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为全面了解网联自动驾驶交通安全领域的研究进展,利用文献计量方法通过Web of Science核心数据库对Connected and Automated (Autonomous) Vehicles、Connected (Autonomous) Vehicles、Traffic Safety (Accident, Crash, Collision, Conflict)等关键词进行检索,共获取2010至2021年2 130篇相关文献,涵盖5 474位作者和7 017个关键词;利用科学知识图谱对网联自动驾驶道路交通安全研究发展历程、研究归属地、研究主题与内容、研究热点等进行分析总结和可视化解析;通过研究主题和热点的分析指出未来研究方向。研究结果表明:网联自动驾驶道路交通安全研究经历了起步阶段、缓慢增长阶段和快速发展阶段;美国和中国是当今世界对网联自动驾驶道路交通安全领域贡献最大的2个研究主体;研究主题主要围绕宏微观交通流、交通系统影响(交通出行、交通环境、交通安全)、车辆安全避障与路径规划、交通安全评价等展开,研究热点重点围绕网联自动驾驶交通控制与系统优化、新型混合交通流交通安全分析、微观行为建模与仿真安全评估等;未来研究需重视由单车安全转向交通流事故风险传播研究,突破智能网联车队群体决策与编队控制技术,构建虚拟现实下智能网联数据化仿真环境与深度测试平台,挖掘网联自动驾驶人机共驾情境下驾驶人接管绩效评价体系,从而进行精细化的事故风险致因分析、交通安全建模与评估以及事故风险防控策略与算法研究。 相似文献
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通过对比分析当前车辆自动驾驶研究现状,提出以射频识别技术(RFID)作为导航方式开展车辆自动驾驶研究;针对目前试验手段的不足,设计了基于RFID的车辆自动驾驶模拟试验装置,具体包括系统总体架构、导航设备、仿真车辆、仿真道路等;利用该装置开展了车辆直道保持和弯道转向试验,结果表明利用该模拟试验装置能快速构建试验方案,得出的结论和数据直观、可靠. 相似文献
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分析了网联自动驾驶车辆(CAV)混合交通流中各车辆类型及其跟驰模式下的车头间距,从通用性混合交通流特征层面理论推导了各车头间距模式的概率表达式,从而对混合交通流进行了数学描述;以混合交通流整体通行流率最大为目标,计算了多车道混合交通流中一个CAV专用道的设置条件以及专用道设置后CAV交通流在专用道和混合道上的最优交通流分配比例,将一个CAV专用道情形推广至多个CAV专用道动态管控的一般性情形,构建了混合交通流专用道动态管控的分析方法;应用案例分析论证了CAV专用道管控方法的有效性。研究结果表明:在交通需求为2 000 veh·h-1时,各CAV渗透率阶段均无需设置CAV专用道;在交通需求为3 000 veh·h-1时,需在CAV渗透率为0.2~0.4的阶段下考虑设置CAV专用道;在交通需求为5 000 veh·h-1时,需考虑在各CAV渗透率阶段下设置CAV专用道;提出的CAV专用道管控方法可根据交通需求和车道总数等条件定量化计算不同CAV渗透率阶段下的最优CAV专用道数量以及CAV交通流最优分配比例,且交通需求能够影响反映CAV专用道设置条件的临界CAV渗透率范围,交通需求和车道总数量可分别从交通需求属性和道路空间属性方面促进最优CAV专用道数量的提升,符合多车道场景混合交通流CAV专用道管控的特性。 相似文献
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在自动驾驶决策场景下,为解决强化学习算法安全性差、学习效率低的问题,提出一种在算法的训练阶段添加基于价值的安全约束和虚拟奖励的方法。首先,利用状态、动作价值函数和安全判断规则,对智能体执行的动作进行基于价值的安全约束,选择价值高且安全的动作。然后,向回放池添加包含虚拟奖励的预测轨迹数据,以补充由于约束而未能获取的试错动作信息和相应的状态、奖励信息。最后,为进行加减速和换道决策实验,基于修改后的高速公路仿真环境highway-env搭建了3车道高速公路场景,并以深度Q网络(Deep Q Network, DQN)算法为基础,分别训练和测试了无安全约束的算法、拥有基于规则的安全约束的算法和拥有基于价值的安全约束的算法。结果表明,考虑加速、减速、保持车速和车道、向左换道、向右换道共5种动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比无安全约束的算法高3倍以上,平均回报提升28%;仅考虑向左换道、向右换道、保持车道这3种换道动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比基于规则的安全约束算法高0.11,平均回报提升6%;都添加基于价值的安全约束时,考虑5种动作的算法相较于考虑3种动作的算法成功率低0.06但... 相似文献
