基于速度差异性的道路VMS前置距离的优化设置

可变信息标志（VMS-Variable Message Sign）既是一种信息发布手段，又是一种交通控制策略。 VMS布设点的前置距离即可变信息标志到道路主要分流点、互通立交及服务区出入口的边缘距离。它的设置合理与否将关系到VMS功效的发挥，对今后工程中合理地设置VMS具有重要的指导意义。     

标志设置的路侧安全性考虑及对策

车辆驶出路外发生事故主要有两类，一是路堤高、边坡陡、边沟不合理造成车辆侧翻，二是车辆碰撞路侧障碍物，如大孤石、标志柱、灯杆、树、护栏等。为了让驾驶人看清楚，标志通常设在净区的范围内，标志就成为一种路侧障碍物；但是标志又是向驾驶提供重要交通信息的设施。所以标志设置时，应在满足其提供指示、诱导，警告等信息的视认要求的前提下，尽量符合路侧安全要求。     

运行车速预测新方法及其应用

为了在道路设计阶段预测车速,保证公路几何线形的协调性,建立了考虑侧向容许加速度、纵向加速度、制动减速度、制动热衰退和环境速度与线形参数关系的模型,计算了期望速度;建立了公路-驾驶者-车辆-环境仿真系统,对在三维路面上的行驶车辆进行仿真,得到并分析了试验道路的运行速度曲线.结果表明:(1)为有效控制速度波动,应取相近的曲线半径和直线长度,且直线不宜过长;(2)出弯道加速长度大于进弯道减速长度,且二者都大于回旋线长度;(3)山区路线由多个急弯构成时,速度曲线频繁波动的部分原因是车辆自身旋转动能和平动动能的相互转化;(4)运行速度协调性方法不适用于四级公路的线形评价;(5)偏角越小,轨迹对弯道的切角作用越大,弯道车速越高.     

典型事故形态下驾驶人工作记忆与应激反应研究

为探究事故发生时的不同形态和工作记忆与驾驶人应激反应能力及视觉行为的关系,本文对31名驾驶人分别开展城市道路中侧面碰撞、追尾碰撞和刮撞行人这3种典型事故形态下的驾驶模拟器实验。根据摄像机和眼动仪的输出视频,采用动态聚类将驾驶人的注视区域划分成7类,同时,基于单因素方差分析,Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验,分析事故形态的类型、不同工作记忆容量的人群避险时的应激反应能力和视觉行为的影响。结果表明：事故形态和驾驶人的应激反应能力显著相关,在前车紧急制动事件中驾驶人的反应时间最短,较侧面碰撞减少了25.46%;在面对危险时的反应时间受到驾驶人工作记忆容量的影响,即相比于低工作记忆容量,高工作记忆容量的驾驶人反应时间短;此外,注视总持续时间、平均扫视时间和瞳孔直径均与工作记忆容量相关。研究结果可为车辆安全针对性预警提供理论支持。     

高速公路视觉环境与车辆运行特征相关性分析

为研究高速状态下驾驶人视觉特征与车辆运行特征的相关性,提出高速公路视觉环境层级结构,将高速公路视觉环境解析成意义性、运动性、物理性和景观性4个层级。通过设计考虑道路视觉环境差异的实车试验,获得较为准确的驾驶人在高速公路环境下的车辆运行表征指标,采用独立样本T检验分析研究高速公路视觉环境中有无广告牌对行车速度和加速度的影响情况,进而研究驾驶人注意力分散与车辆操控的内在关系。分析结果表明,在不同视觉环境下驾驶人对车速的保持能力差异显著,夜间复杂路侧环境对驾驶人横向稳定性操控影响程度是其他各路段的2倍以上。     

高速公路作业区智能预警与驾驶行为关系研究

为探寻高速公路作业区智能预警与驾驶行为影响关系,通过构建警示标志、人机交互界面及智慧道钉群三种预警场景,同时将驾驶人对智能预警功能知晓与否作为研究自变量,采用驾驶模拟器对53位驾驶人进行试验,提取车辆行驶状态数据并利用方差分析及配对T检验方法分析驾驶行为差异性.结果表明,警告区不同预警方式对驾驶行为具有显著性影响;人机交互界面预警方式下最小速度位置有所前移;驾驶人在知晓与不知晓智慧道钉群功能前后驾驶行为差异较大,当知晓智慧道钉群功能后行车速度减小最大,初始换道位置也出现明显前移.     

混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略

现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差，响应速度较慢，对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高，且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值，难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此，结合深度强化学习无需建立交通流预测模型，能自动适应复杂环境，以及CAVs可控性的优势，提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略，即IPD3QN-VSL。首先，将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中，提升网络的收敛速度和参数更新效率；并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题，实现探索效率和稳定性的提高。其次，以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标，将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入，构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息，HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后，在不同条件下验...     

