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为提高智能车节点定位准确率，研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分：基于三维激光点云的语义分割，包括地面分割，交通标志牌分割和杆状语义目标分割；面向智能车的点云语义地图表征，利用分割的语义目标投影，生成带权有向图，语义路，语义编码，再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型；基于语义表征模型的智能车定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行，节点定位准确率分别为98.5%，97.6%和97.8%，结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。
为提高智能车节点定位准确率，研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分：基于三维激光点云的语义分割，包括地面分割，交通标志牌分割和杆状语义目标分割；面向智能车的点云语义地图表征，利用分割的语义目标投影，生成带权有向图，语义路，语义编码，再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型；基于语义表征模型的智能车定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行，节点定位准确率分别为98.5%，97.6%和97.8%，结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。
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为准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这一问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果； LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入，预测后一时刻点邻近度值，结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920，召回率为0.950，F1值为0.934，准确率高出对比算法至少5.7%，召回率高出对比算法至少8.0%，F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时，收敛后的误差值能保持在3%~4%左右，预测结果具有较高的准确性。
为准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这一问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果； LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入，预测后一时刻点邻近度值，结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920，召回率为0.950，F1值为0.934，准确率高出对比算法至少5.7%，召回率高出对比算法至少8.0%，F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时，收敛后的误差值能保持在3%~4%左右，预测结果具有较高的准确性。
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针对采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的视觉惯性里程计定位精度易受特征点匹配异常值影响问题，提出了一种基于描述符辅助光流跟踪匹配的数据关联方法。该方法采用金字塔LK光流对序列图像中特征点进行跟踪匹配，计算每一对匹配点的rBRIEF描述符，根据Hamming距离对描述符的相似度进行判断消除异常匹配点。在实验中从特征点匹配主观效果以及定位精度两个方面评估本文方法的有效性。结果表明：所提出方法能够有效滤除动态场景下图像特征匹配的异常值，使用该方法处理后的图像进行MSCKF运动解算，位置结果漂移率小于0.38%，相较于未剔除异常匹配值的MSCKF算法结果，改善了54.7%，单帧图像处理时间约为39 ms。
针对采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的视觉惯性里程计定位精度易受特征点匹配异常值影响问题，提出了一种基于描述符辅助光流跟踪匹配的数据关联方法。该方法采用金字塔LK光流对序列图像中特征点进行跟踪匹配，计算每一对匹配点的rBRIEF描述符，根据Hamming距离对描述符的相似度进行判断消除异常匹配点。在实验中从特征点匹配主观效果以及定位精度两个方面评估本文方法的有效性。结果表明：所提出方法能够有效滤除动态场景下图像特征匹配的异常值，使用该方法处理后的图像进行MSCKF运动解算，位置结果漂移率小于0.38%，相较于未剔除异常匹配值的MSCKF算法结果，改善了54.7%，单帧图像处理时间约为39 ms。
