基于驾驶员状态的高速公路安全车距模型

为进一步完善高速公路环境下的安全车距模型,通过道路模拟驾驶试验,确定不同车速、驾驶员不同疲劳状态下的制动反应时间域,同时根据驾驶员的眼睛状态确定驾驶员的疲劳度,基于模糊隶属函数建立驾驶员的制动反应时间与疲劳状态、车速之间的对应关系,并对高速公路环境下的安全车距模型进行实时修正。通过MATLAB仿真验证了不同驾驶员状态下车距模型的可靠性。     

基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法

为定量化得出高速公路同一车道中前后相邻车辆的碰撞概率,从制动减速度的角度出发, 提出一种新的前后相邻车辆碰撞概率计算方法。分别考虑前后车发生碰撞的3种不同情况,推导出如果发生碰撞前车需要的最小制动减速度。基于路侧毫米波雷达获取海量车辆运行状态真实数据,包括轨迹、速度以及制动减速度的变化规律,采用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)建立制动减速度分布模型,进一步基于GPD模型计算出在不同场景下如果发 生碰撞所需最小制动减速度的发生概率,将该概率值确定为碰撞概率。研究结果表明,在本研究路段,约99.10%的加速度在[-1, 1] m·s-2 的区间范围内波动,车辆制动减速度的分布具有“长尾” 特征,较大的制动减速度占比非常小。内侧1车道、2车道加速分布比3车道的分布更为集中,大型货车的加速度分布比小客车的加速度分布更集中。最后,基于真实的危险场景数据以及模拟的典型危险场景数据进行验证,将该方法的计算结果与传统方法的计算结果相比较,表明该方法的计算结果连续,且可迅速、准确地识别各类危险场景。     

基于交通波特征的车道级车流溯源方法

为支撑城市道路中低渗透率轨迹数据条件下车流溯源分析,本文提出一种基于交通波特征的车道级车流溯源方法。基于NGSIM(Next Generation Simulation)数据集中的真实车辆轨迹信息,解析不同来源车流的交通波特征差异性;结合信号配时方案,从车辆初次停车时刻、集结波起始时空位置、集结波斜率、集结波覆盖长度等多个维度验证了交通波应用于车流溯源的可行性。在此基础上,提取集结波5项特征参数,构建4种基于机器学习的车道级车流实时溯源模型。采用NGSIM数据对模型参数进行训练标定,并对不同归一化方法、不同数据量、不同数据精度下的模型效果进行灵敏性分析。结果表明,在低数据量场景下,特征参数宜采用Min-Max法进行归一化处理,溯源流量平均误差比例最大不超过23.60%;当数据量较为充分时(超过100个信号周期),特征参数宜采用Z-Score法进行归一化处理,平均误差比例最大不超过9.90%,效果最佳的梯度提升回归模型的平均误差低至0.01%。此外,数据误差对不同模型的影响有所差异,但在误差较大时模型不会出现失效问题。本文所构建方法不依赖于固定检测器数据,未来可进一步研究交通波在网络层面...     

基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型

为探究在不同场景下行人对信号交叉口右转车辆跟驰行为的影响，采用无人机采集信号交叉口视频录像，通过视频分析技术提取信号交叉口右转车辆跟驰数据，提出考虑行人过街平均流率影响的右转车辆优化速度函数，构建不同场景下基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型，并对模型进行参数标定和仿真验证.结果表明，保守驾驶员为避免人车冲突会先减速后停车，等待20 s可放行约27人；激进的驾驶员选择在过街行人间隙强行穿越人行横道，穿行前平均速度由13.8 m/s降至8.3 m/s，穿越完成后加速离开，速度波动较小，符合实际情形.     

干线公路无控交叉口振动减速标线设计与舒适性评价

为了降低干线公路无控交叉口处驾驶员超速行驶产生的交通事故,在交叉口处进行振动减速标线设计,并探讨了振动减速标线的参数设计方法.采用改进加权加速度均方根与K值系数法相结合,建立振动频率、振动幅度和车速变化因子的综合舒适性评价模型.针对不同振动减速标线组数和车辆减速度,进行振动减速标线设计,分析不同减速效果下驾驶员的舒适性.     

