J Shanghai Jiaotong Univ Sci

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2023 (1): 1-9.
doi: 10.1007/s12204-023-2563-5

摘要 ( 614 )

PDF(467KB) ( 178 )

分析城市居民对共享电动汽车的使用意愿对于促进城市交通低碳发展意义重大。考虑到目前共享电动汽车仍存在空闲率高、吸引力不足等问题，本研究提出了一种基于多元动机理论的结构方程模型。首先利用多元动机理论将影响消费者是否选择共享出行方式归为消费者驱动动机、方案驱动动机以及企业驱动动机三类，并对各变量的影响因素进行了细分；随后通过调查问卷得到上海市居民对电动汽车共享出行的意愿数据；最后构建结构方程模型定量化分析了各变量对于出行意愿的影响。研究结果表明：消费者驱动动机（影响权重范围为0.14~0.63）对于共享电动汽车出行意愿的影响最大，远大于方案驱动动机（-0.14~0.15）和企业驱动动机（0.02~0.06）的影响，其中在消费者驱动变量中，绿色出行意识影响最大。基于以上分析，本文分别从消费者、企业及政府层面提出了具体的相关政策建议。

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基于物联网的高速公路雨雾天气智能限速系统

2023 (1): 10-19.
doi: 10.1007/s12204-023-2564-4

摘要 ( 441 )

PDF(2162KB) ( 68 )

山区高速公路不良天气频发，弯段多，且隧道多，雨雾区域性较强，极大影响了交通安全及通行效率。基于物联网的车路协同系统可以实时共享车路信息，扩大车辆的环境感知范围，实现车路协同工作，从而保障交通安全，提高通行效率。因此，针对雨雾天高速公路行车安全问题，本文提出了基于物联网的车路协同行车辅助系统模型。基于雨雾的影响原理，分析降雨，水膜及附着系数方面的作用机理。以天气信息、道路参数、车辆状态为系统输入，以停车视距、防侧翻侧滑为边界约束，构建面向智能交通的车路协同行车辅助系统。与不良天气下某实际高速公路的实车实验表明：该辅助系统有利于提升不良天气下行车安全，支持提升山区高速公路智能化发展水平。

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行人轨迹预测的动作感知编码器–解码器网络

2023 (1): 20-27.
doi: 10.1007/s12204-023-2565-3

摘要 ( 387 )

PDF(775KB) ( 104 )

准确的行人轨迹预测在自动驾驶系统中至关重要，因为它们对于自主车辆的响应和决策至关重要。在本研究中，我们关注从第一人称视角预测行人未来轨迹的问题。大多数现有的第一人称视角的轨迹预测方法采用了鸟瞰图下的预测方法，忽略了两者之间的差异。为此，我们澄清了两种视角之间的差异，并强调了第一人称视角中动作感知对于轨迹预测的重要性。我们提出了一种基于编码器–解码器框架的新动作感知网络，在编码器末端具有动作预测分支和目标估计分支。在解码器部分，采用双向长短期记忆块来生成行人未来轨迹的最终预测。与其他方法相比，我们的方法在公共数据集上进行了评估，并取得了有竞争力的表现。消融研究证明了动作预测分支的有效性。

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基于充电态势感知的充电站负荷预测方法

2023 (1): 28-38.
doi: 10.1007/s12204-023-2566-2

摘要 ( 321 )

PDF(1518KB) ( 1230 )

电动汽车将成为连接智能交通系统与电力系统的关键节点，先进的汽车电子技术提高了电动车的感知、计算和通信能力。这些技术为充电导航和充电负荷预测提供了条件，为充电拥堵和变压器过载问题提供了一种解决方案。本研究提出了一种保护车主隐私的充电态势感知框架和方法，仅依赖于出行服务商提供的公开信息，可开展充电站侧的超短期负荷预测。案例分析中，选取上海市浦东新区的一个区域开展实验，从在线地图平台和充电服务平台采集数据。结果显示，基于态势感知的方法，在低通信和算力要求下，各站的充电负荷可以提前1分钟以上得到准确预测。本工作为进一步研究充电站优化运行策略和电力市场环境中的交易模式提供了基础。

