干湿循环周次对川西红黏土影响的固结不排水剪切试验

选用成都市新津区红黏土，开展了针对经不同干湿循环周次n_dw作用的土样的固结不排水剪切试验，研究地下水位季节性反复升降对川西红黏土力学特性的影响。结果表明:随n_dw的增加，土样应力-应变曲线依次经历三个典型应力响应状态，分别为“应变硬化”型-“应变过渡”型-“应变软化”；在不排水固结剪切路径下，土样孔隙水压随n_dw的增加呈现逐渐增长的变化趋势，且初期的增长速率较大，后期趋于平缓；随n_dw的增加，有效应力路径曲线从最初的近似“S”型逐渐演化为“镰刀”型，干湿循环作用对土样的体应变产生较为显著的影响，随n_dw的增加，干湿循环引起的土样体积压缩应变越小。     

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

构建“四个安全”打造“幸福公交”--淮安公交企业安全工作实践与启迪

淮安市城市公共交通有限公司(以下简称淮安公交)构建“四个安全”、倾情打造“幸福公交”起步于2019年,提升于2020年,完善于2021年。淮安公交用系统思维立体化地构建了“思想安全、心理安全、生活安全、运营安全”四大管理体系:“思想安全”是最持久、最牢靠的力量,可以增强行为自觉,牢牢把握安全生产主动权;“心理安全”是行为自觉最重要的基础,培养积极阳光心态,避免人为重大事故;“生活安全”是影响“思想安全”“心理安全”的外部因素,和谐的家庭生活,科学的生活规律,可以为稳定的思想和健康的心理创造良好条件;“运营安全”是根本目标,只有建立在前三个安全的基础上,安全管理制度、工作规范才能有效发挥作用,从而实现“运营安全”。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

幼儿群体单向流运动行为特性分析

现有关于行人群体运动行为的研究和规范绝大部分是以成年人群为主体的研究，关于儿童群体的理论及实验研究非常匮乏，在进行儿童群集运动管理及幼儿相关步行设施设计时往往需要参考以成年人群为主体所获得的理论及经验数据。本文组织了不同情境下(正常情况及应急疏散)幼儿群体的运动实验，通过实验数据对幼儿群体单向流运动的流密速关系、速度离散性、个体超越行为等基本特性进行了定量研究，并和成年人群的相关特性进行比较分析。实验结果表明，幼儿群体单向流的流(速)密关系呈现一种弥散性的分布，其速度的变异系数接近成年人的4~6 倍；此外，相比于成年人群中所表现出的秩序性，幼儿在单向流运动过程中更倾向于发生超越行为，其在通道中的平均位次变化强度接近成年人实验的3倍。本文研究成果有助于进一步了解幼儿群体单向流运动的基本特性，厘清幼儿与成年人群体的行为特性差异，以更好地指导幼儿群集运动的管理，以及为幼儿相关步行设施的设计和评估提供参考。     

城市干路交叉口右转车辆轨迹流线与曲率特性分析

为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式，使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据，包括时间、行驶速度和轨迹坐标等，通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系，明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态，确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为，并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明:①交叉口几何布局（包括路缘半径、车道宽度和出口车道数）对右转轨迹通过位置分布存在影响；②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围，减少右转交通的冲突和延误；③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大，轨迹分布的离散程度更低；④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致；⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系，相关系数为-0.843 5；⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系，车辆行驶速度越快，圆曲线内轨迹的等效半径越大。      

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展，本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章，利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先，概述分心驾驶研究的总体情况，包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊；其次，重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献，并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点；最后，构建分心驾驶的研究体系，并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理；需扩展研究对象和场景，综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险；多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究；界定分心状态与等级划分，针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点；自动驾驶场景下的分心行为及接管效能，以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

铁路行车迂回调度命令优化及迂回动态研究

按照中国国家铁路集团有限公司执行承运清算管理办法的要求,为统计部门在承运清算时提供铁路行车迂回调度命令及迂回详细信息。通过分析历史迂回调度命令内容,总结铁路行车迂回运输的主要原因及数据来源,提出调度命令系统与铁路调度计划编制系统之间建立数据共享服务接口及数据联动,实现在发布迂回调度命令时细化列车编组的方案,为承运清算提供迂回调度命令号码及迂回车辆的车号、迂回径路等精细化费用结算依据。目前,该方案已在全国铁路得到广泛应用,为调度生产部门减少了一半以上因为迂回延续而发布的调度命令,并对迂回车辆的动态趋势进行预警,得到了用户的认可和好评。