Assessing the Potential Impacts of Connected Vehicles: Mobility,Environmental, and Safety Perspectives

The connected vehicle is a rapidly emerging paradigm aimed at deploying and developing a fully connected transportation system that enables data exchange among vehicles, infrastructure, and mobile devices to improve mobility, enhance safety, and reduce the adverse environmental impacts of the transportation systems. This study focuses on micromodeling and quantitatively assessing the potential impacts of the connected vehicle (CV) on mobility, safety, and the environment. To assess the benefits of CVs, a modeling framework is developed based on traffic microsimulation for a real network located in the city of Toronto, Canada, to mimic communication between enabled vehicles. In this study, we examine the effects of providing real-time routing guidance and advisory warning messages to CVs. In addition, to take into account the rerouting in nonconnected vehicles (non-CVs) in response to varying sources of information such as apps, global positioning systems (GPS), variable message signs (VMS), or simply seeing the traffic back up, the impact of fraction of non-CV vehicles was also considered and evaluated. Therefore, vehicles in this model are divided into; uninformed/unfamiliar not connected (non-CV), informed/familiar but not connected (non-CV) that get updates infrequently every 5 minutes or so (non-CV), and connected vehicles that receive information more frequently (CV). The results demonstrate the potential of connected vehicles to improve mobility, enhance safety, and reduce greenhouse gas emissions (GHGs) at the network-wide level. The results also show quantitatively how the market penetration of connected vehicles proportionally affects the performance of the traffic network. While the presented results are pertinent to the specifics of the road network modeled and cannot be generalized, the quantitative figures provide researchers and practitioners with ideas of what to expect from vehicle connectivity concerning mobility, safety, and environmental improvements.     

Towards connected autonomous driving: review of use-cases

Connected autonomous vehicles are considered as mitigators of issues such as traffic congestion, road safety, inefficient fuel consumption and pollutant emissions that current road transportation system suffers from. Connected autonomous vehicles utilise communication systems to enhance the performance of autonomous vehicles and consequently improve transportation by enabling cooperative functionalities, namely, cooperative sensing and cooperative manoeuvring. The former refers to the ability to share and fuse information gathered from vehicle sensors and road infrastructures to create a better understanding of the surrounding environment while the latter enables groups of vehicles to drive in a co-ordinated way which ultimately results in a safer and more efficient driving environment. However, there is a gap in understanding how and to what extent connectivity can contribute to improving the efficiency, safety and performance of autonomous vehicles. Therefore, the aim of this paper is to investigate the potential benefits that can be achieved from connected autonomous vehicles through analysing five use-cases: (i) vehicle platooning, (ii) lane changing, (iii) intersection management, (iv) energy management and (v) road friction estimation. The current paper highlights that although connectivity can enhance the performance of autonomous vehicles and contribute to the improvement of current transportation system performance, the level of achievable benefits depends on factors such as the penetration rate of connected vehicles, traffic scenarios and the way of augmenting off-board information into vehicle control systems.     

Comparison of In-Vehicle Auditory Public Traffic Information With Roadside Dynamic Message Signs

Dynamic message signs (DMS) have been widely used by transportation agencies to disseminate traffic information (referred to in this article as “public traffic information”) for decades. Unfortunately, their effectiveness is limited, based on the following reasons: they are costly, can only present a limited amount of information, and typically only display information in one language. The wide availability of smart devices and the development of connected vehicles offer the possibility to create “virtual” DMS (VDMS), utilizing geofencing and audible messages to convey public traffic information. This research compares the ability of VDMS to convey public traffic information with existing DMS. A mixed repeated-measure experiment using a driving simulator was designed that examined the impacts of driver age, information transmission mode, amount of information, and driving complexity on message comprehension. Forty-two participants were recruited and each of them was tested under different combinations of the three within-subject factors. Participant performance was measured in terms of message comprehension, distraction, and self-reported overall difficulty level in receiving messages. Results revealed that VDMS generally performs better than DMS as information content increases and driving condition complexity increases, regardless of driver age. VDMS increased message comprehension by 16% under relatively complex driving conditions, reduced driver reaction time to unexpected stimuli (as measured with a reduced time-to-brake of 0.39 s), and made the same messages easier to process and retain for drivers than DMS. Based on these results, it is recommended that transportation agencies give careful consideration to VDMS as a future strategy for delivering public traffic information in a connected vehicle environment.     

