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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。
2025, 43(4): 1-13.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.04.001
摘要:
自动驾驶技术的推广不仅取决于技术进步，更依赖于公众态度。车辆运行中必然与弱势道路使用者互动，包括行人、非机动车驾驶者、老年人、儿童和残障人士。深入研究这些群体对自动驾驶的态度及其影响因素，对促进技术的社会接受与安全落地具有重要意义。本综述首先梳理了自动驾驶汽车的潜在优势，随后重点回顾了弱势道路使用者对自动驾驶汽车的态度及其影响因素，旨在为未来研究者、技术开发者和行业决策者在技术优化与政策制定中提供参考。研究发现，大多数弱势道路使用者对自动驾驶持积极态度，其中行人和非机动车驾驶者中的年轻男性支持度更高，残疾人将其视为出行机遇，而老年人因适应性较弱更偏好传统车辆；同时，熟悉度的提升能够增强接受度。然而，安全性与可靠性仍是其信任的关键障碍：行人和非机动车驾驶者担忧道路交互风险，残疾人顾虑设计缺陷与自主性受限，老年人对新技术互动感到不安，儿童的家长则关切安全设施保障。本文还总结了若干国家在弱势道路使用者保护方面的政策与实践经验，可为自动驾驶时代的安全保障提供借鉴。最后，本文提出了未来研究方向，包括拓展研究对象与地域范围、引入体验式研究方法、开展纵向追踪研究、运用潜在类别分析识别群体差异，以及区分不同技术等级和运营模式进行情境化分析，以深化对弱势道路使用者态度演变的理解并为技术迭代与政策优化提供支持。
自动驾驶技术的推广不仅取决于技术进步，更依赖于公众态度。车辆运行中必然与弱势道路使用者互动，包括行人、非机动车驾驶者、老年人、儿童和残障人士。深入研究这些群体对自动驾驶的态度及其影响因素，对促进技术的社会接受与安全落地具有重要意义。本综述首先梳理了自动驾驶汽车的潜在优势，随后重点回顾了弱势道路使用者对自动驾驶汽车的态度及其影响因素，旨在为未来研究者、技术开发者和行业决策者在技术优化与政策制定中提供参考。研究发现，大多数弱势道路使用者对自动驾驶持积极态度，其中行人和非机动车驾驶者中的年轻男性支持度更高，残疾人将其视为出行机遇，而老年人因适应性较弱更偏好传统车辆；同时，熟悉度的提升能够增强接受度。然而，安全性与可靠性仍是其信任的关键障碍：行人和非机动车驾驶者担忧道路交互风险，残疾人顾虑设计缺陷与自主性受限，老年人对新技术互动感到不安，儿童的家长则关切安全设施保障。本文还总结了若干国家在弱势道路使用者保护方面的政策与实践经验，可为自动驾驶时代的安全保障提供借鉴。最后，本文提出了未来研究方向，包括拓展研究对象与地域范围、引入体验式研究方法、开展纵向追踪研究、运用潜在类别分析识别群体差异，以及区分不同技术等级和运营模式进行情境化分析，以深化对弱势道路使用者态度演变的理解并为技术迭代与政策优化提供支持。
2025, 43(4): 14-23.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.04.002
摘要:
为精准量化内河桥区船舶碰撞风险动态演变过程并实现分级预警，研究了一种融合船舶动态运动预测与多维势场耦合的评估方法。结合船舶航行特性与桥区环境约束，对传统安全势场模型进行适配性改进并应用于船桥防撞风险评估。基于风险致因理论，将桥区风险分解为静态障碍物、航道约束、人因决策及船舶运动动能四要素，分别构建静态势能场、边界势场、行为势场及时变动能场，通过权重分配实现四类势场的耦合。针对风流扰动引发的船舶运动非线性及预测不确定性，采用卡尔曼滤波算法实时处理船舶自动识别系统（automatic identification system，AIS）数据，校正过程噪声与观测噪声以预测船舶动态偏差，将该偏差作为时变动能场修正参数，提升势场模型对动态风险的表征精度。将时变动能场与改进势场模型叠加形成综合预测场强，结合实测AIS数据生成实测场强，建立“预测-实测”双场耦合预警机制，参考相关条例及历史案例设定动态阈值触发分级预警。以池州长江公路大桥为背景开展实验验证，结果显示：T2、T3、T4时刻预测场强分别为0.75、0.64、0.45，实际场强分别为0.65、0.59、0.40，最大相对误差13.3%出现于T2过桥墩时刻。实验证实该模型在内河桥区船桥碰撞风险预警中的实时性与准确性，双场耦合机制可在桥墩高风险区域实现误差可控预警，为船舶过桥决策提供动态风险量化依据。
