基于分段学习模型的自动驾驶行为决策算法研究

在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。     

基于大数据技术的铁路互联网售票异常用户行为分析研究与实现

近几年铁路互联网售票系统不断完善，给人民群众的出行带来了很大的便利，售票量不断增加，同时也存在抢票、囤票等异常用户行为，为了保障售票系统的安全稳定运行及维护公平公正的售票环境，提出了基于大数据技术的海量用户行为日志分析系统架构，有效地识别出异常购票行为。     

城市轨道交通行为分析与数据挖掘决策系统研究

本文对智慧城市轨道交通行为分析与数据挖掘系统进行探讨，从系统需求分析入手，对系统功能、运行流程进行设计，并结合城市轨道交通实际应用场景进行分析。     

公路理想缓和曲线长度计算基础

阐述了如何通过新的缓和曲线参数推荐值和横向加速度的变化率得到符合司机转向行为的缓和曲线长度.     

推进我国道路运输中小企业联盟发展的重点工作与政策建议

总体思路和基本原则 以加快道路货运业转型升级为主线，以提高运输集约化程度为核心，以零担运输为突破，通过完善政策措施、优化竞争环境、规范经营行为、创新组织模式，引导道路货物运输企业开展以联盟为主要形式的互利合作，推动资源整合，降低运营成本，提高物流效率，提升服务质量，提高道路运输中小企业的整体竞争力，为发挥交通运输在推进物流业发展中的基础和主体作用提供基础保障。     

如何加强高速公路工程现场施工的质量管理

提高全员质量意识 人是工程建设的决策者、组织者、管理者和操作者。工程建设中各单位、各部门、各岗位人员的工作质量水平和完善程度．都直接和间接地影响工程质量。所以在工程质量控制中．要以人为核心．重点控制人的素质和人的行为．充分发挥人的积极性和创造性，以人的工作质量保证工程质量。在施工中做好质量宣传工作．是搞好制质量管理的一种重要手段。     

江淮轻卡的承诺

<正>7月1日,江淮轻卡与其发动机配套企业、相关零部件供应商和全体经销商郑重签署了《环保一致性承诺书》,成为业内首个公开承诺不生产、不销售不符合国家排放标准的轻卡制造商。《承诺书》主要内容有:"为维护一片蓝天,作为流通领域的骨干销售企业,有责任与整车厂一起,积极响应国家号召,落实国家排放政策。本着自愿自律的原则,承诺加强用户引导和服务,杜绝一切不正当的竞争行为。"具体承诺如下:     

城市轨道交通大小交路乘客出行选择行为模型

随着我国城市轨道交通大小交路运营组织模式的广泛应用，准确描述大小交路乘客出行选择行为，对列车开行方案的编制具有重要影响。既有研究普遍认为乘客在面临相同起讫点的多交路出行时具有选择直达列车的偏好，缺少对乘客出行选择行为的研究。以大小交路跨交路出行乘客为研究对象，通过拟定不同到达交路列车形式及满载率设定相应出行情境，由此将大小交路出行的乘客类型进行划分，并针对无直达偏好类型的乘客，分析其自身属性、路径信息、出行距离和列车满载率等因素对乘车选择的影响。结果表明：无直达偏好类型的乘客占比高，出行选择主要受出行距离及当前到站列车的满载率影响。     

高速公路轮廓标设置层次研究

从轮廓标的功能需求出发,对高速公路中轮廓标设置层次方案中存在的一些问题进行了分析,从驾驶员主观评价和驾驶行为控制2个方面提出了4个轮廓标设置层次评价指标,并设计了室外实车试验方案,通过现场试验的方法对不同设置层次的轮廓标设置方案进行实车试验,得到了轮廓标不同设置层次方案下的驾驶员的心理感受和驾驶行为的变化,最后据此结果得出了高速公路合理的轮廓标设置层次方案。     

驾驶行为特性对道路通行能力影响的量化研究

驾驶行为特性对道路宏观交通流特性及通行能力有着重要影响.但在2010年版《道路通行能力手册》(HCM2010)中,驾驶人总体特征修正系数取值在通常情况下建议为1 ,并未给出具体解释以及进一步量化.为了进一步细化研究不同驾驶员行为特性对道路通行能力的影响,将驾驶员类型分为冒险型、一般型和保守型3种,利用交通仿真软件Vissim 5 .3构建基本路段和交织区仿真场景,提出以仿真实验为基础的通行能力影响量化分析方法.结果表明,在限速为80 km /h的城市快速路上,自由换道行为可以提升道路设施空间利用率,提高交通流由自由运行状态向稳定运行状态的转变速度,而对道路通行能力没有显著影响;跟驰行为与强制换道行为对道路通行能力有显著影响.提出基本路段通行能力分析的修正系数,对应冒险型、一般型、保守型驾驶员分别为1 .04 ,1 .03 ,0 .86 ;交织区通行能力分析的修正系数;在交织比为0 .1~0 .4的情况下,3类驾驶员对应的值有所差异,进一步细化了HCM2010中驾驶员的修正系数.