基于车路协同的行人过街主动安全预警系统

为了解决交叉口信号过渡期间行人与车辆常因路权不明确而产生冲突导致交通事故的问题,设计基于车路协同的行人过街主动安全预警系统;采用模块化设计方案,将该系统分为检测模块、控制模块、预警模块及无线通信模块;该系统检测行人和车辆的位置与速度,并对冲突情况进行判别,针对不同情况,执行相应的预警方案;该系统通过语音提示桩对行人进行预警,通过智能斑马线的不同颜色显示,对行人和车辆进行双向预警;在对停车视距模型和行人过街安全心理模型进行改进的基础上,提出考虑人车特性的车辆安全制动距离模型。结果表明：所提出的模型将多种因素协同耦合,考虑了车辆大小和类型对行人心理的影响,具有安全性和有效性;所设计的系统从理论和技术2个方面解决了行人过街安全问题。     

快速路交通流状态突变边界提取及其演化规律

为解决快速路日益严重的拥堵现象,探讨其交通运行状态及演化规律,确定交通状态判别标准。运用交通仿真平台Vissim软件进行模拟分析,应用谱聚类分析算法精确提取交通状态突变边界,结合尖点突变理论,研究分析不同时间、位置的交通流状态。结果表明：交通流在自由流与拥堵流两种状态之间相互转化时,存在明显的突变现象。     

融合多因素的“时间齿轮”交通流预测模型

为提高交通流预测的准确度,结合城市道路交通的特点,提出一种融合多因素的“时间齿轮”交通流预测模型（TGM）,将模型分为2个模块对交通流的影响因素进行特征挖掘。模块1通过深度分析天气因素的影响,挖掘提取天气因素的特征信息;模块2仿照转轴与齿轮的关系,将目标路段及其邻近交叉口各个方向路段的交通流量数据作为时间轴上的轮齿。模型框架采用正反2个方向都加入注意力机制(attention mechanism)的双向门控循环网络（bidirectional gated recurrent unit,Bi-GRU）。结果表明,TGM模型明显优于多种现有模型;与Bi-GRU模型相比,TGM模型对5,15,25 min的预测精度分别提高了4.75%,6.37%和6.73%。因此,TGM模型能够有效提高交通流预测的准确度,具有更优的中长时预测能力,可为交通组织的优化和交通流理论的研究提供帮助。     

网联环境下混合车流的速度协调优化方法研究

为了消除高速公路混合交通流波动所带来的不良影响,提出一种基于前车轨迹的速度协调优化方法。首先利用Newell跟驰理论对前车的运行轨迹进行偏移,再利用三角形基本图(KWT模型)对偏移的轨迹进行修正以提高对下游车队尾端HV轨迹的预测精度,然后通过预测的轨迹协调控制上游车队CAV首车在各个时刻的车速,引导上游CAV平稳顺利汇入下游车流来抑制速度震荡造成的交通流波动,最后通过数值仿真分别讨论了20%、40%、60%的CAV渗透率对速度震荡传播的抑制效果。结果表明：CAV的渗透率越大,对抑制速度震荡传播的作用越大,验证了该方法能有效提高交通流稳定性并提升道路通行能力与安全。     

月球软着陆制导律设计及其误差分析

随着任务需求的复杂化,实现高精度定点软着陆是未来月球探测的必然要求.首先,基于简化的软着陆动力学模型,通过求解特殊两点边值问题,给出了一种实时显式制导方法.其次,建立了月球软着陆主制动段的误差模型,并运用误差敏感系数矩阵对所提出制导律的制导误差进行分析.结果表明,与初始位置偏差相比,初始速度偏差对终端各状态的影响要大;位置、速度测量误差分别只对本轴终端位置、速度影响较大;制导律对刻度因素误差最敏感.