面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场

为了给智能网联试验场设计与建设提供参考，分析了智能网联交通系统中测试技术的研究现状；结合长安大学车联网与智能汽车试验场的测试和研究经验，提出了一种面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场，该试验场包括应用场景、感知发布、网络链路和管理服务4个层次。应用场景层通过模拟真实场景中的天气、道路和交通条件，验证智能网联交通设备和服务在不同环境、不同场景的适应性；感知发布层通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感设备以及可变情报板等信息发布设备，实现环境数据及交通信息的采集，并下发相应的控制信息和服务信息；网络链路层由车载异构网络构成，通过网络间的协同工作，为应用场景层和感知发布层的设备提供网络信息服务；管理服务层负责下层数据的存储、备份、处理和可视化，并实现下层测试设备的管理与维护。在上述模块化平台的基础上，开发智能网联汽车室内测试台架，配合试验场进行交通场景构建、测试场景复现和单一要素分析，实现智能网联交通的柔性场景测试。结果表明：所提出的试验场具有标准化的测试条件，可控可追踪的测试流程和科学的测试评价体系，能够模拟真实的道路交通场景，提高智能网联相关技术的开发和测试效率。该试验场的建设、推广与应用，能够推进智能网联和无人驾驶技术从理论研究到实际应用的转化，为实现未来交通信息服务和交通系统的创新与变革起到至关重要的作用。     

面向共享汽车的智能化调节座椅系统设计

文章设计了一种面向共享汽车的智能化调节座椅系统,该系统通过手机客户端APP输入用户体型特征信息,系统上传个人信息至云端并进行智能化数据计算,模拟出一个用户舒适的驾驶环境,使用该数据调动相应电机工作调整座椅等位置,用户也可根据自身的驾驶习惯,调整至最舒适、最安全的驾驶环境。驾驶结束时,车辆ECU记录此时座椅、后视镜和方向盘的位置数据信息并上传至云端服务器,存入该用户的资料库,下次使用时直接调用数据并调节车辆。该系统的使用将有助于共享汽车的推广,使用户的出行更便捷环保。     

中国智慧城市、智慧交通和智能汽车(SCSTSV)——发展战略、系统构架和应用

汽车制造商(OEM)和供应商的全球创新者正在加速智能网联汽车(ICV)的创新,包括美国,欧洲和日本.中国是全球最大的汽车市场,中国智能网联汽车产业创新联盟(CAICV)宣布了中国ICV愿景.联合国的报告指出,到2050年将有68％的人口居住在城市中.系统架构和市场应用是实现中国智慧城市、智慧交通和智慧车辆(SCSTSV...     

基于大数据技术的城市交通在线实验环境设计

城市智能交通系统解决方案的开发和验证是制约我国城市智能交通系统应用的1个重要因素。针对我国城市智能交通系统解决方案验证的需求,应用大数据理论和方法,提出了1个基于大数据技术的城市交通在线实验环境,论述了其主要需求和特点,给出了其功能框架和物理框架,并采用当前主流的 Hadoop开源框架,基于 HDFS数据存储和MapReduce数据并行处理机制建立了该实验环境的软件实施框架。利用该实验环境可定制并创建面向用户的城市智能交通业务分析虚拟实验室,实现城市智能交通系统解决方案的快速开发和验证,有助于我国城市智能交通系统的开发和建设。      

武汉智能网联汽车配套基础设施及车路协同建设研究

新时代科技革命与产业升级进行得如火如荼,智能网联汽车作为一个新兴产业正快速进入产业化与市场部署阶段,成为汽车行业技术变革的重要突破口。武汉作为国内第一批发展车路协同与智慧城市的“双智”试点城市之一,正在大力促进智能网联车及配套技术的发展和应用。依托武汉光谷区域交通基础设施的工程实例,构建光谷完整的“车路智行的生态系统”,着重研究车路智行一体化的智能网联体系,归纳总结智能网联汽车示范段的建设,为推动自动驾驶、V2X等技术的研发应用进程奠定坚实基础,不断完善光谷智能网联汽车产业链,促进智能网联汽车产业发展。     

