疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律.通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态.分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明...     

长距离盾构隧道相向施工测量方法优化

以狮子洋盾构隧道为例,探讨了在长距离水下盾构隧道施工中,采取从两端相向施工,地中对接方案时施工测量方法的优化.从施工测量项目统筹规划、贯通精度要求设置、地面控制测量方法、联系测量方法、地下测量方法和盾构导向测量方法等方面给出了优化方案,隧道的顺利贯通表明采用该测量方案可以满足长距离盾构隧道最终贯通精度的要求.     

快速公交车站设计探析——以杭州、常州快速公交设计为例

快速公交设计是个系统工程,其中车站设计部分是其中的关键要素。从宏观方面论述了路线及站点布置,在保证运营速度的情况下,论述了站间距设置的一般考虑范畴。从车站布设、车站功能和车站形式等方面简明介绍了车站设计的相关研究;并从客流角度入手,抓住快速公交的运营特征,把握车站的设计规模。并通过实践经验的总结提出了车站设计的相关技术标准。     

随机条件下固定公交线路服务频率优化模型

在考虑客流需求波动及车辆运行时间随机变动的情况下,建立了以乘客候车期望和公交车辆利用率总体最优为目标的公交线路服务频率优化模型.利用蒙特卡罗方法随机模拟一条高频线路的公交服务,计算得到了给定线路参数下的最优服务频率.算例表明该模型可用来确定高频服务公交线路的发车时间间隔.     

隧道与互通出口小净距路段换道可靠性研究

为分析高速公路隧道与互通出口小净距路段在不同交通流状况下的车辆驶出概率,提出了基于交通仿真的安全换道概率模型。首先,采用VISSIM标定仿真模型并进行正交试验,获取小净距路段在不同净距长度、交通量、驶出比例、大型车比例下的交通数据,在此基础上确定瞬时交通流密度及相应车流平均速度的计算方法,构建相应的分布模型,通过K均值聚类算法研究不同速度下的瞬时交通流密度大小和出现概率;同时引入可靠度方法并利用微分法来构建车辆安全换道概率模型,综合考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙等因素的不确定性,应用蒙特卡罗仿真法搭建求解概率模型的算法,并通过MATLAB对模型进行求解;针对分流车初始位置的不同,分别得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率,进而研究不同交通流状况组合下的净距长度。结果表明：交通量、大型车比例、净距长度对净距路段内侧车道车辆换道驶出成功率有显著性影响,研究结果可为规范的进一步完善提供参考。     

基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。     

城市快速公交专用道道路线形设计分析

以汽车的动力特性和通过特性为理论依据,根据目前快速公交专用车辆大都采用低地板大型铰接底地板车辆的现状,结合其容量比一般普通公交大得多的特点,对快速公交专用道的道路线形设计进行分析,提出设计方法。     

智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展，促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题，介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果，探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用，介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用，探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

纯电动客车在线诊断系统设计及应用

目前大部分纯电动客车生产时的整车性能调试依赖技术开发人员,非常不利于纯电动客车的批量生产。本文详述一种能够对纯电动客车进行快速调试和在线诊断的系统,有利于纯电动客车的批量生产。     

Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm

This paper presents a vehicle adaptive cruise control algorithm design with human factors considerations. Adaptive cruise control (ACC) systems should be acceptable to drivers. In order to be acceptable to drivers, the ACC systems need to be designed based on the analysis of human driver driving behaviour. Manual driving characteristics are investigated using real-world driving test data. The goal of the control algorithm is to achieve naturalistic behaviour of the controlled vehicle that would feel natural to the human driver in normal driving situations and to achieve safe vehicle behaviour in severe braking situations in which large decelerations are necessary. A non-dimensional warning index and inverse time-to-collision are used to evaluate driving situations. A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC system. Using a simulation and a validated vehicle simulator, vehicle following characteristics of the controlled vehicle are compared with real-world manual driving radar sensor data. It is shown that the proposed control strategy can provide with natural following performance similar to human manual driving in both high speed driving and low speed stop-and-go situations and can prevent the vehicle-to-vehicle distance from dropping to an unsafe level in a variety of driving conditions.