交通安全与应急管理

交通安全研究覆盖高速公路、城市道路、国省干线、农村低等级公路等全等级道路场景，聚焦交通事故成因分析与风险预测、驾驶行为识别与危险感知、人工驾驶与自动驾驶混合交通流安全特性建模，以及长下坡、隧道、互通匝道等特殊路段的安全评估。融合LiDAR/雷达视觉感知、车路协同预警、智慧防控等新技术手段，探索自动驾驶场景下的风险识别与干预机制。应急管理方面研究突发事件下的交通流实时监测与主动管控、低空无人机应急侦察与物资调度优化，以及智慧应急指挥决策，构建"感知—预警—管控—恢复"全链条主动应急体系。

多模式交通网络韧性评估与提升

面向城市路网、高速路网、干线公路网及公共交通网络等多模式交通系统，以"抵御—吸收—恢复—适应"为核心框架，研究极端事件（自然灾害、突发事故、大规模断路）下多模式网络的韧性量化方法与脆弱性识别，探索设施层、网络层与社会层的多尺度韧性评估体系。重点关注不同模式交通网络之间的耦合失效机制与级联中断规律，研究韧性导向的网络冗余设计、关键节点保护与跨模式协同恢复策略，为城市综合交通系统的规划建设与应急管理提供理论支撑。

低空智能交通理论与空地协同

面向低空经济快速发展需求，研究无人机与城市地面交通融合运行的空地协同机制，探索低空交通流特性分析、低空航路网络规划与需求预测方法，构建低空智能交通管理理论体系。结合LiDAR、毫米波雷达、视觉传感等多源融合感知技术，研究低空目标识别、轨迹预测与交通状态监测，支撑低空与地面交通的一体化调度与安全管控。同时聚焦低空应急物流配送路径优化、城市空中出行（UAM）出行需求特征与选择行为，为城市低空智能交通系统的工程落地提供理论依据与决策支持。