出口车道数不足对信号交叉口交通安全的影响

文中利用多元有序Logistic回归模型得到影响交叉口交通安全的关键因素,并通过边际效应量化分析各因素对安全等级的影响程度.结果表明:对于进口道有3条直行车道对应2条出口车道的交叉口,进出口道间距的影响最为显著,每增加1 m的间距,交叉口处于低风险等级的概率会提高14.9%,但间距不宜大于45 m.此外,对于进口道有2条直行车道对应1条出口车道的交叉口,车辆的通行状况不稳定,出口道宽度的影响最为显著.

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。

基于线性诱导的高速公路隧道边墙效应调控方法研究

文中提出线性诱导理念,基于E-prime平台开展室内仿真模拟试验,并以30名被试者的反应时间和眼动数据作为评价指标衡量调控方法的有效性.结果表明:线性诱导方案能有效改善高速公路隧道边墙效应,降低驾驶人的反应时间,缓解驾驶人的紧张程度;采用点状设施方案或线性诱导方案的点状设施+短线条设施时,亮灯率对驾驶人反应时间有显著影响;采用点状设施+短线条设施+长线条设施或点状设施+短线条设施+长线条设施+环状设施的方案时,亮灯率对驾驶人反应时间没有显著影响,且方案为后者时,驾驶人反应时间的变异系数小,瞳孔面积变化率更稳定.

高速公路隧道光环境优化方法研究框架

为保障高速公路隧道行车安全,文中总结隧道光环境典型问题,从设置依据、布设方式、经济适用等角度梳理灯具照明、视线诱导的应用与国内外研究现状,得出视线诱导具有低成本改善交通安全的特点,并研判视线诱导方法的发展趋势,介绍线性诱导的概念及作用原理,提出了基于线性诱导的高速公路隧道光环境优化方法研究框架。研究成果可改善高速公路隧道低照度环境、诱导设施设置混乱、应急诱导效果差等问题,提升隧道行驶时的距离感、速度感和方向感,满足驾驶人通行需求及应急逃生需求。

基于心理旋转效应的小半径公路长隧道视觉环境优化研究框架

小半径公路长隧道内部为典型弱视觉参照环境,极易诱发驾驶人心理旋转效应,难以准确辨识隧道线形、隧道轮廓和交通信息,驾驶绩效降低,行车风险增大。为缓解驾驶人心理旋转效应,提升小半径公路长隧道交通安全水平,从其视觉环境典型行车安全问题出发,提出基于心理旋转效应的小半径公路长隧道视觉环境优化研究框架。结果表明:小半径公路长隧道视觉参照系具有诱导信息过渡剧烈、违背驾驶期望和冗余性欠缺等特点,突出表现为视线诱导信息不连续、局部视觉参照信息与整体视觉环境信息不一致、轮廓诱导信息与线形诱导信息协同作用差等方面。根据空间路权、驾驶人因和驾驶任务等评价要素,结合视知觉恒常性、整体优先性、多层次诱导等理论,提出构建恒常稳定、连续一致、信息冗余的视觉参照系的优化思路。总结提出通过布设多频率、多尺度、多形状的视线诱导设施,利用局部视觉参照元素构建与整体行车环境信息相连续一致的参照线索,加强轮廓诱导与线形诱导,借助高位、中位与低位诱导信息的协同作用构建信息冗余的多层次视觉参照系,有效缓解心理旋转效应带来的负面影响,达到行车安全、舒适、低成本、可持续的优化目标。该研究可为小半径公路长隧道、小半径光学长隧道的交通安全提升提供理论依据。

