研究团队招收交通工程、道路工程、地理信息、应用数学与概率统计、车辆工程、心理学等背景的硕士、博士研究生。
研究团队聚焦国家交通安全改善重大需求,针对交通参与者行为、道路安全设计、交通安全管理、车辆主动安全与自动驾驶方向与国内各级机构、国际大学和研究机构开展紧密合作,注重理论研究与应用推广的结合,致力于基础理论研究和切实推动交通安全改善。
一、实验平台
(1)建成国际一流的八自由度高仿真驾驶模拟器
建设了我国首个具有八自由度运动系统的驾驶模拟平台。驾驶模拟实验平台配置有多角度驾驶舱摄像头,可捕捉并记录驾驶人动作与状态,可实现驾驶人操作状态的实时监控。可支持驾驶心理与行为分析实验。
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(2)开展国内首个自然驾驶数据采集实验
同济大学与通用汽车、弗吉尼亚理工大学合作,自2012年起开展了自然驾驶数据采集实验。自然驾驶测试车辆安装了国际最先进的自然驾驶数据采集设备,是国内首个该类型的实验。至今已采集六类车辆,超过200位驾驶员,百万公里级自然驾驶数据,同时面向中国复杂道路环境开展自动驾驶传感器数据采集。
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二、研究方向
(1)交通行为、心理与安全
① 中国驾驶员行为特征解析
同济大学2014年起与通用等汽车企业合作,开展了中国驾驶员跟车、变道、停车等驾驶行为的系统性分析。基于上海自然驾驶数据,建立变道和切入行为自动化提取标准;对城市快速路跟驰模型进行了标定与验证,在此基础上建立了强化学习跟驰模型;分析自然驾驶车辆的变道行为特征、决策机制以及对后随车辆的影响,建立了多元线性可插车间隙模型。
代表论文:
[1]Yujun Jiao, Xuesong Wang*, Xudong Zhao, David Hurwitz. Effect of Insomnia on Risky Driving Behavior Among Bus Drivers: The Mediation Effect of Mental Health. Accident Analysis and Prevention. 2024. 195, 107419.
[2]Yujun Jiao, Xuesong Wang*, David Hurwitz, Gengdan Hu, Xiaoyan Xu, Xudong Zhao. Revision of the Driver Behavior Questionnaire for Chinese Drivers’ Aberrant Driving Behaviors Using Naturalistic Driving Data. Accident Analysis and Prevention. 2023. 187, 107065.
[3]Xuesong Wang, Xinchen Ye, David Hurwitz, Xiaomeng Wang, Christian Schost, and David Noyce. Effect of Motion Cues on Highway Driving Performance in Simulated Driving. Transportation Research Record 2023.
② 基于驾驶模拟的行为解析与人车交互
与一汽、HARMAN、华为、宝马等国际知名企业合作,依托同济大学八自由度驾驶模拟器开发了疲劳预警算法并测试了驾驶人在受到预警提示后的生理、驾驶行为特征的响应及变化规律。依托驾驶模拟器对驾驶人路怒及分心状态识别开展研究,建立了基于深度学习的驾驶人面部及手部特征图像识别算法。
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中国驾驶人模型:路怒与分心驾驶检测与分析
代表论文:
[1]Xuxin Zhang, Xuesong Wang*, Xiaohan Yang, Chuan Xu, Xiaohui Zhu, & Wei Jiaohua. Driver drowsiness detection using mixed-effect ordered logit model considering time cumulative effect. Analytic Methods in Accident Research, 2020, 26: 100114. (SCI, EI)
[2]Xuesong Wang, Chuan Xu. Driver drowsiness detection based on non-intrusive metrics considering individual specifics. Accident Analysis & Prevention, Volume 95, Part B, October 2016, Pages 350-357.
③ 基于行为分析的营运驾驶人安全教育
于2013年开始,依托于中瑞道路交通安全研究中心,与沃尔沃集团、瑞典查尔姆斯大学等单位合作,基于市内货运行业危险驾驶行为数据开展定期的安全教育,危险交通事件率下降达75%。
2016年起与携手共建安全道路联盟(Together for Safer Roads, TSR)合作,在上海市交通委员会与上海市公安局交通警察总队的支持下,在省际客运、市内公交、集装箱运输与危化品运输四类重点行业开展,形成了每月集中宣教与个体教育相结合的组合式安全教育方法,编著了《基于行为分析的营运驾驶员安全教育指南》,支撑了营运行业不良驾驶行为改善。
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代表论文:
[1]Huixin Zhang, Xuesong Wang*. Analysis of risky driving behaviors among truck drivers, The intermediary effect of enterprise safety climate and safety cognition. Transportation Research Board 103rd Annual Meeting, Washington D.C., USA, 2024.1.7-11.
