75100部队开展车辆技术普查检测活动

针对近期部队活动多、车辆动用频繁容易引发交通事故的实际。为确保行车安全,75100部队采取了“修复一批、停驶一批、报废一批”的办法,对所属车辆进行普查与专项技术检测。为从根本上保证行车安全,解决当前车辆技术性能问题,对技术状况欠佳却又有修复价值的车辆,组织大中修,恢复其技术性能;     

浅谈公务车辆使用与管理

当前公务用车的频繁化,使得各机关事业单位车辆管理越来越成为日常事务中的重要工作之一。如何规范公务车辆的使用与管理,及时掌握每一辆车的状况,合理高效运用,统筹调度,最大化发挥每辆车的使用价值,成了各单位急需解决的问题。作者从车辆管理的五大基本元素:驾驶员、车辆、调度、服务、安全着手,阐述了规范公务车辆日常使用与管理的措施和途径。     

浅谈如何做好公车调度与管理工作

伴随着社会经济的高速发展,机关任务日益繁重,对机关车辆的使用需求也更大。安全、高效的车辆保障对机关单位的工作运转有着重要的意义。因此,本文主要探讨了做好公车调度与管理工作的方法,以供参考。     

加强客运站安全检查管理 可有效降低客运事故发生率

客车行车事故一般发生在运输过程中,因此人们多将行车事故发生的责任更多的集中在运输行业上。但导致客车在运输途中发生事故的原因,多由于车辆未进行定期维修保养导致车辆老化,对驾驶员培训不到位、不过关,或未能进行充分调度导致疲劳驾驶、高速行驶等现象。因此,在客运行车中客运站对行车事故也应承担一定的责任,所以对客运站的安全管理应给予足够的重视。     

信息快车

93306部队积极开展行车安全教育确保冬季行车安全针对进入冬季,北方气候寒冷,冰雪路滑,车辆行驶不安全因素增多,是车辆事故的高发期,93306部队注重遵循预防车辆事故的规律,一手抓驾驶技术提高,一手抓管理制度落实,有效地保证了冬季行车安全。入冬前,该部在分析安全形势时认识到     

考虑需求起讫点及需求等级的响应型社区公交行车调度优化

为提高社区公交对乘客出行需求空间和时间分布波动性的适应能力,减少乘客等待时间和步行到站时间,提出了一种新型响应型社区公交服务,对响应型社区公交的行车调度优化方法进行了研究。通过在社区内部设置高密度的上车、下车备选站点,并根据需求申请的时间将需求等级划分为3个等级。考虑需求起讫点及需求等级对响应型社区公交行车调度进行优化,满足了乘客对于起讫站点的个性化需求,避免了乘客产生二次等待。以空载率、乘客平均不满意度、以及运营里程最小化为评价目标,考虑各类需求、车辆载客容量、乘客被服务时间窗等约束条件,针对响应型社区公交建立了两阶段行车调度优化模型。第1阶段静态调度优化针对发车前已收到的出行预约需求求解优化模型,确定本班次车辆需要响应的预约需求和行车路线;第2阶段动态调度优化针对本班次发车后收到的动态预约需求,考虑动态预约需求申请时刻,在第1阶段静态调度优化结果的基础上求解第2阶段动态调度优化模型,确定本班次需要响应的动态预约需求并调整行车路线。以上海市温泰线社区公交为案例,验证了调度优化方法的效益,匹配了出行需求的起讫站点,根据需求等级对静态、动态需求进行了区别响应,案例优化效果达到了37.68%。     

68210部队组织车辆装备安全技术检测和夏季车辆维护保养教育

近期，68210部队装备部组织机关、直属分队集中利用3天时间．对在编常用车辆。进行了一次车辆安全技术检测．杜绝了因制动转向失灵、线路老化、轮胎爆胎等故障引发的事故。同时，还对车勤官兵进行了1次车辆安全维护保养和使用管理教育活动，重点以车辆行车安全技术管理、操作使用规范、维修保养常识和常见故障排除，以及特殊情况下车辆故障应急处理等内容进行了培训．提高了车     

