìn)行了探索,引入多智能體建模方法,設(shè)計(jì)了一種基于規(guī)則迭代演化的ATS[49]. Qu等[50]提出智能交通空間的概念,明確了交通系統(tǒng)的CPSS特性,并強(qiáng)調(diào)需要全面考慮行人、車(chē)輛、路邊單元、移動(dòng)基站、衛(wèi)星等交通因素的交互,構(gòu)建與真實(shí)物理空間相對(duì)應(yīng)的虛擬智能交通空間,進(jìn)而借助虛擬空間中的策略計(jì)算、試驗(yàn)與評(píng)估,發(fā)現(xiàn)適用于物理空間交通系統(tǒng)的管控策略. Miao等[51]設(shè)計(jì)了一種面向Agent的模塊化分布式仿真平臺(tái),以進(jìn)行人工交通系統(tǒng)的建模和計(jì)算.通過(guò)將人工人口設(shè)計(jì)為游戲中的角色,利用Delta3D游戲引擎和Delta3D的動(dòng)態(tài)角色層機(jī)制構(gòu)建3D仿真環(huán)境以及管理所有移動(dòng)角色(包括車(chē)輛、行人等). Sewall等在文獻(xiàn)[52]中基于離散時(shí)空數(shù)據(jù)來(lái)重建和可視化連續(xù)交通流,使用戶能夠在虛擬世界中觀看虛擬化交通事件.該方法能夠重建交通流,實(shí)現(xiàn)虛擬城市的沉浸式可視化.這些工作雖然不是直接圍繞車(chē)聯(lián)網(wǎng)研究展開(kāi),但對(duì)人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建頗具啟發(fā)意義.

相對(duì)于實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的車(chē)輛行為的產(chǎn)生、交互和演化過(guò)程是完備的,它一方面極大地彌補(bǔ)了實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(特別是極端環(huán)境數(shù)據(jù)與異常情景數(shù)據(jù))的不足;另一方面借助統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等方法對(duì)實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的參數(shù)學(xué)習(xí)確定人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的初始狀態(tài)參數(shù),同時(shí)結(jié)合規(guī)則學(xué)習(xí)方法自動(dòng)提取智能體的行為規(guī)則,進(jìn)而利用自底向上的多智能體方法對(duì)人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的對(duì)象及其之間的相互作用進(jìn)行建模.這樣利用大型計(jì)算機(jī)和多智能體技術(shù)“培育生長(zhǎng)”起來(lái)的人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),能夠模擬并“實(shí)播”實(shí)際交通系統(tǒng)的各種靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特征,例如通過(guò)駕駛員Agent與車(chē)輛Agent的交互,來(lái)模擬學(xué)習(xí)駕駛員的行為特征;通過(guò)車(chē)輛Agent與路段Agent的交互,實(shí)現(xiàn)交通環(huán)境感知等等.這種通過(guò)大型人工場(chǎng)景的設(shè)計(jì)來(lái)“形象”且“參數(shù)化”地解釋“源起于微觀的復(fù)雜宏觀現(xiàn)象”,可以更好地解釋復(fù)雜車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)不同層次的結(jié)構(gòu)、功能及其動(dòng)力學(xué)特性,如圖8所示.

圖8基于多智能體建模的人-車(chē)-路互動(dòng)示意圖

3.2.2第二步:計(jì)算實(shí)驗(yàn),智能車(chē)輛網(wǎng)聯(lián)管理與控制策略的試驗(yàn)與評(píng)估

計(jì)算實(shí)驗(yàn)的主要目的是借助人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)這個(gè)數(shù)字化的“計(jì)算實(shí)驗(yàn)室”,設(shè)計(jì)各類(lèi)智能體的數(shù)量組合策略及時(shí)序互動(dòng)規(guī)則,生成各類(lèi)復(fù)雜交通場(chǎng)景,以計(jì)算的手段讓車(chē)輛通過(guò)做實(shí)驗(yàn)的方式在其中運(yùn)行、學(xué)習(xí),并對(duì)其學(xué)習(xí)到的“經(jīng)驗(yàn)知識(shí)”的適用情況進(jìn)行逆向分析與評(píng)估,使人工車(chē)輛在虛擬交通實(shí)驗(yàn)室的人工場(chǎng)景中“跑”出真正適用于不同真實(shí)交通場(chǎng)景的駕駛策略.圖9闡釋了“計(jì)算實(shí)驗(yàn)室”中的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方式.

