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考虑动态交互作用的智能车辆轨迹预测

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 60-68页

作者：温惠英张昕怡黄俊达许鹏鹏华南理工大学土木与交通学院广州510641

在多车交互的动态场景中,智能车辆需要具备对周围车辆未来轨迹的预测能力,以实现安全高效行驶。本文提出一种考虑邻车动态交互作用的轨迹预测方法。首先基于目标车辆及周围车辆的历史轨迹信息,构建动态时空关联图,作为交互特征提取模块... 详细信息

在多车交互的动态场景中,智能车辆需要具备对周围车辆未来轨迹的预测能力,以实现安全高效行驶。本文提出一种考虑邻车动态交互作用的轨迹预测方法。首先基于目标车辆及周围车辆的历史轨迹信息,构建动态时空关联图,作为交互特征提取模块的输入,再运用图注意力机制获取历史时域上可变的交互特征参数;其次,将目标车辆历史时域信息与可变的交互特征参数融合,嵌入时间注意力机制得到上下文向量,再通过长短时记忆神经网络解码输出目标车辆的未来轨迹;最后,运用CitySim数据集对本文模型进行训练及验证,又采用CQSkyEye数据集对模型进行迁移性实验。结果显示:模型在5 s的预测时域上均方根误差为0.82 m,与其他预测模型的最优结果(0.96 m)相比,精度提升15%,并且可以提前2 s对车辆轨迹进行准确预测;对于迁移性能,本文模型相比其他模型有一定优势,在改变图构建的距离阈值参数后,5 s预测时域上的均方根误差为6.43 m,对比其他模型最优结果(12.41 m),精度提升48%。

关键词：智能交通轨迹预测图注意力动态交互长短时记忆网络

基于有序Logit模型的高速公路追尾事故持续时间分析

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公路与汽运 2024年第1期40卷 35-39页

作者：陈喆巫立明杨恒旭温惠英赵胜广东联合电子服务股份有限公司广东广州510075 华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

追尾事故是高速公路常见事故类型之一。为探究高速公路追尾事故持续时间的特点及影响因素,根据持续时间离散性特征将追尾事故分为3个等级,分别采用有序Logit模型和多项Logit模型建立高速公路追尾事故持续时间分析模型,并通过广东省某高... 详细信息

追尾事故是高速公路常见事故类型之一。为探究高速公路追尾事故持续时间的特点及影响因素,根据持续时间离散性特征将追尾事故分为3个等级,分别采用有序Logit模型和多项Logit模型建立高速公路追尾事故持续时间分析模型,并通过广东省某高速公路近两年925起追尾事故数据对模型参数进行估计。结果表明,追尾事故占据车道数、受伤人数、事故发生时间、事故发生后10 min内路段平均速度及涉事车辆类型是影响追尾事故持续时间的主要因素,其中占据车道数及受伤人数越多、追尾事故发生于节假日和白天会增加追尾事故的持续时间,事故发生后10 min内路段平均速度每增加一个单位,一般追尾事故与重大追尾事故的概率分别降低0.2%、0.1%;受伤人数每增加1人,一般追尾事故、严重追尾事故的概率分别提高4.8%、1.3%;占据车道数每增加1条,一般追尾事故、严重追尾事故的概率分别提高5.6%、1.5%;涉事车辆中含有大客车、货车及特种车会增加追尾事故的持续时间。

关键词：交通安全高速公路追尾事故事故持续时间有序Logit模型多项Logit模型边际效应

高速公路隧道临近段车辆换道持续时间生存分析

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交通运输系统工程与信息 2022年第4期22卷 210-217,227页

作者：陈政温惠英华南理工大学土木与交通学院广州510641

为研究高速公路隧道临近段车辆换道行为,提高隧道路段行车安全水平,在广东省的3条高速公路隧道临近路段开展自然驾驶试验,采集换道车辆的行车轨迹以及周围行车环境等数据。基于采集到的车辆换道数据,采用生存分析的全参数估计方法,考虑... 详细信息

为研究高速公路隧道临近段车辆换道行为,提高隧道路段行车安全水平,在广东省的3条高速公路隧道临近路段开展自然驾驶试验,采集换道车辆的行车轨迹以及周围行车环境等数据。基于采集到的车辆换道数据,采用生存分析的全参数估计方法,考虑不同驾驶人换道风险感知水平的异质性,构建随机参数加速失效时间(AFT)模型,分析隧道临近段行车环境、车辆运行状态等潜在因素对车辆换道持续时间的影响。研究结果表明:相较于固定参数AFT模型,随机参数AFT模型具有更好的拟合优度;至隧道进口的距离、起始车道前车的车速差、换道方向和至目标车道前车距离会对高速公路隧道临近段车辆换道持续时间产生显著影响;车辆换道位置距离隧道进口越近,至目标车道前车的距离越近,换道持续时间越短;相较于换道车辆车速大于起始车道前车的情况,换道车辆处于非跟驰状态和车速小于起始车道前车时,换道持续时间分别增加7%和20%。研究结果可为高速公路隧道临近段交通安全设施改善和微观驾驶行为模型构建提供理论依据和方法指导。

