基于驾驶员警觉度的交通标志适宜信息量研究

为了解决驾驶员在草原公路交叉口路段因交通标志信息量过低引起的行车警觉度降低的问题,利用交通标志信息量化模型,建立6个不同信息量水平的室内模拟驾驶实验,驾驶员分别以车速为60km/h、80km/h和100km/h行车,基于脑电信号检测行车警觉度的技术,选取脑电指标β、(α+θ)/β、α/β作为驾驶警觉度评价指标,定量分析不同信息量水平和车速下的3种脑电指标节律值变化,采用非线性曲线拟合法,探究信息量和车速对驾驶警觉度的显著性,根据NASA-TLX驾驶负荷量表对模拟实验分析的结论进行验证。结果表明,交通标志信息量和车速存在交互作用,对行车警觉度均有显著影响,在草原公路交叉口处的适宜交通标志信息量为J4水平（范围为30-40bits）,行车速度为60km/h时,驾驶员3种脑电指标数据表现最佳,且指标β、(α+θ)/β、α/β在车速为60km/h下的拟合度分别为0.947、0.844、0.861,NASA-TLX驾驶负荷量表六个维度的评分均在J4水平最低,与实验数据分析结论一致。     

高速公路出入口与主线纵坡间净距对行车速度影响仿真分析

高速公路出入口与主线纵坡净距较小时,车辆上下坡时易受分合流影响,速度变化差异性较大,不利于行车安全。为研究纵坡车辆速度实时变化规律,基于出入口与主线纵坡间最小净距,利用三维虚拟现实仿真软件UC-win/Road建立入口-上坡与下坡-出口路段仿真模型,通过Forum8驾驶模拟仪进行实验并采集数据。通过控制变量法调整大型车混入率、分合流比例等特征指标;构建速度度量模型,量化特征指标与速度之间的关系,针对特征指标进行单因素敏感性分析。结果表明：分合流比例及大型车混入率对速度变化影响显著;不同类型车辆的速度大小和变化趋势差异性较大。其中,大型车混入率对上坡段车辆运行状态影响较大,而分流比例对下坡段车辆运行状态影响较大;大型车混入率和分合流比例分别为30%~40%、10%~15%时,速度波动最大,敏感性较强。研究结果可用于为出入口与主线纵坡净距较小时的车辆运行管理及安全措施改进提供理论依据。     

基于大数据支撑的干线信号协调控制综合评估

城市主干线拥堵问题日益突出,交通运输现状急需改善。干线信号协调控制是解决这一问题的有效方法,然而传统的控制方案集中于效率或安全的单一考量,无法实现系统的综合优化。基于太原市主干线的道路实测数据,提出了基于GPS数据检测的车辆行驶里程（vehicle miles traveled,VMT）估计方法,利用VISSIM软件和间接安全评价模型（surrogate safety assessment model,SSAM）搭建仿真体系,以延误和排队长度反应效率变化,以交通冲突表征安全特征,实现了效率和安全的综合评估。结果表明,与信控现状相比,单点控制方案和协调控制方案的综合优化程度分别提高了18.9%和26.1%,验证了协调信号控制方案的有效性。提出的优化方案提高了交叉口的服务水平和安全,为城市主干线的运营、规划和管理提供了借鉴和参考。     

山区公路回头曲线车辆横向加速度特性研究

为了明确车辆在山区低等级公路回头曲线段的横向加速度特性,选择重庆市彭水县境内的一段含有12处回头曲线段的山区公路作为研究对象,开展了20位驾驶员的实车驾驶试验,采集了自然驾驶状态下车辆运行参数,包括速度、轨迹和横向加速度等,分析了回头曲线段横向加速度的幅值特征、变化模式以及峰值位置分布。研究结果表明:（1）车辆在回头曲线段内的横向加速度整体变化特征分为三个阶段:入弯增大阶段、弯中稳定阶段、出弯减小阶段;（2）根据横向加速度85th百分位值的整体变化趋势,将横向加速度划分为四种变化模式;（3）回头曲线段左、右转横向加速度的85th百分位值分别是3.85m/s2和3.69m/s2,相比一般弯道,驾驶员在回头曲线能容忍更高程度的横向不舒适;（4）车辆在左、右转过程中,每个弯道的横向加速度峰值多集中在曲线中点和圆缓点之间,即圆曲线的后半段。     

