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车路云一体化架构下面向舒适性提升的自动驾驶速度智能决策方法

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中国公路学报 2025年第02期 243-257页

作者：陈菁赵聪马裕城刘东杰暨育雄杜豫川同济大学道路与交通工程教育部重点实验室同济大学交通运输工程学院东南大学交通学院

舒适性是影响自动驾驶技术接受度和信任度的关键因素，也是实现高质量自动驾驶服务的基础。如何在安全、高效行驶的前提下提升舒适性是自动驾驶应用面临的重要挑战。然而，交通条件、路面质量、车辆加减速均影响乘客舒适感受，使得复杂... 详细信息

舒适性是影响自动驾驶技术接受度和信任度的关键因素，也是实现高质量自动驾驶服务的基础。如何在安全、高效行驶的前提下提升舒适性是自动驾驶应用面临的重要挑战。然而，交通条件、路面质量、车辆加减速均影响乘客舒适感受，使得复杂环境下舒适性致因难以判断，导致自动驾驶速度决策存在偏差，进而影响自动驾驶车辆控制效果。因此，理解路面质量、道路交通、速度决策与舒适感受之间的因果关系，对于自动驾驶舒适性提升至关重要。据此，在车路云一体化架构下提出面向舒适性提升的自动驾驶智能决策控制框架。该框架将车载单元和边缘云视为智能体，建立基于深度强化学习的自动驾驶速度智能决策模型，利用反事实推理和专家推荐实现训练样本双向增广，以提升智能体对驾驶环境和任务的理解能力。在算例中，结合上海市路面高程数据和NGSIM数据集建立仿真环境，在不同路面和交通条件下对速度决策模型进行训练和测试。研究结果表明：反事实推理模型可在训练样本充足情况下，解析路面和交通状态、速度决策、决策奖励之间的因果关系，剖析状态的重要和次要部分，明确不同阶段速度决策的关注重点。相比于传统强化学习模型，采用双向增广策略的速度智能决策模型可在安全和高效行驶的前提下，分别降低25.71%、18.89%的纵向加速度变化率、烦恼率，自动驾驶舒适性提升明显，速度决策结果具备可解释性。所提出的自动驾驶决策控制框架和速度智能决策方法可支持自动驾驶舒适性在线提升，推动自动驾驶出行服务发展。

关键词：交通工程自动驾驶深度强化学习速度决策反事实推理舒适性

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基于强化学习的自动驾驶汽车换道决策研究

计算机工程与应用 2025年

作者：姜文鑫吴志周许宏鑫梁韵逸新疆大学智能制造现代产业学院新疆大学交通运输工程学院同济大学交通运输工程学院上海理工大学管理学院

换道作为车辆行驶的常见行为之一，操作不当极易引发交通事故。针对自动驾驶汽车的换道决策问题，提出了一种基于强化学习的DDQN（双深度Q网络）模型，该模型通过离散动作空间，结合驾驶舒适性、效率、安全性和换道惩罚四个方面设计奖... 详细信息

换道作为车辆行驶的常见行为之一，操作不当极易引发交通事故。针对自动驾驶汽车的换道决策问题，提出了一种基于强化学习的DDQN（双深度Q网络）模型，该模型通过离散动作空间，结合驾驶舒适性、效率、安全性和换道惩罚四个方面设计奖励函数，以优化换道决策。为验证换道决策模型的性能，基于SUMO和真实高速公路车辆数据集搭建高速公路场景下的仿真模型。对比实验结果表明，DDQN模型在驾驶舒适性、交通效率、任务成功率及车辆平均行程速度方面均优于传统的DQN（深度Q网络）和DuelingDQN（对决深度Q 网络）模型，且换道次数较少。此外，在四种不同交通拥堵场景下的实验结果显示，DDQN模型在不同拥堵情况下均保持了良好的性能，任务成功率均超过75%。研究表明，基于强化学习的DDQN算法能够为自动驾驶汽车提供有效的换道决策支持。

关键词：自动驾驶换道决策强化学习马尔可夫决策过程

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基于电商大数据的物流信息系统实验设计

实验科学与技术 2025年

作者：陈杰王艳丽周峰同济大学交通运输工程学院

数字经济时代数据分析与挖掘应用在供应链领域的作用日益凸显，提高数据分析能力是社会对物流专业人才培养的新要求。为了更好地适应大数据时代对物流专业人才的需求，迫切需要改革现有课程教学体系，建设数据分析实验是教学改革的重要... 详细信息

