Model calibration concerning risk coefficients of driving safety field model

Driving safety field(DSF) model has been proposed to represent comprehensive driving risk formed by interactions of driver-vehicle-road in mixed traffic environment. In this work, we establish an optimization model based on grey relation degree analysis to calibrate risk coefficients of DSF model. To solve the optimum solution, a genetic algorithm is employed. Finally, the DSF model is verified through a real-world driving experiment. Results show that the DSF model is consistent with driver's hazard perception and more sensitive than TTC. Moreover, the proposed DSF model offers a novel way for criticality assessment and decision-making of advanced driver assistance systems and intelligent connected vehicles.

The stress field variation caused by faulting and the prediction for seismic risk

The stress field caused by faulting has an effect on the stability of the neighboring faults, and the study on the fault interaction has a close relation with the prediction of seismic risk. Stress field caused by the rectangle fault in the semi-infinite elastic medium is calculated on the basis of the elastic dislocation theory. The result shows that most of the successive large earthquakes, in the southwestern part of China and North China, occurred in the increasing area of shear stress S(xy) and the decreasing area of normal stress S(yy) The increasing of earthquake occurrence probability has a function relation with the increasing of stress. Earthquake triggering is resulted from the increasing of shear stress and the decreasing of normal stress. An activation coefficient A, of the earthquake is defined to express the change of seismic activity. The concrete risk region can be obtained through space scanning of At value. Finally, the fault interaction in a large scope is discussed in this paper.

Modeling the fate of paddy field pesticide in surface water and environmental risk assessment

The risk of drinking water is greatly concerned because of the large amount of pesticide applied to paddy field and the contamination of drinking water sources due to the runoff. A mathematical model is developed, based on the mass balance, to predict the fate of paddy field pesticides from application, runoff and mixing in a river, taking account of the physical chemical properties and processes of volatilization, degradation, adsorption and desorption. The model is applied to a river basin in Japan to estimate the contaminant level of several popularly used pesticides at the water intakes. The health risk in drinking water induced by each pesticide concerned is estimated and evaluated by comparing with the acceptable daily intake values(ADI) and with that induced by trihalomethanes. An index to evaluate the total risk of all pesticides appearing in water is proposed. The methods for risk management are also discussed.

计及安全性与舒适性的智能车辆换道轨迹规划研究

针对当前智能车辆在换道过程中的安全性以及乘员舒适性问题,本文提出一种基于风险场评估轨迹的二次筛选方法。首先,在Frenet坐标系下,将车辆运动解耦为横向和纵向两个维度,基于五次多项式生成所有横向d-t曲线簇和纵向s-t曲线簇;其次,由车辆的动力学特性和三圆碰撞模型设计轨迹初筛评价函数,选取合格轨迹作为候选轨迹;最后,参考人工势场理论的思想,引入行车过程中风险场的概念,根据换道效率,换道风险值和横、纵向冲击度建立总损失函数评价候选轨迹以进行二次筛选,选取最佳轨迹并完成可视化。为检验算法的可行性,通过搭建双车道的道路环境,设计障碍车不同速度和加速度的多场景进行弯道换道的仿真验证。研究结果表明,本文所提算法能够满足换道的安全性和舒适性需求。同时,在正常换道场景下,乘员在换道过程的97.5%时间处于舒适状态,在紧急避障场景下也能达到平衡安全性与舒适性的目标。

Synoptic Analysis Clarifies Childhood Leukemia Risk from ELF Magnetic Field Exposure

In spite of 36 years epidemiologic research, there is still an ongoing controversy about a causal link between childhood leukemia (CL) and exposure to extremely low frequency (ELF) magnetic fields (MF). Public concern has been increased by the fact that ELF MF have been classified as possibly carcinogenic to humans (class 2B) while exposure limits still remain three orders of magnitudes above reported CL risk onset levels. In a new synoptic approach rather than few selected ORs, all reported epidemiological risk estimates (ORs) are analyzed, both pooled together as well as separated into sub-pools of different exposure metric as well as of high and low exposure levels. The results explain the worrying offset of ORs towards increased CL risk as well as the reported puzzling dose-response at low MF levels as an artifact caused by the small-number effect. The synoptic analysis clarifies that ORs critically depend on statistical power. With increasing statistical power ORs decrease and finally converge to and stay at zero risk. This is found consistently at the entire data pool as well as at all sub-pools related to investigated exposure parameters (wire code, distance to MF source, and magnetic field value). Former contradictory results can now be explained. The synoptic analysis provides convincing evidence that the risk of childhood leukemia is not increased by exposure to ELF magnetic fields. IARC’s classification of ELF MF needs revision.

