解读美国ASTME2177《潮湿条件下道路标线逆反射系数的标准测试方法》

有关数据表明,雨夜驾驶的事故率占整个事故率的70%左右,笔者认为非常有必要引进雨夜和潮湿反光的标准测试方法。本文旨在介绍美国ASTHE2177的测试方法,以期促进雨夜反光技术和测试方法在国内标线行业的发展。     

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雾天环境下驾驶员会表现出和正常天气不同的驾驶行为,给行车安全带来威胁.为保证交通安全,交通管理部门在浓雾环境下关闭高速公路,给人们出行带来不便.分析浓雾环境下基于传统目视和基于车车通信的驾驶行为,建立了交通流元胞自动机模型.模拟结果表明:车车通信能够有效减少车辆分布的"局部聚集效应",从而大大降低交通事故率;当车辆密度较小时,交通事故率的降低效应尤其明显.本文的研究为高速公路在浓雾环境下采用车车通信技术实现车辆连续放行提供参考.     

山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度推理分析

为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基于机器学习方法构建贝叶斯网络模型;以事故严重程度为决策变量,分析不同证据变量与驾驶员行为共同作用的推理结果。结果表明：不安全驾驶行为与危险事故因素的共同作用,将会增加事故严重程度;当涉及货车时,由于未保持安全距离,伤人事故率增加8.2%;在弯坡组合路段,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加 19.6%;阴雨天行驶时,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加5.4%;由于操作不当,发生侧翻事故时,伤人事故概率增加3.1%。     

基于比功率的自动驾驶交通流油耗分析

鉴于油耗与节约能源和车辆尾气排放直接相关，探究自动驾驶车辆对油耗的影响. 以手动驾驶车队与自动驾驶车队为数值仿真对象，在交通震荡环境下设计数值仿真实验. 对车队的车辆数量，车队初始速度，以及自动驾驶车辆的车间通信延时做参数敏感性分析. 基于机动车比功率的油耗评价模型，对仿真结果进行统计；相比于手动驾驶车队，计算自动驾驶车队平均油耗率的降低. 从交通流稳定性角度考察油耗降低与稳定性状态转变之间的内在关联性. 研究结果表明，自动驾驶车辆对油耗的降低幅度与车队初始速度有关，与交通流稳定性之间存在定性的影响关系，交通流的平稳性有利于显著改善车辆油耗降低的幅度. 研究结果可为大规模自动驾驶背景下的油耗控制策略提供理论参考.     

农村公路平曲线极限最小半径的探讨

主要从道路安全评价上对平曲线半径与事故率分析方面对交通部颁发的《农村公路建设暂行要求》中规定的农村公路极限最小半径进行了相关探讨，结合农村公路车辆行驶稳定性和转弯的特点以及实际行车速度的要求，对半径标准进行了分析、研究，初步提出了极限最小半径的推荐指标。     

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法，但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况，给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法，将多个自动驾驶车辆看成一个整体，利用多目标优化控制理论，计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划，达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动，使交叉口车辆整体收益最大，各利益体间的收益更为均衡；与非协作行驶决策相比，冲突消解时间缩短，减少交叉口单车平均延误1~2 s，平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

智能交通信息网络环境下数字驾驶系统的体系结构与关键技术

提出了智能交通信息网络环境下的数字驾驶的概念，并通过分析车辆在行驶运动中的规律，寻求出人，车，路系统中的控制变量输入输出之间的逻辑关系，研究了智能化交通信息网络中人与车载设备之间的数字化系统模型，论述了数字驾驶的原理，进一步丰富了智能运输系统中的车辆安全驾驶理论和道路安全理论，提高了车辆行驶的安全性。     

城市公交车驾驶员如何节油

城市公交车“节油”是个永恒的话题，公交车驾驶员非常关注，公交管理者十分重视。那么，从什么地方节油？笔者以为，在车辆技术状况相同的条件下，驾驶技术高低对节约燃油影响很大，正确合理的驾驶操作可以大大降低燃耗。不同技术水平的驾驶员，在相同条件下，驾驶相同汽车，油耗可相差20％-40％。驾驶车辆的各个环节都是有节油潜力可挖的。     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高，车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性，是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理，根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标，采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法，实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明，危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为，且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员，这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

