基于轨迹数据的山区危险性弯道路段交通事故风险动态预测

针对山区双车道公路危险性弯道路段交通事故多发的现实问题,提出主动评估短时交通流状态下的交通事故风险,以降低交通事故发生率.采用无人机高空拍摄弯道路段交通流运行状态,利用计算机识别技术提取高精度的车辆轨迹和交通流数据,结合山区双车道公路弯道路段危险驾驶行为特征表征交通冲突,以距离碰撞时间为交通冲突量化指标,提出山区车道公...     

道路交通安全分析与评价方法综述

道路交通安全分析与评价贯穿道路设计、运营及施工养护全过程，不同阶段和运行特点的道路交通安全分析与评价的目标和内容不尽相同，因此，需根据具体情况选择针对性的交通安全分析与评价方法。为了明确各种道路安全分析与评价方法的特点和适用情形，调研交通事故统计分析、运行速度分析、交通冲突分析以及驾驶行为分析4种典型道路交通安全评价方法，从数据采集、特征指标、方法建模及实践应用等方面综述不同评价方法的特点和适用情形，并总结不同方法的发展趋势。文献分析表明：基于交通事故统计和运行速度分析的道路交通安全分析与评价方法已形成较为成熟的理论模型，并应用于道路交通安全评价；然而，基于交通冲突和驾驶行为的安全评价方法仍存在数据来源和指标一致性等问题。道路交通事故评价方法在数据共享平台建设、数据完整性、数据时空相关性和数据潜在特征分析等方面还存在诸多有待深入研究的问题；运行速度分析方法在精细数据获取、模型开发与标定和零碰撞路段可靠性阈值筛选等方面尚需要持续深入研究；交通冲突分析方法在冲突样本量估计、动态交通冲突估计模型构建、交通冲突判别指标筛选以及驾驶人因对交通冲突建模影响方面也存在尚未解决的问题；驾驶行为分析方法...     

车辆运行与交通安全风险评价方法和指标概述

车辆运行与交通安全事关群众生命财产健康和安全,是道路交通安全管理的核心目标。传统的车辆运行安全由车辆标准、检测和维护保养等来保障,而车辆使用中的道路交通安全主要由驾驶人的安全文明驾驶意识和技能来保障。随着先进主动安全技术在车辆上的应用逐渐增多,传统“车辆”和“驾驶人”在交通安全中的职责和界限逐渐模糊。这就为将车辆运行安全和道路交通安全评价的方法结合起来,开展更系统、更精准的安全评价和风险研判提供了可能。本文梳理了常见的各类车辆运行与交通安全风险评价的方法,分析了其使用中的优势和劣势,以及各类方法之间的关系,进而提出了综合应用各类安全风险评价的思路建议。     

充分利用智能交通技术提升道路交通安全水平

在分析交通安全现状的基础上,站在道路安全管理的角度,在交通管理系统、车联网和自动驾驶系统等方面对美国、日本和欧洲的智能交通系统研究现状进行了系统总结与分析.同时,对我国智能交通系统安全管理措施和技术应用状况进行了分析.最后对我国交通安全科技的发展趋势进行了探讨并提出了建议:需重视智能汽车技术的开发;提升车辆主被动安全技术水平;研究车联网环境下的道路交通安全主动防控技术;促进道路交通网络优化控制技术的研发与应用.力求到2020年在重点技术领域取得突破,在主要关键技术领域内取得具有应用价值的重大成果.      

“自动驾驶与车路协同”专刊导语

<正>自动驾驶与车路协同是未来交通运输领域的战略制高点,将引发道路交通组织和运行形态的变革,是解决当前道路交通安全、拥堵和污染等重大问题的有力手段。发达国家均在实施推进自动驾驶与车路协同发展的相关行动计划。"十三五"期间,我国科技部在"新能源汽车"和"综合交通运输与智能交通"领域设立了多个重点研发计划来支持该领域的发展,力图促使我国在自动驾驶与车路协同理论研究、场景构建、装备研     

