高密度瓶颈交通流主动-回应汇入行为定义与建模

汇入行为是导致高速公路、快速路汇入区瓶颈失效的根本原因,也是引发车辆冲突、交通事故的重要诱因。基于上海虹许路汇入区高精度轨迹数据,在经典的3类汇入行为(自由、协作、压迫)分类基础上发现并定义了一类新的汇入行为:主动-回应汇入,即在目标车道插车间隙不足的条件下,汇入车辆通过横向偏移主动表达汇入意图,引发后车合作让行,从而实现汇入。由于传统的换道类型划分方法已不适用于描述瓶颈区汇入过程的复杂交互现象,因此根据汇入车辆的横向位置将汇入过程划分为4个时段,以目标车道后车让行的时段不同对4类汇入行为进行了重新划分。基于此对虹许路汇入区轨迹数据中的汇入行为进行分类,并比较主动-回应汇入行为与经典的3类汇入在汇入位置与汇入间隙变化分布的差异。进一步,采用风险空间理论判断目标车道间隙的可汇入程度,并结合混合高斯-隐马尔可夫模型实现对后车的让行意图识别,建立了主动-回应汇入模型。最后构建了瓶颈交通流仿真原型系统以验证模型有效性。结果表明:在宏观交通流层面,主动-回应汇入行为在汇入位置、速度和间隙的分布上与实证数据一致,均值没有显著差异;在个体行为层面,也能再现定义描述的"主动试探-两车博弈-回应让行"的过程。该研究成果对解析瓶颈交通流早发性失效机理、揭示汇入风险变化过程以及设计符合人类驾驶人交互特征的自动驾驶汇入策略均具有重要的指导意义。     

基于三维视频融合的隧道运营管理创新应用研究

针对目前隧道数字化运营管理中存在的视频碎片化、视频与业务数据分离、缺乏二三维联动响应手段等问题，提出一种基于三维视频融合的隧道运营管理创新应用方法。1）对隧道运营过程中视频监控的应用现状与需求进行分析，为三维视频融合技术应用与创新实践提供方向； 2）利用BIM与点云重建技术构建隧道场景三维模型，形成隧道虚实融合的静态模型基础； 3）提出一种隧道监控视频三维注册与虚实融合绘制方法，将多路视频实时融合到三维隧道场景模型中； 4）在融合后的三维场景中汇聚融合多源物联传感数据，形成与真实隧道交通运行场景基本一致的数字孪生场景； 5）基于视频融合场景开展二三维联动的隧道保畅、事故救援、设施管理、应急响应等运营管理应用实践。示范应用结果表明，该方法有助于实现更加实时、高效、智能的隧道管理与服务。     

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略

牵引能耗是列车能耗的主要组成部分,针对城轨列车节能运行的问题,将列车运行状态离散化,以列车对速度控制作为动作空间,时间和能耗作为奖励函数,提出一种基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略。在不使用离线优化速度曲线的情况下,根据列车当前位置和速度实时计算最优控制策略;同时,在传统Q学习基础上,将ε-greedy策略与司机驾驶经验相结合,减少探索次数,提高算法学习效率;最后,以杭州地铁5号线三坝-萍水站线路为例,验证该算法在满足准点运行的情况下,较传统动态规划算法,可减少列车站间牵引能耗3.79%。在原线路增加临时限速后,验证该算法仍具有实效性。     

基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价

为研究改进后的动态罚金策略对违章停车现象的抑制作用及策略最优解，本文以驾驶员和执法者两类群体作为博弈主体，在改进的复制动态方程基础上，以社会总成本最小为目标建立动态罚金最优控制模型。讨论了该模型的均衡点及其稳定性，并通过庞特里亚金极小值原理求解该模型的最优解。并对改进前、后动态罚金策略的违章抑制作用和策略成本进行数据仿真检验，仿真结果显示：改进后的动态罚金模型能够找到违章停车问题的合理演化方向，在不断降低违章概率的同时还能减少执法力度；在临界状态下，即动态罚金系数趋于稳定值、执法者保持短时间的持续执法状态，改进的动态罚金策略通过改变常用的罚款方式，即降低罚款金额实现对违章停车问题的治理(在治理违章停车的效率上，临界状态与敏感度最高状态相比，即连续执法与动态执法相比治理速度提高了1倍)；改进后的动态罚金策略较改进前的违章抑制性更强、策略成本更低、执法效力更持久、所需执法力度更低，且短时间内不会出现违章停车周期复现的情景。     

基于热舒适性模拟评价的城市广场改造研究——以长沙五一广场为例

积极应对全球气候变化是我国经济社会发展的重大战略。低碳减排的新型城镇化要求提高城市的气候适应性,缓解城市气候问题。构建良好人居环境、推动社会高质量发展是当前面临的重大问题。在我国湿热地区的高密度中心城区,人流密集的枢纽型广场热舒适性日益受到关注,在其改造过程中引入模拟评价以改善环境整体热舒适度,对缓解城市热岛、优化城市空间规划建设、提升城市品质具有较强的现实意义。基于城市微气候模拟软件ENVI-met对方案进行数值模拟,得到6个热舒适性评价指标(预测平均投票、标准有效温度、生理等效温度、通用热气候指数、湿黑球温度、温湿指数)构建综合评价指标。通过ArcGIS量化处理后,比选长沙市五一广场3个改造方案的热舒适度,并从水体、铺地材料和植被等方向进一步优化。研究结果表明:微气候数值模拟的运用能优化规划方案的热舒适性,水体、铺砖、植被的类型选择、面积大小、组合模式都能有效降低温度提高热舒适性,单一指标评价空间热舒适性过去片面,构建综合评价指标可行性更高。在设计阶段优化提升环境热舒适度,不仅有利于改善城市气候问题,减少相关活动碳排放及国土空间规划中详细规划指标的控制,还为后续的方案设计、比选、评估及审核等提供有效的热舒适评价指标参量。     

面向“一带一路”的昆明东编组站作业措施优化

“一带一路”倡议的提出,给中国铁路提出了要求,铁路运输要求确保运输效率和服务质量。昆明东站作为中国铁路昆明局集团有限公司办理编组作业的主要车站,车站编组能力较为紧张,无法保证货物的运输效率。在智慧管控系统(SAM系统)的基础上,提出构建站间协同互保框架和车流预警机制的作业优化措施,可进一步提高运输效率,保证服务质量,提升昆明东站的编组生产效能。     

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。     

小汽车限行政策实践评述与反思

为解决小汽车保有量增加过快引发的交通相关问题,国内外许多城市开始实施限行政策。本文梳理总结了国内外城市限行政策的演化进程,发现尽管限行政策对缓解交通拥堵和改善空气污染有一定的作用,但不同城市的限行措施和限行效果也各有差异,出行者的一些规避限行的行为可能会对限行政策的实施效果产生一定的影响。     

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。