考虑车辆价值的倒计时信号交叉口 驾驶员驾驶行为建模

为了发现车辆价值是否对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响, 以激进型驾驶行为、普通型驾驶行为和保守型驾驶行为为典型的驾驶行为,运用交叉口 录像获取数据方法,采集了车辆经过典型倒计时信号交叉口时的车辆价值、车速、倒计时 剩余时间、所在车道等具体数据,并对3 种驾驶行为进行了判定,建立了分时段的倒计时 信号交叉口驾驶行为Logistic 模型.结果表明,在红灯倒计时显示的3~0 s 时间段内,与保 守型驾驶行为相比,激进型驾驶行为与车辆价值、车速、所在车道有关系,普通型驾驶行 为仅与车辆价值、车速有关系;在绿灯倒计时显示时间为3~0 s 与n ~3 s 的时间段内,激进 型驾驶行为与普通型驾驶行为与车辆价值、车速有关系.结果说明,驾驶员所驾驶的车辆 价值对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响.     

自动驾驶车辆对混合交通流的平衡影响研究

在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆构成的混合交通系统中,不同车辆类型的出行者对路径的选择原则表现出不同的偏好。为充分了解自动驾驶车辆投入市场后对混合交通系统的作用,考虑两种不同车辆类型的出行行为,构建混合交通网络均衡模型,并将模型嵌入算例网络中进行验证。通过研究发现:自动驾驶车辆在混合交通系统中的比例对道路网络系统效率有显著影响,自动驾驶车辆比例的增加能够有效降低路网系统中的人均出行时间。     

欧盟等国有关汽车行驶记录仪的法规体系研究及其对我国的启示

汽车行驶记录仪(以下简称记录仪)是能够对车辆行驶速度、时间、里程以及有关车辆运行的其他状态信息进行记录的装置。由于记录仪能够真实记录车辆运行和司机驾驶活动的有关信息，因此在遏止疲劳驾驶、车辆超速等交通违章、约束驾驶人员的不良驾驶行为、预防道路交通事故、为事故分析鉴定提供原始数据、保障车辆行驶安全等诸多方面均可发挥重要的作用。     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.     

驾驶重卡不再难——AS-Tronic自动变速器

任何人都清楚，在公路上平稳地驾驶一辆汽车并不困难，但在无公路的越野场上驾驶车辆又是一回事。即便是富有经验的驾驶员，也对越野驾驶载重车头疼不已。     

美国国会《自动驾驶法案》探讨与启示

美国将自动驾驶汽车作为极其重要的国家竞争力而进行立法并受到广泛关注。介绍了美国《自动驾驶法案》立法进程、立法目的、统一监管授权、安全标准升级及新标准、自动驾驶网络安全、豁免权、车辆测试及评价、高度自动化车辆咨询委员会、隐私计划和定义等内容。认为,法案全面规定自动驾驶技术的发展监管,美国将无人驾驶技术的国家研究、政策、战略和发展纳入法制轨道等,启示了中国应开展相应的立法研究和技术准备。     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。      

日本道路交通法中有关酒后驾车条文修订内容介绍

日本于2007年6月20日公布了修订后的道路交通法，于2007年9月19日起生效。其中有关酒后驾车条文内容如下： 第六十五条 第一款任何人不得于酒后驾驶车辆等。 第二款任何人不得向饮酒后有可能违反前款规定驾驶车辆等的人提供车辆等。     

基于驾驶模拟的互通区标志系统组合设计方法

高速公路互通出入口区域车流交织频繁、速度差效应显著,事故率明显高于常规路段。基于驾驶模拟试验,结合标志标线组合典型场景,设置了对照组、信息过载组和F 型标志组。通过采集驾驶员操作、标志参数和眼动仪参数等数据,分析了车辆运行特征和标志标线一致性特征,提出了互通区出口标志重复次数、互通区出入口标志标线组合设计方法和立交区段F型标志牌设计方法,形成了高速公路互通区标志精细化一致性设计方法。     

保险公司不负责赔偿第三者经济损失的几种情况

主要有以下几种情况：无驾驶证或驾驶证有效期已满；驾驶的机动车与驾驶证载明的准驾车型不符；持未按规定审验的驾驶证以及在暂扣、扣留、吊销、注销驾驶证期间驾驶车辆；依照法律法规或公安交通管理部门有关规定不允许驾驶机动车的其他情况下驾车；非被保险人允许的驾驶人使用保险车辆；除另有约定外，发生保险事故时保险车辆无公安交通管理部门核发的行驶证和号牌，或未按规定检验或检验不合格。