为精准量化内河桥区船舶碰撞风险动态演变过程并实现分级预警，研究了一种融合船舶动态运动预测与多维势场耦合的评估方法。结合船舶航行特性与桥区环境约束，对传统安全势场模型进行适配性改进并应用于船桥防撞风险评估。基于风险致因理论，将桥区风险分解为静态障碍物、航道约束、人因决策及船舶运动动能四要素，分别构建静态势能场、边界势场、行为势场及时变动能场，通过权重分配实现四类势场的耦合。针对风流扰动引发的船舶运动非线性及预测不确定性，采用卡尔曼滤波算法实时处理船舶自动识别系统（automatic identification system，AIS）数据，校正过程噪声与观测噪声以预测船舶动态偏差，将该偏差作为时变动能场修正参数，提升势场模型对动态风险的表征精度。将时变动能场与改进势场模型叠加形成综合预测场强，结合实测AIS数据生成实测场强，建立“预测-实测”双场耦合预警机制，参考相关条例及历史案例设定动态阈值触发分级预警。以池州长江公路大桥为背景开展实验验证，结果显示：T2、T3、T4时刻预测场强分别为0.75、0.64、0.45，实际场强分别为0.65、0.59、0.40，最大相对误差13.3%出现于T2过桥墩时刻。实验证实该模型在内河桥区船桥碰撞风险预警中的实时性与准确性，双场耦合机制可在桥墩高风险区域实现误差可控预警，为船舶过桥决策提供动态风险量化依据。
2025, 43(4): 24-36.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.04.003
摘要:
有人与无人驾驶航空器融合运行为空域安全评估带来了全新挑战。现有风险评估研究主要聚焦于基于轨迹推演的战术级碰撞风险评估，缺乏面向空域规划设计的战略级系统层面风险评估。为全面评估空域安全水平，确保大型无人机规模化安全融入管制空域，研究了有人无人融合运行下空域宏观交通风险建模与评估方法。从航路与交叉点结构特征入手，构建了基于几何形态与冲突临界断面的空域静态风险指标；基于交通流运行特性，从水平和垂直这2个维度提出了空域动态风险指标；通过将静态复杂度与动态冲突风险进行耦合，建立了综合反映空域结构静态特征与航空器运行动态特征的融合空域交通风险评估模型。在此基础上，以上海4个区域扇区为例，进行有人机运行场景下风险评估分析，以此验证模型的可行性和有效性并获取空域目标安全水平；进而设计仿真实验，探究融合运行下异质交通流速度差、间隔、混合比3个参数对风险的影响机理；并以不超过空域目标安全水平为准则，进行等效风险下有人无人融合运行判定，评估各有人机航路允许引入的无人机架次。结果表明：①速度差和间隔是风险的核心驱动因素，混合比对空域交通风险的影响与间隔值设定有关，当有人无人间的最小安全间隔远大于有人机间的最小安全间隔、无人机间的最小安全间隔时，无人机占比为50%左右时风险最高；②速度差、间隔和混合比3个参数间存在复杂协同作用，无额外高阶耦合效应；③高初始风险时段不利于引入无人机融合运行。
有人与无人驾驶航空器融合运行为空域安全评估带来了全新挑战。现有风险评估研究主要聚焦于基于轨迹推演的战术级碰撞风险评估，缺乏面向空域规划设计的战略级系统层面风险评估。为全面评估空域安全水平，确保大型无人机规模化安全融入管制空域，研究了有人无人融合运行下空域宏观交通风险建模与评估方法。从航路与交叉点结构特征入手，构建了基于几何形态与冲突临界断面的空域静态风险指标；基于交通流运行特性，从水平和垂直这2个维度提出了空域动态风险指标；通过将静态复杂度与动态冲突风险进行耦合，建立了综合反映空域结构静态特征与航空器运行动态特征的融合空域交通风险评估模型。在此基础上，以上海4个区域扇区为例，进行有人机运行场景下风险评估分析，以此验证模型的可行性和有效性并获取空域目标安全水平；进而设计仿真实验，探究融合运行下异质交通流速度差、间隔、混合比3个参数对风险的影响机理；并以不超过空域目标安全水平为准则，进行等效风险下有人无人融合运行判定，评估各有人机航路允许引入的无人机架次。结果表明：①速度差和间隔是风险的核心驱动因素，混合比对空域交通风险的影响与间隔值设定有关，当有人无人间的最小安全间隔远大于有人机间的最小安全间隔、无人机间的最小安全间隔时，无人机占比为50%左右时风险最高；②速度差、间隔和混合比3个参数间存在复杂协同作用，无额外高阶耦合效应；③高初始风险时段不利于引入无人机融合运行。