自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场,未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响,利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型,并在综合已有ACC和CACC模型的基础上,提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型,进而得出不同ACC,CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量;与ACC车辆比例r_a相比,CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著;当r_c>0.5时,饱和流量快速增加,当r_c=1时,饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步,通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性,对存在跟驰关系的连续车流来说,自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为,车流会在更短的时间内进入稳态;在交通瓶颈处,自动驾驶降低了拥堵程度,提高了阻塞发生的临界流量。总体来看,自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升,特别是在协同式自动驾驶场景下,车辆行为更加协调一致,交通流表现出良好的抗扰性,进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。     

《中国公路学报》交通行为、心理与安全专刊导语

正中国机动化和城镇化高速发展,交通需求猛增,交通安全形势严峻,交通环境改善任重道远。交通行为是交通事故发生的主要致因,为深入理解交通参与者的行为特征,交通安全研究人员借助心理学、人因工程等学科的理论与交叉知识,围绕交通参与者的交通行为、心理与安全等问题,基于问卷调查、现场观测、驾驶模拟、自然驾驶等手段开展了大量的数据采集工作,对交通行为及其心理进行了大量的深度分析。为及时总结交通行为、心理与安全研究的最新成果,引领交通安全研究发展方向,推动理论与技术创新,《中国公路学报》编辑部邀请同济大学王雪松教授(本刊副主编)组织出版了本期"交通行为、心理与安全专刊"。     

基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

中国大量的道路基建工程建设充当着城市化发展的重要指标之一,然而交通基建并不能时刻满足日益增长的交通需求,随之而来的交通事故推动着车辆自身的安全及预警技术的研发,而该技术正是自动驾驶技术的基础。自动驾驶通过感知（传感器与创建环境地图）、规划（寻找与优化路径）与执行（ECU驱动车辆自动驾驶和安全功能）三个层面来实现,车辆自身的安全技术可被归纳为被动安全技术、防碰撞预警技术、主动安全技术和主动式无人驾驶技术,因此自动驾驶也是实现车辆安全技术的最高等级,然而即使是当下已商用的自动驾驶系统也不能完全保障交通安全,不成熟的避让算法、机器识别效率或处理系统高负载运行崩溃将更容易触发致命事故。自动驾驶的发展具有明朗的前景,但需要与智慧道路形成更高层次的环境感知水平,从而真正的推动人、车、路交通三要素有机结合,在更完善的交通感知环境中全方位保障三者在交通参与过程中的安全,助力车辆自动驾驶技术实现相应的社会价值。     

基于双边控制法的仿真交通拥堵缓解分析

交通拥堵是阻碍道路交通发挥应有通行能力、降低车道通行效率的常见交通现象。自动驾驶汽车的出现给拥堵问题的解决提供了新的解决思路和技术方向。基于微观交通流交通波理论,根据实际道路饱和交通流车辆跟驰行为建立虚拟交通场景,通过自动驾驶仿真平台构建仿真试验环境,对采用双边控制法的自动驾驶汽车影响下的“幽灵堵塞”拥堵波传导现象进行了仿真分析。结果表明：采用双边控制法的自动驾驶车辆在缓解拥堵波传递上具备 优化效果,拥堵波得到有效缓解,通行效率提升 37.57%。     

考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆异质交通流特性分析

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。     

基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估

为了精准有效地进行交通事故预防预警，基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论，提出了城市道路交通安全风险预估方法。首先，分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性；其次，构建以道路交通安全熵为一级指标，急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系，提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法；然后，基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法，并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法。研究结果表明：异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性；通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法，可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷，避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象；两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响。以重庆市4条城市道路（总长约38 km）进行实例验证后得出，道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致；道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级，道路交通安全熵优化阈值为0.042，最后，风险等级划分准确率为87.88%。研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持。     

