基于动态碰撞时间的自动紧急制动策略设计

针对基于碰撞时间(TTC)的传统自动紧急制动(AEB)策略未考虑自车车速的局限性,提出了一种考虑车速的动态碰撞时间阈值模型,设计了基于动态碰撞时间阈值的AEB控制策略。为保证制动过程的舒适性与安全性,确定了两级制动策略并对减速度的变化率进行限制,利用PI控制算法完成车辆减速度控制,并通过仿真确定不同车速下的TTC阈值,建立动态碰撞时间阈值模型。硬件在环仿真结果表明:在保证舒适性的前提下,相比于传统AEB策略,所设计的AEB策略避撞成功率提高了47.6%,具有更优的综合性能。

TTC染色评价豚鼠离体心脏缺血/再灌注损伤梗死面积的适宜观察时间及计算方法

目的探索氯化三苯基四氮唑(TTC)染色法评价豚鼠离体心脏缺血/再灌注损伤梗死面积的适宜观察时间及计算方法。方法将11只豚鼠离体心脏分为2组:对照组(control组,n=5)和缺血30 min再灌注60 min组(I30R60组,n=6)。Langendorff灌流后垂直心脏长轴将心脏横切成5片,弃去心耳片后,由心耳往心尖方向依次记为第1片、第2片、第3片、第4片并进行TTC染色,分别于染色后4个时间点(1、2、3、4周)对4个横切片进行逐个观察,并通过统计前2片、前3片和前4片的方法计算梗死面积百分比。结果与control组比较,I30R60组在第1周观察时第1至第4横切片梗死面积百分比均显著增加(P<0.05);第2周观察时,第1片无明显梗死,其余3个横切片与control组比较可见明显梗死区域(P<0.05);第3周观察时,4个心脏横切片梗死面积与control组比较无统计学差异(P>0.05);第4周观察时,仅第4片与control组比较具有统计学差异(P<0.05)。在计算梗死面积百分比方法中,与control组比较,I30R60组采用前2片、前3片和前4片进行计算,在第1周和第2周观察梗死面积具有统计学差异(P<0.05),在第3周、第4周观察均无统计学差异(P>0.05)。结论用TTC染色法评价豚鼠离体心脏缺血/再灌注损伤时,单片及多片心脏横切片评估梗死程度染色后第1周及第2周内观察为宜。

TTC法测定嵩草种子生活力的适宜条件研究

在不同温度（２０℃，２５℃，３０℃，３５℃，４０℃，４５℃），不同ＴＴＣ浓度（０．１％，０．２％，０．３％，０．４％，０．５％，０．６％）下，在０～１２ｈ内测定了线叶嵩草种子生活力的适宜条件。结果表明：在３５℃的温度、０．１％的ＴＴＣ浓度和３ｈ的染色时间下，可获得最佳染色效果，可作为线叶嵩草种子生活力测定的适宜条件。

弯道AEB系统的目标识别算法及控制策略研究

针对现有的自动紧急制动(autonomous emergency braking,AEB)系统在弯道工况下存在误识别的情况,提出一种基于曲线坐标转换法的目标识别方法。通过传感器反映道路模型几何信息,利用曲线坐标转换法定位主车与目标车辆的位置,计算车辆之间的相对距离,采用逻辑门限制法确定危险目标车辆。针对基于安全距离模型或者碰撞时间(time to collision,TTC)算法的传统避撞算法无法兼顾制动过程中的安全性和舒适性问题,提出一种融合优化的Honda算法和TTC算法的纵向避撞控制策略。利用TTC算法作为前向碰撞预警策略,根据优化的Honda算法设计自动紧急制动策略。仿真结果表明,基于曲线坐标变换的方法能够精确计算主车与目标车辆之间的距离,准确且高效地识别危险目标车辆,基于安全距离算法和TTC算法协同控制的融合算法有效避免车辆纵向跟驰碰撞,兼顾了紧急制动过程的安全性和舒适性。

基于机器学习的高速公路大型货车追尾风险预测

针对高速公路大型货车追尾事故频发的问题,评估高速公路大型货车追尾风险,并分析交通流特性对大型货车追尾风险的影响,以降低追尾事故的发生率。根据德国HighD开源数据集,以不同冲突风险等级的碰撞时间(TTC)阈值作为大型货车冲突风险的划分标准,提取大型货车的车辆轨迹与交通特征参数等数据,基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等3种机器学习模型分别建立高速公路大型货车追尾风险实时预测模型;以混淆矩阵、受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)和洛伦兹(KS)检验等评价指标,对比分析各模型的整体预测能力,并选取预测精度最好的模型分析各个特征参数对追尾风险的影响程度。研究结果表明:RF模型的预测准确率达75%,相对SVM模型高出8%,相对ANN模型高出10%,且RF模型的预测精确度、召回率、AUC值和KS值均优于SVM模型和ANN模型;最小车头间距、车速标准差和加速度标准差3个参数对大型货车追尾风险影响程度最高。

