留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

当期目录

2025年 第43卷  第6期

栏目
  上一期
显示方式:
本期导读
2025, 43(6): .
摘要(56) HTML(29) PDF(17)
摘要:
综述
考虑交通安全的车载导航技术研究进展
胥川, 胡家琳, 宫丽婷, 江欣国
2025, 43(6): 1-10. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.001
摘要(62) HTML(28) PDF(35)
摘要:
随着社会经济发展，交通安全受到的重视程度越来越高，也要求传统的车载导航技术从时间最短的单一效率目标，转向交通效率与安全的综合优化。但现有研究仍存在数据维度不全、用户需求适配性低、多目标权衡难度大等问题，难以适配未来智能交通体系下的大规模应用场景。采用系统性文献综述方法，选取51篇核心非综述文献，围绕数据来源、交通安全水平度量及预测方法、考虑安全的寻路方法、技术验证这4个关键研究问题展开分析，总结领域研究现状与核心需求，为未来智能交通环境下导航技术的发展提供参考与建议。研究发现：数据来源层面，现有研究多依赖单一数据源，且未充分考虑交通场景中的实时、微观特征。采用的安全水平度量及预测方法则多缺乏对不同类型道路单元的因素差异的考虑，以及对于交通运行特征变化趋势的探究，且受数据统计难度与聚合逻辑复杂性影响，难以实现客观度量。考虑安全的寻路方法方面，多数研究将多目标简化为单目标进行优化，但其权重确定缺乏客观依据且动态适配能力不足；而基于最优前沿的寻路方法虽无需权重调整，却在实际求解中面临预设参数限制、计算效率偏低等问题。技术验证方面，真实路测的可靠性最优，但受成本约束难以大规模开展；基于真实数据的推演与交通仿真可有效降低测试成本，却存在实时动态交互信息缺失、与真实交通状况偏差较大等缺陷；主观感受验证虽能补充用户反馈维度信息，仍需权衡样本量、受试者类型带来的成本与有效性问题。针对后续研究，建议聚焦以下4个方向：①建立未来交通信息环境下导航关键数据体系；②在安全水平预测中融入实时交通态势推演；③结合驾驶人异质化驾驶风格与个性化需求，优化寻路技术；④融合大语言模型等新技术，以为导航技术提供智能交互能力支撑。
自动驾驶汽车场景测试与评估体系：研究现状、挑战及趋势
范博, 周重位, 张思楠, 杨军, 陈艳艳, 李同飞
2025, 43(6): 11-20. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.002
摘要(193) HTML(57) PDF(22)
摘要:
随着自动驾驶技术加速向规模化测试与商业化应用过渡，构建系统性的测试场景与评价指标体系已成为保障其安全落地的核心前提。本文对自动驾驶汽车测试场景构建与评价指标体系的研究现状、面临挑战及未来趋势进行了综述。发现在面对车路云一体化架构与动态混合交通流带来的复杂性，传统“里程-失效”统计模式已难以满足全链条性能评估需求。在测试场景体系方面，概述了测试范式向“场景驱动”演变的历程，总结了基于ISO 34501标准及PEGASUS六层模型的场景语义描述方法与主流生成技术，并指出当前体系主要存在长尾与边缘场景覆盖不足、标准规范碎片化严重、多维量化标准缺失，以及过分局限于单车智能封闭设计而忽视车辆无线通信技术（vehicle-to-everything，V2X）网联协同要素等问题。在测试指标体系方面，从竞赛型、封闭场地-仿真结合型及理论研究型3个维度对现有评价指标体系进行了归纳，指出当前指标体系在评估自动驾驶汽车利用V2X协同信息的能力方面存在不足、指标覆盖广度有限、评价维度与流程高度离散，以及客观交互体验量化指标缺失等问题。针对上述挑战，下一代测试体系需重点聚焦于以下研究路径：①构建通用的场景描述语言与数据共享框架，确立衡量场景风险关键性与真实性的统一量化基准；②构建涵盖从标称到长尾边界的分层递进场景体系以实现全域工况覆盖；③建立融合通信时延、系统韧性与社会伦理的综合评价指标以完善多维量化基准；④引入世界模型与生成式AI技术，结合因果推理机制模拟高风险极端工况并推演未知失效场景，以深度验证系统的泛化能力。
