考虑风险时空分布特征的跟驰工况行车风险预测

行车风险预测对提升智能汽车行车安全性至关重要,为此本文提出了一种跟驰工况下的行车风险预测模型(car-following risk prediction model, CRPM)。跟驰中车辆的减速能够反映驾驶人的认知风险,故根据车辆纵向加速度标注跟驰风险等级,并构建基于各向异性行车风险场的风险时空分布特征以用作CRPM的输入。CRPM通过卷积神经网络提取风险的空间分布特性,利用双向长短期记忆网络和注意力机制处理风险的时序依赖关系,最终输出跟驰风险等级。CRPM在航拍数据集AD4CHE上进行训练和测试。结果表明,CRPM具有良好的预测精度和提前预测时间,预测准确率达99.67%,在风险发生前2 s预测准确率为96.73%。

基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法研究

为实现更快速、准确的疲劳预警,提出了一种基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法。基于加入了MicroNet模块、CA注意力机制、Wise-IoU损失函数的YOLOv7-MCW目标检测网络提取驾驶人面部的短时面部特征,再使用并行Informer时序预测网络整合YOLOv7-MCW目标检测网络得到的面部时空信息,对驾驶人疲劳状态进行检测与预警。结果表明:在领域内公开数据集UTA-RLDD和NTHU-DDD上,YOLOv7-MCW-Informer模型的准确率分别为97.50%和94.48%,单帧检测时间降低至28 ms,证明该模型具有良好的实时疲劳检测性能。

半挂液罐车弯道安全车速优化控制

为降低半挂液罐车驶过弯道路段过程中的侧翻事故风险,提出了基于最优控制的半挂液罐车弯道安全车速优化控制方法。该控制方法以侧翻事故防控为优先目标,以高效通行为辅助目标,帮助半挂液罐车在驶向弯道时提前获得无横向失稳隐患的最优车速控制方案,实现“预防式”的车辆主动安全控制。同时为提高控制方案有效性,利用正弦波动方程拟合罐内液体纵向转移过程,结合基于改进准静态法的罐内液体横向偏移规律,构建了具有纵横双维度描述能力的罐内液体晃动模型,提高了最优控制问题成本函数中半挂液罐车横向稳态表征指标的准确性。仿真结果表明:受控半挂液罐车驶过弯道过程中的瞬时横向载荷转移率始终处于[-0.7,0.7]的安全范围内;不同弯道半径下车辆瞬时横向载荷转移率均有下降,且在弯道半径61 m时降幅最大;受控半挂液罐车最大瞬时横向载荷转移率最大降幅达到0.07;车速控制对道路通行效率的负面影响较小。该控制方法帮助半挂液罐车避免侧翻事故,适用于多种不同半径的弯道路段。

基于YOLOv 5的夜间交通道路车辆检测方法设计

针对夜晚环境中车流量统计的实时性、鲁棒性和准确性不高等问题,提出一种基于YOLOv5算法优化和摄像补光灯相配合的车辆检测方法,实现交通道路上车辆的精确检测,克服以往夜间图像模糊、光线昏暗等造成的检测不准确问题。采用基于YOLOv5深度学习的方法,以道路临时拍摄的图像构成数据集,以高斯函数构建数据增强图像进行车辆检测,其中检测系统的硬件采用芯片双回路设计控制补光装置,提高检测识别准确性,软件上对YOLOv5算法进行超参数优化,提升系统检测精确性和快速性;采集不同天气、不同补光强度下道路交通图像,通过优化后算法分析其有效性,结果表明,相较于原有检测方法,该方法的平均准确率(mean Average Precision,mAP)和检测帧速率(Frame Per Second,FPS)分别增加4.2%、12%,检测效果较好。

机动车安全技术检验中存在的问题及对策分析

随着经济发展,当前社会上机动车数量逐渐增多,机动车数量的增多虽然可以带来较大的出行便利,但安全问题也需要重视。各种因“问题”车辆上路造成的事故让人们深刻认识到了机动车安全技术检验的必要性。实践证明,安全技术检验是保障机动车安全出行的重要环节,通过科学的检验,可及时发现车辆问题,减少“问题”车辆上路,从而降低交通事故概率。

