高密度立交出入口车辆纵向运行特性

为明确车辆在高密度互通立交主线入口、出口以及连接段的纵向运行速度特征,在重庆市选取了5座立交为研究对象,开展了47名驾驶员的小客车实车驾驶试验。通过speedbox和mobileye等实验仪器采集的数据,包括车辆运行速度、纵向加速度等,对数据进行处理并按入口、出口及连接段分类提取数据,绘制出对应的速度曲线图,以明确车辆在高密度互通立交出入口以及连接段的纵向运行特性。分析结果表明:入口处速度趋势有两类,平行式入口是上升-平稳,直接式入口是持续上升,平行式入口速度均值高于直接式,平行式入口速度标准差小于直接式;不同类型入口对驾驶人的加速操作选择具有一定影响;平行式入口在纵向加速度均值上较直接式入口低;出口处速度分布整体呈平稳下降趋势,平行式的运行速度均值低于直接式,但速度标准差却更高;出口速度变化特征点受驾驶人在主线出口减速偏好性影响;平行式出口减速度最大值与均值均大于直接式;相邻立交净距较短时,连接段的速度变化较为平缓,并且不同驾驶人的速度幅值比较接近;而常规净距的相邻立交,连接段的速度波动性大且离散。研究成果为高密度互通立交出入口及连接段的安全性评价以及安全改善提供了理论支撑以及基础数据支撑。

考虑驾驶风格的高密度立交群出入口车辆驾驶风险研究

为分析不同驾驶风格驾驶人车辆的驾驶风险,在重庆内环快速路开展了高密度立交群实车驾驶试验,使用车载仪器采集车辆行驶轨迹、速度等运行参数,通过因子分析和聚类分析等方法,提取车辆速度、加速度和横向位移等参数,以此为依据将驾驶风格分为3个类型,即保守型、常规型和冒险型。通过车辆驶离和汇入主线过程中的轨迹偏移,分析了不同驾驶风格的行车轨迹特征,结果表明:冒险型驾驶人的轨迹偏移高于其余2种驾驶风格的驾驶人,且轨迹偏移的分布较为分散;在驶离/汇入主线时,冒险型驾驶人所需要的换道时间更短、换道起始位置更靠前、换道频次也多于另外2种驾驶风格;以速度波动和加速度波动作为驾驶风险评价指标,两者大小均是冒险型>常规型>保守型;利用熵权法确定指标权重并得到驾驶风险率,将其按照不同驾驶风格分类,结果表明:在主线出口位置,呈现明显的分布特征,即冒险型>常规型>保守型,而在主线入口位置,冒险型与常规型的驾驶风险率大小相差无异,但冒险型驾驶人分布更加离散。分析不同驾驶风格驾驶人的驾驶风险率,有助于提高驾驶人的行驶安全性。

蜂窝车联网与先进驾驶辅助系统融合应用研究

智能化与网联化融合实现自动驾驶已形成产业共识,但国内外关于智能化与网联化融合应用的研究尚处于探索阶段,因此有必要调研国内外蜂窝车联网(Cellular Vehicle to Everything, C-V2X)与先进驾驶辅助系统(Advanced Driver-Assistance System, ADAS)融合应用的研究现状,总结融合应用的研究方法,分析融合C-V2X技术的增益和典型融合应用场景,以从融合安全、功能性能要求两个角度进行标准化探究。

港口自动驾驶推广研究

本文围绕港口自动驾驶,特指L3及L4高级别自动驾驶在港口的技术形态及推广现状,研究分析了行业规模、国内外各大港口典型的应用技术类型、当前主要产品形态、推广应用情况,并对未来港口运输自动驾驶的发展态势进行了展望。