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《广东交通职业技术学院学报》2015,(4)
传统的货运车辆没有自带的载重检测装置,容易造成汽车过载,进一步,过载容易引发交通事故,成为交通安全的一大隐患。对于执法部门而言,检测车辆是否过载已经成为一项繁重的工作,需要执法人员到汽车行驶现场对车辆逐一检查。为此,文中设计了一种车辆过载数据强制保存系统,本系统在车厢下方安装压力传感器实现对车辆装载货物重量的自动检测,并对过载数据强制保存,从而可以减轻执法部门检测车辆是否过载的工作压力。 相似文献
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为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。 相似文献
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介绍了基于磁道钉导航的车辆自动驾驶的原理和实现方法,分析用此方法建立仿人控制模型来实际控制车辆自动驾驶的结果,指出仿人控制模型的不足之处.然后针对上述不足引入了新的参量,做了实车实验.在实验数据的基础上,优化了车辆自动驾驶直道模型,并提出弯道模型. 相似文献
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车辆安全辅助驾驶技术浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了安全辅助驾驶技术发达国家的研究现状、主要研究内容、安全辅助驾驶系统的应用和存在的问题及发展趋势.安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等. 相似文献
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自动驾驶车辆可以通过数据驱动模型较好地学习人类驾驶员的跟驰行为,但单纯的学习并不能发挥自动驾驶车辆反应更敏捷的特性.文中利用NGSIM数据集开发一种基于零反应时间数据的跟驰行为学习模型.首先,基于人类驾驶行为数据建立反应时间预测的神经网络模型,预测每条人类跟驰轨迹数据每个时间步的反应时间,并在原轨迹中剪除反应时间内的数据,进而重构样本数据,获得近似于零反应时间、更符合自动驾驶车辆特性的样本集.在此基础上采用LSTM架构,建立基于新学习样本的跟驰行为模型(LSTM-0RT).仿真对比发现:LSTM-0RT跟驰模型比传统LSTM模型提前50 s收敛,且速度变化趋势与前车基本一致,充分体现反应速度快的特点;在混驶环境测试中,采用LSTM-0RT模型的自动驾驶车辆比例越大,跟驰车队的渐进稳定性越高,车流波动的影响范围越小;交通流特性分析显示LSTM-0RT模型在不同交通流密度下的适用性明显优于LSTM模型;车头时距指标测算也表明LSTM-0RT模型具有更高的跟驰安全性. 相似文献
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基于车辆自动驾驶的磁道钉编码系统设计与实现 总被引:4,自引:2,他引:4
论述了磁道钉编码系统对于以磁道钉方式导航的车辆自动驾驶的重要意义,提出了磁道钉编码方法,并说明了工作原理以及计算机的具体实现流程.结合具体工程给出了编码系统的编制过程,在交通部公路交通试验场的自动公路专用道路上进行了实车试验.试验结果表明,该编码系统可以为车载计算机提供准确信息,保证了弯道自动驾驶的稳定控制. 相似文献
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随着人们生活水平的稳步提高,生活节奏日益加快,城市的交通运输已成为影响和制约城市发展的重要因素。在城市轨道交通系统中,信号系统是保障运输安全与提高运营效益的重要设备。信号系统主要由列车自动监控(ATS)系统;列车自动防护(ATP)系统;列车自动运行(ATO)系统;计算机联锁(CI)系统组成。本文主要对基于移动闭塞ATC系统的列车自动运行(ATO)子系统其构成和基本功能进行详细介绍。 相似文献
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《湖北汽车工业学院学报》2017,(4)
