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2022年  第40卷  第4期

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综述
基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述
张驰, 魏东东, 兰富安, 白皓, 黄军
2022, 40(4): 1-12. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.001
摘要(1857) HTML (725) PDF(826)
摘要:
对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上，对驾驶模拟器进行了分类，并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程，分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线，从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面，系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面，重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别；在车辆主动安全技术研究方面，综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究；在道路与交通设计方面，综述了道路几何和标志标线等的设计评价；在车辆驾驶环境方面，综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响；在道路行车事故研究方面，总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外，对驾驶模拟技术进行了应用展望，主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨，以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。
智能网联车辆生态驾驶研究现状及展望
陈志军, 张晶明, 熊盛光, 苏紫鹏, 胡军楠, 吴超仲
2022, 40(4): 13-25. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.002
摘要(1785) HTML (775) PDF(825)
摘要:
作为近年来智能网联汽车领域的研究焦点，生态驾驶旨在提高驾驶安全的基础上，通过改善驾驶行为，有效缓解能源消耗和污染排放等问题，引起了各国政府、企业、高校和研究机构等的高度重视。同时，随着智能网联车辆技术的迅速发展，网联环境为生态驾驶提供了新的发展契机。为了分析智能网联车辆生态驾驶的研究进展，通过与传统生态驾驶进行对比，从车辆自身特性、驾驶人个性、道路交通状况与社会条件4个方面分析了智能网联环境下的生态驾驶的影响因素；从生态驾驶控制策略和生态驾驶应用现状2个方面对现有智能网联生态驾驶研究进行了归纳与分析；并从影响因素、控制策略和决策优化3个方面讨论了生态驾驶的意义、应用与目前所存在的问题，致力于为未来的相关研究提供有益的指导与借鉴。分析结果表明：智能网联环境下的生态驾驶和传统生态驾驶的影响因素较为相似，不过网联传感器和通信条件对智能网联环境生态驾驶有着较为显著的影响；相较于传统生态驾驶，智能网联环境下生态驾驶的控制策略与决策优化多考虑复杂驾驶工况、多车级别的全局生态驾驶；且由于各种新型技术的快速发展，结合先进的技术、适应行业发展需要也将成为未来智能网联生态驾驶发展的必然趋势。
恶劣环境下铁路行车安全研究综述
李德仓, 陈晓强, 孟建军, 胥如迅, 祁文哲, 张子建
2022, 40(4): 26-37. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.003
摘要(1522) HTML (665) PDF(726)
摘要:
强风沙、地震、泥石流等恶劣环境严重威胁列车的安全运行，研究和防治铁路自然灾害、确保列车安全运行、保障运输安全畅通已成为铁路科研的重大任务。为了避免恶劣环境导致列车脱轨和倾覆事故发生，针对恶劣环境下铁路行车安全性问题，综述了不同环境下列车脱轨机理和动力学特性、环境测量系统、调度系统、预警系统、控制系统、试验验证、防灾措施等关键环节的研究进展。总结了铁路恶劣环境的分类及特点，分析了不同恶劣环境对列车安全运行关键环节的影响，归纳了不同恶劣环境、路况和车型条件下车辆动力学特性及安全性能指标。梳理了复杂恶劣环境下的铁路行车安全控制方法和措施（如实施限速或紧急停车、道岔及受电弓除冰雪装置、挡风墙或风屏障、铁路监测预警与行车指挥系统等），及在实施相应控制方法和措施的过程中所采取的研究方法（如理论分析、数值计算、风洞试验、在线实车试验等）。展望了恶劣环境下铁路列车安全运行研究的重点和发展趋势。
交通安全
考虑有限理性和公平性的危险品运输网络优化
张宏刚, 王伟, 潘敏荣, 刘志远