中国智慧公交示范现状分析及展望

智慧公交示范属于智能网联示范中的特色应用场景,也是智能网联开放道路示范的先行力量。本文梳理了我国现有典型智慧公交示范情况,分析其共性特点及存在问题,并对未来发展进行了展望。旨在从智慧公交视角窥见整体智能网联汽车产业发展进程,促进智能网联汽车从封闭走向开放、从示范应用走向商业化推广。     

智能交通系统的现状及发展

论述了智能交通系统的组成及国内外智能交通系统发展状况,对我国智能交通系统的环境、任务现状、发展进行了分析并提出了建议。智能交通系统作为运用现代信息技术将交通四要素“人-车-路-环境”有机结合在一起的系统工程,将从根本上解决困扰现代交通的安全、通畅、节能和环保问题。     

基于DEA-Malmquist方法的新丝路带(境内段)交通运输效率分析与评价

道路联通是实现新丝绸之路经济带"政策沟通、贸易畅通、货币流通、民心相通"合作方针的基础。文章通过搜集《2013-2018》中国统计年鉴相关数据,构建指标体系,分别采用数据包络模型(DEA)和Malmquist方法从静态和动态两个角度,对新丝绸之路经济带境内段沿途14省的交通运输效率进行评价。静态评价结果显示,青海、四川、云南出现了交通运输效率DEA非有效。对其运用Mlamquist指数变化及分解动态评价结果显示四川省代表交通运输效率的全要素生产率最低,通过对这一结果深入分析发现,引起全要素生产效率排名靠后的主要原因是技术水平变化。在此基础上提出相应的改进建议,包括:改善贸易环境,增强贸易摩擦应对能力;实现交通基础设施投入区域化;重视交通基础设施运营能力的培养,以期提升我国新丝绸之路经济带上沿途省份的整体交通运输效率。     

道路运输系统分析及发展对策研究

分析道路运输系统的构成及各子系统之间的关系。运用系统动力学的研究方法,分析了道路运输系统与其主要外部影响因素之间的关系,研究了道路运输与社会经济、道路运输与其它运输方式、道路运输与科技进步、道路运输与环境、道路运输与安全、道路运输与运价之间的因果反馈环,并在此基础上有针对性地对道路运输的发展提出了相应的对策和建议。     

基于Struts＋Ibatis的交通运输动态监管系统设计与实现

针对目前交通运输行业动态监管不力及由此带来的服务水平不高的问题,设计了基于B/S体系结构的交通动态监管平台.系统采用了基于Web技术的Struts+Ibatis开发框架,实现对交通运输行业动态监管,改进监管手段,强化监管力度.使用LoadRunner对系统进行了测试,结果表明,系统各项指标符合设计要求,可直接应用于交通运输行业动态监管实际环境,提高了交通质监管理机构的应急反应能力、行政效能和管理服务水平.     

智能网联汽车节能优化关键问题与研究进展

汽车保有量的增加和能耗排放法规日益严格的限制给车辆节能减排提出了巨大挑战，网联化、智能化和电气化是提高未来交通效率和减少公路能源消耗的三大支柱。为了全面了解智能网联汽车节能减排的前沿问题与研究进展，对当前经济驾驶领域的重点问题进行了总体概述。首先，从广义的能量转换角度总结了智能车辆节能优化技术的本质和3个过程，其中Wheels to Distance环节的车辆系统优化是挖掘汽车节能潜力的重要一环，针对其介绍了智能网联汽车节能优化问题的基本数学原理；其次，从智能运输系统的各类非同源异构数据出发，分别从人-车交互、车-车通信、车-路感知三方面阐述来源于"人-车-路"交互体系的智能信息与数据；然后，针对单车智能网联环境下的多维度信息与先进控制技术相结合的关键问题，从考虑道路坡度预测巡航控制、跟车工况预测巡航控制、智能辅助驾驶和车道变换等应用场景进行具体介绍；针对"人-车-路-云"多源异构环境下车辆行为协同节能关键科学问题，从经济驾驶、多车协同节能、道路交叉口车路协同节能和车云协同节能等方面详细介绍研究现状；并进一步介绍电气化公路系统的前瞻性研究，说明融合智能化信息的E-highway节能潜力和智能重型商用车协同节能的未来发展趋势。最后，总结并梳理智能化信息对于提升车辆节能的重要影响，并展望了其在理论与实际层面遇到的挑战。     

