基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

城市交通系统中宽扁梁结构的自由振动分析

为研究城市交通系统中宽扁梁的动力性能,由明德林(Mindlin)板理论退化得到板梁的控制方程,并推导出两端简支和两端固支板梁的自由振动特征方程,然后分别求解其自振频率和模态,并将计算结果与铁木辛科(Timoshenko)梁、Mindlin板的结果进行对比,总结板梁方程的梁宽适用范围并考虑泊松比对宽梁自由振动的影响。分析表明:相较Timoshenko梁方程,板梁方程更贴近Mindlin板的计算结果,尤其是前5阶自振频率,更适于较大泊松比的宽梁结构动力分析。     

基于地层损失的复合地层盾构隧道施工沉降研究

盾构隧道施工诱发地面沉降的影响因素较多,但主要因素可归结为地层损失引起的地层变形。基于现有地层损失的理论,对引起地层损失的注浆过程进行模拟,依此研究复合地层盾构隧道施工对地层沉降的影响。研究结果表明:隧道贯通时,土体最大沉降和隆起区域分别位于隧道拱顶和拱底;浆液的硬化会对地表和拱顶的沉降速率产生影响,当浆液弹性模量达到最终硬化的75%时,地表和拱顶的沉降速率达到最大值并开始逐步减小;地表和拱顶沉降随浆液的逐步硬化而趋于稳定,且拱顶沉降趋于稳定的速率更快。     

青岛市轨道交通车辆采用变频空调满足节能舒适健康的应用研究

通过对青岛市地区气象条件和轨道交通11号线运营需求技术分析,结合其他城市变频车辆空调运营的实际情况,以及变频车辆空调可变制冷量、除湿控制、节能舒适的技术特点,对青岛轨道交通运营车辆进行针对性的研究,提出了在青岛地区采用变频热泵车辆空调来满足青岛海洋性气候,实现轨道交通车辆绿色、智能、舒适的运营要求。     

广州三条城际铁路线的客流特征分析

城际铁路是珠三角城市群内部互联互通的重要通道,实现了广州与周边城市的快速联系。通过对比研究了广深、广珠和广佛肇等3条城际铁路线的客运总量、空间分布、时间分布及客流成长等特征,为国内其他城市群发展城际铁路提供借鉴。     

包海通道西安至安康高速铁路运输需求分析

研究国家高速铁路网包海通道西安至安康高速铁路的运输需求,可为本线主要技术标准、运输组织和建设方案的确定提供决策依据。首先通过旅客运输径路比较分析,确定本线主要承担我国蒙西、陕北、山西、北京、东北地区、关中地区与陕南、西南、广西、海南等地的旅客交流,兼顾陕南重镇安康等与关中城市群、陕北地区的城际客流,其次基于"四阶段法"基本原理,对区域铁路客运量进行分配预测,并按照趋势运量、转移运量、诱增运量进一步分析本线客流密度,最后研究本线客流构成、所在通道的综合交通方式结构,并综合确定本线客车开行方案。     

青岛至连云港铁路运输组织模式研究

研究目的:青连铁路是一条承担中长途旅客运输和港口集疏运功能的干线铁路,速度目标值为200km/h,其旅客运输组织模式既不同于传统的既有客货混跑模式,也有别于纯客运专线的运输组织模式。如何合理确定青连铁路的运输组织模式,是影响青连铁路经济效益和社会效益的关键。研究结论:从旅行时间节省、能力利用均衡和动车组购置费等方面,经比较分析各种运输组织模式的适应性后,确定青连铁路性质为是以客运为主的客货混跑铁路,旅客列车采用动车组与普速旅客列车相结合的运输组织模式。该模式充分发挥了青连铁路的线路能力,极大满足了不同的客流需求,也兼顾了部分货物列车。     

高速铁路路基沉降量预测方法研究

路基沉降是高速铁路设计和施工中所要考虑的主控因素。结合沉降观测数据可以对路基沉降量进行预测。通过预测可有效保证高速铁路路基工程达到规定的变形控制要求,以合理确定无砟轨道的铺设时间。而路基沉降预测常用方法涉及多个学科和领域,工作难度大,是长期以来困扰高速铁路施工技术人员的难题。此文介绍了高速铁路路基沉降预测的几个典型方法,极具代表性,有一定参考价值。