2025, 43(4): 37-45.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.04.004
摘要:
针对小型固定翼飞行器在公路紧急迫降时，视野盲区影响飞行员安全距离判断，进而增加飞行器与地面车辆碰撞概率的问题，以SA60L小型固定翼飞行器为研究对象，构建了面向视野盲区的低空飞行器-地面车辆碰撞模型，量化研究了多因素对碰撞风险的影响。基于SA60L的降落特性，建立目视降落过程的三维视野盲区模型，以飞行员位置为基点构建三维坐标系，结合人眼20°下视角约束，确定视野盲区在地面的投影范围。结合地面车辆驾驶员反应时等参数，将碰撞场景划分为2类，建立碰撞概率模型：针对后方车辆碰撞场景，推导未制动、制动后速度未减至0，以及制动后速度减至0这3种状态下的碰撞概率公式；针对前方车辆碰撞场景，以飞行器着陆滑跑停止距离覆盖前方车辆为冲突条件，建立碰撞概率计算逻辑。同时，将三维视野盲区作为概率计算的前置约束，仅当地面车辆进入危险区域时启动计算采用蒙特卡洛方法进行10 000次仿真，分析地面车速、车流量、飞行近地速度及降落高度对碰撞风险的影响，并构建多元线性回归模型。结果表明：地面车流量（t =15.78）与地面车速（t =9.25）对碰撞概率影响最显著，车流量与近地速度均与碰撞概率近似线性正相关，地面车速升高使碰撞概率振幅增大，降落高度对碰撞概率呈“先增后减”非线性影响；当地面车速超过80 km/h且降落高度低于200 m时形成高风险区域，碰撞概率从安全阈值区（车速小于40 km/h且高度大于200 m）的0.12提升至0.27，增幅2.3倍。多元线性回归模型决定系数R2为0.965，模型拟合度与显著性良好。
针对小型固定翼飞行器在公路紧急迫降时，视野盲区影响飞行员安全距离判断，进而增加飞行器与地面车辆碰撞概率的问题，以SA60L小型固定翼飞行器为研究对象，构建了面向视野盲区的低空飞行器-地面车辆碰撞模型，量化研究了多因素对碰撞风险的影响。基于SA60L的降落特性，建立目视降落过程的三维视野盲区模型，以飞行员位置为基点构建三维坐标系，结合人眼20°下视角约束，确定视野盲区在地面的投影范围。结合地面车辆驾驶员反应时等参数，将碰撞场景划分为2类，建立碰撞概率模型：针对后方车辆碰撞场景，推导未制动、制动后速度未减至0，以及制动后速度减至0这3种状态下的碰撞概率公式；针对前方车辆碰撞场景，以飞行器着陆滑跑停止距离覆盖前方车辆为冲突条件，建立碰撞概率计算逻辑。同时，将三维视野盲区作为概率计算的前置约束，仅当地面车辆进入危险区域时启动计算采用蒙特卡洛方法进行10 000次仿真，分析地面车速、车流量、飞行近地速度及降落高度对碰撞风险的影响，并构建多元线性回归模型。结果表明：地面车流量（t =15.78）与地面车速（t =9.25）对碰撞概率影响最显著，车流量与近地速度均与碰撞概率近似线性正相关，地面车速升高使碰撞概率振幅增大，降落高度对碰撞概率呈“先增后减”非线性影响；当地面车速超过80 km/h且降落高度低于200 m时形成高风险区域，碰撞概率从安全阈值区（车速小于40 km/h且高度大于200 m）的0.12提升至0.27，增幅2.3倍。多元线性回归模型决定系数R2为0.965，模型拟合度与显著性良好。
2025, 43(4): 46-56.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.04.005
摘要:
针对自动驾驶汽车（autonomous vehicles，AVs）与人工驾驶车辆（human-drive vehicles，HDVs）组成的混合交通流在高速公路圆曲线路段因路侧设施遮挡等原因导致的停车视距不足问题，以及传统确定性方法计算模型的局限性，研究保障混合交通流视距安全的高速公路最小圆曲线半径。基于防抱死制动系统（anti-lock braking system，ABS）制动过程、横净距法，将汽车制动过程分为3个阶段，并考虑不同偏向、不同车道的有效视距，分别建立停车视距和有效视距计算模型，量化最不利情况的视距需求与供给。