着眼任务需求 强化训练管理 努力锻造一支高素质汽车驾驶员队伍

军事交通运输是军事斗争准备的重要组成部分,是后勤保障的"中心环节",是完成多样化军事任务保障的"生命线"。要实现运输保障有力,就必须着眼任务需求,强化训练管理,努力锻造一支技术精湛、素质全面、作风顽强的驾驶员队伍。一、打牢基础,科学筹划抓新训一要严格驾驶员学兵选调。每年新兵训练结束前,各单位运输部门要主动牵头,积极协调军务、卫生、纪检等部门成立综合考核招生小组,按照个人申请、支部推荐、资格审查、     

无侵入测量指标的驾驶疲劳检测性能评估

为了准确检测驾驶疲劳状态,利用高仿真度驾驶模拟器进行模拟实验,采集了驾驶行为和眼动数据,并进行了主观疲劳程度调查.在此基础上,设计了23种无侵入检测指标,从与疲劳的相关性、二元检测性能、对道路线形的敏感性和个体一致性4方面,评估了指标的性能并按综合性能排序.研究结果表明:眼闭合时间比例与主观疲劳程度（Karolinska sleepiness scale,KSS）的相关性最高,为0.443;二元检测性能最好的是眼闭合时间比例和车道偏移标准差;眼动指标在曲-直路段的变化幅度均低于20%;当KSS为7时,除车中心越线时间比例外,其余指标均存在显著的个体差异;综合性能最高的指标依次为车道偏移标准差、闭眼时间比例和越线期间横向平均速度.      

信号控制交叉口交通冲突特征与影响因素

对信号控制交叉口交通冲突的特征及影响因素进行分析能够快速明确交叉口的安全隐患,并提出合理的改善措施。通过对上海市5个信号控制交叉口进行交通冲突调查,分析信号控制交叉口的冲突类型特征和冲突点空间分布规律,揭示信号控制交叉口交通冲突的致因。结果表明,最突出的机—机冲突类型为直行与对向左转冲突(45%)。另外,超过50%的机—非冲突以及机—人严重冲突与右转机动车相关。利用线性回归模型和负二项模型分析冲突及严重冲突的影响因素,结果显示左转专用相位、右转车比例及大型车比例是显著影响因素。     

散粒装卸设备上耐磨材料的应用

在散货装卸设备上,物料对与之接触的物体产生冲击和相对运动,从而造成物体磨损.为了延长装卸机械的使用寿命和节省维护费用,在与物料接触的地方必须选用适当的耐磨材料.     

夜间行车用灯有学问

夜间驾驶汽车与白天行车最大的不同点是驾驶员的视野明显变窄，视觉能力较差，加之灯光的照射，视力明显下降。尤其是在照明不良的道路上，一些地形、地物隐蔽在黑暗之中，难以辨认，需要借助车灯照明观察道路交通情况。因此要求驾驶员必须放慢行车速度，正确检查、使用照明装置，才能保障行车安全。     

我国城市交通安全规划建议

随着我国机动化和城市化进程的不断加快,机动车总数处于一个快速增长的水平。机动化带来的城市交通安全问题显著,交通事故率居高不下,交通事故和交通死亡人数仍然处于一个比较高的水平,交通安全问题十分严峻。近年来,国内学者在交通安全规划领域已经开展了一些初步的研究,王岩和杨晓光提出了＂主动道路交通安全规划＂概念,通过分析现有规划设计流程的不足,提出在城市规划和备专项规划中考虑交通安全的必要性。     

国内外驾驶人培训与考试对比研讨会总结

2017年12月8-9日,国内外机动车驾驶人培训与考试对比研讨会在南京成功举办,本次会议由公安部交通管理科研所和同济大学共同主办,多伦科技股份有限公司承办。会议邀请了国内外培训考试相关技术专家、交警系统行业专家、科研院校专家学者等30余位代表参加,以"国内外驾驶培训考试对比"为主题,研讨提升驾驶人安全文明驾驶意识的方式方法。会上,专家学者们分别从德国、美国、新加坡、日本等国的驾驶人培训考试情况、营运驾驶人安全教育以及考试系统设备技术发展等方面进行了介绍。     

交通安全政策与宏观安全统计分析最新进展

为了提升我国城市交通安全水平,亟需在政策理念与技术支持上进行革新。作为全球交通盛会,美国交通研究委员会年会始终将交通安全作为重点议题。通过梳理近年美国交通研究委员会年会关于交通安全政策研究与宏观安全统计分析的最新进展,发现我国与先进国家在交通安全管理政策体系及分析支持技术等方面依然存在差距,应尽快建立健全宏观交通安全管理规划体系。对宏观交通安全最新进展的总结能够为国家与城市现代化治理水平的提升提供参考依据。     

基于自然驾驶数据的中国驾驶人城市快速路跟驰模型标定与验证

为了评估既有跟驰模型在仿真中国驾驶人跟驰行为方面的表现,对5种代表性跟驰模型进行参数标定与效果验证。基于"上海自然驾驶研究项目"采集的60位驾驶人、累计超过16万km的实际驾驶行为数据,根据雷达、车辆总线数据自动提取2 100个城市快速路稳定跟驰行为片段;采取5-折交叉验证法划分标定与验证数据集,即将每位驾驶人的50个跟车片段随机划分成5个不相交的子集（每个子集包含10个跟车片段）,其中4个子集作为标定数据集,剩下的1个作为验证数据集,依次轮换标定数据集与验证数据集5次,展开5次模型标定与验证。基于标定数据集,采用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery、Gipps、智能驾驶人、全速度差（FVD）以及Wiedemann模型进行参数标定;基于验证数据集,评估5种模型在预测两车间距方面的精度。结果表明：FVD模型在5种模型中表现最佳,具有最小的误差（21%）和误差标准差;相对于微观交通仿真软件VISSIM中所采用的Wiedeman模型,FVD模型具有精度高、易于标定、对不同驾驶人鲁棒性强3个优势,更加适应于仿真中国驾驶人的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路交通环境特征的跟驰模型及微观交通仿真系统具有重要价值。