交通安全
城市水下特长隧道复杂线形路段不良驾驶行为及调控研究框架
杜志刚, 章凯晴, 贺世明, 辛雨璇, 麦晶
2025, 43(6): 21-32. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.003
摘要(56) HTML(24) PDF(20)
摘要:
城市水下特长隧道普遍存在匝道出入口密集、线形复杂多变及光环境过渡剧烈等典型特征，导致驾驶任务突变、驾驶负荷剧烈增加，与隧道长距离驾驶行为惯性存在显著矛盾，易诱发超速、车距不足、车道偏离等不良驾驶行为，进而加剧事故风险。因此，本文在系统梳理城市水下特长隧道复杂环境特征、驾驶行为规律，以及调控方法基础上，基于“城市水下特长隧道—复杂线形与剧烈光环境过渡—驾驶任务剧增与行为惯性矛盾—不良驾驶行为—恒常性调控”的逻辑链，对隧道入口区域、连续变坡路段、匝道出口区域等重点路段进行合理分区。分析各区段驾驶任务变动与驾驶行为惯性的矛盾，构建城市水下特长隧道不良驾驶行为及调控研究框架。研究提出隧道视觉参照系恒常性优化思路：复杂线形路段视觉参照系增强与过渡区域视觉参照系缓和变动；可通过具备设施恒常性、系统整体优先性、系统冗余性及长程韵律性的恒常型视线诱导系统实现。现有实践表明，恒常型视线诱导系统符合驾驶人心理预期，有效分解驾驶任务，提升水下特长隧道入口区域、连续变坡路段、匝道出口区域等路段的安全性。恒常型视线诱导系统有助于调控城市水下特长隧道复杂线形路段不良驾驶行为，实现隧道照明节能与行车安全舒适的协调统一。
基于Lasso-随机森林模型的航空器安全目标水平预测方法
卢飞, 张欣宇, 王田, 张兆宁
2025, 43(6): 33-41. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.004
摘要(51) HTML(28) PDF(20)
摘要:
随着航空安全水平的不断提升，运输事故呈现出小样本、低概率特征，传统基于历史数据的预测方法难以充分刻画当前航空运行风险演化规律，难以满足安全管理的精细化和个性化需求。针对低概率事故样本不足、直接预测不稳定的问题，研究了基于最小绝对收缩与选择算子回归（least absolute shrinkage and selection operator，Lasso）-随机森林模型预测运输事故征候的安全目标水平计算方法。在综合考虑航空运输规模、运行效率、资源投入，以及运行强度等多维因素的基础上，初步构建运输事故征候影响因素集，引入Lasso回归通过时间序列交叉验证方法进行特征筛选，有效缓解小样本条件下多变量共线性问题，提高特征选择的稳定性与合理性。采用随机森林模型对运输事故征候进行预测，通过特征重要性分析与误差驱动的模型简化策略，提高模型的预测精度并且在保证精度的同时降低模型复杂度，提高实用性。以中国2003—2022年民航运行数据为样本进行验证，结果表明：Lasso-随机森林模型具有最低标准化均方根误差（standardized root mean square error，SRMSE）值（45.2）和最高决定系数R2值（0.834），在预测精度上显著优于线性回归和支持向量机（supportvector regression，SVR）预测模型。模型简化后SRMSE比原模型进一步降低6.14%。基于简化后的模型对2023年飞行时间和事故征候次数进行预测，得航路上航空器碰撞的安全目标水平为符合标准。
基于多源遥感数据融合的积水区域提取与路网通行能力分析方法
顾昕, 姜皓天, 艾奇, 徐铖铖
2025, 43(6): 42-53. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.005
摘要(68) HTML(48) PDF(21)
摘要:
