基于GA-SVM的汽车追尾预测方法研究

提出了一种基于GA-SVM的汽车追尾预测方法。该方法选取行车间距、后车车速、前后车速差、汽车制动时间、制动减速度等5个因素作为预测模型的输入指标,选取追尾概率作为输出向量,通过建立SVM预测模型,并用GA进行参数优化,对汽车追尾概率进行预测。通过仿真值与预测值对比,证明了该方法的准确性。

轿车-载货汽车追尾事故中轿车驾驶员损伤严重性影响因素研究

针对我国高速公路上频发的轿车-载货汽车追尾情况进行了仿真分析,明确了追尾事故中不同因素对轿车驾驶员损伤的影响程度。根据国家车辆事故深度调查系统数据库(NAIS)内事故汽车质量统计数据,从美国国家车辆碰撞和分析中心(NCAC)数据库中选择了合适质量的轿车与载货汽车模型并对模型的有效性进行了验证。采用正交分析法,分别对两车相对速度、碰撞重叠度、载货汽车后侧防护装置材料强度和离地高度等4个因素对轿车乘员舱侵入量和乘员头部、颈部、胸部、大腿力和小腿伤害的影响程度进行了分析。结果表明,车速和偏置度对乘员舱侵入量影响较大,两车相对车速、载货汽车后侧防护装置材料及高度对人体头部和颈部伤害影响较大。

Euro-NCAP追尾碰撞中颈部挥鞭伤试验方法研究

追尾碰撞是目前较为多发的一种交通事故形态,主要会对车内乘员颈部带来移位损伤,即挥鞭伤。从挥鞭伤产生机理、试验评价体系的构成、前排座椅静态测量方法、动态测试波形选择、假人定位等多方面入手,研究分析了2013版Euro-NCAP试验法规,给出了具体的试验操作方法,并针对新增加的后排座椅的静态评价进行了重点解读。

基于车-车通信的车辆车速动态控制系统设计

为了更好地解决车辆纵向追尾碰撞问题,利用车联网技术,设计了基于车-车通信的车辆车速动态控制系统,在系统软硬件设计的基础上,实现了车辆之间的车速、位置等关键数据信息的相互共享,并且通过车载APP显示。系统通过对自车与前车之间的实际车距和理论安全距离比较,控制电机实现对本车的车速动态控制。实验结果表明,该系统能够有效避免车辆纵向追尾碰撞风险。

基于US-026模块研制车辆防追尾预警装置

随着车联网的迅猛发展,汽车行业也开始逐渐向智能化、数字化方向发展、更新、转化。本文通过基于超声测距装置,对车辆状态进行实时测量。通过测定的安全刹车距离,提醒人们避免出现车辆追尾事故。基于这段不断实时更新的安全距离,促使汽车在行驶过程中与前车或前方物体始终处于一种具备安全的行驶状态。因此文章首先针对性阐述汽车防追尾预警系统的设计内容,随后简单叙述汽车防追尾预警系统安全距离模型的形成,进而渐渐的推动降低我国因车辆追尾所产生的交通安全事的次数。

基于事故数据挖掘的乘用车追尾卡车AEB测试规程研究

基于未来出行交通事故场景研究数据库中的乘用车追尾卡车事故,分析并提出了以卡车为目标物的乘用车自动紧急制动系统的典型测试工况。采用K-means聚类算法得出可代表实际卡车的目标物颜色,基于事故数据分析提取卡车目标物尾部特征参数,设计并制作了一种新型的具有与真实车辆反射特性和机器视觉识别特性接近的重型厢式卡车目标物。卡车目标物静止,测试车辆分别以45、50、55、60 km/h的速度进行100%重叠自动紧急制动系统测试,验证了该目标物的可行性和有效性。可为车辆主动安全相关标准法规研究提供数据支撑,推动车辆主动安全测试技术的发展。

