机非混行环境下驾驶员行为建模及仿真

运用冲突点法分析了自行车对机动车驾驶员行为的影响,将冲突模型转化为一种特殊的车辆跟驰或车道变换来研究,并进行了机非混行复杂环境下驾驶员行为的仿真建模和试验验证.结果表明:用冲突点法进行驾驶员行为仿真,其结果与实际观测数据基本一致,试验结果的拟合率和误差率都在理想范围内;冲突点法是机非混行环境下驾驶员行为建模的可行方法.研究结果为深入分析多源信息刺激下驾驶员协同行为提供了理论基础.     

基于生存分析的机非干扰规避行为分析与建模

针对城市道路中机非混行路段,机动车和非机动车可能发生相互干扰问题,在实测调查的基础上,建立了基于生存分析的模型,利用非参数法对机非干扰行为进行建模分析.结果显示,当机动车和非机动车的道路宽度、交通流量等条件相同时,机动车驾驶员比非机动车骑行人对距离更为敏感,机动车和非机动车流量大,非机动车速度较高,机动车速度较低,干扰距离较小;反之,干扰距离较大.结果为不同情况下机非干扰行为评价、机非隔离设施的设置、交通安全管理提供参考依据.     

考虑快速路交织区驾驶人强行变道行为的交通冲突机理分析

驾驶人的强行变道行为对交通安全具有较大影响。为研究快速路交织区驾驶人强行变道行为引发交通冲突的机理、提升变道场景的安全性,本研究选取变道收益、变道车辆特征、目标车道后方来车避险特征、交通冲突严重程度4个变量构建了结构方程模型(structural equation model, SEM)。选取南京市1处快速路交织区为研究区域,通过无人机采集200个强行变道行为样本,并从中提取高精度车辆轨迹数据,分析了强行变道行为引发交通冲突的微观机理与关键特征指标。基于最小碰撞时间评估交通冲突的严重程度, 以结构模型分析强行变道各环节因素引发事故风险的因果链路, 提出压迫式、侵入式2种强行变道形态, 综合考虑表征车辆变道收益与变道特征的多项微观指标,建立测量模型。SEM分析表明：变道收益显著影响变道车辆特征(p = 0.044);变道车辆特征显著影响后方来车避险特征(p = 0.001)与交通冲突严重程度(p = 0.021);后方来车避险特征显著影响交通冲突严重程度(p < 0.001)。在变道起始时刻,变道车辆与目标车道后车间距(p = 0.002)、相邻车道前车速度差(p = 0.012)与变道动机(p < 0.001)可以有效表征变道收益; 在变道过程中,驾驶人危险行为特征、车辆横摆角、横向速度均可有效表征变道车辆特征(p < 0.001)。研究结果为微观视角下刻画车辆强行变道风险提供了有效指标,可为车载碰撞预警系统与短距离交织区交通设计提供理论支撑。     

考虑连锁冲突的城市公交车行车风险量化分析方法

为了量化城市公交车给区域混合交通带来的安全风险,通过提取交通冲突数据并识别连锁冲突,研究了公交车行车风险的量化分析方法。在数据采集上,采用了航拍图像并基于YOLOv4网络学习航拍目标的外观特征,检测并跟踪航拍车辆,从而提取带精细属性的车辆轨迹数据。在冲突识别上,将不同车道上可能发生横向碰撞的车辆对之间的相对位置作为约束条件,在跟驰模型的基础上补充了匹配相邻车道上车辆对的动态关系,从而将经典碰撞时间(TTC)模型扩展至可同时识别侧向冲突的二维TTC模型;基于车辆刺激-反应理论标定每个冲突车辆对区域交通造成连续干扰的时空范围,根据干扰范围的动态变化建立冲突间的作用关系并形成时序性的冲突树模型,从而识别连锁冲突并追溯连续风险形成的因果过程。在风险研究上,从3个方面量化不同状态下城市公交车的行车风险：①基于二维TTC模型解析冲突频率;②在此基础上结合累积频率法解析冲突严重性;③通过连锁冲突比例及冲突树长度解析冲突聚集的概率和范围大小。采集广州大桥路段航拍视频进行实验研究,结果表明：城市公交车在拥堵常发路段不仅冲突风险高,且带有较高的冲突严重性和区域聚集性;拥堵流中公交车的冲突频率超过9次(/ veh·min);公交车的严重冲突率为33.39%,远远高于小汽车的16.61%;公交车的区域连锁冲突发生率为30.75%,达到了小汽车(14.67%)的2倍。     

基于视频识别的互通合流区交通冲突空间分布

为深入研究高速公路互通合流区交通冲突空间分布特征,克服传统数据采集的条件限制,弥补断面数据采集的缺点,利用无人机视频采集高精度、区域连续的多车辆轨迹数据,并运用OpenCV视频自动分析系统和Matlab扩展工具,依据帧间差分法和时空上下文视觉跟踪算法原理,进行车辆识别与跟踪,记录采集范围内车辆每一帧的微观车辆运动数据....     

