基于人-车-路协同的山区道路符合性仿真研究

为研究大型车辆在复杂山区道路中的符合性,通过Trucksim构建人-车-路耦合的仿真试验场景,分别对2条实际山区道路的通过性、设计符合性、车辆行驶安全性进行多维度分析。结果表明,山区道路的连续回头弯路段、弯坡组合路段的通过性较差,大型车辆会出现被卡、侵占对向车道或路肩等现象;超载对大型车辆的横向稳定性影响较大,但在复杂山区道路中,由于弯道较多,车速是侧翻的主要影响因素,大型车辆的行驶速度为50~60 km/h时,其横向载荷转移率LTR会陡增至侧翻阈值,即接近于1;附着系数降低会提升大型车辆的侧滑可能性,当路段为雨雪路面(附着系数为0.4)时,大型车辆在小半径弯道等危险路段会发生侧滑。

基于人-车-路协同的行车风险场概念、原理及建模

为揭示人-车-路相互作用机理及交通各要素对行车安全性的影响规律,预测行车风险的动态变化趋势,建立了人-车-路闭环系统的"行车风险场"统一模型。模型从场论思想出发,提出"行车风险场"新概念,用"行车风险场"表征人-车-路各要素对车辆行驶安全性造成的风险度,其中包含由道路中机动车、非机动车等运动物体决定的"动能场"、道路环境要素决定的"势能场"和驾驶人个体特性决定的"行为场"。最后利用行车风险场模型对1个典型行车环境进行风险场计算,实现了行驶车辆受多种交通要素影响风险大小的判断。研究结果表明:与现有行车风险评估方法相比,"行车风险场"考虑了人-车-路因素对行车安全的综合影响,为复杂环境下行车风险评估和车辆主动控制提供了新的判决依据。

重载货车长下坡挂挡决策行驶安全仿真

长大下坡是大型车辆事故多发的典型路段,现有仿真模式多适用于宏观评价道路平面线形安全,无法反映驾驶人不同挂档决策对长下坡行车安全的影响。建立了重载货车整车模型、转向控制器和踏板控制器。根据重载货车自然驾驶数据,引入驾驶人控制边界约束,通过联合TruckSim和Simulink软件,设计了基于挂档加速、挂档滑行、挂档制动的长下坡行驶控制策略。提出了在车辆速度层面引入驾驶人操纵行为特征谱的虚拟仿真试验。根据当前路段驾驶人挂挡问卷调查信息,以1条实际长下坡道路作为算例,研究了不同驾驶模式下重载货车长下坡行驶特性。仿真结果表明:预瞄定速模式控制下的车辆节气门开度和车轮制动压力呈现相互交替态势,与车辆真实长下坡行驶特性不符,难以为长下坡道路安全改善提供客观依据,而挂挡下坡行驶控制模式能够反映重载货车在不同挂挡决策下的行驶特性;以车辆行车速度和单轮制动压力为评价参数,在当前仿真路段行驶过程中,重载货车7档位挂挡下行安全性能最优,8档位挂挡下行综合性能最优,其单轮制动压力高幅值波动区域主要集中于28.3~35.5 km路段,从而可为该路段驾驶人挂档决策优化、道路纵断面及避险车道位置设计提供一种新的思路。

重载货车挂档下坡速度变化特征仿真

为提高长大下坡道路大型车辆行车安全,建立了重载货车整车模型和道路模型,分析了载重量、挂档档位、路面坡度与挂档车速之间的关联和影响,探讨了挂档车速的波动特性及挂档机理,得到了不同坡度各档位挂档车速变化范围,提出了在挂档决策基础上结合驾驶人操纵行为特征谱的新型仿真模式。仿真结果表明:在挂档决策基础上结合驾驶人操纵行为特征谱分析长大下坡车辆行驶安全更具可靠性,从而为驾驶人挂档决策、道路行驶安全研究提供依据。

基于博弈论组合赋权TOPSIS法的汽车碰撞危险态势评估

为了解决目前汽车防碰撞预警系统在复杂环境下评判标准单一、环境适应度差的问题,对多因素影响下的汽车碰撞危险辨识方法进行研究,建立“人-车-路-环境”协同的多层次汽车碰撞危险态势综合评价体系,将多因素影响下的汽车碰撞危险态势评估问题视为混合多准则决策问题,提出一种基于博弈论组合赋权,逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的汽车碰撞危险态势评估方法。首先根据车路协同技术建立碰撞危险态势评估体系架构,运用德尔菲法和熵权法确定评价指标的主、客观权重值,利用博弈论法得到所选准则权重之间的最优平衡解。其次,应用TOPSIS法确定当前行车状态与决策信息表中行车状态的贴近度值距离,匹配碰撞风险的评估等级。最后,利用PreScan软件搭建仿真场景进行仿真分析。结果表明,该方法能在复杂环境下融合行车安全相关的多种因素来评估碰撞风险,为汽车防碰撞系统提供更准确的决策。