[2]Xuesong Wang, Yilun Xing, Lian Luo, Rongjie Yu. Evaluating the effectiveness of Behavior-Based Safety education methods for commercial vehicle drivers. Accident Analysis & Prevention, Volume 117, August 2018, Pages 114-120.
(2)车辆主动安全与自动驾驶
①前向避撞预警系统算法及安全评估研究
基于同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器开展了前向碰撞预警系统(Forward Collision Warning,FCW),基于驾驶员在不同级别追尾碰撞风险下的制动行为,开发了基于运动学的FCW算法。基于上海自然驾驶实验数据在国际上首次开展了车辆主动安全功能对驾驶行为影响的研究,建立了融合紧急事件、反应时间、驾驶行为的多维评估方法,研究成果可为V2V环境中对驾驶员跟驰行为的建模提供科学依据。
代表论文:
[1]Yang Zhou, Xuesong Wang*, Bingdong Ji. Non-Motorized Vehicle Trajectory Prediction for Autonomous Driving in Emergency Scenarios. Transportation Research Board 103rd Annual Meeting, Washington D.C., USA, 2024.1.7-11.
[2]Xuesong Wang*, Shikun Liu, Junyi Zhang, Daiheng Ni. Real-time risk identification and prediction on the target lane's vehicle during lane change. Transportation Research Board 103rd Annual Meeting, Washington D.C., USA, 2024.1.7-11.
[3]Yanli Bao, Xuesong Wang*, Rongjie Yu. Evaluation of False Alarm Alarms in Truck FCW Based on Calibration of RSS Model under Different Driving Scenarios. International Journal of Transportation Science and Technology. 2023.
[4]Xuesong Wang*, Ruolin Shi, Weixuan Zhou, Andreas Leich, Xiaoxu Bei. Analysis of Left-turn Vehicle Operation Characteristics at Intersection Using Trajectory Data. Transportation Research Board 101th Annual Meeting, Washington D.C., USA, 2022. 1.9-13.
[5]Xuesong Wang, Ming Chen, Meixin Zhu, Paul Tremont. Development of a Kinematic based Forward Collision Warning Algorithm Using an Advanced Driving Simulator. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Volume 17, Issue: 9, Sept. 2016, Page 2583-2591.
②自动驾驶道路适驾性评估
中国的道路环境复杂、驾驶行为相对激进,为自动驾驶汽车在中国的落地带来了艰巨的挑战。依托国家自然科学基金面上项目与上海市科学技术委员会科研计划项目,并与英特尔智能网联汽车大学合作研究中心、华为、通用汽车等机构合作,以SCANeR仿真平台中的传感器、车辆动力学及驾驶行为仿真为基础,加载三维道路模型、风险驾驶场景库,构建了SCANeR与Simulink互联的自动驾驶道路适驾性测试平台。研究成果可为自动驾驶技术在中国的安全优化提供技术支撑,是对面向自动驾驶的道路改善设计的有益探索。
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面向自动驾驶开放道路测试的交通安全管理关键技术研究及应用
代表论文:
[1] Qian Liu, Xuesong Wang, Xiangbin Wu, Glaser Yi, Linjia He. Crash Comparison of Autonomous and Conventional Vehicles Using Pre-Crash Scenario Typology. Accident Analysis and Prevention. Available online 22 June 2021, 106193.
[2] Xinchen Ye, Xuesong Wang, Shuang Liu, Andrew Tarko. Feasibility Study of Highway Alignment Design Controls for Autonomous Vehicles. Accident Analysis and Prevention. Volume 159, September 2021, 106252.
[3] Xuesong Wang, Dingming Qin, Salvatore Cafiso, Kyle Kangzhi Liang, Xiaolei Zhu. Operational Design Domain of Autonomous Vehicles at Skewed Intersection. Accident Analysis and Prevention, Volume 159, September 2021, 106241.
