李學(xué)超 姜霖

摘要：分析老年用戶的出行行為，構(gòu)建老年用戶出行接駁服務(wù)系統(tǒng)，提升老年群體短途出行的便捷性和安全性?；诂F(xiàn)有共享出行經(jīng)濟和自動駕駛汽車，利用多種傳感器、人工智能技術(shù)、智能終端應(yīng)用，構(gòu)建老年用戶出行行為模型，用以識別老人行為和監(jiān)測異常行為。結(jié)合老年社區(qū)接駁車和智能終端應(yīng)用，提出了以用戶為中心的老年區(qū)域共享出行服務(wù)系統(tǒng)。通過分析老年群體出行特征，打通老年用戶出行最后一公里，提升老人出行滿意度。

關(guān)鍵詞：老年出行 接駁車 服務(wù)系統(tǒng) 區(qū)域共享出行 出行行為模型

中圖分類號：TB47

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-0069（2020）06-0148-04

Abstract： Analyze the travel behavior of elderly uSers， build a short-distancetravel oervice syotem for elderly uoers， and improve the convenience and safety ofshort-distance travel for the elderly Based on the existing shared travel economyand autonomouo vehicleo，a variety of sensors， artificial intelligence technologies，and intelligent terminal applicationo are used to construct a travel behavior modefofelderly uoers to identify behavioro of the elderly and monitor abnormal behaviorsCombined with the elderly community shuttle bus and intelligent terminal application，a user-centered shared travel service system for the elderly is proposed.By a nalyzingthe characteriotics of the elderly group travel and getting through the last mile of travelfor elderly usero， the satisfaction of the elderly tr：ivel has been improved

Keywords： Old people travel Shuttle bus Service system Regional sharing travel Travebehavior model

引言

在我國人口老齡化趨勢下，國內(nèi)老人數(shù)量逐年增長，同時出現(xiàn)了越來越多的老年社區(qū)[1]，新晉老年群體的認知能力也將比現(xiàn)有老年群體更高，對智能設(shè)施、共享經(jīng)濟會有更加深刻的理解。但現(xiàn)有公共交通服務(wù)與老年人出行需求之間的不相適應(yīng)之處日益明顯，越來越多的老人面臨出行不便的困擾。而在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G通信等技術(shù)浪潮下日益發(fā)展的自動駕駛技術(shù)將會對老年群體日常出行產(chǎn)生深遠影響，解決老年人出行中最關(guān)鍵的問題。因此本文提出老年區(qū)域共享接駁服務(wù)系統(tǒng)，以期提升老年群體出行的便利性。

一、研究背景

（一）老年群體出行特征

老年群體的綜合出行能力受到年齡、健康狀況、教育背景、經(jīng)濟水平、出行環(huán)境等因素的影響，易出現(xiàn)體力不支、突發(fā)疾病、迷失方向、丟失物品等問題，出行安全難以保障。隨年齡的增長，老年人選擇公共交通的傾向性強，出行目的地包括老年社區(qū)周圍配置的醫(yī)院、學(xué)校、超市和菜場、銀行、公共交通站點等，短途出行特征明顯。老年群體的出行問題和出行需求如表1所示。基于共享出行和自動駕駛技術(shù)，打通老年群體出行的“最后一公里”，利于滿足老人的出行需求，更好地享受城市出行基礎(chǔ)設(shè)施的便利。

（二）自動駕駛便利老人出行

近年來，汽車的使用方式逐步趨向于共享和隨需求使用，對環(huán)境和低收入群體友好。目前有兩種主流的共享汽車方案，一種為企業(yè)對消費者的汽車共享（B2C，如EVcard、聯(lián)動云租車、ha：mo等），可為用戶提供足夠的選擇，通常作為用戶常規(guī)路線的出行[2]。另一種為在線上平臺點對點的汽車共享（P2P）。上述共享汽車具有較好的靈活性和輕量化特征，但需用戶手動操作，對老年用戶來說具有一定的風(fēng)險和難度。

