信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

高速公路入口合流区域安全性理论分析

合流区域是高速公路常见的事故多发区域,车辆在该区域行驶时,易引起跟驰风险和变换车道风险.本文以临界加速度作为依据,结合驾驶员对向后加速度的生理心理效应,提出跟驰风险指数和变换车道风险指数的计算方法,用于定量描述单起交通行为的风险大小.最后提出平均行车风险值的概念,用于评价合流区域的安全水平.     

物流服务与管理专业“岗课赛证创”五维融通一体化课程地图教学实践

课程体系的科学构建与规划是整个人才培养体系中的一个关键环节。“岗课赛证创”一体化融合课程体系的教学实践,参照了“课程地图”这一课程开发整合与规划管理的可视化工具,教学创新团队将“岗位、课程、大赛、X证书”几个项目中有着同质需求的核心内容进行了融通性、关联性、层次性、动态性的逻辑对接,把交叉、零散、独立的学习内容整齐划一,把不同层面的课程要素由垂直的个体关系变为横向的合作关系。一体化融合课程体系是对外部岗位需求、内在核心能力的高度整合,通过“岗位能力分析、教学模块拆分、思政元素浸润、真实项目融入、技能成果输出”实现课程之间的组合、替代和更换,组件化、装配式课程体系的构建,能最大限度地实现人才培养目标。     

基于高速公路自然驾驶数据的自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型

为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。     

航海技术专业海上实习现场教学改革

论述了航海技术专业海上实习现场教学真实性、直观性、特殊性及互补性等特点,并结合教学实践有针对性地提出改进和提高航海技术专业海上实习现场教学效果的对策。     

基于深度强化学习的自动驾驶车辆跟驰行为建模

为提高自动驾驶车辆的跟驰性能,减轻交通震荡干扰的负面影响,研究了1种基于深度强化学习的自动驾驶跟驰模型。在现有奖励函数设计基础上融入对能源消耗的考虑,基于VT-Micro模型构建能耗相关项;同时对使用跟车时距构建行驶效率因素相关项的方法进行优化,添加虚拟速度来避免在交通震荡场景中出现计算溢出和车间距过近的问题。为克服过往抑制震荡研究中仅用闭合环状模拟道路和仿真车辆轨迹开展训练的局限性,选用NGSIM轨迹数据中交通震荡阶段的驾驶员行为特征搭建训练环境,应用双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm,TD3）训练形成多目标优化的跟驰模型。进一步构建模型性能测试评价体系,对比分析TD3模型与其他传统模型在跟车与交通震荡2类测试场景中的表现。跟车测试场景实验结果表明：在舒适度与行驶效率上,TD3模型和传统自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）模型表现相近,二者均优于人类驾驶员;在安全性上,TD3模型相较于传统ACC模型安全隐患降低53.65%,相较于人类驾驶...     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）跟驰模型的基础上,采用迁移学习（transfer learning,TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution,LCSS）的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型...     

浅析实习船长的意识偏差

近年来,中国经济的高速、稳步增长促进了我国对外贸易运输量的连年大幅度攀升,为我国远洋运输船队的规模性发展提供了良好的平台。同时随着21世纪国际海员劳务市场进一步向发展中国家转移的总趋势以及我国由航运大国向航运强国过渡的必然要求,各航运公司纷纷在加速培养高级船员方面狠下功夫,许多在职船长开始肩负起了带教培养实习船长的职责。     

路基高边坡预应力锚索跟管施工技术探讨

为探索坡积碎石土地质条件下的预应力锚索成孔方法,以某工程的路基高边坡施工为例,阐述预应力锚索跟管成孔施工工艺和方法,分析在以坡积碎石土为主的地质条件下进行跟管钻进施工的注意事项,有效提高预应力锚索钻孔施工的成孔率和成孔速度,降低塌孔的发生率。     

应用型本科课程教学与相关证书认证培训的探索 ——以盐城工学院车辆工程专业为例

传统的教学模式重理论轻实践,课堂上主要以“填鸭式”授课模式讲授,很多专业课缺乏连续的创新性实践教学,以至于学生无法将所学知识得到运用。本论文将研究如何把“理论学习”“案例分析”“认证培训”“带薪预就业实习”的有机结合,运用在车辆工程专业创新人才培养中,为应用型高校理工科专业教学改革提供新思路。