基于高速公路自然驾驶数据的自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型

为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。     

走出有特色的公交发展之路 ——邹平市城乡公交一体化不断完善

在全市优先发展公共交通的政策导向下,邹平市公交客运有限公司(以下简称:邹平公交)结合城市发展及市民公共出行需求制定出多样化、个性化的公共交通优先发展战略.以构建科学公交线网、推广新能源公交车辆应用、推进信息化品牌建设、加大企业文化宣教力度等工作措施,建立起了覆盖城乡、布局合理、安全便捷、富有活力的城乡一体化公交网络和运...     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

关于城市快捷路设计的探讨和思考

随着城镇化建设进程的快速推进,城市空间不断拓展,大型都市圈迅速崛起,居民出行距离不断增长,机动车进出交通与长距离快速通行交通之间的矛盾日益凸显,同步制约了都市圈之间经济、人口、交通之间日益密切的互联互通。加之土地资源和空间限制,新的快速通廊无法实现而既有的主干路因红绿灯较多、耗时较长等无法满足都市圈之间快速一体化发展的进程。为此,很多城市开启了新一轮的城市主干路升级改造工程。但受工程投资、周边环境、征地拆迁等因素制约而又难以实施标准化的城市快速路,很多城市提出了城市快捷路的概念。从城市快捷路的提出和功能定位入手,依托长沙市腾飞路工程实例,探讨城市快捷路设立的意义、适用的范围、工程技术标准、横断面布置形式等技术要点,为其他城市主干路升级改造设计提供部分参考。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

城市道路环境下自动驾驶车辆接管绩效分析（双语出版）

为了分析城市道路环境下高度自动驾驶中非驾驶相关任务和接管紧迫度对接管绩效的影响,基于驾驶模拟器设计了自动驾驶紧急接管场景并开展驾驶模拟试验,接管请求时间分别设定为3,4,5 s,非驾驶相关任务为读新闻、看视频、玩游戏,自动驾驶车速为50 km·h^-1,试验中共招募了49名被试（男性30名,女性19名）,被试的平均年龄为31.06岁（标准差为7.1岁）,驾驶人在自动驾驶阶段始终执行非驾驶相关任务,听到接管请求提示后需要接管车辆的控制权,并实施紧急避让操作。研究结果表明：在紧急接管情况下,接管紧迫度对合成加速度和最小TTC有影响,而对接管时间无影响,与5 s的接管请求时间条件相比,3,4 s的接管请求时间条件下的合成加速度明显增加,而最小TTC则随接管请求时间的减少而降低;非驾驶相关任务对接管时间和最小TTC有影响,而对合成加速度无影响,与无非驾驶相关任务相比,非驾驶相关任务会显著增加接管时间和降低最小TTC;碰撞几乎都发生在3 s和4 s的接管请求时间下,5 s的接管请求时间能够基本保证接管的安全性。     

谈长江渡船的航行和避让

0前言2003年7月1日,《长江江苏段船舶定线制规定》(以下简称《定线制规定》)实施以来,对渡船的航行和避让行为作了具体规定;而在以往统一规范船舶在内河航行、避让行动的《中华人民共和国内河避碰规则