圖9“計(jì)算實(shí)驗(yàn)室”中實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)示意

該環(huán)節(jié)的主要步驟包括:借助數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù),對(duì)運(yùn)行于物理世界中的車(chē)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行特征與規(guī)則提取,構(gòu)建真實(shí)車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)支持中心;隨后利用提取的人-車(chē)、車(chē)-車(chē)、車(chē)-路邊單元的運(yùn)營(yíng)及交互規(guī)則對(duì)人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)及其場(chǎng)景進(jìn)行構(gòu)建,首先實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)車(chē)聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行情況的模擬;在此基礎(chǔ)之上,可圍繞特定的場(chǎng)景與目標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),從而對(duì)特定的管理與控制策略進(jìn)行測(cè)試與評(píng)估,若某一策略滿足預(yù)定義的目標(biāo),則可投放于物理車(chē)聯(lián)網(wǎng)中,引導(dǎo)其運(yùn)營(yíng).其實(shí)驗(yàn)架構(gòu)如圖10所示.通過(guò)構(gòu)建這樣一種基于復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配方法來(lái)設(shè)計(jì)、執(zhí)行、評(píng)估并驗(yàn)證車(chē)聯(lián)網(wǎng)計(jì)算實(shí)驗(yàn),來(lái)學(xué)習(xí)已有的以及預(yù)測(cè)可能會(huì)出現(xiàn)的交通模式,可以在棘手的交通模式出現(xiàn)之前,通過(guò)交通信息的分發(fā)與社會(huì)引導(dǎo),進(jìn)行有效預(yù)防.

圖10基于復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分配方法的計(jì)算實(shí)驗(yàn)

在圖10所示的計(jì)算實(shí)驗(yàn)體系中,主要有兩種操作模式:學(xué)習(xí)與訓(xùn)練、實(shí)驗(yàn)與評(píng)估.目前已有許多工作圍繞智能駕駛的虛擬學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估等工作展開(kāi),通過(guò)使車(chē)輛在集成了大量人工場(chǎng)景的虛擬交通環(huán)境中“駕駛”,在車(chē)輛上路前賦予其感知復(fù)雜環(huán)境并認(rèn)知復(fù)雜場(chǎng)景的能力,為平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算實(shí)驗(yàn)工作提供了許多可借鑒的方法.早在2003年,王飛躍等[53]即提出“數(shù)字試車(chē)場(chǎng)(Digital-vehicle proving ground, DVPG)”的概念,指出DVPG能夠以主動(dòng)交互或被動(dòng)接受的方式產(chǎn)生測(cè)試任務(wù),并至少滿足兩種類(lèi)型的服務(wù):標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試以及特定測(cè)試,對(duì)無(wú)人駕駛車(chē)輛進(jìn)行訓(xùn)練與評(píng)估.清華大學(xué)李力等于2016年6月發(fā)表于IEEE Transactions on Intelligent Vehicles上的文章[54]通過(guò)集成基于場(chǎng)景的測(cè)試(Scenario-based tests)與基于功能的測(cè)試(Functionality-based tests)方法,提出了一種虛實(shí)一體的智能測(cè)試新框架;隨后在此基礎(chǔ)上發(fā)展出一種“平行學(xué)習(xí)”[55]新手段,通過(guò)使用狀態(tài)遷移來(lái)刻畫(huà)系統(tǒng)變化,使車(chē)輛從虛擬交通場(chǎng)景中學(xué)習(xí)獲取駕駛經(jīng)驗(yàn),甚至識(shí)別特定的“交通/駕駛模式”,一旦感知到某些“局部特征”,即可預(yù)測(cè)整體的交通情況或駕駛狀態(tài),從而預(yù)調(diào)整自身的駕駛決策與路徑規(guī)劃. Alphabet旗下谷歌無(wú)人駕駛子公司Waymo的Carcraft與Carcastle項(xiàng)目,通過(guò)構(gòu)建虛擬城市與虛擬空間為智能車(chē)輛提供駕駛學(xué)習(xí)環(huán)境,使得車(chē)輛“不是‘像’在外面的真實(shí)世界中進(jìn)行駕駛決策,而就‘是’在外面的真實(shí)世界中決策”[56].中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所王坤峰等[57]近來(lái)也提出一種使用“虛擬圖像”來(lái)訓(xùn)練并測(cè)試檢測(cè)物體的方法,一方面彌補(bǔ)了真實(shí)數(shù)據(jù)集的不足,另一方面為檢測(cè)視覺(jué)識(shí)別算法提供了新的數(shù)據(jù),可幫助算法更好地學(xué)習(xí)與演化,與Waymo的方法異曲同工;該團(tuán)隊(duì)還建立了開(kāi)源的平行視覺(jué)研究平臺(tái)(http://openpv.cn),以促進(jìn)平行視覺(jué)的研究[58].來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、Petuum公司的Yang等學(xué)者則提出了一種“現(xiàn)實(shí)域到虛擬域統(tǒng)一的無(wú)監(jiān)督方法”[59],使用條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)將真實(shí)域中的駕駛圖像變換到虛擬領(lǐng)域中的規(guī)范表示,并從中預(yù)測(cè)車(chē)輛控制命令以提高車(chē)輛指令預(yù)測(cè)任務(wù)的性能.