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为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题，利用室内场景中已存在的各类标志，引入BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）算法，提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进，赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段，离线阶段构建场景标志地图，在线阶段将当前图像所提取的全局和局部BEBLID特征与场景标志地图的对应特征进行匹配，引入KNN方法确定最近节点和最近图像，并利用场景特征地图中存储的标志坐标信息，进行度量计算，获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验，实验中对场景标志的正确识别率达到90%，平均定位误差小于1 m，与传统方法相比，同一样本下识别精度相对提升约10%，实验验证了算法的有效性。
为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题，利用室内场景中已存在的各类标志，引入BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）算法，提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进，赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段，离线阶段构建场景标志地图，在线阶段将当前图像所提取的全局和局部BEBLID特征与场景标志地图的对应特征进行匹配，引入KNN方法确定最近节点和最近图像，并利用场景特征地图中存储的标志坐标信息，进行度量计算，获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验，实验中对场景标志的正确识别率达到90%，平均定位误差小于1 m，与传统方法相比，同一样本下识别精度相对提升约10%，实验验证了算法的有效性。
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为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位，研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差，提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中，增加粒子的多样性，解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比，同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明：以典型十字路口为例，在联网车辆数目为4的情况下，协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m，分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时，该算法的统计定位精度（CEP）达到1.06 m，比GNSS原始定位精度提高了2.52 m，具有较好的定位效果。
为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位，研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差，提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中，增加粒子的多样性，解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比，同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明：以典型十字路口为例，在联网车辆数目为4的情况下，协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m，分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时，该算法的统计定位精度（CEP）达到1.06 m，比GNSS原始定位精度提高了2.52 m，具有较好的定位效果。
2024, 42(6): 1-13.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.06.001