预防车辆事故重在『三抓』

抓好宣传教育,增强安全意识一是要注重交通法规的教育和安全知识的宣传工作。预防车辆事故应从增强驾驶员的安全行车意识入手。要利用各种宣传工具进行全方位、多角度的宣传教育,如可以利用广播、专栏、标语、展览等进行宣传或针对车辆事故多发期开展交通法规宣传周活动、交通法规知识竞赛活动,不但可以使驾驶员增强安全行车意识,还可以使广大官兵懂得基本的交通安全知识,主动关心和支持预防车辆事故工作。二是要加强对驾驶员的经常性安全教育。对驾驶员的安全教育要形成制度,不断丰富他们的安全行车知识和交通法规知识,增强他们的安全行车…     

行车突遇紧急情况怎么办?

驾车出行最为重要的是安全问题,行车过程中出现紧急状况,时间往往非常的短暂,总是那么让人措手不及,如不能及时采取正确的措施应对,不仅可能对车辆造成伤害,甚至会对驾驶人及乘客的安全造成威胁。如果掌握一些紧急状况下车辆的处理方式,就可能减少、避免一些意外伤害。以下介绍针对行车突发状况的紧急处理方法,如轮胎突然爆裂、制动突然失灵、车辆落水、翻车等行车中意外情况的发生,希望能对广大驾驶人有所帮助。     

71146部队组织私家车车辆安全技术检测

近期,71146部队针对当前部队训练用车频繁、军内人员购买私家车多、安全管控难度大的特点,利用汽车技术安全检测线,对部队车辆和机关干部个人私家车的技术状况及安全性能进行了全面检测与维护保养。检测中,他们严格按照检测程序、内容组织实施。检测结束后,对存在故障隐患的车辆进行了集中维修整治,消除了事故隐患。     

合理优化机关单位汽车调度和车辆管理

在现代社会交通事业的迅猛发展当中,汽车作为满足出行要求的重要工具得到了重视。伴随机关单位事务处理范围以及服务群体的扩大,单位对于汽车的使用日益频繁,自然也给车辆的调度与管理提出了更高要求。为了满足机关单位日常事务处理以及公务处理的实际要求,必须确保汽车调度与使用的安全性和有效性,保证车辆的科学调配,构建完善科学的管理体系。机关单位要认清汽车调度和车辆管理的重要性,根据当前的工作发展要求,提出调度和管理的科学方案,提高汽车使用率,减少不必要的资源浪费。     

Comparison of driving characteristics between drivers in Korea and in the united states of America based on driver-vehicle interaction field database

Research and development involving intelligent vehicles of today is geared to safe, driver-friendly and sensitive vehicles that provide a driver with a pleasant and convenient driving environment while preventing him or her from possible risks of accident. In developing convenient and safe vehicles, research on drivers’ driving patterns, reactions and state characteristics depending on road conditions in actual field is essential in order to devise more driver-friendly intelligent vehicles. This paper describes how a driver-vehicle interaction (DVI) field database is built in order to obtain a driver’s input in normal road driving condition on highways, country roads, and city roads, and his or her state information, as well as data on the vehicle and traffic conditions. And the newly built database is compared with the RDCW FOT database established by UMTRI of the US for analysis to suggest that the driving tendencies of drivers in Korea and the road driving conditions are not the same as those in the US, reconfirming the need to establish a DVI field database, which will be used for the development of intelligent vehicles suitable for the Korean environment. The DVI data collected from actual driving in field are anticipated to be widely utilized as basic data for research on various intelligent driving safety systems, advanced driver assistance systems (ADAS) and human-vehicle interface (HVI) that are suitable for the driving environment in Korea.     

