协助研究设计与实施：

• 在导师或项目负责人（PI）的指导下，参与研究计划的讨论和制定。

• 协助设计实验方案、调查问卷或仿真模型。

• 参与搭建实验环境（如交通仿真平台、算法测试环境）。

• 进行数据收集工作（如实地交通调查、传感器数据采集、网络爬虫抓取数据、文献检索等）。

数据处理与分析：

• 数据处理： 对收集到的原始数据进行清洗、整理、转换、存储和管理。这通常涉及处理大量、多源的数据（如交通流量数据、GPS轨迹数据、视频数据、网络日志、仿真输出数据等）。

• 数据分析： 运用统计学方法、机器学习算法、数据挖掘技术等对数据进行分析，提取有价值的信息和模式。

• 建模与仿真：

  • (交通运输方向)： 应用交通流理论、排队论等建立交通系统模型（微观/宏观/中观）；使用交通仿真软件（如 VISSIM, SUMO, AIMSUN, TransModeler）进行场景模拟、政策评估、交通需求预测等。

  • (计算机方向)： 开发、实现、测试和优化算法模型（如路径规划算法、信号控制优化算法、车辆调度算法、图像/视频识别算法用于交通场景理解、时空数据分析算法、机器学习模型等）。

文献调研与综述：

• 根据研究主题，检索、阅读、整理和分析相关领域的学术文献、技术报告和行业动态。

• 撰写文献综述报告，总结研究现状、关键问题和发展趋势。

软件开发与工具维护：

• (尤其侧重计算机方向)： 编写、测试和维护研究所需的软件代码（常用语言如 Python, Java, C++, MATLAB, R 等）。

• 开发或维护数据分析工具、可视化工具、仿真接口等。

• 管理代码版本（如 Git）。

结果可视化与报告撰写：

• 利用图表、地图、仪表盘等形式清晰展示研究结果。

• 协助撰写研究报告、技术文档、项目进展报告。

• 参与制作学术论文草稿、会议海报、演示文稿（PPT）。

项目管理与沟通协调：

• 协助管理项目进度，跟踪任务完成情况。

• 与项目组成员（其他RA、博士生、导师、合作者）进行有效沟通和协作。

• 可能参与组织研究会议、研讨会等。