基于SEM模型的网约车乘客安全感知建模与分析

近年来,网约车快速发展,但其运行过程中隐藏的乘客安全问题愈发凸显.为探究乘客对于网约车乘坐过程的安全感知情况,利用鱼骨图将安全问题划分为交通安全、信息安全、人身财产安全3个维度,并以此为基础设计并进行问卷调查.为刻画不同潜变量之间的复杂关系,构建了基于结构方程模型(SEM)的逻辑框架,揭示了个人特征、事故经历、安全知识以及冒险倾向等因素对网约车乘客安全感知的影响路径及显著性.结果表明,乘客的安全知识、事故经历以及冒险倾向对网约车乘客的安全感知有显著的直接影响;性别、收入水平等个人特征亦显著影响网约车乘客的安全感知.研究结果可为网约车安全管理相关政策的制定提供理论依据.      

基于游客感知的旅游交通规划设计探讨

旅游交通作为实现旅游的中间环节，可缩短时空距离，是达成旅游体验的一种技术手段，而保障交通运行安全，是旅游交通作为中间环节的一个基本要求。通过精心的交通规划、实施和组织，旅游交通也可以成为旅游的一部分，不仅具备丰富多彩的旅游内容，而且让游客感受愉悦和轻松。介绍以游客的感知为基础，将旅游交通与旅游融为一体的研究思路，并对旅游交通规划设计进行探讨。     

基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法

开展自动驾驶测试场景研究能够大幅减少自动驾驶汽车的测试周期与开发成本，是未来评价和提升自动驾驶技术的重要基础。为此，联合基于本体论的场景解构方法，提出了一种基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法，并对多通道态势图的场景聚类与场景复杂度进行研究。首先，对目前的自动驾驶测试方法进行分析，论述道路测试的不足之处以及基于场景的自动驾驶虚拟测试的优点，并对当前的场景解构与表征方法进行了总结；然后，运用本体论解构场景中的信息，并建立场景的本体模型，对模型中的数据属性进行参数化；接着，对真实场景、场景中的语义信息和多通道态势图场景进行对比分析，定义表征场景的多通道态势图的数据格式，将解构出的场景信息重组到多通道态势图的不同层中；之后，以汉明距离为基础设计了多通道态势图的对象层相似度计算方法，采用K均值聚类算法对驾驶场景对象层进行聚类分析，并借助层次分析法对基于多通道态势图的驾驶场景复杂度计算进行研究；最后，以KITTI数据集的一些真实场景为例，绘制场景开始时刻的多通道态势图，分析聚类出的9种对象分布类型。研究结果验证了多通道态势图场景复杂度计算方法的有效性。     

驾驶人对潜在危险性事件的心理预期识别研究

为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期，提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式，改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧停靠的公交车为线索刺激，公交车头的行人为目标刺激，诱发驾驶人的心理预期。为有效识别驾驶人心理预期，首先采用释放油门的避险行为对每个试次标定是否产生心理预期，然后通过快速傅里叶变换提取相关的脑电特征数据，并通过差异性分析及主成分分析算法对脑电特征指标进行筛选和压缩，最后基于支持向量机建立驾驶人心理预期识别模型。研究获取36名驾驶人数据，共计1 440个样本。结果表明：当驾驶人产生心理预期活动时，枕区和额区的α波能量值显著降低，而β波能量值则显著增加；差异性分析显示共有31项脑电指标对驾驶人心理预期敏感，所有脑电特征指标通过PCA算法进行降维，抽取出5个主成分作为识别模型输入；选择径向基核函数构建SVM识别模型，通过粒子群寻优算法对模型进行优化，模型对驾驶人心理预期水平的平均识别正确率为82.02%，平均AUC面积为0.82，结果表明模型具有良好的识别能力和稳定性，可为驾驶辅助系统的研发提供技术理论支撑。     

基于压缩感知的道路交通图像处理及重构算法研究

在现代道路交通图像处理的研究中,由于传统图像数据压缩采样受到带宽限制,导致重构图像数据含的有用信息量偏少.为此,提出一种压缩感知的道路交通图像处理方法,提高了重要信息含量且大大减少了交通图像数据存储空间.首先,在采样率为0.6的情况下,在dbN系列小波基变换下以分段正交匹配追踪(StOMP)算法对原图像进行重构仿真,研究了不同阶数消失矩的小波稀疏表示与重构图像性能的关系.其次,研究了不同采样率对图像重构性能的影响,包括重构时间、重构误差、峰值信噪比.最后,用BP,OMP,StOMP算法对图像重构进行研究,为道路交通图像数据存储和图像重构提供了理论基础.     

区分障碍物特性的客车乘客疏散模型与分析

近年来,疏散性能评估已成为客车车厢设施布局及设计流程中的必要环节.考虑狭长通道下障碍物特性对人员疏散影响显著,引入感知域概念,刻画疏散人员翻越座椅等行为决策特性;进一步引入一类多值函数扩充元胞状态集合,量化障碍物的可翻越特性,建立障碍物模型,模拟紧急状态下人员无序疏散行为;为对模型结果验证分析,建立基本模型,构建其与AnyLogic®均可模拟的基本场景,在此场景下对二者模拟结果交叉验证.模拟分析结果及结论是,移动规则合理有效,结合障碍物模型并考虑可翻越障碍物影响的模拟结果是可信的;发现N k O -tk evac 曲线与此情形下的疏散动画具有一定的时空关联性,可为车体设计提供进一步参考;此外,随疏散人员感知域的增大,疏散时间逐渐减小.     

智能与无人驾驶船舶的发展现状与趋势

分析阐述了智能与无人驾驶船舶的发展现状、需要突破的关键技术和问题、未来发展趋势,供广大航海人员参考。     

基于组合权重-未确知测度理论的铁路货场作业态势评估

货场作业态势评估理论与方法可以帮助货场管理人员实时把握、主动调控货场作业状态。本文在分析货场作业态势的基础上,对关键因素进行量化,从装车、卸车和取送车三个角度构建态势评估表征指标体系,运用相似系数法修正G1法,提出基于客观修正主观的组合权重-未确知测度模型对铁路货场作业态势进行评估。通过构造算例与传统的熵权-TOPSIS法进行对比验证,结果表明：该方法能合理表征货场作业态势,并具有指标权重计算合理、结果直观易懂的优势,可以为货场管理人员提供管理决策依据。     

城市轨道交通列车自主运行系统后备模式研究

为提高城市轨道交通信号系统的可用性,确保信号系统局部故障情况下线路仍能够安全高效运营,考虑如何配置后备模式是一个重要课题。在深入研究下一代列控系统——列车自主运行系统（TACS）的架构、系统原理的基础上,对国内TACS系统配置的列车智能感知系统、列车自主定位系统、降级联锁系统等3种后备模式,分别进行分析：阐述其设备配置、工作原理、降级原因及运营场景;分析3种后备模式的优缺点,将各后备模式的配置情况与传统CBTC系统设备进行对比;阐述3种后备模式适用的运营场景,提出需综合考虑工程情况及运营需求,合理选择适合工程的TACS系统后备模式的建议,可为后续TACS线路的建设提供参考。