视觉障碍下十字路口电动两轮车事故特征和典型场景分析

视觉障碍是导致汽车与电动两轮车在十字路口发生碰撞的主要原因之一。为了厘清其事故特征以促进适用于中国道路的电动两轮车自动紧急制动(AEB)测试场景的开发,该文统计分析了道路弱势群体交通事故(VRU-TRAVi)数据库510例电动两轮车案例中具有视觉障碍的交通违规情况、障碍物类型和事故场景和等事故特征。采用逐帧分析法和直接线性理论估算不同事故场景下的碰撞速度和碰撞时间(TTC),获得不同事故场景下碰撞速度与TTC的分布关系并分析了障碍物对事故规避的影响。结果表明:将事故特征场景统计结果与前人研究结果对比得出4种典型场景,即固定障碍物场景、相邻车道反向行驶中车辆或同向等待车辆为障碍物场景、非相邻车道可移动障碍物场景,4种场景下TTC均值分别为1.12、1.02、0.96、1.27 s,汽车速度分别为24~47、27~46、27~46、18~45 km/h,电动两轮车速度分别为15~27、15~24、15~24、16~24 km/h。研究结果可为存在视觉障碍的电动两轮车碰前事故场景测试的关键技术提供参考。

平滑追踪眼动及其对运动物体时空特征表征和预测的影响

平滑追踪眼动是人们对环境中感兴趣的运动物体进行持续视觉追踪的一种眼动行为,它受个体在其过程中获得的视觉信息和眼动反馈信息等感知觉因素,以及心理表征和期待等高水平认知因素的影响。同时,平滑追踪眼动过程影响着个体的预测性眼动追踪、追赶性眼跳、空间定位和接触时间估计等涉及运动物体时空特征表征和预测的行为。未来的研究应注意探讨在平滑追踪眼动过程中获得的感知觉信息和高水平认知因素对上述时空特征表征和预测行为的影响。

通脑活络针刺法对大鼠急性脑梗死细胞凋亡及梗死容积的影响

目的评价通脑活络针刺疗法对大鼠急性脑梗死的疗效。方法采用改进的微栓子法制造SD大鼠大脑中动脉血栓栓塞模型,将造模成功后的大鼠共264例随机分为≤1.5h组(72例)、1.5～2h组(72例)、2～3h组(72例)、缺血对照组(24例)、假手术组(24例)共5组。前3组分别予以通脑活络针刺疗法(针刺组)、尿激酶溶栓法(溶栓组)、单纯体针(体针组)治疗。治疗后24h、72h用TUNEL法测凋亡细胞计数、TTC染色测梗死容积百分比,并进行HE染色观察组织病理学变化。结果在2h时间段内,在24h、72h时点针刺组在降低梗死容积百分比、降低凋亡细胞计数方面,与溶栓组比较差异无统计学意义(P>0.05),且两者对上述指标的改善显著优于缺血对照组(P<0.01)及体针组(P<0.05);在2～3h时间段以内,针刺组对上述指标的改善显著优于缺血对照组(P<0.01),而溶栓组和缺血对照组比较差异无统计学意义(P>0.05),体针组和缺血对照组比较差异亦无统计学意义(P>0.05);≤1.5h针刺组对上述指标的改善显著优于1.5～2h针刺组(P<0.05),1.5～2h针刺组对上述指标的改善显著优于2～3h针刺组(P<0.05)。结论通脑活络针刺疗法在降低大鼠急性脑梗死梗死容积百分比及凋亡细胞计数方面有较好疗效,且越早治疗效果越好。

基于钟驾驭模式的定时接收机绝对校准

卫星导航中定时接收机的延迟校准一直是个难点,不同类型接收机的校准方法有所不同,需要研究有针对性的解决方法。在对无1PPS信号输入接收机分析的基础上,研究了基于钟驾驭模式接收机延迟的绝对校准方法。相比NRL实验室选用的有1PPS信号输入接收机而言,钟驾驭模式的接收机延迟除了受伪距测量、硬件链路时延影响以外,还与系统时钟分辨率有关,时钟分辨率越高的接收机其本地钟向卫星钟的驾驭性能越好,对应的通道延迟也越小。试验选用模拟器Spirent GSS8000分别对Novatel和Septentrio两款不同型号的接收机进行校准,受跟踪环路和射频滤波器群时延的影响,不同型号接收机在不同频段和不同伪码下的延迟存在差异。Novatel接收机对C/A码1.2 ns的不确定度优于P码的1.5 ns,Septentrio接收机L1频段1.5 ns的不确定度大于L2频段的1.3 ns,但由于系统时钟的不稳定,双频电离层改正后Septentrio接收机的不确定度4.3 ns要高于Novatel的3.8 ns。

