智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

基于RDE试验的车用发动机工作状态和排放浅析

在北京、重庆和昆明地区开展了轻型汽油车RD E试验,在满足当前法规RD E要求的前提下,研究了驾驶行为对轻型汽油车发动机工作载荷和真实道路排放的影响.研究结果表明:与WLTC工况下发动机的工作载荷相比,RDE试验发动机工作载荷区域更宽;RDE试验过程中激烈驾驶会引起燃油保护加浓,燃油保护加浓会导致CO排放随着激烈程度的增大非线性升高;基于平原WLTC循环的CO2特性曲线在高原地区开展RDE试验时,RDE试验窗口的正常性难以通过;冷起动阶段的排放远高于起动后的排放,起动阶段的排放物应纳于标准检测范围并予以规范.     

驾驶辅助系统中判断驾驶员制动接管的方法研究

文章梳理了自动驾驶中主动制动技术的主流执行方案,分析了各执行方案对驾驶员输入制动和自动制动的响应机理,明确了制动执行器内部表征驾驶员制动意图和自动制动意图的参数,提出使用制动执行器内部参数准确判断驾驶员制动接管的方法,即通过实际主缸压力值超出自动制动目标液压一定阈值,或响应驾驶员制动输入的目标电机转速超出自动制动的目标电机转速一定阈值,判断自动制动过程中驾驶员通过制动接管车辆的方法。     

钢管混凝土拱桥新规范中的设计新理念

最新发布的《公路钢管混凝土拱桥设计规范》(JTG/T D65-06-2015)以及《钢管混凝土拱桥技术规范》(GB50923—2013)传达出一些钢管混凝土拱桥的设计新理念,主要包括:(1)钢管混凝土拱桥的钢管应优先采用直缝焊接管;(2)钢管混凝土拱桥的管内混凝土推荐采用自密实补偿收缩混凝土;(3)哑铃形截面钢管混凝土拱腹腔内的混凝土不应计入主拱截面受力;(4)钢管混凝土主拱节段应采用焊接对接接头;(5)钢管混凝土拱桥宜采用以直代曲法形成主拱线形;(6)中、下承式拱桥悬吊桥面系应具有整体强健性且横梁间必须设置加劲纵梁形成连续结构体系。     

献给新中国铁路60年 刘建章与接管北平铁路

60年前,中国人民为推翻国民党统治、解放全中国而进行的解放战争进入关键时期,中国共产党领导的人民解放军在与国民党反动派的对抗中,由战略防御转入战略进攻,逐渐将战争引向国民党统治区,并大量歼灭敌人,迅速改变着敌我力量的对比。继辽沈战役胜利结束、淮海战役胜利推进之际,在中央军委的部署和指挥下,平津战役的帷幕也渐渐拉开。     

高水压条件下盾构隧道联络通道及集水井施工力学行为研究

以武汉地铁越长江盾构隧道江中段联络通道及集水井为依托,提出一种适合砂性地层高水压条件下地下结构施工力学行为数值模拟的计算处理方法。即耦合使用地层-结构法和荷载-结构法,对土体和水体进行分别处理。其中,地层依据地层-结构法按实际地层建模,容重采用干容重;水体则作为荷载直接施加在结构表面,水体所产生荷载根据施工过程施加;结构未修建之前按水压施加在底部透水性较差基岩上进行地层初始应力场计算。将上述方法应用于武汉地铁越长江盾构隧道联络通道及集水井施工力学行为数值模拟中,得出影响钢管片、联络通道衬砌和集水井衬砌变形及应力分布的关键因素;验证提出的适合砂性地层高水压计算处理方法的可行性,并提出针对性建议。     

轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素分析

轨道交通车站突发事件下乘客的心理行为对安全疏散具有重要影响。将轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素概括为环境信息、引导信息、受度信息及乘客基础信息等四个方面,并加以分析。探讨了影响因素的作用机制,针对相应因素提出了指导应急疏散的建议。     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...