沃尔沃XC60

测试地点:中国·北京2022款沃尔沃XC60在各个方面都让人比较满意,如果价格优惠力度进一步增大,相信会带来更多购买者上月刚驾驶过2022款沃尔沃S60 B4,今天坐上2022款沃尔沃XC60B5四驱智雅豪华版驾驶位一踩油门踏板就感受到了动力上有了很大提升,毕竟发动机从B4提升到了B5。     

道路监控补光灯对青年驾驶员夜间行车安全影响研究

为了研究夜间环境道路监控补光灯对青年驾驶员驾驶行为的影响，考虑不同光照强度和是否存在行人横穿道路行为2个变量，通过UC-win/Road软件设计城市道路仿真场景，采用驾驶模拟器开展试验，并结合眼动仪、生理记录仪采集青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作3种特性指标。再利用重复测量方差分析方法，分析变量对青年驾驶员的3种特性的影响及其显著性水平。结果表明:①无论是否存在行人横穿道路行为，随着光照强度的增加，青年驾驶员的注视时间、瞳孔面积变化率及脑电(α+θ)/β均减小，心率增长率、制动踏板深度比例及制动反应距离均增加，表明光照强度越大对青年驾驶员的视觉、生理、驾驶操作特性越不利；②在存在行人横穿道路行为时，光照强度对青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作特性的影响更加明显；③当光照强度小于50 lx时，脑电(α+θ)/β和驾驶操作指标变化较缓，而光照强度大于50 lx时，脑电(α+θ)/β指标下降显著，变化率大于10%，其数值低于3.70，表明青年驾驶员产生情绪波动，警觉性显著增大，制动踏板深度比例显著增大，其数值大于0.55，制动反应距离超过13.40 m，制动操作力度较大，操作稳定性降低，且避让行人的成功率显著降低，不利于夜间行车。因此，建议道路监控补光灯的光照强度宜小于50 lx。      

高地震烈度区大跨长联混凝土连续梁桥协同减隔震体系研究

高地震烈度区大跨长联混凝土连续梁桥上部结构质量大、地震响应高，抗震问题较为突出。介绍了基于协同减隔震技术的速度锁定摩擦摆支座的基本结构组成及摩擦耗能工作原理，并以西安市红光路沣河大桥为工程研究实例，提出制动墩“硬扛”体系、协同抗震体系和协同减隔震体系等3种结构体系，建立相应的地震分析模型对3种体系下的结构动力特性及地震响应进行计算分析对比。结果表明，相比其他体系，基于速度锁定摩擦摆支座的协同减隔震体系的结构自振周期得到了有效延长，纵向地震响应下降明显，墩梁之间的相对位移合理可控，该体系是高烈度区大跨长联混凝土连续梁桥的一种合理的减隔震体系。     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

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。     

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大，发生恶性事故的概率高，易造成重大生命和经济损失，其运输安全管理问题面临挑战。为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系，开展重型工程车自然驾驶试验，提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据；采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性，以睡眠模式、道路线形、道路类型、交叉口影响区、载重量和工作时间作为解释变量，构建考虑驾驶人个体异质性的广义线性混合模型（GLMM）。模型结果表明：通过与线性模型比较，速度均值模型需考虑随机效应，睡眠模式、道路线形、道路类型以及载重量对速度均值均存在显著影响，睡眠模式为“差”的驾驶人更倾向于较低的速度；速度标准差模型排除驾驶人个体异质性，道路线形、交叉口影响区、道路类型、载重量以及工作时间均对速度标准差影响显著；为提高重型工程车驾驶人驾驶稳定性，建议驾驶人形成健康良好的睡眠模式，关注道路线形变化带来的潜在风险，在经过交叉口影响区、空载状态或白天行驶时需更加谨慎。研究结果可为重型工程车驾驶人的危险驾驶行为矫正以及工作调度管理提供一定的理论基础。     

隧道驾驶疲劳唤醒段设置长度研究

为解决驾驶员在隧道中间段因驾驶疲劳带来的行车安全问题，对隧道驾驶疲劳唤醒段设置长度进行研究。首先，建立疲劳唤醒段的刺激量与其产生疲劳唤醒后对驾驶员的唤醒程度以及唤醒维持时间的相互关系； 然后，进行蓝、紫、青3种色彩，3种亮度及5种刺激持续时间共45种不同刺激量组合下疲劳唤醒段的静态唤醒试验，研究隧道疲劳唤醒段不同刺激量对被试驾驶员唤醒程度的影响规律，建立刺激量与唤醒程度的相关关系模型，得到疲劳唤醒段刺激量应不低于8.84 cd·s/m2； 最后，分析不同刺激量的疲劳唤醒段对驾驶员唤醒的维持时间，建立不同运行速度条件下疲劳唤醒段刺激量与唤醒维持时间的相关关系模型，根据不同运行速度下隧道疲劳唤醒段侧壁可设置的最高亮度，得到不同运行速度下隧道疲劳唤醒段应设置的长度。当设计速度为60、80、100 km/h时，第x（x∈［1, N-1］）处疲劳唤醒段的设置长度分别为160、200、220 m，第N处疲劳唤醒段的设置长度应保证剩余路段驾驶员的正常驾驶，且不低于65、80、90 m。     

高速公路行车安全驾驶技术控制探讨

市场经济迅速发展以及人们生活水平的提高,汽车已经成为了人们日常出行必不可少的交通工具之一。随着汽车保有量的持续增加,社会各界对高速公路行车安全的关注度也随之越来越高。所以,加强高速公路行车安全驾驶技术分析研究的力度,制定切实可行的安全驾驶技术控制措施,才能从根本上促进高速公路行车安全水平的有效提升。文章主要是就高速公路行车安全驾驶技术控制进行了简单的阐述和分析。     

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。