考虑冲突规避的自动化集装箱码头AGV优化调度方法

合理调度自动化导引车（AGV）对于降低自动化集装箱码头的作业成本具有重要意义。针对AGV调度中的任务分配和路径规划问题,考虑AGV电量和多载等因素,结合自动化码头布局特点,以AGV作业总时间最小和多AGV作业路径无冲突分别为第一阶段和第二阶段的优化目标建立两阶段模型。设计改进模拟退火算法求解第一阶段模型,为了加速算法收敛并保证解的质量,解的改进优先考虑任务的时间成本和AGV数量;设计基于时空网络的路径规划算法求解第二阶段模型,将作业区域离散成网格网络后添加时间信息构建可更新的时空网络,在时空网络上运用最短路径算法规划路径并规避冲突。对于任务分配不均衡导致的路径规划无可行解的拥堵情况,在冲突规避基础上重新计算AGV执行任务的成本并再次进行任务分配,不断迭代直到生成多AGV间路径无冲突的调度方案。以洋山四期自动化集装箱码头为例进行仿真实验与对比分析,结果表明：与使用传统路径规划和避障策略的AGV调度方法对比,所提方法下的总作业时间平均降低了7.31%,AGV冲突数量降低为0,任务总延期时间最大降低2 895 s,最大降低路网拥堵度10.79%,验证了提出方法解决冲突规避和拥堵问题的有效性。     

基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述

对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。     

道路监控补光灯对青年驾驶员夜间行车安全影响研究

为了研究夜间环境道路监控补光灯对青年驾驶员驾驶行为的影响,考虑不同光照强度和是否存在行人横穿道路行为2个变量,通过UC-win/Road软件设计城市道路仿真场景,采用驾驶模拟器开展试验,并结合眼动仪、生理记录仪采集青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作3种特性指标。再利用重复测量方差分析方法,分析变量对青年驾驶员的3种特性的影响及其显著性水平。结果表明：①无论是否存在行人横穿道路行为,随着光照强度的增加,青年驾驶员的注视时间、瞳孔面积变化率及脑电(α+θ)/β均减小,心率增长率、制动踏板深度比例及制动反应距离均增加,表明光照强度越大对青年驾驶员的视觉、生理、驾驶操作特性越不利;②在存在行人横穿道路行为时,光照强度对青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作特性的影响更加明显;③当光照强度小于50 lx时,脑电(α+θ)/β和驾驶操作指标变化较缓,而光照强度大于50 lx时,脑电(α+θ)/β指标下降显著,变化率大于10%,其数值低于3.70,表明青年驾驶员产生情绪波动,警觉性显著增大,制动踏板深度比例显著增大,其数值大于0.55,制动反应距离超过13.40 m,制动操作力度较大,操作稳定性降低,且避让行人的成功率显著降低,不利于夜间行车。因此,建议道路监控补光灯的光照强度宜小于50 lx。     

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域,研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络,通过学习交汇水域船舶的历史轨迹,以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征,LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择,从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时,引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性,采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式,以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果,根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验,创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集,以输入时长60 min,采样频率3 min作为输入条件,Dropout值取0.5,实验结果表明：所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile,航行意图识别准确率达87%,不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比,当船舶操纵性发生改变时,所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%,而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力,有利于智能航行与海事监管技术发展。     

基于细节层次模型的公共自行车调度方法

公共自行车系统作为城市公共交通的重要组成部分,对于缓解城市交通拥堵和建设低碳、环保的出行体系起到了积极的作用。然而,由于公共自行车系统的借还车需求在时间和空间分布上存在不均衡性,在使用公共自行车时,经常遇到“借车难”或者“还车难”的问题,使得出行者不得不放弃使用公共自行车出行。为了有效地提升出行者借还公共自行车的成功率,研究了1种基于细节层次模型的自行车调度方法。基于公共自行车站点之间的相似度,采用谱聚类算法对站点进行层次划分,形成基于空间范围（即公共自行车站点所占据的地理空间区域）的站点簇;在每个划分层级上统计不同簇之间的自行车借/还需求,结合遗传算法对调度车辆的运输路径进行求解;将不同层级上的调度方案叠加,形成1种调度粒度由粗到细的自行车调度方案。通过对比实验证明：基于细节层次模型的公共自行车调度方法较传统方法减少了42.70%的调度路径,进而减少了相应的调度时间。     

城市干路交叉口右转车辆轨迹流线与曲率特性分析

为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式,使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据,包括时间、行驶速度和轨迹坐标等,通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系,明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态,确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为,并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明：①交叉口几何布局（包括路缘半径、车道宽度和出口车道数）对右转轨迹通过位置分布存在影响;②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围,减少右转交通的冲突和延误;③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大,轨迹分布的离散程度更低;④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致;⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系,相关系数为-0.843 5;⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系,车辆行驶速度越快,圆曲线内轨迹的等效半径越大。     

智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化,为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响,构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力,假定CAVs遵循系统最优原则选择路径,而HDVs则根据自身经验选择路径,基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型,刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且,为了快速求解大型路网交通分配,将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性,以及路网道路通行能力并非固定值,运用具有多种相关性的均匀随机分布理论,建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性,并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明：当需求水平d > 0.5时,路网容量可靠性开始降低;当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时,可靠性小于0.4;当d > 0.7而λ＝1时,可靠性接近1,说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现,当需求水平处于0.7~1区间时,渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响,但随着需求的增大,路网处于超负荷状态,渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外,CAVs渗透率从0增加至1的过程中,路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条,且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象,拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象,减少路网容量可靠性的波动,提高路网运行稳定性。     

新技术时代城市交通管理与服务研究发展展望

随着我国互联网通信技术、计算机技术以及车辆技术的交叉融合发展,当前我国城市交通管理领域车联网技术的应用日益普及,通过车联网能够将司机、乘客、行人、道路、车辆与调度员之间的信息进行联通,并形成城市交通管理大数据网络,实时监控城市道路交通相关信息.除此之外,在新技术发展的背景下,共享出行等新型出行方式出现,一定程度上改变了...     

协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上,运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境,解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型,利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟,仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明：CACC车辆占比为40%~50%时,混合交通流安全性恶化最严重,TET和TIT分别增加约68%和89%,车辆速度离散系数为0.9以上;通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m）,可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。     

考虑礼让行人的信号交叉口配时优化方法

为提高机动车礼让行人背景下的人车通行效率,研究了基于叠加相位设计的信号交叉口配时优化方法。以西安市1个典型交叉口为例,分析机动车与过街行人冲突情况;在Webster配时模型的基础上,提出叠加相位设计与人车冲突时空分离策略相结合的信号配时优化方法,并给出行人信号早启时间、人车绿时分离设置阈值的计算方法;运用VISSIM仿真软件,对不同信号配时优化方案的效果进行验证。研究结果表明：与现状相比,所提出的配时优化方法可分别降低各类延误27.11%（车均）、22.41%（人均）、27.08%（车辆总计）、22.49%（行人总计）和26.15%（交叉口总计）,减少各类污染物排放3.76%（VOC）、3.76%（CO）、3.76%（NO_x）,并降低燃料消耗3.78%。该方法能有效改善信号交叉口的通行效率,缓解人车冲突。