交通安全管理要精细化、差异化、智能化 访武汉理工大学智能交通系统研究中心副主任张晖

智慧交通是利用现代信息与通信技术以及传感器和网络技术来优化交通系统运行和管理。它通过实时数据的采集、处理和分析,以及智能化的决策和控制,旨在提高交通效率、安全性和可持续性,为人们提供更便捷、安全和环保的出行体验。武汉理工大学智能交通系统研究中心副主任张晖教授在接受《经济》记者专访时表示,在智慧交通的新形势下,交通安全有了新的含义,给车企带来了许多机遇和挑战。《经济》:目前制约我国智慧交通普及的因素有哪些?张晖:目前制约我国智慧交通普及的因素主要在四个方面。

第三届智能交通学术论坛暨武汉理工大学ITS研究中心成立十周年庆典隆重举行

2010年11月27日,第三届智能交通学术论坛暨武汉理工大学ITS研究中心十周年庆典活动在武汉理工大学余家头校区隆重举行。来自全国智能交通行业的知名专家、湖北省领导、合作企业领导以及ITS研究中心校友近300人欢聚一堂,共同参加论坛并庆祝ITS研究中心成立十周年活动。

水路交通系统的发展现状与未来展望

水路交通系统是以船舶等为载运工具、以港口为节点、以海洋、江河、湖泊等水域为通道的一种运输方式,能够实现货物、人员的搭载与时空位移,是综合交通体系中不可或缺的重要组成部分。本文分析了国内外水路交通系统发展现状,梳理了水路交通系统未来需求及技术特征,提出了水路交通运输规划与组织优化、绿色船舶动力系统及供给体系、人机共融船舶岸基驾控系统、海域立体综合运输系统、水路交通系统控制体系、气象导航与安全航行等未来水路交通系统发展方向,为提高水路交通系统运营效率与服务质量提供理论基础与技术参考。

面向智能航行避碰决策与规划的虚拟仿真测试技术研究

研究了面向智能航行避碰决策与规划的虚拟仿真测试技术。介绍了智能航行在货运船舶中的应用需求,分析了当下避碰决策策略、路径规划算法以及避碰决策与规划测试技术的研究现状。面向货运船舶智能航行避碰决策与规划能力,基于避碰规则中的会遇态势划分,结合四元船舶领域和贝塞尔曲线插值理论,提出了一种智能航行避碰决策与规划算法。构建了一种基于虚拟仿真环境的避碰决策与规划算法仿真测试方法,通过AIS(automatic identification system)模拟器模拟目标船的状态数据,结合船载综合导航系统(integrated navigation system,INS)实现了避碰决策与规划算法的测试。通过复杂水域仿真测试验证了所提算法的有效性和可行性,为货运船舶智能航行功能的开发与实践提供了参考。

基于交通冲突的城市地下互通左出匝道减速车道长度研究

为了确定城市地下互通左出匝道分流区减速车道长度的合理区间,研究减速车道长度与主线、匝道的交通量和设计速度的交互作用对左出分流区交通冲突的影响,该文以武汉市两湖隧道工程地下互通立交为例,开展VISSIM微观交通仿真试验,并提取冲突率(R_(CR))和碰撞暴露时间(T_(TET))指标进行分析。结果显示:(1)随着减速车道长度增加,分流区冲突率减小而T_(TET)增大;(2)随着主线交通量或匝道交通量的增大,分流区冲突率未呈现显著变化,而T_(TET)有不同程度的增大;(3)随着主线设计速度的增大或匝道设计速度的减小,分流区冲突率和TTET均呈现增大的趋势;(4)方差分析和多重比较表明,减速车道长度是引起冲突率和TTET变化的关键原因,且综合来看地下互通立交左出匝道分流区减速车道长度的一般合理区间应设置为120~170 m,考虑工程经济性最大长度宜控制在195 m以内。

全息交通感知环境下干线协调控制方法研究

文中提出了一种改进的基于多智能体深度强化学习的干线协调控制模型.将全息交叉口的实时交通信息离散化建模,与车流的延误、停车次数等交通特征参数共同作为状态输入智能体;将干线车流的延误与停车次数作为奖励函数,逐渐调整干线交叉口的公共周期,按时间步长更新交叉口之间相位差,实现干线交叉口的自适应控制;以传统深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)控制方法及MAXBAND协调控制方法为参照模型,分别在低峰期、平峰期及高峰期时段,对比车均延误及平均排队长度两项指标.该控制模型使车均延误降低了21.6%、31.8%和22.1%,平均排队长度降低了34.3%、18.4%和24.1%,表明在全息感知环境下,所提方法可有效提高干线通行效率.