高速列车追尾碰撞时乘员头颈部损伤力学响应与风险评估

基于代表我国50th百分位男性人体特征的假人模型,构建了列车-假人一体化被动安全性仿真分析有限元模型,分析了列车追尾碰撞过程中乘员的运动姿态,探讨了乘员头/颈部的生物力学响应特征,揭示了座椅排次对乘员头/颈部损伤响应的影响机制,建立了基于生物力学参数的乘员头/颈部损伤风险预测模型。结果表明:追尾列车中乘员面部与前排座椅的碰撞接触可能会引起原发性脑干损伤,乘员颈部前/后弯曲均会导致下颈部颈椎出现较大应力,而颈部前/后弯曲分别导致上颈部和下颈部椎间盘出现较大应力;现有标准中规定的Nij耐受限值会显著低估列车追尾碰撞中乘员颈部的损伤情况。

考虑液体晃动冲击特性的油罐车追尾碰撞响应分析

为了研究油罐车在追尾碰撞过程中的动态响应和油罐内部液体晃动问题,以卡车和油罐车追尾碰撞为研究对象,采用光滑粒子流体动力学方法探究相对碰撞速度和充液比对罐体损伤特性的影响,同时研究充液比为60%、70%、80%、90%四种工况在三种常见相对碰撞速度下,罐体碰撞加速度峰值和罐内液体晃动冲击力变化。结果表明:罐体损伤程度随相对碰撞速度增大而加剧,反比于充液比;当相对碰撞速度为最大值60 km/h且油罐车空载时,罐体碰撞变形最大位移和最大应力均为最大,分别是64.19 mm和545.4 MPa;罐体碰撞加速度峰值和罐内液体晃动冲击力随充液比增加而减小,其中最易发生失效的部位为封头T2和隔舱板G,所受最大应力值分别是357.8、248.4 MPa。

山区公路下坡路段车辆事故形态分析及设计阶段追尾风险评估

以云南某高速为例,从交通事故车辆类型占比、交通事故形态等方面对山区高速全路段与下坡路段交通事故数据进行分析和对比,结果显示:下坡路段相较于全部统计路段,大型车事故比例增大64.0%,中型车事故比例增大128.9%,小型车事故比例降低93.4%,差别较为明显。下坡路段的设计和管理方面除应重点关注大型车外,还应提升对中型车行驶安全的关注。全路段与下坡路段交通事故数据中,追尾碰撞占比均超过半数。提出基于蒙特卡洛方法的路段坡度及公路运营管理速度快速验证方法,考虑路段坡度、车辆速度、跟车距离、降雨环境下路面附着系数等参数,可在公路设计阶段快速简便地为下坡路段相关设计参数的验证提供辅助,并对车辆追尾碰撞风险进行评估。

汽车追尾防撞预警系统设计与仿真

追尾碰撞一直是我国道路事故中常易发生、经济赔偿较多的事故类型。结合车辆理论制动曲线简化模型,推导了前、后车速度以及两车距离制动的数学模型,实现了在车辆发生追尾碰撞前提供预警,车内安全带一级预紧来提醒驾驶车后方危险,在预碰撞阶段安全带二级强预紧约束乘客,外置安全气囊点爆,外置的分部式安全气囊全部展开,最大限度地卸去碰撞时的冲击力。结合Carsim与Simulink仿真软件进行模型的仿真实验,分为四个工况进行仿真测试,取得了理想的实验效果。

基于深度学习的汽车防追尾预警系统设计

当前主流的防追尾系统普遍存在识别因素单一、对驾驶员自身预防效果欠佳的问题,为此,设计一种基于深度学习的汽车防追尾预警系统。将YOLOv5剪枝技术、注意力机制、PID优化器等方法融入网络模型的训练中,以优化模型精度并减小模型体积;其次,以距离判断为主,速度、加速度、事故危害性判断为辅来计算车辆的追尾风险,每次预警后通过MQTT协议将数据上传至物联网平台,并在系统结束运行时对驾驶员进行安全分析。系统最终部署在TensorRT环境上进行再次优化。实验结果表明,所设计的汽车防追尾预警系统响应速度快,适应性强,判断风险较为准确。

智能网联汽车交通事故研究

以智能网联汽车高速追尾典型事故为例,针对事故过程及事故原因分析所需采集的数据信息,对现有汽车数据信息记录要求进行了综合评述。结合智能网联汽车测试评价现状,分析七起智能网联汽车交通事故发生的原因,回顾了交通事故研究机构及其对智能网联汽车交通事故的研究能力,介绍了智能网联汽车交通事故数据公开情况。基于多传感器融合感知技术仍面临挑战、传感器感知数据记录标准缺失及国内公开交通事故数据信息较少的现状,提出了建设跨专业领域事故研究机构的设想。

