不同信号过渡方式对交叉口驾驶行为选择的影响

为掌握黄灯、绿闪和倒计时等不同信号过渡方式对驾驶行为选择的影响,通过对驾驶人黄灯期间交叉口驾驶行为决策过程及其因素的分析,采用现场视频摄录观测方法,对苏锡常地区的若干信号交叉口黄灯期间的机动车驾驶行为选择进行深度调查,对比了闯黄灯车辆行驶速度和初始位置,分析了前3辆机动车的驾驶行为选择.结果表明,信号交叉口采用绿闪和倒计时提示对驾驶行为选择影响较大,其闯黄灯行为发生率明显低于黄灯提示方式,但是倒计时提示会诱发机动车驾驶人加速通过交叉口并增加安全隐患.     

不良地质条件采用TBM的施工方法

基于TBM（Tunnel boring machine全断面隧道掘进机）隧道工程不良地质开挖条件,探讨了围岩岩性、断层、挤压、洞壁及掌子面开挖不稳定性对于设备选型、尺寸制约性的影响,针对不同案例,提出了面临不同施工条件的建议和措施。     

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针对目前机动车安全检测线设备种类繁多、信息不共享、运行不规范等突出问题,本文提出了基于WebService实现技术的机动车安全检测线联网与监管服务平台总体技术思路. 详细闸述了服务平台的结构设计和主要实现功能,提出了规范统一的过程控制和过程监控,创新设计了可共享访问政府现有机动车登记信息资源的标准接口,最后形成了相关国家技术标准. 研究结果将有助于各地开展系统建设和规范应用,切实提高政府部门对机动车安全检测机构的业务监管能力并方便公众办事.     

基于边缘计算的危险品运输车辆跟踪预警方法

边缘计算作为一种新兴的分布式计算模型,可提升信息系统的响应速度、节省网络带宽资源.将边缘计算应用于危险品运输车辆的跟踪预警,提出一种边缘智能路侧节点的协作式跟踪算法,在保障实时性的前提下解决了GNSS失锁导致轨迹缺失问题;针对车辆跟踪时的异常状态预警问题,将智能路侧感知的多源信息与车辆运行状态相结合,基于机器学习提出一种融合自车、周围车辆、道路和自然环境等特征因素的预警算法,有效提升了异常检测精度.使用SUMO交通仿真器分析了跟踪算法的性能,结果表明,边缘计算较传统云计算方式时延平均降低了90%,带宽消耗平均减少了68%.基于美国交通部网联车开放数据,通过参数调优分别建立了基于SVM,KNN,Adaboost的单车动力学变量与多因素变量的6种异常检测模型,实验表明,多因素变量检测模型优于单车动力学变量模型.基于SVM的多因素变量模型性能最优,其准确率为0.972,召回率为0.98,AUC为0.974.      

加强驾驶人安全行车管理实行车险浮动费率

中国道路交通安全面临着前所未有的挑战。本文在分析国内外机动车保险费率与投保人安全驾驶关系的基础上,提出建立全国机动车保险综合信息服务系统,推行与驾驶人安全行车挂钩的机动车保险浮动费率。这是解决我国当前道路交通安全、保障交通事故受害者合法权益的有效途径之一。     

英国自动驾驶汽车道路测试法规简介

英国政府相信无人驾驶（自动驾驶）技术将有效改善道路交通安全并显著减少人员伤亡,并通过颁布相关法规鼓励和推动此自动驾驶新技术在道路交通中的应用,确保高度／完全自动驾驶汽车在公共道路上测试工作和未来市场应用的安全和规范。