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2020年 第1期

征稿
2020, 38(1).
摘要:
综述
基于知识图谱的国内外北极航线安全研究进展与比较分析
马晓雪, 刘阳, 刘雨
2020, 38(1): 1-12. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.001
摘要:
为更直观地把握国内外北极航线安全研究现状,形成对这一问题的基本认识并用以启发后续研究,借助CiteSpace软件生成知识图谱,应用文献计量分析方法,从时空角度简述北极航线安全研究概况,然后从研究主体和研究内容2个方面对比国内外研究异同,着重探讨研究主题热点,捕捉研究前沿进展.结果表明:①无论是北极国家还是非北极国家均对北极航线安全十分关注,已有研究总体上处于探索发展阶段,尚未形成稳定的核心作者群,机构间合作不足;②内容上,以北极航线安全研究需求分析和影响因素分析为国内外一致的主题热点并呈现出研究视角和研究方法上的各有侧重;③新形势下,围绕国家宏观战略开展北极航线安全研究,并重点关注北极航海安全保障服务能力提升是当前及未来国内的研究前沿;对于风险因素量化研究的丰富创新和针对北极航线开发利用活动展开的应用研究则是国外研究的主流趋势.
道路交通安全文献的知识可视化综述
李杰, 曾叙砜, 李平, 姜晨明
2020, 38(1): 13-19,26. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.002
摘要:
为分析国际道路交通安全的研究现状,以Web of Science的SSCI和SCI-E为数据源,以1996—2019年发表的有关道路交通安全研究的418篇外文文献为分析对象,使用BiblioTools工具箱生成了道路交通安全研究的空间分布图,使用CiteSpace分析了研究的机构合作网络和作者合作网络,使用VOS viewer进行了文献共被引网络密度图、期刊共被引网络密度图及关键词共现网络的分析,并以此来认识国际道路交通安全领域的主要研究机构与研究方向.结果表明,国际道路交通安全的研究呈增长趋势,英国和中国在道路交通安全领域的发文量排名全球前2位.道路交通安全领域发文量最多和被引最高的期刊均为《Accident Analysis&Prevention》.文献的共词分析结果显示,国际道路交通安全的研究方向主要包括:①驾驶员行为特征研究;②交通系统与安全研究;③交通事故伤亡程度以及交通事故致因的研究.经典文献分析的结果显示,道路交通安全领域的高被引文献主要包括:①交通事故伤亡程度及风险研究;②驾驶员行为分析研究;③驾驶员人格特征研究.
无人船路径跟随控制方法综述
张旋武, 谢磊, 初秀民, 谢朔, 柳晨光, 张代勇
2020, 38(1): 20-26. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.003
摘要:
无人船路径跟随控制同时存在非线性、时延、系统模型不确定以及风、浪、流干扰等问题,使得无人船高精度路径跟随控制的实时性控制难以保证.分析目前几种主要的路径跟随控制方法,PID、反馈线性化以及反步法在无人船航行存在高度非线性时,控制精度难以满足需求;滑模控制的抖振处理方法仍可以进一步优化;模型预测控制的实时性和精确性难以兼顾;模糊逻辑控制为提高控制精度,通常需增大模糊规则库,导致计算复杂;强化学习等智能控制算法在无人船路径跟随控制中具有较大的应用前景,但控制性能有待提高,且缺乏相关试验.基于此,总结了可能提高PID、反馈线性化和反步法控制精度的方法,提出将分层控制思想用于解决复杂模糊规则库和模型预测控制的计算复杂问题,并展望了强化学习等智能控制在无人船路径跟随控制中的可能的发展方向.
交通安全
基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究
黄兆国, 过秀成, 贾亮
2020, 38(1): 27-34. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.004
摘要:
为降低雨天车辆跟驰行为风险,建立了一种基于随机森林的雨天车辆跟驰风险水平判定模型.通过引入降雨条件和安全距离,同时解决跟驰风险不易被量化分析及准确判定的问题,对传统驾驶风险判别模型进行修正,从而提取降雨条件下车辆运行跟驰风险特征,判定当前状态下的车辆跟驰风险.利用UC-winRoad驾驶模拟器仿真实验输出的降雨条件(包括降雨等级、路面水膜厚度、路面附着系数)和车辆运行数据(包括纵向车速、加速度、安全距离)进行验证,构建了引入风险熵的风险水平判定模型;通过随机森林算法对模型进行训练,并对风险特征进行提取,输出风险水平的判定结果.结果表明,该模型获取的风险水平误差小于1级,相比人工神经网络和支持向量机,平均相对误差分别降低了10.36%和4.54%.所提出模型可作为实用工具判定雨天车辆跟驰风险水平.
