對駕駛模擬技術(shù)在道路行車安全領(lǐng)域的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀和存在的問題進(jìn)行了分析。在廣泛調(diào)研國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對駕駛模擬器進(jìn)行了分類，并總結(jié)了國內(nèi)外主要代表性科研型駕駛模擬器的發(fā)展歷程，分析了典型駕駛模擬器的自由度、主要特征和應(yīng)用領(lǐng)域。以“人-車-路-環(huán)境-事故”為主線，從不良駕駛行為特性分析、車輛主動安全技術(shù)研究、道路與交通設(shè)計、車輛駕駛環(huán)境以及道路行車事故研究5個方面，系統(tǒng)地梳理了駕駛模擬技術(shù)在國內(nèi)外道路行車安全領(lǐng)域的應(yīng)用研究現(xiàn)狀、存在問題以及應(yīng)用展望。在不良駕駛行為特性分析方面，重點(diǎn)研究了運(yùn)用駕駛行為特性開展分心駕駛行為和疲勞駕駛行為的識別；在車輛主動安全技術(shù)研究方面，綜述了運(yùn)用駕駛行為開展車輛底盤一體化控制技術(shù)、安全輔助駕駛控制技術(shù)和自動駕駛接管行為的評價研究；在道路與交通設(shè)計方面，綜述了道路幾何和標(biāo)志標(biāo)線等的設(shè)計評價；在車輛駕駛環(huán)境方面，綜述了不良?xì)庀蟆⒙穫?cè)景觀和交通沖突等駕駛環(huán)境對駕駛行為的影響；在道路行車事故研究方面，總結(jié)了道路行車事故再現(xiàn)和事故影響因素分析等內(nèi)容。此外，對駕駛模擬技術(shù)進(jìn)行了應(yīng)用展望，主要包括特殊人群的駕駛行為特性、智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)的測試及驗(yàn)證、混合交通流環(huán)境下的行車安全問題。對未來應(yīng)對駕駛模擬器的有效性評價、不適性以及二次開發(fā)等問題進(jìn)行探討，以便更好地促進(jìn)駕駛模擬技術(shù)的發(fā)展。（張馳，等：基于駕駛模擬技術(shù)的道路行車安全性研究綜述）

針對含有風(fēng)險控制的危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題，討論了運(yùn)輸商的有限理性路徑選擇行為對運(yùn)輸風(fēng)險的影響?；隰敯魞?yōu)化的方法構(gòu)建了雙層規(guī)劃模型，通過增加各路段最大風(fēng)險值的上界約束來實(shí)現(xiàn)不同路段之間運(yùn)輸風(fēng)險分布的公平性，上層規(guī)劃表示政府部門通過關(guān)閉部分路段來最小化最大運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)總風(fēng)險、路段最大風(fēng)險的上界值以及路段關(guān)閉總數(shù)；下層規(guī)劃表示有限理性的運(yùn)輸商在考慮感知偏差的情形下選擇總成本最小的運(yùn)輸路徑?？紤]到傳統(tǒng)啟發(fā)式算法容易陷入局部最優(yōu)解，通過重新定義上下層問題，設(shè)計了割平面算法求解該模型，并給出了算例分析。結(jié)果表明：雖然有限理性運(yùn)輸商的總成本增加了3.5%，但危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的最大總風(fēng)險下降了約8.4%；通過改變政府部門對各目標(biāo)的關(guān)注度，可以影響有限理性運(yùn)輸商的路徑選擇行為，使得方差系數(shù)和基尼系數(shù)分別下降了約36.1%和26.2%，實(shí)現(xiàn)了不同路段之間風(fēng)險分布的公平性目標(biāo)；在實(shí)施車輛限行策略的情形下，針對有限理性運(yùn)輸商的感知偏差進(jìn)行靈敏度分析，發(fā)現(xiàn)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)最大總風(fēng)險的最小值不會改變，但會對路段關(guān)閉總數(shù)產(chǎn)生影響。在考慮運(yùn)輸商為有限理性決策者的情形下，可為政府部門設(shè)計更加符合實(shí)際情況的危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，從而有效降低運(yùn)輸風(fēng)險。（張宏剛，等：考慮有限理性和公平性的危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化）