摘要:
为了系统分析和全面总结公路隧道交通安全的研究现状和发展趋势，通过Web of Science核心合集数据库检索2000—2022年间出版的该研究领域相关英文文献。基于VOSviewer软件对该领域文献进行可视化展示与分析，创建公路隧道交通安全主要研究主题和热点知识图谱，总结该领域研究现状、问题挑战和发展趋势。结果表明：有关公路隧道交通安全的研究文献年度发文量整体呈现上升趋势，在该研究领域贡献率最大的国家、机构、期刊分别是中国、同济大学和Tunnelling and Underground Space Technology。当前公路隧道交通安全领域的研究热点集中于公路隧道交通事故特征分析、公路隧道行车环境与驾驶绩效、公路隧道照明与驾驶安全、公路隧道交通设施与行车安全等主题。但是，目前公路隧道交通安全评价方法和技术标准存在局限性、评价体系考虑因素片面不统一、数据源与数理模型的精度与效度仍有待提升、智能交通技术在公路隧道交通安全的应用效果尚需深入研究。未来公路隧道交通安全研究应重点关注考虑不同需求层次的公路隧道行车环境提升方法和评价模型、基于多源、异构、海量数据的公路隧道驾驶宏观态势和微观个体分析、基于机器学习和智能网联技术的公路隧道驾驶风险感知模型和调控策略等方面。
为了系统分析和全面总结公路隧道交通安全的研究现状和发展趋势，通过Web of Science核心合集数据库检索2000—2022年间出版的该研究领域相关英文文献。基于VOSviewer软件对该领域文献进行可视化展示与分析，创建公路隧道交通安全主要研究主题和热点知识图谱，总结该领域研究现状、问题挑战和发展趋势。结果表明：有关公路隧道交通安全的研究文献年度发文量整体呈现上升趋势，在该研究领域贡献率最大的国家、机构、期刊分别是中国、同济大学和Tunnelling and Underground Space Technology。当前公路隧道交通安全领域的研究热点集中于公路隧道交通事故特征分析、公路隧道行车环境与驾驶绩效、公路隧道照明与驾驶安全、公路隧道交通设施与行车安全等主题。但是，目前公路隧道交通安全评价方法和技术标准存在局限性、评价体系考虑因素片面不统一、数据源与数理模型的精度与效度仍有待提升、智能交通技术在公路隧道交通安全的应用效果尚需深入研究。未来公路隧道交通安全研究应重点关注考虑不同需求层次的公路隧道行车环境提升方法和评价模型、基于多源、异构、海量数据的公路隧道驾驶宏观态势和微观个体分析、基于机器学习和智能网联技术的公路隧道驾驶风险感知模型和调控策略等方面。
2024, 42(6): 14-22.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.06.002
摘要:
随着全球经济的持续扩张和工业水平的持续提升，各国对能源和化工产品的需求不断攀升，而此类化工产品多属于危险品。由于具备运输成本低、运量大、安全、环保及运输范围广等优势，水路运输已经成为危险品运输的主要方式。近年来，为提升水路危险品运输的安全和效率，国内学者开展了大量研究。为系统梳理国内在该领域的研究现状与未来发展趋势，本文检索了2015—2024年发表在中文核心期刊上的相关文献，共计368篇。通过对检索文献的年度发文量、期刊分布、研究机构及代表性学者进行统计分析，并利用VOSviewer软件对关键词进行聚类和演化趋势分析，本文将研究热点归纳为危险品船舶设计、危险货物运输管理、运输风险评估及应急处置这4个主要方面。当前研究在船舶设计的创新性、运输管理的智能化、风险评估的精准化以及应急处置的高效化方面取得了一定进展，但仍面临设计与安全管理智能化程度不高、风险评估全面性不足、应急处置设备针对性不强等问题。未来研究应聚焦于人工智能技术在危险品船设计与营运安全状态监控中的应用，以及推动绿色低碳技术在船舶能效优化、动力替代方面的集成，以提升水路危险品运输的安全性与可持续性。
随着全球经济的持续扩张和工业水平的持续提升，各国对能源和化工产品的需求不断攀升，而此类化工产品多属于危险品。由于具备运输成本低、运量大、安全、环保及运输范围广等优势，水路运输已经成为危险品运输的主要方式。近年来，为提升水路危险品运输的安全和效率，国内学者开展了大量研究。为系统梳理国内在该领域的研究现状与未来发展趋势，本文检索了2015—2024年发表在中文核心期刊上的相关文献，共计368篇。通过对检索文献的年度发文量、期刊分布、研究机构及代表性学者进行统计分析，并利用VOSviewer软件对关键词进行聚类和演化趋势分析，本文将研究热点归纳为危险品船舶设计、危险货物运输管理、运输风险评估及应急处置这4个主要方面。当前研究在船舶设计的创新性、运输管理的智能化、风险评估的精准化以及应急处置的高效化方面取得了一定进展，但仍面临设计与安全管理智能化程度不高、风险评估全面性不足、应急处置设备针对性不强等问题。未来研究应聚焦于人工智能技术在危险品船设计与营运安全状态监控中的应用，以及推动绿色低碳技术在船舶能效优化、动力替代方面的集成，以提升水路危险品运输的安全性与可持续性。
