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。     

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。     

基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度，提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树（XGBoost）算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景，采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据，并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱，易发生碰撞事故；驾驶人在危险场景中的车速（p＝0.01）、制动反应位置（p < 0.01）以及反应时间（p < 0.01）与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上，利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量，并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度，以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型；通过与LightGBM、支持向量机（SVM），以及逻辑回归（LR）等算法分类预测性能的对比分析，评价危险感知模型的判别精度，结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959，优于LightGBM（准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924）、SVM（准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859），以及LR算法（准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836）。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。      

信息系统灾备技术分析及方案设计

针对企业对信息系统的稳定性、可靠性和可用性越来越高的要求，文章从灾难恢复考虑因素、灾备等级划分、灾备技术分析、信息系统灾备方案设计等方面进行了详细论述，并对不同灾备模式进行了对比，旨在实现信息系统安全可靠运行，促进企业安全稳定生产。     

长江江苏段船载危化品安全风险事故概率研究

长江江苏段危化品运输船舶日均流量达500艘次,年过境化学品运输量超过2亿吨,给沿江分布的集中式饮用水水源地带来巨大环境风险。本文将长江江苏段航道水域分成19段,结合统计的长江水路交通状况数据(AIS数据),利用统计学方法学和线性插值技术,对长江江苏段危化品船舶污染事故概率进行预测计算,以考察江段的安全环境风险承载力。针对长江江苏段危险品船舶的高风险,提出降低船舶安全事故概率的对策。     

有一种光明叫坚守初心

他是80后创新型人才的优秀代表,他所承担的科研项目曾经荣获2018年中国航海学会科学技术一等奖,在2019年荣获由交通运输部海事局和中国海员建设工会联合授予的"最美验船师"称号,他坚守安全底线,服务绿色发展,矢志技术攻关,在应用技术创新征途上从未停止,坚守初心,从未改变.他就是刘光明,中国船级社的一名验船师.     

机车自动驾驶系统模式切换策略研究

受铁路基础装备技术和国内复杂运用环境限制,机车自动驾驶系统仍需在有人值守的情况下工作,所以应有完善的自动驾驶系统模式切换策略来界定值守人员和自动驾驶的权限边界。以机车运行安全为原则,基于列车纵向动力学分析动态切换时列车的平稳性,阐述了机车自动驾驶系统的模式切换策略,该策略已经运用于机车自动驾驶实际应用中。大量实践案例证明,提出的机车自动驾驶模式切换策略能够有效保证机车控制权模式切换过程中列车的安全、平稳运行,取得了良好的运行效果。     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

货车自动驾驶技术及标准法规发展分析

目前,自动驾驶技术在乘用车领域已获得突破性发展;为提高通行效率和出行安全起到了极大的作用。自动驾驶技术在商用车领域的应用,有望较好解决高昂的人力成本和难以提高的效率等问题。然而,目前自动驾驶技术在货车的应用大多采用跟乘用车同样的标准进行规范,这在实际应用中存在着诸多的问题;例如,在FCW和AEB功能中货车在相同车速的制动距离要远大于乘用车,而其所采用标准规定的碰撞预警时间却并无多大不同,这在实际场景中存在着较大的安全隐患[1,2]。此外,货车质量和体积较大,且较多应用于长途运输,运输过程中会经历包括高温、严寒、山区等多种复杂气候场景,这些都将对货车自动驾驶技术在车辆制动效能、能耗以及多场景应用等方面提出更有针对性规范的要求。本文针对货车的应用场景特点,为其自动驾驶技术应用标准化提出了建议。