基于因子模型的高速公路特长隧道驾驶人心理负荷特性研究

为研究驾驶人行驶通过特长隧道环境中的心理负荷变化特性,选取2座典型特长隧道进行实车试验,采集驾驶人实时心电信号,以心率和心率变异性指标分析为基础,通过数据挖掘构建了基于因子分析的心理负荷计算模型,采用心率变异性频域分析结果对模型进行验证。研究结果表明：心率变异性指标在计算心理负荷时比心率指标具有更高的效度和信度,驾驶人在距离隧道入口较远处和距离隧道出口较近时负荷较大;在隧道路段和普通高速路段,熟悉试验道路的驾驶人平均心理负荷小于不熟悉试验道路的驾驶人;被试在隧道路段的平均心理负荷大小依次为入口段、出口段、行车段,熟练驾驶人心理负荷在特长隧道入口前300 m至前180 m范围受到的影响最为明显;非熟练驾驶人心理负荷在入口前300 m至入口后240 m范围受到的影响最为明显。上述结果说明：在隧道出、入口段,尤其是入口段驾驶人负荷过高,也是造成事故数量多的主要原因之一;熟悉道路条件可在一定程度上降低驾驶人心理负荷;普通高速路段虽然行车环境较好,但运行车速过高也会造成驾驶人负荷增加。熟练驾驶人心理负荷在隧道入口前升高,而非熟练驾驶人心理负荷在进入隧道后仍保持较高水平。     

LED主动发光交通标志视认性能研究（双语出版）

为了给道路交通标志的设计与应用提供参考,针对LED点阵式发光标志、LED半透式发光标志和传统逆反射标志,考虑光照强度、闪烁频率、发光形式等因素的影响,进行了交通标志视认性能的驾驶试验研究。采用方差分析研究各个因素对标志视认距离影响的显著性及其交互作用。基于驾驶模拟器进行视认性能对比试验,采用配对样本t检验比较了半透式发光标志与逆反射标志的视认距离,并根据试验数据分析不同光照强度下半透式发光标志的最佳亮度区间。结果表明：在光照强度为200 lx的下午,LED主动发光标志相对于逆反射标志只增加了2~4 m的视认距离;而在光照强度为0.5 lx的晚间,视认效果则提升显著,点阵式和半透式发光标志的视认距离相比逆反射标志分别提升了39.7%和80.4%。闪烁发光无论快慢,对于LED主动发光标志的视认效果均无提升。另外,半透式发光标志的亮度过高时会产生眩光效应,不利于驾驶人辨识标志内容,且最佳亮度区间随着环境光照强度的变化而变化。因此,在光照条件较差的情况下,推荐采用常亮LED半透式发光标志。     

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化（双语出版）

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明：设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。     

大型综合客运枢纽送站坪的车辆延误（双语出版）

为了准确评估大型综合客运枢纽送站坪的服务水平,改善其交通秩序,提高管理水平,针对送站坪车辆的常规落客行为和违规行为造成的延误,进行了量化分析研究。在大量调研数据的基础上,提取车辆轨迹,通过虚拟线圈的方法获取车辆的运动参数和交通流信息,基于车辆运行特征和车流波动理论,提出了落客车辆汇入行车道时等待可穿插间隙的延误模型、行车道车辆受穿插车辆影响的延误模型以及违规行为造成的行车道车辆延误模型等,验证结果表明,延误模型计算结果与实测结果近似。针对客运枢纽常见的两车道送站坪的交通特性,将车辆在落客车道的行驶距离、落客时长、速度、加减速度等参数作为自变量,基于高峰期间车辆到达分布推导出了送站坪车辆的平均延误,在此基础上给出了送站坪车辆行程时间的理论推导模型和多元线性回归模型。实例验证结果显示：2个行程时间模型计算结果与实测数据基本吻合,平均误差均为13%,回归模型的拟合优度为0.868;减少模型变量,以车辆在落客车道的行驶距离和落客时长为自变量,拟合优度也达到了0.853,表明这2个变量对车辆在送站坪系统的总延误影响最大,它们的值可以基本反映出车辆在送站坪系统的总延误,研究结果可为仿真模型的构建及通行能力的研究提供理论基础。     

