车路联网环境下山区高速公路非均衡交通流安全状态协同演进建模及仿真研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51378222
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0804.结构工程
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Due to unbalanced characteristics of traffic flow in mountainous freeway, complexity of driving environments and driver behavior pattern, traffic accidents occur increasingly. How to improve freeway safety in mountainous areas has become one of the toughest problems solved urgently in traffic system. Firstly, based on theory of multi-information fusion, our project proposed reveals the unbalanced distribution characteristics of traffic flow in mountainous freeway. And internal mechanism of inducing of the the distribution characteristics is discovered. Then affecting factors of safty states involved in traffic flow in mountainous freeway are detected in our work. Secondly, sub-models related to the unbalanced characteristics and driver-vehicle-freeway- environment system are established. Combining simulation system for the distribution characteristics is developed. And then, evolution model between cooperation and competition between vehicles in the traffic flow is constructed using Synergetics theory. Moveover, probability of accidents are quantified using evaluation model of collision and accidents probability model of occurrence. Finally, synergetics controlling strategies in traffic safety for mountainous freeway are generated and exploratory research in application to technology of road-vehicle network for mountainous freeway safety is performed. The research achievements will apply to dynamic safety evaluation and active safety technology in mountainous freeway. It has a vital significance in enriching the traffic safety theory, improving the driving safety and accident prevention.
山区高速公路交通安全受交通流非均衡性、驾驶环境复杂性、驾驶员特性等影响,导致交通事故频发。如何提高山区高速公路交通安全水平成为亟待解决的交通难题之一。 项目以多源信息融合理论为基础,揭示山区高速公路交通流的非均衡分布特性,研究诱发非均衡特性交通流的内部机理,寻找影响山区高速公路交通流安全状态的致因;研究人、车、路(环境)系统与山区高速公路非均衡交通流安全的关系子模型,集成建立山区高速公路交通流非均衡特性的联合仿真系统。应用协同学等理论对山区高速公路非均衡交通流内车辆间的竞争、协作的演进过程进行协同建模。结合车辆碰撞评估模型和事故发生概率模型,量化山区高速公路交通事故发生的概率,最终生成山区高速公路交通安全协同控制策略,并就车路联网技术在山区高速公路的应用展开探索性研究。 研究成果可应用于山区高速公路交通安全评估和主动安全预警,对丰富交通安全理论、提高公路行车安全和事故防控能力具有重要意义。

结项摘要

山区高速公路交通安全受交通流非均衡性、驾驶环境复杂性、驾驶员特性等影响,导致交通事故频发。本项目以多源信息融合理论为基础,揭示山区高速公路交通流的非均衡分布特性,研究诱发非均衡特性交通流的内部机理,寻找影响山区高速公路交通流安全状态的致因;研究道路交通系统与山区高速公路安全的关系子模型,建立集成山区高速公路交通流非均衡特性的联合仿真系统;应用协同学等理论对山区高速公路非均衡交通流内车辆间的竞争、协作的演进过程进行协同建模;结合车辆碰撞评估模型和事故发生概率模型,量化山区高速公路交通事故发生的概率,最终生成山区高速公路交通安全协同控制策略。项目组研究数据均取自京港澳高速公路粤北段(典型山区高速公路路段),具体成果如下:.(1) 山区高速公路驾驶稳定性表征指标选取及特征分析.选取京港澳高速公路粤北段,以多源信息融合理论为基础,采集车辆和驾驶人状态数据,包含车辆速度、车辆加速度、驾驶人心电、皮电等特征数据,建立驾驶稳定性表征指标体系。.(2) 山区高速公路驾驶疲劳与驾驶稳定性关系子模型建立.以山区高速公路场景下驾驶人为研究对象,构建基于模糊综合评价驾驶人疲劳程度判定模型,求取不同类型驾驶人的驾驶疲劳指数,并根据山区高速公路数据提取的驾驶疲劳指数,与主观的斯坦福嗜睡量表评价结果进行对比分析。.(3) 山区高速公路非均衡交通流安全状态协同演进模型研究.在驾驶模拟器数据研究和分析的基础上,结合山区高速公路的实车实验数据(车辆、驾驶人状态数据和道路线形参数等),构建了基于支持向量机和Logistic回归的驾驶人精神负荷状态分类模型。.(4) 山区高速公路非均衡交通流的事故预测模型及协同控制策略.在驾驶人行为方面, 考虑驾驶人驾驶心理负荷, 建立驾驶行为危险度预测模型,主要包括驾驶行为危险度定义、不同气质驾驶人的驾驶行为危险度特征分析及驾驶行为危险度预测应用。.(5) 设计山区高速公路交通流安全状态检测算法.在高速公路事故率研究中,以两车事故中双方人车特性的交互作用对事故严重性的影响进行分析,提出基于贝叶斯的层级逻辑模型(HOL模型)来具体分析驾驶员、车辆交互作用以及事故构成要素等因素在高速公路事故中的影响,为高速公路事故预防提供借鉴。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(6)
广东省国省道养护管理现状及对策研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    公路与汽运
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温惠英;黄姣
  • 通讯作者:
    黄姣
A Bayesian spatial random parameters Tobit model for analyzing crash rates on roadway segments
用于分析路段碰撞率的贝叶斯空间随机参数 Tobit 模型
  • DOI:
    10.1016/j.aap.2016.12.023
  • 发表时间:
    2017-03-01
  • 期刊:
    ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Zeng, Qiang;Wen, Huiying;Abdel-Aty, Mohamed
  • 通讯作者:
    Abdel-Aty, Mohamed
广东山区高速公路事故致因及防治研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    公路与汽运
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温惠英;黄姣
  • 通讯作者:
    黄姣
基于驾驶员特性的山区高速公路夜间限速模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    广西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温惠英;刘丹
  • 通讯作者:
    刘丹
基于GPS行车轨迹的混合交通流环境下驾驶行为分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    公路与汽运
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温惠英;刘敏
  • 通讯作者:
    刘敏

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其他文献

nbsp;欠驱动半挂汽车列车的运动建模与跟踪控制 nbsp;
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    吉林大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张荣辉;王海玮;徐建闽;温惠英
  • 通讯作者:
    温惠英
深圳外环高速公路隧道立交路段运行速度预测及安全性评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    公路
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李新伟;王晓飞;符锌砂;温惠英
  • 通讯作者:
    温惠英
基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    公路交通科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    章权;张文标;郭小辉;温惠英
  • 通讯作者:
    温惠英
基于时空交互模型的高速公路季节事故频次影响因素分析
  • DOI:
    10.19721/j.cnki.1001-7372.2020.11.023
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国公路学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾强;王雪松;张璇;温惠英
  • 通讯作者:
    温惠英
基于纵向安全距离的超车安全预警模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    华南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张荣辉;王海玮;温惠英;徐建闽
  • 通讯作者:
    徐建闽

其他文献

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AI技术路线图

温惠英的其他基金

基于全息交通数据的高速公路大型货车运行风险识别算法及主动干预方法研究
  • 批准号:
    52372329
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于多因素交互作用的隧道车辆运行瞬时风险识别与预警方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
高速公路车辆群运行险态判别算法及其警示方法研究
  • 批准号:
    51578247
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    62.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
适于山区公路交通安全分析的交通流随机干扰模型及仿真
  • 批准号:
    50978106
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    35.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

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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