基于FTA法的甬温线特别重大铁路事故分析

为保障铁路运输安全,提升运输效率。以“7·23”甬温线特别重大铁路交通事故为研究对象,采用事故树分析法(FTA)对事故原因进行定性与定量分析,并对影响因素进行重要度排序,找出对事故发生影响敏感度最高的关键因素。针对分析结果,从人员、设备、环境、管理四个方面提出切实可行的改进措施,为杜绝此类事故的发生,保障旅客出行安全,增强铁路运输系统的安全性提供参考。

汽车追尾碰撞预警系统开发研究

在理论建模的基础上 ,设计开发了汽车追尾碰撞预警测控系统 ;经阶段性装车试验 ,结果表明所开发的预警系统是有效和可行的 ;最后分析指出了本系统尚需改进的方向。

车载距离探测技术比较

比较了超声波、无源红外线、激光雷达、连续波雷达、脉冲雷达、电容式距离传感器及视频成像系统的主要参数 ;讨论了追尾碰撞报警 /避免系统对距离探测技术的限制、要求及其在实际应用时所受的主要影响因素。结果表明激光雷达、连续波雷达、单脉冲雷达及视频成像距离探测技术可应用于追尾碰撞报警 /避免系统中。

高速公路追尾机理概率分析及风险评价

根据高速公路跟驰安全临界条件,分析了高速公路追尾机理特征;利用追尾碰撞运动原理,研究了高速公路追尾碰撞4种情形,推理出其追尾风险量化指标.考虑驾驶员反应时间、制动减速度随机的影响,采用蒙特卡罗方法,计算出高速公路跟驰追尾风险值.以此为基础,利用模糊聚类方法确定了追尾风险评价等级阈值范围,为高速公路行车安全预警提供理论依据.

基于驾驶行为的追尾避撞控制策略研究

本文中提出了一种通过制动或换道来实现的追尾避撞控制策略。首先通过模拟驾驶仪采集驾驶员避免追尾碰撞的换道时机、制动强度、最大加速度变化率和反应时间,构建了驾驶员制动避撞行为和换道避撞行为模型;然后建立基于制动安全距离、碰撞时间和换道安全距离的危险估计模型,实时计算行车发生追尾碰撞的危险等级并据此选取相应的主动避撞介入时机和方式;最后依据碰撞时间和结合前馈控制的线性状态反馈控制方法,分别建立制动避撞策略和换道避撞策略。Matlab仿真和实车试验验证结果表明,该避撞控制策略能通过自主换道或制动避免中低速跟车行驶时的追尾碰撞。

高速公路车辆防追尾碰撞系统的设计与控制研究

针对汽车追尾碰撞事故频发和事故中驾乘人员头颈部易受损伤等问题,利用激光雷达测距和机电控制相结合的技术,提出了一种车辆防追尾碰撞系统,对高位制动灯和主动式头枕进行控制。首先利用激光雷达和本车状态信息对行车环境进行预测;接着对后车分液压和气压两种制动形式进行行车安全车距的分析,推导出临界安全车距的计算公式;最后通过AT89C51单片机系统预设的程序,将实际行车间距与临界安全车距进行比较,并据此控制高位制动灯的开闭和主动式头枕控制系统的执行。所提出的方法有较好的工程实用性。

车辆追尾碰撞避免技术

在理论建模的基础上 ,讨论了实现追尾碰撞避免的主要影响因素 ,即跟车距离测试技术、行驶环境、驾驶员因素以及追尾碰撞报警方式和报警频度 ,并指出了追尾碰撞避免技术的研究方向。

基于亮度与颜色四阈值的尾灯检测算法

提出一种结合常规几何参数及利用亮度、颜色四重阈值进行汽车尾灯检测的算法,以应用于夜间条件下智能汽车追尾预警系统。该算法利用亮度低阈值确定汽车尾灯的疑似区域,利用常规几何参数对上述疑似尾灯区域进行排除,利用红色比例低阈值和亮点比例阈值检测出亮度较高尾灯光斑,利用红色比例高阈值检测出亮度较低的尾灯光斑。实验结果表明,该算法可以快速、准确地检测出夜间的汽车尾灯。