計(jì)算實(shí)驗(yàn)是平行智能非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié).在復(fù)雜實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)中,我們難以獲得車(chē)聯(lián)網(wǎng)中各對(duì)象狀態(tài)、組織行為、演化過(guò)程的完備數(shù)據(jù),但人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)能夠模擬整個(gè)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),在“學(xué)習(xí)與訓(xùn)練”模式下,自動(dòng)習(xí)得或生成精確的標(biāo)注信息,使得原本因需要付出巨大經(jīng)濟(jì)代價(jià)或系統(tǒng)太過(guò)復(fù)雜而無(wú)法進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)通過(guò)計(jì)算的手段得以順利進(jìn)行.同時(shí),通過(guò)計(jì)算實(shí)驗(yàn),我們就能面向具體應(yīng)用,如特定交通場(chǎng)景、特定駕駛功能、特定交通任務(wù),從全局優(yōu)化的角度對(duì)人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練;同時(shí)在“實(shí)驗(yàn)與評(píng)估”操作模式下,利用人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行結(jié)果,全面評(píng)價(jià)其在復(fù)雜情況下的表現(xiàn)性能以及危險(xiǎn)程度.

3.2.3第三步:平行執(zhí)行,車(chē)聯(lián)網(wǎng)的智能引導(dǎo)管理與控制

平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)綜合考慮車(chē)內(nèi)網(wǎng)、車(chē)際網(wǎng)、車(chē)路網(wǎng)以及社會(huì)網(wǎng)的平行,如圖11所示.通過(guò)構(gòu)建與物理空間車(chē)聯(lián)網(wǎng)相對(duì)應(yīng)的虛擬人工車(chē)聯(lián)網(wǎng),借助計(jì)算實(shí)驗(yàn)的手段,即可設(shè)計(jì)面向復(fù)雜交通系統(tǒng)的可重復(fù)、可配置、可計(jì)算、可引導(dǎo)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)管理與控制實(shí)驗(yàn),有效評(píng)測(cè)、預(yù)估并引導(dǎo)實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)狀態(tài).此時(shí),計(jì)算實(shí)驗(yàn)的結(jié)果不再僅僅是對(duì)實(shí)際運(yùn)行情況的“仿真”,而是成為了系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的一種可能結(jié)果[60].一方面,實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)向平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)提供真實(shí)數(shù)據(jù)信息,提供建立、調(diào)整及優(yōu)化人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)模型的狀態(tài)參數(shù);計(jì)算實(shí)驗(yàn)利用輸入的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,生成大量“人工數(shù)據(jù)”,在真實(shí)“小數(shù)據(jù)”與人工“大數(shù)據(jù)”組成的“混合海量數(shù)據(jù)”中進(jìn)行大量的學(xué)習(xí),提高并優(yōu)化系統(tǒng)的場(chǎng)景學(xué)習(xí)與情景認(rèn)知能力;另一方面,通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)平行執(zhí)行的方式,人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的計(jì)算實(shí)驗(yàn)結(jié)果將被反饋給實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng),進(jìn)行實(shí)時(shí)且在線的借鑒、預(yù)估與引導(dǎo),循環(huán)往復(fù),協(xié)同優(yōu)化.

圖11平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

平行車(chē)輛作為CPSS空間中聯(lián)通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)與人類(lèi)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的人車(chē)協(xié)同個(gè)體,是解決車(chē)聯(lián)網(wǎng)中人-車(chē)協(xié)同以及單車(chē)與車(chē)群協(xié)同問(wèn)題的關(guān)鍵[61-62].人車(chē)協(xié)同單元通過(guò)車(chē)內(nèi)的人-車(chē)交互手段,實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知、規(guī)劃與決策;通過(guò)車(chē)際網(wǎng)提供的車(chē)-環(huán)境直接交互和車(chē)載移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)提供的間接交互,實(shí)現(xiàn)車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境元素之間的信息感知控制與反饋;通過(guò)社會(huì)網(wǎng)提供的生活服務(wù)交互,保障社會(huì)需求與關(guān)系在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的延伸與實(shí)現(xiàn).同時(shí),人工車(chē)輛在虛擬交通空間中可以不受物理空間位置的限制、能源的限制、數(shù)據(jù)通信瓶頸的約束,與其他人工車(chē)輛進(jìn)行交互,以眾包的方式完成路網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)采集、協(xié)同路徑規(guī)劃、復(fù)雜場(chǎng)景感知與情景認(rèn)知等任務(wù).