纯电动汽车MCU母线电流采样电路及故障机制

设计一种纯电动汽车电机控制器直流母线电流采样电路,在此基础上提出一种电流采样故障的故障处理方法,该方法根据驱动系统当前状态实现了对电机控制器输入端直流母线电流的有效估算。当发生电机控制器直流母线电流采样回路故障后,利用估算值继续保证整车控制逻辑的正常执行,在保证安全行车的前提下,尽可能对驾驶员的驾驶感受进行保护。最后通过实车对该采样电路及故障机制进行验证。     

汽车ACC跟随控制策略研究

提出了ACC车辆与前车之间的速度一位移关系以及分别以车距控制和相对车速控制为目标的2种LQR模型，并根据两车的速度一位移关系的不同实现2种模型之间的转换，以生成符合驾驶员操作行为的ACC车辆控制目标，建立了实现控制目标的车速控制模型。仿真计算表明控制策略满足乘坐舒适性和保持安全车距的要求。     

基于安全车速的北京冬奥会山地道路冰雪路面通行能力研究

复杂山地线形和道路冰雪路面结合条件下的安全车速设置及通行能力保障是交通管理面临的新挑战。针对北京冬奥会延庆赛区复杂山地道路冰雪路面场景，建立了安全车速与道路线形设计及路面附着系数之间的关系，以安全车速为依据得到了不同路面条件下山地道路的通行能力。依据道路平曲线、竖曲线和横断面数据建立了山地道路三维空间模型；分析了车辆在山地道路平纵组合路段的受力情况，构建了车辆安全行驶速度与圆曲线半径、道路超高、纵坡坡度和路面附着系数的关系模型，并分析了基于安全车速模型的道路通行能力。为了验证模型，选取2种常见的冰雪路面状况和2种常用的车辆类型，获得不同条件下山地道路冰雪路面的安全车速。采用VISSIM软件设计了20种仿真场景，结合道路实测数据验证了安全车速模型的对山地道路冰雪路面车辆安全行驶的提升作用。实测与结果表明:相比全程单一限速模型，所建立的安全车速模型在冰膜路面的行程时间缩短了约38%（小汽车）和32%（大客车），雪板路面的行程时间缩短了约26%（小汽车）和24%（大客车）。山地道路交通流量存在1个自由流到饱和流的相变过程，冰膜路面小汽车下行最大交通量为241辆/h（单向行驶）和231辆/h（双向行驶），大客车下行最大交通量为227辆/h（单向行驶）和222辆/h（双向行驶）；雪板路面小汽车下行最大交通量为319辆/h（单向行驶）和249辆/h（双向行驶），大客车下行最大交通量为301辆/h（单向行驶）和236辆/h（双向行驶）。      

轻型汽车实际行驶排放评估方法研究

按照轻型汽车实际行驶排放测试流程,采用便携式排放测试系统测量3辆满足《轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第五阶段)》要求的轻型汽车实际行驶排放,并使用欧盟提出的移动平均窗口法对排放数据进行处理。结果表明:冷起动阶段的CO,NO_x和PN排放占整个试验总排放的比例分别为69.9%,23.1%和68.8%。将冷起动阶段排放纳入计算时,CO,NO_x和PN的排放结果分别比剔除冷起动阶段排放的结果高19.5%,4.3%和16.3%。温和驾驶时车辆CO_2排放较低,导致过多窗口无法落入正常区域,窗口不能满足正常性要求。欧盟提出的移动平均窗口法不适合直接用于评估中国轻型汽车实际行驶排放,对基本公差tol1进行修正,随着tol1的增加,落入正常区域的窗口随之增多,试验通过正常性要求的比例也随之增大,但tol1的修正会带来巨大的标定工作量。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆换道模型

为有效刻画未来智能网联环境下车辆在换道过程中面临的驾驶风险,保证车辆执行更加安全的换道决策,建立基于安全势场理论的车辆换道模型。首先针对车辆换道过程中所遇到的驾驶风险进行评估,利用势场理论给出车辆行驶过程中不同运动状态下安全势场的空间分布。其次根据换道过程中相关车辆不同安全势场分布情况计算出换道结束时的车间临界距离,相比于传统的车间临界距离计算模型,提出方法能够动态刻画出车辆在不同速度、加速度条件下临界距离的变化趋势,并且能够根据车辆不同的运动状态,动态表达出车辆间临界距离的变化。在此基础上,根据智能网联环境下车辆各类运动状态能够被实时感知的特点,总结出车辆各类运动状态下需要的换道安全临界时间,最终建立基于安全势场理论的最小安全距离换道模型。最后,对模型进行数值仿真分析,仿真结果表明：车辆换道所需要的最小纵向安全距离与换道车辆以及其周围车辆的运动状态有着直接关系。在今后趋于成熟的智能网联环境下,该模型可以进一步进行扩展,利用安全势场的分布情况,对车辆换道过程进行动态实时干涉,能够为今后智能网联环境下车辆协同换道、车辆自动驾驶以及车辆群体优化控制等相关研究提供一定的理论支撑。     