智能感知道路专栏导语

随着互联网、云计算、大数据等信息技术的发展，人们对交通基础设施智能化的需求更加迫切。以服务未来智慧交通为目标的智能道路基础设施成为了当代交通领域发展的重要方向，其中，智能感知是智能道路基础设施研究方向的基础和前沿。智能感知道路是通过特定的感应通讯、数据网络和材料结构系统设计，实现具有主动感应、自动辨析、自主调节和动态指示等服务功能的道路基础设施。智能感知道路对路面环境、力学、交通等状态的感知研究，可为评价道路服役状态,降低安全风险提供保障；对路面诊断修复的研究，可为延长道路使用寿命，降低养护成本提供依据；对路域能量转换与采集的研究，可为交通能源融合发展，实现节能减排的战略目标提供借鉴。智能感知道路研究对于我国道路基础设施服务水平的本质提升和交通强国建设与发展具有重大而深远的意义。
近年来，众多学者在道路基础设施感知信息解析，多源数据处理，感知材料设计和智能铺装结构设计等方面取得了丰富的成果，为提高我国道路基础设施智能感知水平和加快交通基础设施智能化发展提供了重要的理论指导和技术支持。为充分展示智能感知道路领域的最新研究成果，引领该领域的发展方向，推动理论与技术创新，《中国公路学报》编辑部邀请长安大学蒋玮教授、哈尔滨工业大学徐慧宁教授、北京航空航天大学李峰教授、东南大学马涛教授、同济大学朱兴一教授、武汉理工大学刘全涛教授作为组稿负责人，共同向该领域的知名专家、学者约稿，出版本期“智能感知道路”专栏，回顾、总结和推广我国智能感知道路领域的最新成果，展望该方向的发展趋势。本专栏共收到相关理论、技术、方法、试验研究及综述等论文40余篇，最终录用9篇。研究内容集中于以下几个方面：
（1）综述。梳理总结了感应充电路面技术、融合感知特性的道路铺装结构设计体系、冰雪路面摩擦特性与运营风险管控等方面的最新研究成果和发展趋势。
（2）自感知道路及其配套的感知系统技术。主要内容包括：路面低温变色复配物的制备及热色特性研究、环氧树脂基自发光路面材料设计与性能研究、基于分布式光纤的混凝土路面振动场感知与解析等。
（3）自修复路面及其诊断系统技术。主要内容包括：石墨烯微胶囊沥青双机制愈合机理研究等。
（4）自俘能路面及其能量转换系统技术。主要内容包括：基于应用环境的路用压电俘能单元尺寸优化与性能评价、智能道路无线充电系统耦合线圈互操作性分析等。
智能感知道路相关理论、材料、结构的研究，将有力地推动我国以智能为重要特征的新型交通基础设施的理论研究与工程实践，为加快交通强国建设提供有力支撑。《中国公路学报》将持续关注该领域的国内外最新研究进展，以期为广大专家、学者及工程技术人员提拱学习、交流的平台，促进我国智能道路基础设施领域的高质量与可持续快速发展。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

北京工业大学赵晓华教授简介

正赵晓华博士。北京工业大学教授,河南理工大学特聘教授,兼任美国国家交通研究协会(TRB)车辆用户特征委员会委员,《中国公路学报》、《交通信息与安全》编委会委员,中国交通运输协会青年科技工作者工作委员会委员,中国交通企业管理协会反光材料分会专家委员会委员,北京交通工程学会交通信息与控制专业技术委员会委员。近年来,围绕驾驶行为、交通安全及交通信息等方面开展相关研究。主     

城市交通“灰色违规”驾驶行为初探

在城市道路交通系统中,驾驶人在有限交通管理资源难以兼顾的重点领域之外的“灰色地带”,违反国家交通法规的驾驶行为,称为城市交通“灰色违规”驾驶行为.“灰色违规”驾驶行为已成为影响交通安全的重要因素,对其进行剖析具有重要意义.文中对“灰色违规”驾驶行为内涵进行界定,通过调查问卷分析提出应对”灰色违规”驾驶行为的对策框架.以国内外不同城市及不同车型的随意变更车道为案例,研究结果表明:随意变更车道行为的发生与车辆类型与道路交通状况关系密切,并且,该行为严重妨碍城市道路交通运行秩序,影响道路通行效率,降低道路交通安全水平.因此,建议我国在实施严格交通执法的同时,完善违规驾驶行为的科学应对体系,有效构建我国的安全教育体系.     