面向车载相机采集图像的智能汽车测试场景关键性量化模型

车载相机图像是构建智能汽车测试场景库的主要数据来源,但其中关键测试场景发生概率低,大部分场景的测试价值小,若将其直接应用于智能汽车测试会浪费大量测试资源。本文提出一种面向车载相机采集图像的智能汽车测试场景关键性量化模型。首先,基于实车相机参数对实车采集的图像进行处理,输出对行车安全具有影响的参数;其次,基于风险场理论将参数整合,输出测试场景关键性量化结果;最后,对实车采集的图像进行测试场景关键性量化验证,结果表明本文模型可以精确输出测试场景关键性的具体数值,进而对比不同场景的测试价值,证明本文提出的模型可以有效筛选智能汽车关键测试场景。

高速公路隧道出口区域交通风险场识别研究

为分析车辆在高速公路隧道出口区域的行驶安全规律,定量识别风险水平,参考相关领域的场论研究,结合交通特征要素,提出交通风险场理论,从人-车-环境多角度考虑高速公路隧道出口区域的风险特征。首先通过驾驶员瞳孔变化差异,将隧道出口区域划分为隧道出口接近段、隧道出口段和隧道出口过渡段。其次参考环境风险场及场论等相关理论,将交通风险场根据不同因素的作用方式细化为点效应场、线效应场及面效应场,建立综合风险效应场模型。最后通过实地调查,获取云南省不同高速公路隧道出口区域的人、车、环境等相关交通信息数据,代入模型后得到高速公路隧道出口区域风险场。通过得到的交通风险场特征对照速度协调评价法得出的风险分布规律,验证交通风险场模型的可行性。结果表明:隧道出口接近段驾驶风险场强较大但影响范围小;隧道出口段的风险场强呈现先窄后宽的变化特征;出口过渡段前100 m路段风险水平最高,过渡段后100 m路段车速逐渐平稳,风险水平较低。通过交通风险场理论的应用可知,交通风险场强模型可以有效评估不同道路环境下交通风险分布,且较传统风险识别方式更加具有时空特征,可以准确地找到交通环境中的风险强点,针对性地进行调整,为今后的道路风险防控奠定基础。

基于行车风险场的快速路短交织区车辆交互风险识别

为更加准确和直观地识别快速路短交织区行驶车辆之间的交互风险,解决传统风险识别模型无法连续识别换道时车辆间交互风险的问题,本文利用无人机采集快速路短交织区内车辆轨迹数据,并利用Tracker进行读取,筛选跟驰车辆对和换道车辆对,在现有行车风险场理论的基础上,综合考虑车辆面积、车辆前进时前后方风险差异、转弯时左右方风险差异以及车辆之间横向距离,适应性改进现有行车风险场模型DRF(Driving Safety Field),利用遗传算法和波良可夫模型标定模型参数。对比改进后行车风险场模型、车头时距倒数(THWI)、碰撞时间倒数(TTCI)对车辆间跟驰交互风险与换道交互风险的识别情况,验证该模型的有效性。结果表明,本文模型较THWI和TTCI更符合驾驶员的驾驶心理,且感知风险变化先于驾驶员,对车辆换道交互风险的识别率较THWI提升52.45%,较TTCI提升83.66%,本模型在换道交互风险的识别性能上表现的更加优越。基于本文模型对短交织区区域内多车共同作用产生的风险进行可视化,可辅助交通管理部门确定需要精细化组织的关键区域,也可作为评价管理措施改善效果的可视化手段。

基于风险场的不同认知次任务下接管风险评估模型

为有效评估不同认知次任务下L3级自动驾驶车辆接管时的风险,开展了驾驶接管风险评估模型研究。设计了城市快速路紧急接管场景并开展不同认知次任务下的驾驶模拟试验。考虑轨迹场、势能场和行为场因素,构建了接管风险评估模型。采用接管风险指数法,验证了所建模型的有效性。结合实测数据,量化不同认知次任务和回避操作类型对接管风险场场强的影响。结果表明:被试者进行接管操作后1~9 s内模型接管风险指数分布情况的M-W检验和K-S检验结果均为p<0.05,说明模型可以有效评估车辆在接管过程中的接管风险。此外,模型接管风险指数的均方根误差均值(0.062)小于碰撞时间倒数的均方根误差均值(0.098),说明模型在表征风险的准确性方面要优于碰撞时间倒数。研究结果可为接管过程中的车辆运行风险评估和避撞设计提供借鉴和参考。