自動駕駛技術(shù)能夠深刻改變現(xiàn)有交通運輸系統(tǒng)，影響用戶出行方式，且用戶對該出行方式的接受度近年來也逐步提升[3]。共享自動駕駛汽車將代替?zhèn)鹘y(tǒng)汽車使用的諸多環(huán)節(jié)（取車、駕駛、停車、加油或充電等），具有顯著降低車禍?zhǔn)鹿矢怕省p少尾氣排放、提升車流效率、方便老人等弱勢群體出行的優(yōu)勢[4]。由于提高了車輛利用率，共享自動駕駛汽車最多可將出行成本降低85%[5]，甚至一輛共享自動駕駛汽車可代替3-15輛常規(guī)車輛[6]，由此降低90%的停車需求[7]。

胡駿、胡天翼[8]提出了車載仿真測試系統(tǒng)和實驗室仿真測試開發(fā)系統(tǒng)兩部分，用來進一步評估和提升自動駕駛系統(tǒng)的安全性。T.Donna Chen等人研究了不同數(shù)量的自動駕駛電動汽車與充電基礎(chǔ)設(shè)施之間的關(guān)系[6]，為接駁車的運營提供了有益指導(dǎo)。根據(jù)國際自動機工程師學(xué)會（SAE International）對自動駕駛等級的分類[9]，我國部分車輛已經(jīng)達到L4級，如鄭州宇通智聯(lián)巴士已具備半開放道路的運營能力。從網(wǎng)約車市場來看，自動駕駛技術(shù)正逐步商業(yè)化（如滴滴出行）。綜上，共享自動駕駛汽車必將深遠影響老人出行方式。

（三）老年短途出行現(xiàn)有解決方案

國內(nèi)現(xiàn)有運營較好的適老化公共交通系統(tǒng)較少，在老人出行最后一公里中可達性較差，同時存在一定的換乘繁瑣問題。盡管絕大多數(shù)公交和地鐵中設(shè)置了弱勢群體專座，部分地鐵站設(shè)置升降電梯便于換乘，極少公交車或站臺配置了臺階自動升降裝置。不少城市采取老年公交卡或老年綜合津貼制度對老年人出行進行補貼[10]，但無法滿足老人個性化的出行需求。張玉琇[11]分析了法國波爾多、香港、湛江、上海四個城市的微循環(huán)公交（表2），表明法國DRT（需求響應(yīng)交通，Demand Responsive Transport，DRT）社區(qū)巴士預(yù)約公交服務(wù)在波爾多、勒阿弗爾等城市均取得較好效果，但其在記錄、整理預(yù)約數(shù)據(jù)仍存在不足，人力成本較高，系統(tǒng)智能仍有待發(fā)展。

二、老年接駁服務(wù)系統(tǒng)框架設(shè)計

研究表明，與外部場景的連接性是老年接駁服務(wù)系統(tǒng)的重點。根據(jù)當(dāng)下社會背景、技術(shù)水平及共享出行服務(wù)，提出基于區(qū)域共享出行的老年接駁服務(wù)系統(tǒng)，如圖1。

（一）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與運算層級

該系統(tǒng)包括接駁車、智能終端、社區(qū)三大功能模塊，運算結(jié)構(gòu)分為數(shù)據(jù)獲取層、運算次級中心、運算中樞三級，如圖2。在數(shù)據(jù)獲取層級，用戶和智能終端、接駁車及其所處場景中的傳感器采集的數(shù)據(jù)為系統(tǒng)主要數(shù)據(jù)來源。運算次級中心層級含有系統(tǒng)分布結(jié)構(gòu)中的多個次級核心，進行部分?jǐn)?shù)據(jù)處理和決策。運算中樞包括社區(qū)數(shù)據(jù)中心和云數(shù)據(jù)中心，社區(qū)數(shù)據(jù)中心是系統(tǒng)中的最大核心，負責(zé)系統(tǒng)整體調(diào)度。云數(shù)據(jù)中心是系統(tǒng)中的重要數(shù)據(jù)來源，是系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)連接的窗口，同時也是系統(tǒng)功能拓展的接口。

（二）用戶出行行為模型

用戶出行行為模型是服務(wù)系統(tǒng)的重要部分。接駁車內(nèi)設(shè)置健康檢測等裝置，并與社區(qū)數(shù)據(jù)中心聯(lián)網(wǎng)，用戶在乘車過程中的出行行為數(shù)據(jù)和健康數(shù)據(jù)自動錄入到社區(qū)個人中心，構(gòu)建個人出行行為模型，由此對老人異常行為進行預(yù)警和處理，包括語音提示老人、通知子女、呼叫救護等。在5G網(wǎng)絡(luò)的覆蓋下，系統(tǒng)內(nèi)外數(shù)據(jù)運算、交換便捷，不斷完善模型準(zhǔn)確度，提高系統(tǒng)精準(zhǔn)服務(wù)的能力。下面對系統(tǒng)主要功能模塊、出行數(shù)據(jù)獲取和運算結(jié)構(gòu)、出行行為數(shù)據(jù)分析處理展開介紹。