基于宽容理念的路侧净区宽度设计

本文分析了路侧净区宽度设计的主要因素,包括驾驶员反应时间、车辆离开道路的状态及车辆在净区内行驶距离．基于宽容设计理念建立了路侧净区计算模型,并结合我国路侧实际情况给出了路侧净区宽度范围,该成果与美国相关研究结论较为接近,与欧盟相比偏安全。本文研究结果可为道路设计者和管理者提供一定的指导或参考。     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为，提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型，模拟驾驶人感知过程，获得期望的车间距；预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹，即决策过程；优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作，即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析，结果表明，本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%，证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

农村公路常见组合安全隐患路段防护工程设计研究

基于交通运输部和江苏省公路安全生命防护工程指南,针对南通市常见的农村公路组合安全隐患类型,包括交叉口接桥梁路段、急弯路侧隐患路段、T型交叉口临水(渠)、急弯交叉口路段、急弯接桥梁路段、急弯穿村镇路段、急弯陡坡路段,提出综合改善对策。以实际安全隐患道路为例,通过问题诊断,提出设计要点和方案设计示例,为江苏省其他地区实施农村公路安全生命防护工程提供参考与借鉴。     

危险货物道路运输车辆驾驶人风险倾向性分类研究

为加强危险货物道路运输安全风险源头管控，本文充分挖掘轨迹大数据和动态监控数据等多源异构行车数据，研究危险货物道路运输车辆(危货车)驾驶人风险倾向性分类。基于广泛可用的GPS轨迹数据所蕴含的驾驶行为模式和运行环境特性，引入时变随机波动率的概念，提取5种速度波动性指标，构建表征驾驶风格的属性特征集，加之行为抑制控制力、认知抑制控制力和生理负荷特征，共同组建危货车驾驶人风险倾向属性指标体系；利用Critic赋权法计算各指标客观权重，并基于多准则妥协解排序算法(VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun, VIKOR)对危货车驾驶人的属性进行评分；建立基于K-medoids聚类算法的危货车驾驶人风险倾向性分类模型。结果表明：运用分类模型，本文将危货车驾驶人分为4类。其中，驾驶风格激进加行为抑制控制力薄弱型驾驶人面对拥堵路段和恶劣天气时表现出更大的速度波动和更多的车辆控制报警；认知抑制控制力薄弱型驾驶人分心次数更多，愿意将更多的注意力分配给分心对象，且更频繁地在分心对象和前方路况间进行注意力转移；易疲劳型驾驶人表现出更多的疲劳报警和超时驾驶报警，驾驶人承受更大的...     

自适应期望跟车间距和行为习惯的驾驶人跟驰模型

为满足智能车辆的个性化需求，提高智能车辆人-机交互协同的满意度和接受度，构筑双层驾驶人跟驰模型框架，提出自适应驾驶人期望跟车间距和行为习惯的个性化驾驶人跟驰模型。首先，提取个体驾驶人跟驰均衡状态的数据，采用高斯混合和概率密度函数(Gaussian Mixture Model and Probability Density Function, GMM-PDF)建立第 1 层模型，即驾驶人期望跟车距离模型。然后，将期望跟车距离参数引入模型，基于高斯混合-隐马尔可夫方法(Gaussian Mixture Model and Hidden Markov Model, GMM-HMM)学习驾驶习性，建立第2层模型预测加速度，即个性化驾驶人跟驰模型。其次，研究不同高斯分量个数对模型效果的影响，对比双层模型与 Gipps 模型、最优间距模型(Optimal Distance Model, ODM)、单层模型及通用模型的性能。最后，8位被试驾驶人的自然驾驶行为数据验证结果表明：高斯分量数量与模型性能存在一定的正相关性；在最优高斯分量数量下，8位被试驾驶人在训练集上预测误差均值为0.101 m·s-2，在测试 集上为0.123 m·s-2；随机选取其中1位驾驶人的2个跟车片段数据进行模型计算，结果显示，加速度的平均误差绝对值分别为0.087 m·s-2和0.096 m·s-2，预测效果优于Gipps模型、ODM模型、单层 模型及通用模型30%以上，与驾驶人实际跟驰行为的吻合度更高。     

人车路综合风险场模型构建及驾驶风格评估

为帮助驾驶人正确认知自身的安全驾驶能力，揭示“人-车-路”相互作用关系并衡量各要 素对车辆驾驶安全性的影响，构建了考虑驾驶风格因子的综合风险场模型。首先，针对现有风险 场模型在人因要素刻画不足，将车辆加速度方差和方向盘转角方差转化为驾驶风格因子，表征驾 驶人潜在驾驶习惯；然后，根据事故风险的突发性和短时性特征，利用希尔伯特-黄变换(HilbertHuang Transform, HHT)将驾驶全域风险分解为平稳阶段和局部突变阶段风险信号能量，作为评 价驾驶能力内在属性的关键依据；最后，开展行人横穿风险场景的驾驶模拟试验验证。结果表 明：驾驶风险能量在空间形态上呈“椭圆形”圈层分布，沿物理轮廓中心高边缘低，风险演变过程 能量大小“爬山式”递增效应显著。对风险能量聚类可获得比主观问卷更加细致可量化的分类结 果，对比发现，驾驶人存在“认知-操纵”偏差(问卷安全型-模型危险型/危险倾向)同时丰富的驾驶 经验对薄弱的安全意识有补偿作用(问卷危险型-模型安全型/安全倾向)。研究成果可以为识别 危险驾驶人群，提高安全驾驶能力提供一种新方法。     

