汽车与行人碰撞事故再现仿真研究

通过对事故现场汽车损坏痕迹及行人伤亡情况的调查,使用交通事故再现软件PC-Crash建立汽车与行人碰撞模型,重建事故发生过程。分析事故发生前汽车与行人的初始状态以及碰撞过程中行人的动力学响应和伤害,采用不同的车速,进行了大量的仿真实验,根据行人致伤特点,总结出汽车安全车速等指标,为改善汽车的行人安全性提供参考。     

智能汽车对无信号交叉口行人的避撞控制

针对智能汽车在无信号交叉口对横穿行人的避撞问题,研究了主动转向避撞控制策略。基于多层模型预测控制方法,采用分层控制策略设计局部规划层控制器与全局跟踪层控制器,在此基础上根据交叉口处汽车与行人的轨迹特征计算人车碰撞剩余时间,改进传统人工势场法构造避撞函数,规划出既能规避交叉口内存在碰撞风险的行人又能使偏差最小的局部避撞路径,并使智能汽车在满足多项动力学约束时准确跟踪参考路径,通过搭建CarSim/Simulink联合仿真平台,结合广东省2006—2018年交通事故数据库选取对交叉口人车碰撞有显著影响的因素,设计仿真场景进行仿真分析。结果表明：智能汽车能在多个初始点完成对参考路径的跟踪,控制器对不同速度和附着条件有较高的鲁棒性,高速低附着场景中,智能汽车横向加速度小于0.4 g、质心侧偏角小于2°、前轮侧偏角小于2.5°,各约束量满足舒适性和平稳性条件;4个典型交叉口场景中,智能汽车以不同速度直行或转弯通过交叉口,均能识别横穿行人中存在碰撞风险的行人实现主动转向避撞。     

基于模型匹配方法的汽车主动避撞下位控制系统

针对汽车主动避撞系统下位控制的鲁棒性要求，应用模型匹配控制理论，设计了汽车主动避撞下位系统的控材器；并解决了下位控制系统鲁棒稳定性和鲁棒跟随性难以得到兼顾的问题；通过实车试验结果对此控制器性能进行了验证；获得了较好的效果。     

新型汽车主动避撞安全距离模型

针对现有模型的不足，以驾驶员车间距保持目的假设为基础建立了一种新型汽车主动避撞安全距离模型，通过驾驶员试验获得了反映驾驶员驾驶特点的模型参数。经仿真及试验对比，该模型计算结果体现了驾驶员的驾驶特点，能够适用于多种交通状况，满足了汽车主动避撞系统的要求。     

人车碰撞事故仿真与行人保护研究

基于PC-Crash软件建立了行人汽车碰撞模型.综合考虑人车碰撞过程中行人身高、步行速度、车速、人车碰撞位置等因素及其统计特征,利用Matlab软件随机生成行人与汽车碰撞工况作为PC-Crash行人汽车碰撞模型输入,进行了大量的仿真,总结出事故发生后人体头部与车体前部碰撞点的分布规律,为汽车在行人保护设计方面提供参考.     

基于行人碰撞事故重建的颅脑损伤准则效能研究

为了深入研究不同颅脑损伤准则对道路交通事故中行人颅脑损伤的预测与评价性能,从已有的交通事故调查数据库中选出可以用于进行事故虚拟重建且具有详细人体颅脑伤情记录的10例行人车辆碰撞事故案例,采用多刚体动力学和有限元分析方法,对事故中人和车辆运动学响应及行人颅脑损伤情况进行虚拟重建,在此基础上,采用LASSO回归分析方法分析了多个基于人体头部运动学响应的颅脑损伤准则与事故中行人颅脑损伤的相关性;借助文献中的损伤风险曲线,分析了不同基于脑组织应变的损伤准则与行人典型颅脑损伤（弥散性轴索损伤和脑挫伤）之间的关系。研究结果表明：在多个基于人体头部运动学响应的颅脑损伤评价准则中,同时考虑头部线性和旋转运动,且体现头部碰撞功率的头部碰撞能量（HIP）准则能最有效地评价真实的颅脑损伤;基于脑组织应变的颅脑损伤准则中,累计应变损伤测量（CSDM）准则相对于最大主应变（MPS）准则能更有效地评价典型弥散性脑损伤（DAI）,而扩张损伤测量（DDM）准则所反映的脑挫伤程度远低于真实的损伤状况,所以该准则难以准确预测脑挫伤的损伤风险。     