高速公路隧道入口弹性交通柱对交通安全影响试验研究

为了探究弹性交通柱对高速公路隧道入口区域交通安全改善效果,分别搭建高度为100 cm、90 cm、75 cm的荧光膜弹性交通柱与无弹性交通柱4种场景,通过驾驶模拟平台开展试验并获取驾驶数据。基于高速公路隧道入口处的驾驶员人因特征,分析有无弹性交通柱以及不同弹性交通柱方案对驾驶人车道保持、车速控制的影响。研究表明:荧光膜弹性交通柱使车辆轨迹横向偏移较小且稳定,相较于无弹性交通柱场景,100 cm、90 cm、75 cm高的弹性交通柱方案下驾驶人车道保持能力分别提升44.93%、36.38%、14.62%;设置弹性交通柱能够有效提高驾驶人对车速的控制能力,在接近段警示驾驶人提前减速,车速接近85%最高限速且平稳,相较于无弹性交通柱场景,100 cm、90 cm、75 cm高的弹性交通柱方案下驾驶人对车速的控制能力分别提升38.38%、30.40%、13.36%;弹性交通柱能提升隧道入口区域视线诱导的连续性、一致性、对称性,弹性交通柱高度与改善效果呈正相关,90 cm、100 cm高的弹性交通柱对于交通安全提升有着良好效果。

城市道路网联混驾车辆分阶段动态轨迹控制方法

随着城市的进步和不断发展,智能驾驶车辆逐渐代替路段中的部分人工驾驶车辆,但在未来较长时间内人工驾驶车辆并不会被完全取代,此时出现网联车与人工驾驶车辆的混驾环境,即目前以及未来时间内我们面临的驾驶环境。网联车与人工驾驶车辆驾驶行为在路段内相互干扰,造成混合车流行驶效率低下。为减弱2种车辆间的相互作用,提出一种分离混驾环境下网联车和人工驾驶车辆的分阶段动态车道引导算法(dynamic lane guidance algorithm for separating CAVs and HDVs in mixed traffic environment,SCHME)。通过该算法分离在交叉口上游路段的混合流车辆集合,调整智能驾驶车辆的行驶路线并进行实时动态更新,在满足运动学约束收敛的条件下,人工驾驶车辆根据网联车的动态路线进行相应调整,实现在每辆车广义安全损失成本最小的情况下提高路段内混驾环境下车辆运行效率。通过MATLAB模拟车辆在进入交叉口前的车辆运行状态,结果表明,SCHME算法可在广义安全损失成本最小的情况下提高路段内平均车辆通行效率(17.29%),同时当车辆优化数组越大,车辆集合距离交叉口越远时,智能驾驶车辆渗透率越低,每辆车的道路广义安全损失成本越低。

地下矿道无人车可行驶区域检测算法

地下矿道可行驶区域检测是地下矿山自动驾驶系统的关键感知技术,然而地下矿道光照强度低、工况复杂的特点给该任务带来极大挑战。鉴于此,本文提出一种地下矿道可行驶区域检测算法。首先,为解决地下矿道细节退化导致图像特征难以提取的问题,提出一种双分支特征提取骨干网络;然后,针对地下矿道可行驶区域检测不完整问题,提出一种自适应多尺度空间空洞池化金字塔特征增强模块;最后,为解决地下矿道边界提取不准确的问题,设计一种双分支通道注意力机制融合模块。在自制矿道可行驶区域数据集上进行实验,相较于Deeplabv3+、UNet、DDRNet-23、PIDNet,本文算法取得最佳效果,在MIoU分数上分别提升2.07、2.39、1.87、1.92个百分点,在mAcc分数上分别提升1.78、2.45、1.84、1.86。本文算法已成功应用于地下无人驾驶矿车,验证了其在真实矿道场景下的有效性。

高速公路隧道入口区域轨迹突变现象分析与调节方法

行车轨迹在高速公路隧道入口区域会发生突变。为分析这个现象产生的原因,并定量评价不同视线诱导方案的调节作用,构建了4个仿真场景。场景1为对照组,参照JTG D70/2—2014《公路隧道设计规范第二册交通工程与附属设施》设置,其他场景在场景1的基础上增设视线诱导方案。具体而言:场景2增设低位方案(弹性交通柱+防撞桶);场景3增设高位方案(反光环+警示型线形诱导标);场景4增设组合式方案(低位+高位)。通过模拟驾驶平台获得行驶距离、方向盘角度、横向偏移等数据,并根据轨迹突变现象的发生、演变和消退,构建评价指标体系。研究结果表明:视觉参照系突变会导致行车轨迹突变,连续一致的视线诱导方案可以调节这一现象。具体而言,与对照组相比,低位方案的突出效果是使洞门前的方向盘转角(SWAav)减少了82%,有助于减缓驾驶人对洞门的规避动作;高位方案的突出效果是使渐变系数(G)提高了3.7倍,短暂稳定段的期望横向偏移(O1)减少了31%,以及O1与稳定段期望横向偏移(O2)的差值(O1-O2)减少了75%,从而提高了轨迹的渐变性,减弱了对隧道侧壁的规避,并提升了对隧道内环境的适应性;组合式方案结合了低位和高位方案的优点,使G提高了4.4倍,SWAav减少了83%,O1减少了41%,O1-O2减少了98%,在提高轨迹变化段的渐变性,减弱对洞门的规避动作、对隧道侧壁的规避效应以及提高对隧道内环境适应性方面均表现最佳。因此,建议在高速公路隧道入口区域增设组合式方案,特殊情况可仅增设高位方案。

