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2019年 第2期

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征稿启事
2019, 37(2).
摘要(209) PDF(1)
摘要:
综述
车辆感知与定位研究——第29届国际智能车大会综述
陶倩文, 胡钊政, 蔡浩, 黄刚, 王相龙
2019, 37(2): 1-9. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.001
摘要(626) PDF(2)
摘要:
近年来,由于摄像头、激光雷达等传感器的更新换代和大数据、人工智能等高科技在汽车领域的广泛应用,汽车智能化的程度越来越高,智能汽车的整体制造近在眼前.第29届国际智能车大会(The 29th IEEE Intelligent Vehicles Symposium,IV 2018)旨在促进全球智能汽车技术发展和国际汽车领域的交流合作.会议整体分为智能车的感知、决策、路径规划和控制等主题,探讨了当前智能车领域的最新技术动态以及未来发展前景.综述了会议报告的热点,从传感器数据融合、智能车定位与导航、激光雷达感知与定位和目标检测与识别等方面对车辆感知与定位技术的发展状态进行了分析,展望了未来车辆感知与定位研究的发展趋势,提出了深度学习方法与基于激光雷达的定位方法是未来车辆感知与定位可能的研究热点.
交通安全
基于神经网络及关联性修正的交通异常预测研究
安实, 王雷, 周超
2019, 37(2): 10-17. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.002
摘要(557) PDF(1)
摘要:
为实现城市交通异常管理的主动式响应,给交通异常处置争取更多的时间,减少交通异常对城市路网的影响,提出了一种基于神经网络及关联性修正的交通异常预测方法.基于历史异常数据构建交通异常数据库,并定义了预测模型中的主要参数;构建了基于改进神经网络算法的交通异常预测模型,在此基础上,创新性地提出了结合不同单元区域背景概率及交通异常相关关系挖掘的预测修正算法,对预测结果进行关联性修正以得到最终更加准确的预测结果,大幅提升了模型的预测精度.应用哈尔滨市30 d实例数据训练了所提出的交通异常预测模型,用15 d数据进行了验证,结果表明经过关联性修正的预测模型成功预测次数明显增加,相较于传统方法,预测成功率提升了31.46%,皮尔逊检验值均大于1.642,预测的结果的可信度大于80% 的置信水平.
独立平行进近模式的双跑道碰撞风险分析
庞楷, 蔡良才, 乔一, 刘一通, 王观虎
2019, 37(2): 18-24,98. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.003
摘要(501) PDF(3)
摘要:
跑道间距对独立平行进近时的飞行安全有较大影响,研究独立平行进近时碰撞风险随跑道间距变化的规律可以评估在不同跑道间距下实施该运行模式的飞行安全.针对现有方法在碰撞风险计算中存在的不足,提出基于碰撞盒理论的二维位置误差模型,对飞机进近阶段的位置误差进行二维正态拟合,得出用于计算碰撞风险的二维位置分布的概率密度函数,构建了碰撞风险与跑道间距的关系曲线.为了验证该方法的合理性,分别运用一维位置误差模型、CRM模型、二维位置误差模型对跑道间距1035 m时的碰撞风险进行了对比计算.结果显示,二维位置误差模型计算所得的碰撞风险更加接近国际民航组织制定的安全目标水平.
应急条件下区域路网行程时间可靠性研究
薛晓姣, 杨宏志, 任楠
2019, 37(2): 25-32. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.004
摘要(497) PDF(1)
摘要:
为了研究应急条件下的区域路网可靠性,建立绍兴市区域路网Vissim仿真模型并进行校准.提出基于交通仿真和蒙特卡洛方法的应急条件下路段行程时间计算模型并结合实测与仿真数据对模型进行修正,并分析路网拓扑空间关系依次建立应急条件下路径、OD对、路网行程时间可靠性模型.量化分级行程时间可靠性,对绍兴市典型路段和典型区域进行仿真与评价分析.研究结果表明,路网行程时间可靠性随应急事件的降低而降低,当越城区和诸暨市应急事件等级由正常降至一级,路网行程时间可靠性由0.519和0.534降低至0.201和0.173.同等应急条件对同一地区不同区域路网存在差异性影响,同等应急条件下诸暨市的路网行程时间可靠性下降比相对于越城区高4.5% ~9.9%,主要由于其自由式路网交通疏散能力较差且非城区交通管理水平较低.