雨天路面积水对路面摩擦系数及行车制动距离影响规律分析

针对雨天行车安全性问题,设计试验,通过控制水膜厚度模拟不同路面积水状况,使用BM-III型摆式摩擦仪测试路表摩擦系数值并分析其变化规律,在此基础上计算分析行车滑行制动距离受到水膜厚度、车速等影响规律,研究成果为雨天行车安全性分析工作提供参考。

基于车辆位置与速度特征的驾驶行为模式分类方法

精细车辆轨迹中包含连续的时间戳、位置,以及速度等信息。通过对车辆轨迹数据进行量化表达与挖掘分析,可以实现对车辆行为模式的分类。现有研究大多关注对位置的聚类,很少对车速、加速度等特征进行研究分析,而车速等是反映驾驶行为模式的重要特征。为了将轨迹多维信息纳入分析框架,研究了基于位置与速度特征的车辆轨迹行为模式分类方法。为克服现有行为模式分类方法的维度单一性,运用豪斯多夫轨迹距离算法计算出位置和速度特征的综合距离矩阵,针对豪斯多夫距离算法鲁棒性差的缺点,采用单向豪斯多夫距离90%分位值对算法进行了改进,降低噪声影响。同时,引入了车辆位置和速度来进一步提高分类的准确性,运用多次分层聚类算法依次对位置与速度轨迹图进行分类,得到车辆位置和速度上的行为模式。以HighD数据集为样本,提取了三车道上的行车轨迹,验证了基于速度与位置特征的车辆行为模式分类方法。结果表明:(1)本方法可以得到位置和速度的综合行为模式,聚类平均准确率达到94.8%,优于DBTCAN准确率89.3%和t-Cluster准确率86.4%;(2)基于换道模式轨迹偏移率曲线的分析,得到了4种互异的典型车辆换道模式。该方法可利用多维轨迹数据对行车模式进行分类及行为辨识,在车辆轨迹分类与不良行为辨识方面具有应用潜力。

公路大件运输车组弯道轮廓通过性分析

弯道轮廓通过性分析是大件运输车组安全通过弯道的一个重要方面。本文通过弯道几何条件和车组数据,建立弯道轮廓表达模型和大件运输车组轮廓函数表达式,通过分析弯道轮廓通过性的要求,建立以方向盘转角总和最小为目标函数的大件运输车组安全行驶轨迹优化模型,使用遗传算法求解并运用TruckSim–Simulink进行实例仿真,结果显示大件车组能够安全通过弯道,验证了模型及算法的有效性。

基于改进云组合赋权的智能网联驾驶场景安全性评价方法

准确可靠的驾驶场景安全性评价是智能网联车辆推广应用的基础,但智能网联驾驶场景复杂多变,以固定数值为指标权重的评价方法无法充分考虑因此带来的模糊性和随机性。为此,研究了基于改进云组合赋权的智能网联驾驶场景安全性评价方法。建立了包含静态环境层、动态行为层、智能要素层的智能网联驾驶场景要素库,制定场景设计方案;按照功能场景、逻辑场景、具体场景的顺序进行场景解构,提取相关要素,设计形成场景;引入云模型概念,结合博弈论思想改进云组合赋权;基于云模型运算法则构建综合云,表征各场景安全性,构建理想云评价模型;提出相对相似度指标作为评价结果,量化分析场景安全性并排序。依据场景设计方案进行仿真试验,对比层次分析法、优序图法、熵值法、变异系数法、博弈组合赋权及原云组合赋权等赋权评价方法,其评价结果与仿真结果在99%置信水平下显著相关,二者的皮尔逊相关系数为0.649,较上述其他评价方法分别提高了5.5%、7.8%、19.7%、13.7%、8.1%、0.8%;同时,该方法事故识别准确率为78.13%,高于Baumann等所用方法的44.29%和Xia等所用方法的57.2%。研究结果表明:基于改进云组合赋权的场景安全性综合评价方法能够兼顾主、客观赋权的优点,可以改善当前固定数值权重造成评价结果不够真实的缺陷,提高智能网联驾驶场景安全性评价的准确性。

