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期刊信息/Journal information
中国公路学报
中国公路学报

马建

双月刊

1001-7372

glxb@chd.edu.cn

029-82334387

710064

西安市南二环路中段长安大学内

中国公路学报/Journal China Journal of Highway and TransportCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国公路学会主办的公路交通行业最权威的学术性刊物，主要刊载道路工程、桥隧工程、筑路机械工程、汽车与汽车运输经济与工程经济等专业的应用技术及理论性文章，并适当报道有关公路交通的新技术、新材料、新工艺以及国内外重大学术活动、工程建设及科技动态信息等。
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收录年代

    城市道路交通体检关键问题及研究进展

    杨晓光刘麟玮
    314-342页
    查看更多>>摘要：拥堵、事故、排放与能耗等"交通病"日趋凸显,提升城市交通治理能力及现代化水平是防治交通病的重要策略.城市道路交通体检(Urban Road Traffic Examination,URTE)旨在城市体检的基础上聚焦城市道路交通,定期监测城市道路交通健康状态,以及时、精准地发现交通病并诊断致因,是交通治理的关键基础和有效环节.数字化、信息化与智能化的快速发展推动着交通体检数据获取和分析技术的变革,城市道路交通体检已成研究热点,但尚处起步阶段.通过梳理和分析城市交通体检的内涵、外延及理论基础,提出城市道路交通体检概念及体系架构,包括研究体系和应用体系.针对研究体系,特别综述了城市道路交通体检相关的基础理论和关键技术.首先总结了相关数据的基本特征及应用价值,归纳了基于模型和数据驱动的交通状态参数计算方法;随后,进一步梳理了全息城市道路交通特征、交通病识别和特征分析及体检指标构建方法;最后,从交通规划、设计、管理和控制层面,依次分析城市道路交通病(问题)致因.综述研究表明:虽然城市道路交通体检研究已初具基础,但关于交通体检指标体系及方法体系构建、交通健康状况诊断和交通病致因解析等关键问题仍是亟待解决的难题;因此,展望并针对性地提出了未来的研究方向,为城市道路交通体检研究提供参考.

    交通工程交通体检综述城市道路交通健康诊断致因分析

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    表情变换时序特征下的驾驶人情绪识别研究

    董红召林少轩佘翊妮
    343-355页
    查看更多>>摘要：针对现有驾驶人情绪识别方法存在的识别实时性不足、识别精度较低等问题,提出一种表情识别及其时序情绪表达的驾驶人情绪识别方法.首先,建立VGG Lite驾驶人表情识别模型,在传统VGG Net模型结构上,通过改变卷积层堆叠结构以大幅减少模型的参数量,修改激活函数以增强模型对人脸表情中细节特征的表达能力,并在模型中增加性能优化层来提升模型的收敛性和泛化性.其次,分析表情时序变化与情绪状态之间的关系,研究时间序列演变的情绪表达方式,设计了包含表情时序转化、表情-情绪量化映射和时序情绪表达的驾驶人时序情绪识别方法.然后,采用Fer2013数据集,将所提出的VGG Lite驾驶人表情识别模型与其他模型进行比较验证,证明了该模型不仅可以保持高识别准确率,还有效降低了模型参数量,从而提高了识别速度,此外,采用自制数据集识别表情获得了98.8％的高准确率,证明了该模型能有效识别不同驾驶情境中的驾驶人表情.最后,以公交车驾驶人情绪识别为例对提出的时序情绪识别方法进行试验验证,结果表明,该方法能够准确识别驾驶人各种表情转换下的复杂情绪状态,平均识别率高于95％,比单帧情绪识别方法提升5％以上,每帧图像的情绪识别耗时平均低于0.03 s,每秒平均识别超过10帧,满足交通驾驶情绪识别的实时性要求.所提方法能够及时、准确地评估驾驶人的情绪状态,为提高交通系统整体安全性和效率提供了更有效的手段.