保护行人的主动式发动机罩盖

在过去20年里,汽车乘客的安全保护技术取得了很大进展.Autopiv公司长期致力于汽车安全技术的革新,迄今在这个领域已获得3000多项专利,包括可膨胀的气垫、新式翻车传感器、安全气囊和座椅安全带技术等.     

用于统计与分析的汽车碰撞行人事故深入数据源

结合近年来积累的交通事故调研经验,以北京市汽车碰撞行人事故分析案例为基础,构建了行人事故的深入数据源。该数据源以计算机电子数据表存储和分析与事故相关的人、车、路、环境的数据信息,可用于事故统计、事故再现和深入数据分析等方面的研究。基本数据源中包含事故的基本数据、车辆数据和行人数据3个部分,另外还存储了中国人体相关参数和车辆相关参数供分析时使用。目前,该数据源已收录了近200例行人事故中的深入数据,已用于有关人车碰撞特点分析及辅助事故再现等方面的研究,为汽车被动安全及交通安全研究提供必要的数据基础。     

基于车联网的行人主动避撞策略及仿真验证

针对行人从静止遮挡车辆前方穿出并与主车碰撞的“鬼探头”危险场景,提出一种基于车联网的行人主动避撞系统控制策略。首先,建立主车、遮挡车和行人间相对位置关系模型,通过车车通信获取遮挡车前方的行人状态信息;其次,根据目标进入时间、目标离开时间、碰撞剩余时间和安全避撞时间4个危险状态判断评价指标,建立分级制动策略,并通过下层PID控制调节制动压力实现车辆控制;最后,基于PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台,搭建该危险场景并验证所提出控制策略的有效性。结果表明,该策略能够实现避撞功能,且性能优于基于宽度触发的行人主动避撞策略。     

基于ITS的汽车主动避撞性关键技术研究(一)

利用信息感知、动态辨识、控制等技术与方法提高汽车的主动安全性，是智能交通系统（ITS）的主要研发内容之一。介绍了基于ITS的汽车主动避撞关键技术的研究工作，主要包括：车辆运动中对周围障碍物的感知技术方法；危险或安全状态的动态辨识；具有主动避撞性能的ACC（Adaptive Cruise Control）技术等；给出了相关技术研究的仿真及实验结果，并对该技术在我国的实用化前景进行了展望。     

基于优化思想的事故再现碰撞模型研究

建立碰撞模型求解碰撞速度是交通事故再现的关键步骤,现有的大多数碰接模型不具备对冗余的输入参数信息进行优化的能力。本文基于优化思想,充分利用来自事故现场的信息,建立了对应的事故再现碰撞模型,可以实现冗余信息的优化,提高了事故处理的鲁棒性。该方法可用于分析典型的交通事故碰撞速度。     

立姿假人实车碰撞试验的研究

在指出目前采用人体模块的行人保护法规试验方法的局限性之后,对立姿假人及其试验方法与装置进行了全面介绍.采用Polar立姿假人进行其实车碰撞试验,并根据试验结果进行假人的运动和伤害分析.结果表明,采用立姿假人的实车碰撞试验,可获得假人的整个运动过程,包括其轨迹、速度和加速度等运动参数,以及伤害程度,因而可为人体模块试验方...     

基于K-means算法的行人检测方法研究

行人作为交通事故易受伤群体之一,其安全保障越发受到重视.结合车载激光测距仪实时采集的车辆前方障碍物距离信息,提出基于K-means算法的行人检测方法.首先对激光测距仪接收的距离信息进行报文解析,形成激光云点图.其次,对激光云点图进行预处理,消除冗余数据.再应用K-means聚类算法对前方障碍物进行分类,最后建立行人宽度模型甄别行人目标.试验结果表明,基于K-means聚类算法能从激光云点图中快速提取行人目标,为汽车主动安全及交通安全研究提供基础.     

