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2020年 第5期

人物简介
2020, 38(5).
摘要:
综述
船舶行为异常检测研究进展
陈影玉, 杨神化, 索永峰
2020, 38(5): 1-11. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.001
摘要(737) PDF(17)
摘要:
船舶行为异常检测对于海上安全、海域的智能监管具有重要意义.异常检测算法不能满足轨迹大数据挖掘在实时性、准确性和鲁棒性等方面的需求.将异常行为进行分类,分析目前几类主要的异常检测方法:统计分析在对数据分布做出正确假设时根据概率分布获取异常情况,确定合适的异常阈值较为困难;预测法基于对历史数据的了解程度,易受多种因素影响;机器学习依赖数据特征、计算复杂度高.基于此,总结可能提高统计分析、机器学习和预测法检测效果的方法,指出将在线实时检测引入船舶检测,并展望数据处理、轨迹表示、挖掘分析和情境语义在异常检测中的可能研究方向.
交通安全
城市混合交通共享街道驾驶行为及行人过街安全研究
文夏梅, 傅立平, 钟鸣, 潘晓锋
2020, 38(5): 12-19. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.002
摘要:
为探究城市混合交通共享街道使用者微观行为特性及行人过街风险,采集了武汉市光谷步行街不同时段的视频数据,提取共享街道中车辆(包含小汽车、电动车和自行车)及行人的速度、位置及后侵占时间(PET)等信息,对高、低流量时段的各种类型车辆与行人的冲突率进行分析并对其行驶速度进行描述性统计和独立样本t检验,分析不同流量下的共享街道中各种类型车辆的速度空间特性及其对行人过街的安全影响.结果表明,车辆在进入共享街道后其速度呈先下降后上升的趋势,在高流量时段电动车、自行车速度(电动车:M=3.8 m/s;自行车:M=1.9 m/s)及危险冲突率(电动车:29.0%;自行车:28.7%)均比小汽车的速度(M=2.9 m/s)及危险冲突率(8.1%)高;在低流量时段电动车及自行车的速度及危险冲突率仍比小汽车高.其中,无论高流量时段还是低流量时段,电动车的整体速度分布及危险冲突累计频率都是最高的,其低流量时段的危险冲突累计频率高达80.4%.不同类型车辆的速度在高流量和低流量共享街道上都呈显著性差异,且低流量时段小汽车、电动车和自行车的危险冲突累计频率均比高流量时的危险冲突累计频率高.经结果分析可知,在共享街道中电动车和自行车较易与行人发生碰撞,尤其是电动车,且低流量时段相对与高流量时段行人过街的风险较高.
泥石流灾害下居民疏散行为影响因素分析
谢秉磊, 张鹍鹏, 钟琦, 赵海霞
2020, 38(5): 20-30. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.003
摘要:
应急疏散是最为有效的灾害相应措施之一.为了研究泥石流灾害下居民疏散决策行为,寻找影响决策行为的关键要素,以巢式Logit模型为基础,建立疏散时刻选择-疏散终点选择-疏散方式选择-疏散路径选择的4层离散模型.通过SP调查获取个人属性及家庭属性和泥石流灾害下疏散行为意向,在考虑上下层决策的耦合关系的基础上,利用回归分析判断对各属性在居民疏散决策行为过程中的相关性和重要程度.结果表明,泥石流疏散决策行为中不同选择阶段的影响因素各不尽相同,在14项分析因素中,以方式选择的影响因素数量最少(5项),其次分别为路径(6项)、时刻(6项)、终点(9项),各阶段决策过程中不同选择的预估后果以及各类属性要素在各阶段决策过程中的表现程度差异性是最可能原因,其中就业、教育程度、车辆拥有、住房类型、房屋年限在2个阶段以上存在显著影响,同时疏散方式与疏散终点、疏散终点与疏散时刻存在强耦合关系.在进一步与其他灾害的影响因素的对比分析中得出,灾害认知、车辆拥有情况、弱势群体、住房类型、房屋年限、教育程度是各类灾害最为主要的影响因素,同时疏散各阶段决策之间关联行为也应是各类灾害疏散行为的显著影响要素之一.