在平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)中,虛擬車(chē)輛通過(guò)平行感知、平行學(xué)習(xí)、平行駕駛、平行規(guī)劃與平行測(cè)試的方法保障人工車(chē)聯(lián)網(wǎng)與實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)信息交互、策略反饋及雙向優(yōu)化,提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)在感知、決策與規(guī)劃和控制等關(guān)鍵領(lǐng)域的性能表現(xiàn),實(shí)現(xiàn)對(duì)不同層次需求、不同服務(wù)內(nèi)涵的整體網(wǎng)絡(luò)資源及交通資源的優(yōu)化管理與配置,從而更好地滿足不斷提高的車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的控制與管理需求,為涵蓋不同自動(dòng)化層級(jí)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)系統(tǒng)和未來(lái)智能交通提供一套智能融合解決方案及框架[63-64].

近年來(lái)出現(xiàn)的AlphaGo可被視為平行學(xué)習(xí)、平行評(píng)估與平行決策的最佳示例. AlphaGo以人類(lèi)棋手真實(shí)歷史棋局的“小數(shù)據(jù)”為輸入,通過(guò)“左右互搏”式的計(jì)算實(shí)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行自博弈、自適應(yīng)和自演化,生成大量的由真實(shí)棋局和虛擬棋局組成的“混合大數(shù)據(jù)”;再通過(guò)算法對(duì)棋盤(pán)局勢(shì)(潛在結(jié)果)進(jìn)行評(píng)估,得出落子的價(jià)值及其行為策略的效率等“小知識(shí)”,并通過(guò)與人類(lèi)棋手的不斷對(duì)弈實(shí)現(xiàn)平行進(jìn)化.人工車(chē)輛與實(shí)際車(chē)輛也遵循這一過(guò)程(如圖12所示),通過(guò)虛實(shí)互動(dòng)、平行執(zhí)行,為實(shí)現(xiàn)高效、在線、實(shí)時(shí)的雙向反饋機(jī)制以及對(duì)實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)控預(yù)警與反饋支持提供了保障.

圖12平行車(chē)輛的虛實(shí)互動(dòng)、平行執(zhí)行

4 總結(jié)與展望

本文從CPSS的角度對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行系統(tǒng)化分析,將平行智能理論與ACP方法推廣應(yīng)用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,提出了一種新型的平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),并對(duì)其構(gòu)建方法進(jìn)行了深入探討.平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)綜合數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、知識(shí)自動(dòng)化等技術(shù),綜合考慮信息、心理、仿真、決策的多元融合,以可計(jì)算、可實(shí)現(xiàn)、可比較的方式對(duì)復(fù)雜車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)不同層次的結(jié)構(gòu)和功能特性進(jìn)行解析,為未來(lái)交通的智能管理與控制提供了新思路及方法.

然而,車(chē)聯(lián)網(wǎng)是一種涉及到多方個(gè)體行為的復(fù)雜系統(tǒng),引導(dǎo)策略最終是否生效與駕駛員、管理員是否完全按方案執(zhí)行有很大關(guān)系.在實(shí)際車(chē)聯(lián)網(wǎng)中,用戶由于主觀或者客觀因素,并非一定會(huì)完全按照車(chē)聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)化方案執(zhí)行,如何計(jì)算并根據(jù)社會(huì)可接受度(Social acceptance)來(lái)靈活調(diào)整和分配可用資源、發(fā)布引導(dǎo)信息將是平行車(chē)輛網(wǎng)需要解決的最具挑戰(zhàn)且重要的問(wèn)題之一.

現(xiàn)階段,平行駕駛、平行學(xué)習(xí)與平行測(cè)試的研究已經(jīng)引起了國(guó)際同行的高度重視,隨著相關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)作為一個(gè)集成驗(yàn)證平臺(tái),必將成為未來(lái)智能交通系統(tǒng)研究的一個(gè)重要方向.結(jié)合不斷發(fā)展的無(wú)人駕駛技術(shù)與日益豐富的業(yè)務(wù)需求,平行車(chē)聯(lián)網(wǎng)將會(huì)有更為廣闊的研究空間與更具潛力的應(yīng)用前景.

參考文獻(xiàn)

1Lu Hua-Pu, Sun Zhi-Yuan, Qu Wen-Cong. Big data and its applications in urban intelligent transportation system. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2015, 15(5): 45-52.

(陸化普,孫智源,屈聞聰.大數(shù)據(jù)及其在城市智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用綜述.交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2015, 15(5): 45-52. DOI:10.3969/j.issn.1009-6744.2015.05.007)

2 Li Jing-Lin, Yuan Quan, Yang Fang-Chun. Crowd sensing and service in internet of vehicles. ZTE Technology Journal, 2015, 21(6): 6-9.

