城市道路交通信号控制的若干问题

针对我国城市道路交通信号控制中的灯色规定和一些常用信号正反两方面的影响因素等进行分析。首先提出我国现行交通法律法规对信号灯色规定的不足之处,然后对交通信号控制存在的基本问题进行重点研究。通过分析不同信号灯色（如机动车黄灯、红灯＋黄灯、绿闪、红闪,行人绿闪）及其他辅助设施（如倒计时信号）对交叉口交通安全和通行效率的影响,对信号灯色及倒计时信号设置提出方向性建议,并就道路交通安全法及其条例的补充、修订给出相应建议。最后,简要分析了信号控制领域应着重研究的若干理论和应用层面的问题,包括绿灯间隔时间、信号周期、转弯车辆控制策略、公交优先控制、自适应控制、干路协调控制等。     

汽车碰撞行人交通伤害特点分析

旨在研究道路交通事故中行人损伤的发生特点、事故类型以及损伤机制,从而调查交通事故中行人、车辆以及环境三者之间的关系。事故分析对行人的年龄分布、性别、损伤部位以及严重程度、车辆类型进行了研究,对典型案例进行了详细分析,并进行了AIS、GCS分级。讨论了行人损伤的事故特点,提出了影响行人损伤的因素,讨论了车辆交通环境和道路使用者之间的关系。     

某人行天桥在地铁振动下行人舒适度的实测分析

对某大跨度人行天桥在地铁振动激励下的受迫抖振做现场实桥测试,得到竖向和顺桥向结构关键点的加速度响应时程;利用频谱分析方法,得到地铁振动激励优势频率;通过振动加速度振级和狄克曼指标对天桥结构行人舒适度进行分析。     

基于2021版C-NCAP管理规则下风窗玻璃对行人伤害的研究

现阶段我国仍处于人、车混合的交通状况,车辆碰撞行人的事故频频发生。在车辆碰撞行人的事故中,行人较为弱势,加之现阶段车辆缺少对行人的保护措施,行人伤亡严重。在机动车碰撞行人的事故中,行人头部受重伤是造成行人死亡的主要因素。在我国,每年因交通事故死亡的人数大约在10万人左右,行人、自行车骑行者、摩托车骑手的死亡人数在60%左右。在机动车碰撞到自行车及摩托车驾驶者后,驾驶者由于坐在二轮车上,整体躯干高度增高,头部会大概率碰撞到机动车的风窗玻璃。本文基于行人保护头型冲击风窗玻璃的结果,风窗玻璃的破碎形式以及风窗玻璃的制造工艺对行人头型的伤害,将理论与测试数据相结合,找出影响风窗玻璃对行人头部伤害大小的关键因素。     

基于多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法研究

行人作为重要的交通参与者,其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。基于注意力机制增强的长短时记忆(Long Short-term Memory, LSTM)网络,设计一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征,以加强行人运动特征的表达,并将融合特征作为意图预测网络输入,继而得到行人意图;由于行人运动具有不确定性,将行人意图预测类别和历史轨迹坐标的联合向量作为行人轨迹预测网络的输入,以期生成更为精确的轨迹预测结果。此外,在轨迹预测网络中引入注意力机制,以加强LSTM对各个时刻编码向量的有效利用,从而提高网络的行人轨迹预测性能,并基于Daimler数据集进行训练及验证。研究结果表明：所提出的多特征意图预测方法准确率可达96.0%,优于基于骨架单特征的意图预测网络;在预测时域为1 s的情况下,预测轨迹的位置均方根误差为347 mm,相较于恒速度(Constant Velocity, CV)模型、交互多模型(Interacting Multiple Model, IMM)、常规LSTM等基线方法均有明显的提升;在实际场景分析中,提出的方...     

基于差异性区域预测的行人与骑车人联合检测

本文中针对自动驾驶车辆在环境感知过程中易将行人与骑车人混淆的问题,提出一种有效区分行人与骑车人的联合检测方法,并基于快速区域卷积神经网络Faster R-CNN进行改进.首先,通过增加一个子网络提取图像形状特征通道,将其与主干网络生成的特征图进行聚合,额外的形状语义通道用以辅助检测器区分行人与骑车人的特征;接着,通过构...     

钢管混凝土拱桥结构静动力及稳定性有限元分析

针对钢管混凝土拱桥的空间受力特点和研究现状,对钢管混凝土拱桥的结构静动力进行分析研究,建立了相应的有限元分析模型,分析了钢管混凝土拱桥的结构静力、动力特性及稳定性,并就行人舒适性问题进行了探讨。     

基于监控视频数据的城市轨道交通车站闸机设施处行人停滞行为谱特征研究

[目的]为科学设置闸机,改善其实际通行能力,以及减少行人异常停滞行为带来的拥挤风险,需对城市轨道交通车站闸机设施处行人停滞行为谱特征进行研究。[方法]利用视频轨迹追踪技术,采集城市轨道交通车站闸机设施处监控视频中的行人运动参数;确定行人停滞行为表征指标,从闸机类型、行人流及个体停滞行为三类要素构建了城市轨道交通车站闸机设施处行人停滞行为谱,并采用四分位差法确定行人停滞行为谱表征指标上下限阈值;对行人停滞行为起点至闸翼/闸杆中心的纵向距离和横向距离,以及行人停滞范围和停滞时间等4个表征指标的差异性进行了分析,并全面解析了不同闸机类型和不同行人流率下的行人停滞行为谱特征。[结果及结论]行人易在闸机设施正前方停滞,行人停滞行为起点至闸翼/闸杆中心的纵向距离远大于其横向距离;当行人流率为>5～10人次/min时,行人停滞范围波动性最大;随着行人流量的增加,行人可用空间、停滞范围及停滞时间均减小。