出口车道数不足对信控交叉口直行车流通行效率的影响

文中以武汉市19个出口车道数不足的信控交叉口实测数据为基础,分析直行车流通行状况及影响因素,建立了基于有序多分类Logistic回归的通行效率分析模型.结果表明:绿灯启亮后消散流率达到顶峰后存在一定的下降趋势且具有波动性;交叉口宽度对直行车流的交通流率有显著影响,若四变三交叉口宽度小于44 m,或三变二交叉口宽度小于45 m,或二变一交叉口宽度小于48 m,其通行效率低于将进口直行车道减少1条的情形;汇入的右转车辆对直行车流通行的影响大于同向的右转车辆的影响.

公路交通基础设施绿色化水平评价指标权重计算方法

随着中国“双碳”战略的实施和推进,交通系统的绿色化水平得到了空前的关注。公路交通基础设施作为道路交通系统的重要组成部分,其绿色化水平的评价目前缺乏应有的关注。研究了1种融合因子分析法和最优最劣测度法的公路交通基础设施绿色化评价指标权重计算方法。该方法考虑了评价指标与评价对象之间的关联度,避免了因人为因素导致的指标遴选过程中的主观性和不合理性。结合现有文献选取了11个评价指标,并面向行业、学界和政府工作人员发放调查问卷收集专家意见数据。基于专家评分数据并结合因子分析法分析了11个评价指标和公路交通绿色化水平的内在关系,发现可靠性指标和重要性指标与公路交通基础设施绿色化水平的相关性较弱,而剩余指标可以构建“指标关联度”单一因子。结合“指标关联度”因子和最优最劣选择数据,融合因子分析法和最优最劣测度法提出了改进的评价指标权重计算方法,并与传统的最优最劣测度法进行比较验证了改进方法的有效性。基于改进方法计算了11个评价指标的权重,并将权重(按因子得分的95%分位计算)位于前75%的指标确定为公路交通基础设施绿色化水平最终的评价指标:能源自洽(1.000)、清洁能源(0.702)、垃圾处理(0.651)、空气污染(0.589)、智慧化(0.332)、材料利用(0.324)、绿化(0.303)、土地利用(0.277)。本文方法提高了公路交通基础设施绿色化水平评价指标遴选和权重计算的准确性,有助于后续构建公路交通基础设施绿色化水平评价体系。

端到端自动驾驶的研究进展及挑战

端到端自动驾驶方法无需人工预先定义规则和模块间显式接口,直接从原始传感器数据映射出轨迹点或控制信号,消除了传统模块化方法中的信息丢失、级联误差等固有缺陷,突破了规则驱动下的系统性能瓶颈。近年来,基于自监督学习的生成式人工智能展现出强大的“智能涌现”能力,显著推动了端到端方法的发展。然而,现有综述未能系统总结端到端自动驾驶的进展。为此,全面梳理了端到端自动驾驶研究进展、技术挑战和发展趋势。首先,归纳了端到端模型的输入和输出模态,并基于端到端自动驾驶的发展历程,对传统端到端方法、模块化端到端方法、生成式端到端方法的基本概念、研究现状、技术挑战进行了概述和对比分析;然后,总结了端到端模型的评估方法及其训练数据集;再则,探讨了当前端到端自动驾驶技术在泛化性、可解释性、因果性、安全性、舒适性等方面所面临的挑战;最后,展望了端到端自动驾驶的发展趋势,指出了场景数据生成为端到端模型训练提供支撑,知识驱动有助于提升模型的泛化能力,自监督学习有效提升模型的训练效率,个性化驾驶优化驾乘体验,世界模型则成为端到端自动驾驶进一步发展的关键方向。研究结果可为完善端到端自动驾驶的理论体系和提升系统性能提供重要的参考。