基于模糊贝叶斯网络的海上风机选择方法
喻旭明, 冯茹呜, 赵辉, 吴兵
2020, 38(5): 31-38. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.004
摘要:
为合理选择海上风机型号,研究了基于模糊贝叶斯网络的海上风机方案选择方法.识别了海上风机选择的主要影响因素,建立了海上风机的3层决策框架,并从风机参数、风机经济性、风机可靠性和通航安全性等4个方面进行了综合考虑.利用模糊逻辑对海上风机的影响因素模糊化,并建立了改进后的IF-THEN推理规则,实现了影响因素与决策准则间的定量转换方法,并引入贝叶斯网络对海上风机影响因素进行推理,实现海上风机方案的最优选择.以中广核海上风机选择为例,确定了中广核海上风机的型号方案,研究结果表明,该方法能够解决影响因素的模糊性问题,同时能够直观的实现影响因素推理,通过将模型计算方案与实际风机方案进行比较,表明本模型能够准确地实现海上风机选择.
交通信息工程与控制
"道路指纹"关键技术及其在智能车路系统中的应用
胡钊政, 陶倩文, 黄刚, 王相龙
2020, 38(5): 39-49. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.005
摘要:
针对智能网联汽车与车路协同系统中的高精度定位核心技术问题,提出了"道路指纹"的概念与表征模型,并在"道路指纹"的基础上提出了面向智能车路系统的高精度定位方法."道路指纹"是通过车载传感器数据提取的高稳定性与高辨识度的道路场景特征信息.在"道路指纹"表征模型中,分别从表征的唯一性、计算的快速性、特征的稳定性以及表征的精准性等4个方面完成建模工作.其中,针对表征唯一性需求,提出基于多视角(包括俯视、前视、侧视等)与多传感器的表征方法;针对计算快速性要求,提出了全局特征与语义特征的表征方法;还提出基于深度卷积神经网络(D-CNN)的深度学习特征提取方法,大幅度提高特征表征的鲁棒性;最后,通过提取路面的局部特征,实现特征的精准性(亚像素精度)表征.通过对上述特征进行层次化组织,完成"道路指纹"的表征建模.通过对道路上各个节点进行"道路指纹"计算与建模,并同步获取节点的传感器位姿、场景结构信息,完成道路指纹库构建工作.在定位过程中,首先通过车载传感器获取的数据实时完成"道路指纹"计算,然后通过匹配道路指纹库,完成车辆的高精度位置计算.在开发的"道路指纹"技术基础上,分别从视觉道路指纹定位、LiDAR道路指纹定位以及道路资产管理等3个应用案例给出了该技术的应用前景.所提出的"道路指纹"技术,为解决智能车路系统中的高精度定位问题,特别是卫星信号盲区下的高精度定位问题,提供了一种新的解决思路.
车速引导系统可靠性测试模型与方法
高志波, 曾昕, 吴志周, 王敏
2020, 38(5): 50-58. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.006
摘要:
现有车路协同系统的研究大多在系统功能研发和优化,而对于系统可靠性测试研究较少.面向车路协同系统典型应用——车速引导系统,首先考虑车辆在信号交叉口的排队消散过程,推导出车速引导一般模型;其次,提出车速引导系统可靠性定义,并从基本可靠性和运行可靠性2个层面开展影响要素和变量分析,建立了系统可靠性模型;然后,针对可靠性测试存在的样本量巨大、随机因素众多、功能应用条件暴露不足等问题,提出了蒙特卡罗方法和针对性测试方法相结合的通用测试方法.最后,以典型十字信号交叉口为案例,通过数值仿真试验对所提出的模型和方法进行验证.结果表明,单车场景下车速引导系统的可靠性为0.9600;在车速引导有效率为95%的多车场景下,系统能满足要求的概率为0.9509.此外,车辆GPS定位误差、排队长度误差、驾驶员反应时间和车辆加速度等变量的不确定性均对系统可靠性有显著影响.