    交通工程驾驶情绪时序情绪识别驾驶人情绪状态驾驶安全

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    自动驾驶车辆乘员晕动关联舒适性研究综述

    黄晶刘祥臻胡林
    356-370页
    查看更多>>摘要：自动驾驶车辆的发展与普及极大地提高了交通安全性和通行效率,然而由于当前大多数自动驾驶车辆的决策规划算法和控制策略侧重于考虑安全准则而忽视了驾乘人员的驾驶习惯差异及人机协调准则,在自动驾驶过程可能造成乘员的不适感觉.因此,在保证自动驾驶车辆安全性的同时实现舒适性的优化,特别是解决乘员晕动关联舒适性问题已成为自动驾驶车辆舒适性提升中亟待解决的重要问题.基于此,针对自动驾驶车辆的乘员晕动关联舒适性的防治问题,首先从乘员晕动症内在产生机理和自动驾驶车辆外部运动参数两方面进行晕动致因分析;然后梳理分析了当前晕动关联舒适性研究中常用的主观、客观评估方法和晕动关联舒适性预测方法;最后,结合致因分析结果,从自动驾驶规划控制算法的优化和人机交互功效改善两方面归纳总结了乘员晕动不适的减缓控制策略.针对现有研究存在的局限性,从晕动致因模型的完整性、生理信号采集方式及其有效性、晕动关联舒适性评价标准量化与数据库的建立以及乘员晕动减缓控制策略的进一步优化等方面提出未来展望,这些将为自动驾驶车辆的晕动关联舒适性理论体系的完善和进一步提升提供研究参考.

    汽车工程乘员晕动综述舒适性致因分析控制策略

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    面向自动驾驶逻辑场景评价的危险域识别方法

    熊璐吴建峰冯天悦邢星宇...
    371-382页
    查看更多>>摘要：如何评价自动驾驶安全性测试的全面性已成为亟待解决的问题.为此,面向逻辑场景评价提出全面性、准确性、可见性的评价目标.进而,提出面向逻辑场景危险域模态、分布和占比的危险域识别方法,基于离散的具体场景测试结果,在逻辑场景层级全面评估被测系统的安全性.首先,基于Mean Shift算法对具体危险场景聚类实现危险域分区,以发现不同危险场景类别;其次,采用基于特征选择记忆化的决策树算法划分各危险模态的区域边界;最后,解析划分路径以自动化计算危险域占比.为验证所提出的危险域识别方法,将其与基线方法在多模态测试函数上进行对比,发现所提方法在危险域模态、分布和占比方面的计算准确度均优于基线方法.进一步在测试函数和切入逻辑场景中开展应用试验.在测试函数上,基于不同的优化算法进行危险域识别,验证了危险域识别方法的通用性,并基于识别结果对比了不同优化方法的搜索效率.在切入场景上,应用所提方法识别得到切入场景中占比为44％的3个危险域模态及相应的空间分布;并在分析其中2类典型危险场景的基础上,对被测系统提出4项改进要求.研究结果表明:所提出的危险域识别方法可以有效识别自动驾驶逻辑场景中的危险域,在逻辑场景层级全面且准确地评估被测系统安全性.

    汽车工程逻辑场景评价危险域识别仿真测试安全性评价

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    宽温度环境下基于迁移模型的锂电池组SOC估计

    申江卫刘伟强高承志陈峥...
    383-396页
    查看更多>>摘要：锂离子电池组内单体不一致性以及外界环境温度变化给其荷电状态(State of Charge,SOC)精确且高效估计带来挑战,而传统方法往往忽略电池不一致性影响或者计算复杂度高,难以对电池组进行高效且精确的SOC估计.为提升实际使用环境下锂电池组SOC估计精度和效率,开发了一种基于迁移模型的锂电池组SOC估计方法.首先,在传统二阶RC等效电路模型的基础上通过参数辨识、SOC与模型参数关系曲线拟合等工作完成迁移模型搭建,以此来应对温度变化对模型参数的影响并降低重复建模所需的工作量;之后,结合Vmin+Vmax模型(Vmin+Vmax Model,VVM)对电池组SOC进行了表征,充分考虑电池不一致性影响并且减少了电池组SOC估计的复杂程度.同时在电池组SOC估计的过程中融入权重因子,调整电池组输出SOC,防止电池组出现过充过放现象,保证电池组的使用安全;最后,设计开展了不同温度以及变温状态下的电池组试验测试,对电池组中单体级及模组级SOC估计精度进行了验证,并与传统的电池组SOC估计方法进行对比分析.验证结果表明:所提方法在几种不同温度下的单体及模组SOC估计结果均保持较好的计算精度;在变温状态下,电池组SOC估计方法仍然具有较高的精度.其中,单体电池SOC估计结果平均绝对误差最大为1.30％;在恒温状态下,电池组SOC估计结果的最大平均绝对误差为1.49％;而电池组SOC估计结果在变温状态下的最大平均绝对误差为1.21％.证明了所提方法具有计算精度高、计算复杂程度低以及安全可靠的优点.

    汽车工程荷电状态估计迁移模型电池组温度

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    桥梁抗爆抗冲击专栏导语

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