基于仿真技术的萧山机场交通中心规划设计

为保障机场交通中心地面及地下、人行和车行等各系统间协调运作,旅客和接送人员高效、便捷、安全地进离场,创新研究了机场交通中心规划与设计过程中静态动态结合的设计方法。以杭州萧山机场为例,首先,通过静态计算和仿真辅助结果分析评估总体交通需求、梳理各功能区的交通组织,验证交通枢纽设计的合理化、高效化、集约化;其次,对多种设计方案建立VISSIM车辆仿真模型和LEGION行人仿真模型,对机场陆侧交通组织规划、各交通节点设计及楼内人员排队空间进行动态对比分析;最后,得出可信的量化分析结果和可视化动态演示。     

城市轨道交通全自动运行模式下的乘客服务系统关键技术

城市轨道交通全自动运行模式下的乘客服务系统，通过乘客双向对讲、应急联动响应、车载设备状态实时监控，实现实时汇集设备状态信息、分析车载设备状态、故障告警等功能，提升整体运营效率、救灾应急水平。介绍全自动运行模式下乘客服务系统的关键技术，在北京地铁燕房线、北京地铁大兴机场线的应用表明，这些技术能够满足全自动运行的应用场景和需求。     

现代有轨电车设计和运营对市政道路交通影响分析

文章立足现代有轨电车采用新型的车辆,拥有更高的路权和良好的景观效果,在我国得到广泛推广运用大背景,既阐述现代有轨电车具有提升地面公共交通品质、补充城市轨道交通布局等积极作用和优势,更重点分析现代有轨电车存在占用城市道路资源,对道路交通产生不利影响等不足,针对成因,提出现代有轨电车设计和运营要依据既有地面交通资源情况确定是否立项建设及线路走向、路权比选、敷设方式等方案优化,使之现代有轨电车建成后收到经济效益和社会效益双兼顾双提高的设计、运营效果。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性，即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度，阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类，在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异，并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异，通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究，从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状，指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆，配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高，主动安全系统次之，而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值；测试道路场景条件过于理想，考虑的驾驶自动化等级单一，试验规模和样本有限；道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足，缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享；联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型，利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试，突破现有研究的深度和广度；探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准，精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。     

系列化中国标准地铁列车车门系统密封性研究

车辆密封性能是影响乘客舒适性体验的关键因素，而车门系统密封性能的优劣直接决定了车辆的密封性能，因此提升车门密封性意义重大。通过分析影响车辆密封性能的阻塞比、车辆运行速度等因素，结合舒适性评价标准，针对塞拉门系统密封性能的提升进行了研究。文章提出了增加约束限位和改进胶条断面等方式实现车门系统密封性能优化，并通过台架充压试验进行对比验证。结果表明，在门扇下部增加约束和气动压紧锁的方式能显著提升车门系统的密封性能；采用反向唇边的非对称式护指胶条对提升车门系统密封性也具有一定效果。研究成果可为系列化中国标准地铁列车车门系统的密封结构设计提供指导建议。     

基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法

为提高智能车在真实环境中的实时检测能力，改善复杂环境下检测效果不佳的问题，本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先，为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度，提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取；其次，为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度，在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块；最后，为了验证本文提出方法的有效性，选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较，结果证明，本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下，模型参数量降低到原来的18.7%，检测速度提升了 66%，检测速度和精度均优于其他算法，可满足智能车的实时感知需求。     

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。