基于车辆横向运行数据的遗传-支持向量机算法的分心驾驶状态判别模型

分心状态是造成交通事故的重要原因。当前侵入式与半侵入式检测多被应用于分心驾驶识别,此方法会对驾驶任务产生一定干扰,且成本相对较高。对此提出一种低成本的基于车辆横向运行数据的分心驾驶状态判别方法：实验选取手机通话作为分心影响因素,设计了正常驾驶、免提通话、手提通话三个维度。首先,基于驾驶模拟器采集的数据,对正常与分心状态下的车辆运行指标进行Man Whitney U检验,从时域及频域中提取出与分心驾驶显著相关的车辆横向控制指标;其次,构建支持向量机（support vector machine,SVM）分心状态判别模型,将径向基函数作为SVM的核函数,使用网格搜索算法（grid search algorithm,GSA）、粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对SVM模型参数进行优化;最后,对比GSA-SVM、PSO-SVM与GA-SVM分心判别模型的分类效果,并运用ROC曲线对模型性能进行评估。研究结果表明：GA-SVM分心判别模型的最优交叉验证率、准确率及F_1值分别为87.9%、91.9%、94.05%,高于GSA-SVM（86.2%、87.2%、90.35%）与PSO-SVM（87.9%、91.2%、93.46%）;GA-SVM判别模型ROC曲线接近于（0,1）坐标,其AUC值为93.53%。所提出的GA-SVM分心判别模型获得了较好的分类效果,故认为此模型适合作为低成本条件下基于车辆横向控制的分心驾驶状态判别模型。     

基于交通仿真的高速公路桥隧结合段交通安全评价方法

针对高速公路桥隧结合段特有行车环境,考虑行驶速度、桥面侧风、天气条件、车辆类型、道路线形等影响因素,根据车辆动力学性能确定仿真试验的响应指标,建立安全评价指标体系;采用TruckSim、CarSim车辆动力学仿真软件对车辆驶出隧道进入桥梁这一过程进行模拟分析,获取不同车型在不同天气下的侧向偏移量、偏航角、横摆角速度、侧向加速度、最大偏移量位置等响应指标的变化规律;采用组合赋权法确定各响应指标权重,通过模糊综合评价方法计算多场景下的综合风险值,划分安全风险等级;基于响应面法建立行车安全风险预测模型,并对河南省渑池—洛宁高速公路桥隧结合段进行交通安全性分析。研究结果表明：在桥隧结合段行驶过程中,对小型车行车安全而言,行驶速度影响最大,其次是天气条件,桥面侧风影响最小;对大型车行车安全而言,桥面侧风影响最大,其次是天气条件,行驶速度影响最小。提出的安全车速建议值可为制定动态车速限制策略提供技术支持。     

基于Android的交通安全出行智能问答系统设计与实现

为有效普及小学生安全出行的交通规则及出行常识、从出行源上科学降低小学生交通事故发生率,基于Android平台并借助AndroidStudio开发工具,开发面向小学生交通安全出行的智能问答系统。在对智能问答系统的基本功能、运行实现原则、辅助功能等进行细致分析的基础上,设计智能问答系统的逻辑框架和物理框架;在此基础上,分析智能问答系统的开发语言环境与关键技术,设计智能问答系统的实现步骤与程序;最后,优化设计智能问答系统运行主界面、启动界面、桌面图标,并通过盐城市亭湖区某实验小学的推广应用,表明设计的智能问答系统不仅可以提高小学生学习交通安全知识的兴趣,还可以较为流畅、准确地实现与小学生的正常对话以及交通安全出行问答,有利于降低小学生交通事故发生率。     

高速公路交通安全设施的设计分析

交通安全设施是高速公路安全防护系统中最基础的一环,它可以有效地保证行车的安全,对整个交通系统的合理运营起着不容小觑的作用。我们应该根据道路的真实情况,对高速公路进行设计,只有这样才可以发挥出安全设施的最大功效。     

浅谈如何加强中小学生交通安全宣传教育工作

随着社会经济的飞速发展,人民群众参与交通的频率提高,但是伴随而来的道路交通事故也逐年呈上升趋势,给我们造成的伤害越来越大。车祸已成为孩子意外伤亡的第一杀手。由于家庭、学校、社会对中小学生交通安全教育不够重视,导致中小学生交通事故多发,只有政府、学校、家庭、相关职能部门"四位一体",各司其职,各负其责,紧密配合,齐抓共管,才能有效遏制学生交通事故的发生,莫让花蕾在本应盛开的季节调落。     

广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析

为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011～2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。