自适应巡航控制系统对驾驶安全性的影响研究

为探究自适应巡航控制(ACC)系统对驾驶安全性的影响,首先通过实际道路驾驶试验获取我国典型道路交通场景,用驾驶模拟器进行场景仿真,并在有/无ACC状态下开展模拟驾驶试验;然后分析ACC系统在中国典型道路中的表现,通过对比分析ACC模式下不同特征驾驶人的碰撞时间(TTC),探讨不同类型驾驶人的应急反应。结果表明,ACC能较好地处理大多数路况;但面对危险路况时,不管是哪种类型的驾驶人,ACC的应急反应都没有手动驾驶迅速;且女性、年老和对ACC认知度低的驾驶人更容易受ACC的不良影响;驾驶人对ACC的认知度决定其ACC驾驶的安全性。

基于接触时间的移动机器人安全导航

自主移动机器人在动态未知环境中导航存在安全隐患。为了提高导航安全性,提出一种基于接触时间的导航环境表示方法,即接触时间空间。将接触时间作为导航环境中危险评价指标,利用线速度和角速度计算机器人与障碍物之间任意两点接触时间,通过算法将导航过程中的构型空间映射为接触时间空间。将接触时间空间应用于经典行为动力学导航方法,与经典行为动力学导航方法和结合速度障碍物的行为动力学的导航方法仿真对比,结果表明接触时间空间可以提高自主移动机器人的导航安全性。

基于PreScan的AEB系统纵向避撞算法及仿真验证

采用自动紧急制动(AEB)可以辅助驾驶员避免纵向碰撞。该文对比了5种AEB算法对避免纵向碰撞仿真验证制动效果。以自动制动结束时的己车与前车的距离来判断制动效果的4种安全距离(AS)算法是:Mazda、Honda、Berkeley、Seungwuk Moon;另一种是以即碰时间(TTC)为判断制动效果的TTC算法。在Simulink中运行的汽车主动安全的仿真平台Pre Scan上进行仿真验证。结果表明:在不干扰扰驾驶员正常驾驶前提下,这5种算法中,以即碰时间的TTC算法的纵向避撞性能最优。

Tau理论的研究及其新发展

介绍了Ｌｅ的Ｔａｕ理论及其新发展———修正的Ｔａｕ理论．Ｔａｕ理论认为ＴＴＣ（接触时间或碰撞时间）判断的信息源来自视觉轮廓的相对扩张率和视觉范围的相对收缩率，称之为ｔａｕｍａｒｇｉｎ，而不是物理变量距离和速度的比值（在恒定速度的条件下）．Ｔｒｅｓｉｌｉａｎ根据Ｗａｎｎ的研究提出了修正的Ｔａｕ理论，该理论认为在ＴＴＣ判断中存在多种信息源，任务约束和刺激条件在信息源的使用中起决定作用，只有在快速、准确计时的拦截任务中ｔａｕｍａｒｇｉｎ是单独的或主要的信息源，并且存在不需要利用ｔａｕｍａｒｇｉｎ信息计时的拦截任务．

基于减速度的车辆主动避撞模型研究

为预防碰撞类事故,提高驾驶安全性,构建一种以避撞减速度为评价指标的主动避撞模型(DAC)。模型以车辆避撞时所需的最小减速度为系统阈值,将驾驶者的制动延迟时间定为1.2 s;针对不同危险场景下的临界避撞条件,提出以α为目标参数的避撞报警算法;并通过仿真,初步分析DCA模型与时间模型(TTC);然后利用模拟驾驶仪等设备进行DCA模型和TTC模型的对比试验。结果表明:在避撞过程中DCA模型与TTC模型都具有良好的预警能力,但在避撞率和及时性方面,DCA模型分别比TTC模型提高了5.4%和1.02 s。

