车辆协同避撞技术是智能网联车的核心技术之一。随着车联网技术的不断升级和普及，车辆传感和车车通信技术的应用日益广泛，网联车主动避撞问题受到越来越多的重视。解决网联车主动避撞问题不仅关系到未来网联车的发展，也影响车辆控制与安全系统的运行，进而对智能交通系统的效能发挥产生重要影响。
在智能网联汽车普及的过渡时期，智能网联车与人类驾驶车辆共享道路将是一个长期且不可避免的过程。在此背景下，智能网联汽车的自动避撞行为需要邻近车辆的合作，使得混合车流中完成多车协同避撞具有重要的研究意义与实用价值，更是智能网联汽车普及和上路的关键问题之一。目前，现有的避撞模型主要是逻辑选择模型，具有较大局限性，难以移植到其他应用场景。本项目旨在跳出逻辑判断的框架，利用数学模型实现多车主动避撞，提高避撞技术的应用广泛性。解决方案需要融合V2X技术、智能驾驶技术、最优控制和预测模型，建立端到端的技术路径和软硬件一体化方案。
本项目集成Unity游戏引擎、SUMO交通仿真软件与Python环境，开发支持大规模路网层面及具体车辆微观细节的智能网联车测试系统。其优势包括：具备实时连接物理世界和分析优化功能的高准确性和快速连接速度；基于数字孪生技术，具备数字标识、同步可视、虚实互动、智能控制等技术优势；交通数字孪生场景构建能够从人、车、路、环境四个方面进行建模模拟，允许用户自定义交通场景和交通管控策略，并实现虚拟车辆细节与信息交互全过程。
我们团队通过构建了具有真实物理引擎的交通环境模型、智能网联车模型和测试场景模型，能够真实还原道路交通状况，用以验证智能网联车在各种道路情况下的远程决策规划与安全引导控制。基于数字孪生测试方法，将传统智能网联车测试与虚拟仿真测试相结合，通过高精度定位、高精度地图和感知技术，实现智能网联车的量化测评，并最终建立有效的数字孪生测试体系。
本项目不仅克服了现有避撞技术的局限性，还通过技术创新推动智能汽车产业的持续发展。我们深信，这一系统将对市场产生重大影响，并为未来智能辅助驾驶系统的发展奠定坚实的基础。
| 姓名 | 所在或毕业院校 | 毕业时间 | 学历 | 学位 | 所学专业 | 成员类型 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 范赵泉 | 苏州大学 | 2026-06-01 | 研究生 | 硕士 | 轨道交通运输 | 团队负责人 |
| 夏凡珺 | 苏州大学 | 2026-06-01 | 研究生 | 硕士 | 交通运输工程 | 成员 |
| 周露露 | 苏州大学 | 2027-06-01 | 研究生 | 硕士 | 交通运输 | 成员 |
| 陈磊 | 苏州大学 | 2027-06-01 | 研究生 | 硕士 | 交通工程 | 成员 |
| 汪思华 | 苏州大学 | 2026-06-01 | 研究生 | 硕士 | 轨道交通运输 | 成员 |
| 李哲 | 苏州大学 | 2025-06-01 | 研究生 | 硕士 | 道路交通运输 | 成员 |
| 汪建国 | 苏州大学 | 2025-06-01 | 研究生 | 硕士 | 交通运输工程 | 成员 |
| 邹雨欣 | 苏州大学 | 2026-06-01 | 本科生 | 学士 | 交通运输 | 成员 |
| 张均 | 苏州大学 | 2026-06-01 | 本科生 | 学士 | 交通运输 | 成员 |
| 陈欧婵 | 苏州大学 | 2027-06-01 | 研究生 | 硕士 | 交通运输 | 成员 |
| 李泫 | 苏州大学 | 2026-06-01 | 本科生 | 学士 | 交通运输 | 成员 |
| 李天乐 | 苏州大学 | 2025-06-01 | 本科生 | 学士 | 交通运输 | 成员 |
| 韦艳 | 苏州大学 | 2025-06-01 | 本科生 | 学士 | 汉语言文学(师范) | 成员 |
| 姓名 | 所在院校 | 研究方向 | 职务 | 职称 | 教师类型 |
|---|---|---|---|---|---|
| 卢维科 | 苏州大学 | 自动驾驶 | 无 | 副教授 | 指导教师 |
| 赵伟 | 苏州大学 | 无 | 大学生思想政治教育、创新创业教育学工办主任 | 讲师 | 指导教师 |
| 沈长青 | 苏州大学 | 车辆工程 | 车辆系副主任 | 教授 | 指导教师 |