电动汽车电池温度一致性与驾驶行为关联特性研究

为实现融合车辆运行状态的电池温度不一致性的精准评估诊断,设计并开展电动汽车自然驾驶试验,利用长周期、精细化的车辆运行数据,从微观运行片段的角度探究了电池温度一致性与驾驶行为的关联特性。通过驾驶人踩/松踏板的驾驶行为将车辆运行过程划分为A、B、C、D四类微观片段。分别针对4类片段,通过计算最大信息系数(Maximum Information Coefficient, MIC)得到了各驾驶行为参数与探针温度变异系数(Variation Coefficient of Probe Temperature, VCPT)的相关性,利用随机森林模型分析了驾驶行为参数对VCPT的重要性及影响机理,利用数据分组统计计算了驾驶行为参数对VCPT的量化影响效应。研究结果表明:驾驶行为参数与电池温度一致性具有弱相关性,且其对电池温度一致性的影响是非线性且非单调的;总体上车速类参数与电池温度一致性的相关性强于加速度和踏板类参数;对VCPT回归预测最重要的4项驾驶行为参数中,4类片段下均包含最大车速,B、C、D三类片段下均包含最大负向加速度;相比于高车速和高车速波动,高减速度驾驶行为引起的温度不一致性增幅是最显著的,4类片段下VCPT促进效应最显著的驾驶行为参数分别是最大负向加速度、平均负向加速度、最大负向加速度、车速标准差,其参数值85%分位点以上对应的VCPT均值比15%分位点以下的分别大9.44%、20.36%、13.05%、16.37%。研究结果可以支撑基于驾驶场景自适应阈值的电池温度不一致性评估诊断方法的提出,进而提高电动汽车电池安全预警准确率。

城市隧道入口遮阳棚对驾驶人视觉负荷影响试验研究

为研究隧道入口处驾驶人的视觉负荷特性及遮阳棚对驾驶人视觉负荷的影响,选取翔安隧道(有遮阳棚)及胶州湾隧道(无遮阳棚)开展实车试验,采集驾驶人瞳孔面积、注视持续时间、扫视幅度和眨眼频率作为研究参数进行对比分析,同时建立基于因子分析的隧道入口处驾驶人视觉负荷强度评价模型,确定两座隧道入口处驾驶人的视觉负荷程度。研究结果表明:与未设置遮阳棚的隧道相比,设置遮阳棚的隧道驾驶人的瞳孔面积、瞳孔面积变化率均值、注视持续时间和扫视幅度的均值都较小;驾驶人在驶入隧道过程中,瞳孔面积呈逐渐上升的趋势,无遮阳棚隧道驾驶人眨眼频率增加值波动较大,而有遮阳棚隧道驾驶人眨眼频率增加值变化较为平滑;设置遮阳棚可使驾驶人视觉负荷值降低51.85%,对改善隧道入口区域(包括遮阳棚临近段、遮阳棚段、隧道入口段)驾驶人的视觉负荷具有积极意义。

基于双模态信息的出租车需求预测

现有需求预测方法对路段相关性挖掘能力不足,导致空间特征提取不充分。针对此问题,利用路段的邻接关系和需求时序形状相似关系两种模态信息分别构建路段静态拓扑图和序列形状相似图,表征更深层的路段空间关系。其次,基于图注意力网络(Graph Attention Network, GAT)与门控递归单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建时空多图注意力网络(Spatiotemporal Multi-graph Attention Network, ST-MGAT),以使用两个图挖掘数据的时空特征。实验表明,ST-MGAT的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.758 1、0.641 2和6.976 3%,均优于对比模型。此外,该方法在短时预测方面表现更佳。