基于自然驾驶数据的高密度立交出入口车辆轨迹特征研究

互通式立体交叉是道路交通网络重要的节点,而随着相邻立交之间的间距不断缩小,逐渐形成了高密度立交群,容易造成交通拥堵,加大驾驶负荷和事故风险。为明确在高密度立交群出入口区段的运行风险和安全隐患,在重庆内环路选取了1簇高密度立交群作为研究对象,开展了实车驾驶实验。使用车载仪器采集自然驾驶状态下车辆轨迹数据,包含速度、实时行驶位置以及车辆中心与两侧车道线之间的横向距离;基于对实测数据的深度分析,明确立交出入口的车辆轨迹形态以及车道选择行为特征和驾驶人性别对轨迹形态的影响关系,挖掘车辆驶离(汇入)主线过程中的换道行为特征和驾驶风险影响因素。结果表明:(1)出入口类型对车道选择和轨迹形态有明显影响,相比于平行式出口,直接式出口的轨迹更顺畅,换道次数更少;(2)驾驶人在净距较近的2座立交驶入驶出时,进入主线路段更倾向选择辅助车道或者最外侧车道行驶,以减少换道次数;(3)出入口附近的主线车道数变化会影响驾驶人的车道选择行为;(4)驶离主线时,平行式出口的换道持续时间要高于直接式出口,而入口类型对于换道时间没有显著影响,78%驾驶人的换道时间为5~10 s;(5)出口区段的运行风险高于入口区段,可在出口区段最右车道左侧设置白色实线禁止跨越同向车道线,长度范围以渐变段起点向前50 m一直覆盖至分流点处。

基于路侧感知的可变车道与车路协同系统组网研究

基于路侧感知的可变车道智能网联车路协同系统是将可变车道控制系统与智能网联车路协同系统深度融合组网,其原理是在路口部署路侧感知设备来检测目标路段车流量,在其上游路口部署可变车道交通控制系统,感知设备通过识别当前道路排队长度和平均车速综合判断当前该段道路是否拥堵,然后通过车路协同系统控制上游可变车道电子标牌允许行驶方向,从而控制目标道路的驶入车流量,达到缓解该路段的交通压力的目的。同时,在车路协同C-V2X(Cellular-Vehicle to Everything 蜂窝车联网)方面,根据可变车道控制的变化规律,制作多个对应的V2X MAP导入云控平台或RSU,然后系统各单元根据相关指令设置联动下发机制,保证车路协同系统信息(MAP、SPAT)和可变车道控制系统信息(电子标牌变更指令、信号机灯组变更指令)同步对应下发,保证车路协同系统V2I红绿灯场景实现及消息的准确性和稳定性。

上市公司研发投入信息披露规范性的多案例分析

科技创新是推动经济高质量发展的动力,是企业竞争优势的来源,研发投入信息披露是利益相关者了解企业研发活动和未来潜力的主要途径。目前我国企业研发支出的会计核算方法已经相当完善,但在研发投入信息披露的规范方面还亟待加强。本文在梳理我国研发投入信息披露相关规定的基础上,以航天信息、东华软件和格力电器三家上市公司为例,从定量信息披露和定性信息披露两个方面分析当前我国企业研发投入信息披露的现状、不足及存在差异的原因,从政策、行业、企业方面提出进一步规范企业研发投入信息披露的建议,为企业利益相关者清晰了解企业研发投入真实情况提供帮助。同时引导企业恪守诚信,自觉规范研发投入信息披露,增强社会责任感。

考虑网联汽车信息安全的交通流短时预测方法

针对智能网联汽车因网络攻击或干扰造成的信息安全及数据缺失问题,提出一种基于数据补全的交通流状态短时预测方法。首先,基于边缘计算任务卸载模型,对智能网联汽车V2X通信过程的异常数据动态辨识;其次,提出一种具有数据补全机制的图嵌入长短期神经网络模型,实现网联汽车缺失数据补全;再次,通过补全后的完整数据集构建神经网络模型,完成短时交通流状态预测;最后,选取北京市典型路段进行实验验证。结果表明,该模型应用后交通流状态短时预测效果显著提高,与其他方法相比预测误差最大降低87.4%,预测效果与实际交通流状态相比准确率达到95%,为智能网联环境下车辆信息安全与交通资源动态优化提供理论支持和技术方案。

NR-V2X直通链路定位技术标准研究

NR SL定位作为C-V2X无线定位技术中的一种,已在3GPP Release 18中开展相关技术研究和标准制定。NR SL定位继承了低时延高可靠的直通通信特性,并不受蜂窝网络以及全球导航卫星系统覆盖的限制,因此该技术能够支持车联网低时延、高可靠、高精度和多场景的定位需求。梳理了NR SL定位技术在3GPP的标准化进展,介绍了NR-V2X定位场景和相关需求;对SL定位的关键技术内容进行分析总结,如定位方法、物理层结构设计、定位信令流程以及资源分配等;最后总结了SL定位技术现阶段存在的问题以及面临的挑战,并展望未来相关技术的发展方向。