公交服务质量评价研究

本文对评价公交服务质量的一些指标进行简单的探讨,选取了最有代表性的安全性、方便性、经济型、迅速性、准时性、舒适性6个方面12项指标进行研究。由于很难得到部分指标的确切数据,因此无法使用这些部分指标。本文中,采用经验概率作为其可靠性指标,简单直观的反映公交的服务能力。最后,简单介绍效能模型ADC并运用系统效能模型对西安二环2号线公交服务进行评价并给出相应的建议。     

基于车辆运行数据的手动驾驶技术评价应用

电客车司机的驾驶技能关乎乘客的出行安全和乘车体验,如何快速、高效评价电客车司机驾驶技能是值得探索的问题。以手动驾驶技术评价标准分析（维度、方式）和地铁车辆ERM运行数据分析（数值、曲线）作为理论依据,从基础框架（目标功能、输入输出、数据获取、列车位置识别策略）、评价策略（准点率评价、精准度评价、舒适度评价）和评价标准三个维度开发手动驾驶技术评价程序。结果表明,该程序能够达到客观、全面评价司机手动驾驶技能的目的。     

深度学习技术在自动驾驶高精度地图中的潜在应用

高精度地图是自动驾驶的支柱技术之一,其测绘和应用的效率和成本直接关系到自动驾驶技术的大规模普及进程。高精度地图传统的测绘、应用、更新和维护流程中,有诸多环节可以利用深度学习技术进行效率提升。基于此,提出数个效率和性能有提升空间的技术环节,通过分析传统高精度地图技术的优缺点和深度学习技术可能的创新性应用方式,论述深度学习在这些环节的应用潜力。     

日本自动驾驶技术货车列队驾驶实证试验项目介绍

2021年4月底,日本国土交通省公布了《面向实现和普及自动驾驶的措施报告与方针》第五版概要方案,这是国土交通省和经济产业省主导下主持起草的推动自动驾驶技术的工作方案,该报告中介绍了过去在自动驾驶技术方面的各项工作和相应举措,并对未来工作方向提出了计划。货车列队驾驶实证试验是其中的重要项目之一,本文梳理介绍该项目5年来所做的工作和阶段性成果,以及未来的目标和实施计划。     

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。     

基于自动驾驶技术助力车路协同发展的研究

自动驾驶技术不断发展,对路况车辆行人信息的需求日益提高,针对此类情况,应用车路协同技术为自动驾驶预先采集处理分析决策数据,可大大提高自动驾驶技术的准确性.     

浅析西宁市公共交通服务质量乘客满意度评价

随着西宁市国家公交都市创建成功,西宁市公共交通从方方面面得到了提升。本文通过西宁市主城区公共交通现状,着重介绍西宁市公共交通服务质量乘客满意度调查方案,并通过相关数据的计算和分析,得到西宁市主城区的公共交通服务质量乘客满意度结果分值,进而对西宁市公共交通服务质量提出建议。     

自动驾驶标准体系及测试发展路线分析

自动驾驶测试通常分为自主式和车路协同式两种技术路线;其中,自主式自动驾驶主要依靠自身传感器完成周围目标识别进而进行决策知行的实现方式;车路协同式自主驾驶则主要依靠车载单元和路侧单元直接的通信完成周边的信息收集,实现对周边环境感知并完成决策判断。目前的自动驾驶测试多集中在单一功能测试为主;同时,由于两种技术路线各有侧重;因此,测试标准各不相同,无法形成完成标准体系。本文拟对目前国内外的自动驾驶相关标准进行分析归纳,从场景要素识别、功能测试、协同式自动驾驶功能要求、车路信息交互安全要求、测试和管理要求进行分析;进而为L_3级以上自动驾驶全面测试提供依据,同时也能为自动驾驶测试场地的规划及测试主体等的管理要求提供了建设参考。     

上海市居民共享自动驾驶汽车使用意愿研究

作为极具潜力的新型出行方式,共享自动驾驶汽车的出现必将引起居民出行行为的转变。为了研究上海市居民共享自动驾驶汽车的使用意愿及影响因素,本文利用网络问卷调查的RP与SP数据,结合百度地图API数据,构建基于解析逼近估计方法的多项Probit模型。结果显示：共享自动驾驶汽车通勤和非通勤出行中时间价值分别为64.34元/小时和81.55元/小时,弹性分析结果显示居民对于等候时间的敏感性显著高于费用;男性、已婚、高收入、高学历、自由职业者、合乘通勤者、年龄小于18岁的人群,以及家庭有未成年儿童、拥有沪C牌照小汽车的居民使用意愿较强。居民对于共享自动驾驶汽车越了解,使用意愿越强烈,而体验过自动驾驶服务的居民使用意愿更为强烈。     

发展自动驾驶汽车的挑战和前景展望

自动驾驶汽车是未来汽车的发展方向,也是道路交通具有革命性影响的交通工具。随着人工智能、传感检测等核心技术的突破和完善以及整体可靠性的提升,自动驾驶汽车会逐步被公众接受,成为出行和物流工具。但是,从当前的初步应用阶段,到成熟推广阶段乃至全面普及阶段的过程可能需要很长时间,技术成熟之后还要解决立法推行问题、以及社会心态调整的漫长阶段。自动驾驶汽车是未来汽车产业和信息产业的一个制高点,其研发能力将直接反映国家工业竞争力。从全球各国政府和企业的发展行动来看,未来5~10年将是发展自动驾驶非常关键的时期。     