2022, 40(4): 38-45. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.004
摘要(1335) HTML (571) PDF(665)
摘要:
针对含有风险控制的危险品运输网络优化问题，讨论了运输商的有限理性路径选择行为对运输风险的影响。基于鲁棒优化的方法构建了双层规划模型，通过增加各路段最大风险值的上界约束来实现不同路段之间运输风险分布的公平性，上层规划表示政府部门通过关闭部分路段来最小化最大运输网络总风险、路段最大风险的上界值以及路段关闭总数；下层规划表示有限理性的运输商在考虑感知偏差的情形下选择总成本最小的运输路径。考虑到传统启发式算法容易陷入局部最优解，通过重新定义上下层问题，设计了割平面算法求解该模型，并给出了算例分析。结果表明：虽然有限理性运输商的总成本增加了3.5%，但危险品运输网络的最大总风险下降了约8.4%；通过改变政府部门对各目标的关注度，可以影响有限理性运输商的路径选择行为，使得方差系数和基尼系数分别下降了约36.1%和26.2%，实现了不同路段之间风险分布的公平性目标；在实施车辆限行策略的情形下，针对有限理性运输商的感知偏差进行灵敏度分析，发现运输网络最大总风险的最小值不会改变，但会对路段关闭总数产生影响。在考虑运输商为有限理性决策者的情形下，可为政府部门设计更加符合实际情况的危险品运输网络，从而有效降低运输风险。
2车碰撞事故下5座乘用车乘员死亡风险分析
占隽均, 云美萍, 张韡, 董怡佳
2022, 40(4): 46-53. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.005
摘要(1113) HTML (598) PDF(667)
摘要:
为探究5座乘用车乘员在2车碰撞事故下的死亡风险，研究了6种单一特征变量对乘员致死率的影响，进而基于二项Logistic回归模型分别对单一特征变量和组合特征变量进行显著性分析。通过9种常用的分类算法，结合网格搜索的调参方法，以F1为衡量指标选出相对较优的3种分类算法，即投票分类器、梯度提升及决策树，来构建多特征组合下的死亡风险预测模型。研究结果表明：①单一特征变量中行驶方向、路段类型、碰撞对象、乘坐位置对乘员死亡有显著影响。其中，异向行驶的车辆碰撞与同向行驶相比，乘员的死亡风险增加72%；非高速交叉路段与高速路段相比，乘员的死亡风险降低69%；碰撞对象为商用货车、商用客车的乘员死亡风险分别是乘用车的5倍和3倍，若在非高速非交叉路段发生碰撞则乘员死亡风险升至8倍左右，若在高速路段则高达15倍左右；相对于驾驶位乘员，副驾驶位乘员的死亡风险增加70%，且该位置乘员的死亡风险在高速路段会升高到驾驶位乘员的近4倍；②碰撞对象和路段类型是影响乘员死亡情况的主要特征变量；③由模型的预测结果可知：5座乘用车的正面或后面与商用货车在高速路段或非高速非交叉路段发生碰撞，乘员的死亡风险高于生存几率。
基于安全车速的北京冬奥会山地道路冰雪路面通行能力研究
郭娅眀, 李萌, 李昀轩, 闫慧敏, 王笑颜
2022, 40(4): 54-63. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.006
摘要(1158) HTML (491) PDF(654)
摘要:
复杂山地线形和道路冰雪路面结合条件下的安全车速设置及通行能力保障是交通管理面临的新挑战。针对北京冬奥会延庆赛区复杂山地道路冰雪路面场景，建立了安全车速与道路线形设计及路面附着系数之间的关系，以安全车速为依据得到了不同路面条件下山地道路的通行能力。依据道路平曲线、竖曲线和横断面数据建立了山地道路三维空间模型；分析了车辆在山地道路平纵组合路段的受力情况，构建了车辆安全行驶速度与圆曲线半径、道路超高、纵坡坡度和路面附着系数的关系模型，并分析了基于安全车速模型的道路通行能力。为了验证模型，选取2种常见的冰雪路面状况和2种常用的车辆类型，获得不同条件下山地道路冰雪路面的安全车速。采用VISSIM软件设计了20种仿真场景，结合道路实测数据验证了安全车速模型的对山地道路冰雪路面车辆安全行驶的提升作用。实测与结果表明：相比全程单一限速模型，所建立的安全车速模型在冰膜路面的行程时间缩短了约38%（小汽车）和32%（大客车），雪板路面的行程时间缩短了约26%（小汽车）和24%（大客车）。山地道路交通流量存在1个自由流到饱和流的相变过程，冰膜路面小汽车下行最大交通量为241辆/h（单向行驶）和231辆/h（双向行驶），大客车下行最大交通量为227辆/h（单向行驶）和222辆/h（双向行驶）；雪板路面小汽车下行最大交通量为319辆/h（单向行驶）和249辆/h（双向行驶），大客车下行最大交通量为301辆/h（单向行驶）和236辆/h（双向行驶）。
基于速度随机分布的低空空域小型无人机碰撞风险评估模型
王莉莉, 阳杰
2022, 40(4): 64-70. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.007
摘要(1128) HTML (457) PDF(684)
摘要:
碰撞风险是评价航空器运行安全性、确定航空器运行条件的关键指标。针对低空空域小型无人机数量增多导致空域安全隐患增加的问题，提出了1种基于速度随机分布的碰撞风险评估模型，确定了无人机在空域中的安全运行的条件。根据低空空域小型无人机操纵性灵活的特点，提出了针对低空空域小型无人机不同飞行动作的碰撞模板：为自由飞行的无人机设置符合实际运行的含碰撞层和避险层的双层球体碰撞模板；为沿固定路径飞行的无人机设置以机身尺寸为参考的长方体碰撞模板。考虑无人机飞行方向和速度变化快的特点，将传统无人机速度的线性分布模型改进为随机分布模型，计算无人机的相对运动关系，再利用速度矢量法计算碰撞模板扫过的空间体积。引入无人机动态定位误差、速度误差，在传统人机可靠性的基础上，建立基于速度随机分布的低空空域小型无人机碰撞风险评估模型。选取大疆M300和M600这2种型号的无人机作为验证机型，运用Matlab软件模拟特定空域场景，并分析碰撞风险与小型无人机密度的关系。通过仿真可以发现：空域内碰撞风险与无人机密度呈正相关关系；根据国际民用航空组织空域安全标准，2种验证机型安全运行的最大密度分别为4.2架/km3和5.0架/km3；在满足安全运行条件的前提下，采用新的碰撞风险评估模型，空域容纳2种无人机的数量的密度上限可分别提高106.9%和88.7%。实验结果表明，新的碰撞风险模型更加符合小型无人机运行特征，未来可以用于提升空域内无人机容量、提升空域利用率和无人机运行效率。
基于交通流稳定性系数的高速公路交通事故实时风险预测
刘星良, 单珏, 刘唐志, 饶畅, 刘通
2022, 40(4): 71-81. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.008
摘要(1413) HTML (524) PDF(700)
摘要:
预测交通事故实时风险时，存在大量指标变量，导致数据难以采集，不仅不利于构建预测模型，且带来的过拟合问题会降低模型预测可靠性。为了减少预测指标数量，提升预测模型可用性，降低预测模型过拟合影响，构建具有可解释性的2种交通流稳定性系数以简化指标集，分别为纵向交通流稳定系数和横向交通流稳定系数。采集西安市G3001高速公路交通事故与交通流历史数据，选用支持向量机、随机森林、Logistic回归模型，分别构建高速公路交通事故实时风险预测模型。通过改进的GI指数评估交通流稳定性系数的显著性，以检验其有效性；通过指标集在训练与测试数据中的预测精度、AUC值差异评估交通流稳定性系数对降低预测模型过拟合的作用，并通过训练耗时评估模型的计算效率，以检验新方法的可靠性。研究结果表明：2种交通流稳定性系数对应的改进GI指数分别为0.952和0.922，显著大于其他受试指标，与交通事故实时风险显著相关。在3种预测模型中，包含2种交通流稳定性系数的简化指标集在训练和测试数据中的预测精度分别为91.1%和90.5%，与完整指标集相近。2种指标集在训练与测试数据中的平均预测精度差异分别为0.69%和4.87%；平均AUC值差异分别为1.61%和5.87%；平均训练时间下降了15.2%。交通流稳定性系数大幅提高了预测模型的可靠性，同时显著提升了模型的计算效率。
道路监控补光灯对青年驾驶员夜间行车安全影响研究
黄琼, 焦朋朋, 赵鹏飞, 王健宇
2022, 40(4): 82-91. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.009
摘要(1046) HTML (552) PDF(31)
摘要:
为了研究夜间环境道路监控补光灯对青年驾驶员驾驶行为的影响，考虑不同光照强度和是否存在行人横穿道路行为2个变量，通过UC-win/Road软件设计城市道路仿真场景，采用驾驶模拟器开展试验，并结合眼动仪、生理记录仪采集青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作3种特性指标。再利用重复测量方差分析方法，分析变量对青年驾驶员的3种特性的影响及其显著性水平。结果表明：①无论是否存在行人横穿道路行为，随着光照强度的增加，青年驾驶员的注视时间、瞳孔面积变化率及脑电(α+θ)/β均减小，心率增长率、制动踏板深度比例及制动反应距离均增加，表明光照强度越大对青年驾驶员的视觉、生理、驾驶操作特性越不利；②在存在行人横穿道路行为时，光照强度对青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作特性的影响更加明显；③当光照强度小于50 lx时，脑电(α+θ)/β和驾驶操作指标变化较缓，而光照强度大于50 lx时，脑电(α+θ)/β指标下降显著，变化率大于10%，其数值低于3.70，表明青年驾驶员产生情绪波动，警觉性显著增大，制动踏板深度比例显著增大，其数值大于0.55，制动反应距离超过13.40 m，制动操作力度较大，操作稳定性降低，且避让行人的成功率显著降低，不利于夜间行车。因此，建议道路监控补光灯的光照强度宜小于50 lx。
交通信息工程与控制
车路协同下避让紧急车辆协同换道策略
郝威, 梁聪, 张兆磊, 吕能超, 易可夫
2022, 40(4): 92-100. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.010
摘要(1174) HTML (446) PDF(52)
摘要:
为加快紧急车辆抵达事故现场的速度，同时减少紧急车辆优先权对其他车辆的影响，运用车路协同系统，提出避让紧急车辆协同换道策略，通过调整紧急车辆下游车辆位置，实现紧急车辆高效通过路段。以紧急车辆前车（DV）及其相邻目标车道车辆为控制对象，根据相邻车道车辆间距与车车通信范围，搜索DV可换道空间间隙集。以交通流整体恢复稳定时间最小为目标，确定DV换道轨迹和相邻车道协作车辆的速度变化，引导车辆完成协同合流，既能保障车辆安全换道，还能降低换道造成的速度振荡传递。同时，为快速恢复DV换道造成的目标车道车辆速度波动，对上游车辆（UV）采取先进先出规则的换道控制策略。所提协同避让紧急车辆的策略考虑了车辆协同换道对交通流的整体影响，并在原有换道策略的基础上提出了减少速度波动传递的控制方法。案例分析结果表明：采用上下游协同换道策略最短换道时间为6s，此时紧急车辆距前车78.66 m时发送避让信号。同时研究发现，恢复交通流速度稳定所需的时间为29 s，比未采用上下游协同换道策略降低了34%。
交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别
王知昊, 元海文, 李维娜, 肖长诗
2022, 40(4): 101-109. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.011
摘要(1214) HTML (549) PDF(92)
摘要:
针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明：所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。
基于高空视频图像的山地城市信号交叉口到达车辆运行特征分析
张高峰, 刘小明, 尚彦宇, 徐进
2022, 40(4): 110-118. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.012
摘要(813) HTML (415) PDF(26)
摘要:
为明确山地城市信号交叉口到达车辆的运行特征及其影响因素，通过无人机采集4个位于山地城市的道路信号交叉口的高空视频图像数据，利用基于DataFromSky云平台的AI视频分析技术，获得车辆运行参数。基于车辆运行时空图，得到了交叉口直行道停止线前车辆停滞延误特征、停止线位置车头时距和车头间距统计特征，分析车头间距、停止线截面处速度及道路平均坡度之间的相关性。结果表明：不同路段同一排队位次和同一路段不同排队位次的车辆运行特征均有所不同，排队位次越靠前的车辆，停车点分布区间越集中，下坡路段整体停车位置分布范围比上坡路段大；无论是上坡、下坡，还是缓坡，排队位次越靠前的车辆停滞延误分布范围越大，而靠后的车辆停滞延误分布范围小，最大值出现在下坡路段；不同路段类型车头时距分布均集中于1.5 s，上坡路段的车头时距离散程度最大，但峰值比下坡路段和缓坡路段小；不同路段类型的车头间距分布均集中于10 m，上坡路段和下坡路段车头间距分布出现左偏现象，而缓坡路段车头间距分布更为集中；车头间距在上坡、下坡和缓坡路段均和车辆经过停止线位置处时的速度存在较强的正相关性；道路平均坡度与相邻2车车头间距存在正相关性。
基于曲率相似性的路面连续纵长裂缝匹配方法
陈实, 黄玉春
2022, 40(4): 119-127. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.013
摘要(912) HTML (350) PDF(21)
摘要:
车载相机拍摄得到的路面裂缝形状分布随机，且由于视场角有限每次只能拍摄到道路上纵向长裂缝的一部分，导致纵长裂缝检测不完整。利用逆透视变换方法将车载相机采集的道路前方倾斜图像转化成正射图像，以去除纵长裂缝图像的透视变形；采用深度学习中的语义分割网络Deeplab V3+实现裂缝像素的提取；在此基础上，提出基于曲率相似性的由粗到精的两阶段路面连续纵长裂缝匹配方法。将待匹配的裂缝曲线分割为一连串相互重叠的子曲线序列，相互匹配的子曲线即为裂缝曲线相匹配的部分；利用曲率将子曲线局部形状与走势的特征表达为描述符，使用Kd-tree最邻近匹配算法对曲线描述符进行快速粗匹配。根据连续2张道路图像中纵长裂缝在空间位置分布上延续的特征，在裂缝曲线分割成子曲线时添加约束条件，前1张图像中裂缝曲线的起点和后1张图像中裂缝曲线的终点分别作为各自子曲线的1个端点；在粗匹配结果的基础上，逐步缩小分割曲线的间隔，迭代提高子曲线描述符间的归一化互相关系数，直至其大于等于阈值或者迭代次数超出最大迭代次数，实现对粗匹配结果的精调整。为验证算法精度，以武汉大学校园内路面不同类型的连续纵长裂缝为对象开展实验，匹配结果误差最小为0.688像素，精调整的误差比粗匹配平均减小24.19%。为进一步验证噪声下干扰的稳定性，仿真环境下增加了裂纹像素噪声；当高斯噪声的标准差从0增大到2像素时，匹配结果误差仅增大了1.083像素。将所提方法与SIFT算法进行对比，10组实验中，所提方法都能匹配成功；而SIFT算法在其中2组实验中匹配结果完全错误，表明所提算法有较好稳定性。
高速公路上坡路段6轴铰接列车运行速度预测模型
张驰, 胡瑞来, 向德龙, 张宏, 张敏
2022, 40(4): 128-137. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.014