人机混驾环境下混行车辆雾模型研究

目前搭载高级驾驶辅助系统和车联网（Vehicular Ad Hoc Network，VANET）技术的智能网联车（Intelligent Connected Vehicles，ICV）正大量涌入人工驾驶车（Manual Vehicle，MV）流之中，ICV与MV共存的异构车辆混行交通态势逐步形成，异构车辆之间的交互产生壁垒。混行之下单个ICV虽可依托单车硬件传感与单车计算单元实现与MV的交互意图识别，但其受有限算力与有限传感的影响，资源负载增大，时效性与安全性方面存在一定的误差与风险，而混行之下的VANET技术也不能够提供全局性车路资源用以高度匹配ICV与MV的交互场景，而且越来越多的ICV计算需求也在激增VANET的负载压力。对此，结合边缘计算概念中的雾计算理论，提出混行车辆雾模型（Mixed Vehicle Fog，MVF），充分发挥车联网络边缘节点能力，通过合理整合调度ICV资源的方法，解决对MV正常交互意图计算的时效性与安全性问题。该模型首先通过各感知单元响应混行交通环境下ICV与MV的正常交互事件，然后利用基于容错节点分簇的资源调度算法（Fault-tolerant Node Clustering Resource Scheduling Algorithm，FNC-RSA），动态划分局部路段内对交互事件具有相关意图感知与计算需求的ICV为一组"协同雾群"，再评估雾内ICV节点自身资源与路由代价，定向定量调度资源，最终实现雾群内部MV交互信息共享与驾驶意图协同计算。试验借助Prescan和MATLAB搭建联合仿真平台，与低能耗自适应分簇型路由算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）模型对比，验证MVF模型的运行效率与模型鲁棒性。研究结果表明：MVF模型通过交互事件细分协同雾群，保证了计算负载均衡，提高了ICV定向资源计算与传输效率，比LEACH模型降低了55.17%的平均跳数，缩短了45.40%的平均任务完成时间，抗时延干扰能力强，鲁棒性能优异。该模型对于打破混行环境异构车辆交互壁垒，提高混行道路交通行车安全，创造车联网络良性发展空间具有积极作用。     

曲线路段交通安全分析

曲线路段往往是事故多发路段．尤其是重型载重车辆的超载快速行驶更易引发侧翻倾覆的重大交通事故。该文探讨道路因素和车辆因素对曲线路段行车安全的影响,提出满足车辆横向稳定性的最大容许车速,并利用此方法量化超载车辆的安全限速指标,为提高曲线路段行车安全提供参考。     

基于非线性模型预测控制的车辆纵向队列协调控制

本文中针对基于分层控制结构的车辆队列上、下层控制缺少联系的问题,提出了车辆队列跟驰与个体车辆动力学稳定性协调控制的思路,其基本思想是在保证队列中个体车辆安全稳定行驶的同时,尽可能实现队列跟驰控制的目标。基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)方法设计了车辆队列协调控制方案,设计了包括跟驰间距误差、跟驰速度误差以及车速与车轮圆周速度差3个子目标的优化目标函数,将队列跟驰与车辆动力学稳定性的协调控制转化为约束优化控制问题;基于序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)方法进行求解,得到车辆前、后轴的制动/驱动力矩来实现上层决策输出的期望跟驰加速度。基于由3车辆组成的非线性队列模型对控制方案进行了仿真分析,结果表明,所提出的基于NMPC的车辆队列协调控制策略可以在大范围操纵工况下,在保证车辆安全稳定行驶的基础上实现队列的跟驰控制。