2024, 42(6): 23-30.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.06.003
摘要:
为提高快速路合流区行车安全水平，实现合流区危险驾驶行为准确识别与交通事故预防，基于车辆轨迹数据提出了1种合流区驾驶人危险驾驶操作行为辨识方法。依托合流区交通航拍视频轨迹数据，运用风险度量法与四分位差法确定4类合流区驾驶人危险驾驶操作行为特征指标阈值。通过前期建立的合流区危险驾驶行为谱，计算驾驶人危险操作得分G，标记危险驾驶人，实现驾驶人分类。选用ROS、SMOTE、ADASYN数据均衡算法（data equalization，DE）对不平衡数据集中的危险驾驶人样本进行扩充，降低轨迹数据集的不平衡度。联合XGBoost、LGBM、AdaBoost集成学习分类算法（ensemble learning，EL）建立DE-EL模型，以车速、变速、横向操作、位置特征以及时间占比5类特征参数变量作为输入，对合流区驾驶人危险驾驶操作行为进行识别。通过Spearman相关性分析对DE-EL识别模型输入特征参数进行优化，提升合流区危险驾驶操作行为识别模型的性能，最终从模型的精确率、召回率、F1值和AUC值确定最优合流区危险驾驶行为识别模型。研究表明：合流区驾驶人行车风险水平与横向操作关联度最高，与车辆速度关联度较低；不平衡的轨迹数据集通过单一的EL算法难以有效识别危险驾驶操作行为，DE算法可显著提升分类算法的性能；特征优化工程后，DE-EL识别模型的性能得到了提升，结果表明SMOTE-LGBM模型对合流区危险驾驶行为的识别效果最好，精确率为93.4%，召回率为92.1%，F1值为0.927，AUC值为0.933，模型可用于合流区危险驾驶行为识别、预警以及干预。
为提高快速路合流区行车安全水平，实现合流区危险驾驶行为准确识别与交通事故预防，基于车辆轨迹数据提出了1种合流区驾驶人危险驾驶操作行为辨识方法。依托合流区交通航拍视频轨迹数据，运用风险度量法与四分位差法确定4类合流区驾驶人危险驾驶操作行为特征指标阈值。通过前期建立的合流区危险驾驶行为谱，计算驾驶人危险操作得分G，标记危险驾驶人，实现驾驶人分类。选用ROS、SMOTE、ADASYN数据均衡算法（data equalization，DE）对不平衡数据集中的危险驾驶人样本进行扩充，降低轨迹数据集的不平衡度。联合XGBoost、LGBM、AdaBoost集成学习分类算法（ensemble learning，EL）建立DE-EL模型，以车速、变速、横向操作、位置特征以及时间占比5类特征参数变量作为输入，对合流区驾驶人危险驾驶操作行为进行识别。通过Spearman相关性分析对DE-EL识别模型输入特征参数进行优化，提升合流区危险驾驶操作行为识别模型的性能，最终从模型的精确率、召回率、F1值和AUC值确定最优合流区危险驾驶行为识别模型。研究表明：合流区驾驶人行车风险水平与横向操作关联度最高，与车辆速度关联度较低；不平衡的轨迹数据集通过单一的EL算法难以有效识别危险驾驶操作行为，DE算法可显著提升分类算法的性能；特征优化工程后，DE-EL识别模型的性能得到了提升，结果表明SMOTE-LGBM模型对合流区危险驾驶行为的识别效果最好，精确率为93.4%，召回率为92.1%，F1值为0.927，AUC值为0.933，模型可用于合流区危险驾驶行为识别、预警以及干预。
2024, 42(6): 31-41.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.06.004
摘要:
民航旅客是民航安保事件的主要实施主体。因此，为准确评估民航旅客的风险级别，提出了1种多风险因素融合驱动的民航旅客风险评估方法。采用统计分析-法规-专家调查法开展旅客风险因素的辨识，根据风险因素特性将旅客风险因素划分为可能性、危害性和严重性等3个主要部分。结合控制措施，构建了基于多风险因素的民航旅客风险指标体系，该体系共包含7个一级指标，18个二级指标。区间层次分析法可充分考虑专家判断的不确定性和模糊性，集值统计法可实现对模糊指标的定量化表述；综合2种方法的优点，研究了1种基于区间层次分析法和集值统计法相结合的风险指标权重的定量化分析方法，实现民航旅客风险指标权重系数的确定。从实际应用需求出发，以旅客行程过程为时间线，结合实时采集的旅客安保数据，开展了1种基于多风险因素融合的民航旅客风险评估方法研究，实现民航旅客风险的全流程动态量化评估。在构建的验证数据集上，本文方法的高风险旅客召回率达到了92%，无高风险旅客被评估为低风险的情况；中风险旅客的召回率达到了96%，只有2%的中风险旅客被评估为低风险；低风险旅客的召回率也达到了96%，无低风险旅客被评估为高风险。本文提出的民航旅客风险评估方法在有效结合专家经验和指标特征的基础上可实现旅客风险的动态量化评估，能够为更加全面、合理和科学地民航旅客风险分析提供理论支持。
