车号自动识别系统在煤炭集港中的应用

AEI-CPS 已列入2003年国家火炬计划,是采用先进的微波识别技术对铁路咽喉通道的列车数据 进行实时采集、全天候监控列车信息的车号自动识别处理系统。它的研发和应用,代表了我国铁路货运信息化的 最新成果和发展方向,极大地提高了铁路运输的信息化程度。针对 AEI-CPS 系统在秦皇岛港的应用实例,详细论 述 AEI-CPS 设备的选择、方案的制订、实施过程、后期数据的维护、共享等诸多方面的课题。     

地效翼船自控参数的优化研究

介绍了基于地效翼船空间运动方程的自控参数优化方法.首先建立了带有自控参数的地效翼船空间运动方程;再以MATLAB为工作平台,利用其非线性多目标函数fmincon(),建立优化系统的数学模型;最后采用MATLAB/GUIDE编制了自控参数优化程序,对地效翼船自控参数进行了优化计算.结果表明:通过地效翼船自控参数的优化计算,可以达到规定的运动性能指标,不必单纯依靠气动设计来解决地效翼船的运动稳定性和操纵性问题.     

驾驶风格对驾驶行为的影响

为了揭示驾驶风格对驾驶行为的影响规律,进而提取表征驾驶风格的特征参数,对不同风格驾驶人在感知层和操作层的驾驶行为数据进行了量化分析。首先,基于驾驶行为问卷对18名中国非职业驾驶人进行了驾驶风格问卷调查,并采用主成分分析、K-均值聚类等方法将被试驾驶人分为谨慎型、正常型和激进型3种类型。接着,被试驾驶人在搭载了SmartEye眼动仪的驾驶模拟器上开展了高速公路行车环境下的驾驶试验,同步采集了感知层的视觉特性参数和操作层的驾驶绩效参数,并采用判断抽样的方式将驾驶样本按照驾驶风格和驾驶模式（换道意图和车道保持）进行了划分,共选取了810组有效样本。最后,采用方差分析法分析了不同风格驾驶人在不同驾驶模式下的注视行为、扫视行为、横向控制特性、纵向控制特性方面相关参数的差异显著性,并提取了不同风格间存在显著差异的参数作为表征驾驶风格的特征参数。研究结果表明：驾驶风格越激进,驾驶人对周围环境关注越少,对车辆的横向控制稳定性越差,急加速和急减速行为发生的频次越高;不同风格驾驶人在意图时窗内对后视镜的注视次数（p=0.002）、方向盘转角熵值（p=0.04）、加速踏板开度（p=0.01）、制动踏板开度（p=0.02）这4个参数的差异均较为显著,因此可作为表征驾驶风格的特征参数。     

快速路复杂桥形标志优化设置方法

为明确复杂桥形标志优化设置方法,选取3种典型城市快速路复杂桥形标志,制定5种设置方法（现状及4种优化方法）,开展复杂桥形标志优化设置方法研究。基于驾驶模拟试验,从运行状态、操控行为、行驶效率、主观感受4个层面选取9种评估指标,采用灰色近优评价方法,进行复杂桥形标志不同设置方案的效用评估。结果表明：3种桥形标志的现状设置效用并未达到最优水平,大部分处于中下等水平,有较大提升空间;桥形标志1,2,3的最优设置分别为简化、重复、重复。桥形标志的优化设置能有效改善驾驶人驾驶行为,4种优化方法中,提前设置方法效果较稳定,均使得桥形标志指路效果在一般及以上水平;出口处配合地面文字设置后,桥形标志指路效果在一般水平及以下,设置效用不理想;具有2个出口以上的复杂桥形标志现状设置对驾驶行为影响较差,相关管理部门应对该类型桥形标志加强优化设计设置;不同复杂桥形标志对驾驶人认知、行为影响不同,应进行不同的优化设置,以有效改善驾驶人驾驶行为,快速引导驾驶人寻找目的出口;实际工程应用中,当经济成本、空间条件等因素受限时,可考虑针对复杂桥形标志进行提前设置;不建议出口处设置地面文字,该方法并未达到配合桥形标志改善驾驶行为的效果。     

山区高速公路组合线形路段车道偏移行为

为在道路设计阶段确定平纵组合与相邻路段线形对车道偏离的影响,并为减少因道路线形因素引发的侧碰、追尾甚至车辆驶出路外事故提供改善依据,基于真实的山区高速公路道路设计参数及周边地形,搭建驾驶模拟场景,利用驾驶模拟试验获取小客车车道偏离数据,并对应获取车辆当前所在路段及上、下游路段的线形参数。以车辆车道内行驶为参照,沿道路行进方向,将车道偏离行为分为左偏驶离车道与右偏驶离车道。因车道偏离受驾驶人影响,采用双层Logit模型,分别判定道路线形及驾驶人层的影响。研究结果表明：相比直线路段,曲线更易引发车道偏离行为,驾驶人易偏向于曲线内侧行驶;上游300 m路段曲率差越大、平均车速越大,则车道偏离的概率增大;相对于缓坡（-2%≤坡度S≤2%）,行驶于上坡（S>2%）或下坡（S<2%）路段时,车辆车道偏离概率减小;车辆行驶于外侧车道的左偏驶离车道概率大于行驶于内侧车道;驾驶人因素对左偏驶离车道的影响比例为8.8%,对右偏驶离车道的影响比例为25.6%。研究结论可从组合线形角度帮助工程师设计更安全的山区高速公路。     