三、系統(tǒng)主要功能模塊

（一）接駁車模塊

1.技術(shù)條件

接駁車的自動駕駛系統(tǒng)一般包括采集、感知、通訊、數(shù)據(jù)庫、人機接口和決策模塊，以及控制、執(zhí)行機構(gòu)模塊，如圖3。自動駕駛系統(tǒng)的核心決策模塊需使用其他模塊的輸出結(jié)果，然后將其決策信息發(fā)送給控制模塊，最后由執(zhí)行機構(gòu)控制、執(zhí)行完成自動駕駛?cè)蝿?wù)。其中采集模塊主要是接駁車上的傳感器。

除完成正常的自動駕駛?cè)蝿?wù)外，接駁車的設(shè)計應(yīng)滿足以下原則：

①接駁車應(yīng)符合老年用戶的人機尺寸，并具有可調(diào)整范圍;

②接駁車應(yīng)為三座或四座，符合多人出行需求;

③接駁車能夠識別老人身體姿態(tài)和動作，并能對異常行為做出判斷和處理;

④系統(tǒng)應(yīng)具備自我迭代更新的功能，即能夠根據(jù)持續(xù)更新的用戶數(shù)據(jù)和行駛數(shù)據(jù)來完善系統(tǒng)，提升安全性能;

⑤系統(tǒng)應(yīng)具有個性化，即根據(jù)每個用戶的基礎(chǔ)信息和乘車數(shù)據(jù)，生成個人偏好設(shè)置，如針對健忘老人，可加強提醒帶好隨身物品;

2.共享模式

共享接駁車在社區(qū)內(nèi)依據(jù)居民出行目的地頻次和相對位置設(shè)置固定雙向環(huán)形路線。固定路線是接駁車主要行駛路線，途經(jīng)老年用戶出現(xiàn)頻次高的場所。老年用戶在智能終端預(yù)約接駁車時，先確定出發(fā)時間、地點（自動定位）、目的地，之后接駁車根據(jù)指定信息接到用戶，行駛至預(yù)設(shè)固定路線。送至目的地后，接駁車會返回至預(yù)設(shè)路線，等待其他用戶預(yù)約。

當(dāng)有出行路線相同（或包含關(guān)系）、時間臨近的用戶時，可共同使用同一接駁車，以充分利用交通資源。在老年群體出行高峰時段（如天氣良好的清晨），會智能調(diào)度更多接駁車上路準(zhǔn)備，反之則適當(dāng)減少運營接駁車數(shù)量。維護站點通常設(shè)置在城鄉(xiāng)結(jié)合部或郊區(qū)，為接駁車提供充電、保養(yǎng)、調(diào)度、維修等服務(wù)。社區(qū)內(nèi)老年用戶高頻使用的場景通過接駁車連接成為網(wǎng)絡(luò)，如圖4。

（二）智能終端模塊

在本系統(tǒng)中，老年用戶通過手機或其他智能終端一鍵預(yù)約（圖5），確定出發(fā)時間和目的地，出發(fā)地通過定位確定而無需輸入。通過刷市民卡或人臉識別用戶身份上車。智能終端也是連接老人與監(jiān)護人的橋梁，老年用戶在出行過程中發(fā)生意外情況或系統(tǒng)推薦的健康方案，都可通過智能終端發(fā)送至監(jiān)護人，進一步保證老人安全。智能終端應(yīng)用的設(shè)計應(yīng)當(dāng)符合老人心智模型，邏輯清晰，界面易讀性好。

（三）社區(qū)模塊

老年社區(qū)成立數(shù)據(jù)中心和服務(wù)中心，數(shù)據(jù)中心為社區(qū)內(nèi)每一位老年用戶建立個人數(shù)據(jù)庫，用于收集、分析老人的健康狀況、照護需求等。服務(wù)中心建立服務(wù)隊伍，與社會相關(guān)企業(yè)合作，依據(jù)數(shù)據(jù)中心分析結(jié)果，為老人提供及時、有效、合理的服務(wù)，包括信息咨詢、生活照護、健康管理等，應(yīng)對突發(fā)疾病等意外情況，保障老年群體衣食住行的便捷。