基于可拓云模型的高速公路隧道入口段行车风险评价研究

研究高速公路隧道入口段行车风险的影响因素,确定其行车风险等级,从而可提高隧道入口段行车的安全性与舒适性。利用文献萃取法,从驾驶员因素、道路条件、交通条件和环境条件中选取18个行车风险因素,建立了高速公路隧道入口过渡段行车风险因素集。基于决策实验室-解释结构模型建立了高速公路隧道入口段行车风险因素识别模型,筛选出高速公路隧道入口过渡段行车风险评价指标,并结合风险评价指标建立了山区高速公路隧道入口过渡段行车风险可拓云评价模型。利用熵值法确定评价指标权重,根据最大关联度原则明确了隧道入口段的行车风险等级,通过与可拓法的对比分析进而验证模型的准确性。通过实例应用分析发现,利用可拓云模型和可拓法计算出隧道X和隧道Y的行车风险等级均为Ⅱ级,而隧道X的特征期望值大于隧道Y的特征期望值,表明隧道X的安全水平高于隧道Y。两个模型计算出的可信度均小于0.01,可信度都较高,结果表明了可拓云模型的有效性和科学性,为探究高速公路隧道入口段行车风险提供了一个新的方向。研究结果不仅有助于高速公路隧道入口段行车安全的提升,同时对研究交通事故的影响因素与形成机理具有借鉴意义。

对称两向平行流交叉口信号配时优化控制研究

为解决传统常规道路交叉口中因设置有左转专用相位导致主路通行效率下降的问题,提出了一种对称两向的平行流交叉口设计方案。通过分析对称两向平行流交叉口的车辆运行规则,制定信号控制相位方案,以交叉口车均延误最小化为目标建立信号配时优化模型。根据各转向车辆到达-驶离图式,推导了对称两向平行流交叉口延误计算模型,并通过VISSIM仿真进行验证。仿真结果表明,当两者车均延误相对误差绝对值的最大值不超过5%时,模型拟合效果较好。应用案例分析发现,对称两向平行流交叉口相对于常规交叉口能够降低30%以上的车均延误,同时在对称两向平行流交叉口设计中,将移位左转车道设置在主路的通行效率要优于支路。

汽车弯道防侧滑/侧翻控制器设计

对自动化公路系统弯道上汽车防侧滑/侧翻控制系统进行了研究.在汽车驶入弯道前计算安全车速,建立车辆运动学模型,采用积分反推方法设计了直道制动减速阶段的速度控制器,通过引入虚拟控制变量设计了弯道车道保持阶段的位姿控制器.根据车辆动力学简化模型设计了动力学控制器进行仿真试验,车辆以安全车速通过弯道.试验表明所设计的控制器具有快速、准确跟踪和全局稳定的特性,能有效避免发生侧滑/侧翻的危险工况,保证车辆行驶安全性和方向稳定性.

公路线形设计安全性评价仿真

结合公路设计规范,综合考虑车辆动力学性能、气候等影响因素,通过对吉林省安图至二道白河二级公路不同线形路段的仿真,对道路安全进行了综合评价,为分析研究公路线形对交通安全的影响要素奠定了基础。提出了公路线形设计规范与安全标准相融合的理念,为我国公路设计安全性审核提供参考。

道路交通安全宏观评价F-AHP法

用因子分析法和层次分析法组合起来对道路交通安全进行评价(F-AHP).用因子分析法来构造评价指标间的层次关系,用其分析值度量同层指标的重要性;采用层次分析法计算各层次指标对目标的权重.用线性加权法对评价对象的安全水平进行客观评价,通过对F-AHP方法进行的应用研究,发现评价结论与其他方法有所差别.

