面向历史轨迹的多因素驾驶偏好挖掘算法

提出一种新型基于窗口的数据挖掘算法,以用来挖掘所定义的多因素驾驶偏好.具体地,定义了多因素之间的两两权衡来刻画驾驶偏好;提出了一种用于估算偏好分布的挖掘算法,并根据假设引入了椭圆对挖掘算法进行了优化.结果证明,该方法能够发现本文所定义的多因素驾驶偏好,并且算法有效、快速,具有较好的扩展性.     

松江区交叉路口交通流及尾气污染调查分析研究

机动车排放的尾气是城市市区重要的污染源之一,并与交通流有着密切关系。本文通过对上海松江大学城典型交叉路口的车流量和污染物排放浓度的调查,对其交通流特征及污染状况进行了分析研究,提出了改善污染状况的方法。     

福州市快速路交通颗粒物变化特征

基于2017年连续数天对福州市三环快速路测试路段交通的颗粒物浓度进行监测,同步记录的气象、交通特征数据,对颗粒物污染特征进行探究并分析得到,风速、温度、湿度与PM_(2.5)、PM_(10)浓度均呈显著的负相关性。研究结果显示:该路段"周末效应"并不明显,总的交通量与PM_(2.5)、PM_(10)浓度均有明显正相关性;在调查的6种车型中,小型客车、大型货车对颗粒物浓度影响最为明显,其中,小型客车对PM_(2.5)、PM_(10)有较明显正相关影响,而大型货车和PM_(2.5)呈明显的正相关性的同时与PM_(10)相关性较弱。     

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考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

面向智慧驾驶的道路基础设施功能设计

随着单车智能成本提高以及道路环境复杂性加大，智慧驾驶车辆的发展越来越依靠智慧道路基础设施的进步。目前国内外不同的道路工程建设项目对道路基础设施的智慧化均提出了各具特色的设计思路和功能模块，但是相关研究主要集中在单一的道路功能或特定技术上，尚未系统性地给出智慧道路基础设施的设计理论和应用体系。同时，智慧道路基础设施建设要求路旁设备、路面材料和外部感知设备等全方位朝着信息化、数字化和智能化方向发展。本研究在系统综述国内外智慧公路项目典型案例的基础上，提出了未来智慧道路设施的四大关键技术。     

节能减排汽车驾驶技术探讨

实践证明在汽车行驶过程中,耗油增加很大程度是因为驾驶员不科学的驾驶习惯造成的。广大驾驶员在进行驾驶时,动作不规范,动作不科学,这样都导致节能减排驾驶目的难以实现。文章分析了节能减排汽车驾驶技术。     

汽车驾驶教学中学员常见心理问题及其指导

随着我国经济的增长以及社会的进步,我国人民的生活水平显著提高,而中国私家车的数量也明显增多,随之带来的是,当前我国学车队伍的不断壮大。在现今庞大的学车队伍中,学车人员组成复杂,他们不仅有着极大的年龄差异,在驾驶心理方面也存在着极大的差别。因此,要想切实提高自身的教学质量,驾驶教练必须根据不同学员的不同心理特征来开展教学。     

我国新能源汽车的发展综述

<正>有关资料统计,到2010年和2020年,我国机动车的燃油需求量将分别达到1.38亿t和2.56亿t,而全球的石油储量仅够再用40年,能源短缺已成为全球共同面临的问题。同时,汽车的大量使用,加剧了环境污染。因此,研发新能源汽车,寻找石油替代品,成为汽车发展的必然选择。     

机动车尾气污染控制管理的现状及其发展趋势

随着社会经济的发展,我国的机动车行业也得到迅速发展,随着机动车持有量的持续增高、机动车污染物排放总量的持续攀升是致使城市机动车污染不断加重的重要原因。因此,研究机动车排气污染控制管理现状及其发展趋势,有效地为中国机动车排气污染控制管理和决策服务极具现实意义。