③ 自动驾驶算法构建与安全测试
基于上海自然驾驶数据,构建了基于深度强化学习的自动驾驶决策算法研究框架,开发了拟人化和多目标优化两种自动驾驶跟驰速度控制算法,构建了驾驶安全性、效率和舒适性的奖励函数,实现了快速训练自动驾驶决策智能体。
代表论文:Meixing Zhu, Xuesong Wang, Yinhai Wang. Human-Like Autonomous Car-Following Model with Deep Reinforcement Learning. Transportation Research Part C, Volume 97, December 2018, Pages 348-368.
(3)交通安全管理
① 复杂路网交通事故统计建模分析
针对我国城市的复杂路网结构,系统构建了中观、微观道路设施的多角度、定量化交通安全分析模型。在国际上首次在中观层面分析路网结构特征对交通安全的影响。累计发表SCI/SSCI检索论文40余篇。目前正承担国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项,与雅典国家技术大学、普渡大学、中佛罗里达大学、英国拉夫堡大学、德国宇航中心等知名科研机构共同开展国际交通安全分析模型的构建。
相关项目:道路交通安全统计分析与建模国际对比研究
代表论文:
[1] Xuesong Wang, Tianxiang Fan, Ming Chen, Bing Deng, Bing Wu, Paul Tremont. Safety Modeling of Urban Arterials in Shanghai, China. Accident Analysis & Prevention, 2015, 83: 57-66.
[2] Xuesong Wang, Jinghui Yuan, Grant G. Schultz, Shouen Fang, Investigating the safety impact of roadway network features of suburban arterials in Shanghai, Accident Analysis and Prevention. Volume 113, April 2018, Pages 137–148.
[3] Jia Li, Xuesong Wang. Safety analysis of urban arterials at the meso level. Accident Analysis and Prevention. Volume 108, November 2017, Pages 100–111.
[4] Xuesong Wang, Qingya Zhou, Mohammed Quddus, Tianxiang Fan, Shou’en Fang. Speed, speed variation and crash relationships for urban arterials. Accident Analysis & Prevention, Volume 113, April 2018, Pages 236-243.
② 交通安全信息化管理
针对道路交通安全管理数据采集,编制了《交通警察执勤执法地点表述规范》、《面向交通管理的道路信息采集规范》,应用于上海、广州、苏州等地,示范应用地市的事故数据定位精度由不足50%提升至90%以上;目前正与公安部交科所合作编制国家规范(已获批立项)。
研发了《道路交通事故分析预警系统》,自2009年起应用于上海市交警总队。系统构建了基于WebGIS技术的事故数据、违法数据空间可视化分析技术,实现了基于事故密度算法实现自定义长度的事故多发路段排查;系统实现了城市道路交通安全管理的重点区域、设施在线预警,多源交通安全管理数据的空间叠加分析方法,可支撑交警勤务模式优化的决策支持。
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③ 交通安全规划与政策
开展了交通安全规划理论与宏观交通安全评估定量化分析研究,研究了宏观交通安全管理决策支持技术,实现了城市交通安全重点问题识别与重点管理区域判别,形成了国家、城市、重点区域的交通安全管理措施知识库。2012年负责了《上海市交通发展白皮书》交通安全管理政策的研究与编制,2016年参与了中国《道路交通安全“十三五”规划》,2018年起负责开展太原市的《道路交通安全管理规划》编制,2019年起负责《深圳市道路交通安全白皮书》编制,2020年起参与编制《道路交通安全“十四五”规划》,2021年起开展苏州市的《道路交通安全管理规划》编制。
相关项目:
上海市交通白皮书修编——交通运营安全管理配套政策研究课题
深圳市道路交通安全白皮书
苏州市道路交通安全管理规划
广东省交通安全白皮书
代表论文:
[1] Xuesong Wang*, Xueyu Zhang, Yingying Pei. A Systematic Approach to Macro-Level Safety Assessment and Contributing Factors Analysis Considering Traffic Crashes and Violations. Accident Analysis and Prevention, 2024, 194: 107323.
[2]Xuesong Wang, Qingya Zhou, Junguang Yang, Shikai You, Yang Song, Meigen Sun. Macro-level traffic safety analysis in Shanghai, China, Accident Analysis & Prevention, Volume 125, April 2019,Pages 249-256.
[3] Xuesong Wang, Junguang Yang, Chris Lee, Zhuoran Ji, Shikai You. Macro-level safety analysis of pedestrian crashes in Shanghai, China. Accident Analysis & Prevention, 2016, 96:12-21.