汽车智能数字仪表的开发

针对汽车组合仪表存在的问题,本文基于Windows CE和嵌入式系统为JEEP2500汽车开发了数字仪表．该智能数字仪表由高性能单片机和触摸屏取代原有的模拟仪表,显示所有汽车运行参数并具有故障报警功能,嵌入之中的黑匣子纪录的数据给交通事故处理提供证据．该仪表除具有原仪表的所有功能外,还能显示汽车运行状态参数的变化曲线,给出车辆3滤更换时间、保养维修提示及行驶状态记录等．初步装车试验表明,该系统达到初步设计要求,为进一步的产品开发奠定了基础．

基于贝叶斯判别的驾驶行为危险状态辨识

为有效辨识危险性驾驶行为,以事故发生概率为依据,对驾驶行为的危险状态分级.采用单因子方差分析提取危险状态辨识主因子.基于贝叶斯判别构建了驾驶行为危险状态辨识模型.将在连续驾驶条件下5名驾驶员驾驶行为状态指标测试数据分为两组,分别用于标定与测试模型.测试结果表明错判率为4.3%.

超声定位技术在汽车安全预警系统中的应用

介绍了超声传感器的测距原理、传感器套筒的设计方法和传感器阵列的布置方案 ,并设计了以单片机为控制核心的硬件和软件。超声传感器采用了扫描触发工作方式 ,既避免了相互间的交叉干扰 ,又提高了检测的实时性。实验表明 ,该系统的测量范围为前方0 .39～ 10 .3m ,测量范围边线的夹角为 76°。在测量范围内可测障碍物的最小尺寸为 5mm ,测距精度的相对误差小于 1%。本文最后指出了该系统在汽车夜间行驶。

血中酒精消除速度与浓度推算关系的研究

目的 研究人血中酒精消除速度与血中酒精浓度的推算关系。方法 用呼气式酒精测定仪测定95位自愿受试者饮酒后一定时间内的血中酒精浓度,对时一浓曲线进行分析。结果 血中酒精的消除符合线性消除规律,消除线性相关系数为-0.989±0.011,最小值为-0.098,最大值-1.000;血中酒精消除速度为-0.140 mg·ml-1·h-1±0.028,最小值为-0.098 mg·ml-1·h-1,最大值-0.230 mg·ml-1·h-1。结论 血中酒精浓度可依据酒精消除速度[-0.10mg·ml-1·h-1]进行回推算。

夜间长途客车驾驶员操作行为差异性识别研究

为避免长途客运班车2名驾驶员夜间疲劳驾驶,探讨基于操作行为差异性识别的驾驶时间和换班管理的方法。应用SPSS聚类方法,建立降维后夜间高速公路长途客车的油门踏板行程(TPS)和车速聚类指标体系,即车速15%分位、车速标准差、TPS的85%与15%分位差值的时域聚类指标,TPS和车速直流频谱值(DC)的频域聚类指标,TPS的DC与交流频谱值(AC)的15%分位、车速DC与最大AC的综合聚类指标,分析不同聚类指标下不同驾驶员的聚类特征。结果表明,在夜间高速公路自由流下,对同一辆客车不同驾驶时间段,同一名驾驶员聚类在同一组,不同驾驶员聚类在不同组。因此,同一辆客车当值驾驶员当前数据样本与该驾驶员历史数据样本连续聚类在同一组,说明该驾驶员连续驾驶;若下一组数据样本与前一名驾驶员数据样本聚类在另外一组,说明该驾驶员已经换班。对于高速公路非自由流下,同一名驾驶员不同驾驶时间段样本不能聚类在同一组。

基于表面肌电的草原公路驾驶员局部肌肉疲劳试验研究

为了检测草原公路特殊性对驾驶员颈、肩、腰部肌肉所产生的影响,选取6名驾驶员进行草原公路的实驾试验,使用频域分析方法,获得驾驶员颈部胸锁乳突肌、肩部斜方肌、腰部竖棘肌的平均功率频率（MPF）的变化特征。结果表明：随着驾驶时间的延长驾驶员的各部位肌肉会出现疲劳,且各部位肌肉的MPF变化程度存在差异性：4位驾驶员胸锁乳突肌在50 min出现深度疲劳,6位驾驶员斜方肌在80 min达到不可恢复的疲劳,6位驾驶员腰部竖棘肌在60~80 min内出现了MPF的最低点。女性的腰部竖棘肌比男性更容易抵抗疲劳。