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基于互联网的公路客运服务满意度实时动态评价研究

2023 (1): 39-51.
doi: 10.1007/s12204-023-2568-0

摘要 ( 225 )

PDF(556KB) ( 51 )

在互联网技术快速发展的时代背景下，首先分析总结了基于互联网的实时动态评价特点，在此基础上结合公路客运分层分类评价要求，以及公路客运一次出行服务全过程分析，重点考虑车站候乘服务和车上服务两大出行环节，分别提取旅客最为关注的各项要素作为评价指标，构建公路客运服务满意度评价三级指标体系。在此基础上，选取基于层次分析法和模糊综合评价法的多指标综合评价方法，构建公路客运服务满意度综合评价模型。最后，结合电子购票发展水平和满意度评价要求，提出三种数据采集方式及其工作基础和采集流程，并对三种评价方式的优缺点进行对比分析，为评价数据采集提供参考。

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基于多视角道路相机的时空关联三维车辆检测与跟踪系统

2023 (1): 52-60.
doi: 10.1007/s12204-023-2567-1

摘要 ( 239 )

PDF(1375KB) ( 64 )

相较于单个相机的三维目标检测，使用多个不同视角的相机可以克服一些缺陷，例如感知范围小、视野遮挡以及检测置信度低。本文借助多个道路监控摄像头提出了一种利用时空关联信息的联合三维目标检测与跟踪的框架，这一框架包含三维车辆检测模型、时空关联算法以及启发式的多相机安装位姿选择方法。具体来讲，提出的跨相机关联策略结合了多个相机和检测到的多个目标之间的几何关系，时空关联算法用于在某一时刻下关联不同视角的相机视野下的三维车辆完成目标检测，并且在不同时刻间关联相同车辆从而实现车辆的跟踪。我们使用仿真生成的数据集评估框架的可行性，实验结果表明联合检测达到了66%的轨迹召回率，超过了单视角检测的11%的召回率，这一框架将有助于推动智能交通系统的全覆盖。

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基于场端RGB-D相机阵列的室内停车场车辆定位系统

2023 (1): 61-69.
doi: 10.1007/s12204-023-2569-z

摘要 ( 284 )

PDF(1606KB) ( 39 )

准确的车辆定位是室内停车场自动驾驶任务的关键技术，例如自主代客泊车。与此同时，注重场端的协作式驾驶系统已成为实现智能驾驶的一条重要途径。本文提出了一种新颖且实用的车辆定位系统，该系统将场端RGB-D相机阵列用于室内停车场。在所提出的系统中，本文设计了一种兼具简便性与高效性的深度数据预处理方法，以减轻庞大数据量所带来的计算负担。同时，本系统未实现传感器网络中所有相机的硬件同步功能，这主要是考虑到其异常繁琐且会显著降低本系统在大规模部署中的可扩展性。因此，为了解决伴随车辆运动所带来的数据畸变问题，本文提出了一种通过在分布式深度数据之中进行模板点云配准的车辆定位方法。最后，本文在真实环境中搭建了一套完整的硬件系统，验证了本文方案的可行性。具体实验表明，与真值数据相比，本文方法可实现输出频率为15 Hz且最大均方根误差为5 cm的车辆定位效果，证明了本文所提出的车辆定位系统的有效性和准确性。

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外参标定的激光-视觉-惯性里程计

2023 (1): 70-76.
doi: 10.1007/s12204-023-2570-6

摘要 ( 349 )

PDF(988KB) ( 75 )

