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。     

上海洋山港区的自然条件及泥沙来源分析

在现场水文测验、泥沙分析等资料整理分析的基础上 ,重点对该区水沙特性、沉积物质组成及盐度变化对泥沙沉速的影响及泥沙来源问题进行了探讨。     

智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展，促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题，介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果，探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用，介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用，探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm

This paper presents a vehicle adaptive cruise control algorithm design with human factors considerations. Adaptive cruise control (ACC) systems should be acceptable to drivers. In order to be acceptable to drivers, the ACC systems need to be designed based on the analysis of human driver driving behaviour. Manual driving characteristics are investigated using real-world driving test data. The goal of the control algorithm is to achieve naturalistic behaviour of the controlled vehicle that would feel natural to the human driver in normal driving situations and to achieve safe vehicle behaviour in severe braking situations in which large decelerations are necessary. A non-dimensional warning index and inverse time-to-collision are used to evaluate driving situations. A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC system. Using a simulation and a validated vehicle simulator, vehicle following characteristics of the controlled vehicle are compared with real-world manual driving radar sensor data. It is shown that the proposed control strategy can provide with natural following performance similar to human manual driving in both high speed driving and low speed stop-and-go situations and can prevent the vehicle-to-vehicle distance from dropping to an unsafe level in a variety of driving conditions.     

交通流特征深度认知的车队运行参数优化方法

为提升车队对周围交通流环境的认知能力，获取车队周围多车的运行模式，同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化，为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略，提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围多车运行模式获取算法，将车队周围多车车辆的复杂运行模式视为混和高斯过程，利用狄利克雷分布作为高斯混和权重的先验分布，建立车队周围多车运行模式速度场，从而获取车队周围多车运行模式并分类；通过比较不同多车运行模式下车队的运行效率，提升车队对所处运行环境的认知能力。研究结果表明：利用非参数贝叶斯算法将复杂的多车运行状态进行分类，获取的车队周围多车运行模式可表现为对车队运行效率产生不同影响的速度场；通过将车队周围的多车运行仿真数据分成多个运行模式，可获取不同多车运行模式下车队及交通流整体运行特性；通过更改车队运行参数，观察不同多车运行模式的占比变化，可获取车队运行参数对所处运行环境改变的影响趋势；车队周围多车运行模式的获取，不仅可以提升车队对周围运行环境的认知能力，使得车队能够选取有利路径行驶，同时能够为车队运行策略的优化提供有效的信息。     

不同雷诺数下车辆队列尾车发动机舱盖气动特性研究

数值仿真与模型风洞试验相结合研究了典型工况下两车队列中尾车发动机舱盖气动特性和两车间隔区域的流场,对比了缩比模型和实车模型对应雷诺数下车辆队列的流动形态。缩比模型仿真结果与风洞试验结果一致表明采用数值方法的可行。对比不同雷诺数下车辆队列气动特性发现,缩比模型与实车模型发动机舱盖表面平均静压分布基本相同,但在纵向对称面上,实车模型的前车尾迹比缩比模型更加上扬,底部区域气流速度更高。非定常条件下,实车模型前车尾涡相对尺度明显小于缩比模型,且扩散得更充分,尾迹区涡的分布状态更加混沌,发动机舱盖表面脉动能量的分布更加混乱。涡在两车间隔区域的运动并非简单的移动,而是一个由涡破裂、涡配对和涡融合构成的复杂过程。     

用于智能驾驶系统评价的乘员损伤模型

只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型，致使所得到的模型精度差。为此，提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型。对美国不同制造年代和车辆级别的事故数据进行聚类分析，论证出车辆变形深度与乘员损伤风险具有相关性。以车辆变形深度为自变量，通过回归分析得到乘员损伤模型。不同种类车辆的乘员损伤模型拟合精度R²约为0.9，证明了该模型的正确性。为进一步验证，以此模型为基础，评价智能驾驶系统的有效性。以自动紧急制动系统为例，对比基于变形深度和速度变化量信息2种方法的有效性计算结果。结果表明：2组结果的平均误差不超过1%，验证了基于变形深度的乘员损伤模型的准确性。该模型仅需要事故数据库中准确的变形深度信息，能够获得更多的事故数据支持，从而可以更好地适应于不同类别智能驾驶系统的评价需求。     

大型船可调桨推进装置机动工况分析不容忽视

论述主柴油机螺旋桨(FPP、CPP)推进特性的同时,结合螺旋桨推力系数(KP)、扭矩系数(Km)、随螺旋桨进程比,(λp)的变化情况,指出λp在大于某一定值后,螺旋桨将出现负推力和负转矩,这称为螺旋桨的水涡轮工况。此现象多发生在船舶机动作业的紧急换向工况中,对于CPP船若控制不慎,可能引发主机飞车或使船舶实际换向时间太长,两者都将延误船舶紧急避碰时机。现推荐一种"能耗法"的控制方法,可以有效地缩短船舶紧急换向实际时间,避免海难事故,保障航行安全。     

高职学生的思想特点及教育对策研究

文章通过分析高职学生的思想特点，对影响高职学生思想的原因进行了探析，提出了四项切实可行的教育对策：结合高职教育特点，充分发挥高职院校思想政治理论课的育人功能；加强高职院校学生思想政治工作队伍建设，走专兼结合之路；利用网络优势进行思想政治教育；帮助高职学生解决实际困难。     

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平，对于深入研究驾驶人行为特性，改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法，大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息，由于特征选择上的单一性，导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验，通过采集受试者的生理信号和车辆信号，结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法，提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法，其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法，以多维信息特征为输入，随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点，表现出优异的分类效果，相比神经网络和支持向量机，具有最高的平均分类精度。