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公开(公告)号:CN118262515A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410289449.8
申请日:2024-03-14
Applicant: 新疆大学 , 同济大学 , 交通运输部公路科学研究所
Abstract: 本发明提供了一种非预知交通事件发生下的高速公路多尺度交通态势推演方法,所述方法利用高速公路路侧单元和收费站所记录的车辆在非预知交通事件发生下的状态信息,通过信息耦合获取多尺度的交通参数数据;基于传染病模型构建非预知交通事件发生下的高速公路交通态势传播模型,以准确描述网络中交通行为的传播特征;并基于交通参数数据、交通行为传播特征和高速公路交通节点划分,利用超图卷积神经网络对多尺度的交通参数数据的时空关联性进行建模,实现对高速公路节点级的交通态势推演。本发明可填补高速公路对非预知交通事件实时感知的不足,为管理部门提供准确的交通态势演变信息,协助其快速制定合理的交通管控和应急救援措施。
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公开(公告)号:CN118094387A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410091603.0
申请日:2024-01-23
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/10 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种高速公路人机共驾接管反应时间估计方法。针对高速公路人机共驾适应性不足、驾驶员接管不及时的问题,通过不同接管场景和接管方式下的驾驶模拟实验,采集被试驾驶员的操作行为数据,选取接管时间预算、驾驶熟练程度、周围有无车辆、驾驶员性别、有无视觉接管信息和有无听觉接管信息作为驾驶行为特征变量,基于随机森林方法对接管反应时间进行估计。选取误差波动幅度和离散程度作为评价指标,验证模型的有效性,并对特征变量的重要性进行排序,分析各变量对接管反应时间预测模型的影响程度,能够提升高速公路人机共驾的有效性和安全性,为人机共驾的驾驶控制权接管策略设计和评价提供参考。
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