逆向可变车道动态切换及信号控制优化方法
张泰文, 张存保, 周斌, 曹雨, 罗舒琳
2020, 38(5): 59-66. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.007
摘要:
为弥补逆向可变车道切换控制方法判断条件较为单一,且配套的信号控制方法难以适应交通流动态变化的不足,提出逆向可变车道动态启停切换及交通信号优化控制方法.根据交叉口流向饱和度、车道切换效益与车道切换时间间隔等指标获取逆向可变车道动态切换控制决策,实现逆向可变车道的动态开启和关闭;同时,利用检测器获取车辆到达率、车道饱和流率与剩余排队车辆数等实时交通流数据,根据车流到达驶离图示推导交叉口车均延误计算公式.引入左转车道释放流率系数,修正左转车道释放流率,改进了交叉口延误计算公式,构建以延误最小为目标的交叉口信号配时动态优化模型.最后,以武汉市古田四路-长丰大道交叉口为对象开展了仿真实验,结果表明:相比于定时切换控制方式,动态切换控制与信号配时动态优化方式下的逆向可变车道交叉口车均延误减少6.7%~14.9%,含有逆向可变车道进口方向的左转车均延误减少7.6%~15.6%,平均排队长度减少6.4%~21.9%,验证了动态控制方法提升交叉口运行效率的有效性.
基于DQN的车辆驾驶行为决策方法
罗鹏, 黄珍, 秦易晋, 陈志军
2020, 38(5): 67-77,112. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.008
摘要(539) PDF(13)
摘要:
针对传统DQN算法下网联车驾驶行为决策的动作选择过程随机性强、探索空间大的问题,研究了结合专家知识和DQN算法的智能车辆决策框架,设计了奖励值函数来引导算法的训练.通过层次分析法(AHP)选取高速场景下车辆驾驶决策中的重要影响因素,利用ID3决策树构建简单而有效的专家规则库;在传统算法基础上,通过设计奖励值函数来优化DQN网络结构,由奖励值函数引导DQN算法来解决高速场景下的车辆决策问题,并在Python仿真环境中构建高速交通场景对该算法进行分析和验证.实验结果表明,在高速直道和并道场景下,达到95%成功率的平均训练次数分别减少了100次和200次,平均奖励值分别提高了4.02和1.34,有效加快了DQN算法的动作选择,降低了探索过程中的动作随机性.
交通规划与管理
基于LiDAR场景建模的智能车路径规划
王志强, 胡钊政, 袁凯, 陶倩文
2020, 38(5): 78-87. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.009
摘要:
针对智能车路径规划问题,研究了基于激光雷达(LiDAR)数据的智能车驾驶场景建模方法,采集待建模场景的三维激光雷达点云数据,通过点云分割处理,去除车辆行驶道路上的点云,然后将三维点云进行俯视投影,实现二维栅格地图建模;从搜索邻域和搜索方向2个方面对传统A*算法进行改进:根据当前节点附近障碍物的分布情况,自适应地选择4邻域或8邻域搜索策略,在此基础上研究了一种自适应搜索方向A*算法,所提出的算法将搜索方向缩小至3个,根据路径规划终点相对起点的方向,确定算法的搜索方向.仿真实验表明,相较于传统A*算法(4邻域搜索),所提出的算法在规划的路径长度方面降低了约15.5%,在计算时间上降低约38.2%;对比传统A*算法(8邻域搜索),所提出的算法在计算时间上降低约47.2%,在规划路径长度和计算时间上,所提出的算法明显优于传统算法.
基于位置可达域的船舶轨迹噪声去除方法
张煜, 张铄, 马杰
2020, 38(5): 88-95. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.010
摘要:
船舶的AIS轨迹数据对研究船舶交通流和交通行为具有重要意义.然而通信链路及卫星定位信号等方面的干扰,导致AIS轨迹含有较多的噪声数据,严重影响了数据分析和数据挖掘的质量.根据船舶运动规律,研究得出一种基于位置可达域的船舶轨迹噪声数据去除方法.通过计算某时刻船舶运动的所有可能状态,估计船舶下一时刻位置可达的范围作为可达域判别条件,并利用滑动窗口对船舶AIS轨迹点进行滚动处理,将不满足可达域判别条件的点作为噪声点进行滤除,形成轨迹去噪算法流程.选取含有噪声的真实AIS轨迹数据进行方法验证,并与当前常用的轨迹去噪方法进行对比分析.相比于速度阈值法和基于密度的聚类算法,所提出的方法在召回率上分别提升了27.22%和23.14%,在F1指标上分别提升了14.31%和24.03%,说明算法对噪声点的识别较为准确,并能有效针对不同类型噪声进行处理.同时,通过多次重复试验和时间复杂度分析,验证该算法不仅满足海量AIS数据的离线去噪需求,还可用于轨迹在线去噪,满足实时应用的需要.
