本期导读

为了解混合驾驶环境下交通管理的研究现状和发展趋势，以“自动驾驶汽车”发展现状为基础，分析自动驾驶汽车在混合驾驶环境下存在的问题，基于Citespace文献计量工具，CNKI核心数据库近24年（1997—2020年）有关自动驾驶研究的文献为研究数据源，从发文年代、期刊来源、研究机构、关键词等进行文献计量和可视化分析，并生成各研究机构间的关系网络图谱及关键词共现网络图谱。结果表明：国内近5年自动驾驶发文量呈上升趋势；《中国公路学报》为发文量最高的期刊；自动驾驶汽车研究的方向主要包括：①目标检测及场景感知研究；②决策与控制；③交通事故责任划定研究。在未来混合驾驶环境下交通管理应结合车路协同、高精度地图技术，从标志标线设计、信号配时优化、路权归属、交通事故责任划定等方面进行研究，使道路运输更安全、高效、便捷。（裴玉龙，等：“自动+人工”混合驾驶环境下交通管理研究综述）

为了反映高速公路运营安全状况，提出了动态风险饱和度理论，构建了动态风险饱和度模型和计算方法。依据路段不同交通饱和度下车辆的驾驶行为，以路段交通安全为约束，研究了跟车行驶和换道行驶2种驾驶状态下，考虑车速变化及雾天等特殊天气条件影响的路段平均最小安全车头时距计算方法，利用建立的安全车头时距与安全流量之间的转换关系，得到不同驾驶状态下的路段安全流量。在不同车辆驾驶状态切换阈值下，计算路段实际交通流量与路段安全流量的比值得到高速公路路段动态风险饱和度值。以G3高速公路某改扩建路段所在路网为例进行验证，计算得到了路网中各路段不同切换阈值下的动态风险饱和度值。动态风险饱和度随着交通饱和度的增大，呈现稳定的先增大后减小的规律，且在换道行驶状态时达到最大，在跟车行驶状态时开始下降，与现有交通安全状态分析相吻合。相较于交通饱和度，动态风险饱和度更能够反应出高速公路路段交通安全动态变化的规律。（田万利，等：基于动态风险饱和度的高速公路交通安全分析）

基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题，研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失，并缓解生成器优化矛盾，提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力，改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征，提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明：相比改进前模型，LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%；使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%；建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。（孙雄风，等：基于改进GAN的端到端自动驾驶图像生成方法）

针对双车道公路改扩建中的S+直线段+S形绕行区、S+S形绕行区以及凸形绕行区，基于现场交通流参数调查与数据处理，统计分析了3类全封闭施工绕行区的车速变化特征，标定了速度-流量二次曲线模型并据此计算得到了绕行区各主要区段的自由流速度和实际通行能力值，采用Vissim仿真软件进行了绕行区的交通冲突仿真实验。研究结果表明：S+直线段+S形及S+S形绕行区的交通瓶颈路段均出现在驶入曲线段，凸形绕行区的瓶颈路段则出现在警告区末端。3类绕行区瓶颈路段的平均速度较上游正常路段降低了70%左右，通行能力则降低了50%左右。在交通冲突方面，在低流量时3类绕行区的交通冲突情况差异不大，当流量增大到500 pcu/h以上时，凸形绕行区的交通冲突明显比其他2类绕行区更为严重；综合通行能力、通行效率及交通安全水平3个方面，S+直线段+S形绕行区是1种比较适宜的绕行区形式。（孟祥海，等：双车道公路改扩建全封闭绕行区交通特性）