生成式AI驱动的道路交通主动安全设计智能体

　　1、总体介绍

　　本项目聚焦道路交通安全设计与交通网络安全韧性提升的现实需求，针对现有交通安全设计方法依赖人工经验、多目标优化效率低、智能辅助技术缺失等瓶颈，构建了基于新一代人工智能的道路交通安全智能设计技术，实现了交通安全设计由经验驱动的单目标定性优化向数据驱动的多目标量化协同的转变。

　　在道路设施安全设计方面，建立了基于可微分自编码器的道路设计参数事故风险精准量化技术，针对17类78种道路设计要素建立安全性能函数，构建了融合潜在空间梯度优化与帕累托主动学习的多目标精准优化技术;建立了包含17类设施10万条样本的设计数据库，构建了基于扩散模型的生成式交通安全设计技术，实现了百万级状态空间下复杂道路设计的秒级自动生成。在此基础上，从交通设施安全设计扩展到交通网络安全韧性设计，构建了基于图神经网络与强化学习的韧性交通网络生成设计技术，实现从分层宏观网络到网络衔接设计的端到端生成。

　　在智能辅助设计工具研发方面，构建了数据解析、方案生成、规则校核、性能评价和反馈优化的多智能体协同设计技术，研发了首个交通安全设计大模型智能体，具备设计需求解析-设计方案生成-智能快速评估-无人化出图等全链条功能，为复杂道路节点安全改造、城市路网安全规划和交通网络韧性提升提供了智能辅助设计工具。

　　2、主要做法

　　(1)道路安全设计智能多目标优化技术

　　基于自编码深度学习的道路交通安全性能量化评估与预测技术。针对离散稀疏设计要素与事故风险定量关系难以建立的问题，采用可微分自编码器技术，将17类78种道路设计要素中的类别型、组合型及结构型特征映射为连续潜在向量，在保留原始设计语义的基础上构建可计算、可比较的连续设计隐空间，并建立安全性能函数，实现离散设计要素向连续风险表征的转化。为解决大规模候选方案逐一评估成本高、比选效率低的问题，进一步构建面向设计隐空间的安全性能预测器，以连续潜向量为输入，建立设计要素连续潜在向量与事故风险和运行效率等多维指标的定量关系，实现设计方案安全水平的快速量化预测，可精准识别参数组合影响差异，为候选方案预筛选、风险敏感设计识别及多目标优化提供量化依据。

　　融合潜在空间梯度优化与主动学习的道路安全设计多目标协同优化技术。针对道路交通设计中安全风险、通行效率等多目标相互制约、协同优化实现难的问题，融合潜在空间梯度优化与帕累托主动学习技术，构建了道路安全设计多目标协同优化方法。该方法以交通设计连续隐空间为搜索对象，结合交通设计安全性能预测器实现候选方案的快速评估，通过帕累托分类、主动采样与代理模型迭代更新策略，实现交通安全设计多目标帕累托前沿的快速收敛，海量设计空间下的搜索效率提升54%，优化精度提升34%，为筛选兼具低事故风险、高运行效率与合理工程规模的道路设计方案提供了科学、高效的量化决策工具。

　　
图：隐空间驱动的道路交通多目标主动安全优化框架

　　(2)基于生成式AI的道路交通安全智能设计技术

　　道路安全设计图结构表征与高质量数据集构建技术。针对复杂道路安全设计方案非结构化、稀疏性强导致设计知识难以被深度学习有效捕捉的难题，构建了多源信息融合的设计方案与交通安全知识结构化表征学习方法。研究将道路线形、连接关系、车道组织及分合流区等关键要素转化为可计算图结构，以道路段为节点、连接关系为边，并将速度、曲率、方位角、车道数及加减速车道长度等参数嵌入节点特征，实现了设计方案由几何图形向深度可学习的结构化知识表示的转化。提出了道路安全设计高质量数据集构建技术，提出了节点级与图级数据增强技术，建立了包含17类交通设施超过10万条样本的设计数据集，为人工智能模型学习复杂道路拓扑结构与设计知识提供了高质量的数据支撑。

