山区高速公路驾驶人加减速行为建模

山区地形地质条件复杂,各类复杂的组合线形设计更为常见,例如直线与平曲线间组合或不同平曲线间组合。驾驶人在相邻组合路段行驶时会感知到线形的变化,引起驾驶行为的改变,最终车辆的纵向加速度也会随之改变。频繁的加减速行为会引起驾驶人不适,甚至形成安全隐患。目前针对相邻组合路段驾驶行为的研究中,关于加速度的研究主要基于路段特殊点进行计算。随着驾驶模拟技术的发展,高仿真驾驶模拟器为高速公路的设计评估提供了更好的数据及试验条件支撑。在高仿真驾驶模拟器中,基于湖南省永吉高速公路道路设计参数及周边地形环境参数,构建山区高速公路的三维虚拟模型,以山区高速公路中的相邻组合路段为研究对象,获取山区高速公路组合线形路段的车辆纵向加速度数据,提取加减速事件后,基于驾驶人的加减速行为,采用混合Logit模型,分别判定道路线形层和驾驶人层的影响,研究组合线形对驾驶人纵向加减速选择的具体影响变量以及变量的影响范围。研究结果表明：下游路段最大曲率、上游路段圆曲线段比例、下游路段变坡点数量、下游路段曲线数量、上游路段平均曲率和当前位置曲率等对驾驶人加减速行为有显著影响;通过对比混合Logit模型和多元Logit模型,指出驾驶人层面对模型结果的影响显著。研究结果提供了一种山区高速公路连续纵向加减速行为的建模方案,并可为研究驾驶人在复杂线形条件下的纵向加速度选择行为提供基础。     

一种短时交通流组合预测模型

为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。     

逆向左转交叉口的全感应公交优先信号控制技术

逆向左转交叉口已在中国70余个城市实现常态化应用,各地却始终没有形成设置和运用配套交通控制设施的统一做法。当公交专用车道穿过逆向左转交叉口时,必须考虑如何实施公交优先信号控制。基于此,针对十字形逆向左转交叉口提出一种全感应公交优先信号控制技术,该技术对信号灯设置、信号相位设置、相位显示顺序选择和交通流数据采集提出具体要求。以消除逆向左转车道的交通安全风险、加快优先车辆的运行速度、减少机动车相位的绿灯浪费为目标,设计5组逻辑规则,构成信号控制算法,向优先车辆提供绿灯延长和绿灯早启服务,自动调整机动车相位的绿灯时长、预左转相位的红灯时长和绿灯时长。选取1个典型的十字形常规交叉口和1个十字形逆向左转交叉口作为试验对象,利用Vissim创建虚拟道路交通环境。在交通仿真试验中,通过D-最优设计生成1 000个高负荷交通需求场景,共进行3 000次仿真运行。研究结果表明：就应用全感应信号控制技术的交叉口而言,设置逆向左转车道会在统计学意义上显著影响交叉口性能,对于降低全体车辆平均延误有明显效果,对于降低优先车辆平均延误有一定效果;就逆向左转交叉口而言,将全感应信号控制技术升级成全感应公交优先信号控...     

道路基础设施数字化研究进展与展望

为进一步促进交通基础设施向数字化、网络化、智能化发展,采用文献研究法对道路基础设施数字化领域的研究进展和发展趋势进行分析。首先通过检索中国知网(CNKI)中文核心合集数据库和Web of ScienceTM、IEEE等英文数据库中与主题相关的文献(中文229篇,英文2 395篇),基于科学知识图谱对文献进行梳理与分析,并结合现有研究中的技术领域与工程应用场景,对道路基础设施数字化做出了定义。在此基础上进一步构建了道路基础设施数字化的技术架构,包括:感知获取层、集成处理层、业务应用层、标准与规范体系以及安全与管控体系;此外重点介绍了数字道路信息感知技术、数据管理与分析技术、全生命周期工程应用等关键技术的发展现状,进一步展望了未来技术发展的前景。最终通过梳理道路基础设施数字化现有研究存在的问题和不足,对其今后的发展做出展望。结果表明:道路基础设施数字化是由特定的检测与感知技术、数据传输与通讯网络、信息平台与安全系统构成,具有多元智能性。在路面信息的采集过程中,传感器在耐久性和实用性等方面存在的技术难题仍需进一步解决;物联网、地理信息系统、建筑信息模型、信息物理系统、数字孪生、大数据驱动在内...     

