基于无干扰在途测试的平面交叉口自解释特征研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51878045
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0809.道路与轨道工程
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

An intersection is pretty key in urban traffic network where two or more roads meet or cross. In particular, risk-intersections with various traffic incidents such as rural-urban areas, exits and entrances to residence community, routes to school, is of extremely complicated, various types of traffic conflicts between cars and vulnerable road users often result in injuries and fatalities.This project will be primarily focused on understanding characteristics of risky intersections. For this purpose, our research will conduct the following research activities. (1) to analyze driving cognitive mechanisms at the risky intersections by means of on-road test without disturbances; (2) to measure driving situation awarenes and identify driver visual process in a potentially hazardous intersections; (3) to develop hierarchical cognitive modular architecture between driving cognitive and traffic incidents; (4) to propose the concept of self-explaining intersection and specify its characteristics, in which advocates a traffic environment that elicits safe driving behaviour simply by its design;(5) to identify the influence self-explaining intersection on the urban traffic operations as a traffic benchmarking;(6) to explore a methodology of risk-tolerance analysis of self-explaining intersections with complicated traffic operations for an effect of cognitive road classification as such on the level of driving speed. It is essential to investigate the influence of external and internal factors on a driver’s typical behavior in order to clarify natural driving behavior under risky intersections.
平面交叉口是城市道路交通网络的重要节点,尤其是具有复杂多变交通事件的城乡结合部、进入居民区的入口处、靠近学校的区域,以及经常发生交通事故的交叉口,这类高风险性交叉口常常汇集了弱势道路参与者、混合交通现象严重、冲突危险因素多、交通态势复杂,给机动车行驶安全带来了很大的困难。本项目着重依据无干扰在途测试来深入系统地研究平面交叉口中驾驶认知行为形成模式,界定平面交叉口交通要素对驾驶情景意识的影响及其视认机制,建立交叉口多维交通环境信息量与犹豫区形成的关系模型,辨识自解释性平面交叉口的内涵并揭示其特征,构建一种只依靠自身设计来实现交通安全与效能综合协调的交叉口环境,提出基于驾驶认知的自解释平面交叉口的容错性分析理论与方法,从交通参与者-道路环境安全交互的角度识别自解释平面交叉口对提高城市道路交通安全的作用。

结项摘要

本项目通过无干扰驾驶测试来深入系统地研究了平面交叉口中驾驶认知行为形成模式,界定出平面交叉口交通要素对驾驶情景意识的影响及其视认机制,提出了交叉口多维交通环境信息量与犹豫区形成的关系模型,辨识出自解释性平面交叉口的内涵并揭示其特征,建立了基于驾驶认知的自解释平面交叉口的容错性分析理论与方法,为依靠自身设计来实现交通安全与效能综合协调的交叉口环境提供理论依据和技术基础。主要研究成果包括:基于视觉信息的平面交叉口无干扰驾驶认知行为形成的解析,高风险性平面交叉口多变交通事件对驾驶情景意识的影响机制,自解释平面交叉口多状态交通环境信息量与驾驶认知的动态交互关系,可解释自增强的高风险性平面交叉口容错性分析方法。本项目所获得的相关研究成果已在重要学术刊物上发表论文11篇,其中高水平国际学术刊物4 篇、其它国际学术刊物上5篇,有2篇中文论文分别发表在《机械工程学报》和《汽车工程》,主办了绿色智能交通系统与安全国际学术会议4届并做大会报告2次,以第一完成人获得Springer Nature中国新发展奖并入选中国高被引学者,完成博士后、博士和硕士培养10名,其中进行研究生、博士后国际联合培养4名。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Cross-Cultural Analysis of Young Drivers' Preferences for In-Vehicle Systems and Behavioral Effects Caused by Secondary Tasks
年轻驾驶员对车载系统偏好及次要任务引起的行为影响的跨文化分析
  • DOI:
    10.3390/su10114083
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li Chenggang;Wang Wuhong;Guo Hongwei;Dietrich Andre
  • 通讯作者:
    Dietrich Andre
Triboelectric nanogenerator as a highly sensitive self-powered sensor for driver behavior monitoring
摩擦纳米发电机作为高灵敏度自供电传感器,用于驾驶员行为监控
  • DOI:
    10.1016/j.nanoen.2018.07.026
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Nano Energy
  • 影响因子:
    17.6
  • 作者:
    Meng Xiaoyi;Cheng Qian;Jiang Xiaobei;Fang Zhen;Chen Xianxiang;Li Shaoqing;Li Chenggang;Sun Chunwen;Wang Wuhong;Wang Zhong Lin
  • 通讯作者:
    Wang Zhong Lin
Modeling Acceptance of Electric Vehicle Sharing Based on Theory of Planned Behavior
基于计划行为理论的电动汽车共享接受度建模
  • DOI:
    10.3390/su10124686
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhang Kai;Guo Hongwei;Yao Guangzheng;Li Chenggang;Zhang Yujie;Wang Wuhong
  • 通讯作者:
    Wang Wuhong
Real‐Time Non‐Driving Behavior Recognition Using Deep Learning‐Assisted Triboelectric Sensors in Conditionally Automated Driving
使用深度学习进行实时非驾驶行为识别 - 有条件自动驾驶中的辅助摩擦电传感器
  • DOI:
    10.1002/adfm.202210580
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Advanced Functional Materials
  • 影响因子:
    19
  • 作者:
    Haodong Zhang;Haiqiu Tan;Wuhong Wang;Zhihao Li;Facheng Chen;Xiaobei Jiang;Xiao Lu;Yanqiang Hu;Lizhou Li;Jie Zhang;Yihao Si;Xiaoli Wang;Klaus Bengler
  • 通讯作者:
    Klaus Bengler
A cross-cultural analysis of driving behavior under critical situations: A driving simulator study
危急情况下驾驶行为的跨文化分析:驾驶模拟器研究
  • DOI:
    10.1016/j.trf.2019.02.007
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wuhong Wang;Qian Cheng;Chenggang Li;Dietrich André;Xiaobe Jiang
  • 通讯作者:
    Xiaobe Jiang

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    刘登弟
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  • 作者:
    王武宏
  • 通讯作者:
    王武宏
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  • 作者:
    王武宏
  • 通讯作者:
    王武宏

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平面交叉口辅助中驾驶认知行为形成机理及其支持方法
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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