基于行车风险场的自动驾驶接管风险评估模型

为评估L3级自动驾驶的接管风险,降低接管过程中的事故率,设计城市快速路接管场景并开展驾驶模拟实验,以行车风险场理论为基础,采用动态和静态风险分布函数反映其他交通单元对接管风险的影响,引入车辆性能概率因子对自动驾驶接管过程中的事故发生概率进行表征,同时考虑接管反应时间的影响,构建自动驾驶接管风险评估模型,基于驾驶模拟实验获取接管反应时间数据和车辆轨迹数据对模型参数进行标定,并与碰撞时间倒数进行对比,验证模型的有效性。结果表明:驾驶员接管后1~9 s内模型计算所得的接管风险指数的变化趋势与碰撞时间倒数一致,但接管过程中风险指数的均方根误差均值(0.059)相较于碰撞时间倒数的均方根误差均值(0.093)下降了37%。构建的模型能够有效评估驾驶员的接管风险,且模型在表征风险的准确性方面优于碰撞时间倒数。

食品安全风险伤害与风险交流对消费者风险感知的综合影响——以跨境电商为例

探讨消费者食品安全风险感知形成机理并科学引导,对推动我国食品产业高质量发展具有重要作用。区别于以往单一维度的研究,从风险的客观存在与主观构建的二重性出发,以跨境电商为研究情境探讨食品安全风险场域(风险伤害与风险交流)对消费者风险感知的影响机制。实验结果表明:食品安全风险场域显著影响消费者风险感知,相较于风险伤害,风险交流对消费者风险感知的影响更为显著,且在女性群体和含低龄人口或高龄人口的家庭中更为显著。食品安全关注度在风险场域影响消费者风险感知的路径中发挥“遮掩效应”;平台情境在风险场域与食品安全关注度的因果关系间起负向调节效应。

Research on Safety Risk Assessment Method for Large Scale Field Operation Project

By applying man-machine-environment system engineering theory, safety risks on large scale field operation project have been evaluated in this article. The factors concerning with the man, machine and environment in system were proposed separately. The value for lowest indexs was determined by decision-making of expert group. The weights were calculated based on AHP, and then safety risk assessment in different layers was made. The results show that the assessment method is reasonable, and it is significant for large scale field operation project safety managerment.

新形势下地质勘查单位安全管理研究分析

安全管理对于新时期的矿产地质勘查单位越来越重要,简要分析当前地质勘查单位在安全管理中存在的短板,然后结合矿产地质勘查单位特点,从提升人员安全意识、落实安全生产责任制、健全安全生产管理制度、抓好安全教育培训、提升野外保障能力等方面详细阐述安全管理措施,最后对地质勘查单位关键环节领域进行重点研究分析,有助于地质勘查行业相关单位提升安全管理水平。

高含硫气田集输SCADA安全评估方法

油气能源基础设施安全越来越受到组织化攻击威胁,因此,对能源基础设施尤其是对高含硫气田集输SCADA系统安全状态识别就显得尤为必要。为了揭示高含硫气田集输SCADA系统安全评估中随机性和不完全性对安全状态评估结果的影响,提出了基于云模型改进白化权函数的灰云安全评估方法。首先,对评估结果进行等级划分,设计了组合权重优化模型;然后,按照专家评分细则确定出样本矩阵,利用云模型改进白化权函数,形成灰色评估权矩阵;最后,结合优化后的权重通过逐级评估得到系统最终的风险值并确定系统风险评估状态。以3个实际应用场景为例,验证了方法的有效性。研究结果表明,与层次分析法、变异系数法、线性加权和乘法加权法比较,组合优化赋权方法的离散度为0.456,线性加权和乘法加权的离散度为0.514和0.860,层次分析法和变异系数法的离散度为1.294和1.225,提出的组合优化赋权模型的离散度最小,表明此方法比其他方法更有效;将SCADA安全评估中风险指标信息不完全性与专家知识的不完全性和随机性结合起来,不仅能定性评估和预测整体SCADA系统的安全状态,而且实现二级指标风险量化;该模型能揭示各风险指标的脆弱程度,为下一步安全加固提供方向。本研究不仅有利于识别高含硫气田SCADA系统安全状态,而且为其他行业安全评估提供了参考。

基于时空风险的智能驾驶车辆避险决策规划

为完善复杂道路场景下智能驾驶车辆的碰撞风险评估方法,实时生成有效避险轨迹,本文提出了一种基于时空风险的智能驾驶车辆避险决策规划方法。首先,采用时空耦合的多域风险度量作为评估指标,监督智能驾驶车辆横纵向碰撞风险,同时实时监测行车风险指标变化,通过与典型避险场景风险数据库间的相关性分析,判断潜在碰撞风险大小,从而提前规避风险。然后,依据行车风险场对车辆目标状态进行不均匀采样,规避行车风险较高的驾驶区域,提高避险规划的安全性和实时性。试验结果表明,所提出的避险决策规划方法可安全有效地避开横纵向碰撞风险,并且根据风险指标的时域相关性分析可提前0.5s发现潜在碰撞风险,从而提前平稳规避风险,不均匀采样可将避险轨迹平均规划时间由0.13缩短到0.07s。

