城市道路交通安全典型问题分析

城市道路交通安全是一个复杂的社会问题,涉及城市建设、交通运输、公安交通管理、医疗救援、保险等不同行业领域。本文以道路交通事故调查分析的视角,从城市道路交通事故的总体发展趋势、年龄分布特征、肇事者交通方式、职业分布特点等方面,剖析四类城市道路交通安全典型问题,旨在明确城市道路交通安全面临的主要风险及未来的挑战,为城市道路交通安全治理提供参考。

道路交通事故责任智能化在线快速划分方法研究

为提高智慧交管建设水平,提升执法效率、降低执法成本,对交通事故中当事人责任智能快速划分进行研究。使用Pearson相关系数来计算全部特征与事故责任的相关系数,挑选出与事故责任划分高度相关的数据特征;基于道路交通事故数据及挑选出与事故责任划分明显相关的10个因素为评价指标,使用高效梯度提升决策树(XGBoost)算法对事故责任进行建模预测,结果相对准确,为78.9%,但存在模型对缺失样本分裂方向的处理能力有限及模型过拟合问题;通过参数优化和模型融合方法对XGBoost算法进行优化。结果表明:优化后的算法能有效地自动学习出缺失样本的分裂方向,模型融合对缺失值的处理率已提升至94.8%,处理率提升了50%,缺失样本的分裂方向通过模型融合基本全部得到有效学习,预测结果对比原始算法准确度提升至87.2%,交叉验证结果也表明该算法在交通事故责任智能认定中的适用性。

道路交通事故综合重建与分析技术解构

对道路交通事故综合重建及分析技术内涵进行解构,梳理了当前事故重建分析常见的应用场景、可用技术手段及技术难点,分析了事故重建分析技术的发展趋势,旨在为道路交通事故综合重建与分析研究及事故调查中典型问题的解决提供参考。

道路交通事故现场勘查笔录解读

道路交通事故现场勘查笔录是事故现场勘查中的重要文书,其内容设计合理与否直接关系到事故现场勘查质量的高低。2018版《道路交通事故案卷文书》对事故勘查笔录格式及内容作了较大调整,为使事故勘查民警对新版事故现场勘查笔录有更为系统、准确的理解,本文从笔录修订的背景、原则、重点内容等方面对其进行解读。

道路交通事故处理与预防“四化建设”构想

道路交通安全管理核心目标之一是减少道路事故人员伤亡。然而,针对"如何有效预防事故发生并减轻伤亡后果"这一命题,在实践工作中仍然缺乏一套系统、成熟的解决方案。要做好事故预防工作首先要树立"以事故为中心"的理念,通过事故调查分析找到事故的关键致因,有针对性地提出科学防范对策。本文将事故处理与预防工作分为“还原事故事实、剖析事故原因、依法合理定责、提出改善措施”四个关键环节,提出“调查标准化、认定智能化、分析谱系化、预防系统化”的四化建设构想,并分析每个环节的现状问题、发展方向,旨在为道路交通安全管理工作提供参考。

基于综合评估模型的车载界面单行中文字数评估

车载信息娱乐系统(IVIS)在出行中扮演着关键角色。文字作为IVIS界面设计的主要元素,亟需评估单行中文字数阈值以提升信息传输效率并降低驾驶风险。研究基于驾驶模拟实验,考量米勒短时记忆容量原则,运用单变量分析和综合评估模型评估IVIS界面单行中文字数的最佳阈值。综合评估结果表明,单行5个字作为短时记忆容量的最低限度,具有最佳的综合性能,足以传达核心信息,减轻驾驶员的认知负荷。未来设计应当考虑到人类短时记忆的认知限制,并在信息传递的完整性和驾驶认知负担之间找到平衡,以提升IVIS界面的易用性和交互安全性。

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒。对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查。双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2%的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响。基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%。研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权。

中国智慧交通管理产业联盟发展探析

智慧交通是指在整个交通运输领域充分利用物联网、空间感知、云计算、移动互联网等新一代信息技术,综合运用交通科学、系统方法、人工智能、知识挖掘等理论与工具,以全面感知、深度融合、主动服务、科学决策为目标,通过建设实时的动态信息服务体系,深度挖掘交通运输相关数据,形成分析模型,实现行业资源配置优化能力、公共决策能力、行业管理能力、公众服务能力的提升,推动交通运输更安全、更高效、更便捷、更经济、更环保、更舒适地运行和发展,从而带动交通运输相关产业转型、升级。

《江苏省智能网联汽车道路测试管理细则(试行)》解读

2018年9月3日,江苏省经济和信息化委、省公安厅、省交通运输厅等三部门共同发布了《江苏省智能网联汽车道路测试管理细则(试行)》(下称“《江苏细则》”)。本文简要介绍了《江苏细则》的编制背景、总体思路和主要内容,并对智能网联汽车上路测试申请流程中的重点和要点进行梳理、阐述。

疲劳预警分级提示下的驾驶行为响应特征

确定疲劳预警提示时机是车载疲劳预警提示技术中的关键和难点,通过驾驶员对预警提示的驾驶行为响应特征来判断提示时机的合理性是解决该问题的新思路.通过开展在疲劳分级预警提示环境下的驾驶模拟试验,采集驾驶员眼动(眼闭合时间比例)和车道偏移(车道偏移标准差、车道偏移均值、车道越线面积)指标,并通过成对Wilcoxon signed-rank检验,分析不同等级预警提示前后15 s时间内关键驾驶行为指标的差异.研究结果表明:在设定的疲劳分级规则下,一般疲劳预警提示后,车道偏移标准差均值显著下降0.129 1,车道越线面积均值显著下降8.574 4;在严重疲劳预警提示后,眼闭合时间比例显著下降0.044 9,但车道偏移标准差和车道越线面积均未发生显著改变,驾驶员应该尽快停车休息.