基于视频检测的交通冲突判别方法和模型

为了克服交通冲突传统人工判别方法的缺陷,提出了基于视频检测的交通冲突发生判别的基本流程,将交通冲突发生的判别划分为交通参数的视频检测、坐标变换和交通冲突判别3个阶段。在借助OpenCV和Matlab标定工具箱进行交通实体检测和坐标变换的基础上,建立了以冲突角度、速度和距离等指标为核心的交通冲突综合判别模型,并通过现实场景验证该模型的有效性。     

交通信息对驾驶员路径选择行为影响的初步分析

本文以解析交通信息对驾驶员路径选择行为的影响为目的，研究总吉出描述性信息在运用中的特征，初步建立起提供放行时间信息条件下驾驶员的路径选择模型。     

诱导信息条件下驾驶员路径选择行为研究

驾驶员的路径选择行为是影响交通诱导成效的一个关键因素。建立了诱导信息条件下驾驶员路径选择行为模型,仿真分析了诱导信息和驾驶员的经验对驾驶员路径选择行为、路网交通流分布、系统整体效益的影响。研究结果表明,随着出行次数的增加,2条路径的交通流波动逐步减小,系统总行程时间逐渐减少,逐渐趋于系统均衡。驾驶员的长期经验、诱导信息的长期准确对驾驶员的路径选择行为、系统均衡具有重要影响。     

交通信息对驾驶员选择行为的影响研究

论述了交通信息对驾驶员选择行为的影响,指出了交通信息系统可能导致的过激反应、信息过剩和集聚反应等。研究了系统中信息质量、信息服务对象、信息发布方式、信息发布位置等同题,提出了分析交通信息对驾驶员选择行为影响的方法和有待进一步研究的几个问题。     

信号交叉口机非冲突临界流量研究

在分析右转机动车冲突类型的基础上,通过仿真方法得出右转机动车平均延误随机非流量的增大跳跃增加以及在跳跃点处机非流量呈线性关系。分别改变交叉口绿信比和非机动车道宽度此线性关系仍然存在。以跳跃发生点处的曲线作为交通控制的临界条件,提出滞后放行时间的计算方法,结合实际交叉口进行仿真验证,得出临界流量条件的正确性。     

基于数据驱动的城市快速路段拥堵状态辨识及诱导对象选择方法

交通诱导实施效果不佳的主要原因之一是具有差异性出行特征的出行者无法接受单一的诱导方案。针对城市快速路高峰时段拥堵问题, 研究了考虑车辆出行特征差异的交通诱导对象精准识别方法, 以保障诱导方案的实施效果。利用高德路况数据提取拥堵路段, 根据拥堵路段与相邻路段交通状态的相关性提出拥堵源路段识别方法; 利用车牌识别数据提取使用快速路车辆的出行特征, 包括快速路出行强度、地面道路出行强度、快速路出发时刻离散度和快速路路径选择多样性; 采用K-means++算法对车辆出行特征进行聚类, 识别出显著影响道路交通状态的出行者, 并为出行者推荐适合其出行特征的错峰或绕行诱导方案。以苏州快速路为例, 研究发现: 针对拥堵源路段的交通诱导能有效改善拥堵路段的交通状态; 类型3车辆(高频出行且易绕行)占单月工作日早高峰所有使用快速路车辆总数的14%, 却占单日早高峰总交通量的51%, 是重点诱导对象; 通过精准识别, 可推荐诱导车辆数占总车辆数的47%。     