拥堵条件下驾驶人群体重复换道博弈的仿真研究

为完善拥堵交通流仿真中拥堵产生与消散的自发性,研究不同驾驶人群体的换道策略对拥堵产生与消散的影响,通过参考智能驾驶人模型(IDM)建立智能体,构建了基于多智能体系统的3车道交通环境,对交通流仿真方法进行改进,使其可以更加真实地表现出现实环境中拥堵的产生和消散.通过仿真实验,产生不断演化的交通流,得到一系列的仿真数据.利用仿真数据,采用重复博弈的理论分析驾驶员群体的策略对道路通行能力的影响.仿真及推理结果表明,在不发生事故的前提下,驾驶人群体采取占优的换道策略最多可以提高所有车辆7%的平均车速;理性的驾驶员换道策略的调整的最终结果会使道路通行能力降低.     

可变线路公交车辆调度算法优化研究

为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率.      

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.     

基于可变车道的交叉口时空资源优化配置

交叉口在潮汐交通影响下会产生各流向不均衡现象,容易使进口道利用效率低下,形成拥堵.常用的应对措施是设置适用于交叉口的导向式可变车道.基于可变车道,提出信号交叉口时空资源优化配置方法.在空间上,为寻求交叉口各流向之间的均衡化,以同一相位下各流向流量比之间的差值尽可能小以及总体的流量比之和尽可能小为目标,以各进口道各流向的交通量为基础数据,考虑进、出口道通行能力匹配等约束,同时考虑直右合用车道设置问题,构建车道功能划分模型.时间上配以Webster信号配时模型.以时段为单位,得到各个时段优化的车道功能划分和信号配时,从而确定可变车道的设置.以实际交叉口为案例,通过设置现状组、对照组、模型组对比分析该方法的效果.通过Vissim交通仿真,结果表明,相比于固定的车道功能,模型优化后能降低交叉口10%的延误.     

基于单轴地磁传感器的车辆参数检测算法研究

为了进一步探寻地磁传感器在车辆检测领域的应用,研究利用车辆通过时所引起的检测区域的磁场强度扰动,用自主研发的单轴地磁传感器获取和处理Z轴方向上抖动幅度大于指定阈值的地磁信号,研究了基于固定阈值的状态机车辆检测算法,对路段车辆进行检测,并获取车速、车长、车流量等信息,建立磁场能量与车长车速比值的关系模型.通过南京市江宁区某公路上的实验,并利用现场录制的视频作检验,结果表明,基于自主研发的单轴地磁传感器可以实现路段车辆98%的检测率,并有效获取车辆的车速、车长等信息.通过分析得到的磁场数据,验证了该模型可以用于多个地磁传感器进行车辆检测的数据融合.      

多车道高速公路路侧交通标志遮挡概率研究

为了计算不同交通量、不同运行车速情况下,多车道高速公路路侧交通标志视认中大型车对小型车的动态遮挡概率,将内侧车道小型车与外侧车道大型车车头间的垂直距离作为判断路侧交通标志遮挡的依据,根据视距几何关系确定多车道高速公路驾驶人在视认区域内视线被遮挡的最大和最小临界距离;建立路侧交通标志遮挡模型,根据视认距离确定内侧及外侧车道仿真路段长度,以0.1 s为仿真步长,借助VISSIM交通仿真软件获取车辆车头坐标、与前车跟车距离等动态基础数据,实现高速公路交通标志遮挡概率计算过程的动态化。结果表明：外侧车道的车型、交通量、视认距离以及大小车运行速度都对路侧交通标志遮挡率有一定的影响;在交通量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡的概率随着外侧车道大型车数量的增加而增大;在外侧车道大型车数量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着小型车数量的增加而增大;在小型车速度一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着大型车速度的增大呈降低趋势;小型车速度增大时,驾驶人视线被遮挡的概率会有所提高。