船舶新能源系统监管平台关键技术
徐逸, 严新平, 高嵩
2020, 38(5): 96-103. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.011
摘要:
为实现中国内河新能源船舶统一监管、远程运维,文中分析了现有船舶、车辆远程监管平台关键技术和内河新能源船舶监管要素及管理需求后,提出并搭建了内河船舶新能源系统监管平台.该平台采用自定义通信协议满足监管对象、数据项扩展需求;采用船载端与岸端信息数据加密方法保障信息安全;采用多种数据存储单元结合的混合分布式存储架构满足船舶新能源系统数据存储需求;提出布谷鸟搜索-概率神经网络算法,为开展新能源系统故障诊断研究提供技术支持.平台能够实时监管并记录船舶新能源系统运行状态,实现长江水域新能源船舶信息化管理,开创内河新能源船舶信息服务新模式,推进绿色长江建设.
基于HRHN模型的城市常规公交线路客流预测
陈晓旭, 项煜, 杨超, 段红勇, 赵端
2020, 38(5): 104-112. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.012
摘要:
准确的公交客流预测对于城市公交线网规划设计和线路运营管理有着重要意义.为了提高公交客流预测的准确度,研究出一种基于HRHN模型的公交线路客流预测方法.在Encoder模块中,采用ConvNet对输入特征进行提取,利用RHN对提取到的特征建立时间依赖性关系;在Decoder模块中,历史客流量作为输入,利用RHN模型建立时序的关联性;输出值和特征之间的相互作用通过注意力模型进行分析,从而在Decoder中进行预测.对公交数据进行预处理并获取公交客流量,在考虑客流特性的基础上,结合气候因素,利用特征工程进行公交客流预测的特征选取,并利用HRHN模型对客流进行预测.使用了郑州市1个月的公交客流数据,其中选择前24 d数据进行训练,后7 d数据进行测试.分别预测60号公交线路上行方向和下行方向线路客流,并将HRHN模型预测结果与其他5种模型(ARIMA,BPNN,LSTM,RNN,SVR)进行比较.结果表明,HRHN模型在上行方向线路客流预测、下行方向线路客流预测的MAPE分别为0.1161,0.1444,HRHN模型精度最佳.
“危险货物运输过程安全保障技术”专栏
基于机器学习的危险货物道路运输事故影响因素分析
沈小燕, 魏珊珊, 冯煜清
2020, 38(5): 113-119,128. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.013
摘要:
为研究危险货物道路运输事故严重程度的影响因素,以2015—2019年发生在我国的1267起危险货物道路运输事故案例为基础,比较决策树C5.0、支持向量机和多层感知器对危险货物道路运输事故数据的分析性能,并选用表现最佳的模型探索影响3种不同严重程度的事故发生的主要因素.结果表明,决策树C5.0整体表现最佳.影响仅财产损失事故发生的主要因素依次为直接事故形态(刮擦、泄漏、火灾和其他),间接事故形态(泄漏)和路段类型(站区);影响受伤事故的发生的主要因素依次为直接事故形态(侧翻、撞固定物、2车追尾、2车相撞、冲出路面和坠车),间接事故形态(泄漏和侧翻),路段类型(普通路段、桥梁、隧道和出入口),道路类型(省道和国道)和时间(07:00—12:00);影响死亡事故发生的主要因素依次为直接事故形态(多车相撞、多车追尾和爆炸),危化品类别(氧化性物质、气体和易燃固体),间接事故形态(火灾和爆炸)和道路线形(长下坡和急弯).
基于边缘计算的危险品运输车辆跟踪预警方法
马峻岩, 刘仟金, 许良, 惠飞, 孙正良, 袁立, 赵祥模
2020, 38(5): 120-128. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.014
摘要:
边缘计算作为一种新兴的分布式计算模型,可提升信息系统的响应速度、节省网络带宽资源.将边缘计算应用于危险品运输车辆的跟踪预警,提出一种边缘智能路侧节点的协作式跟踪算法,在保障实时性的前提下解决了GNSS失锁导致轨迹缺失问题;针对车辆跟踪时的异常状态预警问题,将智能路侧感知的多源信息与车辆运行状态相结合,基于机器学习提出一种融合自车、周围车辆、道路和自然环境等特征因素的预警算法,有效提升了异常检测精度.使用SUMO交通仿真器分析了跟踪算法的性能,结果表明,边缘计算较传统云计算方式时延平均降低了90%,带宽消耗平均减少了68%.基于美国交通部网联车开放数据,通过参数调优分别建立了基于SVM,KNN,Adaboost的单车动力学变量与多因素变量的6种异常检测模型,实验表明,多因素变量检测模型优于单车动力学变量模型.基于SVM的多因素变量模型性能最优,其准确率为0.972,召回率为0.98,AUC为0.974.