雾天高速公路换道行为特性研究
郑淑欣, 李振龙, 赵晓华
2020, 38(1): 35-42,51. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.005
摘要:
为探寻雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为特性的影响,利用高仿真驾驶模拟实验平台构建不同能见度条件下的高速公路雾天环境,并开展驾驶模拟实验,采集了驾驶员在正常天气以及大雾、浓雾天气下自由换道过程中的行为特征,采用Friedman检验对换道持续时间、换道速度的平均值和标准差、换道时跟车距离4个指标进行分析.分析结果显示正常天气下的换道持续时间小于雾天环境(正常天气左换道时间平均为5.96 s,大雾环境下为6.02 s,浓雾环境下为6.31 s)且存在显著性差异(sig.=0.00);正常天气下的换道平均速度与跟车距离大于雾天环境(正常天气下左换道平均速度为104.24 km/h,大雾环境下为94.67 km/h,浓雾环境下为85.95 km/h;正常天气下左换道跟车距离平均为109.58 m,大雾环境下为77.54 m,浓雾环境下为74.63 m).结果表明,随着能见度水平的降低,驾驶员在高速公路执行换道过程时持续时间延长、速度降低,同时跟车距离缩小.雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为产生不同程度的影响.
基于SVM事故分类的连环追尾事故影响因素分析
柳本民, 闫寒
2020, 38(1): 43-51. doi: 10.3963/j.jssn.6174-4861.2020.01.006
摘要:
以美国公路2013—2015年所有的追尾事故数据为样本,研究导致连环追尾事故发生的关键影响因素.通过随机森林进行特征筛选,选取了与时间、驾驶人、车辆、道路和环境有关的14个相关因素作为支持向量机的输入变量,建立了基于SVM的2车追尾事故与连环追尾事故二分类模型.得到分类准确率:训练集为97.42%,测试集为80.32%,AUC为0.7,说明2种事故之间存在显著差异,且SVM模型能够较好的将2种事故进行区分.根据SVM-RFE算法计算影响分类效果的特征变量的相对重要度,得到4个对2种事故产生区别影响较大的因素,依次为:碰撞前首车的运动情况、道路的限速、季节和车道数.进一步对比各因素下2种事故发生的百分比发现,在首车停车或减速、道路限速超过80 km/h、夏季以及车道数大于2车道的情况下,更容易发生连环追尾事故.
基于Petri网的地铁车站系统脆弱性评价研究
陆秋琴, 武晓晓, 黄光球
2020, 38(1): 52-60. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.007
摘要:
为了评价地铁车站系统的脆弱性,研究了地铁车站系统脆弱性评价的计算方法,确定了地铁车站系统的脆弱性评价指标体系并提出了基于Petri网的地铁车站系统脆弱性评价模型.根据各个子系统的工作运行过程,分析并确定子系统的脆弱性评价指标,通过确定的脆弱性评价指标构建各个子系统的脆弱性评价模型,考虑子系统之间的相关性原则,整合得到地铁车站系统的脆弱性评价模型.通过脆弱性影响因素对系统脆弱性水平的影响方式,确定脆弱性水平的计算方法.案例表明,该地铁车站的脆弱性水平一直保持缓慢增长的状态,脆弱度从1.6386增长至37.1370.该地铁车站系统中脆弱度较高的影响因素为冷水机组、乘车码的获取、开关控制模块、输出模块和控制中心通讯系统;冷水机组占空调与通风系统脆弱度的26.45%;乘车码的获取占自动售检票系统的42.17%;开关控制模块和输出模块分别占通信与广播系统脆弱度的31.47%和35.83%;控制中心通讯系统占设备与环境监控系统脆弱度的72.42%.通风与空调系统、自动售检票系统、供电系统、通讯与广播系统和设备与环境监控系统分别占车站系统脆弱度的23.14%,20.44%,23.85%,23.29%和9.28%.