民航旅客是民航安保事件的主要实施主体。因此，为准确评估民航旅客的风险级别，提出了1种多风险因素融合驱动的民航旅客风险评估方法。采用统计分析-法规-专家调查法开展旅客风险因素的辨识，根据风险因素特性将旅客风险因素划分为可能性、危害性和严重性等3个主要部分。结合控制措施，构建了基于多风险因素的民航旅客风险指标体系，该体系共包含7个一级指标，18个二级指标。区间层次分析法可充分考虑专家判断的不确定性和模糊性，集值统计法可实现对模糊指标的定量化表述；综合2种方法的优点，研究了1种基于区间层次分析法和集值统计法相结合的风险指标权重的定量化分析方法，实现民航旅客风险指标权重系数的确定。从实际应用需求出发，以旅客行程过程为时间线，结合实时采集的旅客安保数据，开展了1种基于多风险因素融合的民航旅客风险评估方法研究，实现民航旅客风险的全流程动态量化评估。在构建的验证数据集上，本文方法的高风险旅客召回率达到了92%，无高风险旅客被评估为低风险的情况；中风险旅客的召回率达到了96%，只有2%的中风险旅客被评估为低风险；低风险旅客的召回率也达到了96%，无低风险旅客被评估为高风险。本文提出的民航旅客风险评估方法在有效结合专家经验和指标特征的基础上可实现旅客风险的动态量化评估，能够为更加全面、合理和科学地民航旅客风险分析提供理论支持。
2024, 42(6): 42-54.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.06.005
摘要:
安全是低空经济发展的前提和底线，未来低空空域运行的安全监管难题备受重视。针对城市低空空域安全管理面临空域复杂性高、飞行器种类繁多、空域使用密度高、网络安全和数据隐私隐患多、系统集成和互操作复杂、法规标准差异大等难题，考虑航空安全管理（safety management systems，SMS）安全监管对象从单一到多元化，从事后管理向及时管理发展趋势，提出城市低空安全管理系统（low-altitude safety management system，LASMS）的概念构想，包括低空运行角色与框架、城市空中交通（urban air mobility，UAM）安全水平指标、低空风险识别、风险监测、风险评估与风险缓解，核心是安全风险管理。在管理方式和运行模式上，通过多域融合、分布式架构、数字化监控、缓控机制等手段，满足未来低空运行快速响应需求，提高自主性和自动化，增强飞行前、飞行中和飞行后主动管控和飞行中近实时安全管控。最后，讨论了新质生产力以技术创新驱动LASMS发展及航空安全管理与运行模式创新的重点方向。LASMS的引入将为低空安全监管提供新思路和新方法，以助力未来低空空域安全、高效、持续的发展。
安全是低空经济发展的前提和底线，未来低空空域运行的安全监管难题备受重视。针对城市低空空域安全管理面临空域复杂性高、飞行器种类繁多、空域使用密度高、网络安全和数据隐私隐患多、系统集成和互操作复杂、法规标准差异大等难题，考虑航空安全管理（safety management systems，SMS）安全监管对象从单一到多元化，从事后管理向及时管理发展趋势，提出城市低空安全管理系统（low-altitude safety management system，LASMS）的概念构想，包括低空运行角色与框架、城市空中交通（urban air mobility，UAM）安全水平指标、低空风险识别、风险监测、风险评估与风险缓解，核心是安全风险管理。在管理方式和运行模式上，通过多域融合、分布式架构、数字化监控、缓控机制等手段，满足未来低空运行快速响应需求，提高自主性和自动化，增强飞行前、飞行中和飞行后主动管控和飞行中近实时安全管控。最后，讨论了新质生产力以技术创新驱动LASMS发展及航空安全管理与运行模式创新的重点方向。LASMS的引入将为低空安全监管提供新思路和新方法，以助力未来低空空域安全、高效、持续的发展。
2024, 42(6): 55-63.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.06.006
摘要:
驾驶人的接管绩效对于有条件自动驾驶车辆的安全性、驾乘体验与接受度具有重要意义。为了探究驾驶人行为对接管绩效的影响机理，提出1个代表接管绩效的综合评价表征指标——接管绩效水平（takeover performance level，TOPL），并构建基于改进EWM-TOPSIS的评估模型。该模型通过熵权法（entropy weight method，EWM）确定各指标客观权重，利用基于最优解偏好排序技术（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）模型中正负理想解对各指标进行编码映射。为了验证模型的有效性，招募46名驾驶人参与人机共驾接管实验，并提取表征驾驶人接管绩效安全性、舒适性和平稳性的多维度评价指标，深入探讨驾驶人在接管过程中执行的非驾驶相关任务，以及接管时间预算对驾驶人接管绩效水平的影响机理。进一步地，分析驾驶人年龄和标准型非驾驶相关任务完成绩效对TOPL的影响机理。研究结果表明：驾驶人年龄，非驾驶相关任务完成绩效对TOPL有显著影响，处于5万~10万km和0~5万km，10万~100万km之间的驾驶里程存在显著差异。车辆的最大横摆角速率、最大横向加速度，最大横向速度，油门深度标准差与TOPL之间存在显著的负相关关系，而接管边界时距与TOPL呈现显著的正相关关系。针对不同接管时间预算与非驾驶相关任务完成绩效，TOPL在接管时间预算为4 s时最低，接管程度紧急下的接管绩效水平较低。当驾驶人完成非驾驶相关任务低于60分时，TOPL最高，并且随着分数的增大TOPL有下降趋势。