基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述

对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。      

电气化公路技术研究

交通是能源消纳的重要领域，其对社会能源结构的调整和节能减排具有重要的影响和带动作用。在陆路交通方面，轨道交通和小型客运车辆的电气化发展方向相对清晰，而公路货运尚无明确的技术路线。为充分利用清洁能源，减少化石能源在交通领域中的使用，发展并推广电气化公路技术，对重载卡车的蓄电池、燃料电池、混合动力3种电气化方案进行对比分析，结合卡车负载的特点，对不同电气化方案进行评估。研究融合新能源发电及并网、混合动力技术、智能驾驶技术的电气化公路技术，从车辆动力技术、供电线路、受电弓与计费、新能源并网、编组智能驾驶运行5个方面对电气化公路方案进行介绍，可以实现公路货运系统的绿色、安全、高效运行。以10公里线路电气化为例，进行规划和成本估算，构建单车和区域（或路段）电气化的运营成本计算模型，基于燃油消耗和阻力分析2种方法进行计算。对车辆购置及改装、基础设施建设、可再生能源发电、系统环保效益等4个方面进行技术分析与成本测算。从供能技术变革、商业模式和推广路线3个角度对电气化公路技术的未来推广进行论证展望。研究结果表明：电气化公路技术的应用与规模化能够带来巨大的经济与环境收益，其中的混合动力方案与架空线输电方案为面对未来可能的储能技术变革与无线输电普及打下重要的基础，提供了拓展空间，也是重载货车实现智能驾驶的重要步骤；与燃油驱动相比，电驱动百公里成本减少96元，单一重卡年运营成本减少18.8万元，百公里污染物（如：碳氧化物、氮氧化物等）均减少50%以上。     

面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型

针对无信号控制路段自动驾驶车辆和行人冲突判别建模,选择武汉市6处无信号控制路段作为调查地点,从而保证足够的车辆及行人数据量,采用视频采集技术获取交通流量以及行人与车辆的行为数据.利用决策树分析方法将决策分为两各层级,分别为行人过街决策和冲突判别,利用二元Logit模型建立面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型,对行人和自动驾驶车辆之间可能发生的冲突概率进行计算.建立的模型可以作为自动驾驶技术中的一部分,能够帮助自动驾驶汽车具备人类驾驶员与行人间的通行权沟通能力,使自动驾驶汽车控制系统更加智能且接近人类的判断能力.     

自动驾驶车辆决策与规划研究综述

决策与规划是自动驾驶系统的中枢,是提高自动驾驶车辆行驶安全、驾乘体验、出行效率的关键。其面临的主要挑战在于如何满足自动驾驶所需的极高可靠性和安全性,以及如何有效应对场景复杂性、环境多变性、交通动态性、博弈交互性及信息完备性并产生类人化的驾驶行为,使车辆自然地融入交通生态。为全面了解决策与规划的前沿问题与研究进展,对其技术要点进行系统梳理与总体概述。首先,从数据驱动的驾驶行为预测、概率模型的驾驶行为预测、个性化驾驶行为预测三方面综述了面向态势认知的行为预测的研究进展;其次,将行为决策总结归纳为反应式决策、学习式决策、交互式决策并逐一进行了分析;再次,从方法论的角度对运动规划及其应用进行对比分析,具体包括图搜索方法、采样方法、数值方法、拟合插值曲线方法等;然后,针对端到端的决策规划的关键科学问题和主要研究进展进行了归纳分析;最后,总结了决策规划对提升自动驾驶车辆智能化水平的重要影响,并展望了其未来的发展趋势与面临的技术挑战。     

基于车联网OBD数据的道路安全评价方法

针对目前道路安全评价较少考虑驾驶行为及车辆运行状态,评价指标及权重值大多通过主观方法确定的局限,结合车联网OBD数据包含车辆行为及运行状态且数据丰富、精度高的优势,基于人工智能领域粗糙集理论,提出考虑道路条件、天气状况、交通状态、驾驶员特性、车辆运行状况的道路安全评价体系构建思路和流程及有待进一步研究的关键技术。