针对洪涝灾害动态演进过程中城市交通风险难以准确量化分析的问题，研究了基于深度学习的洪水区域高精度提取方法，通过动态水动力仿真进行了城市道路在洪涝灾害中的通行能力分析，构建了涵盖洪水识别、水深计算、通行能力分析的动态路网通行评估框架。该方法融合了多时相合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）影像、光学影像和高分辨率数字高程模型（digital elevation model，DEM）数据，采用U-Net深度学习模型实现洪水区域的精准提取。基于融合遥感数据与地理信息，结合坡度、曲率等地形因子，构建洪水水位边界模型，并结合实测降水和地类信息驱动的动态水流仿真，叠加水深动态变化栅格与矢量化道路网络数据。同时，建立道路拓扑结构和通行能力更新机制，构建针对不同道路等级的水深与车速衰减模型，量化水深对通行速度的影响。基于这个模型，生成了多时刻的通行能力变化图谱，并通过复杂网络指标对路网连通性进行了量化评估。结果表明：该方法有效应对了阴影干扰、建筑物遮挡等挑战，显著提高了洪水区域分割的准确性。洪水区域识别部分的交并比和F1分数分别达到了97.56%和97.79%，优于主流模型支持向量机（support vector regression，SVR），各项指标均提升了5%左右。分析显示：在降雨量270.76 mm的情况下，城市内部道路和支路的平均水深显著高于主干道路与高速通道，水深的增加导致道路通行速度平均下降至原值的86.8%左右，城市道路通行能力平均下降约13.2%，而城市主干道的通行能力保持率为83.3%，表明高等级道路仍具备一定的应急通行潜力。此外，洪水淹没后路网结构显著退化，网络整体连通性大幅下降，节点连通性比洪水前减少了58.2%。
基于飞机滑跑动力学模型的侧风湿跑道着陆状态分析及预测模型
蔡靖, 李建平, 牛玉发, 李岳, 戴轩
2025, 43(6): 54-66. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.006
摘要(44) HTML(21) PDF(28)
摘要:
针对航空运输安全领域飞机冲偏出跑道事故频发问题，进行了飞机着陆滑跑状态影响因素量化分析，建立了冲偏出跑道预测模型。基于Simulink软件以空客A320-214机型为研究对象，新增发动机推力动态模块，构建了包含驾驶员、飞机机体、侧风与湿滑道面的飞机着陆滑跑人-机-环境耦合动力学模型，进行飞机着陆滑跑状态人机闭环仿真，获得3 191组仿真数据。采用多元线性回归分析方法量化分析水膜厚度、驾驶员反应速度、着陆接地时刻地速等影响因素对飞机冲偏出跑道的影响，分析反推不平衡度影响偏出距离的影响机制，建立多元线性回归飞机着陆滑跑预测模型。得到以下结论：飞机在着陆滑跑时，着陆接地时刻地速对滑跑距离的影响要比对偏出距离影响更大，而水膜厚度、摩阻不平衡度以及侧风风速等环境因素更容易导致飞机偏出跑道；其中，摩阻不平衡度对偏航方向的影响最为突出，其影响程度达到反推不平衡度的14.5倍，而反推不平衡度的影响居于第2位；当反推不平衡度达到0.4时，偏出距离已逼近安全阈值，具有实质偏出风险；多元线性回归滑跑距离预测模型的决定系数（R2）为0.88、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）为48.32 m、平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE）为7.75%，对实际案例的预测偏差均在5%以内，体现出该模型对飞机着陆滑跑距离预测具有较为优越的准确性。
多样本可控飞行撞地事件致因关联分析
刘俊杰, 衣文正, 雷俐, 田鹏程, 张爱华
2025, 43(6): 67-75. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.007
摘要(38) HTML(18) PDF(24)
摘要:
为深入探究不同等级后果事件致因关联研究不足的问题，基于“安全Ⅱ”视角，以可控飞行撞地（controlled flight into terrain，CFIT）类高风险事件为例，分析不同后果样本事件致因及其关联性。选取航空安全网（aviation safety network，ASN）128篇、航空安全报告系统（aviation safety reporting system，ASRS）354篇CFIT事件为样本，依据威胁与差错管理模型（threat and error management，TEM）分析事件潜在的条件、威胁、机组差错、航空器非预期状态和措施，识别出3 367个致因因素和2 169条因果/时序关系，经语义分析整合、因果/时序关系梳理建立基于46个贝叶斯网络节点的样本事件演化网络模型；依据贝叶斯网络和关联规则计算节点间先验概率、条件概率及相关性，确定样本事件高概率节点和链路。