重力条件对人速度感知特性的影响研究

目的探索不同重力条件对人的速度感知偏差及速度感知方向效应的影响。方法采用速度时间估计的碰撞范式(TTC范式),开发了速度感知测试软件,在失重飞机抛物线飞行(或地面头低位模拟)重力变化条件下,开展速度感知实验研究。结果失重飞行条件下受试者速度知觉偏差率显著大于平飞;头低位条件下受试者速度知觉偏差率相比正坐没有显著变化。在平飞阶段以及正坐实验中,受试者对竖直方向的速度感知偏差总体大于水平方向;而在失重飞行阶段和头低位条件下,这种方向效应有消退的趋势。结论重力条件会影响人的速度感知偏差及速度感知方向效应;头低位卧床产生的失重效应与失重飞行产生的失重效应对人速度感知的影响存在差异。

四合一汽车辅助驾驶系统控制决策的开发与实车测试

开发了一种占位小、误报少、"四合一"集成的汽车安全辅助驾驶控制系统。该控制系统包括:车道偏离警示系统、前方碰撞预警系统、盲点监测系统以及主动预紧式安全带等4种典型辅助驾驶系统。控制决策系统利用控制器局域网通讯协议,基于即碰时间(TTC)信号,确定控制指令优先级;借助改进的安全带,执行危急提醒和分级预紧功能。在不同气象和照明的条件下,进行了高速公路的实车测试。结果表明:该四合一集成控制系统,能够解决同时报警以及频繁报警问题,可提醒和约束驾驶员,减少驾驶员的误判,从而可降低驾乘人员的损伤风险。

基于角点检测估算车辆间即碰时间

车辆间即碰时间(TTC)是驾驶辅助系统控制策略的基础,也是分析驾驶员驾驶行为的主要依据。为分析行车记录仪视频危险工况中驾驶员紧急制动时的TTC,提出了一种基于单目视觉估算算法。该算法先检测及跟踪车辆,判断前方有无车辆及其具体方位;再检测并匹配车辆角点,计算不同帧之间车辆图像的尺寸变化率,进而估算TTC。用最小二乘法、Kalman滤波方法处理数据;用多层金字塔图像来处理图像,实现了大运动的角点匹配。结果表明:该算法丰富了视频危险工况参数的分析方法,拓展了单目视觉的应用场景,为低成本驾驶辅助系统,提供了新的解决方案。

结合前车驾驶意图辨识的汽车主动防撞预警系统

为了提高主动防撞预警系统安全性,提出一种结合前车驾驶意图辨识的汽车主动防撞预警系统。系统利用前车踏板信息作为观测值,使用基于双层隐马尔可夫算法建立的模型对前车驾驶意图进行实时辨识;意图辨识结果通过车车通信技术传给自车,并结合车速触发相应的前向碰撞风险系数,然后将系数引入碰撞预警系统中;最后利用PreScan软件对碰撞模型进行仿真测试。结果表明驾驶意图辨识平均准确率为96%,在加入碰撞风险系数的情况下,车辆在中、高速跟车行驶中预警时刻较基于碰撞时间(time to collision,TTC)防撞模型平均提前0.53 s,停车后两车距离平均为3.48 m,较TTC防撞模型平均增加了2.63 m,验证了本方法的有效性。

航天器中继天线跟踪角度实时预算方法

针对传统中继天线跟踪角度STK仿真算法无法与航天器AIT实时测试过程相结合的问题,文中提出了一种中继天线跟踪角度实时预算方法并进行了软件实现。利用航天器轨道、天线波束及坐标系关系建立了中继天线指向角度等效模型,并结合航天器飞行姿态和实时遥测,实现了中继天线的跟踪角度预算、实时验证和闭环控制。实验结果表明,该方法实现了航天器AIT测试过程天线角度跟踪结果实时比对,以及航天器在轨各种姿态下测控覆盖区实时预测,单个测控弧段最大可增加13.3%覆盖率。文中所述方法已在某型号航天器分系统测试和在轨飞行任务中得到应用。

考虑路面附着因数的车辆向前碰撞预警时间的优化算法

为有效避免碰撞事故,提高向前碰撞预警时间(CPWT)的准确率和通行效率,提出一种考虑路面附着因数和车辆行驶状态的即碰时间(TTC)预警方法。利用改进双指数模型,获取不同路面状况下车辆附着系数;根据前车分别处于静止、匀速、匀加速和变加速直线运动等不同行驶状态,构建了对应的考虑路面附着因数的向前CPWT模型;利用Matlab/Simulink软件进行仿真。用该算法分析了前车和跟驰车辆处于不同行驶状态下,积雪路面、潮湿路面、干燥路面的CPWT。结果表明:与其他预警方法相比,该CPWT方法对车辆碰撞预警更加合理有效。因此,该方法可为自动驾驶和车辆预警提供理论支撑。