智能网联环境下的交通信息与安全——第4届交通信息与安全国际学术会议综述

交通信息是交通运输发展的基础,交通安全是交通运输的重要目标,智能网联环境下的交通信息与安全越来越受到学术界的重视.第4届交通信息与安全国际学术会议(ICTIS 2017)在此背景下隆重召开.围绕交通信息与交通安全的核心内容,分别从道路、水路的信息与安全角度出发,研讨了水路信息多元化应用、海上事故分析与船舶避碰、道路基础设施信息交互、公共交通优化等热点问题,展示了最新的研究成果.综述了会议报告的热点,分析了交通安全趋势以及存在的问题,并指出新能源动力船舶系统安全与防控、多种类多模式交通流动态预测、无人船开发与应用、道路安全建模等是交通安全与信息未来的研究方向.      

绿色运输与物流的发展与现状 ——第16届海外华人国际交通科技年会综述

交通运输的快速发展给人们生活带来便利的同时,也给生态环境带来了严峻的挑战.如何实现运输环境的净化,运输与物流的可持续发展,运输资源的充分利用,运输效率的有效提升等是亟待解决的问题.从环境的角度对运输物流体系进行改进,实施绿色运输,发展多式联运,建立信息网络,形成一个与环境共生型的运输与物流系统是解决以上问题的有效途径.第16届COTA国际交通科技年会是在此背景下由国内外学者共同举办的研讨会,从非机动化交通、交通安全与应急响应、交通与环境、港航运输,以及铁路运输等方面对交通运输行业的研究现状进行了系统的阐述和全面的分析.当前交通运输行业的学术研究热点主要集中在车联网、大数据、无人驾驶、无人机、应急疏散、拥堵管理等方面.并对交通运输行业发展前景进行了展望.      

车路协同条件下智能网联汽车一体化决策模型

为了探索当前有限数据条件下面临的无限交通场景问题,提出车路协同条件下基于深度强化学习智能网联汽车决策模型。利用Actor-Critic机制,以highway-env为数据来源,抽取144 h交通数据作为训练数据并进行验证,分析了智能网联汽车在不同车道数条件下的驾驶行为。结果显示,本模型汽车行程时间减少20%以上,碰撞概率减少25%以上,换道轨迹可以通过动力学跟踪。     

智能网联汽车课程问题引导法授课模式探究

未来智能网联汽车市场潜力巨大,人才紧缺已成为制约该行业发展的重要因素.针对当前我国高等职业教育智能网联汽车授课以教师讲授为主,学生参与度不高的现状,提出将"问题引导法"应用于智能网联汽车课程教学,充分的课前准备、合理的创设问题、科学的课堂引导、及时的课后总结是保障教学质量的关键.实践表明,问题引导法在高职智能网联汽车课...     

部省道路运输信息系统联网关键技术研究

介绍了部省道路运输信息系统联网关键技术,部省道路运输信息系统综合应用通信网络、数据采集及数据库技术,以协同工作平台为支撑,实现了基于门户网站的全国道路运输信息服务。系统体系框架由基础设施支撑平台、协同工作平台、业务管理应用系统和业务服务系统构成。在各省数据采集基础上,综合评判了触发器、时间戳和数据库分时复制等3种方式的优缺点,提出了基于数据交换指标的关联方案。     

地铁施工对城市道路交通影响分析

地铁工程规模浩大,工程环境复杂,建设周期长,施工对道路资源的占用,使得原来已负荷沉重的交通状况雪上加霜,严重影响车辆及居民的正常通行。以西安市地铁二号线施工为例对地铁施工交通影响进行了分析,包括施工方法、站点施工、区间施工等对交通的影响,为施工期间交通组织提供基础依据,以尽量减少地铁施工对道路交通的影响。