基于轿车-行人事故重建的行人颅脑损伤研究

通过深入的轿车-行人事故调查研究建立了行人事故数据库,挑选了其中12例轿车-行人碰撞事故,运用轿车-行人碰撞多体模型进行了事故重建.根据其结果,采用回归分析方法建立了运动学参数与行人颅脑损伤的相关回归模型,求得各参数之间的相关性.研究结果表明,轿车-行人碰撞速度与头部碰撞时间、头部碰撞相对速度、行人抛出距离以及头部损伤HIC值之间有着显著的相关性;速度限制和改进汽车前部结构可在一定程度上降低行人头部损伤风险.     

基于多源信息融合的行人检测实时性方法研究

目前车辆安全预警系统中存在行人检测粗检不准,细检过慢的问题,孤立的采用激光、雷达、红外或是摄像机均很难满足行人检测实时而准确的需求.考虑用多源信息融合的方法进行行人检测即将雷达与摄像机结合运用,使它们的信息有机融合,在提高速度的同时又不以降低精度为代价.研究了适应车载安全系统的摄像机标定与确定行人重点检测区域的方法.     

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

驾驶辅助系统基于融合显著性的行人检测算法

为满足先进驾驶辅助系统的高准确性行人检测要求,提出一种模拟人类注意力机制的视觉显著性行人检测方法。基于仅含行人信息的标记样本库,建立了条件随机场(CRF)模型,以实现不同显著性计算方法的最优融合。实际检测中,首先采用SLIC算法进行图像超像素形式的几何信息划分,进而对可能存在行人的区域进行初筛选,随后在可能的行人区域内,采用CRF模型计算显著性,并将具有较高显著性的区域确定为行人区域。实验结果表明,该方法具有较好的判别性能并达到满意的检测率,同时,采用的行人区域筛选方法在一定程度上缩短了算法的检测时间,基本满足了车载平台的实时性要求。     

基于支持向量机的高速公路意外事件检测模型

为建立快速高效的高速公路意外事件自动检测系统,提高意外事件救援效率,就高速公路意外事件检测中的关键技术进行了研究。在剖析现有模型特征的基础上,引入支持向量机理论,建立了基于支持向量机的高速公路意外事件检测模型。利用自主开发的EAD-Simulations系统所建立的数据库,对模型进行了仿真试验,分析了不同核函数对检测性能的影响,研究了单侧输入与双侧输入、不同输入特征因素组合的性能指标。结果表明:与California 8#算法相比,该模型检测率提高了179%,误检率降低至0.50%,平均检测时间缩短了81%;同时得到了上游占有率与流率组合的最优输入特征。     

基于行人保护的发动机罩铰链研究

针对发动机罩铰链区域对满足行人头部保护要求存在的不足,设计了一种新式压溃式铰链.采用Hy-permesh软件建立了该铰链的有限元模型,并进行了试验验证.应用有限元软件Nastran对原始铰链和新铰链进行静强度仿真比较可知,新式压溃式铰链的横向强度更好.按照欧洲行人保护法规应用有限元软件LS-DYNA对新铰链和原铰链进行行人保护性能仿真比较可知,使用压溃式铰链使行人的头部伤害值HIC由原来的1420下降到了940,表明压溃式铰链在横向强度提高的基础上具有更好的行人头部保护性能.     

基于差异性区域预测的行人与骑车人联合检测

本文中针对自动驾驶车辆在环境感知过程中易将行人与骑车人混淆的问题,提出一种有效区分行人与骑车人的联合检测方法,并基于快速区域卷积神经网络Faster R-CNN进行改进.首先,通过增加一个子网络提取图像形状特征通道,将其与主干网络生成的特征图进行聚合,额外的形状语义通道用以辅助检测器区分行人与骑车人的特征;接着,通过构...