混合交通流下的高速公路作业区最佳预警距离

为缓解高速公路作业区因车道数量变少或路障设置而引起的交通运行效率急剧下降问题,降低车辆在高速公路作业区因频繁换道或加减速而带来的交通事故发生风险,以江苏省五峰山北向南四车道过江通道为研究环境,针对高速公路典型作业区开展了相关研究,构建了高速公路作业区效率、安全、油耗综合指标体系。基于Vissim仿真软件,考虑不同的流量、装配率和预警距离条件,构建了道路场景和预警模型。利用贝叶斯神经网络进行预测,研究了高速公路作业区不同条件下车辆的最佳预警距离。结果表明:该方法对高速公路作业区综合、安全、能耗指标的预测平均相对误差为0.4%,0.4%,0.2%;通过对综合效率、安全和能耗指标的最佳预警距离分析得出,更高的装配率下3项指标结果更优,最佳预警距离更短;在自由流下,最佳预警距离为300~800 m,且最佳预警距离随着流量的增大而增加;在饱和交通流下,最佳预警距离为800~1200 m,但此时流量的增加对预警距离的影响并不大;在流量过饱和后,最佳预警距离为1200~1800 m,且随着流量增大而继续增大。研究结果可以为高速公路作业区车辆的安全驾驶和交通管理部门发布道路预警提供一定参考,同时也提供了一种高速公路作业区车辆预警最佳距离的预测方法。

高速公路传感监测网络布设方法研究综述

为支持不同目标导向的高速公路传感监测网络布设理论及方法决策,通过对国内外大量相关文献的分析,从精度导向型、成本导向型、可靠性导向型三方面全面综述了目前传感监测网络布设的理论方法与研究进展.以此为基础,首先对常用布设方法的模型构架、算法特点、适用场景等进行了系统性梳理.然后,针对现阶段传感监测网络布设理论研究与工程实践之间的差距,以及我国全面推进智慧高速建设管理的新需求,探讨了高速公路传感监测网络布设方法研究的未来发展方向.结果表明:将交通波理论、规划模型等传统方法与神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)、多目标动态部署模型等方法相结合,可以在路段、路网2个层面上有效提升主要交通流参数的感知精度;若侧重考虑成本因素,则利用蜂群、蚁群等生物启发式算法引入成本约束参数,或以集约化成本作为优化目标,反映布设方案制定过程中的成本控制环节;在提升监测网络可靠性方面,方法多样,但大致可以归结为考虑传感器故障概率以及面向全局的可靠性优化2种思路.经过多年发展,高速公路传感监测网络布设相关研究已经可以支撑工程实践中的多数场景,但仍存在模型假设强、数据要求高、针对性不足三方面问题,考虑我国未来智慧高速建设与管理的新需求,结合深度学习算法、实现动态参数标定、优化布设方法的泛用性将成为未来研究的热点方向.

基于数据深度增强的路面病害智能检测方法研究及比较

针对路面病害人工检测方法的耗时问题和路面病害自动检测方法的检测精度问题(由于样本数据集不均衡导致),采用一种数据深度增强方法,对车载智能手机拍摄的高清路面图片数据集进行增强处理,并测试评估该数据增强方法对2种不同类型目标检测算法的提升效果.首先,鉴于实验条件及采集环境的限制,作者采用一种WGAN-GP与泊松迁移算法相融合的数据深度增强方法,通过生成不同遮挡物、不同光线条件下的道路坑槽图片,补充并均衡训练样本数据;然后,引入Faster R-CNN和基于Yolo算法的多种目标检测算法变体(Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x),通过实验比对应用数据深度增强方法后各种目标检测算法的识别精度和效率.在日本公开道路检测数据集上的实验结果显示,使用数据深度增强方法后,5种检测算法的P指标、R指标及F1指标平均提升度分别为2.8%、4.0%及3.6%;5种检测算法中,Yolov5l取得最高的F1数值,达到60.9%,若条件适宜,如在背景光线适中的测试集上,Yolov5l算法的F1数值可以达到68.7%,取得较好的效果.

低排放导向的交叉口速度引导策略研究

根据车辆的时空轨迹以及对应交叉口信号相位的参数信息制定速度引导策略可以令驾驶员更顺利地通过交叉口。为了探究引导策略对排放与能耗的具体影响,以大连市长江路和联合路交叉口为例,利用微观交通仿真软件VISSIM与微观排放模型MOVES的集成系统对不同流量与引导控制下的交通排放进行仿真估计。比较绿波速度引导后的四种驾驶行为,结果表明,加速通过交叉口会产生更高的车均能耗与排放。为了限制速度引导策略可能带来的更高排放,对加速过程中的期望速度采用模糊控制,提出一种低排放导向的速度引导策略。分析结果表明,在中低流量下基于模糊控制的速度引导策略能够在不影响通行效率的前提下有效地减少污染物的排放,且与绿波速度引导策略相比,减排效果提升了3%~5%,从而论证了低排放导向的速度引导策略在节能减排方面具有积极效果。

车路协同环境下道路无信号交叉口防碰撞系统警示效果

为了验证车路协同环境下道路交叉口防碰撞系统(CCPS)的实际警示效果,尤其是深入理解其对驾驶人心理和习惯的影响,日本爱知县丰田市开展了大规模实车试验,检验经过无信号交叉口从支路左/右转弯进入主干道的车辆获取CCPS信息后的冲突风险变化情况。应用统计模型分析了驾驶人社会属性、交通环境、CCPS信息提示模式(包括不提供信息、同时提供早期预警信息和晚期警报、仅在紧急情况时提供警报3种模式)等因素对驾驶人实际选择规避碰撞时间的影响,进一步研究8种类型驾驶风格对CCPS警示效果的影响,比较了高龄/非高龄群体的差异。应用PraisWinsten面板校正标准误差的一阶自回归模型有效解决了驾驶人多次试验观测的序列相关问题,较好地解析了不同驾驶风格对规避碰撞时间的影响。结果表明:除了自信熟练型驾驶人和争分夺秒型驾驶人外,该系统对其他6种类型驾驶人都具有显著影响,不同的警示方式对高龄/非高龄驾驶人的警示效果具有显著差异;现有CCPS预警设置有可能增加有条不紊型高龄驾驶人、粗心烦躁型高龄驾驶人和身份体现型非高龄驾驶人的转弯风险;通过开展面向个人驾驶习惯的CCPS系统设计,有望改进CCPS的适应性和可靠性。