面向船舶智能航行测试的变稳船控制系统设计

[目的]智能航行控制系统作为智能船舶的大脑和中枢,其控制性能的好坏直接决定船舶航行的安全性和经济性,因此需要对船舶智能航行控制系统进行验证。面向智能船舶智能航行控制系统的验证问题,提出一种通用型验证平台——变稳船。[方法]首先,基于模型跟随原理提出一种变稳船系统架构,分析智能船舶三自由度上的运动特性,然后根据三自由度变稳目标定义位置变稳误差,采用滑模控制技术设计变稳控制器,最后,在Matlab软件中进行仿真验证。[结果]结果显示,提出的变稳控制方法能够有效跟踪模拟待模拟船,实现变稳性能。[结论]所做研究可为智能航行控制系统的验证提供新的思路。

基于复杂网络的水上交通风险辨识及事故演化机理研究

为探索水上交通事故风险演化机理,基于水上交通事故调查报告,采用“2-4模型”提取事故致因链,结合复杂网络分析理论构建水上交通事故风险演化网络模型。从事故潜伏、扩散、发生阶段辨识水上交通事故关键致因因素,并开展案例研究。研究结果表明:船舶碰撞为该辖区主要水上交通事故类型,碰撞事故的关键致因因素包括船员操作不当、应急处置不当等;碰撞事故在风险演化网络中具有传递路径短、随机性强的特征,且风险因素间相互依赖关系紧密。研究结果可为海事监管部门精准管控水上交通安全风险提供理论依据。

智能船舶安全研究的热点问题分析与展望

近年来,随着自主导航、传感器、通信和网络技术的成熟,智能船舶的研究迅速发展。2023年9月,第33届欧洲安全与可靠性会议在英国南安普顿成功召开。会议主题聚焦于在互联世界中构建安全的未来,特别关注智能船舶安全性。在对514篇会议论文(其中19篇涉及智能船舶安全相关主题)进行全面分析的基础上,结合前2届会议情况,以及国内外近十年的相关研究,总结了智能船舶安全研究领域的4个热点问题:(1)自主性水平与相关法律法规:随着船舶自主性的提升,现有法律体系需要更新以适应新技术,研究集中在界定智能船舶的自主性水平,并探讨相应的法律和监管框架;(2)远程操作中的人因问题:远程操作引入了新的挑战,研究聚焦于设计远程操作系统,以减轻操作员的心理负担,提高沟通效率,并提供有效的决策支持以确保安全;(3)智能船舶风险评估:该研究领域致力于使用先进技术进行更精准的安全和风险评估,包括运用多维传感器数据、实时监控和多样化的数据分析模型;(4)人工智能与机器学习的应用:二者被视为智能船舶安全领域的创新方向,研究重点在于利用这些技术进行故障预测、航行路径优化和自动化安全监督。通过分析现有文献,从4个关键角度对未来智能船舶安全研究方向进行了展望:(1)通过采用基于模型的系统工程方法进行船舶安全分析,可以从设计初期开始识别并消除潜在的安全隐患,同时促进跨学科团队的协作,以提高安全与可靠性分析的精确性;(2)人因风险分析方面,认为功能共振分析方法更适合处理智能船舶这类复杂系统,通过评估系统功能之间的相互作用,识别故障并制定预防措施;(3)为了提高紧急情况下的干预效率,需要研究开发能辅助操作员迅速、准确作出决策的支持系统,同时须考虑到操作员的心理和生理状况;(4)应用人工智能和机器学习深化理论,开发能在复杂海洋环境中作出精确决策的自主决策模型,以及能整合多种数据源提供精确天气预报和航线优化的先进算法。