考虑智能化设施与新能源汽车的高速公路发展水平与自洽能源系统适配性评估与优化方法

高速公路用能需求与能源供给的不适配,会造成了交通系统运行效率低、不稳定,以及可再生能源自然禀赋难消纳等问题。为此,考虑智能化设施与新能源汽车普及的影响,分析高速公路发展水平与自洽能源系统的相互影响关系,构建高速公路自洽能源系统动态演化的系统动力学(system dynamics,SD)模型,并筛选出节能增效、负荷匹配、高效通行、灵活调度、自然禀赋匹配5个方面的15个定量指标,构建高速公路发展水平与自洽能源系统的适配性评估指标体系;根据SD模型的评价指标影响因素分析提出了熵值法的改进策略,并对指标权重赋权方法的兼容性与区分性进行验证,检验了该赋权方法和改进策略的有效性。然后基于层次分析法以及TOPSIS的综合评估方法计算适配性评估指标权重,并以适配性评估模型为目标函数,自洽率、负荷匹配与基础设施稳定运行为约束条件,提出了基础设施能耗优化模型;最后基于SD模型模拟的高速公路交能融合场景开展案例分析,对高速公路发展水平与自洽能源系统适配性评估方法以及优化模型进行验证。研究结果表明:该方法可以针对考虑智能化设施与新能源汽车的高速公路发展水平与自洽能源系统的适配性情况进行推演与评价,与实际情况相符。通过对关键指标的优化,将供电裕度提高了34%,充电桩利用效率上升了49.2%,自洽率增长了64%,适配性综合得分提升了75%。

基于自然间断点法的城市公交运行状况评价

为克服城市异质性对公交运行状况评价结果稳定性的影响,采用自然间断点法对公交行程速度顺序统计量进行聚类,获取状态临界速度;以方差拟合优度及其增量为判据,确定状态最佳分类数;以临界速度绝对值、百分位数、与理想运送速度比值作为状态分类参数,评价其稳定性。结果发现:公交运行状态分为4类最佳,对应拥堵、缓行、畅行与自由流状态,存在拥堵速度、畅行速度与理想运送速度3个临界速度;临界速度与理想运送速度比值具有良好稳定性;拥堵速度、畅行速度与理想运送速度比值分别稳定在1/3、2/3附近。以行程速度与理想运送速度比值R_(BF)作为评价参数,当0≤R_(BF)<1/3时,公交系统处于拥堵状态;当1/3≤R_(BF)<2/3时,处于缓行状态;当2/3≤R_(BF)时,处于畅通状态。

基于自然驾驶轨迹数据的城市快速路小型车辆换道特性分析

跟驰和换道是交通流理论重要的研究方向,换道行为涉及因素较跟驰行为更为复杂。当前基于国外公开轨迹数据集的换道特性分析很难涵盖符合中国驾驶人特性的换道行为特性,同时国内外数据集采集来源多集中在高速公路上,未考虑不同道路类型对换道行为特性的影响。为研究中国典型城市道路车辆换道行为特性,采用无人机对武汉城市快速路直行路段交通流进行拍摄,获取符合中国城市道路特性与驾驶人特性的自然驾驶数据,并对数据集进行换道识别与参数提取,在此基础上进行了换道行为特性分析。无人机所采集视频包含小型车辆8609辆,依据车辆所在车道编号是否发生变化以及变化次数作为换道车辆识别标准,共提取6897辆跟驰车辆轨迹数据(车辆所在车道编号无变化)以及1712辆单次换道车辆轨迹数据(车辆所在车道编号仅发生一次变化)。基于所提取跟驰车辆轨迹数据获取道路交通流平均速度与车辆平均跟车间距等指标,从而对交通流实时运行状态进行分析;基于所提取的车辆单次换道轨迹数据,采用固定时间窗口作为判断换道起终点的依据,在此基础上获取车辆换道纵向位移与换道启动时与周边车的时距,并结合交通流实时运行状态进行换道行为安全分析。通过对所获取的跟驰与换道交通特征参数进行分布拟合与统计分析,结果显示道路交通流速度均值为19.2571 m/s,车辆跟车间距均值为45.9107 m,车辆换道纵向位移均值为115.515 m,车辆换道启动时与周边车时距分布均符合对数正态分布。其中换道车辆与目标车道前车时距均值显著高于初始车道前车时距均值。同时发现,在与目标车道后车时距较小时,仍有一部分驾驶人选择换道,这体现了部分驾驶人激进的驾驶行驶。本研究可为分析中国城市快速路上的换道特性以及开发适用于中国交通特点的换道行为模型提供参考。