摘要(1038) HTML (423) PDF(27)
摘要:
为确保车辆在上坡路段的行驶安全，针对高速公路6轴铰接列车在上坡路段运行速度预测误差大、安全运营管理难的问题，提出了面向上坡路段6轴铰接列车的运行速度预测模型。采用雷达测速仪和AxleLight路侧激光仪采集西南某山区高速公路5处连续上坡路段的6轴铰接列车的交通流数据，并对实际运行速度与现有规范预测模型进行对比分析。以纵坡坡度、纵坡长度、车辆比功率、初始运行速度4个参数为变量，构建上坡路段运行速度预测模型。提出了预测模型误差修正方法，并分析了模型的有效性。结果表明：现有规范运行速度模型对6轴铰接列车运行速度的预测平均误差率达到了25.37%，模型误差较为显著；上坡路段6轴铰接列车的运行速度与坡度、坡长呈负相关，与车辆比功率呈正相关；构建的多元线性回归模型拟合优度R2为0.978，且满足相关检验指标；模型预测速度与实际速度差在2~4 km/h之间、相对误差平均值为8.86%，其结果较规范模型降低了16.51%；考虑交通密度因素修正后，模型预测速度与实际速度差在1 km/h以内、相对误差平均值为1.08%，其结果较未经修正的预测模型降低了7.78%，较规范模型降低了24.29%。由此可见，该速度预测模型对长上坡路段6轴铰接列车运行速度预测的准确性提升明显。
交通规划与管理
面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析
陈思妤, 李洁, 胡演诚, 姜宇
2022, 40(4): 138-147. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.015
摘要(1189) HTML (450) PDF(56)
摘要:
为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状，使路网具备抵抗短时激增车流的能力，将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性，提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标，反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性，并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重，提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法，结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例，设计韧性改善方案，针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化；通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示：方案8，10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应，所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势，但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性，并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异，流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近，损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性，能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。
基于细节层次模型的公共自行车调度方法
胡正华, 周继彪, 周涵林, 张敏捷
2022, 40(4): 148-156. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.016
摘要(1057) HTML (460) PDF(22)
摘要:
公共自行车系统作为城市公共交通的重要组成部分，对于缓解城市交通拥堵和建设低碳、环保的出行体系起到了积极的作用。然而，由于公共自行车系统的借还车需求在时间和空间分布上存在不均衡性，在使用公共自行车时，经常遇到“借车难”或者“还车难”的问题，使得出行者不得不放弃使用公共自行车出行。为了有效地提升出行者借还公共自行车的成功率，研究了1种基于细节层次模型的自行车调度方法。基于公共自行车站点之间的相似度，采用谱聚类算法对站点进行层次划分，形成基于空间范围（即公共自行车站点所占据的地理空间区域）的站点簇；在每个划分层级上统计不同簇之间的自行车借/还需求，结合遗传算法对调度车辆的运输路径进行求解；将不同层级上的调度方案叠加，形成1种调度粒度由粗到细的自行车调度方案。通过对比实验证明：基于细节层次模型的公共自行车调度方法较传统方法减少了42.70%的调度路径，进而减少了相应的调度时间。