基于可靠度理论，考虑不同的AVs渗透率，以及驾驶人或自动驾驶系统在运行速度和制动反应时间上的随机性，使用不确定性的方法建立圆曲线半径对应的停车视距可靠性计算模型，计算《公路路线设计规范》中圆曲线一般最小半径（以下简称规范值）的停车视距可靠概率。使用95%作为目标可靠概率，提出满足视距安全的最小圆曲线半径推荐值和不同圆曲线半径下的安全车速推荐值，通过SUMO仿真验证推荐值的合理性。结果表明：AVs渗透率为0%、圆曲线半径取规范值时左偏最内侧车道的可靠概率均小于95%；随着AVs渗透率增大，可靠概率随之增大；AVs渗透率越高，满足停车视距可靠性要求的最小圆曲线半径越小、安全车速越高；与规范值相比，采用推荐值时仿真试验的交通冲突率平均降低了71.1%、交通流功率平均提高了27.3%，且进一步增大圆曲线半径无显著效益。
针对自动驾驶汽车（autonomous vehicles，AVs）与人工驾驶车辆（human-drive vehicles，HDVs）组成的混合交通流在高速公路圆曲线路段因路侧设施遮挡等原因导致的停车视距不足问题，以及传统确定性方法计算模型的局限性，研究保障混合交通流视距安全的高速公路最小圆曲线半径。基于防抱死制动系统（anti-lock braking system，ABS）制动过程、横净距法，将汽车制动过程分为3个阶段，并考虑不同偏向、不同车道的有效视距，分别建立停车视距和有效视距计算模型，量化最不利情况的视距需求与供给。基于可靠度理论，考虑不同的AVs渗透率，以及驾驶人或自动驾驶系统在运行速度和制动反应时间上的随机性，使用不确定性的方法建立圆曲线半径对应的停车视距可靠性计算模型，计算《公路路线设计规范》中圆曲线一般最小半径（以下简称规范值）的停车视距可靠概率。使用95%作为目标可靠概率，提出满足视距安全的最小圆曲线半径推荐值和不同圆曲线半径下的安全车速推荐值，通过SUMO仿真验证推荐值的合理性。结果表明：AVs渗透率为0%、圆曲线半径取规范值时左偏最内侧车道的可靠概率均小于95%；随着AVs渗透率增大，可靠概率随之增大；AVs渗透率越高，满足停车视距可靠性要求的最小圆曲线半径越小、安全车速越高；与规范值相比，采用推荐值时仿真试验的交通冲突率平均降低了71.1%、交通流功率平均提高了27.3%，且进一步增大圆曲线半径无显著效益。
2025, 43(4): 57-66.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.04.006
摘要:
为探究不同侧壁视觉信息组合对城市特长隧道中不同车道的驾驶人车辆控制能力的影响，通过模拟驾驶实验，结合数理统计和因子分析，分析了不同视觉信息类型和车道位置的影响。结果表明：侧壁视觉信息组合和车道位置对车辆控制均具有显著影响，但不存在交互作用。在相同车道条件下，设有腰带线的场景1行车速度最高，分别较其他3种组合型场景高出5.2~9.8 km/h。纵向加速度亦以场景1最大，较其他场景高出0.08~0.14 m/s2。横向偏移方面，场景1较场景3和场景4偏移量增加0.17 m和0.16 m，横向加速度也显著更大（最高差值达0.051 m/s2）。在相同诱导方案下，车道位置差异显著：左、右车道速度分别高出中间车道3.2 km/h和2.1 km/h，左车道横向加速度较中间车道和右车道分别高出0.454 m/s2和0.495 m/s2。在相同场景下，左侧车道的驾驶行为指标整体高于中间车道和右侧车道，表明左侧与右侧车道行车风险相对较高。进一步通过因子分析发现，闭合型组合诱导方案对左右车道的车辆控制提升效果最为显著，而波浪型韵律图案更适用于提升中间车道的控制能力。建议实际工程中优先采用闭合型组合诱导方案，波浪型韵律图案可用于疲劳唤醒区以提升驾驶安全性。
为探究不同侧壁视觉信息组合对城市特长隧道中不同车道的驾驶人车辆控制能力的影响，通过模拟驾驶实验，结合数理统计和因子分析，分析了不同视觉信息类型和车道位置的影响。结果表明：侧壁视觉信息组合和车道位置对车辆控制均具有显著影响，但不存在交互作用。在相同车道条件下，设有腰带线的场景1行车速度最高，分别较其他3种组合型场景高出5.2~9.8 km/h。纵向加速度亦以场景1最大，较其他场景高出0.08~0.14 m/s2。横向偏移方面，场景1较场景3和场景4偏移量增加0.17 m和0.16 m，横向加速度也显著更大（最高差值达0.051 m/s2）。在相同诱导方案下，车道位置差异显著：左、右车道速度分别高出中间车道3.2 km/h和2.1 km/h，左车道横向加速度较中间车道和右车道分别高出0.454 m/s2和0.495 m/s2。在相同场景下，左侧车道的驾驶行为指标整体高于中间车道和右侧车道，表明左侧与右侧车道行车风险相对较高。进一步通过因子分析发现，闭合型组合诱导方案对左右车道的车辆控制提升效果最为显著，而波浪型韵律图案更适用于提升中间车道的控制能力。建议实际工程中优先采用闭合型组合诱导方案，波浪型韵律图案可用于疲劳唤醒区以提升驾驶安全性。
