基于高空视频图像的山地城市信号交叉口到达车辆运行特征分析

为明确山地城市信号交叉口到达车辆的运行特征及其影响因素，通过无人机采集4个位于山地城市的道路信号交叉口的高空视频图像数据，利用基于DataFromSky云平台的AI视频分析技术，获得车辆运行参数。基于车辆运行时空图，得到了交叉口直行道停止线前车辆停滞延误特征、停止线位置车头时距和车头间距统计特征，分析车头间距、停止线截面处速度及道路平均坡度之间的相关性。结果表明:不同路段同一排队位次和同一路段不同排队位次的车辆运行特征均有所不同，排队位次越靠前的车辆，停车点分布区间越集中，下坡路段整体停车位置分布范围比上坡路段大；无论是上坡、下坡，还是缓坡，排队位次越靠前的车辆停滞延误分布范围越大，而靠后的车辆停滞延误分布范围小，最大值出现在下坡路段；不同路段类型车头时距分布均集中于1.5 s，上坡路段的车头时距离散程度最大，但峰值比下坡路段和缓坡路段小；不同路段类型的车头间距分布均集中于10 m，上坡路段和下坡路段车头间距分布出现左偏现象，而缓坡路段车头间距分布更为集中；车头间距在上坡、下坡和缓坡路段均和车辆经过停止线位置处时的速度存在较强的正相关性；道路平均坡度与相邻2车车头间距存在正相关性。      

信号交叉口基于出发时刻预测的生态驾驶方法

在城市道路交通中,信号交叉口区域内车辆频繁停车启动的现象,加剧了整体交通流的能源消耗、污染排放与车辆延误。为了减少信号交叉口启停波现象对整体交通流产生的负面影响,以面向未来人工驾驶车辆(HDV)/智能网联车辆(CAV)混合构成的新型混合交通环境为基础,提出了一种基于出发时刻预测的生态驾驶方法,通过优化CAV的驾驶轨迹,减少交叉口区域的车辆延误和能源消耗。首先,对混合交通流的基本图模型进行了分析,根据启停波影响范围,划分CAV通过交叉口的驾驶场景;然后,建立了子区渗透率对饱和车头时距的影响关系,预测了CAV以当前饱和车头时距通过交叉口的时间;最后,结合车辆与交叉口的距离,利用分段三角函数模型,生成其通过交叉口的速度限制曲线,并将优化速度嵌入到智能车辆的跟驰模型中作为限制速度,从而使CAV在无法通过当前绿灯窗口的条件下,实现提前减速,在通过交叉口区域后解除速度限制,切换回自身的跟驰模型。此外,还提出了平均综合效能这一指标来综合评价驾驶策略在效率和能耗2个方面的性能,并将提出的基于出发时刻预测的生态驾驶方法与传统网联车辆控制方法、经典交叉口节能控制方法进行了对比。研究结果表明:提出的出发时刻预测方法可以精确预测CAV在交叉口的出发时刻,有效减少车辆的能源消耗与污染排放,同时提高信号交叉口的通行效率;在渗透率大于60%情况下,该方法对系统效能的提高达到12%左右,在10%渗透率条件下也可以达到6%的效能增益;在交通饱和流率在0.5~0.9的范围内时,系统的效能增益较明显。     

北京地铁8号线二期工程北段线路概况

北京地铁8号线一期工程森林公园南门站-北土城站已经建成通车;二期工程北段为回龙观东大街站-森林公园南门站。北段起自回龙观小区东侧、十里长街与黄平西侧路交叉口西北侧,线路以地下线形式沿黄平西侧路西侧绿地向南,经十里长街,至黄平东路转向西南,沿西三旗东路南行,经城铁13号线、东北环线、西三旗路、西小口路、后屯中路、永泰庄北路,下穿清河后折向东南,经公共     

燕房线预计2013年底开工 2015年底建成试通车

<正>房山线有望2015年西延至周口店地区和燕化产业基地。中国铁道科学研究院日前对燕房线项目进行环评公示,公示内容显示,这条新的轨道交通线总投资约88.4亿元,预计2013年底开工,2015年底建成试通车。燕房线主线起自燕化产业基地南端的燕房路与迎风南路交叉口以南,沿燕房路路中向东南方向走行,于燕化体育馆西南设起点站燕化站,过北关环岛后,至柳林街以北设老城区北站。随后,线路向东折向     

平面交叉转弯线形选择及设计

研究交叉口转弯的交通特征,并对常见交叉口转弯线形特点和适用条件进行分析,结合日常交叉口工程设计应用经验提出了选择标准和原则,对工程设计中应注意的问题进行了集中解决,可为平面交叉口设计提供参考。     

城市高架桥下道路交叉口交通组织优化设计——乌鲁木齐市外环快速路南湖东路交叉口建设

以乌鲁木齐市外环快速路为例,研究城市高架桥下交叉口的交通特征,总结设计优化方案与改善措施,以达到提高通行效率,保障交通安全的目的。     

基于车头时距的城市多向交叉口小客车当量换算方法探讨

论述了一种关于城市道路交叉口小客车当量换算的方法.通过观测,发现车辆通过交叉口的瞬时速度非常接近,以此作为运用车头时距计算小客车当量的依据,并根据交叉口处不同车型的车头时距和对后继车辆的影响进行小客车当量换算,得出一种简单方便的计算方法,并通过实例计算予以验证.