為加快緊急車輛抵達(dá)事故現(xiàn)場的速度，同時減少緊急車輛優(yōu)先權(quán)對其他車輛的影響，運(yùn)用車路協(xié)同系統(tǒng)，提出避讓緊急車輛協(xié)同換道策略，通過調(diào)整緊急車輛下游車輛位置，實(shí)現(xiàn)緊急車輛高效通過路段。以緊急車輛前車（DV）及其相鄰目標(biāo)車道車輛為控制對象，根據(jù)相鄰車道車輛間距與車車通信范圍，搜索DV可換道空間間隙集。以交通流整體恢復(fù)穩(wěn)定時間最小為目標(biāo)，確定DV換道軌跡和相鄰車道協(xié)作車輛的速度變化，引導(dǎo)車輛完成協(xié)同合流，既能保障車輛安全換道，還能降低換道造成的速度振蕩傳遞。同時，為快速恢復(fù)DV換道造成的目標(biāo)車道車輛速度波動，對上游車輛（UV）采取先進(jìn)先出規(guī)則的換道控制策略。所提協(xié)同避讓緊急車輛的策略考慮了車輛協(xié)同換道對交通流的整體影響，并在原有換道策略的基礎(chǔ)上提出了減少速度波動傳遞的控制方法。案例分析結(jié)果表明：采用上下游協(xié)同換道策略最短換道時間為6s，此時緊急車輛距前車78.66 m時發(fā)送避讓信號。同時研究發(fā)現(xiàn)，恢復(fù)交通流速度穩(wěn)定所需的時間為29 s，比未采用上下游協(xié)同換道策略降低了34%。（郝威，等：車路協(xié)同下避讓緊急車輛協(xié)同換道策略）

為了緩解常發(fā)性擁堵引發(fā)的城市噪音、能源消耗和廢氣排放等現(xiàn)狀，使路網(wǎng)具備抵抗短時激增車流的能力，將宏觀基本圖與性能時序圖相結(jié)合對局部路網(wǎng)韌性進(jìn)行量化。針對韌性屬性，提出了魯棒性指數(shù)、損失面積比、恢復(fù)快速性、流量峰值差和臨界密度差5個評價指標(biāo)，反映路網(wǎng)在性能下降、穩(wěn)定和恢復(fù)階段的韌性特性。引入Kendall法檢驗(yàn)各賦權(quán)法的一致性，并基于CRITIC的多屬性決策獲得最優(yōu)權(quán)重，提出了組合賦權(quán)和模糊邏輯相結(jié)合的城市局部路網(wǎng)韌性綜合評價方法，結(jié)合李克特量表法對綜合韌性得分進(jìn)行分級。以長沙市局部路網(wǎng)為例，設(shè)計韌性改善方案，針對常發(fā)性擁堵路段上的交叉口進(jìn)行信號配時優(yōu)化；通過VISSIM仿真并計算得到各方案的韌性指標(biāo)。研究結(jié)果顯示：方案8，10和16能有效吸收短時激增車流并與路網(wǎng)狀態(tài)相適應(yīng)，所有方案中方案14的韌性得分最高。局部路網(wǎng)綜合韌性得分具有隨著優(yōu)化路段數(shù)的增加而增長的趨勢，但并不是線性遞增。信號配時優(yōu)化改變了路網(wǎng)韌性屬性，并降低了部分路段對城市局部路網(wǎng)韌性的負(fù)面影響。不同評價方法下的韌性得分排名存在部分差異，流量峰值差與脆弱性指數(shù)的評價排名更接近，損失面積比與韌性損失值的評價排名更接近。所提出的指標(biāo)不局限于單一韌性屬性，能更全面、客觀地反映干擾下路網(wǎng)的響應(yīng)過程。（陳思妤，等：面向常發(fā)性擁堵的城市局部路網(wǎng)韌性評價與分析）