(李靜林,袁泉,楊放春.車(chē)聯(lián)網(wǎng)群智感知與服務(wù).中興通訊技術(shù), 2015, 21(6): 6-9. DOI:10.3969/j.issn.1009-6868.2015.06.002)

3 Han S S, Wang F Y, Wang Y C, Cao D P, Li L. Parallel vehicles based on the ACP theory: safe trips via self-driving. In: Proceedings of the 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (Ⅳ). Los Angeles, CA, USA: IEEE, 2017. 20-25

4 Wang Fei-Yue. A framework for social signal processing and analysis: from social sensing networks to computational dialectical analytics. Scientia Sinica: Informations, 2013, 43(12): 1598-1611.

(王飛躍.社會(huì)信號(hào)處理與分析的基本框架:從社會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)到計(jì)算辯證解析方法.中國(guó)科學(xué):信息科學(xué), 2013, 43(12): 1598-1611.)

5 Wang F Y. The emergence of intelligent enterprises: from CPS to CPSS. IEEE Intelligent Systems, 2010, 25(4): 85-88. DOI:10.1109/MIS.2010.104

6 Zeng J, Yang L T, Lin M, Ning H S, Ma J H. A survey: cyber-physical-social systems and their system-level design methodology. Future Generation Computer Systems. DOI:10.1016/j.future.2016.06.034

7 Wang Fei-Yue. Parallel system methods for management and control of complex systems. Control and Decision, 2004, 19(5): 485-489.

(王飛躍.平行系統(tǒng)方法與復(fù)雜系統(tǒng)的管理和控制.控制與決策, 2004, 19(5): 485-489. DOI:10.3321/j.issn:1001-0920.2004.05.002)

8 Wang Kun-Feng, Gou Chao, Wang Fei-Yue. Parallel vision: an ACP-based approach to intelligent vision computing. Acta Automatica Sinica, 2016, 42(10): 1490-1500.

(王坤峰,茍超,王飛躍.平行視覺(jué):基于ACP的智能視覺(jué)計(jì)算方法.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2016, 42(10): 1490-1500.)

9 Meng Xiang-Bing, Wang Rong, Zhang Mei, Wang Fei-Yue. Parallel perception: an ACP-based approach to visual SLAM. Journal of Command and Control, 2017, 3(4): 350-358.

(孟祥冰,王蓉,張梅,王飛躍.平行感知: ACP理論在視覺(jué)SLAM技術(shù)中的應(yīng)用.指揮與控制學(xué)報(bào), 2017, 3(4): 350-358. DOI:10.3969/j.issn.2096-0204.2017.04.0350)

10 Liu Xin, Wang Xiao, Zhang Wei-Shan, Wang Jian-Ji, Wang Fei-Yue. Parallel data: from big data to data intelligence. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2017, 30(8): 673-681.

(劉昕,王曉,張衛(wèi)山,汪建基,王飛躍.平行數(shù)據(jù):從大數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能.模式識(shí)別與人工智能, 2017, 30(8): 673-681.)

11 Wang Fei-Yue. H.S.Tsien's concept for intelligence and parallel intelligence: from LASER to inspiritment. Acta Automatica Sinica, 2015, 41(6): 1053-1061.

(王飛躍.從激光到激活:錢(qián)學(xué)森的情報(bào)理念與平行情報(bào)體系.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2015, 41(6): 1053-1061.)

12 Wang Fei-Yue. Intelligence 5.0: parallel intelligence in parallel age. Journal of Information, 2015, 34(6): 563-574.

(王飛躍.情報(bào)5.0:平行時(shí)代的平行情報(bào)體系.情報(bào)學(xué)報(bào), 2015, 34(6): 563-574. DOI:10.3772/j.issn.1000-0135.2015.006.001)

13 Li Li, Lin Yi-Lun, Cao Dong-Pu, Zheng Nan-Ning, Wang Fei-Yue. Parallel learning: a new framework for machine learning. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(1): 1-8.

(李力,林懿倫,曹東璞,鄭南寧,王飛躍.平行學(xué)習(xí)-機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新型理論框架.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2017, 43(1): 1-8. DOI:10.3969/j.issn.1003-8930.2017.01.001)

14 Liu Teng, Yu Hui-Long, Tian Bin, Ai Yun-Feng, Chen Long. Intelligent Command and Control Systems for Intelligent Vehicles: Primary Methods and Systemic Construction. Journal of Command and Control, 2018, 4(1): 22-31.

(劉騰,于會(huì)龍,田濱,艾云峰,陳龍.智能車(chē)的智能指揮與控制:基本方法與系統(tǒng)結(jié)構(gòu).指揮與控制學(xué)報(bào), 2018, 4(1): 22-31. DOI:10.3969/j.issn.2096-0204.2018.01.0022)

15 Wang F Y. Parallel control and management for intelligent transportation systems: concepts, architectures, and applications. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2010, 11(3): 630-638. DOI:10.1109/TITS.2010.2060218

16 Lv Yi-Sheng, Ou Yan, Tang Shu-Ming, Zhu Feng-Hua, Zhao Hong-Xia. Computational experiments of evaluating road network traffic conditions based on artificial transportation systems. Journal of Jilin University: Engineering and Technology Edition, 2009, 39(S2): 87-90.