结果表明：①运行压力—机组疲劳—失去情景意识—错误设置高度表—航空器偏离高度路径是导致CFIT事故的高风险路径；②机组疲劳（57%）、航司/局方管理不足（17%）等消极因素出现时，发生可控飞行撞地事故概率增加24%；③从“安全Ⅱ”的视角展开研究，航空系统的应对措施（78%）和执行改出动作（84%）等积极因素生效时，稳定进近的概率增加34%，可有效降低发生可控飞行撞地的发生风险。
交通信息工程与控制
网联环境下混合交通流稳定性分析
李帅, 王嘉伟, 许庆, 王建强, 李克强
2025, 43(6): 76-85. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.008
摘要(30) HTML(11) PDF(8)
摘要:
针对智能网联车辆和人工驾驶车辆组成的混合交通流，分别采用最优速度模型、1种自适应巡航控制跟驰模型，以及1种协同自适应巡航控制跟驰模型对人工驾驶车辆、退化的智能网联车辆和智能网联车辆进行建模，以探究智能网联车辆对混合交通流稳定性的影响。基于车辆跟驰模型，重点考虑人工驾驶车辆是否具备网联能力的影响，应用传递函数无穷范数理论对混合交通流的稳定性开展数值对比分析。此外，分析中还重点关注协同自适应巡航控制中前车加速度项控制系数对混合交通流稳定性的参数敏感性，并且使用频域分析方法对该参数进行系统性分析。然后基于仿真开展了不同智能网联车辆市场渗透率下的混合交通流微观仿真实验。研究结果表明：在人工驾驶车辆具备网联能力的混合交通流中，通过增强协同自适应巡航控制模型对前车加速度信息的利用，可显著提升交通流整体稳定性。当该加速度项控制系数由0增加至1时，任意车速条件下混合交通流稳定所需的智能网联车辆渗透率临界值由62%降低至33%。相比之下，在人工驾驶车辆不具备网联能力的情况下，该临界值仅由62%降低至54%，稳定性提升幅度明显受限，表明人工驾驶车辆的网联能力是放大协同控制稳定性收益的关键因素。
面向主线匝道协调的深度强化学习匝道控制方法
张玉杰, 唐浩铜, 徐倩, 姚进强, 熊辉, 徐志刚
2025, 43(6): 86-97. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.009
摘要(20) HTML(11) PDF(0)
摘要:
高速公路匝道合流区是交通拥堵和事故频发的重要区域，为提升传统匝道控制算法在响应速度和控制精度方面的性能，研究了1种基于强化学习的匝道控制方法。将匝道控制问题转化为马尔可夫决策过程，使用离散信号灯相位设计动作空间提高训练效率，构建涵盖主线和匝道运行状态的状态空间和多维奖励函数。在状态感知层面添加实时交通检测机制并在动作输出时添加最小相位持续约束避免高频相位切换，同时在训练过程中使用优先经验回放提高模型性能。此外，为提升算法在复杂交通环境下的收敛速度与泛化能力，对深度网络结构进行了优化设计，引入了残差连接和层归一化，构建了轻量且高效的多层感知网络。使用微观仿真平台进行了系统性实验，验证所提方法的控制效果。结果表明：所提出的主线匝道协调的匝道控制方法相较于无控制场景系统吞吐量提升了52.67%，平均旅行时间减少了58.21%；并且在本文方法的控制下主线和匝道的通行效率显著上升。将所提出的方法部署于杭徽高速杭州西至於潜互通段入口限流工程案例中，对该路段的路网结构与交通流特征进行了完整还原。结果表明：路网在途量和主线平均速度相较于无管控场景都有所提升，并且车速波动相比无管控场景更加缓和，具备较高的工程部署潜力。
基于Wd-RRT*算法的井下自动驾驶矿车泊车路径规划方法
宋春辉, 冷姚, 陈志军, 钱闯
2025, 43(6): 98-107. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.010
摘要(59) HTML(20) PDF(2)
摘要:
