交通从众行为研究——机遇与挑战

从众是1种常见的社会现象,道路交通系统中的从众行为也非常普遍.从众效应直接影响驾驶人及行人的决策行为,进而影响交通流特性,对于交通规划、设计与管理都具有重要的意义.文中分析了国内外从众行为的研究现状,从我国交通行为的研究方向,研究内容,研究方法等角度提出了交通从众行为研究的机遇,并从实验手段,数据获取,研究结果的不确定性角度提出了交通从众行为研究的挑战.交通从众现象的研究在学术上可以促进心理学与交通工程的学科交叉;在理论上可完善微观交通流模型;在实践上可以为有效利用从众效应进行交通规划、设计与管理等提供理论指导,具有广阔的应用前景.      

高精度GPS/GIS定位技术在机动车道路考试系统中的应用研究

在计算机化的机动车驾驶人道路考试系统中,为了实现骑压中心实线等与车辆位置有关的评判项目的自动评判和路口处车辆行驶方行驶自动导航,需要精确、实时定位考试车辆的位置.高精度的GPS/GIS技术能够很好地实现考试车辆的定位问题.论文首先介绍了高精度的GPS/GIS技术的实现技术,然后详细分析了考试车辆的车辆形状建模模型和车辆行驶方向判断方法,最后给出了机动车道路考试系统中与车辆位置有关的评判项目的自动评判实例.      

人机共驾智能汽车的控制权切换与安全性综述

根据智能汽车技术发展特点和趋势提出了人机共驾的概念; 从切换的发起者、强制性与计划性三方面论述了人机共驾智能汽车控制权切换的分类方法, 分析了广义和狭义2种分类的特点和应用范围; 从驾驶人的认知、驾驶负荷、反应力等方面剖析了人机共驾中人因的特性及其对控制权切换安全性的影响, 总结了控制权切换的试验研究方法和人机交互形式, 指出了控制权切换安全性研究存在的问题和未来发展方向。分析结果表明: 人机共驾智能汽车的应用范围是L2~L3级自动驾驶, 特点是人与系统彼此协同完成动态的驾驶任务; 由系统主动发起、驾驶人被动接管的控制权切换情形与安全性更被业内关注; 驾驶人能有效地对当前驾驶状态进行认知和评估, 进而接管车辆操作, 并最终规避风险, 是保证控制权切换安全性的关键; 人因是影响控制权安全平稳切换的重要因素, 主要表现为认知水平偏低, 切换前后驾驶负荷阶跃式突变, 次任务的影响机理不明确, 反应力随切换场景的不同而差异显著等; 该领域的主要研究还包括接管绩效的评价, 切换时机与人机交互方式的优化以及试验手段的提升等。      

基于车辆自动驾驶的磁道钉编码系统设计与实现

论述了磁道钉编码系统对于以磁道钉方式导航的车辆自动驾驶的重要意义，提出了磁道钉编码方法，并说明了工作原理以及计算机的具体实现流程．结合具体工程给出了编码系统的编制过程，在交通部公路交通试验场的自动公路专用道路上进行了实车试验．试验结果表明，该编码系统可以为车载计算机提供准确信息，保证了弯道自动驾驶的稳定控制．     

智能网联环境下的交通信息与安全——第4届交通信息与安全国际学术会议综述

交通信息是交通运输发展的基础,交通安全是交通运输的重要目标,智能网联环境下的交通信息与安全越来越受到学术界的重视.第4届交通信息与安全国际学术会议(ICTIS 2017)在此背景下隆重召开.围绕交通信息与交通安全的核心内容,分别从道路、水路的信息与安全角度出发,研讨了水路信息多元化应用、海上事故分析与船舶避碰、道路基础设施信息交互、公共交通优化等热点问题,展示了最新的研究成果.综述了会议报告的热点,分析了交通安全趋势以及存在的问题,并指出新能源动力船舶系统安全与防控、多种类多模式交通流动态预测、无人船开发与应用、道路安全建模等是交通安全与信息未来的研究方向.      

主编心语

亲爱的读者朋友们,大家好!作为?交通信息与安全?杂志的主编,我在2016年度将与大家分享科技论文写作心得,从论文题名、摘要、关键词、引言、正文、结论等方面谈谈自己的看法,供大家参考。如果能对大家写作有所帮助,我就心满意足了;如果能引起大家的共鸣甚至争议,那就再好不过了,因为真理越辩越明,也欢迎大家就此发表自己的建议。      

卷首语

时间来到2016年,《交通信息与安全》杂志巳经走过了33个春秋。      

基于道路交通事故分析的汽车碰撞试验形式研究及其发展

文中介绍了道路交通事故分析对于研究汽车碰撞试验的实施框架和技术路线,并借鉴国内外在该领域的相关技术方法,阐述应该如何基于道路交通事故来完善现行的汽车碰撞试验形式.通过道路交通事故分析,一方面可以验证我国现行汽车碰撞试验体系的有效性；另一方面能够优化现行汽车碰撞试验体系中的试验形式及指标.     

基于强化学习的智能车人机共融转向驾驶决策方法

针对智能车人机共融驾驶系统中人和自主驾驶系统的驾驶权连续动态分配问题,尤其是因建模误差导致的权重分配方法适应性低的难题,提出了基于强化学习的人机共融转向驾驶决策方法;考虑驾驶人的转向特性,搭建了基于双点预瞄的驾驶人模型,并采用预测控制理论建立了智能车自主转向控制模型,构建了智能车人机同时在环的转向控制框架;基于Actor-Critic强化学习架构,设计了用于人机驾驶权分配的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,以曲率契合度、跟踪精确性和乘坐舒适性为目标,提出了基于模型的收益函数;构建了人机共融驾驶权分配强化学习框架,包含驾驶人模型、自主转向模型、驾驶权分配智能体以及收益函数;为了验证方法的有效性,招募了8位驾驶人开展共计48人次的模拟驾驶试验。研究结果表明:在曲率适应性验证中,人机共融-DDPG方法优于人工驾驶和人机共融-Fuzzy方法,跟踪性平均提升70.69%、39.67%,舒适性平均提升18.34%、7.55%;在速度适应性验证中,车速为40、60和80 km·h-1条件下,驾驶人权重大于0.5的时间占比分别为90.00%、85.76%、60.74%,且跟踪性相轨迹和舒适性相轨迹都能有效收敛。可见,提出的方法能够适应曲率和车速变化,在保证安全性的前提下提升了跟踪性和舒适性。      

2019年卷首语

刚刚过去的2018年,是《交通信息与安全》杂志跨越式发展的一年,也是厚积薄发的一年.继2015年被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”(交通运输工程排名前20%);2017年成为2017-2018年度中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊;2018年入编《中文核心期刊要目总览》(第8版),实现了国内期刊评价检索数据库收录“大满贯”!