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GIS空间分析的抛石护岸工程水下抛石效果评价

抛石护岸工程水下抛石效果评价是工程水下质量控制的重点和难点。准确掌握和分析工程水下质量状况,对确保抛石护岸的施工质量起到了重要作用。GIS(地理信息系统)技术拥有强大的空间数据处理与分析能力,可用于对水下抛石效果进行多维度的定性与定量分析。分析结果可以准确评价施工质量、精准指导下一阶段施工、降低施工成本。通过对3个试验区的分析,总结出一般施工规律:1)由于工程区上游起始处以及下游深水侧容易产生冲刷,抛石效果较差。2)工程区中部及近岸区抛石效果较好,但容易过抛。     

基于5 GHz无线局域网的车地无线通信系统测试与分析

车地无线通信系统是乘客信息系统进行数据传输的重要组成部分,其对乘客信息系统的使用效果起着至关重要的作用。现有北京地铁5号线乘客信息系统采用的基于2.4 GHz WLAN(无线局域网)的车地无线通信系统存在着带宽小、速率低等不足。针对这些不足,提出使用5 GHz频段的基于802.11 n技术车地无线网络替代现有网络。为了验证新技术的性能及有效性,设计并搭建了地面模拟系统,使用汽车替代地铁列车进行了测试。试验结果表明,使用5 GHz频段车地无线网的性能能够满足乘客信息系统的要求,达到了预期的效果。     

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。     

基于信息流的城市轨道交通应急管理研究

为适应城市轨道交通网络化运营需求,针对当前轨道交通应急管理的不足,首先分析城市轨道交通突发事件的基本特性。在此基础上,从信息流的角度介绍构建以应急组织机构为主体,并由应急预案管理、应急资源管理、事件标准处置方法管理、历史事件案例管理和突发事件管理组成的应急管理体系框架。最后,以信息流为导向构建事前信息采集与筛选、事中信息分析与处理、事后信息总结与反馈的动态闭环式轨道交通应急管理流程,并分析应急管理各阶段的工作重点,为轨道交通应急管理提供新的思路和方法。     

基于BIM模型的铁路雨棚钢结构健康监测数据模型研究

结构健康监测是保障重大工程结构安全的重要技术,针对铁路站台雨棚钢结构监测过程中出现的站台模型和监测信息数据庞大的问题,提出一种扩展的BIM模型,即在现有的BIM模型信息中以数据信息的唯一标识作为依据,扩展所需的动态监测数据信息,将各类检测数据进行有效整合。首先对系统总体架构进行设计,设计面向钢结构健康监测信息的BIM模型,对系统总体架构合计,再根据扩展的BIM模型和模型数据,应用扩展的BIM模型系统设计,开发了基于BIM模型的监测系统,实现了铁路站台雨棚的有效监测。     

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。     

信息化在北京地铁车辆检修中的创新与应用

北京地铁线网规模不断扩大,客流量不断增多,给地铁安全生产运营和车辆检修带来了越来越大的挑战。阐述应用信息化技术建立地铁安全生产管控信息平台辅助车辆检修管理的实践及探索,对平台架构、网络拓扑、功能模块、数据库的设计思路及实现过程进行详细叙述。对地铁车辆检修现状进行分析,产生需求;利用C/S与B/S模式相结合,研发出适用于地铁车辆检修的安全生产管控信息平台;应用智能手持终端及其APP的研发,实现车辆检修的标准化作业流程管控、数据采集,应用后台数据积累和程序运行,形成大数据分析。     

城市轨道交通信号系统信息安全风险辨识

从城市轨道交通信息安全面临的严峻形势出发,介绍城轨交通信号系统组成,并对信号系统各子系统功能进行阐述。城轨交通信号系统是保证列车安全、准点、高密度运行的重要技术装备,主要由列车自动监控子系统、列车自动防护子系统、列车自动运行子系统、联锁子系统组成。根据信息安全风险分析模型,识别城轨交通信号系统信息安全的威胁来源及核心资产。由于城轨交通系统属于工业控制系统的典型系统,城轨信号系统则具备工控系统的一般性特点,继承工控系统的脆弱性。针对国内城轨交通信息安全研究的空白之处,结合工控系统不同层级结构的脆弱性,从技术和管理两个方面进行信号系统的信息安全风险辨识,通过分析发现存在物理安全、网络安全、主机安全和应用安全等层次上的风险。风险辨识结果反映出城轨交通信息安全存在大量的薄弱环节,以期为日后的研究和防护工作的开展打下基础。