为了实现精确定位，自动驾驶汽车通常依赖分布于移动平台周围的多传感器感知系统。标定是一个耗时的过程，机械形变会导致外参标定误差。因此，我们提出了一种激光-视觉-惯性里程计，它与自适应滑动窗口机制相结合，允许在线非线性优化和外参标定。在自适应滑动窗口机制中，利用时空对齐管理到达不同频率的测量。在具有在线标定的非线性优化中，视觉特征、点云特征和惯性测量单元（IMU）测量用于估计自身运动并执行外参标定。在公共数据集和真实场景中进行了大量实验。结果表明，当面临具有挑战性的传感器退化条件时，所提出的系统优于最先进的开源方法。

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基于多传感器数据融合的室内车辆定位

2023 (1): 77-85.
doi: 10.1007/s12204-023-2571-5

摘要 ( 312 )

PDF(705KB) ( 54 )

在车辆前轮转角和后轮线速度未知的前提下，本文提出了一种基于卡尔曼滤波的室内车辆定位方法。本文使用超宽带传感器获取室内车辆的位置和速度，用惯性测量单元获取车辆的加速度和朝向角。为融合这些信息提高实时定位性能，本文分别基于线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波提出了两种算法。然后本文编写对应算法，通过仿真和实验验证方法的可行性并测试性能。在实验中，整定卡尔曼滤波的超参数后，运行两种算法并和LiDAR提供的真值做比对，计算各自的正确率和准确率。结果表明，在室内车辆低速运动时，本文的方法与传感器直接提供的定位数据相比可以有效提高正确率和准确率，取得理想的定位效果。

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基于栅格图特征点提取下的蚁群算法路径规划

2023 (1): 86-99.
doi: 10.1007/s12204-023-2572-4

摘要 ( 309 )

PDF(1196KB) ( 133 )

针对传统蚁群算法路径搜索方向和视野范围、无法找到最短路径、容易发生死锁和路径不平滑等问题，提出一种新环境下的蚁群算法。首先，提取障碍物特征点对栅格地图环境进行预处理，能够避免进入陷阱，从而解决死锁问题；其次，以这些特征点为寻路访问节点，减少节点的访问，待选移动的方向更多，待选特征点的位置决定寻路视野范围；然后，以特征点为基础，采用信息素不平等分布和双向并行路径搜索，提高解的构造效率，采用改进启发函数，增强路径搜索的引导作用，动态调整信息素挥发系数避免算法陷入早熟；接着，采用贝塞尔曲线平滑路径，得到的路径平滑且最短；最后，在不同复杂程度和不同尺度的栅格地图中，与传统蚁群算法和其他改进蚁群算法进行仿真对比，验证了本文算法的可行性和优越性。

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基于锥型体素建模和单目相机的鸟瞰图语义分割和体素语义分割

2023 (1): 100-113.
doi: 10.1007/s12204-023-2573-3

摘要 ( 285 )

PDF(3885KB) ( 71 )

自动驾驶场景中包含静态目标，如可驾驶区域，以及动态目标，如汽车, 而鸟瞰图的语义分割对于自主驾驶中的环境感知至关重要。本文提出了一个基于三维卷积的端到端深度学习模型以单目相机作为输入并预测鸟瞰图的语义分割和体素语义分割。场景的体素化建模和透视空间到相机空间的特征转换是提高本模型预测准确性的的关键方法。本模型在NuScenes数据集上进行训练并评估该方法的有效性。与其他经典模型的对比结果表明本文提出的模型在鸟瞰图的语义分割方面优于其他算法。此外本文模型还实现了体素语义分割，而其他模型并不具备体素语义分割的能力。

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恶劣行驶条件下无人车辆路径跟踪串级优化控制

2023 (1): 114-125.
doi: 10.1007/s12204-023-2574-2

摘要 ( 209 )

PDF(2166KB) ( 44 )