新建社區(qū)的設(shè)計規(guī)劃需要融合智能化的視角，在傳統(tǒng)出行設(shè)施的基礎(chǔ)上增加便于居民利用智能設(shè)備出行的裝置，如相關(guān)傳感器安裝位置?，F(xiàn)有老年社區(qū)需要因地制宜安置相關(guān)裝置。在此基礎(chǔ)上，對老人出行行為數(shù)據(jù)采集和對出行行為的分析是系統(tǒng)建立的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

四、出行行為數(shù)據(jù)獲取與運算結(jié)構(gòu)

（一）系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取

服務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來源方式可分為直接獲取和間接獲取。直接獲取的數(shù)據(jù)來源于硬件設(shè)施和各類傳感器，非直接獲取的數(shù)據(jù)來自存儲中心、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)等。兩類數(shù)據(jù)在系統(tǒng)運算中心共享。各類傳感器（表3）采集用戶出行的原始數(shù)據(jù)，提交處理中心運算分析，保持系統(tǒng)數(shù)據(jù)的實時性。

系統(tǒng)中的傳感器由環(huán)境傳感器、生理傳感器、多媒體設(shè)備組成。環(huán)境傳感器主要監(jiān)測用戶所處環(huán)境和交互的各項參數(shù)，包括溫度、濕度、壓力、用戶使用設(shè)備情況等，如用戶下車后遺忘包裹，相應(yīng)地便可由壓力傳感器和紅外傳感器的實時數(shù)據(jù)計算分析，提醒用戶帶走個人物品。生理傳感器一般置于穿戴物品和身體上，如衣服、腰帶、肩膀、膝蓋等，檢測用戶實時姿勢、體溫、心率等。

服務(wù)系統(tǒng)中的多媒體設(shè)備包括攝像頭、錄音器、麥克風(fēng)、視頻播放器等，用以豐富用戶與設(shè)施的交互，并為數(shù)據(jù)處理中心提供直觀的、多樣化的數(shù)據(jù)，建立更加形象化的用戶個人出行數(shù)據(jù)庫，同時在識別用戶行為、檢測異常行為、娛樂休閑等方面具有一定的優(yōu)勢，但在應(yīng)用時需要處理好此類設(shè)備獲取的信息與用戶隱私安全之間的平衡關(guān)系。

（二）系統(tǒng)運算結(jié)構(gòu)

由于區(qū)域共享接駁系統(tǒng)數(shù)據(jù)龐雜，各模塊存在需要自行決策和與其他相關(guān)模塊共同決策兩種不同的情形。因此本系統(tǒng)采用多中心構(gòu)架，結(jié)合中心架構(gòu)的計算能力優(yōu)勢和分布式架構(gòu)的信息溝通優(yōu)勢，更快、更準(zhǔn)確地處理老年用戶在不同場景中可能出現(xiàn)的問題。系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)中心用以保證基于不同平臺運行的部件、各網(wǎng)關(guān)之間以及和云端、網(wǎng)絡(luò)等部分順利實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，并鏈接不同來源的數(shù)據(jù)。由此，系統(tǒng)中還需可用于新增組件的集成式平臺或協(xié)調(diào)中心，用以提升服務(wù)系統(tǒng)的延展性。

五、出行行為數(shù)據(jù)分析與處理

通過分析與處理老年用戶不同出行行為數(shù)據(jù)，可用來判斷老人當(dāng)下狀態(tài)，評估健康水平，并為其提供及時有效的幫助，同時作為預(yù)測健康趨勢的依據(jù)。

（一）出行行為分類

用戶在日?；顒又械男袨榭煞譃閯討B(tài)行為、精神行為、生理行為，如表4。動態(tài)行為指一系列肢體產(chǎn)生的動作，包括運動行為、轉(zhuǎn)換行為、靜態(tài)行為。精神行為是影響老年群體行動非常重要的參數(shù)，通常與健康監(jiān)測系統(tǒng)直接相連，不僅可以判斷老人當(dāng)下的精神狀態(tài)，而且可推斷出老人未來一段時間的狀態(tài)，如老人按時用藥即能反映其記憶能力狀態(tài)。生理行為通常與精神行為一起受到實時監(jiān)控，來直接采集用戶健康數(shù)據(jù)，對于患有神經(jīng)疾病的用戶尤其重要。