数字经济时代数据分析与挖掘应用在供应链领域的作用日益凸显，提高数据分析能力是社会对物流专业人才培养的新要求。为了更好地适应大数据时代对物流专业人才的需求，迫切需要改革现有课程教学体系，建设数据分析实验是教学改革的重要内容。文章结合“物流信息系统”课程的教学实践，对课程的数据分析实验建设和实践进行了探讨，以电商平台商品详情页数据为基础，从数据的采集、预处理、供应链合格供应商及物流服务质量分析、数据可视化及数据分析报告撰写等几个方面设计了5个实验，根据实验的特点提出了针对性的实验教学和评价考核模式。教学实践证明，通过实验使学生初步掌握数据采集、处理、分析和应用探索的实践能力，提升了物流研究和创新实践能力。

关键词：电商大数据物流信息系统教学改革实验设计

加强组织生活（主题党日）有效性研究——以同济大学浙江学院交通运输工程系党总支为例

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公关世界 2021年第2期 73-75页

作者：章育超蒋楠徐黎悦匡冬平同济大学浙江学院

党的组织生活是党的生活的重要内容,它依托党组织开展活动。主题党日是落实"三会一课"制度、加强党员教育管理、促进党员发挥先锋模范作用的有效载体。增强主题党日活动的有效性对加强党员理想信念教育、严格党员教育管理、规范党内政... 详细信息

党的组织生活是党的生活的重要内容,它依托党组织开展活动。主题党日是落实"三会一课"制度、加强党员教育管理、促进党员发挥先锋模范作用的有效载体。增强主题党日活动的有效性对加强党员理想信念教育、严格党员教育管理、规范党内政治生活、增强基层党组织生机活力具有重要意义。

关键词：党支部主题党日活动有效性

基于“CDIO”理念的学风建设对策研究与实践——以同济大学浙江学院交通运输工程系交通运输1701班为例

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文化创新比较研究 2019年第22期3卷 139-140页

作者：蒋楠张海丽徐黎悦匡冬平同济大学浙江学院

该文通过对同济大学浙江学院交通运输工程系交通运输1701班的学风建设进行分析和研究,在原有班级学风问题的总结基础之上,利用'CDIO'理念提出一种新的思路解决班级的学风问题。

关键词：学风建设 CDIO

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基于分子动力学的网联自主车辆换道决策模型

复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：杨宇翔曲大义崔善柠王韬王可栋青岛理工大学交通运输工程系青岛黄海学院智能制造学院

车辆驾驶行为受复杂交通场景多维要素约束，其换道决策是自动驾驶领域的关键。为了解决传统换道模型忽略车辆间相互作用的缺陷，分析了车辆间相互作用与分子间力的关系，基于分子相互作用Buckingham势函数，建立了车辆换道决策模型。依... 详细信息

车辆驾驶行为受复杂交通场景多维要素约束，其换道决策是自动驾驶领域的关键。为了解决传统换道模型忽略车辆间相互作用的缺陷，分析了车辆间相互作用与分子间力的关系，基于分子相互作用Buckingham势函数，建立了车辆换道决策模型。依托SUMO软件，从安全性、高效性、舒适性三个方面，与SL2015换道模型对比分析。结果表明，相互作用势决策模型降低了45%的危险换道次数；平均速度提高了3.38%，平均通过数提升了5.12%。相互作用势模型系统描述了车辆间相互作用关系，为网联自主车辆做出安全高效舒适的换道决策提供理论基础。

关键词：网联自主车辆换道决策模型 Buckingham势函数 SUMO仿真

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隧道火灾的视觉跟踪算法

东南大学学报(自然科学版) 2025年第1期55卷 255-265页

作者：马庆禄王伟孙枭邹政罗昊重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室重庆400074 重庆交通大学交通运输学院重庆400074 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

为了实时掌握隧道现场火灾的发展状况,在YOLOv8算法火灾检测的基础上结合改进后的DeepSORT算法,提出一种火焰和烟雾的视觉跟踪算法YOLOv8-T。该算法使用EfficientNetV2替换原YOLOv8特征提取网络实现对算法的轻量化调整;引入三重注意力(... 详细信息

