基于动态安全车距的车辆跟驰模型及稳定性分析

为了更好地模拟车辆的跟驰特性,在全速度差(full velocity difference,FVD)模型的基础上考虑前车与跟随车的车头间距、速度差、速度和加速度等因素,建立了一种基于动态安全车距的改进FVD跟驰模型。构建了可变车头时距模型量化前车加速度对跟驰车头间距的影响程度;应用小振幅扰动分析和长波展开进行了模型线性稳定性分析,推导了改进FVD模型的临界稳定性条件;设计环形道路上微扰动数值仿真实验,分析了扰动后的车辆跟驰行为特性,解析加速度参数对模型抗扰能力的影响。研究结果表明:考虑前车加速度信息可以降低扰动演化时的波动振幅,有助于提高车流的稳定性。

城市工况下最小安全车距控制模型和避撞算法

鉴于传统安全距离模型适应性差、模型参数须预先确定和车距控制偏差大的缺陷,提出一种最小安全车距控制模型和避撞算法.通过视觉和雷达传感器实时监测前方车辆,针对前方车辆行驶状态和不同类型车辆制动性能差异,给出相应的安全距离估算模型、最小安全车距控制模型与算法;为了保证车距控制精度,采用周期闭环控制方法.该算法应用于奇瑞智能自主跟车系统,经过2 种工况、5 种初始车速和2 0 0 0 次的城市道路试验.结果表明最小安全车距均保持在1 - 2 m内,控制偏差精度在依0. 5m内.该算法在各种城市工况下均具有很较高的车距控制精度,能有效提高车辆的主动安全性、驾乘舒适性和道路行车利用效率.

基于相关分析和安全车距的跟驰模型

为精确模拟动力性能各异的车辆之间的跟驰行为,分析了跟驰实验数据和车辆动力性能,采用回归分析法筛选变量,建立新的跟驰模型。根据车辆动力性能与车距修正模型,使模型模拟结果更符合车辆的动力性能,并具有广泛的适用性。模型模拟加速度、速度和位置与实测值之间的相对误差分别为6.0%、0.1%和1.0%,相关系数分别为0.863、0.998和1.000。由此表明模型可精确模拟车辆性能各异与车速和车间距离散性较大的跟驰车队。

行进中车辆临界安全车距的探讨

根据理论分析 ,推导出高速公路上行进中车辆临界安全车距的计算公式 。

安全车距保持技术硬件在环仿真试验系统

自行开发的安全车距保持技术硬件在环仿真试验系统主要由制动执行器、油门执行器、车辆模型和控制算法等组成。该仿真器可用于车辆主动避撞报警系统、自适应巡航控制系统及具有Stop&Go功能的巡航系统的仿真试验 ,可检验控制器及执行器的性能、设计控制算法等 ,从而缩短研发周期 。

基于双目立体视觉的汽车安全车距测量方法

汽车安全车距测量作为智能交通系统的一个重要分支是近年来的研究热点.本文阐述了双目立体视觉的原理,提出一种应用于高速公路上的安全车距测量方法.该方法根据目标车辆在左右摄像头所获的图像中对应的不同坐标,利用公垂线中点法计算出目标车辆到摄像头的距离.实验结果表明:该测距方法测量范围广,对远距离测量也适用;测量精度能满足智能交通中车辆安全距离测量的实际需要,是一种有效的前方车距测量方法.

高速公路实用安全车距计算模型

通过对车辆制动减速过程的分析 ,建立了高速公路安全车距的实用计算模型 。

基于CAN总线的安全车距保持系统

在设计油门和制动执行器硬件以及各部分电控单元基础上,通过对相应的控制算法、信号采集和处理算法、CAN协议和通信软件的设计,构成基于CAN总线的安全车距保持系统。通过试验结果表明所设计的CAN控制网络能满足该系统的使用要求。

基于期望安全车距的车辆跟驰行为分析与仿真

为解释实际道路交通流中的跟车距离差异,引入期望及参照点理论,提出期望安全车距(ESD)概念,分析其主要影响因素。采用C#编程模拟车辆跟驰行为,以跟车距离的试验值作为ESD的代表值,从横向角度考察ESD的个体差异,分析性别及实际驾龄对ESD的影响,并采用单因素方差分析(ANOVA)方法对比分析不同驾驶类型间的差异。数据显示:驾驶人ESD的个体差异较大,性别对ESD有一定影响,实际驾龄对ESD的影响无明显规律。ANOVA分析表明:驾驶类型对ESD有极大影响(P<0.001)。ESD是驾驶人判断车距是否安全的参考点,是导致实际跟车距离存在差异的主要原因。

一种基于最小可觉差的安全车距设计模型

根据交通流动力学、交通心理学和心理物理学理论,通过引入最小可觉差,深入剖析了驾驶员通过觉察车间距离变化程度来感知前车行驶状态的过程.在此基础上,讨论了跟车行为的两种极端情况,分别得出了跟驰距离的变化范围以及跟驰距离与路面粗糙度、车速和驾驶员反应时间的定量关系.把跟驰距离变化范围的下限视作安全车距控制方程,进一步得到了铺设防滑材料、沥青、雨天、雪天和结冰等不同路面条件下安全车距设计的理论值,并和安全法规定的安全车距进行比较,验证了本文安全间距设计理论的合理性.该方法可为交通安全设计和管理提供一定的理论依据.

