Traffic accident risk perception among drivers: a latent variable approach

ABSTRACT

Governments require decision tools to deal with road traffic accidents, a pandemic resulting in millions of deaths around the world. Evidence shows that human factors are one of the major causes of road accidents, and there is much interest in identifying variables that may have an impact on drivers’ perception of risk. To this aim, we design a stated choice experiment with eight hypothetical driving scenarios considering attributes that have been strongly associated with increased accident risks: (i) driving speed, (ii) driving the wrong way in a one-way street, (iii) overtaking on a bend, and (iv) driving under the influence of alcohol or drugs. Data from a sample of survey respondents are used to estimate a hybrid discrete choice model incorporating two latent variables, Driver Concentration and Safe Driving. Our results may contribute to the design of public policies geared to prevent accidents by encouraging safer driving behaviour.     

面向多目标跟踪的密集行人群轨迹提取和运动语义感知

针对基于视频监控的密集行人群识别难度大，运动轨迹提取困难，运动语义信息挖掘不足 等问题，本文提出基于多目标跟踪FairMOT框架及K-means聚类的行人轨迹捕获和运动语义信 息感知方法。首先，利用多目标跟踪算法提取视频中行人群目标过街时的运动轨迹特征向量；然 后，通过分析轨迹坐标的数值分布特点，设计了一种协方差滤波算法STCCF，以检测和剔除“准静 态轨迹”，得到行人群目标运动轨迹簇；最后，针对已提取的轨迹簇，应用K-means聚类方法，选取 S系数(Silhouette Coefficient)和DB指数(Davies Bouldin Index)两个指标，感知行人聚集和消散点 等场景语义特征。实验分析表明，算法从提取到的2689条轨迹中辨识出179条“准静态轨迹”，检 出率为81.73%；视频场景中的行人目标源点和消失点的解析结果与人工辨识结果吻合，验证了密 集行人群轨迹提取和运动语义信息感知方法的有效性。本文研究可为数据驱动的行为预测和轨 迹建模提供基础。     

多模式交通网络路径动态调整模型

既有路径调整模型的研究载体是单模式网络,不能够刻画现实中多模式网络上 出行者的路径调整行为.为此,本文提出采用比例延拓与绝对延拓两种方法来描述多模式 网络中用户对不同出行方式的费用感知特性,并据此建立了多模式网络条件下的用户路 径动态调整模型（Multi-modal Route-Swapping Dynamics, 简称 MRSD）.研究发现：（1） MRSD 能避免过度调整行为,并能维持解集不变性;（2）MRSD 的稳定路径流模式与多模 式网络用户均衡等价,且在其稳定状态,模式内部所有被使用的路径具有相同且最小的 实际费用,模式之间所有被使用的路径之间存在（符合比例延拓或绝对延拓的）费用感知 壁垒;（3）MRSD 的所有解有界且收敛于多模式网络用户均衡.     

基于时间剩余的随机后悔最小化路径选择

出行者路径选择行为的正确性直接影响到交通规划“四阶段”模型最后一步交通分配的可靠性,对交通规划领域具有重要意义.近年来,为了克服出行者路径选择主要理论（随机效用最大化模型）存在的问题,Chorus 提出了随机后悔最小化模型.本文借用经济学领域中的无差异曲线概念,建立基于时间剩余的出行时间和出行费用双重约束下的随机后悔最小化模型,并对模型中存在的路径重叠和路径感知方差问题进行改进.最后运用示例性路网进行数值检验.结果显示,改进模型更加合理,具有更好的可靠性.     

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将Parasuranman、Zeithaml和Berry(PZB)服务质量差距模型扩展后用于分析出租汽车客运企业管理人员、驾驶员和乘客之间的服务质量感知差距,以杭州市为例进行出租汽车客运服务质量调查,发现驾驶员的服务感知值最高、企业管理人员次之、乘客最低驾驶员与乘客的感知差距超过企业管理人员与驾驶员的感知差距,且两个差距均与总体服务质量评价显著负相关;企业管理人员与乘客间的感知差距部分显著,且感知差距与总体服务质量评价结果的负相关性不显著.结果表明,出租汽车客运服务人员的服务质量评价过于乐观,改善出租汽车客运服务质量要缩小驾驶员与乘客的服务感知差距.     

基于AIS的船舶交通流量统计方法研究

通过构建一个由船载AIS、岸台AIS及相关的应用软件组成的船舶交通流量统计系统,对通过航道某一断面的船舶交通流量进行自动统计,同时针对统计过程中存在的漏统计问题,采用了感知神经网络校验的解决方法.通过开发模拟软件对通过武汉长江大桥的船舶进行了交通流量的自动统计及校验实验,验证了该方法的可行性.     

Influence of unsteady aerodynamics on driving dynamics of passenger cars

Recent approaches towards numerical investigations with computational fluid dynamics methods on unsteady aerodynamic loads of passenger cars identified major differences compared with steady-state aerodynamic excitations. Furthermore, innovative vehicle concepts such as electric-vehicles or hybrid drives further challenge the basic layout of passenger cars. Therefore, the relevance of unsteady aerodynamic loads on cross-wind stability of changing basic vehicle architectures should be analysed. In order to assure and improve handling and ride characteristics at high velocity of the actual range of vehicle layouts, the influence of unsteady excitations on the vehicle response was investigated. For this purpose, a simulation of the vehicle dynamics through multi-body simulation was used. The impact of certain unsteady aerodynamic load characteristics on the vehicle response was quantified and key factors were identified. Through a series of driving simulator tests, the identified differences in the vehicle response were evaluated regarding their significance on the subjective driver perception of cross-wind stability. Relevant criteria for the subjective driver assessment of the vehicle response were identified. As a consequence, a design method for the basic layout of passenger cars and chassis towards unsteady aerodynamic excitations was defined.     

车辆及发动机噪声声音品质的研究与发展

综述了近年来国际上对车辆及发动机噪声声音品质的研究现状，主要论及了对声音品质的描述，主观评价及改善声音品质为目的车辆及发动机的设计和开发研究工作。     

运行车速认知因子虚拟仿真试验

为准确预测道路交通安全评价中微观路段的运行车速,确定了三级公路的驾驶员安全性认知模糊集,建立了基于Multi Gen Creator软件的15个路段的三维仿真模型,开发了基于Vega的虚拟仿真系统,组织了53名驾驶员,在大型三通道柱面投影仿真系统中,进行了运行车速认知因子的评价试验。应用模糊统计方法对795组有效认知试验数据进行了分析,建立了包含道路平曲线半径、纵坡度和行车视距认知因子的三级公路安全性认知评价模型。虚拟仿真试验与道路试验分析结果表明:平曲线半径、纵坡度和行车视距认知因子评判等级的平均贴近度分别为0.63、0.74和0.70,因此,虚拟仿真试验方法可行。     

驾驶员道路安全感受模糊评判的算法改进

根据驾驶员道路安全感受模糊评价矩阵,计算安全感受隶属度时要从底层指标隶属度出发经过一系列的隶属度转换.用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在指标隶属度中关于目标分类的知识信息定义区分权;用区分权清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值并提取有效值;有效值经指标重要性权重转化为可比值,可比值生成可比和;用可比和计算目标隶属度.由此建立实现隶属度转换的一般算法,并用于驾驶员道路安全感受综合评判.