美国政府《联邦自动驾驶汽车政策》解读与探讨

自动驾驶汽车是当前最热门的技术领域,制定相应的发展政策必然受到政府、企业、消费者等相关各方的关注。本文介绍了美国政府发布的全球首个无人驾驶汽车政策文件——《联邦自动驾驶汽车政策》,其内容包括政策目的、自动驾驶等级定义,政策组成包括了自动驾驶汽车性能指南、统一的州政策、现行国家公路交通安全管理局监管法规工具、将来可采用的新监管工具,以及下一步工作。总结了政策成果,包括将安全监管作为核心,鼓励创新、建立规范的决策程序,以及政策困难。认为美国的自动驾驶汽车政策相关内容值得中国跟踪分析。     

警钟长鸣: 自动驾驶行业漫长的“寒冬期”

前不久,美国电动车及能源公司特斯拉向车主推送了最新的系统更新,自动辅助驾驶系统(Autopilot)功能进一步升级,新增“相邻车道速度调整”和“自动巡航停车标志警告”功能,支持汽车根据道路上其他车辆的速度调整自身速度与感应前方的行驶状态。据推特用户上传的更新说明图片可知,“相邻车道速度调整”功能是指汽车可根据道路上其他车辆的速度来调整自身的速度。     

无证驾驶自动查处系统的设计与探讨

文章结合现有的无证驾驶查处方式带来的问题和弊病,基于智能交通系统的相关技术,介绍了无证驾驶自动查处系统功能模块的设计、安装及关键技术,为无证驾驶系统的研发提供参考。     

公路网现状评价体系及应用

在各地推进公路网系统发展建设的过程中,需要采用科学合理的方法对公路网系统进行系统全面的综合评价,发现现状问题,提出后期发展方向的建议,以期指导公路网的规划建设工作。本文建立了公路网现状评价指标体系,提出了基于专家调研的指标评分等级标准;采用层次分析法确定了评价指标的权重值并开展了公路网现状的综合评价。最后开展了通州区和顺义区的实例应用,发现其现状问题并提出了后期发展方向,从而验证了本文所提出的公路网现状评价指标体系及综合评价方法的科学性、合理性、可靠性和适用性,对公路网现状评价方法的研究具有重要指导意义。     

国内外高级驾驶辅助系统标准测试场景研究

文章围绕前向碰撞预警系统FCW、车道偏离预警系统LDW、主动紧急制动系统AEB、车道保持系统LKA、自适应巡航系统ACC等5种辅助功能,研究各种功能的场景布置,结合国内外现状及实际测试经验,提出场景案例设计建议。     

感知特性类驾驶行为与驾驶适宜性检测单项指标相关性研究

本文以驾驶员在驾驶行车过程中的驾驶行为特性为分析基础,分析了感知特性类驾驶行为。并利用"营运车辆驾驶人适宜性甄别检测系统及系列检测装置"专题项目采集到的驾驶适宜性检测数据和获得的受检驾驶员最近三年来的安全行车记录数据作为相关性研究的基础数据。在将检测数据进行处理后,利用SPSS统计分析软件进行了正态分布检验、安全类驾驶行为与危险类驾驶行为的独立样本检验,然后利用双变量相关性对感知特性类驾驶行为与适宜性检测评价指标进行关联分析,分析结果表明:不同特性类的驾驶行为与适宜性检测指标的相关性有大小之分。     

自动驾驶条件下共享车辆车队规模

随着自动驾驶技术的发展和普及,未来以自动驾驶车辆替代传统有人驾驶私家车辆成为大势所趋,本文研究的目标是提出一种解决小规模自动驾驶共享车辆(Shared Autonomous Vehicle, SAV)车队规模的方法,并进行实际案例分析。使用的数据集是上海市50辆新能源私家车一年的轨迹数据,使用此部分出行需求,给出了计算两次出行是否可以衔接的具体方法,得到衔接矩阵。然后将求解最小车队规模问题转化为求解多旅行商问题(Multiple Travelling Salesman Problem, MTSP)的最短路问题,并证明两者具有等价性。论文提出使用排序遗传算法对此问题进行求解,使用5种常见的排序交叉算子分别验证求解质量,得到OX1交叉算子的质量最优。最后选择OX1交叉算子计算出行需求数排名前20天的SAV的最小规模,得到SAV的平均替代率为2.4。即在本研究中,一辆SAV平均可以替代2.4辆传统私家车,为未来自动驾驶技术普及后,SAV的车队规模问题提供参考。     

公路运输自动驾驶技术对铁路货运的影响及挑战

人工智能自动驾驶技术将大幅降低卡车运输公司的固有成本,这会对其竞争对手铁路货运企业带来直接冲击和全新挑战,对这些经营上带来的变化因素进行分析,未雨绸缪预先研究应对措施,对于铁路企业在货物运输市场竞争中保持并提升竞争力具有重要意义。自动驾驶技术将降低公路运输成本,推动公路运输组织模式改变,促进公路运输服务升级换代。铁路运输企业应主动研究并调整市场定位,推进公铁联运的深度合作与融合,加快铁路货运向现代物流转型,利用公路自动驾驶技术拓展铁路服务链,提升铁路运输生产智能化自动化水平。     

自动驾驶长队列虚拟头车确定方法

在车联网和车路协同技术的发展下,自动驾驶车辆长队列行驶已成为未来交通的发展趋势。但是,现有队列控制方法均受限于通信范围,通过将长队列划分为虚拟头车引导下的多个子队列来确保队列运行可靠性,如何确定长队列中的虚拟头车是长队列控制的一个关键问题,本文从自动驾驶车辆长队列的行驶效率与队列状态稳定性两方面构建成本函数,综合考虑长队列内所有跟随车的行驶状态,通过遗传算法对每个时间步长下的虚拟头车序列进行寻优求解,建立了长队列最优虚拟头车计算模型,并基于SUMO搭建仿真模型,对模型的适应性展开验证。结果表明,本文所建模型对头车速度变化具有较高的识别度,能够有效削减头车速度变化所造成的速度扰动影响。