驾驶人的接管绩效对于有条件自动驾驶车辆的安全性、驾乘体验与接受度具有重要意义。为了探究驾驶人行为对接管绩效的影响机理，提出1个代表接管绩效的综合评价表征指标——接管绩效水平（takeover performance level，TOPL），并构建基于改进EWM-TOPSIS的评估模型。该模型通过熵权法（entropy weight method，EWM）确定各指标客观权重，利用基于最优解偏好排序技术（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）模型中正负理想解对各指标进行编码映射。为了验证模型的有效性，招募46名驾驶人参与人机共驾接管实验，并提取表征驾驶人接管绩效安全性、舒适性和平稳性的多维度评价指标，深入探讨驾驶人在接管过程中执行的非驾驶相关任务，以及接管时间预算对驾驶人接管绩效水平的影响机理。进一步地，分析驾驶人年龄和标准型非驾驶相关任务完成绩效对TOPL的影响机理。研究结果表明：驾驶人年龄，非驾驶相关任务完成绩效对TOPL有显著影响，处于5万~10万km和0~5万km，10万~100万km之间的驾驶里程存在显著差异。车辆的最大横摆角速率、最大横向加速度，最大横向速度，油门深度标准差与TOPL之间存在显著的负相关关系，而接管边界时距与TOPL呈现显著的正相关关系。针对不同接管时间预算与非驾驶相关任务完成绩效，TOPL在接管时间预算为4 s时最低，接管程度紧急下的接管绩效水平较低。当驾驶人完成非驾驶相关任务低于60分时，TOPL最高，并且随着分数的增大TOPL有下降趋势。
2024, 42(6): 64-73.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2024.06.007
摘要:
为克服现行规范采用确定性模型设计加速车道长度的缺点，考虑不同匝道设计速度，对满足行车安全和效率的加速车道合理长度进行研究。运用基于车辆汇入理论的长度计算模型，引入可靠度理论，构建加速车道长度的功能函数。对功能函数中的最低合流速度等相关参数统计推导，生成变量随机数代入蒙特卡洛法求解，估计不同主线和匝道设计速度下加速车道长度可靠概率。结合结构可靠性设计标准，以可靠概率大于95%为基准，得到了对应主线设计速度140 km/h与匝道设计速度30，40，50，60 km/h的加速车道长度推荐值。利用城市交通仿真（Simulation of Urban Mobility，SUMO）验证了推荐值的合理性，结果表明：加速车道可靠概率随加速车道长度增加而增加，且达到一定值后趋于稳定。给定的服务水平和目标可靠指标下，加速车道长度受主线及匝道设计速度影响，与匝道设计速度负相关。相较于确定性模型，基于可靠度理论和交通仿真模型的加速车道长度设计更灵活、可靠。
为克服现行规范采用确定性模型设计加速车道长度的缺点，考虑不同匝道设计速度，对满足行车安全和效率的加速车道合理长度进行研究。运用基于车辆汇入理论的长度计算模型，引入可靠度理论，构建加速车道长度的功能函数。对功能函数中的最低合流速度等相关参数统计推导，生成变量随机数代入蒙特卡洛法求解，估计不同主线和匝道设计速度下加速车道长度可靠概率。结合结构可靠性设计标准，以可靠概率大于95%为基准，得到了对应主线设计速度140 km/h与匝道设计速度30，40，50，60 km/h的加速车道长度推荐值。利用城市交通仿真（Simulation of Urban Mobility，SUMO）验证了推荐值的合理性，结果表明：加速车道可靠概率随加速车道长度增加而增加，且达到一定值后趋于稳定。给定的服务水平和目标可靠指标下，加速车道长度受主线及匝道设计速度影响，与匝道设计速度负相关。相较于确定性模型，基于可靠度理论和交通仿真模型的加速车道长度设计更灵活、可靠。
交通信息与安全
Journal of Transport Information and Safety
（1983年创刊 双月刊 ）
曾用刊名：《交通与计算机》
主管单位：中华人民共和国教育部
主办单位：武汉理工大学
协办单位：
中国人工智能学会智能交通专业委员会
主 编：钟鸣
副 主 编：马勇 胡钊政 杜志刚
领域主编：陈再刚 杜文博 吕能超
黄亚敏 郑士源
执行主编：徐堃
编辑出版：
《交通信息与安全》编辑部
地 址：
湖北省武汉市武昌区和平大道武汉理工大学余家头校区125信箱
邮 编：430063
电话/传真：027-86580355
E-mail：jtjsj@vip.163.com
官方网站：http://www.jtxa.net/
邮发代号：38-94
国内刊号：CN 42-1781/U
国际刊号：ISSN 1674-4861
期刊收录
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