(4)道路设计安全评估与改善
① 事故多发设施判别与改善设计研究
与布隆伯格基金、携手创建更安全道路组织(Together for Safer Roads, TSR)、上海市交警总队等合作,结合国际道路交通安全改善经验,形成了我国城市道路交通安全影响因素知识库;编制有《上海市事故多发道路判别与改善工作指南》、《广州市事故多发道路判别与改善工作指南》、《苏州市事故多发道路判别与改善工作指南》。构建了“判别分析、改善设计、现场实施、效果评估”的四阶段工作模式。在上海、广州、湖南、山西、江苏、云南、河北等11省市开展事故多发道路判别与改善工作,总里程超4500公里。
相关项目:
广州市道路交通事故多发道路隐患排查及改善方案
苏嘉杭高速南段评估与改善项目
《上海市事故多发道路判别与改善技术指南》
② 基于驾驶模拟的道路设计评估与优化
基于中国首个具有8自由度运动系统、先进的图像融合校正系统的驾驶模拟器,攻克了道路精确建模、实验设计、数据分析等模拟器应用关键技术。依托国家自然科学基金优秀青年科学基金计划,研究了驾驶模拟实验设计方案、平纵线形组合路段评价指标选取及阈值构建、相邻组合复杂路段评价指标选取及阈值构建、组合线形设计优化。成果已经应用于湖南省永吉高速公路、永龙高速公路;上海市沿江路、江浦路、龙水南路越江隧道的设计方案评估与优化,以及深圳市,,机荷高速公路水朗复合立交驾驶模拟仿真研究,并负责编写交通运输部公路工程行业标准《基于驾驶模拟技术的公路路线设计指南》。
相关项目:深圳机荷高速公路水朗复合立交驾驶模拟仿真研究
代表论文:
[1] Xuesong Wang, Ting Wang, Andrew Tarko, Paul Tremont. The influence of combined alignments on lateral acceleration on mountainous freeways: a driving simulator study. Accident Analysis & Prevention, 2015, 76:110-117.
[2] Xuesong Wang, Xiaomeng Wang, Bowen Cai, Jiao Liu. Combined alignment effects on deceleration and acceleration: a driving simulator study. Transportation Research Part C, Volume 104, July 2019, Pages 172-183.
三、科研合作平台
(1)学科交叉合作
团队围绕交通安全研究方向,与同济大学医学院、复旦大学心理学系、中科院心理所等单位合作,通过与心理学、社会学等相关学科交叉,研究重点驾驶人群体行为特征与不良驾驶行为的心理致因。充分发挥同济大学学科优势,与数学系、软件学院、电信学院、经管学院等合作,在交通安全数据分析方法、交通安全管理大数据分析技术、交通安全管理人机协同决策技术等领域开展学科交叉研究。 2021年5月,成立了“交通行为、心理与安全实验室”。
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(2)产学研应用平台
与公安部交通管理科学研究所等单位共建道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室驾驶行为技术研发部,深入研究重点驾驶人群体行为特征,为交通安全宣传教育、驾驶员培训考试、不良驾驶行为执法等方面提供理论和技术支撑。与公安部交通管理科学研究所、公安部道路交通安全研究中心签有战略合作协议,为我国交通安全管理战略政策的制定提供理论和技术支撑。与广州、苏州、太原、甘肃、云南、贵州省等交通安全管理部门签署了战略合作协议,积极服务地方交通安全改善。
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(3)国际合作平台
实验室于2017年入选交通安全学科创新引智基地(111计划),已经和国际交通安全研究机构(美国普渡大学、哥伦比亚大学、中佛罗里达大学、德国宇航中心、英国拉夫堡大学、日本东京大学等)建立了实质性的科研合作关系,致力于培养我国道路交通安全方向高端理论和应用人才。
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四、国际学术影响,SPAN style="FONT-FAMILY: ">
(1)国际研讨会
