汽车被动安全性及碰撞仿真研究综述

介绍了为保证汽车的被动安全性实施的国家基本标准和社会自发制定的评价体系,分析了被动安全性的主要研究内容和方法,着重探讨了国内外利用计算机虚拟仿真技术进行的研究,基于现状,今后的研究方向是更精细化的仿真研究与实现仿真碰撞和实车碰撞的良好交互。     

道路交通静化在交通安全中的应用

介绍了交通静化的起源与概念,实施交通静化的目的、原则及依据;详细阐述了各种交通静化技术与措施的含义、用途、适用地点、优缺点以及可取得的在降低车速、减少交通量、降低交通事故率等方面的成效;针对我国交通状况,探讨了我国引进交通静化技术的必要性,展望了交通静化在我国的发展前景。     

城市公交线网优化方法研究综述与展望

通过阅读和分析大量相关文献,介绍城市公交线网优化的意义及方法分类,阐述国内外城市公交线网优化方法的发展概况及主要研究方法,并在此基础上,总结发展过程中城市公交线网优化方法的优点和问题,展望今后的研究趋势。     

地铁特殊事件成因及人群疏散影响因素分析

地铁站会有火灾、重大客流、爆炸、行车事故、恐怖袭击、雨水倒灌、地震等特殊事件发生,综述国内外学者研究地铁站发生特殊事件时人群紧急疏散的常用模型与研究思路,定义地铁特殊事件的含义,并进行成因分类。归纳地铁特殊事件特点,列举地铁站内部的建筑特性、特殊事件发生地点、乘客心理因素、疏散行为以及生理因素等,并分析以上因素在紧急疏散过程中对疏散效率的影响。研究发现:地铁站内部的狭长通道、特殊事件发生在相邻2站台之间、女性及年龄较小乘客恐惧、侥幸和从众心理、乘客自私行为和群集行为等因素都会降低疏散效率;地铁站内疏散标志、报警装置、引导行为、男性乘客镇定心理、乘客良好的健康状况等因素都会提高疏散效率。     

无信号平面交叉口安全服务水平计算模型

为了客观评价公路平面交叉口的安全状况,提出了交叉口安全服务水平基本概念,分析了影响无信号交叉口安全服务水平的客观因素,给出了安全服务水平评价方案,分别构建了基于机动车、非机动车、行人冲突点的安全服务水平主模型和基于交叉口几何特征、交通标志等次要影响因素的修正模型,并由此提出无信号平面交叉口安全服务水平计算模型。根据多个无信号交叉口数据,把安全服务水平分为1～4级,并验证了安全服务水平模型的合理性。验证结果表明:应用安全服务水平计算模型得到实例交叉口危险度为200.7,安全服务水平为3级,符合交叉口实际的安全状态,因此,交叉口安全服务水平模型能够有效评价交叉口的安全性。     

基于多元回归的出租车事故风险因素分析

近年来,由于出租车伤亡事故率不断增加,分析出租车交通伤亡事故的影响因素,降低出租车交通事故率显得十分重要。本文将出租车交通事故的影响因素分为人的因素、物的因素、环境因素和管理因素4类。通过统计分析出租车的伤亡事故数据,利用多元Logistic回归模型进行分析,将人的因素、物的因素、环境因素和管理因素作为自变量,建立了出租车伤亡事故影响因素回归模型,利用似然比检验得出了人的因素和管理因素对发生出租车伤亡事故的显著水平小于0.05,而物的因素和环境因素对发生出租车伤亡事故的显著水平大于0.05。结果表明,人的因素和管理因素对发生出租车伤亡事故有着显著影响,而环境因素和车辆设备因素对发生出租车伤亡事故影响较小,其中监管不力、疲劳驾驶和未系安全带是引发出租车伤亡事故的主要原因,政府和相关部门应该对这些方面加强整治和管理,以期减少和预防出租车交通事故的发生,保障人民的生命财产安全。     

信号交叉口处公交车驾驶员视觉特性分析

为探究信号交叉口处不同信号灯显示状态对公交车驾驶员视觉特性影响规律,搭建由眼动仪、行车记录仪、电脑和电源转换器等构成的实验平台,采集信号交叉口处公交车驾驶员的眼睑闭合度、眨眼持续时间、注视点位置与注视次数、眨眼频率等视觉特性指标.运用统计分析方法对实验数据进行相关性分析,得到信号交叉口处不同灯色状态下公交车驾驶员视觉特性变化规律.结果表明:随着车辆逐渐接近交叉口,驾驶员眼睑闭合度逐渐变小,眨眼频率逐渐增加;进入交叉口前驾驶员注视点集中在信号灯处,较少关注两侧车辆;不同灯色状态下驾驶员眨眼持续时间变化范围与变化规律均存在明显差异;驾驶员在通过信号交叉口时,注意力集中,存在抢绿灯行为.     

基于道路网络数据库的最短路径搜寻

最短路径搜寻是智能交通系统(ITS)中车辆诱导的关键技术之一。作者根据城市交通道路网络建设的实际,研究了描述城市交通路网的道路数据库的结构。在此基础上采集大量道路信息,溶入GIS技术,建立城市道路网络数据库。用动态邻接矩阵对经典的Dijkstra算法进行改进,提高了运算效率。采用改进的算法实现了车辆诱导系统中的快速最短路径搜寻,并给出了车辆诱导系统搜寻最短路径的一个实例。     

海底隧道平纵线形对驾驶人视觉特征及车速的影响

海底隧道平纵线形组合方式复杂多样,容易导致驾驶人产生分心、疲劳等不良反应。为此,采集了30名驾驶人的实车数据,量化分析了海底隧道平纵线形对驾驶人视觉特征及车速的影响。运用Facelab眼动仪、GPS X10车载坡度计、行车记录仪等设备采集眨眼频率、单位时间内人眼闭合时间所占比例（percentage of eye closure over the pupil per unit time,PERCLOS）、隧道坡度、车速等数据。利用偏相关性分析得出海底隧道坡度、曲率与驾驶人眨眼频率、PERCLOS、车速的相关性及显著性,采用Ploy 2D非线性曲面拟合方法,分别建立眨眼频率、PERCLOS、车速与坡度-曲率的数学模型,量化分析眨眼频率、PERCLOS及车速与海底隧道平纵线形之间的关系,进而反映出海底隧道不同平纵线形组合对驾驶人的精神状态及行车状态的影响。结果表明：坡度1.3%和圆曲线半径4 348 m的海底隧道平纵线形组合方式下,驾驶人的眨眼频率最大,精神最放松,适当增加上坡坡度值、减小圆曲线半径可以提高驾驶人的紧张感;坡度3.05%和圆曲线半径3 521 m的海底隧道平纵线形组合方式下...     

包含禁行路线路网的最优路径HNN算法

为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。