基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

高低墩大跨连续刚构桥受力分析

为研究高低墩大跨连续刚构桥梁受力特点,文章基于Midas Civil有限元软件,分析了不同桥墩型式对主梁弯矩的影响,并研究了等高桥墩、高低墩两种状态及墩高差较大情况下连续刚构桥受力行为的差异,为类似桥梁设计提供参考。     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。     

城市道路环境下自动驾驶车辆接管绩效分析（双语出版）

为了分析城市道路环境下高度自动驾驶中非驾驶相关任务和接管紧迫度对接管绩效的影响,基于驾驶模拟器设计了自动驾驶紧急接管场景并开展驾驶模拟试验,接管请求时间分别设定为3,4,5 s,非驾驶相关任务为读新闻、看视频、玩游戏,自动驾驶车速为50 km·h^-1,试验中共招募了49名被试（男性30名,女性19名）,被试的平均年龄为31.06岁（标准差为7.1岁）,驾驶人在自动驾驶阶段始终执行非驾驶相关任务,听到接管请求提示后需要接管车辆的控制权,并实施紧急避让操作。研究结果表明：在紧急接管情况下,接管紧迫度对合成加速度和最小TTC有影响,而对接管时间无影响,与5 s的接管请求时间条件相比,3,4 s的接管请求时间条件下的合成加速度明显增加,而最小TTC则随接管请求时间的减少而降低;非驾驶相关任务对接管时间和最小TTC有影响,而对合成加速度无影响,与无非驾驶相关任务相比,非驾驶相关任务会显著增加接管时间和降低最小TTC;碰撞几乎都发生在3 s和4 s的接管请求时间下,5 s的接管请求时间能够基本保证接管的安全性。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

打造出租车文明服务标杆

出租汽车点多面广,分散流动,从业人员复杂,如何把松散型的经营行为实现有效动态监管,河南焦作晨运公司近年来不断创新,积极探索出租汽车行业管理新经验,努力提升服务水平,经过长期的摸索和积累,逐步建立起了一套符合公司实际和特点的经营管理模式,成为河南省的出租车规范管理标杆企业。     

不同驾驶操作行为对车辆燃油消耗量的影响分析

针对车辆驾驶员普遍存在盲目换挡、急加速等不良驾驶行为的现象,研究采用发动机台架试验和道路试验相结合的方法,对汽车起步、换挡时机的选择、加速、减速、车速控制等典型的驾驶操作行为展开研究,通过对不同驾驶操作行为燃油消耗的分析,规范了汽车驾驶操作行为。     

近接桩基盾构隧道施工管片力学行为研究

盾构隧道衬砌管片在施工阶段处于复杂的受力状态,易出现局部破损现象。文章以深圳地铁5号线近接桩基时盾构隧道施工为研究背景,通过现场测试对衬砌所承受的轴力和弯矩进行了分析,以此来探究盾构隧道管片的力学特性。研究结果表明:上覆建筑物的全风化花岗岩层中,管片脱出盾尾后桩基荷载将传递给隧道上部土体,最后传递至衬砌管片,管片环受到较大的附加应力作用;管片刚拼装上时试验环内力较小;当管片脱出盾尾时其内力达到最大值;稳定后的管片内力一般相较刚脱出盾尾时稍小。由于岩层破碎且极度发育,透水性好,孔隙水压力变化速度较快,且能较快趋于稳定。     

面向人机协同共驾的驾驶行为短时预测方法研究

通过实时感知交通场景下的汽车相对运动状态和行车安全信息,对驾驶人的操纵行为进行短时预测,进而为人机协同驾驶中主权切换的模式与方法提供依据.基于线性最优二次型方法建立了典型驾驶意图下的驾驶操纵序贯链优化目标函数,通过求解目标函数得到驾驶人操纵行为对车辆运动状态的改变量,并结合运动学CA模型提出了驾驶操纵行为短时预测模型.运用统计检验分析实车试验和所提出的模型得到的仿真试验驾驶输入之间的差异程度.实车实验的统计检验结果表明,不同驾驶工况下的驾驶输入差值的配对样本T检验的T统计量分别为1.96,0.1,1.36,均小于其T临界检验值.所提出的模型能较好的模拟实际驾驶操纵行为特征,并能对驾驶人操纵行为进行准确的短时预测.      

基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法

不能自行判断船舶异常行为,并根据判断结果完成自动报警,是现阶段船舶航行面临的主要问题。为有效解决此问题,建立基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法。通过识别相似度的确定、与船舶异常行为关系的确定,完成基于模式识别研究角度的确定。通过船舶异常行为聚类、聚类异常行为识别,完成上述方法的搭建,并确定该方法是否可以完成自动报警。设计对比实验结果表明,应用该方法后,节省检测船舶异常行为所需人力资源,且提升识别准确性。