关键词：交通工程车辆换道持续时间加速失效时间模型高速公路隧道临近段随机参数自然驾驶

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快速路合流区大型车换道时空特征及风险研究

华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第5期50卷 11-21页

作者：温惠英李秋灵赵胜华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

为了研究大型车换道行为特性及其风险状况,基于无人机拍摄与图像识别技术,采集快速路合流区大型车运动轨迹数据,并对其换道特性和时空风险进行分析。结果表明:大型车换道持续时间的平均值为5.28 s,前半时间平均值为2.60 s,后半时间平均... 详细信息

为了研究大型车换道行为特性及其风险状况,基于无人机拍摄与图像识别技术,采集快速路合流区大型车运动轨迹数据,并对其换道特性和时空风险进行分析。结果表明:大型车换道持续时间的平均值为5.28 s,前半时间平均值为2.60 s,后半时间平均值为2.68 s,纵向换道行驶距离平均值为78.12 m,均服从Weibull分布,且均与换道速度显著相关,大型车换道持续时间及前半时间均和与原车道前车间距、与目标车道前车间距显著相关,前半时间还与沿车道线距离显著相关;75.40%的大型车在合流区瓶颈路段前100 m内开始变道,且由外侧车道向内侧车道依次扩散;大型车与原车道前车的车间距和相对速度平均值最小,分别为22.91 m、-0.90 m/s,若换道间隙较小,驾驶员更倾向于在换道间隙缩小缓慢或不断扩大时换道;大型车换道时与原车道前车的碰撞风险最高,约有15.32%大型车换道时与前车处于不安全状态。

关键词：大型车快速路合流区换道特性换道风险换道持续时间换道速度车间距碰撞风险

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搭接相位信号交叉口非机动车过街行为分析

华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第8期51卷 1-11页

作者：温惠英刘浩杜颖新赵胜华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

为提高信号交叉口非机动车通行的安全水平,本研究以广州市典型的搭接相位控制信号交叉口的调查数据为基础,基于C5.0决策树算法对非机动车过街行为进行影响因素分析。考虑到一个信号周期内的不同时段对非机动车过街行为的影响,本研究将... 详细信息

为提高信号交叉口非机动车通行的安全水平,本研究以广州市典型的搭接相位控制信号交叉口的调查数据为基础,基于C5.0决策树算法对非机动车过街行为进行影响因素分析。考虑到一个信号周期内的不同时段对非机动车过街行为的影响,本研究将一个完整的信号周期按照非机动车过街的风险冲突划分为对向绿灯风险期、同向绿灯安全期、同向绿灯风险期和垂直方向风险期4个风险时段,并根据非机动车在交叉口的等待选择和闯红灯情况将过街行为分为冒险型、机会型和守法型3类,通过构建C5.0决策树模型分别研究3类过街行为的影响因素并分析评价模型的分类效果。结果表明:决策树模型分类结果的整体准确率大于83.04%,AUC(受试者工作特征曲线下的面积)值大于0.880,模型预测精度较优;搭接相位控制信号交叉口非机动车的过街行为主要与交通环境显著相关,而与骑手的行为因素显著性较低,到达风险期、非机动车信号灯设施、冲突机动车流量、车道数和过街风险对冒险型过街行为的发生存在显著影响,其中到达风险期为最主要的影响因素;车道数、红灯时间和到达风险期对机会型过街行为的发生存在显著影响,其中车道数为最主要的影响因素;冲突机动车流量、信号周期、车道数、过街区域和过街风险对守法型过街行为的发生存在显著影响,其中冲突机动车流量为最主要的影响因素。

关键词：非机动车过街行为影响因素分析搭接相位 C5.0决策树

考虑道路负载均衡的码头多AGV无冲突路径规划

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第10期51卷 1-10页

作者：温惠英元昱青林译峰华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

随着集装箱运输需求的日益增长以及新型信息技术的广泛应用,集装箱码头作业自动化成为国内外港口发展的主要趋势。集装箱码头作业自动化可有效提高码头的作业效率和安全性,降低码头对人力资源的需求和运营成本。水平运输系统是集装箱码... 详细信息

随着集装箱运输需求的日益增长以及新型信息技术的广泛应用,集装箱码头作业自动化成为国内外港口发展的主要趋势。集装箱码头作业自动化可有效提高码头的作业效率和安全性,降低码头对人力资源的需求和运营成本。水平运输系统是集装箱码头装卸系统的重要组成部分,同时也是实现集装箱在码头前沿与堆场之间运转的重要纽带,其运行的稳定性和调度的合理性将直接影响码头自动化装卸系统的运行效率。自动导引车(AGV)是自动化集装箱码头常用的水平运输设备,承担着从前沿岸桥到后方堆场的集装箱运输任务。在实际作业过程中,多辆AGV同时运作难免会发生冲突和拥堵。基于此,文中采用基于冲突搜索的双层算法(CBS算法)解决码头多AGV协同作业产生的冲突问题,上层算法搜索AGV间的冲突,下层算法采用A*算法对AGV进行路径规划,并在A*算法中引入负载因子,使得规划路径避开拥堵点,实现码头道路的负载均衡。对于码头多任务点连续作业场景下的多车路径规划,基于CBS算法采用一种滑动时间窗冲突解决方法(STWCR)以提升运算效率。通过仿真实验验证了文中所提算法能够有效解决码头多AGV路径规划的冲突问题,同时均衡路网负载,缓解道路局部拥堵现象,提高道路资源的利用率。研究成果为自动化集装箱码头水平运输系统优化提供了参考。