智能水路运输系统的发展与应用:案例分析与前景展望

1智能航运发展规划动态1.1欧盟先进、高效和绿色多式联运系统AEGIS项目欧洲提出了在2050年将50%以上的公路运输转移到铁路或水路的发展目标,这对于实现可持续增长至关重要。然而,水路运输的发展受制于其依赖铁路和陆路的转运和运输,因此面临一些不利因素。为了克服这个挑战,航运行业迫切需要1种全新的组织运营模式,以促进欧洲近海和内河航运的发展,包括船舶、港口及其之间的数字信息交换。特别值得注意的是,船舶、港口和作业任务的自动化对于实现这个目标至关重要。

绿色长江航运智能化信息服务系统及其关键技术研究

在构建绿色长江船舶动态交通流智能信息服务的基础上,结合绿色长江航运的特点,从信息采集、数据传输、数据分析、智能决策等方面对长江航运智能信息服务系统的方法与关键技术进行了探讨,并对长江绿色航运的未来发展方向做出了展望。

基于CSSOA的多船智能避碰决策研究

[目的]智能避碰决策作为船舶安全航行的关键技术之一,对智能船舶的发展具有重要意义。针对多船会遇下的智能避碰决策问题,提出一种基于高斯变异和Tent混沌的改进麻雀搜索优化算法(CSSOA)。[方法]算法采用Tent混沌映射初始化麻雀原始种群,提高其多样性,并对适应能力差和搜索停滞的麻雀个体进行混沌映射,利用高斯变异提升局部搜索能力和鲁棒性,改进方案优化启发式算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。综合考虑船舶间船速比、最小会遇距离、相对距离、最小会遇时间、相对方位等因素,利用模糊隶属度函数建立船舶碰撞风险模型,并通过多船典型会遇场景进行实例验证。[结果]实验结果显示,改进算法的平均迭代次数较粒子群算法和原麻雀算法分别减少了77.97%和53.57%。[结论]改进后的麻雀优化算法能以更优的收敛速度寻到安全经济的避碰路径,为船舶驾驶员提供避碰决策参考。

基于数据驱动的快速路合流区加速车道长度的研究

设计长度合理的加速车道能有效地缓解快速路合流区频繁出现的交通瓶颈问题,因此采用数据驱动方法对快速路合流区的加速车道长度进行研究。利用无人机设备测取了快速路合流区的交通数据,从交通流特性及车辆汇入行为这两个角度对实测数据进行分析,得到了合流区车辆的驾驶行为;根据合流区交通流特点,对数据集进行聚类分析,使用生成对抗式网络训练不同合流区汇入行为车辆的跟驰换道模型,并与实测数据和SUMO仿真软件中内置模型进行对比分析;应用生成对抗式网络模型进行交通环境仿真,选取速度、交通密度、交通冲突率指标建立奖励评价函数,得出了加速车道长度设计的推荐值。研究结果表明:采用主线车辆提前减速和向内侧车道换道这两种手段,可实现协同换道避让匝道汇入的车辆;相比SUMO软件内置模型,生成对抗式网络模型更加贴近实际情况;仿真得出的单车道平行式加速车道长度分别在100、80、60 km/h情况下的推荐值为280、240、200 m。

TRB2017年会——行人交通及智能交通研究综述

介绍了2017年第96届美国交通运输研究委员会年会(2017Transportation Research Board96th Annual Meeting,TRB2017)的概况,包括TRB的组织构架、TRB年会的组织形式及所涉及的领域等。重点介绍行人交通及智能交通2个研究领域的最新进展,并对其未来的发展进行了展望。行人交通方面,结合交通流理论与特征、应急疏散、行人等6个相关TRB(分)委员会的会议组织情况,分别从群集动力学、人员疏散、道路行人交通和客流服务与安全4个方面进行了分析和展望;智能交通方面,结合智能交通系统、自动化与互联化车辆的角色和车辆-高速公路自动化3个TRB委员会的大会组织情况以及讨论情况,分别从智能交通对驾驶安全的影响以及车路协同对交通效率和环境的影响2个方面进行了分析和展望。

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机(SVM)融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法(PSO)来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。