基于负二项模型区域日度事故预测及影响因素分析
何庆, 马社强, 李洋
2020, 38(1): 61-66,83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.008
摘要:
分析区域日度交通事故规模的影响因素,是做好区域日度交通事故短时预测与防控的基础.搜集北京某区域2012—2015年道路交通事故、气象和日期性质等数据,采用负二项回归技术,建立了区域交通事故预测模型;以2012—2014年的数据作为训练集,以2015年的数据为测试集,拟合模型伪R2为0.645,预测期内绝对百分误差的中位数为17.04%,模型预测效果较好,达到了精度要求.模型还表明:①节假日期间事故减少,节假日前1d事故增加,节假日后1d天事故平稳;②1周内,周一和周日事故规模相对较小;③1年内,2月、3月事故规模稍小,7月、9月、10月、11月、12月事故规模稍高;④尾号限行对事故规模影响大,但针对尾号为4和9的限行几乎没有影响;⑤相较于晴天,多数非晴朗天气情况下事故规模反而下降;⑥日平均气温提高会小幅降低事故规模,但日最高气温和最低气温之差增大会增加事故规模.
交通信息工程与控制
城市路侧禁令标志对公交车驾驶员驾驶行为影响研究
徐慧智, 武腾飞, 裴玉龙
2020, 38(1): 67-75. doi: 10.3963/j.jssn.6174-4861.2020.01.009
摘要:
针对交通标志对公交车驾驶员驾驶行为影响程度问题,从禁令标志的角度出发,分析其对公交车驾驶员驾驶行为的影响.外业采用自然驾驶调查、录像观测、表格记录等方法调查和记录驾驶员驾驶行为,内业根据区间时间间隔和区间距离,计算获得每公里停车次数、每公里车道变换次数、每公里加减速次数、区间运行速度等表征指标.采用相关性分析法,获取调查数据内在规律特征,得到每公里禁令标志分布量与车道变换次数、加减速次数影响因素显著相关,并分别构建了指数模型和立方模型予以拟合.结果表明,在调查路段和调查周期内,城市路侧禁令标志分布量显著影响公交车驾驶员操作行为;可将1.6作为禁令标志分布量变化量指标的判断阀值,当车道变换次数平均值变化量低于0.8、加减速次数平均值变化量小于1.1时,公交车驾驶员驾驶行为较为稳定;当禁令标志分布量变化量高于1.6时,驾驶员操作复杂性增加,表现为车辆频繁车道变换和加减速.
基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪
高策, 褚端峰, 何书贤, 贺宜, 吴超仲, 陆丽萍
2020, 38(1): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.010
摘要:
车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.
基于Wi-Fi嗅探技术的站台引导员效用及布置研究
刘光通, 孔德文, 姚丽亚, 孙立山, 王琨
2020, 38(1): 84-91. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.011
摘要:
为研究轨道交通站台引导员在不同位置的效用情况,利用Wi-Fi嗅探技术收集北京南站地铁14号线站台客流数据,基于实测数据分析候车乘客运动特性及引导员影响方式.设计3种相对位置不同的引导员布设方案,分别构建地铁站台系统仿真模型,通过实验证明了各引导员位置布置方案的在各客流密度条件下的适用性.结果表明,不同客流条件下,引导员在不同位置时其引导效果不同.在低密度(270人·次/周期)客流条件下,位于站台侧部的设置方式效果最优,均衡度方差较其他2种方案分别下降0.02和0.08,站台二次上车人数分别下降4人和9人;在中密度(360人·次/周期)条件下,位于楼梯口的设置方式效果最优,二次上车人数分别下降了28人·次和12人·次;在高密度条件(450人·次/周期)下,同样为站台侧部方式最优,较其他2种方案,均衡度方差降低0.07和0.1,二次上车人数下降7人和13人.
不同车辆密度下的车联网最大路由跳数仿真研究
裴忠惠, 杜路遥, 纪军, 陈伟, 郑洪江
2020, 38(1): 92-99. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.0012
摘要:
为提高车联网通信在智能交通系统及无人驾驶应用中的通信质量和可靠性,通过将网络最大路由跳数参数选择与车辆密度相关联,研究在不同的车辆密度情况下,选择不同的最大路由跳数参数对网络各项性能指标的影响.利用泊松分布模型,建立了最大路由跳数和车辆密度的节点连接性概率及数据包投递率的数学模型,在理论上分析了最大路由跳数参数和车辆密度对通信质量的影响.基于Veins仿真平台,分别对不同车辆密度下的直道场景和城市道路场景做仿真实验,并对数据包投递率、平均路由跳数和平均端到端延时做统计分析.结果表明,最大路由跳数参数地选择对网络的性能有着重要影响,越小的车辆密度通常对应于越大的最大路由跳数最佳数值,在车辆密度一定时,实验中选择的最佳最大路由跳数可以将直道场景下的平均包投递最大提升约20%,城市场景下的实时包投递率最大提升约6%.