为了提高智能车的控制精度,以碰撞中心(Center of Percussion,COP)为参考点建立前馈-反馈控制模型,并用该控制模型求解LQR(Linear Quadratic Regulator)问题,获得状态反馈控制率,实现最优控制。在双移线工况和8字形工况下,使用Matlab/Simulink和Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行联合仿真。结果表明:与固定增益前馈-反馈控制器相比,LQR轨迹跟踪控制器的控制精度更高。 相似文献
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在常规的基于模型预测控制自适应巡航系统的算法中,舒适性约束均是采用固定加速度的形式,没有深入考虑不同速度下的加速度极值范围问题,这会导致在追求安全性和速度跟随性情况下,系统加速度和冲击度变化过大,从而降低了驾乘的舒适性。根据NGSIM自然驾驶数据集所得到了车辆的速度-加速度关系,并以此作为加速度的约束目标,将常规模型预测控制的定约束改为随速度变化的变约束,从而达到根据自然驾驶数据提高跟车舒适性的目的,并通过仿真试验验证了该方法的合理性。研究结果表明:该方法可使ACC系统在保证安全跟车和速度跟随的同时,使得加速度和冲击度波动变小;最大冲击度相比定加速度约束的模型预测控制减小了14.96%,可有效改善ACC系统的舒适性。 相似文献
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为宏观刻画自动驾驶专用车道上的网联自动驾驶车辆(CAV)下匝道的行为,提出了混合交通流下基于安全风险的CAV下匝道换道决策模型;该模型将换道间隙选择过程抽象为成功换道或不成功换道的伯努利试验,并在此基础上建立了基于交通流理论的车辆换道成功率计算方法;提出了耦合换道安全与效率的下匝道换道决策成本函数,其中安全与效率的权重参数根据不同的驾驶模式确定,从而确定CAV最优的换道意图生成点,为CAV换道提供指令。数值分析结果表明:CAV下匝道成功率由换道准备距离、交通需求和CAV渗透率共同决定,成本函数随着CAV渗透率的变化出现明显的拐点;交通量为2 400 veh·h-1时,CAV的最佳换道意图生成点为距离下匝道入口1 km处;当交通量增加至4 000 veh·h-1时,最佳换道意图生成点为距离下匝道入口2.5 km处;当交通量大于6 400 veh·h-1时,需要提高CAV的侵略性才能高效驶出高速公路;成本函数随着CAV渗透率的增大先下降再升高,若渗透率低于拐点渗透率,则增加换道准备距离可以降低成本函数,若渗透率高于拐点渗透率,则需通过减小换道准备距离降低成本函数。仿真结果表明:交通需求和渗透率对车辆下匝道的安全性影响显著,渗透率由30%提升至60%,碰撞时间最大降幅为76.23%。 相似文献
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在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆构成的混合交通系统中,不同车辆类型的出行者对路径的选择原则表现出不同的偏好。为充分了解自动驾驶车辆投入市场后对混合交通系统的作用,考虑两种不同车辆类型的出行行为,构建混合交通网络均衡模型,并将模型嵌入算例网络中进行验证。通过研究发现:自动驾驶车辆在混合交通系统中的比例对道路网络系统效率有显著影响,自动驾驶车辆比例的增加能够有效降低路网系统中的人均出行时间。 相似文献
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建立了拖拉机自动驾驶横向控制的力学模型,提出了一种用于拖拉机自动驾驶的基于神经元学习的复合模糊控制方法,设计了模糊控制规则以及神经元学习整定PID(比例积分微分)的算法。用simulink对基于神经元学习的复合模糊控制方法进行了仿真验证,结果表明,所提出的方法和规则用于拖拉机自动驾驶是可行的。 相似文献
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驾驶行为研究中的车辆信息采集方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在交通安全体系中,驾驶员的行为是影响行车安全的一个重要因素.驾驶行为的改变使得车辆的行驶状态也随之发生改变.通过采集车辆行驶状态的信息,可以对驾驶员的行为进行研究,这对于提高驾驶安全性具有重要意义. 相似文献
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在分析公交车辆信息采集需求的基础上,提出了运用通信网络仿真技术对WSN的公交信息采集系统性能的评价方法.基于OPNET建立了一个公交信息采集和传输的模型,通过对不同的场景进行仿真得到了决定公交信息采集系统网络性能的参数,仿真结果验证了WSN实现连续采集传输数据的能力、预测了系统可靠性及数据准确性,实现了对基于WSN的公交信息采集系统网络整体性能的评价. 相似文献