基于进化集成分类器的铁路安全隐患智能分类
李新琴, 史天运, 李平, 王喆, 杨连报
2019, 37(2): 33-39. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.005
摘要(615) PDF(1)
摘要:
针对铁路安全事故隐患文本数据分类提出进化集成分类器模型.分析安全事故隐患数据特征,根据每一类安全事故隐患数据都有特征关键词的特点,运用T F-ID F方法提取文本特征并转换为向量.设计进化集成分类器模型实现流程.采用Bagging集成分类器将T F-IDF转换后的文本向量进行随机采样,训练若干个决策树基分类器模型,设计遗传算法编码机制、灵敏度设定、适应度函数及目标函数选择等关键步骤.根据遗传算法流程实现基分类器组合优化,将经过遗传算法进化的最优个体对应的基分类器参与Bagging投票分类,验证分类效果.通过对某铁路局供电接触网安全事故隐患文本数据实验分析,进化集成分类器模型在安全事故隐患分类的准确率相比于单个决策树分类器和Bagging集成分类器分类结果分别提升17.42% 和4.63%,证明设计的进化集成分类模型能够取得较好的分类效果,可应用于铁路安全事故隐患分类.
交通信息工程与控制
有无信号控制路段下行人过街眼动特性研究
丁袁, 马健霄, 潘义勇
2019, 37(2): 40-47. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.006
摘要(540) PDF(5)
摘要:
为反映有无信号控制条件下路段行人过街的眼动特性的差异,选取足够且广泛的行人样本,运用眼动仪在2种条件下追踪过街过程中行人的视线状态,对比分析了2种条件下行人在注视区域、注视目标、视负荷方面的眼动差异.实验结果表明,在水平注视区域,无信号控制关注左侧;有信号控制关注中部,占比为63.57%.在垂直注视区域,都明显更关注中部区域,占比60% 左右;其次是上下侧.在注视目标上,最受关注的是机动车,无信号控制尤为突出,比例达到了52.36%;有信号控制其次重视信号灯的情况,对于其他非交通目标也有一定程度的关注.在视负荷及受压迫程度上,透过扫视及眨眼的数据,表明无信号控制条件下视负荷大,易受到压迫.信号控制能减少一定的视负荷,缓解行人过街紧张状态.
交叉口指路标志信息要素需求研究
姚翔林, 王海红, 赵晓华, 胡永利, 王玉
2019, 37(2): 48-55. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.007
摘要(551) PDF(1)
摘要:
指路标志在驾驶人出行过程中至关重要,目前标志系统现存一些问题,如指路信息无法满足驾驶人需求,在交叉口处尤为明显.为研究驾驶人在出行过程中对路网信息要素的需求,设计并开展了交叉口周边路网信息的需求实验与调查问卷.结果表明,驾驶人开车行驶至交叉口时,对近端路名、地名信息的需求程度高于对远端信息的需求;出行过程中对不同指路信息的需求与目的地有关;91% 的驾驶人倾向于指路标志中选取路名信息;78% 的驾驶人倾向于指路标志中选取方向信息;94%的驾驶人认为指路标志信息数量在4~9条之间较为合适.通过对3类信息的重要程度进行排序,得出路名信息最为重要,其次为地名信息,最后为方向信息.
基于混合交通流的信号交叉口绿灯间隔设计方法
龙可可, 杨晓光
2019, 37(2): 56-61,69. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.008
摘要(520) PDF(2)
摘要:
为了提高不同通行模式下平面信号控制交叉口的安全性,提出一种基于混合交通流的交叉口绿灯间隔计算方法.利用在车流超负荷状态时更贴合实际的交通流实用模型,将绿灯间隔影响因素之一的车辆速度转换为交通量进行计算,避免了车辆速度标定的困难,并基于实测数据验证该车速替换方法的合理性.分析采取不同非机动车通行模式的交叉口的冲突点分布,得到基于最高效率极限的改进绿灯间隔计算方法.为验证该方法对交叉口安全性的改善,选取2种代表性绿灯间隔设计方法作为对比.对宿迁市采用传统渠化方式的项王路-黄河路交叉口进行绿灯间隔设计,在3种绿灯间隔设计方法的基础上完成信号灯配时并进行仿真.结果表明,改进后的绿灯间隔计算方法能在保证交叉口通行效率的前提下减小其冲突发生的可能性,对交叉口安全性的提升效果优于现有绿灯间隔设计方法.该方法能基于不同车流量获取交叉口车辆速度,同时降低相邻相位发生机非冲突的可能性.
基于优先度规则的交叉口反溢流动态控制方法
曹政, 李华明, 卓为, 李振龙
2019, 37(2): 62-69. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.009
摘要(530) PDF(6)
摘要:
针对过饱和交叉口的交通溢流现象,研究了一种基于优先度规则的交叉口反溢流动态控制方法.依据溢流交叉口上下游相邻路段的排队情况和上下游相邻交叉口的信号灯状况,提出溢流交叉口各流向的需求性系数和可行性系数,综合考虑需求性系数和可行性系数确定相位优先度,基于数据驱动思想,采用熵权法计算各指标权重,避免经验选取权重的主观性,并采用模糊理论对周期时长进行确定.以NEMA双环结构为基础制定优先度规则,以此确定动态相位组合及相序排列.以北京市平乐园交叉口为例进行仿真验证,反溢流动态控制的仿真结果相比定时控制,平均排队长度降低21.73%,平均排队时间下降10.12%,表明该方法可有效缓解交通溢流现象.