自动驾驶矿车为井下矿区的安全生产、高效运输提供了有效解决方案，井下矿车在上料区的低速行驶过程可以当作泊车行为，由于井下矿区具有空间狭束和多坡急弯等特征，地面场景的泊车路径规划方法在井下矿区应用时存在实时性不足与碰撞检测精度不高等问题。因此，在传统路径规划算法RRT*算法的基础上研究了适用于井下矿区场景的Wd-RRT*算法。基于Wd-RRT*算法构建了包含结合人工势场的节点生成、引入Reeds-Shepp（RS）曲线的路径生成与平滑、车辆行进扫掠区域生成与碰撞检测3个过程的井下自动泊车路径规划框架。为了更适应井下矿区场景，与传统的矩形框碰撞检测策略不同，将内外轮差与规划出的路径结合生成车辆行进扫掠区域，并基于车辆行进扫掠区域进行车辆碰撞检测，以保证安全和提升效率。研究分别开展了数值仿真试验、1∶1模拟巷道实车试验和井下实际巷道实车试验，共收集180条试验数据。仿真试验结果表明：Wd-RRT*算法相较于Informed-RRT*算法，平均规划时长减少了28.67%，平均路径长度缩短了5.76%，平均节点个数减少了3.95%，能够更好地满足井下泊车路径规划的实时性需求。实车试验结果表明：矿车距离跟踪误差不超过40 cm，航向角跟踪误差不超过0.2 rad，距离障碍物最小距离为65.32 cm。Wd-RRT*算法规划出的路径曲率平滑且可跟踪性良好，同时满足井下泊车安全性要求。
基于路面状态的车载IMU安装角性能评估方法
吴曦曦, 马晓凤, 钱闯
2025, 43(6): 108-116. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.011
摘要(41) HTML(14) PDF(5)
摘要:
轮速里程计和非完整性约束是抑制全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）信号长时间中断情形下GNSS/INS组合导航系统误差发散的2种常用方法，准确的车载惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）安装姿态是应用轮速里程计和非完整性约束的必要条件。传统的安装角标定方法在理想路面下表现良好，但其核心运动学约束的成立严重依赖于轮胎与地面的理想接触条件，在实际复杂行驶环境中，不同的路面状态会通过引起车辆异常运动破坏约束条件的基本假设，导致在线安装角估计算法性能下降甚至失效。为研究不同路况和行驶状态对IMU安装姿态估计算法的影响，针对路面颠簸、长时间小角度转弯和短时间大角度转弯这3种场景进行了仿真分析和车载实验。通过对比速度观测模型和位置观测模型在不同场景下的表现，分析了不同路面状态对IMU安装角的精度和鲁棒性的影响。实验结果表明：在路面颠簸场景下，位置观测模型较速度观测模型具有更高的估计精度，分别提高了76%俯仰安装角和67%航向安装角的估计精度；在长时间小角度弯道行驶场景下，速度观测模型表现更好，分别提高了32%俯仰安装角和57%航向安装角的估计精度；然而，在大角度急弯场景下，由于车辆航向快速变化产生了较大的横向速度和横向位移，破坏了约束条件，因此大角度急弯场景下需增强动力学约束和误差补偿，满足高动态下稳定精确的安装角估计结果的获取。
基于脑电特征信号的民航飞行学员工作负荷识别方法
刘凌波, 司海青, 尚磊, 汪海波, 李天昊, 李小俊
2025, 43(6): 117-127. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.012
摘要(21) HTML(15) PDF(0)
摘要:
民航飞行学员的工作负荷水平直接影响飞行安全。针对基于脑电信号（electroencephalogram，EEG）的民航飞行学员工作负荷识别方法存在模型泛化能力不足、对跨频段与空间特征利用不充分等问题，研究了基于EEG特征的民航飞行学员工作负荷识别方法：①提出了主客观相结合的评估框架，通过在模拟飞行环境中采集不同任务场景下民航飞行学员的脑电信号及任务负荷评估量表（NASA task load index, NASA-TLX）数据，以此同步获取飞行学员工作负荷的客观生理测量和主观负荷数据；②针对传统研究中多孤立考察单一频段，从而忽视频段间的交互关系，采用独立样本t检验分析，筛选出具有显著差异性的脑电特征参数（P < 0.05）。