2023年1月08日至12日，美国运输研究委员会第102届年会在美国华盛顿的沃尔特华盛顿会议中心召开，本次TRB会议主题为“混乱后的复苏：面向多变的未来的交通运输系统展望（Rejuvenation Out of Disruption: Envisioning a Transportation System for a Dynamic Future）”。作为全球最大的交通运输专业人士和研究人员的聚会，本次年会议程包括600多个研讨会，4000场报告和墙报展示，涵盖了交通运输行业各个热门研究方向，其中还包括了由新冠疫情流行所衍生的交通专题，共吸引了超过10,000人参会。

图：TRB年会会场(Convention Center)内部

本次年会共收到了五千多篇文章的投稿，最终录用了约一半的稿件。此次课题组内共有三篇文章被录用，均为海报展示。

图：海报展厅（Convention Center, Hall A）

10日上午进行海报展示的文章是“A Path-based Network Coordination Control Optimization Model Based on Multi-agent System: PACCO Model”，作者为姚佳蓉、谈超鹏、曹喻旻、吴浩、李福樑和唐克双教授，属于交通信控新兴技术（Emerging Technologies for Traffic Signals）专题。文章针对定时信控路网的信号协调优化问题，提出了一种多智能体控制框架下基于路径的网络协调控制优化模型（PACCO），通过定义路径单元和全向路径单元交叉口群作为基本协调控制单元（智能体），对智能体的自优化、智能体之间的交互以及智能体与整体路网的信控效益关联进行建模求解，从而实现路网的协调优化。

图：海报展板1

10日下午进行海报展示的文章是“An Extended Generalized Least Square (GLS) Model for Estimating Path Flow in Signalized Roadway Network Using Sampled Trajectory Data”，作者为姚佳蓉、曹喻旻和唐克双教授，属于城市出行数据的应用与创新（Applications and Innovations in Urban Travel Data）专题。文章基于新兴的抽样车辆轨迹数据，将路网OD流量估计的经典最小二乘模型进行拓展，将OD流量与路段流量的映射关系进一步细化，对路径流量与转向流量的映射关系进行建模，以轨迹数据作为唯一数据源实现路网路径流量的估计。

图：海报展板2

11日上午进行海报展示的文章是“LMP-BAND: A Linked Movement-Pair Progression Model for Urban Arterial Signal Coordination Control”，作者为唐志贤、姚佳蓉和唐克双教授，属于交通信控发展（Traffic Signal Control and Progression）专题。文章针对传统基于带宽的干线协调优化模型与转向需求显著的干道场景的适配度问题，以干线OD流量矩阵作为数据输入，以优化干线各路径的加权带宽和作为目标提出了基于流向对的干线协调控制优化模型（LMP-BAND），旨在实现协调目标与实际干线需求模式的一致性，从而能最大程度发挥带宽最大化模型的控制效果。

图：海报展板3

在105min的海报展示时段里，参会学生对自己研究成果进行了展示和讲解，并与现场的其他学者就感兴趣的研究内容进行了讨论交流。

第103届TRB年会将于2024年1月07日至11日举办，随着疫情日常化，可预见明年的年会盛况将更甚于今年，也希望课题组的同学能够积极投稿参加明年的年会，展示课题组的研究成果的同时，与其他不同学校和国家的学者和从业者进行交流和讨论，开拓眼界，收获宝贵经历。