基于自适应神经模糊推理系统的高速公路临界安全车距研究

汽车高速追尾是我国高速公路交通事故的主要形式之一,研究高速公路汽车临界安全车距对预防汽车追尾事故的发生具有积极的意义。文章通过对高速公路汽车临界安全车距的分析,提出了一种高速公路汽车临界安全车距的ANFIS(自适应神经模糊推理系统)模型,经计算和对比分析,验证了该模型的有效性。

单目视觉的前车位置识别及安全车距监测

针对自动驾驶中的前车位置识别及安全车距监测问题,提出了基于单目视觉的解决方案:首先,通过图像中前车轮廓与本车道及同向车行道分界线是否相交判断前车是否为监测车辆;其次,根据图像中像素坐标系与空间坐标系的对应关系构建转换模型,计算前方监测车辆与本车的真实车距;最后,根据可跨越的同向车行道分界线在连续图像帧中的位置变化计算本车的行驶速度,并依据交通法规判断本车与前方监测车辆之间是否为安全距离.实验结果表明,该解决方案可以有效地识别前车位置、监测安全车距并降低系统成本.

基于紧急变道策略的汽车主动避障安全车距模型

基于最佳路径规划策略,提出了一种结合车辆纵向速度调节控制和车道变换操作的车辆紧急避障方法,建立了紧急车道变换工况下的安全车距模型,分析了不同制动作用调整车速时间对车辆变道行驶轨迹和安全车距的影响。通过对在同车道前方静态障碍物工况进行仿真,验证了所提出的安全车距模型的有效性。

对安全车距的智能检测技术

机器视觉技术的引入使汽车行业进入智能车辆的时代。为了提升汽车的主动安全,提出了对安全车距的智能检测技术。首先依据车道线位置的特殊性进行车道识别。然后利用遗传算法确定最优阈值来进行道路分割。最后利用水平投影与极值提取确定出前方车辆所处区域范围,从而判定出是否符合安全车距。实验结果表明:此种算法能够在保证实时性的同时准确判断出安全结果。

汽车制动距离估算模型和安全车距控制算法

针对智能车辆自动紧急制动和自主跟车时安全距离控制稳定较差的问题,提出了一种最小安全车距控制算法,基于汽车制动距离分段精确估算模型,针对车辆制动过程的不同阶段,采用不同的制动距离估算模型,准确计算制动距离。尤其是初始制动距离的精确估算,可以准确给出实施制动的最佳时机。再结合周期安全距离闭环控制算法,实现了最小安全车距的精准控制。该模型及算法已应用于奇瑞智能驾驶自动紧急制动和自主跟车系统中,经过5种初始车速,3000次的实际工况试验,最小安全车距均保持在1.0~2.0m内,控制精度<±0.5m。结果表明:所提算法能够精确控制最小安全车距,尤其是针对前方静止目标的工况下,能够保证驾乘舒适性,同时有效提高车辆行驶安全性和道路行车效率。

丰田先进安全车

本文从汽车事故预防、事故避免、事故中减少损伤和事故后减轻伤害4个方面,介绍在丰田公司研制的先进安全车上采用的17项新技术产品。它们运用最新电子技术,大大提高了汽车的安全性和智能性。

基于计算机视觉的高速公路安全车距判定方法与系统设计

高速公路行车的车距保持是预防和减少高速公路交通事故的关键。本文提出了一种基于计算机视觉原理的高速公路车距测量方法,其中利用神经网络模型对图像中的车辆车牌位置、车牌宽度与车距的非线性关系进行建模。本文详细给出了基于计算机视觉的高速公路安全车距判定系统软硬件设计方案,包括分析了以DSP为核心的安全车距判定系统硬件组成结构和工作原理,并着重给出了基于计算机视觉原理实现高速公路安全车距判定的软件步骤和算法要点,提出了利用GPS信息和车牌图像信息进行危险车距判定的方法。

基于VANET环境高速公路车辆换道安全车距研究

高速公路具有车速快、车辆多的特点,由于车辆换道发生追尾的交通事故,造成的经济损失较为惨重。本文基于VANET环境,在典型的换道场景中,利用V2V通信的技术,根据汽车动力学原理,通过对换道的4个阶段的分析研究,提出了车辆从本车道变换到目标车道,与目标车道的前车应保持的换道安全车距模型,最后在NCTUNS网络仿真软件下建立了仿真实验环境。实验结果表明,换道安全车距模型是正确的,具有较好的实用性,可为汽车自动驾驶、辅助驾驶或预警系统的应用奠定基础。

高速公路弯坡组合路段载重车最小安全车距模型

为降低高速公路弯坡组合路段载重车追尾碰撞风险,通过研究不同平纵组合下高速公路弯坡类型,界定弯坡组合路段参数范围,选取具有较强代表性的车型,针对现有最小安全车距模型的缺陷,建立基于载重车制动减速系统且满足驾驶人驾驶行为特性的弯坡组合路段安全车距计算模型并对其参数进行标定;利用载重车仿真软件TruckSim 2016建立弯坡段双车跟驰模型,分析小半径平曲线下载重车爬坡与下坡行车状态时车辆滑移率、行驶速度、车间距等指标,验证该最小安全车距模型的有效性。

基于驾驶特征的临界安全车距数学模型

在对传统动力学临界安全车距数学模型分析的基础上,给出了一种基于驾驶特征安全车距的建模方法,建立了适应驾驶特征的汽车纵向避撞安全车距模型.通过实时检测驾驶员的驾驶行为,建立了驾驶特征辨识模型,将驾驶特征、车况、路况、环境因子等因素融合到数学模型中,最后通过计算分析比较,验证了所建立的数学模型具有较高的准确性和实时性,对汽车主动避撞系统的研究具有较高的应用价值.