(呂宜生,歐彥,湯淑明,朱鳳華,趙紅霞.基于人工交通系統(tǒng)的路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況評(píng)估的計(jì)算實(shí)驗(yàn).吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版), 2009, 39(S2): 87-90.)

17 Ning Bing, Wang Fei-Yue, Dong Hai-Rong, Li Run-Mei, Wen Ding, Li Li. Parallel systems for urban rail transportation based on ACP approach. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2010, 10(6): 22-28.

(寧濱,王飛躍,董海榮,李潤(rùn)梅,文丁,李莉.基于ACP方法的城市軌道交通平行系統(tǒng)體系研究.交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2010, 10(6): 22-28. DOI:10.3969/j.issn.1009-6744.2010.06.003)

18 Wang Fei-Yue, Dai Ru-Wei, Zhang Si-Ying, Chen Guo-Liang, Tang Shu-Ming, Yang Dong-Yuan, et al. A complex system approach for studying sustainable and integrated development of metropolitan transportation, logistics and ecosystems. Complex Systems and Complexity Science, 2004, 1(2): 60-69.

(王飛躍,戴汝為,張嗣瀛,陳國(guó)良,湯淑明,楊東援,等.關(guān)于城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的復(fù)雜系統(tǒng)研究方法.復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué), 2004, 1(2): 60-69. DOI:10.3969/j.issn.1672-3813.2004.02.009)

19 Shen D Y, Wang X, Wang J, Guan X Y, Yang P H, Xu L. Parallel intermodal road-rail transportation system based on ACP approach. In: Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). Banff, Canada: IEEE, 2017. 444-449 https://www.researchgate.net/publication/321411352_Parallel_intermodal_road-rail_transportation_system_based_on_acp_approach

20 Kang M Z, Wang F Y. From parallel plants to smart plants: intelligent control and management for plant growth. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2017, 4(2): 161-166. DOI:10.1109/JAS.2017.7510487

21 Deng Jian-Ling, Wang Fei-Yue, Chen Yao-Bin, Zhao Xiang-Yang. From industries 4.0 to energy 5.0: concept and framework of intelligent energy systems. Acta Automatica Sinica, 2015, 41(12): 2003-2016.

(鄧建玲,王飛躍,陳耀斌,趙向陽(yáng).從工業(yè)4.0到能源5.0:智能能源系統(tǒng)的概念、內(nèi)涵及體系框架.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2015, 41(12): 2003-2016.)

22 Wang F Y, Wong P K. Intelligent systems and technology for integrative and predictive medicine: an ACP approach. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2013, 4(2).

23 Wang Fei-Yue, Zhang Mei, Meng Xiang-Bing, Wang Rong, Wang Xiao, Zhang Zhi-Cheng, et al. Parallel surgery: an ACP-based approach for intelligent operations. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2017, 30(11): 961-970.

(王飛躍,張梅,孟祥冰,王蓉,王曉,張志成,等.平行手術(shù):基于ACP的智能手術(shù)計(jì)算方法.模式識(shí)別與人工智能, 2017, 30(11): 961-970.)

24 Wang Fei-Yue, Li Chang-Gui, Guo Yuan-Yuan, Wang Jing, Wang Xiao, Qiu Tian-Yu, et al. Parallel gout: an ACP-based system framework for gout diagnosis and treatment. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2017, 30(12): 1057-1068.

(王飛躍,李長(zhǎng)貴,國(guó)元元,王靜,王曉,邱天雨,等.平行高特:基于ACP的平行痛風(fēng)診療系統(tǒng)框架.模式識(shí)別與人工智能, 2017, 30(12): 1057-1068.)

25 Bai Tian-Xiang, Wang Shuai, Shen Zhen, Cao Dong-Pu, Zheng Nan-Ning, Wang Fei-Yue. Parallel robotics and parallel unmanned systems: framework, structure, process, platform and applications. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(2): 161-175.

(白天翔,王帥,沈震,曹東璞,鄭南寧,王飛躍.平行機(jī)器人與平行無(wú)人系統(tǒng):框架、結(jié)構(gòu)、過(guò)程、平臺(tái)及其應(yīng)用.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2017, 43(2): 161-175.)

26 Yuan Yong, Wang Fei-Yue. Parallel Blockchain: concept, methods and issues. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(10): 1703-1712.

(袁勇,王飛躍.平行區(qū)塊鏈:概念、方法與內(nèi)涵解析.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2017, 43(10): 1703-1712.)

27 Yuan Yong, Wang Fei-Yue. Blockchain: the state of the art and future trends. Acta Automatica Sinica, 2016, 42(4): 481-494.