基于换道行为的驾驶分心识别方法

为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(OLS)的RBF神经网络驾驶分心识别模型,用于判定驾驶人是否处于分心状态。研究表明:驾驶分心对换道过程中车辆的纵向速度、横向速度、横向加速度、方向盘转角、方向盘转速和油门开度等6项驾驶绩效参数有显著影响,所构建模型的平均识别正确率达到88.7%,可准确识别驾驶人的分心状态,为分心事故预防提供理论支撑。

自动驾驶汽车测试技术发展现状与思考

随着智能网络和汽车工业的发展,自动驾驶汽车成为各行各业关注的焦点。面对具有自主通行逻辑的交通工具,各国政府部门正积极出台相关政策法规来引导规范自动驾驶汽车行业的发展。本文首先介绍了国外自动驾驶汽车相关技术规范纲领和相关标准。在此基础上,提出了发展高级自动驾驶系统测试的必要性。其次,结合国外测试经验,阐述了利用虚拟测试和场地测试来综合检测自动驾驶汽车智能化水平的科学性。测试项目从简单到复杂,测试环境从封闭到开放来满足不同智能水平车辆的测试需求。最后,本文从我国道路交通的实际出发,分析了自动驾驶测试场地建设的技术需求,为自动驾驶汽车测试技术发展提供了参考。

基于驾驶模拟的自动驾驶接管行为研究

为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险情发生,并分析驾驶人接管反应时间、驾驶负荷以及驾驶绩效等相关数据。结果表明:驾驶次任务涉及的分心形式越复杂,接管过程安全性越差,视觉分心任务与操作分心任务对接管行为影响显著;驾驶人更倾向于选择制动操作接管车辆,次任务分心程度越高,制动接管比例越大;与乘客聊天对接管行为影响不显著,看视频和玩手机游戏均会显著延长接管反应时间,增加工作负荷与车辆纵向减速度,玩手机游戏还会显著提升车辆横向加速度。

汽车人工智能技术的发展现状及展望

1汽车人工智能技术的研究背景 近十年来，感知、自然语言处理、形式逻辑、控制理论、认知系统架构、搜索与优化技术等基础领域的发展极大促进了人工智能技术的广泛应用，特别是对汽车人工智能领域应用的推动尤为明显。汽车人工智能的核心是“交互”，包括车辆与周边环境进行交互与适应、与其他车辆进行信息交换、与车内／车外人员进行交互等，和已有的驾驶辅助系统（ADAS）不同。

自动驾驶技术解读——国内外自动驾驶测试示范区现状（下）

8我国智能网联汽车应用示范区和测试场建设情况2016年11月，由工业和信息化部推动构建的“基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范”合作网络首批试点工作告一段落，上海、北京、浙江、重庆、武汉、吉林获得建设首批六个智能汽车与智慧交通应用示范区资格。此外，无锡、长沙、常熟、厦门也在进行自动驾驶测试区的建设。

自动驾驶技术解读——国内外自动驾驶测试示范区现状（中）

2英国积极推进网联和自动驾驶汽车测试工作 2．1英国网联与自动驾驶汽车测试设施集群 英国政府计划投资1亿英镑用于建设网联与自动驾驶汽车测试设施，2017年3月30日，英国宣布启动第一阶段的投资竟标。该计划目标是沿伯明翰和伦敦之间的M40走廊建设网联与自动驾驶汽车先进技术集群，同时将基于英国现有的部分网联与自动驾驶汽车测试中心，在英国汽车产业核心区域（包括西米德兰兹郡的考文垂、伯明翰、米尔顿凯恩斯，

自动驾驶技术解读——国内外自动驾驶测试示范区现状（上）

当前，美、欧、日等发达国家及地区对智能网联技术的支持不仅局限于政策研究、技术开发等方面，而且斥资建设智能网联汽车的测试或示范区，通过测试评价和示范应用解决智能网联汽车实际运营中的技术难题，推动自动驾驶与车联网的技术发展，引导产业标准规范的制定准则，抢占智能网联汽车行业的优势地位。我国国家部委及地方政府对智能网联汽车产业的重视程度也不断上升，各地示范区建设步伐不断加快，以期能与现有汽车产业转型升级相结合。

自动驾驶技术解读——世界各国及组织现行法规政策

近年来“自动驾驶汽车”一直是汽车、互联网等行业以及社会公众关注的热点，国内外各大传统汽车厂商如奔驰、沃尔沃、大众、通用、丰田、日产等以及互联网科技企业如Google、百度、乐视等公司纷纷宣布各自的自动驾驶汽车开发计划。同时，交通管理部门需要及时适应新技术变革带来的交通安全管理新形势，保障道路交通安全并促进自动驾驶行业健康发展。自2012年Google获得美国加利福尼亚州首个自动驾驶汽车测试牌照以来。

自动驾驶汽车测试方法综述

自动驾驶汽车搭载了先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,融合现代通信与网络技术,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,从而实现安全、高效、舒适、节能行驶。自动驾驶汽车的系统复杂程度远远超过一般汽车,也不是各种ADAS的简单集合,其从最初的设计硏制到最终的量产销售,必须通过一系列的验证和测试。

自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车技术简介

自动驾驶汽车（也称作无人驾驶汽车）是一种不需要人类操作就能自主感知环境和导航的车辆。自动驾驶汽车使用诸多技术手段检测它周围的环境，比如微波雷达、激光雷达、卫星定位装置和视频摄像头等，使用先进的控制系统去理解传感信息、识别障碍物和交通标志标线、并作出合适的路径规划决策。另外，自动驾驶汽车必须能够分辨道路上各种不同的车辆。