基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测
李巧茹, 池维源, 陈亮, 范忠国, 郝恩强, 周志华
2019, 37(2): 70-76. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.010
摘要(335) PDF(4)
摘要:
准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度.
基于多源数据融合的城市道路旅行时间预测
于超, 李瑞敏, 张威威
2019, 37(2): 77-82. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.011
摘要(326) PDF(2)
摘要:
城市道路旅行时间预测是城市道路交通管理的重要支撑.研究了利用多源数据预测城市信号控制主干道旅行时间的方法.以2015年8月某路段的视频检测器及微波检测器的2种数据为基础,采用回归拟合的方法探究信号控制主干道路段旅行时间与断面流量之间的关系,2段式的线性拟合结果可以较好地拟合信号控制主干道路段旅行时间与断面流量的关系.以BP神经网络模型为基础,从输入层入手,采用直接输入2类数据、应用拟合关系输入拟合数据等方法,综合考虑2类数据之间的相关性,建立了融合2类检测数据进行旅行时间预测的多个模型,对7种不同输入的神经网络预测模型进行了测试、对比和分析.研究结果表明,相比于时间序列、支持向量机、k近邻和历史平均方法而言,应用拟合关系的2类数据融合的BP-2神经网络模型具有更高的预测精度,MA PE为13.04%,表明BP2神经网络模型能够实现较好的旅行时间预测效果.
基于相平面法的车辆电子稳定控制策略研究
龚天洋, 谢宪毅, 戎辉, 王文扬
2019, 37(2): 83-90. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.012
摘要(361) PDF(3)
摘要:
在车辆电子稳定控制系统(ES P)的设计过程中,一般存在着因设计人员主观因素导致控制器性能下降的问题.基于模糊控制原理设计了ES P模糊控制器,通过遗传算法对模糊控制器的隶属度函数分布、比例系数,以及量化因子进行综合优化.为了提高对车辆稳定性判断的准确性,采用β相平面法判断车辆是否处于稳定状态.将优化前、后的ES P模糊控制器性能进行对比实验,结果表明,相比于未优化的ESP模糊控制器,在变速或匀速工况下,优化后的ESP模糊控制器都能显著提升车辆操纵稳定性,表现在能够良好的追踪车辆理想横摆角速度,保持车辆质心侧偏角在理想范围内;在前轮转向角阶跃工况下,横摆角速度稳态误差减小0.01 rad/s,达到稳态用时减少1 s左右,质心侧偏角稳态误差减小0.001 rad,达到稳态用时减少0.6 s左右,经过遗传优化后的ESP模糊控制器性能有所提升.
交通规划与管理
地铁站人员疏散路径选择行为分析及Logit建模
刘少博, 张鑫泽, 李艺玮, 刘娇
2019, 37(2): 91-98. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.013
摘要(361) PDF(1)
摘要:
掌握地铁站的密集人群在应急疏散过程中的路径选择行为规律,对于紧急情况下保障地铁站人群安全具有重要意义.但现有针对疏散路径选择行为的研究多局限于主观分析与优化算法设计,尚缺乏结合实测数据的客观机理和建模研究.为此,基于地铁站疏散演习数据,重点针对疏散路径中的3个路径选择决策点,提取了这3个位置每个可选路径方向上的人流量、疏散引导信息、人员行为以及每条路径的属性数据,分析了有引导和无引导情况下的人员疏散路径选择行为规律.发现疏散人员在选择路径时具有跟随性,且更倾向于选择人流量大的路径.在本次演习中,3个有疏散引导的方向上,疏散人员对引导的服从率分别为47.25%,51.35% 和84.97%,表明了疏散引导人员的关键作用;基于疏散演习数据,构建了包含6个影响因素的人员疏散路径选择行为的Logit模型,并对每个路径选择决策点分别进行了模型参数逻辑回归求解,结果表明,模型都能够通过卡方检验,整体预测正确率分别为76.1%,86.2% 和91.2%.模型可直接计算得到在该疏散演习条件下,3个路径选择决策点处每个疏散人员根据实时情况作出判断后选择每条路径的概率.对于微观人群疏散模拟来说,该方法对预测真实情况下人员路径选择和疏散时间具有明显的价值.