危险品公路运输安全保障关键技术研究进展
郭健, 陶行行, 周炜, 李臣, 胡金瑞
2020, 38(5): 129-136,152. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.015
摘要:
危险品公路运输事故突发性强,给交通运营安全带来巨大风险.根据危险品公路运输过程安全关键技术的研究内容,分别梳理了危险品运输事故致灾机理、运输风险评价、运输路径优化、智能应急防控等国内外研究进展,并做了总结归纳;通过总结相关研究理论方法和计算模型,提出针对运输过程车-路-环协同智能防控的系统架构.随着智慧交通技术不断推广,危险品运输的安全智能防控技术将成为未来的研究重点,根据运输过程中的环境、车辆、路况等数据信息融合后进行危险事故状态预判,在事故发生前及时做出预警及主动防控,有效保障运输安全,因此新兴通信技术的应用将全面提升危险品公路运输的安全保障能力.
中国危险品车辆驾驶人驾驶行为影响因素分析
张晖, 肖逸影, 吴超仲, 楚文慧, 邓敏, 张奕骏
2020, 38(5): 137-144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.016
摘要:
为探索中国危险品车辆驾驶人风险驾驶行为影响因素以及与小车驾驶人的差异性,采集50名男性危险品车辆驾驶人的DBQ问卷、PDBS问卷、DSI问卷、DAIS问卷、驾驶人基本信息问卷数据.借助Spearman相关性分析方法探索问卷中各变量的相关性,使用Mann-Whitney检验不同年龄、驾龄、攻击性、积极性4个维度在DBQ和DSI上的差异性.结果表明,相对于年龄,驾龄对驾驶技能的影响程度较小.年轻男性危险品车辆驾驶人的平均驾驶经验虽不如中年驾驶人,但行车更为谨慎,安全技能水平相对较高.与小车驾驶人不同,危险品车辆驾驶人的驾驶技能、异常驾驶行为与积极性没有明显相关性.攻击性行为频率较高的驾驶人出现违规操作、错误行为、失误行为的频率要高于低频组.利用Logistic二元回归分析建立了驾驶人攻击性预测模型,研究表明,限速50 km/h城区道路倾向行驶速度、违规操作总分、过去3年主动事故数可以作为驾驶人攻击性强弱预测模型的输入变量,依次输入模型后,模型卡方值改进为10.513,11.529,14.566,预测正确率依次为76.10%,80.40%,87.00%.整体模型Hosmer-Lemeshow检验值为4.415,最终驾驶人攻击性预测模型的预测正确率为87.00%.
卫星拒止环境下危险货物运输车辆融合定位方法
宋翔, 任春晓, 杨砾, 邝井国, 张竟
2020, 38(5): 145-152. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.017
摘要:
为实现卫星拒止环境下危险货物运输车辆的准确可靠定位,建立一种RFID/车载低成本传感器融合定位方法.以RFID输出的信号强度信息作为信息源,采用最小二乘支持向量机方法准确估计读写器与标签之间距离,并具备不同工作环境下的高泛化能力;引入车载传感器信息,建立改进车辆运动状态模型以准确描述车辆运行状态,设计一种自适应分散化信息滤波方法实现无线射频与车载传感器信息的融合定位.为有效隔离RFID失效信息,并实现异源异步信息融合,采用分散化架构而非传统集中式滤波实现融合,同时,在滤波器中提出并融入自适应规则判断RFID信息的有效性以决定是否隔离故障信息,从而提升融合算法的准确性和鲁棒性.实车试验结果表明,融合定位精度达到了无遮挡环境下GPS的定位精度,相比于无线射频定位提升了58%,相比于航位推算提升了68%,相比于传统卡尔曼滤波融合提升了65%.特别是在存在标签失效情形下,性能的提升更为显著.