换道操作对智能车辆乘客舒适性的影响研究

乘坐舒适性是决定乘客对智能车辆接受度的重要因素之一。为了提升智能车辆的舒适性,服务智能驾驶控制算法的设计和优化,开展了基于乘客主观感知的实车乘坐舒适性试验,试验中驾驶人驾驶传统车辆执行多次换道操作,获取了60名被试乘客对换道操作的舒适性评价数据,并采集了车辆的运动数据。选取换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度、横向最大加加速度、横向加速度转换幅值以及横向加速度转换频率这5个车辆运动参数作为研究对象。采用二元Logistic回归单因素分析法分析了这5个车辆运动参数对乘坐舒适性的影响,采用接收者操作特征(ROC)曲线分析法为不同晕车易感性的乘客分别确立了这5个车辆运动参数的舒适性阈值,并根据岭回归分析法确定了不同参数对乘坐舒适性的影响权重。结果表明：所选取的5个车辆运动参数对乘坐舒适性具有显著影响,易晕乘客的舒适性阈值小于不易晕乘客的舒适性阈值,在换道过程中,换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度和横向加速度转换幅值是影响乘坐舒适性的主要因素。最后根据车辆运动参数和乘客生理特征参数建立了基于动态时间归整(DTW)和K最近邻(KNN)算法的乘坐舒适性预测模型,该模型对乘坐舒适性的预测准确率为84%,可用于智能车辆控制算法的舒适性判断。     

用于汽车运动噪声源识别的随机阵列生成法

提出一种用于汽车运动噪声源识别的二维随机阵列三步生成技术,它包括阵元法布局、基线筛选和模拟评价。利用这种技术可以大幅度提高随机目标阵列的生成速度,由此得到的随机目标比十字阵列有更好的特性。通过实车试验,更进一步验证了这种方法生成的随机目标阵列的有效性。     

试论汽车可靠性分析方法—故障树分析法

故障树分析（FTA），是一种用于大型复杂系统可靠性、安全性和风险性评价的方法。在汽车产品设计阶段，故障树分析可以帮助判明潜在的故障，以便改进设计。论述了故障树分析的有关概念、故障树的建树方法、定性分析和定量分析过程。     

多轴汽车车身稳定性的研究

本文建立了多轴汽车纵、横向倾角及其角加速度的通用计算方法，且对相关因素的影响作了具体的分析。     

信号交叉口自动驾驶左转车辆类人化全局运动轨迹规划

为了提高信号交叉口自动驾驶车辆左转运动规划的适应性、鲁棒性与类人化程度,提出一种考虑多目标需求的自动驾驶类人化全局运动规划方法。首先,基于西安市北大街信号交叉口规格构建结构化场景,结合车辆运动学模型与道路几何规格定义自动驾驶车辆规范化行驶安全域和车辆运动参数约束条件;其次,根据信号灯状态、道路限速与车辆性能约束制定上游阶段车辆不停车通行规则,以行驶安全、燃油消耗、通行效率与驾驶舒适度作为目标性能函数,构建类人化全局多目标优化模型,通过人类驾驶的车辆预转弯行为耦合上游阶段与转弯阶段;再次,针对非线性运动规划模型变量与约束规模化问题,采用粒子群算法与全联立正交配置有限元方法求解不同阶段车辆运动轨迹的最优解;最后,试验建立Prescan与MATLAB/Simulink联合仿真平台,从多目标性能、适应性以及合理性方面验证该模型的综合性能。结果表明：在以信号灯状态和车辆初速度为变量建立的12种工况下,该模型与人类驾驶车辆、混合运动规划模型相比,平均可分别节省燃油消耗63.7%和29.5%,平均通行延时分别降低3、0.9 s,且轨迹曲率更平缓,最大横向加速度与方向盘转角平方和的平均值最小,证明该模型的多目标性能更好;在以路缘石半径与车道数目为变量建立的7种交叉口规格工况下,所提出模型的车辆轨迹平滑,轨迹安全域边界距离始终大于1.4 m,曲率变化符合期望且峰值小于0.22 m^-1,说明该模型具有较好的适应性;在自由/固定终端时刻条件下,该模型规划的车辆空间路径、速度、曲率及航向角的变化与目标权重变化保持一致,验证了模型的合理性。     

汽车排放净化与车用催化剂

简要论述了汽车排放净化面临的形势及各主要汽车生产国家所采取的对策。装用三元催化剂是减少汽车排放污染的有效手段。介绍了车用三元催化剂的工作原理及净化特性，论述了提高车用三元催化剂性能的途径，并对未来车用催化剂开发中的若干新研究课题作了说明。     

一个IC卡机动车驾驶员管理系统

章介绍了IC卡机动车驾驶员管理系统应用概况，系统组成，使用本系统的业务流程及系统功能。     

机动车交汇时灯具炫目性的讨论

在背景亮度为1 cd/m2的晚上,摩托车及汽车驾驶员无论使用近光灯、转向信号灯或专用昼间行驶灯,在各交汇距离相对上升对比度阈值小于2时,均不会产生炫目,不会影响对向行驶摩托车驾驶员的观察和判断能力;而摩托车和汽车远光灯在任何距离时的相对上升对比度阈值远远大于2时,在摩托车和摩托车交汇时,会产生炫目,造成交通行驶隐患.