关键词：自动化集装箱码头路径规划冲突规避道路负载均衡 A*算法

基于机器学习的高速公路大型货车追尾风险预测

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中国安全科学学报 2023年第9期33卷 173-180页

作者：温惠英黄坤火赵胜华南理工大学土木与交通学院广东广州510635

针对高速公路大型货车追尾事故频发的问题,评估高速公路大型货车追尾风险,并分析交通流特性对大型货车追尾风险的影响,以降低追尾事故的发生率。根据德国HighD开源数据集,以不同冲突风险等级的碰撞时间(TTC)阈值作为大型货车冲突风险的... 详细信息

针对高速公路大型货车追尾事故频发的问题,评估高速公路大型货车追尾风险,并分析交通流特性对大型货车追尾风险的影响,以降低追尾事故的发生率。根据德国HighD开源数据集,以不同冲突风险等级的碰撞时间(TTC)阈值作为大型货车冲突风险的划分标准,提取大型货车的车辆轨迹与交通特征参数等数据,基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等3种机器学习模型分别建立高速公路大型货车追尾风险实时预测模型;以混淆矩阵、受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)和洛伦兹(KS)检验等评价指标,对比分析各模型的整体预测能力,并选取预测精度最好的模型分析各个特征参数对追尾风险的影响程度。研究结果表明:RF模型的预测准确率达75%,相对SVM模型高出8%,相对ANN模型高出10%,且RF模型的预测精确度、召回率、AUC值和KS值均优于SVM模型和ANN模型;最小车头间距、车速标准差和加速度标准差3个参数对大型货车追尾风险影响程度最高。

关键词：机器学习高速公路大型货车追尾风险预测模型碰撞时间(TTC)

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高速公路货车换道冲突预测及其影响因素分析

吉林大学学报(工学版) 2023年

作者：温惠英何梓琦李秋灵赵胜华南理工大学土木与交通学院

为研究高速公路上货车的换道冲突特性，降低高速公路货车的换道风险，探究货车换道行为特征中引发交通冲突的显著因素，首先综合考虑时间和空间维度的交通冲突度量指标，提出了货车交通冲突的判定指标，对高速公路上货车换道过程中的交... 详细信息

为研究高速公路上货车的换道冲突特性，降低高速公路货车的换道风险，探究货车换道行为特征中引发交通冲突的显著因素，首先综合考虑时间和空间维度的交通冲突度量指标，提出了货车交通冲突的判定指标，对高速公路上货车换道过程中的交通冲突样本进行了提取；基于XGBoost算法对货车换道冲突进行预测并与随机森林(RF)和梯度提升树(GBDT)算法的性能进行了对比；最后利用SHAP算法研究了货车的换道特征、车辆间的相对运动状态和交通流因素对货车换道冲突的影响。研究表明：XGBoost模型的预测效果更优，该模型预测货车换道冲突的准确率和F1-score分别为83.87%和84.85%，且货车的换道安全性受原车道和目标车道前车运动状态的影响较大，冲突的发生与货车长度和路段每分钟的交通量呈负相关；在多因素交互影响下，当路段每分钟交通量大于70 pcu·min-1时，货车换道时发生冲突的概率随着交通流中货车比例的增加而增大；当车辆长度小于8 m时，货车发生冲突的可能性与沿车道线方向速度呈正相关。

关键词：交通工程高速公路货车换道行为冲突预测 XGBoost

基于交旅融合的广东南岭生态旅游公路规划研究

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公路 2023年第8期68卷 258-263页

作者：林旭坤温惠英游锦龙华南理工大学土木与交通学院广州市510641 广东省交通运输厅综合规划处广州市510101 广东省交通运输规划研究中心广州市510101

针对广东南岭地区旅游资源丰富,旅游出行需求旺盛,但缺乏有效交通供给等问题,在交旅融合大背景下,践行“绿水青山就是金山银山”理念,以推进“交通+旅游”融合发展为重点,结合南岭地区独特的生态资源、自然风光和人文景观,提出了南岭生... 详细信息

针对广东南岭地区旅游资源丰富,旅游出行需求旺盛,但缺乏有效交通供给等问题,在交旅融合大背景下,践行“绿水青山就是金山银山”理念,以推进“交通+旅游”融合发展为重点,结合南岭地区独特的生态资源、自然风光和人文景观,提出了南岭生态旅游公路以“千里云途·南岭寻迹”为发展主题。在此基础上,基于交通通达功能与生态环境承载力分析构建了南岭生态旅游公路布局方案,并结合慢行系统、公路驿站布设以及智慧系统设计进一步丰富了规划内容,相关成果可为其他类似规划提供参考借鉴。

关键词：交通规划生态旅游公路交旅融合南岭