为了实时掌握隧道现场火灾的发展状况,在YOLOv8算法火灾检测的基础上结合改进后的DeepSORT算法,提出一种火焰和烟雾的视觉跟踪算法YOLOv8-T。该算法使用EfficientNetV2替换原YOLOv8特征提取网络实现对算法的轻量化调整;引入三重注意力(TA)模块和第4个检测头,以提高算法检测精度以及对小目标的检测能力;同时采用ShuffleNetV2替换DeepSORT算法中的ReID模块,并引入DIOU方法代替传统的IOU,在保证跟踪准确度的条件下减少模型计算复杂度,以提升火灾跟踪的实时性。实验结果表明,在隧道火灾跟踪方面,YOLOv8-T算法比SORT算法、DeepSORT算法、YOLOv8+DeepSORT算法在跟踪准确度上分别提高了26.20%、15.86%和9.21%,在跟踪精度上分别提高了11.28%、9.06%和2.2%。在ID变换次数上分别减少22.2、15.3和10.4次,表明YOLOv8-T算法具有较高的火灾跟踪能力。研究成果可为公路隧道火灾监测提供参考,并为实现隧道火灾救援提供依据。

关键词：隧道工程隧道火灾跟踪算法应急救援

黄原胶生物聚合物改良膨胀土裂隙演化规律研究

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岩土工程学报 2025年第1期47卷 106-114页

作者：欧阳淼张红日邓人睿王桂尧肖杰赵亚长沙理工大学土木工程学院湖南长沙410114 广西交科集团有限公司广西南宁530007 上海交通大学土木工程系上海200240 长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114

采用既可抑制膨胀土裂隙扩展,又不影响坡面植被生长的黄原胶生物聚合物对膨胀土进行改良,是膨胀土边坡生态防护新思路。对黄原胶改良膨胀土开展室内干湿循环试验,利用数字图像处理技术(PCAS)对裂隙发育的整个过程进行定量分析,探究了黄... 详细信息

采用既可抑制膨胀土裂隙扩展,又不影响坡面植被生长的黄原胶生物聚合物对膨胀土进行改良,是膨胀土边坡生态防护新思路。对黄原胶改良膨胀土开展室内干湿循环试验,利用数字图像处理技术(PCAS)对裂隙发育的整个过程进行定量分析,探究了黄原胶掺量对膨胀土裂隙形态特征指标的影响规律,并通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)试验分析了改良前后膨胀土的微观结构与矿物成分的变化,结合膨胀率试验结果探讨了黄原胶对膨胀土的改良机理。研究结果表明,黄原胶的掺入可以有效提高膨胀土的保水性和抗裂性,试样的平均失水速率和裂隙率均随着掺量的增加呈减小趋势;黄原胶能够降低干湿循环效应对膨胀土的影响,将裂隙宽度控制在较小范围内,增湿过程中易闭合;黄原胶主要通过两个方面抑制膨胀土开裂,一方面通过成键和胶结作用与土颗粒形成“桥联”结构,整体增强土体的抗拉强度;另一方面通过填充和成膜作用阻隔水分与土颗粒接触,减小黏土矿物的水化膜厚度。

关键词：道路工程黄原胶生物聚合物干湿循环裂隙微观结构

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三维高分辨率流场重构的深度学习方法

机械工程学报 2025年

作者：战庆亮刘鑫白春锦葛耀君大连海事大学交通运输工程学院辽宁省交通规划设计院有限责任公司同济大学桥梁结构抗风技术交通行业重点实验室

获得机械结构中的三维高分辨率流场对机械设计与优化尤为关键。然而受机械结构及传感器的尺寸等因素制约，难以直接获取三维高分辨率的流场数据，而基于二维卷积的深度学习方法无法直接处理三维时变流场数据。针对上述问题，提出基于有... 详细信息

获得机械结构中的三维高分辨率流场对机械设计与优化尤为关键。然而受机械结构及传感器的尺寸等因素制约，难以直接获取三维高分辨率的流场数据，而基于二维卷积的深度学习方法无法直接处理三维时变流场数据。针对上述问题，提出基于有限测点流场时程样本的三维高分辨率流场的深度学习重构方法。对高雷诺数(Re=2.2×10～4)下方柱绕流样本进行了建模与训练，得到三维湍流场的低维表征模型，进而构建高精度的坐标-表征编码的映射关系，实现流场的三维高分辨率重构，与目标值吻合良好。证明了本文的方法能够实现三维湍流场的高分辨率重构，可为机械流动问题中基于测点传感器的时程数据分析提供新的方法。

关键词：三维流场重构时程深度学习高分辨率流场流场表征模型