进一步结合全脑功率谱密度激活图，分析不同工作负荷下θ、δ、α、β频段与跨频段功率比值的神经响应机制和空间分布特性；③利用提取后的全频段及各子频段的脑电特征进行模型训练，建立基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）的工作负荷识别模型，以此实现对工作负荷演变的精准识别。实验发现：所选特征能够区分不同负荷下的神经调控模式，在高工作负荷时，民航飞行学员的α、θ、β频段能量上升，而δ频段能量下降。其中，θ节律通过额-顶-右颞环路实现资源优先调配，而α频段在左颞—顶—前额通路呈现抑制干扰的功能增强；本文模型在识别脑电特征时，实现了对脑电信号的空间分布模式和时域动态特征的同步捕捉。本文混合模型在测试集准确率达到94.5%，准确率优于传统单一模型CNN、LSTM、Transformer；α频段的测试集准确率达到95.5%，能够有效识别飞行员的工作负荷。
交通规划与管理
考虑复合管制决策的多机场终端区进离场航班优化调度模型
夏朝禹, 胡明华, 侯昌波, 黄子浣, 谢言艺, 梁地
2025, 43(6): 128-147. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.013
摘要(28) HTML(21) PDF(1)
摘要:
从战术级流量管理视角出发，在微观运行尺度上优化多机场终端区航班交通流在时间与空间上的分布，实现进离场交通流的动态管理与有序高效运行。分析多机场终端区的特殊空域结构，建立多机场终端区进离场时空节点-链路图；结合“多机场-多航班进离场-多路径”实际管制需求及措施，分别在走廊口点、终端空域、进近空域和跑道等关键资源节点综合考虑多种复合管制决策因素，提出考虑路径选择、过点时序、速度调配、等待程序利用，以及动态时域飞行间隔等决策变量的线性化约束条件；以最小化进离场航班的累计调度偏差和最小化进场航班的空中等待时长为目标函数，构建考虑标称路径和多路径的2种混合整数线性规划调度模型；以成都终端区为研究对象，分别在常态运行、离场高峰运行和进场高峰运行3种典型背景下开展仿真验证。仿真结果表明：所提的2种模型均能够生成无冲突航班调度计划。与传统调度模型相比，在常态运行和离场高峰运行场景中，每架航班的调度偏差最大可降低约15.8 s。在进场高峰运行场景中，每架进场航班的空中等待时长最大可减少约42.3 s。
面向港口关键起重设备调峰的协调优化运行方法
王枭, 赵山峰, 张乾能, 樊锐, 袁成清, 任海东
2025, 43(6): 148-158. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.014
摘要(52) HTML(23) PDF(2)
摘要:
智能化和绿色化已成为未来港口发展的必然趋势。电气化改造后，港口关键设备均由港口微电网供电，安全稳定的电力供给是实现港口高效运输作业的保障。以自动化集装箱码头中的关键大型起重设备为研究对象，研究了1种面向港口微电网削峰填谷的作业协调优化调度策略。构建岸桥（ship-to-shore crane，STS）和轨道式场桥（rail-mounted gantry crane，RMG）的通用负荷计算模型，根据设备双循环作业周期的阶段划分，形成标准工况下的多阶段、全时域负荷曲线。在负荷建模的基础上，结合港口集中式储能的充放电能力，提出了起重设备集群作业周期与储能系统协同运行的精确优化模型；通过引入逻辑变量刻画多机设备所处的运行阶段与功率水平，构建考虑设备集群聚合功率冲击的约束条件与目标函数；求解优化模型获得多台设备的最优启动时刻，实现港口装备集群负荷波动平抑与能量利用效率提升。针对设备运行和储能容量配置进行了仿真分析，验证了多设备协调调度方法能够有效抑制峰谷差，在所考虑的场景下峰值功率下降20%以上。通过精确优化算法和启发式优化算法的比较分析，验证了精确优化方法的最优性与扩展能力；同时，给出了设备随机运行时的启动时刻可行域，明确了非理想情况下安全启动组合，给出了非标准工况下所提优化模型的扩展，体现出良好的工程实用价值。
混驾环境下考虑异质速度与路径选择行为的交通配流模型
韩飞, 王建, 李岩, 张锐, 孙超, 孔毅恒