听觉-言语认知负荷下工作记忆容量对跟车行驶影响

听觉-言语认知负荷作为一种典型的认知负荷,是驾驶人认知分心的主要来源,容易导致驾驶绩效下降,认知负荷对驾驶绩效的影响程度与个体工作记忆有关。为研究听觉-言语认知负荷下工作记忆容量对跟车驾驶绩效的影响,本文开展心理学与模拟驾驶实验。首先,设置不同听觉-言语认知负荷水平的n-back任务,构建车头时距变化和前车速度变化的跟车场景;其次,采集并预处理工作记忆容量、驾驶人操作行为与车辆运行状态数据,选择跟车速度差、绝对加速度、横向稳定性、制动反应时间及跟车间距作为分析指标,获得36名被试数据;最后,采用方差分析及事后比较,分析认知负荷和工作记忆容量在跟车时对驾驶绩效的影响,并探讨两种因素对驾驶绩效的交互和调节作用。研究表明：认知负荷增加导致驾驶人更大的加减速倾向,更长的制动反应时间;工作记忆容量较高的驾驶人具有更小的制动反应时间和更稳定的跟车间距,更频繁的方向修正和更好的车道保持水平;在工作记忆容量和制动反应时间中,听觉-言语认知负荷具有正向调节作用。本文可以为驾驶安全培训干预提供驾驶人认知特性方面的见解和理论参考。     

初上高速公路驾车者注意

高速转弯时小心错觉 在高速公路弯道幅度较大的路面，左转时中线车容易追撞内线车；而右转则内线车容易追撞中线车。这是因为，在向左转弯的急弯路面，驾驶者会产生前方路幅较窄、靠内（左）侧路较宽的错觉，为了安全，驾驶者下意识地会向左侧逐渐靠；反之，向右急转弯时，又会一直向右偏移。为避免这种情况发生，最好将视线稍向前移，不要一直盯着眼前的路况，同时视线放远．提早掌握前方动向。     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

走行轮失效对跨座式单轨车辆动力学性能的影响分析

根据跨座式单轨车辆的结构特点,运用多体动力学软件(ADAMS)建立单轨车辆走行轮失效的动力学模型,分析不同工况下走行轮失效对单轨车辆动力学性能的影响。结果表明:在空载(AW0)及超载(AW3)状态下走行轮失效时曲线R100 m的安全运行限速值分别为35、30 km/h;弯道同侧走行轮失效对车辆运行安全性的影响趋势基本相同,弯道内侧与外侧走行轮失效对车辆安全性能的影响差异较大,其中速度较大时弯道外侧走行轮失效对车辆安全性能的影响较大;与正常运行相比,走行轮失效时横向平稳性增大了0.2~1.1,垂向平稳性增大了0.2~1.2,部分垂向平稳性已超过3.0,走行轮失效对跨坐式单轨车辆的运行平稳性影响较大,车辆运行平稳性变差,失效后车辆应减速行驶,尽快到达邻近站点疏散乘客。     

重载交通条件下山区农村公路危险路段判别研究

为判别重载交通条件下山区农村公路的危险路段,以永兴公路为例,对其交通运行特征进行了分析,定义了重载车辆(双轮轴重大于100 kN的货车)和重载交通重载车辆与混合交通量之比大于20%的重载交通,分析了永兴公路交通事故特征,发现货车和摩托车是交通事故的主要车型。在进一步分析事故诱因和危险路段特征的基础上,将重载交通条件下山区农村公路危险路段分为急弯、陡坡、急弯陡坡、长大下坡和路侧险要路段,并提出各自的判别标准。     

高速公路出口前置指路标志的安全设置距离模型

为解决高速公路部分出口前置指路标志的设置距离无法满足车辆安全驶离高速公路主线这一问题,通过建模研究高速公路出口最后一块指路标志(距离出口最近的出口指路标志)的安全设置距离。首先,将出匝车辆驾驶人的驾驶行为过程细分为三个阶段:认知-反应、车道变换以及减速驶离主线。其次,融合高速公路主线和匝道的道路条件、驾驶人视认特性、驾驶行为过程、标志设置方式等多方面影响因素,构建了高速公路出口最后一块前置指路标志的安全设置距离模型。该模型计算结果表明,《道路交通标志和标线》(GB 5768—2009)中推荐的高速公路出口最后一块指路标志设置距离(500m)适用于所有主线单向2条车道以及部分主线单向3条车道和单向4条车道,不适用于主线单向5条车道;相比规范的推荐值,模型计算值考虑了道路条件和驾驶行为,使分流区产生的换道次数减少,具有更高的安全性。     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为谱构建与特征值计算方法

为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。