(袁勇,王飛躍.區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與展望.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2016, 42(4): 481-494.)

28 Wang F Y. Scanning the issue and beyond: parallel driving with software vehicular robots for safety and smartness. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2014, 15(4): 1381-1387. DOI:10.1109/TITS.2014.2342451

29 Wang F Y, Zheng N N, Cao D P, Martinez C M, Li L, Liu T. Parallel driving in CPSS: a unified approach for transport automation and vehicle intelligence. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2017, 4(4): 577-587. DOI:10.1109/JAS.2017.7510598

30 Wang Fei-Yue. Computational theory and method on complex system. China Basic Science, 2004, 6(5): 3-10.

(王飛躍.關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)研究的計(jì)算理論與方法.中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué), 2004, 6(5): 3-10. DOI:10.3969/j.issn.1009-2412.2004.05.001)

31 Wang Fei-Yue. On the modeling, analysis, control and management of complex systems. Complex Systems and Complexity Science, 2006, 3(2): 26-34.

(王飛躍.關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)的建模、分析、控制和管理.復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué), 2006, 3(2): 26-34. DOI:10.3969/j.issn.1672-3813.2006.02.004)

32 Wang F Y, Zhang J J, Wang X. Parallel intelligence: toward lifelong and eternal developmental AI and learning in cyber-physical-social spaces. Frontiers of Computer Science, 2018, 1-5.

33 Wang F Y. Toward a paradigm shift in social computing: the ACP approach. IEEE Intelligent Systems, 2007, 22(5): 65-67. DOI:10.1109/MIS.2007.4338496

34 Wang Fei-Yue. From AlphaGo to parallel intelligence: enlightenment and prospect. Science and Technology Review, 2016, 34(7): 72-74.

(王飛躍.從AlphaGo到平行智能:啟示與展望.科技導(dǎo)報(bào), 2016, 34(7): 72-74. DOI:10.3969/j.issn.1009-6108.2016.07.033)

35Wang Fei-Yue. System engineering and management reform: sublimation from Newton to Merton. Management, 2013(10): 12-19.

(王飛躍.系統(tǒng)工程與管理變革:從牛頓到默頓的升華.管理學(xué)家, 2013(10): 12-19. DOI:10.3969/j.issn.1674-1722.2013.10.012)

36 Wang F Y, Wang X, Li L X, Li L. Steps toward parallel intelligence. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2016, 3(4): 345-348. DOI:10.1109/JAS.2016.7510067

37 Wang F Y. A big-data perspective on AI: Newton, Merton, and analytics intelligence. IEEE Intelligent Systems, 2012, 27(5): 2-4. DOI:10.1109/MIS.2012.91

38 Wang F Y. Scanning the issue and beyond: Merton's laws and Mertionian systems for ITS. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2015, 16(6): 2962-2969. DOI:10.1109/TITS.2015.2494998

39 Wang Fei-Yue. Software-defined systems and knowledge automation: a parallel paradigm shift from Newton to Merton. Acta Automatica Sinica, 2015, 41(1): 1-8.

(王飛躍.軟件定義的系統(tǒng)與知識(shí)自動(dòng)化:從牛頓到默頓的平行升華.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2015, 41(1): 1-8. DOI:10.3969/j.issn.1003-8930.2015.01.001)

40 Xiong G, Zhu F H, Liu X W, Dong X S, Huang W L, Chen S H, et al. Cyber-physical-social system in intelligent transportation. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2015, 2(3): 320-333. DOI:10.1109/JAS.2015.7152667

41 Xing Y, Lv C, Chen L, et al. Advances in vision-based lane detection: algorithms, integration, assessment, and perspectives on ACP-based parallel vision. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2018, 5(3): 645-661. DOI:10.1109/JAS.2018.7511063

42 Xiong G, Wang K F, Zhu F H, Cheng C, An X J, Xie Z D. Parallel traffic management for the 2010 Asian Games. IEEE Intelligent Systems, 2010, 25(3): 81-85. DOI:10.1109/MIS.2010.87

43 Wang F Y. Scanning the issue and beyond: five transportations in one: a new direction for ITS from Qingdao. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2015, 16(5): 2310-2317. DOI:10.1109/TITS.2015.2478319

44 Gilbert N, Conte R. Artificial Societies: The Computer Simulation of Social Life. London: UCL Press, 1995.

45 Wang F Y, Lai G P, Mirchandani P. Deployment of digital vehicle/highway technology for safety enhancement. In: Proceedings of the IEEE Ⅳ2003 Intelligent Vehicles Symposium. Columbus, OH, USA: IEEE, 2003. 204-207

46 Wang Fei-Yue, Tang Shu-Ming. Concepts and frameworks of artificial transportation systems. Complex Systems and Complexity Science, 2004, 1(2): 52-59.

