基于传感器网的智能交通系统防追尾模型研究

高速公路追尾交通事故频发,由于通过预警可以有效减少高速公路追尾事故,提出了基于传感器网实时监测最小行车安全距离的预警方法,建立了传感器网同车道相邻四个区段的模型,并用Matlab进行了仿真试验,验证了模型的正确性。

汽车追尾事故的BP网络模型研究

高速公路汽车追尾是一种严重的交通安全事故 ,引起了交通科技界的广泛重视 .近几年来 ,人们试图从理论与技术上解决高速公路汽车追尾问题 ,其中建立追尾的数学模型是研究追尾现象的基础 .文中在分析了汽车追尾的原因后 ,基于神经网络理论 ,建立了追尾的 BP网络模型 ,并讨论了追尾预测系统的技术实现方案 .

基于系统动力学的车辆追尾事故仿真分析模型

利用系统动力学理论构建了车辆追尾事故的仿真分析模型。该模型充分考虑了驾驶员的信息处理过程,反映了从感知信息到反应动作的时间延迟,跟驰车辆可以根据前车车速变化、自身的期望车距对自身车速和车距进行调整,利用前后两车车速比、实际车距与安全车距比计算追尾事故发生风险。最后以驾驶员感知反应时间为例,对不同感知反应时间下的追尾事故风险进行了仿真分析。该模型提供了一种道路交通事故致因的机理分析方法。

高速公路上汽车防追尾系统的数学模型建立

针对以往高速公路两车防追尾的数学模型中只考虑前车运动状况且认为自车匀速问题,按照汽车在制动过程中的运动状态建立适合在我国高速公路上运行的汽车所需防追尾碰撞系统。通过对高速路上两车运动情况的分析,建立了多种运动状态下两车防追尾的数学模型,进而对高速公路两车防追尾的数学模型进行补充。

车辆追尾预警系统设计

为有效预防车辆追尾事故的发生,基于系统动力学理论构建了车辆追尾事故模型,设计了车辆追尾预警系统;该模型充分考虑了驾驶员人体反应时间及信息处理过程的时间延迟,跟驰车辆可以根据引导车辆车速的变化及自身车速的变化计算是否会发生追尾事故,系统将在可能发生追尾事故时给出预警信号;详细给出了模型的构建过程和预警系统的工作原理、结构组成、硬件电路设计,以及软件设计;系统试验运行良好,可靠性高,成本低,具有广阔的应用和推广前景。

高速道路追尾感知PC-Crash仿真与统计建模

为防范和减少高速道路追尾事故,提出一种基于PC-Crash仿真与统计分析的高速道路追尾事故感知模型。以事故比例较大的小型车之间的基础碰撞模型为研究对象,首先,基于PCCrash第一类参数分析单因素和正交试验的参数敏感性,确定以冲入速度为指标的追尾避撞主要参数,前3名影响参数反应时间、初速度和减速度;其次,运用统计分析软件SPSS和Stata分别建立基于仿真得出的270组冲入速度的回归模型;然后通过典型高速公路事故实证,确定最佳感知测度模型。经检验分析,二分类Logistics回归模型能较为准确地判断出当前跟车距离是否安全。

考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型

分析了传统车辆跟驰模型的局限性,建立了考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型:前后车以相同速度匀速行驶时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度小于前车速度时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度大于前车速度,当前车速度不变时的跟驰模型和前车减速时的跟驰模型.以四种跟驰模型为基础,分别建立了相应的速度-间距关系和车辆追尾模型.追尾模型表明:最小车头距离是后车速度的二次函数,随后车速度急剧缩小;当实际车头距离小于该值时,则会发生追尾事件.