在超高速以及恶劣行驶条件下，传统控制方法难以同时保证无人车在转弯过程中的路径跟踪精度和驾驶稳定性。因此，本研究提出一种无人车辆路径跟踪串级控制策略。考虑基于车辆轮胎侧滑和道路曲率影响建立一种新的车辆误差模型，采用前馈-参数自适应线性二次调节器（LQR）和比例积分（PI）控制算法设计速度保持控制器来组成无人车路径跟踪串级控制器。为提高无人车在恶劣驾驶条件下的适应性，使用BP神经网络自动调整LQR控制器参数，其中初始权值和阈值根据驾驶条件使用改进的灰狼优化算法进行优化；保速控制器提高了在非线性车速变化下的曲线跟踪精度。最后，建立MATLAB/Simulink和CarSim的联合模型，仿真结果表明：所提出的控制方法可以实现无人车在超高速下的保速过弯能力。在强风和冰雪路面条件下，该方法表现出更高的跟踪精度，与前馈-LQR、单点预瞄控制和纯追踪控制等方法相比，在驾驶和变曲率路面上对外界干扰的适应性和鲁棒性更强。

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基于AHP-CRITIC算法的商用车驾驶行为安全性评价

2023 (1): 126-135.
doi: 10.1007/s12204-023-2575-1

摘要 ( 304 )

PDF(421KB) ( 52 )

为预防和减少道路交通事故，提高驾驶员的安全意识，改善驾驶员的不良驾驶行为，研究了一种商用车驾驶行为安全性评价方法。根据商用车行驶数据，提取了3项驾驶风格分类指标及4项一级、10项二级安全评价指标。其中针对商用车运输货物的稳定性程度，将加速度这一指标按照统计学中的第三四分位法分为三个等级，并建立了安全性指标评价表达式。利用k-means++将驾驶员分为保守型、温和型、激进型3种驾驶类型，采用层次分析法（AHP）和客观权重赋权法（CRITIC）相结合的方法计算各指标对应的权重，结合安全性指标得分标准计算各类驾驶员的驾驶行为得分。运用商用车驾驶员实际驾驶行为数据对建立的安全性评价模型进行验证，计算结果表明AHP-CRITIC评价模型能够明显区分出不同驾驶风格的驾驶员，验证了改进后算法的合理性，表明了该评价体系可以对驾驶员安全性驾驶行为进行有效的评价，为运输企业等管理部门提供参考。

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考虑电动汽车行为异质性的鲁棒性充电需求预测方法和充电网络规划研究

2023 (1): 136-149.
doi: 10.1007/s12204-023-2576-0

摘要 ( 262 )

PDF(1054KB) ( 48 )

研究了智能网联电动汽车背景下的充电站网络规划问题。从数据驱动的角度，考虑充电行为的异质性构建了用户对充电站的选择模型，并将其嵌入到网络规划模型中。同时，提出了鲁棒性充电需求预测方法，以解决充电行为数据规模较小且稀疏所带来的样本偏差和数据丢失问题。在上述基础上，以最小化建造和充电成本为目标，考虑充电服务水平、建设预算、充电桩个数限制等约束，建立了充电站选址定容的数学模型。以上海实际数据进行了数值实验，结论充分佐证了创新点的合理性，并提供了相应的管理启示。

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合作博弈理论下考虑直行优先的右转车辆汇入分层策略

2023 (1): 150-160.
doi: 10.1007/s12204-023-2577-z

摘要 ( 212 )

PDF(997KB) ( 64 )

随着智能网联车辆技术的发展，合流策略大多数扩展于先到先得规则。在实际的交叉口通行过程中需要考虑通行优先级以避免发生冲突。本文提出了一种基于合作博弈的分层合流策略，提高了右转合流时的安全性和效率。首先建立右转并道冲突模型，分析交通流右转车辆特性。接着，提出包括决策层、任务层和操作层的三层分层策略，采用基于合作博弈策略在决策层确定直行车流和右转车流的合流优先级，在任务层确定合并序列，在操作层使用改进的一致性算法来优化有序队列中的车辆速度。最后在PYTHON-SUMO仿真平台上验证所提出的策略。结果表明，所提出的分层策略具有最短的旅行时间和损失时间，并且在直行交通流量增加时的表现优于其他方法。此外，所提出的方法在交通流量900 时效果最好。这种右转汇入策略的成功应用可以在未来扩展到匝道、换道和其他场景。

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