（二）出行活動概念化

健康監(jiān)測應(yīng)用在進行檢測與評估用戶行為時，對于老年用戶自然行為的情景語義理解需要清晰的描述，便于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分析與共享，因此提出了老年出行活動的概念化，將老年出行行為與出行監(jiān)測系統(tǒng)聯(lián)系起來。

用戶動態(tài)行為中的靜態(tài)行為、轉(zhuǎn)換行為、運動行為相互配合，可完成不同復(fù)雜程度的活動。人體姿勢與用戶行為有強關(guān)聯(lián)，如坐的姿勢，用于表征休息。特定行為通常在特定地點發(fā)生，例如在公交車站候車，老年用戶必經(jīng)的動作為站立、上車、刷卡。時間因素包括開始和結(jié)束時間（或持續(xù)時間），是描述活動的另一個關(guān)鍵特征，例如上下樓、菜市場購物活動通常發(fā)生在白天的半規(guī)則時間內(nèi)。老年用戶的部分出行活動在正常生活中是以已知的頻率范圍進行的，如買藥、買菜、接孫輩放學(xué)等，不同狀況的老年用戶在同一事件上的出行頻率不同。出行過程中的環(huán)境信息（溫度、濕度等相關(guān)因素）在監(jiān)測中同樣重要。上述信息用于構(gòu)建用戶出行行為模型和學(xué)習(xí)用戶行為，建立個人健康數(shù)據(jù)庫，以此學(xué)習(xí)用戶正常行為和監(jiān)測異常行為，評估和預(yù)測健康狀況。

（三）出行行為識別和異常行為檢測

老年用戶出行行為模型可識別老人出行行為和異常行為檢測，但開放式場景中包含大量不確定因素，如可穿戴設(shè)備的類型、電池電量消耗、用戶多樣的姿勢等，其中的挑戰(zhàn)在于[12];

①識別同時發(fā)生的活動;

②認識交錯活動;

③解釋的多樣性。利用三維數(shù)據(jù)融合的理念[13]，可明顯提高在開放式環(huán)境中通過傳感器采集數(shù)據(jù)來識別用戶行為的準(zhǔn)確性。

異常行為檢測需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)正常的行為模式，并設(shè)置假設(shè)來區(qū)分正常行為和異常行為。該過程受檢測應(yīng)用、選擇傳感器和提取特征方法的影響，其中難點在于：

①定義正常行為較為困難。正常和異常行為之間的界限往往模糊不清，部分臨界異常行為有可能被認為是正常行為，反之亦然;

②異常行為的判定標(biāo)準(zhǔn)因用戶而異，某些行為和生命體征對于A用戶可能是異常的，而對B用戶則不然;

③來自傳感器的原始數(shù)據(jù)（Raw Data），通常是不完整的或包含噪聲，因此具有清理數(shù)據(jù)上的困難。在某些特殊情況下，數(shù)據(jù)表現(xiàn)出接近正常的異常，這使得清洗數(shù)據(jù)過程更加困難。

因此，用戶出行行為模型對于用戶的識別需要數(shù)據(jù)積累，在使用過程中不斷完善模型的精確度，并充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)。

（四）出行行為預(yù)測和背景語境建模

老年用戶出行行為預(yù)測需要基于個體用戶特征及當(dāng)下情景語義來進行。如何解釋傳感器數(shù)據(jù)在行為預(yù)測環(huán)節(jié)中具有重要意義。在出行服務(wù)系統(tǒng)中，需要老年用戶歷史健康數(shù)據(jù)，包括體檢和醫(yī)療記錄。對于這些數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用有助于提供關(guān)于老年用戶健康更為具體的評估，并利于優(yōu)化通知護理人員采取救治措施的時間。此外，預(yù)測結(jié)果也可用于和用戶實際行為的對比，出現(xiàn)的偏差即可作為系統(tǒng)優(yōu)化的切入點。

由于數(shù)據(jù)來源不同，在老年出行服務(wù)系統(tǒng)中傳感器獲取的信息具有異質(zhì)性，其數(shù)據(jù)往往具有多種格式，通用背景語境建模機制用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可讀和可處理的格式。其目標(biāo)是以統(tǒng)一的格式定義和表示數(shù)據(jù)，并在服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)感知背景語境，以此理解和共享知識。

