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为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。 相似文献
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目前,自动驾驶技术在乘用车领域已获得突破性发展;为提高通行效率和出行安全起到了极大的作用。自动驾驶技术在商用车领域的应用,有望较好解决高昂的人力成本和难以提高的效率等问题。然而,目前自动驾驶技术在货车的应用大多采用跟乘用车同样的标准进行规范,这在实际应用中存在着诸多的问题;例如,在FCW和AEB功能中货车在相同车速的制动距离要远大于乘用车,而其所采用标准规定的碰撞预警时间却并无多大不同,这在实际场景中存在着较大的安全隐患[1,2]。此外,货车质量和体积较大,且较多应用于长途运输,运输过程中会经历包括高温、严寒、山区等多种复杂气候场景,这些都将对货车自动驾驶技术在车辆制动效能、能耗以及多场景应用等方面提出更有针对性规范的要求。本文针对货车的应用场景特点,为其自动驾驶技术应用标准化提出了建议。 相似文献
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考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城
市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动
驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。 相似文献
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由于目前我国经济的蓬勃发展以及不断加快发展的城镇化,基础设施建设过程中产生的建筑垃圾如混凝土块、废渣等日趋增加。同时如何在我国的自然资源和土地资源不足的严峻挑战下,科学合理地对建筑垃圾数量进行控制并对其进行循环利用,不仅可以实现建筑垃圾资源化,达到绿色环保可持续发展的目标,还可以大幅度提高社会和经济效益。本文从建筑垃圾的现状及综合治理的意义出发,研究了建筑垃圾分类与处理,分析了建筑垃圾的作用机理,最后研究了建筑垃圾在路基施工中的应用。 相似文献
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以山区低等级公路路面为研究对象,依据不同种类路面的破损危害性不同,拟在公路路面评价中提出路面破损指数概念,对山区低等级公路路面破损程度进行综合评价。所用模型是利用层次分析法(AHP)对不同种类的路面损毁危害性进行赋权,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)计算山区低等级公路路面破损程度与最优情况的贴近度,进而将山区低等级公路路面破损情况转化成区间为[0,1]的路面破损指数,其中路面破损指数越大表示路面的破损程度越高。此模型方法简单,能够运用少量数据对山区低等级公路路面的破损程度进行定量评价,可为山区公路的养护工作提供更准确的数据参照。 相似文献
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