智能车辆仿真场景建模方法
高岩, 苏虎, 于洋, 周穆雄
2020, 38(1): 100-106. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.013
摘要:
为实现智能汽车仿真开发与测试,需构建高逼真度的道路场景模型,应包含分别用于视景仿真、动力学及物理特性仿真、激光雷达等传感器仿真的多种类型场景内容.分析了不同类型仿真对场景模型或数据的需求,探讨了视景模型、物理层模型、传感层模型的内容,归纳了3类模型的数据特征;研究了智能汽车仿真场景建模方法,即根据道路线形建立道路模型,在此基础上分别建立上述3类模型;讨论了建模的步骤、方法,并给出了场景模型结构的组织方案.使用该方法建立了1个区域的道路场景模型,并在仿真系统中进行验证,结果表明,视景仿真平均帧速率为60帧/s,激光雷达仿真周期为8~12 ms,道路高程及物理属性的获取时间低于1 ms,证明场景模型能够满足实时仿真的要求.
交通规划与管理
多因素影响下的城市道路步行空间盲道评价体系构建
洪小春, 刘亚楠, 季翔
2020, 38(1): 107-117. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.014
摘要:
为提升城市道路步行盲道品质,从参与城市道路步行空间盲道的各方探讨影响城市道路步行空间盲道评价体系的影响因素,构建多因素影响下的盲道评价指标体系,对城市道路步行空间盲道作评价.选用层次分析法构建城市道路步行空间盲道评价体系,经专家与视障者筛选形成包含6个二级指标24个三级指标的评价指标体系,重点考虑视障者被试感受对专家与视障者权重以4:6的比例综合后作为评价最终权重,指标体系涵盖规范、安全、可达、连续、舒适、美观等方面;以南京某案例实证,评价结果为2.486,盲道评价结果为"较差",对比视障者实际体验和现场调查及该案例评价结果发现该评价体系具备可操作性.指标体系适用于对城市道路步行空间盲道的评价和对不同区域盲道空间质量的对比.
多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法
李文霞, 张春民, 马昌喜
2020, 38(1): 118-126,144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.015
摘要:
为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能.
考虑个体停车需求的医院泊位分配优化
孙博, 焦朋朋, 张羽佳
2020, 38(1): 127-135. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.016
摘要:
为缓解医院停车供需不平衡的现状,依托智能停车系统归类分析停车区块泊位,按需求分区处理医院停车场,建立基于个体需求特性的泊位分配双层规划模型.上层模型以社会效益最大为目标函数,考虑分区停车管理难度、停车管理成本和系统中个体逗留时间,引入停车管理指数判别停车泊位优化方案的可行价值;下层模型以泊位时变状态为基础,基于同类需求个体的停车紧迫程度和时空需求相似,引入停车方式、停车缴费方式、停车位数量、是否与周边共享的停车场外部特征变量对SEM-Logit结构方程模型进行改进,实现各类需求下个体效用最大化的停车泊位配置.设计模拟退火算法求解算例模型,对模型关键参数进行灵敏度分析,运用Matlab软件模拟仿真.结果表明,医院全天停车需求稳定不变的前提下,削弱早晚高峰峰值,进入医院车辆数分别下降9.8%和10.3%,全天最大排队长度减少38.5%.案例分区密集程度指标为2时,泊位分配模型实现停车场使用效率最佳(0.66),社会效益最优(0.96).考虑个体停车需求的泊位分配方式,按需求条理化的停车需求管理显著改善车辆停放秩序,提高医院停车利用效率,为有效缓解医院停车问题提供策略.
基于综合满意度的多式联运路径模型及其算法
裴骁, 芦有鹏, 张长泽
2020, 38(1): 136-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.0017
摘要:
针对多式联运各参与者需求偏好不同的实际背景,以提高所有参与者的综合满意度为优化目标,对中欧集装箱多式联运的路径选择问题进行研究.考虑组成列车等待时间的要素,以列车、船舶的固定时刻表和收货人的软时间窗要求,组成的混合时间窗为约束条件,在分析了影响各参与者满意度因素的基础上建立了具有效用值偏好信息的综合满意度模型.为解决货物时、空、量的衔接组合问题,设计双信息素蚁群算法,用以搜索路径与运输方式的组合搭配,并将改进的小生境遗传算法嵌套进蚁群算法.采用由连云港到马德里的实例做对比验算,分别给出不同需求偏好下的运输方案,并与现有研究方案对比,其综合满意度指标可平均提升约6%~10%,采用混合算法后收敛速度平均提升约36.21%,能够为不同参与者在实际运输过程中路径与运输方式的选择提供决策支持.