风沙天行车“六注意”

(一)注意自行车行人的方向。风沙天开车,注意力一定要高度集中。在刮大风时,有些行人用纱巾蒙上脸,或戴上墨镜,视野受到一定的限制;有些骑自行车的人低着头只顾拼命往前骑,在过交叉     

城市交叉口行人过街信号清空时间设置研究

交通的快慢行系统矛盾日益凸显,行人过街通行及安全问题已成为各界关注的焦点.文中针对城市信号交叉口行人过街清空时间设置严重不足的问题,在总结目前国内关于行人信号设置研究成果的基础上,通过理论推导及实验提出了最佳人行横道线清空时间的计算模型,以科学合理地确定交叉口行人过街清空时间,最大限度地保障行人过街安全.     

信号交叉口行人过街优化组织实证研究

对信号交叉口行人交通进行优化组织不仅可以提升交叉口的整体运行效率,缓解城市交通拥堵,同时也体现了"以人为本"的交通组织内涵.本文首先分析了信号交叉口行人过街行为,指出信号交叉口处行人过街信号灯和行人过街设施存在的问题,然后提出了相应的改善措施:合理设置机动车信号灯与行人信号灯相位、优化行人过街设施.最后以北京市车公庄大街-车公庄北街交叉口为例,从改善信号灯相位和增加行人二次过街设施两个方面来优化交叉口行人交通.改善后,过街行人的绿灯时间增加了33.3%,行人过街效率显著提高.     

行人过街风格多参数融合识别

行人作为城市慢行交通系统中的弱势群体,探究其过街行为特征,对减少人车冲突,提升行人过街的本质安全具有重要的现实意义。本文针对特定交叉口,设计自由过街及心理临界过街两种场景状态下的行人过街试验。分析过街速度、心理临界时窗及视觉特性等参数之间的耦合关系,选取风险感知因子与临界安全系数作为心理临界过街状态下行人风格的表征指标,构建过街风格识别模型,透析不同风格行人过街行为可靠性。结果表明：年龄对过街速度和心理临界时窗有显著影响;心理临界时窗与过街速度和信号灯区域注视概率呈负相关关系,与车行区域注视概率呈正相关;心理临界过街状态下,依据风格识别结果,男性谨慎程度高于女性,冒险型行人过街失败率为65.22%;冒险型老年人对自身运动机能的评估能力以及视觉搜索特征存在重要缺憾。研究结果可为交叉口基础设施设计与优化,行人过街教育与培训等提供参考。     

吉利某款轿车的小腿行人保护改进分析

针对吉利某车型在整车开发过程中整车预布置完成后,基于行人保护GTR的CAE碰撞仿真分析结果,找出预布置过程中存在的问题,再调整整车目标定义及零部件布置状态,对前保险杠横梁、缓冲块、前悬及造型等进行优化,并进行仿真验证,经前后对比碰撞仿真结果有较大改善,可进一步降低对行人小腿部分的伤害值。     

先进行人保护腿型aPLI应用与车辆开发应对

aPLI腿型较目前在用的柔性腿型Flex-PLI更接近于人体模型,生物仿真性有较大的提高,能够更好地对高、低保险杠车辆-行人大腿的伤害风险进行全面评估.但各项伤害指标较Flex-PLI均有大幅提高,针对NCAP评价测试得分难度较大,对车辆的造型设计、前端布置方式和结构优化提出了更高要求.本文分析介绍了下腿型发展历程、a...     

交叉口绿闪信号行人过街行为模型

城市信号交叉口通过设置绿闪信号,在机动车获得通行权之前清空人行横道上的过街行人.为研究行人在此信号期间的过街行为,提出一种绿闪信号时行人过街运动模型.综合分析绿闪信号、周围过街行人、人行横道边界以及右转冲突车辆对行人过街的影响机理,基于社会力模型,建立绿闪后人行横道上行人过街行为模型,并根据实际调查所获得的人行横道尺寸、行人与车辆速度等数据,标定模型参数.基于模型仿真行人运动行为,产生行人分层现象以及与周围行人、冲突车辆避碰等行为,验证模型在宏观层面的有效性;对不同断面的仿真行人与实际过街行人的过街速率变化曲线进行拟合,拟合优度指标显示模型对人行横道前/后半段过街行人模拟精度分别为83% 和95%,验证了模型在微观层面的有效性.     

“斑马线”考问驾驶入的交通素质

心理健康是指在交通拥挤的十字路口，人们遵循着“红灯停，绿灯行”的规则，所以尽管车水马龙、行人如织，却也能够各行其道，相安无事但在没有红绿灯的斑马列线上，应该如何通行？究竟应该是人让车，     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。     

基于社会力模型的地铁站乘客上下车行为影响因素分析

在上下班高峰期,缩短乘客的上下车时间,更多乘客将会被送达目的地,从而可以提高现有地铁系统的载客能力.现有的国内外研究乘客上下车行为的文献,大多以全部乘客下车为前提进行研究,这与现实生活中只有部分乘客下车的现象不符.因此在社会力模型的基础上加入规定未下车乘客行为的等待模型,在等待模型中,未下车乘客倾向于停留在初始位置.模拟了部分乘客下车行为,并研究了乘客初始位置分布、上下车乘客比例、门的宽度等因素对部分上下车乘客所需上下车时间的影响.结果表明,车门宽度增加23.08%,最多可节约39.7%的上车时间和39.62%的下车时间;随着上下车人数比例不断上升,平均上车时间不断下降,平均下车时间不断上升;通过改变下车乘客初始分布位置,可以将乘客下车时间缩短至原来的72.16%.