智能汽车轨迹跟踪多目标显式模型预测控制

针对现有智能汽车轨迹跟踪控制算法难以同时保证跟踪精确性、横向稳定性、舒适性以及控制实时性的问题,提出了一种基于多目标优化和显式模型预测控制理论的轨迹跟踪控制策略(MO-EMPC)。首先,建立考虑跟踪精确性、横向稳定性、舒适性的多目标函数及约束。然后,针对传统MPC控制实时性低的问题,设计基于EMPC的多目标优化轨迹跟踪控制器,通过引入多参数二次规划(MPQP)理论,将反复在线优化求解过程转化为等价的分段仿射系统(PPWA),离线计算得到最优显式控制律以供实时控制调用,减少在线运算时间。最后,基于CarSim/Simlink联合仿真方法,将所设计控制器的轨迹跟踪多目标优化效果与MPC控制效果进行对比验证。研究结果表明,所提出的轨迹跟踪策略在保证良好的跟踪精度前提下,横向稳定性、舒适性方面的表现更优于MPC控制器,且算法在线运行速度提高56.63%。

船舶远程驾驶人机主从博弈控制方法研究

针对船舶远程驾驶场景下的人机目标非一致性问题,本文设计了系统人主机辅的运行模式,提出一种主从博弈框架下的共享控制方法,将船舶协同避碰转向任务中的人机交互作用描述为完全信息条件下的非合作博弈关系,通过构造驾驶员和共驾控制器的状态空间推导主从博弈的Stackelberg微分对策,使用Fan-GFlicksberg不动点定理证明纳什均衡解的存在性与唯一性。根据驾驶风格和操纵技能预分配驾驶权重,基于模型预测控制方法设计轨迹跟踪器,采取反馈校正方式在有限时域内滚动优化,综合考虑船舶安全航行边界、碰撞风险和人机冲突程度在线进行调节。选取船舶横向偏移误差和驾驶员操作负荷等评价指标,在内河操纵环境下验证了方法的有效性。仿真结果表明:本文所提出的主从博弈控制方法能够为具备不同驾驶风格和操纵技能的作业人员提供个性化辅助,当驾驶员和共驾控制器发生意图冲突时,根据航行风险对预分配权重进行调节,在确保航行安全的前提下使船舶尽可能满足驾驶员的操纵意图。

考虑车道间差异和上下游断面关联的快速路交通流量预测方法

在现有的交通流量预测研究中,并未充分考虑断面道路内不同车道间的交通流量差异性以及上下游断面交通流量相关性。研究了结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的快速路交通流量预测框架,可以满足智能网联技术实时性和准确性的需求。收集城市快速路的交通流量数据,应用快速傅里叶变换方法(fast fourier transform,FFT)进行数据预处理,以提高原始数据的可预测性能;通过PCA方法对车道间的横向及纵向交通流量进行特征融合,建立车道间交通流量的关联性数据,以降低数据维度;并将关联性数据融入到LSTM模型中,进行车道级交通流量预测并汇总其预测结果,得到断面交通流量的预测值。选取武汉市三环线上的城市快速路卡口检测数据对本文方法进行验证。结果表明:考虑车道间差异和上下游断面关联的模型能够提高断面交通流量的预测精度,相较于仅考虑时间特征的断面交通流量预测结果,平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别能降低6.66%,6.23%,17.51%;与单独考虑上下游断面关联性或者车道间差异的断面交通流量预测结果相比均具有更好的预测效果,在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差上的优化幅度,最低可降低1.53%,最高可降低12.88%;此外,所提的模型相较于支持向量机回归(support vector regression,SVR)和随机森林(random forest,RF)算法具有更高的预测精度;并且在分时段预测中,在晚高峰和平峰时段预测精度表现更佳。

基于虚拟网关的交通基础设施监测点位数据接入方法

针对交通基础设施点位监测数据来源多样、结构各异、协议不一的特点,分析具体接入需求,提出一种基于Netty架构的交通基础设施监测点位数据接入虚拟网关。阐述网关接入监测点位的配置方法及集群分配策略,定义超文本传输协议(HTTP)、传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)下的数据传输格式,设计一种数据传输消息的编码和校验机制。在真实监测数据样本增强的基础上,利用分布式消息模拟工具对虚拟网关性能进行测试,结果表明,该虚拟网关实现了多点位多协议的交通基础设施监测数据统一接入,每亿条数据接入时间、存储时间分别达到8.14 s和9.75 s,平均数据溯源时间为2.96 s,具有亿级规模点位监测数据的接入能力,可为交通基础设施数字化监测的研究和应用提供理论支撑。