2025, 43(4): 67-74.
doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2025.04.007
摘要:
针对高原山区双车道公路交通事故多类别预测精度不足及多因素交互机制不明确的问题，通过引入特征参数选择、极限梯度提升算法（extreme gradient boosting，XGBoost）、基于遗传算法（genetic algorithm，GA）超参数优化和部分依赖图（partial dependence plots，PDP），提出1种交通事故严重度三分类的可解释机器学习预测框架。以云南山区双车道公路2012—2017年的事故数据为基础，融合道路线形、交通环境、涉事车辆等14维特征，构建GA-XGBoost模型，与随机森林（random forest，RF）、支持向量机（support vector machine，SVM）及基准XGBoost对比，结合PDP探究不同风险致因对交通事故严重程度的影响机制。结果表明：①GA-XGBoost综合预测性能最优，准确率、精确率、召回率分别达81.57%、73.12%、82.68%，并且经过GA算法优化后对受伤事故和死亡事故的预测能力相比优化前分别提高14.58%和50.00%，正确分类死亡事故的数量分别是RF和SVM模型的3倍，有效提高了预测严重事故的能力；②车辆特性和交通环境特性更易对事故发生造成影响，其中肇事车型、涉事车型、事故形态和日交通量是影响最高的4个风险因素；③无论何种肇事方式，当涉事方为行人和摩托车时会显著提升事故严重程度，其中行人涉事对事故严重度的抬升作用是其余方式的1.25~5倍，同时，随着交通量的增加，侧面碰撞对事故伤害程度的提升效应会逐渐上升。
针对高原山区双车道公路交通事故多类别预测精度不足及多因素交互机制不明确的问题，通过引入特征参数选择、极限梯度提升算法（extreme gradient boosting，XGBoost）、基于遗传算法（genetic algorithm，GA）超参数优化和部分依赖图（partial dependence plots，PDP），提出1种交通事故严重度三分类的可解释机器学习预测框架。以云南山区双车道公路2012—2017年的事故数据为基础，融合道路线形、交通环境、涉事车辆等14维特征，构建GA-XGBoost模型，与随机森林（random forest，RF）、支持向量机（support vector machine，SVM）及基准XGBoost对比，结合PDP探究不同风险致因对交通事故严重程度的影响机制。结果表明：①GA-XGBoost综合预测性能最优，准确率、精确率、召回率分别达81.57%、73.12%、82.68%，并且经过GA算法优化后对受伤事故和死亡事故的预测能力相比优化前分别提高14.58%和50.00%，正确分类死亡事故的数量分别是RF和SVM模型的3倍，有效提高了预测严重事故的能力；②车辆特性和交通环境特性更易对事故发生造成影响，其中肇事车型、涉事车型、事故形态和日交通量是影响最高的4个风险因素；③无论何种肇事方式，当涉事方为行人和摩托车时会显著提升事故严重程度，其中行人涉事对事故严重度的抬升作用是其余方式的1.25~5倍，同时，随着交通量的增加，侧面碰撞对事故伤害程度的提升效应会逐渐上升。
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
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电话/传真：027-86580355
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官方网站：http://www.jtxa.net/
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