　　Ø基于生成式AI的道路交通安全智能设计技术。针对现有设计方法依赖人工经验、高维设计空间优化效率低、智能辅助技术缺失等瓶颈，提出了设计规范、事故案例、交通运行等多模态数据融合方法，建立了道路线形、交通组织、交通标志、管控设施等设计要素约束表征模型;构建了基于自编码器和扩散模型的生成式交通安全设计技术，图神经网络扩散模型精准捕捉道路段的拓扑连接与局部结构特征，条件变分自编码器将通行量、通行能力等设计目标与约束嵌入生成过程，实现了目标约束驱动的道路交通安全设计方案智能生成;实测表明，该技术实现了百万级状态空间下复杂道路设计的秒级自动生成，大幅领域人类工程师的设计速度，设计方案性能参数误差小于6.2%，显著提升了设计效率与精度。

　　(3)基于强化学习的道路交通网络多目标生成式设计

　　道路网络安全韧性智能生成设计技术。提出基于需求感知渗流理论的韧性表征方法，融合链路性能、OD需求与可达性，实现网络与链路层面的协同刻画;构建韧性演化向量分析法，从性能与结构双维度识别协同增强、协同退化等典型演化模式，为诊断薄弱环节提供理论支撑;研发基于图神经网络与深度强化学习的韧性生成设计方法，创建“边界生成—道路选边—OD生成—UE评估—韧性反馈”的多轮闭环优化框架，将建设决策简化为候选边激活问题，提出融合连通性、服务率、效率、成本与韧性的多目标奖励机制，实现道路拓扑生成、运行评估与韧性优化的一体化迭代。

　　基于强化学习的多模式交通网络协同韧性设计技术。针对道路、轨道、公交等多模式复合交通网络协同韧性设计实现难的问题，建立了融合规划知识约束、空间边界条件与灾害风险因子的复合交通网络生成模型;提出基于多目标强化学习的复合网络协同设计方法，实现道路拓扑、公交走廊、轨道衔接、换乘节点和替代通道的联合优化;构建了灾害缺陷感知的奖励预测与策略增强技术，将链路中断、节点失效、容量衰减和跨模式替代不足嵌入奖励预测模块，实现从分层宏观网络到网络衔接设计的端到端生成，自动探索在给定OD需求和空间约束下多模式交通网络协同韧性设计方案。

　　(4)复杂道路交通安全设计智能体系统研发

　　集成上述关键技术研发智能辅助设计工具，构建了数据解析、方案生成、规则校核、性能评价和反馈优化的多智能体协同设计技术，研发了首个交通安全设计大模型智能体，具备设计需求解析-设计方案生成-智能快速评估-无人化出图等全链条功能，为复杂道路节点安全改造、城市路网安全规划和交通网络韧性提升提供了智能辅助设计工具。

　　3、取得成效

　　(1)提升道路交通安全设计效率与精度：成果将传统道路安全设计依赖人工经验、反复计算和多轮仿真评价的设计流程，转化为基于生成式AI的智能化辅助设计流程。通过图数据表征和数据增强技术，将立交道路段、连接关系和设计参数转化为可计算的图结构数据，并以吞吐量、匝道总长度等设计目标为条件，快速生成大规模候选方案。相比传统人工设计需要数周时间，生成模型可实现秒级响应，显著缩短方案构思、比选和优化周期。成果还建立了快速评估与筛选方法，以设计方案属性预测模型替代传统仿真评估过程，直接输出设计方案性能评估结果，实现了设计方案的快速筛选。同时，通过大模型智能体技术，将智能设计模型、代码生成器与设计软件连接起来，使生成的设计方案能够自动转化为设计图纸，打通从方案生成到工程表达的关键环节。成果大幅提升了道路安全设计效率与精度，以复杂互通立交设计为例，设计时间从周降低到秒级响应，生成的互通设计方案性能参数提升7.7%;在网络设计方面，生成的道路交通网络韧性提升28.5%。

　　(2)获得科技奖励与学术同行评价：依托上述研究，在IEEE T-ITS, TR-Part C/F等发表SCI/SSCI论文25篇，授权发明专利18项，爱荷华州立大学Freeman教授评述为“解决机器学习黑盒问题，揭示道路设计对事故严重性影响”，研发了首个交通安全设计大模型智能体，具备设计需求解析-设计方案生成-无人化出图-方案智能评估等全链条功能。学术论文《基于图深度生成模型的高速公路立交自动智能设计》获评全国交通运输青年学术会议优秀论文奖，上述成果作为核心支撑获评2023年度国家科技进步二等奖、2021年教育部自然科学一等奖、2019年教育部技术发明一等奖、2024年中国公路学会科技特等奖、以及2025年中国交通运输协会科学技术奖创新青年奖“大模型驱动的道路安全设计与智能管控关键技术”等。