城市干路交叉口右转车辆轨迹流线与曲率特性分析
戴振华, 廖祺硕, 潘存书, 尚彦宇, 徐进
2022, 40(4): 157-166. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.017
摘要(956) HTML (365) PDF(17)
摘要:
为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式，使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据，包括时间、行驶速度和轨迹坐标等，通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系，明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态，确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为，并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明：①交叉口几何布局（包括路缘半径、车道宽度和出口车道数）对右转轨迹通过位置分布存在影响；②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围，减少右转交通的冲突和延误；③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大，轨迹分布的离散程度更低；④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致；⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系，相关系数为-0.843 5；⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系，车辆行驶速度越快，圆曲线内轨迹的等效半径越大。
考虑社交距离的综合客运枢纽换乘衔接效果评价
孔奥, 胥耀方, 段力伟, 马庆禄
2022, 40(4): 167-176. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.018
摘要(1150) HTML (462) PDF(19)
摘要:
为降低新型冠状病毒肺炎疫情在综合客运枢纽内传播扩散的风险，枢纽内均要求行人保持一定的社交距离。针对现有研究缺乏评价社交距离对枢纽换乘衔接效果影响的问题，通过引入疫情传播扩散风险指标（该指标值越高，代表疫情传播风险越低）构建更新的评价体系。采用CRITIC-熵权法计算各评价指标的权重，并通过优劣解距离法（TOPSIS）评价模型对不同社交距离下的换乘衔接效果进行评价分析。以重庆西站为例，通过Anylogic软件模拟换乘衔接情况，输出各项评价指标值。结果显示：平均客流密度过高点位数、进站口排队时间、进站时间和进站率对综合客运枢纽换乘衔接效果评价的影响较为显著；使综合客运枢纽换乘衔接效果最优的社交距离为1 m，且相对于社交距离为2，1.5，0 m，换乘衔接效果综合评价水平分别提高60.53%，34.50%和25.71%，其中进出站时间指标和进出站效率指标评价值平均提高20.86%和47.79%，疫情传播扩散风险指标评价值平均提高53.74%；当不进行社交距离限制时，换乘衔接效果综合评价水平平均降低7.77%，进出站时间指标和进出站效率指标评价值分别平均提高47.08%和60.00%，而疫情传播扩散风险指标评价值平均低70.09%。
基于小波优化GRU-ARMA模型的空中交通流量短时预测方法
闫少华, 谢晓璇, 张兆宁
2022, 40(4): 177-184. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.04.019
摘要(1043) HTML (453) PDF(48)
摘要:
空中交通流量短时预测是空中交通管理的基础，是有效缓解交通拥堵问题的前提。为提高空中交通流量短时预测的精度，减小空中交通管制员的工作压力，提出了基于小波优化GRU-ARMA的空中交通流量短时预测方法。在传统预测方法的基础上，通过小波变换对原始流量数据进行多尺度分解，提取不同频率交通流量的细节特征，对原始流量数据进行预处理。同时，根据小波变换，在低频处将频率细分作为趋势项，高频处将时间细分作为噪声项。其中，趋势项反映了空中交通流量随时间演化的整体趋势性，噪声项反映了随机因素对空中交通流量的综合影响。使用门控循环单元（GRU）神经网络模型预测趋势项，自回归滑动平均模型（ARMA）模型预测噪声项；将趋势项和噪声项的预测值叠加，得到最终的短时流量预测值。误差分析表明，该方法在每个预测点上的误差保持在2%左右，预测效果稳定；而直接采用原始流量数据进行预测的GRU、BiLSTM、CNN-LSTM神经网络模型及单一的ARMA模型，每个点的预测误差在5%~37.14%之间。与GRU、BiLSTM、CNN-LSTM神经网络模型相比，该模型的预测精度分别提高了3.02%，5.39%，5.05%。

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