基于脑电信号分析的不同年龄驾驶人疲劳特性

为研究不同年龄驾驶人驾驶过程中疲劳情况及疲劳累积速度,对比其疲劳产生与变化的差异性,获取不同年龄驾驶人的最优驾驶时间,设计自然驾驶试验,利用Physio生理多导仪采集脑电数据,并采用主观检测方法对驾驶人进行问询。应用MATLAB对采集到的脑电数据进行降噪处理,通过积分获取各时段α波、β波和θ波的平均功率谱密度,进而求得脑电指标R_（α/β）,R_（θ/β）,R_{（α+θ）/β}。利用SPSS将其与驾驶时间进行单因素方差分析,并通过敏感性判断,选取R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标。对各年龄段驾驶人的R_{（α+θ）/β}进行均值化处理,并将其与驾驶时间进行线性拟合,分析驾驶人年龄对驾驶疲劳累积速度的影响。对驾驶过程中各时段的R_{（α+θ）/β}进行配对样本t检验,并结合主观问询结果确定不同年龄驾驶人的最优驾驶时间。研究结果表明：青年和中年驾驶人在0~1.5 h内疲劳累积速度相对缓慢,老年驾驶人较快;在1.5~3 h内,青年驾驶人疲劳累积速度最快,中年驾驶人最慢;老、中、青年驾驶人的最优驾驶时间分别为60~75,120~135,105~120 min;不同年龄驾驶人其驾驶经验、体力和精力及外界环境干扰是影响疲劳累积速度的重要因素;试验结果验证了采用R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标的有效性,有助于为不同年龄驾驶人安全驾驶时长的确定提供科学依据。     

信息刺激条件下驾驶人警觉性改善规律

为研究持续行驶中的驾驶人在多种信息刺激条件下的警觉性改善情况,构建驾驶模拟试验环境进行试验,试验要求被试驾驶主车跟随前车,并在前车制动减速度超过一定阈值时报告。将时长2 h的试验分为6段,试验分组包括控制组（无刺激组）、设定音乐刺激组与信息刺激组,设定部分时段实施音乐或信息提示进行刺激。利用MP150记录驾驶人的心率与脑电α波、θ波数据,同时记录驾驶人判断绩效,并在试验前后填写SOFI疲劳测量表。试验结果表明：在无刺激条件下,驾驶人警觉性随时间延续呈逐渐下降趋势,信号击中率从84.7%下降到65.2%,心率降低,脑电α波、θ波功率谱密度升高;音乐刺激条件下,驾驶人的判断绩效、脑电α波、脑电θ波均保持在较为稳定的水平,可在一定程度上减缓警觉性下降的幅度;在信息刺激条件下,信号击中率有显著提高,脑电α波功率谱密度增加不明显,但脑电θ波功率谱密度升高;上述3个试验组的驾驶人心率均随时间呈缓慢减少趋势;适当的音乐刺激可使驾驶人警觉性保持在较为稳定的水平,还可以缓解疲劳感受,而信息刺激有助于驾驶人在特定时段提高警觉性并觉察风险。研究结果可应用于车载信息系统设计与安全管理。     

双车道普通车辆-自动货车混合驾驶交通流建模与仿真

作为未来交通的一部分,自动货车队列被认为是最早实现的自动驾驶场景之一.为深入探讨普通车辆与自动货车构成的混合交通系统可能呈现的特征及其原因,分别建立了适用于描述普通车辆和自动货车驾驶行为的元胞自动机(Cellular Automaton,CA)模型,运用数值模拟的方法探究交通流状态的演变过程.研究发现：双车道环境下自动货车的加入是一把“双刃剑”,在交通流密度较低且自动货车占比较小时,对普通车辆影响甚微;在交通流密度较高且自动货车占比较高时,普通车辆换道条件苛刻导致换道频率降低,无法获取更高车速进而影响了整个道路系统的通行效率.     

基于主成分分析与BP 神经元网络的驾驶能耗组合预测模型研究

近年来交通领域能源消耗问题备受关注,本文从微观交通能耗预测出发,以实现北京市快速路基础路段的油耗预测为目的,基于出租车车载OBD/GPS终端,提取驾驶员微观驾驶行为数据,建立基于主成分分析与BP神经元网络的油耗组合预测模型,实现北京市快速路基础路段油耗的准确预测.结果表明：速度均值及标准差、最大车速、工况百分比、加速度及减速度均值、行驶距离和动能对油耗影响程度相对较高;同时模型能够实现城市快速路基础路段能耗的有效预测,预测精度达到92.46%.该方法的研究为城市交通能源消耗的监管与把控提供了支持.     

高速公路超高超宽车辆自动检测技术研究

研究对高速公路通行的货车进行高宽数据信息自动采集,结合超高（宽）车辆自动检测原理与实践,从计算模型、自动检测平台建立等方面对高速公路超高（宽）车辆自动检测技术进行阐述,为自动检测技术应用于高速公路车辆几何尺寸超载提供依据和理论支持。