結(jié)語

本文基于現(xiàn)有的共享出行和自動駕駛概念，提出了區(qū)域共享的理念，從老年群體社區(qū)短途出行的切實需求出發(fā)，打造以短途出行為主題的老年社區(qū)生活專屬的服務(wù)系統(tǒng)。該服務(wù)系統(tǒng)是一個面向社會的開放式系統(tǒng)，需要有老人、家庭、社區(qū)、社會企業(yè)、政府部門、公益組織等多種角色參與其中，保證資金、管理、維護到位，逐步發(fā)展出具有地域特色的商業(yè)模式，有效滿足老年群體個性化的出行需求，積極探索出與時俱進的社會養(yǎng)老長效機制。然而在現(xiàn)階段，老年區(qū)域共享出行接駁系統(tǒng)仍面臨以下風(fēng)險：

①網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險，如隱私泄露等;

②智能基礎(chǔ)設(shè)施不完善;

⑧自動駕駛的安全性，如與人為駕駛行為相互干擾等;

④相關(guān)法律法規(guī)尚不健全。此問題將在后續(xù)研究中進一步完善。.

基金項目：教育部人文社科青年基金資助項目：智慧城市老年人出行主動服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計研究（項目編號17YJCZH072）中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目：智慧城市老年人出行公共設(shè)施創(chuàng)新研究（項目編號30917013109）。

參考文獻

[1]巨蓓社區(qū)老年護理服務(wù)體系的構(gòu)建與應(yīng)用[J]中醫(yī)藥管理雜志，2019，27（18）：207-208

[2]MrinzelK， PiscicelliL， Boon W， et al.Differeut business models-different users？Uncovering the motives andcharactenstics of business-to-consumer and peer-to-peer carsharing adpters in The Netherlands[J]TranspotatlonResearch Part D： Transport and Envinmment， 2019， 73： 276-306.

[3]Stoiber T，Schubert I，Hoerler R，et al.Will consumers prefer shared and pooled-use autonomous vehicles？ Astated choice experiment with Swiss households [J].Transportation Research Part D： Transport and Enviromnent，2019， 71： 265-282.

[4]Merfeld K， Wilhelms M-P， Heukel S， et al Carsharing with shared autonomous vehicles： Uucovering drwers，bamers and future developments-A four-stage Delphi study[J].Technological Forecasting and Social CHange，2019，144： 66-81

[5]Fagnant DJ， Kockelman KM. The travel and euvironmental implications of shared autonomous vehicles，usingagent-based model scenuios [J].Transportation Research Part C.： Emerging Technologies， 2014， 40： 1-13

[6]Chen T D， Kockelman K M， Haima J P Operations of a shued， autonomous， electric vehicle fieet： Implications ofchicle &charging infrastructure decisions[J].Transportation Research Part A：Policy and Practice， 2016， 94： 243-254

[7]Zirang W， Guhathakurta S， Fang J， et al Exploring theimpact of sirared autouomous vehicles on urban parkingdemand： An aoeut-based simulation approach [J].Sustainable Cities and Society， 2015， 19： 34-45

[8]胡駿，胡天翼復(fù)雜環(huán)境下自動駕駛系統(tǒng)軟件虛擬測試與驗證方法[J]汽車文摘，2019（10）：1-7

[9]許閑自動駕駛汽車與汽車保險：市場挑戰(zhàn)、重構(gòu)與應(yīng)對[J/OL]湖南社會科學(xué)，2019（05）：86-96[2019-11-06]http：//kns cnki.net/kcms/detail/116l.c.2019091.1549.026.html

[10]陳雪明，馮蘇葦.美國老齡交通政策綜述及其對中國的啟示[J]公共治理評論，2016（02）：3-14

[11]張玉琇.深圳市小支線巴士服務(wù)模式研究[D].西南交通大學(xué)，2014

[12]Kim E， Helal S， Cook D Human Activity Recognition and Pattern Discovery[J].IEEE Pervasive Comput，2010， 9（1） ： 48

[13]Qij， Yang P， Newcombe L， et al An overview ofdata fusiou tecirniques forIntemet ofThiuos enabled physicalactivityrecognition and measure [J].InfonnationFusion， 2020， 55： 269-280.