基于行车风险场的交通冲突风险预警方法

城市交叉路口是交通事故多发路段,对于智能网联汽车来说,在行驶过程中进行风险检测与碰撞预警,从而保障驾驶的安全性至关重要。本文针对有信号灯的城市交叉路口提出一种考虑信号灯约束的行车风险场模型,并基于此模型设计三级碰撞预警方法。首先针对城市交叉路口的潜在冲突风险点构建功能场景,并将信号灯的约束作用考虑进行车风险场模型。为了解决碰撞预警问题,提出以TTC为指标划分三级冲突区域,通过计算主车行驶过程中周围对应的场强值,并根据干扰车在主车周围势能场的位置来衡量主车所受碰撞风险。实验结果表明,所设计的模型能够准确对进入主车势能场范围的干扰车进行预警,预警成功率可达100%,误报率仅为3.4%,证明所提方法的可靠性和有效性。

无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究进展

为明晰无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究的局限性及发展方向,系统梳理了协作式交叉口碰撞预警(CICW)的研究进展。首先,分类梳理了现有交叉口行车冲突检测方法的优势与不足;其次,总结了不同预警级别、机制和模式的适用性;再次,归纳了CICW有效性及安全性评价指标,对比了仿真、实车以及虚实融合测试的技术特征;然后,分析了驾驶人不确定性与通信不可靠对CICW的影响及优化思路;最后,对CICW的发展方向进行了展望。结果表明:行车风险场模型是解决现有CICW冲突检测方法中综合交通风险、冲突严重程度表征问题的可行方案,但仍需进一步研究适当的环境参数、风险指标及阈值的设定;CICW应用场景下的驾驶人驾驶特征的建模、预测和在线识别,以及CICW预警模式的自适应构建是设计可靠有效CICW应用的可行解决思路;实现对CICW的全方面客观评估,有赖于研究搭建综合评价机制及大规模试验平台;车联网通信不可靠严重影响CICW的有效性,需要进一步研究信道拥塞控制机制与基于通信故障/失效预测的CICW容错机制。

面向无人驾驶车辆的行车安全场模型构建方法

针对全面系统评价无人驾驶车辆行车安全方法欠缺的问题,提出一种改进的无人驾驶车辆行车安全场模型。考虑无人驾驶车辆复杂道路因素,人工智能(AI)系统感知、决策、控制3大模块的特性对无人驾驶车辆行车安全的影响,基于胡克定律,建立动态势能场及安全行为场相结合的无人驾驶车辆行车安全场数学模型,以此表征道路上静止物体、运动物体与AI系统自身等因素造成的行车风险。结合典型行驶场景的行车安全分析验证所提模型的正确性和可用性。

动载扰动诱发巷道冲击的风险性分析

巷道冲击地压发生机理与风险性评估问题,对不同区域应力场中的巷道围岩分区能量释放规律进行分析,考虑动载事件扰动,建立了始态应力场、动载事件产生的瞬态应力场与巷道围岩破坏之间的力学联系,提出了动载事件扰动下的终态巷道围岩塑性区边界计算方程,阐述了动载事件与始态应力场共同作用诱发冲击地压的机理,并对不同因素变化下的巷道冲击风险性进行了分析,以震动事件发生角为指标对动载事件发生的不同区域进行了风险强度的划分。研究结果表明:区域应力场不均匀程度的增大使得巷道围岩系统在扰动平衡后的能量释放量增大,且能量释放的主要区域为区域应力场的最大围压方向;巷道冲击地压是巷道围岩受始态应力场与动载事件的瞬态应力场2者共同作用的结果,动载事件的影响会使得巷道围岩系统的终态应力场产生偏转,而围岩协调所释放的能量是冲击产生的主要原因;当始态应力场处于蝶形风险区时,受动载事件影响后的巷道冲击风险性更大,且动载事件的有效释放能量的增大、震源距离的减小与横波能量占比的增大会使得巷道冲击风险性随之增大;震动事件发生角影响着巷道冲击风险性,当动载事件发生在强风险区与次强风险区时,微小的动载事件也极易诱发冲击地压,巷道冲击风险性较高;当动载事件发生在弱风险区时,较大的动载事件也不易引起冲击地压,巷道的冲击风险性较低。

面向复杂场景的智能车辆局部路径规划算法

针对复杂道路环境的实时规划问题,提出一种新的智能车辆局部路径规划算法。首先,利用Frenet坐标系将车辆运动解耦为独立的横向和纵向运动。其次,根据车辆的初始配置和目标配置,借助多项式法求得车辆的路径集合。进行路径可行性检查得到候选路径集,并将行车风险场(DRF)理论和最小化加速度变化率引入到路径规划中,使规划出的路径更符合驾驶人的主观感受。最后,构建损失函数,选择损失函数最小的路径作为最优路径。结果表明,该方法能够在复杂场景下给出更合理的行车方案。