基于动态清空距离的特殊车辆与CAVs混合车道控制

特殊车辆的优先通行是道路交通管理的一项重要工作，而目前相关控制措施存在实施难度较大、道路空间利用率低和道路通行能力下降等问题。为解决这些问题，结合智能网联汽车（CAVs）技术特点，提出考虑特殊车辆优先通行的CAVs专用车道控制方法，按应急车辆、一般优先级车辆和CAVs的优先通行顺序设计车辆通行规则。通过预测特殊车辆到达下游交叉口时的路口排队长度，建立“满足不同优先级特殊车辆通行需求”的动态清空距离模型，其中应急车辆以速度损失最小化为优化目标，一般优先级车辆以均衡车辆通行需求为优化目标。针对CAVs在专用道上可能成为其他车辆通行障碍的情况，考虑换道安全和不同换道动机，设计CAVs进入和离开专用道的规则，建立换道决策控制模型；在此基础上，提出适用于不同优先级车辆的专用车道通行控制策略。通过仿真实验对所提方法的控制效果予以分析验证。实验结果表明:与不考虑特殊车辆优先通行的控制方法相比，虽然该方法的车均出行时间和人均出行时间分别增加了3.9%和2.8%，但特殊车辆的车均延误时间减少了59.6%以上；与IBL控制方法相比，该方法的车均出行时间和人均出行时间分别减少16.7%和14.6%，特殊车辆的车均延误时间减少13.5%，专用车道利用率提高36.3%以上，并且在CAVs渗透率大于0.4时获得最佳控制效果。该控制方法在特殊车辆优先通行方面，减少了单一控制策略的局限性，为交通控制和管理提供理论支撑。      

大数据分析下双向通航港口船只调度方法

针对传统方法因缺少自适应蚁群调度优化算法,导致调度资源分析不足的问题。在大数据分析的技术支持下,为更好地提升双向通航港口船只调度的合理性与科学性,提出大数据分析下双向通航港口船只调度方法研究。通过大数据分析技术,对双向通航港口船舶调度数据进行分析计算。接着对港口调度能力进行模型建立,根据获得的数据引入自适应蚁群调度优化算法,完成数据科学调度计算。通过实验对比方式,对提出设计方法的合理性进行证明,对双向通航港口船只调度有科学意义。     

重载铁路四线高墩连续梁桥的设计

神瓦(神木—瓦塘)铁路冯家川车站大桥为重载铁路四线桥,主桥采用4线(65+100+65)m连续梁,最大墩高85 m.桥上线间距大,上下部结构横向尺寸较大,利用有限元分析软件BSAS,MIDAS/FEA对结构受力进行了计算分析.结果表明:在主梁梁高相同的情况下,采用单箱三室截面能更好地减小主应力,采用单箱双室截面增加腹板厚度对主应力的改善有限;多线桥桥墩横向尺寸较大,空心截面设置纵肋板能很好地提高高墩的局部稳定性;主梁及桥墩各项计算指标均满足规范要求.     

高速公路收费广场车道合理化配置研究

为评估ETC使用率提升后对收费广场通行效率的影响，并提出合理车道配置方案，依托深圳机荷高速福民收费站车道布设和收费数据，建立包含跟驰和换道行为的收费广场交通行为模型，开发收费广场交通运行微观仿真平台。分别针对平、高峰时段，以ETC车道数及使用率为变量设计80组仿真方案，综合评价不同方案下收费广场通行效率。与实测结果的对比表明：仿真平台对平、高峰时段交通量误差仅为3.46%和6.45%，为收费广场车道配置仿真分析提供了准确、可靠的实验平台；未来ETC使用率提升至90%时，福民收费站最优车道配置方案为“4条ETC车道加 5条ETC/MTC混合车道”，此时高峰时段单车平均延误可降至2.93 s·veh-1，较目前的60.23 s·veh-1 降低95%。结合交通量、交通组成及ETC使用率开展收费广场车道合理化配置研究，可为收费广场设计、运营提供关键技术支撑。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

城市快速路入口-出口最小间距分析

城市快速路进出口多选用先进后出的形式，而“入口-出口”的规范要求最小间距最大，在实际设计过程中常出现不满足规范值的要求。本文对“入口-出口”间距进行分析，其由变速车道长度、交织长度和安全距离组成，分别对加减速车道、过渡段长度、交织长度、安全距离进行计算，得出“入口-出口”的最小间距，给出相对合适的最小间距要求。对于不同间距的条件下，提出相应的处理措施。     

双向双车道超车行为的智能车队间隙控制优化

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型, 分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素; 设计了分步式单车超越车队算法, 研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系, 提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案; 建立了单车超越车队算法的目标函数, 设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大, 超车车辆超越车队车辆数最多, 前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小; 提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法, 为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明: 双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系; 改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度, 平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中, 车队车辆平均速度提升9.04%, 即在车队间隙生成过程中, 虽然部分车辆速度减小, 但车队整体平均速度得到提升; 超车车辆平均速度提升16.8%, 即在超车过程中, 不仅超车车辆的安全性得到保证, 其运行效率也得到提升。