为促进我国交通安全学科的国际合作与交流,同济大学联合美国、德国的高校与科研机构组织了系列国际学术研讨会,深化了同济大学与国内外高校、科研机构、政府主管部门在交通安全领域的合作交流,进一步扩大了同济大学在交通安全领域的影响。
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(2)技术论坛
从2016年开始,团队发起了“同路人”交通安全技术论坛,到目前已经组织了如下主题的研讨:美国《统一交通控制设施手册》、高速公路安全重点问题、基于行为分析的营运驾驶人安全教育、道路安全设计、事故多发道路判别与改善、速度管理。“同路人”交通安全技术论坛为从事交通安全的管理人员、设计人员、研究人员提供了互相学习、交换意见的平台,同时加强了我国与国际交通安全领域专家的合作,为推动交通安全事业起到了积极的作用。
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“同路人”交通安全技术论坛顺利召开——高速公路安全重点问题研讨总结
五、王雪松教授简介
同济大学交通运输工程学院教授,聚焦交通事故成因与防治关键科学问题,在道路交通安全领域深度和广度上均作出了突出贡献。针对已建道路,建立了系统的安全评估与治理方法。针对拟建道路,创建了基于驾驶模拟技术的道路线形安全优化设计方法;针对自动驾驶,发展了自动驾驶车辆安全决策模型,量化了面向自动驾驶的道路关键设计指标。研发了国内首个道路交通事故分析预警系统,应用于北京、上海、广州、深圳、山东、甘肃、贵州等省市。
担任道路与交通工程教育部重点实验室副主任,道路交通安全与环境教育部工程研究中心副主任、交通安全国际合作联合实验室执行主任。主持建设了交通安全国际合作联合实验室,2016年牵头获批交通安全学科创新引智基地(“111计划”)。入选教育部新世纪人才、国家自然科学基金优青、交通运输部科技创新领军人才。建设了中国首个八自由度高仿真驾驶模拟器(世界前三);主持开展了中国首个自然驾驶数据采集项目。
主持编写标准8部(3部行标;5部地标和团标)。出版《交通安全分析》专著,84.9万字。在交通安全顶级期刊发表SCI/SSCI检索论文130篇,EI检索论文75篇,总被引7292次,H指数43。连续五年入选爱思唯尔中国高被引学者(2019-2023),连续三年入选交通运输领域全球前2%科学家榜单(2020-2022)。
基于在自动驾驶安全方面的杰出贡献,获英特尔2020年度卓越研究者奖(Intel’s 2020 Outstanding Researcher Award),是国内首位获奖学者。获上海市科技进步奖二等奖、中国公路学会运输与物流创新奖、上海市交通工程学会科技一等奖,均为第一完成人。当选“中国公路学会国际公路交通科技学术领军人才”,荣获“中国智能交通协会优秀科技创新领军人才奖”。
担任《中国公路学报》副主编(国内交通领域排名第一)、Accident Analysis and Prevention副主编(国际交通安全领域排名第一)、TRR交通安全方向领域主编,TRB三个学术委员会委员(ACS20、ACH50、AME40)、全国道路交通事故深度调查专家、“一带一路”国际交通联盟交通安全委员会主席、中国智能交通协会交通安全专业工作委员会副秘书长、中国道路交通安全协会理事、公安部交通管理科学研究所客座研究员。受邀担任香港科技大学兼职教授、英国Loughborough University杰出研究员、美国University of Central Florida客座教授、昆明理工大学兼职教授、中国人民公安大学客座教授、山西警察学院客座教授。
指导的研究生获国家研究生奖学金10人次(唐冬杰、杨敏明、邢祎伦、周清雅、朱美新、樊天翔、游世凯、陈铭、吴杏薇、叶欣辰),获上海市优秀毕业生5人次(杨敏明、邢祎伦、杨奎、朱美新、游世凯),获同济大学优秀毕业论文3人次(丰明洁、戴志成、周维萱)。
指导的学生具有较强的国际竞争力,进入了华盛顿大学(朱美新、邢逸伦)、普渡大学(郭启明)、帝国理工大学(周维萱)等国际知名高校深造;4位学生进入美国橡树岭国家实验室(袁景辉)、美国欧道明大学(谢琨)、德国慕尼黑工大(杨奎)、香港科技大学(朱美新)等国际知名机构任职;5位毕业生进入西南交通大学(胥川)、长安大学(陈亦新)、上海海事大学(王晓梦)、北京工业大学(李佳)、上海理工大学(丰明洁)等国内高校任职;多位学生进入通用(吴杏薇)、微软(陈铭)、百度(裴赛君)、阿里巴巴(唐永峰)、理想(叶采阳)、上汽(徐晓妍、唐冬杰、李佳奇)等国内外知名企业从事交通安全相关的工作。