(王飛躍,湯淑明.人工交通系統(tǒng)的基本思想與框架體系.復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué), 2004, 1(2): 52-59. DOI:10.3969/j.issn.1672-3813.2004.02.008)

47 Zhu F H, Wang Z X, Wang F Y, Tang S M. Modeling interactions in artificial transportation systems using petri net. In: Proceedings of the 2006 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference. Toronto, Ont., Canada: IEEE, 2006. 1131-1136

48 Miao Qing-Hai, Tang Shu-Ming, Wang Fei-Yue. Design of artificial transportation system based on JXTA. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2006, 6(6): 83-90.

(繆青海,湯淑明,王飛躍.基于對(duì)等計(jì)算的人工交通系統(tǒng)設(shè)計(jì).交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2006, 6(6): 83-90. DOI:10.3969/j.issn.1009-6744.2006.06.012)

49 Li J Y, Tang S M, Wang X Q, Duan W, Wang F Y. Growing artificial transportation systems: a rule-based iterative design process. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2011, 12(2): 322-332. DOI:10.1109/TITS.2011.2110646

50 Qu F Z, Wang F Y, Yang L Q. Intelligent transportation spaces: vehicles, traffic, communications, and beyond. IEEE Communications Magazine, 2010, 48(11): 136-142. DOI:10.1109/MCOM.2010.5621980

51 Miao Q H, Zhu F H, Lv Y S, Cheng C J, Chen C, Qiu X G. A game-engine-based platform for modeling and computing artificial transportation systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2011, 12(2): 343-353. DOI:10.1109/TITS.2010.2103400

52 Sewall J, van den Berg J, Lin M, Manocha D. Virtualized traffic: reconstructing traffic flows from discrete spatiotemporal data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2011, 17(1): 26-37. DOI:10.1109/TVCG.2010.27

53 Wang F Y, Wang X J, Li L, Mirchandani P. Creating a digital-vehicle proving ground. IEEE Intelligent Systems, 2003, 18(2): 12-15.

54 Li L, Huang W L, Liu Y H, Zheng N N, Wang F Y. Intelligence testing for autonomous vehicles: a new approach. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2016, 1(2): 158-166. DOI:10.1109/TIV.2016.2608003

55 Li L, Lin Y L, Zheng N N, Wang F Y. Parallel learning: a perspective and a framework. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2017, 4(3): 389-395. DOI:10.1109/JAS.2017.7510493

56 Waymo's fully self-driving vehicles are here[Online], available: https://medium.com/waymo/with-waymo-in-the-drivers-seat-fully-self-driving-vehicles-can-transform-the-way-we-get-around-75e9622e829a

57 Tian Y L, Li X, Wang K F, Wang F Y. Training and testing object detectors with virtual images. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2018, 5(2): 539-546. DOI:10.1109/JAS.2017.7510841

58 Wang K F, Gou C, Zheng N N, Rehg J M, Wang F Y. Parallel vision for perception and understanding of complex scenes:methods, framework, and perspectives. Artificial Intelligence Review, 2017, 48(3): 299-329. DOI:10.1007/s10462-017-9569-z

59 Yang L N, Liang X D, Xing E. Unsupervised real-to-virtual domain unification for end-to-end highway driving. arXiv: 1801. 03458, 2018.

60 Wang Fei-Yue. Parallel control: a method for data-driven and computational control. Acta Automatica Sinica, 2013, 39(4): 293-302.

(王飛躍.平行控制:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算控制方法.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2013, 39(4): 293-302.)

61 Li Ke-Qiang, Dai Yi-Fan, Li Sheng-Bo, Bian Ming-Yuan. State-of-the-art and technical trends of intelligent and connected vehicles. Journal of Automotive Safety and Energy, 2017, 8(1): 1-14.

(***,戴一凡,李升波,邊明遠(yuǎn).智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)(ICV)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì).汽車(chē)安全與節(jié)能學(xué)報(bào), 2017, 8(1): 1-14. DOI:10.3969/j.issn.1674-8484.2017.01.001)

62 Xu W, Zhou H, Cheng N, et al. Internet of vehicles in big data era. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2018, 5(1): 19-35. DOI:10.1109/JAS.2017.7510736

63 Han S S, Zhu F H, Wang Y C, Cao D P, Xiong G, Wang F Y. Modified K-best receiver for multi-antenna vehicular networks. In: Proceedings of the 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Yokohama, Japan: IEEE, 2017. 1-6

64Wang Fei-Yue, Wang Cheng-Hong. On some basic issues in network-based direct control systems. Acta Automatica Sinica, 2002, 28: 171-176.

(王飛躍,王成紅.基于網(wǎng)絡(luò)控制的若干基本問(wèn)題的思考和分析.自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2002, 28(S1): 171-176.)