2025, 43(6): 159-170. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.015
摘要(28) HTML(11) PDF(5)
摘要:
为了定量评估混驾环境下网联自驾车（connected autonomous vehicle，CAV）与人驾车（human-driven vehicle，HDV）的行为异质性对路网交通系统性能的影响，构建了考虑CAV、HDV速度与路径联合选择行为异质性的交通均衡配流模型。通过考虑行驶速度与感知碰撞风险、出行时间，以及超速罚单风险三者之间的定量关系，建立基于效用理论的速度选择行为模型，解析CAV、HDV最优速度选择和限速遵从决策的行为异质性。引入路径时间剩余的概念描述出行者权衡路径时间和费用的非补偿决策，采用路径时间剩余最大化准则下的用户均衡、Logit随机用户均衡条件分别描述CAV、HDV的异质性路径选择行为，速度和路径选择行为通过路径时间剩余相互耦合。基于变分不等式理论构建等价的路网交通均衡配流模型，并设计1种启发式的双层循环迭代算法求解模型。采用Nguyen-Dupuis网络和淮南市路网对模型和算法进行验证，并对比分析不同交通管控条件下的路网总出行时间和事故风险。结果表明：随着CAV市场渗透率由20%提高至80%，路网总时间在40、50 km/h这2种限速情景下呈现增大趋势，而路网事故风险则在所有限速情景下，均呈现先增大后减小趋势；在高限速（80 km/h）下，路网总时间随CAV交通折算系数下降（0.9~0.1）而减小，但路网事故风险会增大，在低限速（40 km/h）下，CAV交通折算系数的影响则较微弱；随着路网限速值由40 km/h提高至80 km/h，路网总时间和事故风险均先减小而后稳定或增大，说明合适的限速值可以同时降低路网总时间和事故风险。
考虑分时电价的电动船舶换电站选址与经济航速优化方法
潘鹏程, 邢天威
2025, 43(6): 171-182. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.06.016
摘要(70) HTML(28) PDF(2)
摘要:
针对内河电动船舶运营中换电站选址与航行速度分离决策所导致的补能成本高、航行效率低的问题，研究了分时电价约束下换电站布局与航速协同优化方法，构建了1个双层多目标优化模型以统一刻画基础设施规划与船舶运行调度之间的耦合关系。模型上层以最小化换电站建设与运维成本、最大化船舶在电价谷时段完成补能的比例为目标，通过二元选址变量与站间距约束确定换电站空间布局；模型下层在给定选址结果下，以最小化总航行时间与换电成本为目标，对各航段航速进行连续优化。针对箱式换电模式下分时电价对船舶运营成本的实际传导特征，引入换电站充电时间窗口折算机制，将分时电价由船舶到站时刻修正为站端历史充电行为对应的等效结算电价，从而修正了传统航速优化中能耗-成本的计算方式。模型同时考虑电池容量更新、最大放电深度、换电触发条件，及分段限速等约束，以保证优化结果的工程可行性与通航合规性。以长江航线为例，对3类典型纯电动船舶进行仿真分析。结果表明：在满足续航与安全航速约束的前提下，协同优化方案在减少1座换电站建设数量的同时，可使典型船舶在不同出发时刻下的单航次补能成本降低4 000~7 000元，平均降幅约为14%，总航行时间缩短15~23 h，平均缩短比例约为9%；相较于固定航速运行方式，协同优化后的航速方案可进一步实现补能成本减少25 000~80 000元，平均降幅约为45%，航行时间缩短16~21.5 h，平均缩短比例约为9%。在不同船型与典型出发时间组合条件下，系统平均航行时间缩短约19.5 h，补能成本降低约55%，验证了分时电价约束下选址-航速协同优化在提升电动船舶换电系统经济性与运行效率方面的有效性。

版权所有《交通信息与安全》编辑部鄂ICP备05003336号-2

通信地址：湖北省武汉市武昌区和平大道1178号，武汉理工大学余家头校区 (430063)

联系电话：027-86580355电子邮箱：jtjsj@vip.163.com

本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发