面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

感应充电路面技术研究现状与展望

以感应充电技术(Inductive Power Transfer,IPT)为主要特征的充电路面(Electrified Road,e-Road)近年来发展迅速，其可为行进中的电动汽车进行动态无线充电，有效解决电动汽车充电时间过长、续航里程不足等问题，是支撑未来公路交通电气化发展的重要储备技术。详细介绍了IPT系统的工作原理和性能特点，并总结了已有e-Road试验段的充电性能参数和技术就绪度水平。在此基础上，进一步从基础设施角度剖析了e-Road目前存在的主要工程问题及相关研究进展，内容包括：①深入分析了IPT系统工作时因高频磁场通过介电性路面材料所引起的电磁损耗对IPT系统充电效率的影响，并提出了可能的解决方法；②针对充电模块与普通沥青路面存在的力学兼容性问题，从结构受力原理、材料损伤特性等方面总结了e-Road复合结构产生力学损伤加剧效应的原因，并提出了耐久性优化措施；③针对e-Road环境可持续方面存在的不确定性，评估并对比了e-Road与传统道路的全生命周期环境效益，指出了e-Road环境性能研究对电动汽车全生命周期综合效益估算的重要性。此外，还从政策支持、安全性、价格因素等角度对e-Road进行了综合可行性评估，并对充电路面基础设施的未来发展进行了智能化展望，提出了e-Road与其他新型智能道路技术进行有机融合的可能途径。     

石墨钢纤维碳纤维导电沥青混合料配合比优化

寒冷地区路面积雪结冰为公路安全运营构成极大威胁。研究以最佳方式快速、高效、无污染的方式清除路面冰雪,在沥青混合料中以一定比例掺入石墨、钢纤维及碳纤维等导电材料,通过室内对比试验确定各材料的最佳掺入量,实现提升沥青混合料导电性能,通过导电路面升温清除路表冰雪,在我国北方公路绿色环保清冰除雪、延长路面使用寿命方面具有一定参考意义。     

改善地铁列车运行舒适度方案探讨

通过分析轨道交通信号系统的基本控车原理,结合车辆牵引制动系统的特点,找出信号与车辆配合控车存在的难点,提出改善列车运行舒适度的可行性方案,并进行探讨。     

山地城市建成环境对居民小汽车拥有影响研究——以贵阳市为例

为分析山地城市建成环境对居民小汽车拥有的影响，探究不同坡度下居民地形感知对小汽车拥有影响的差异，采用贵阳市中心城区不同坡度下的小区居民调研数据，引入3个观测变量来评价居民的地形感知，将结构方程模型（SEM）计算出的潜变量适配值融入Logit模型中，构建包含潜变量和显变量的SEM-Logit模型来研究主客观建成环境与小汽车拥有的关系。结果表明:坡度对小汽车拥有产生积极影响，但不同坡度下的地形感知对小汽车拥有的影响有所不同。在地形条件相对较好的环境中，当小区坡度小于8%，居民对地形感知并不强烈，并认为从小区步行到公共交通站点的距离和时间花费在其承受范围内。因此，地形感知并未对小汽车拥有造成显著影响；在小区坡度为8%~15%时，地形感知对小汽车拥有产生显著负效应。生活在该小区类型的居民，尤其是收入相对偏低的居民，更喜欢选择电动自行车出行，削弱了小汽车拥有量；当小区坡度大于15%时，小区坡度与小汽车拥有量具有正相关性。该小区类型的道路坡度大，居民出行过程中通常会经历频繁的上下坡，造成出行时间花费长，继而形成强烈的地形感知。这严重降低了居民出行选择步行或骑行的可能性，转而提升了小汽车拥有的概率。同时，在SEM-Logit模型中也证明了除地形因素外，家庭年收入、到地铁站最近距离、土地利用混合度、目的地可达性、出行态度对小汽车拥有具有较大影响。      

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

基于OpenMV的云台追踪系统设计

为解决传统目标识别过程中目标不能移动、动态追踪等问题,基于OpenMV,采用PID控制、模块识别、颜色识别、图像处理等技术和方法,设计了一种能够自主动态追踪目标物体的云台系统。锥桶的动态追踪识别测试结果表明:系统能够较好地完成动态追踪。