基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度,提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树（XGBoost）算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景,采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据,并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现：驾驶人对行人的危险感知能力较弱,易发生碰撞事故;驾驶人在危险场景中的车速（p＝0.01）、制动反应位置（p < 0.01）以及反应时间（p < 0.01）与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上,利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量,并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度,以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型;通过与LightGBM、支持向量机（SVM）,以及逻辑回归（LR）等算法分类预测性能的对比分析,评价危险感知模型的判别精度,结果表明：基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959,优于LightGBM（准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924）、SVM（准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859）,以及LR算法（准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836）。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。     

基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测

为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明：使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。     

山地城市建成环境对居民小汽车拥有影响研究——以贵阳市为例

为分析山地城市建成环境对居民小汽车拥有的影响,探究不同坡度下居民地形感知对小汽车拥有影响的差异,采用贵阳市中心城区不同坡度下的小区居民调研数据,引入3个观测变量来评价居民的地形感知,将结构方程模型（SEM）计算出的潜变量适配值融入Logit模型中,构建包含潜变量和显变量的SEM-Logit模型来研究主客观建成环境与小汽车拥有的关系。结果表明：坡度对小汽车拥有产生积极影响,但不同坡度下的地形感知对小汽车拥有的影响有所不同。在地形条件相对较好的环境中,当小区坡度小于8%,居民对地形感知并不强烈,并认为从小区步行到公共交通站点的距离和时间花费在其承受范围内。因此,地形感知并未对小汽车拥有造成显著影响;在小区坡度为8%~15%时,地形感知对小汽车拥有产生显著负效应。生活在该小区类型的居民,尤其是收入相对偏低的居民,更喜欢选择电动自行车出行,削弱了小汽车拥有量;当小区坡度大于15%时,小区坡度与小汽车拥有量具有正相关性。该小区类型的道路坡度大,居民出行过程中通常会经历频繁的上下坡,造成出行时间花费长,继而形成强烈的地形感知。这严重降低了居民出行选择步行或骑行的可能性,转而提升了小汽车拥有的概率。同时,在SEM-Logit模型中也证明了除地形因素外,家庭年收入、到地铁站最近距离、土地利用混合度、目的地可达性、出行态度对小汽车拥有具有较大影响。     

基于三维视频融合的隧道运营管理创新应用研究

针对目前隧道数字化运营管理中存在的视频碎片化、视频与业务数据分离、缺乏二三维联动响应手段等问题,提出一种基于三维视频融合的隧道运营管理创新应用方法。1）对隧道运营过程中视频监控的应用现状与需求进行分析,为三维视频融合技术应用与创新实践提供方向; 2）利用BIM与点云重建技术构建隧道场景三维模型,形成隧道虚实融合的静态模型基础; 3）提出一种隧道监控视频三维注册与虚实融合绘制方法,将多路视频实时融合到三维隧道场景模型中; 4）在融合后的三维场景中汇聚融合多源物联传感数据,形成与真实隧道交通运行场景基本一致的数字孪生场景; 5）基于视频融合场景开展二三维联动的隧道保畅、事故救援、设施管理、应急响应等运营管理应用实践。示范应用结果表明,该方法有助于实现更加实时、高效、智能的隧道管理与服务。     

基于冲突极值模型的非常规信号交叉口安全评价

为了评估非常规信号交叉口交通安全,提出了基于冲突极值模型的横断面分析方法.利用计算机视频技术提取了南京市3个信号交叉口(1个设施组和2个参照组)96h的交通冲突数据和交通流数据,构建了包含数据层[处理层[先验层的3层贝叶斯超阈值冲突极值模型,利用马尔可夫链蒙特卡罗仿真方法对模型参数进行估计,采用预测交通事故和比值比计算...     

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大,发生恶性事故的概率高,易造成重大生命和经济损失,其运输安全管理问题面临挑战.为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系,开展重型工程车自然驾驶试验,提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据;采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性,以睡眠模式、道路线形、道路...