检测数据缺失条件下的交通流估计方法研究
柏跃龙, 彭理群, 祁钰茜, 赵建东
2019, 37(2): 99-106. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.014
摘要(389) PDF(1)
摘要:
城市路网中部分交通量检测器失效会导致路段的交通流观测数据缺失,从而影响路段实时交通拥堵状况的辨识和分析.基于路网交通流数据的时空分布特性和道路交通流特征,研究了一种改进重构算法,对缺失的交通量数据进行估计.构建了交通量时空数据的三维张量模型;综合考虑道路交通流分布与环境特性,提出了基于T ucker重构模型的目标优化函数,进而求解得到检测器失效路段的交通量估计值;对改进重构算法、T ucker重构算法和时空插值算法在不同交通量数据缺失情况下的估计效果进行了比较.实验结果表明,在6条路段组成的实验路网中,早高峰交叉口进口道实时观测交通量随机缺失50% 或其中3条道路完全缺失的情况下,估计结果的平均绝对误差(MA E)分别为13.9614和14.2763,均方根误差(RMSE)分别为18.7648和18.7070.相较于Tucker重构算法,MA E分别下降了32.29% 和44.26%,RMSE分别下降了31.73% 和48.57%.
基于工程实测的加速度-速度参数阈值分析
林子赫, 周晨静, 荣建, 李巍, 李琪
2019, 37(2): 107-113. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.015
摘要(334) PDF(2)
摘要:
微观交通仿真中的参数标定是科学应用仿真技术的前提.为了减少参数标定的维度,提高仿真手段工程应用效率,将微观仿真参数分为基础参数和模型参数2个部分,并设计道路工程试验方案,对部分基础参数进行工程实测研究,构建实际运动场景下车辆运行加速度取值特征及加速度-速度的关系探究.根据车辆运行过程,将车辆加速过程分为车辆起步、提速、稳定3个阶段,并依据道路实测数据,应用数据包络的方法确定加速度与速度的函数关系及取值范围.在车辆起步阶段(0~7.2 km/h),需要较大动力完成起步动作,速度低加速度高,加速度-速度斜率k=0.1832;车辆提速阶段(7.2~35.4 km/h),需要确定周边运行环境处于安全状态,加速度有一定程度减少然后逐渐上升,加速度-速度关系整体斜率k=0.0259;车辆稳定阶段(35.4 km/h以上),速度相对稳定,加速度-速度斜率约等于0.由此确定了基础参数中加速度的阈值范围,对仿真软件中默认加速度-速度关系进行优化.
基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法
苏俊杰, 柴干, 季文韬
2019, 37(2): 114-119,134. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.016
摘要(297) PDF(1)
摘要:
为了准确判别城市快速路交织区的交通状态,实现交通控制策略的优化决策,基于投影寻踪模型与k-means聚类算法,研究了一种新的交通状态判别方法.以交通状态的量化分析为目标,考虑投影寻踪模型的特性,定义了交通状态系数;根据类内聚集度与异类间散度的分析,建立了聚类效果评价系数表达式;应用推导的改进式遗传算法,结合k-means聚类算法,计算获得最优投影方向与聚类中心;应用最优投影方向将新观测的交通流数据转化为交通状态系数,判定欧式距离最小的聚类中心,获得相对应的交通流状态.新方法克服了传统方法对专家经验的依赖性,解决了熵权法对小概率事件信息熵的过量估计问题,并改进了投影寻踪模型的聚类效果评价系数.仿真实验结果表明,新方法状态判别准确率为96.63%,较神经元网络和决策树算法分别提高了5.58% 和7.01%,能够准确判别交织区交通流状态.
基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究
常丽君, 郑黎黎, 杨帆
2019, 37(2): 120-127. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.017
摘要(371) PDF(1)
摘要:
为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法.针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PN N算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析.结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性.
地铁车站客流瓶颈识别与疏解方案优化研究
张瑞, 李静婧, 刘葛辉, 陈绍宽
2019, 37(2): 128-134. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.02.018
摘要(304) PDF(1)
摘要:
客流瓶颈的疏解对车站日常运营安全有着重要影响.构建了综合考虑M/G/c/c模型和用户均衡理论的乘客网络动态客流分配和瓶颈识别模型,通过多指标比较,有效识别车站瓶颈及其拥堵情况.在识别出的瓶颈点处进一步考虑瓶颈疏解方法,比较了不同导流杆设置方法对疏解效果的影响.以宋家庄站为例,对该站的瓶颈点进行识别和疏解,仿真结果表明,导流杆连续设置时对瓶颈的疏解效果较为稳定,案例中最优场景瓶颈区域密度均值和最大值明显下降,间隔设置时疏解效果则不如连续设置时明显.

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