驾驶员综合特征对行车控制与紧急度判断的影响

利用动态心电分析仪、Frecord数据采集系统及动态GPS研究驾驶员特征对紧急状况主观评价和车辆行驶控制的影响。研究表明：具有不同驾驶经验、个性、年龄特征的驾驶员对同一紧急状况做出的紧急度主观评价和制动操纵存在差异,其中驾驶经验的影响最明显。经验丰富的驾驶员采用减速度相对较小,变化相对平缓的驾驶技术,相对于谨慎型驾驶员而言,鲁莽型驾驶员操纵时制动减速度变化剧烈;年龄对驾驶员的操纵也有一定影响,通常年轻驾驶员会进行快速制动,这与驾驶员的生理状况有很大关系。研究结果可为驾驶员安全管理提供理论依据。     

绿灯倒计时影响下机动车微观驾驶行为分析与决策建模

机动车在交叉口信号相位切换期间的驾驶行为对于城市道路交通安全至为重要,本文对绿灯倒计时影响下的机动车微观驾驶行为与“通过/停止”决策进行研究.首先,利用驾驶模拟器进行1组单盲实验来提取车辆的接近速度、反应时间、减速度等参数.其次,详细地刻画了车辆进入交叉口范围至行驶至停止线全过程的微观驾驶行为.再次,综合交通因素及驾驶员个体特征等解释变量,建立了随机效应Logistic模型以描述车辆的“通过/停止”决策行为.结果表明：车辆进入交叉口范围后会“先减速,再加速,再减速”,加速通常出现在距停止线30~ 40 m的范围内,且绿灯倒计时与黄灯启亮前期对驾驶员具有催促作用;速度、距离、年龄、性别对车辆的“通过/停止”决策行为具有显著影响;随机效应Logistic模型比Logistic模型更能表征其他未纳入模型的因素及反映不同交叉口与驾驶员的异质性.     

基于零反应时间的自动驾驶车辆跟驰模型研究

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.     

基于UKF算法的车辆质心侧偏角估计

将无味卡尔曼滤波(UKF)算法运用到车辆质心侧偏角的估计之中,基于纵滑—侧偏联合工况下的统一指数(Uni-tire)轮胎模型建立非线性车辆动力学模型,采用最小偏度单形采样的UKF算法估计车辆的几个关键状态参量,并由此得到质心侧偏角估计。最后采用奇瑞A3两厢型汽车的车辆参数,使用车辆动力学实时仿真软件DYNAware/veDYNA对观测器进行了实时验证。仿真结果表明,UKF非线性估计方法精度高,估计结果能够满足实际应用要求。     

旅客列车智能定点停车的研究

根据我国目前旅客列车不能实现自动精确定点停车的现状。本文提出了旅客列车通过到发线上的三级感应减速装置自动控制机车制动风压,依次减速来实现在预定地点停车的目的。通过列车有效制动距离计算模型,验证了列车通过l级调速感应装置采用最大常用制动后滑行距离不超过1000mm。     

大跨度悬索桥竖弯涡振条件下驾驶员行车视线研究

为研究大跨度悬索桥竖弯涡振条件下桥上驾驶员的行车视线，首先，基于传统的风-车-桥耦合振动分析理论，引入桥梁涡激力数值模型，自主编制了涡振条件下风-车-桥耦合振动分析程序；其次，以有3个半波的涡振振型为例，借助几何作图法推导了桥面发生涡振时车内驾驶员视线盲区的计算公式；最后，基于已建立的涡振条件下风-车-桥耦合振动分析程序和驾驶员视线盲区的计算公式，以一座发生竖弯涡激共振的大跨度悬索桥为工程背景，分析了车型、车速和入桥时刻对车内驾驶员视觉盲区最大高度、盲区总持时和盲区占比的影响规律.研究结果表明：驾驶员盲区最大高度呈现周期性变化，其周期约为车辆前进一个涡振半波长度所需要的时间；车速变化不会影响驾驶员盲区的最大高度，但车辆类型不同则驾驶员目高不同，车内驾驶员目高越低，驾驶员前方视觉盲区最大高度也就越高；车重会进一步增加驾驶员前方视觉盲区的最大高度；车辆入桥时刻对驾驶员盲区总持时的影响很小，但驾驶员盲区总持时随着车速的提高而降低；车辆入桥时刻或车速对驾驶员盲区占比的影响小，而车型则对驾驶员盲区占比的影响显著，其中小轿车驾驶员的盲区占比最高（21%左右），大客车驾驶员的盲区占比最小（12%左右...     

Human reliability analysis method on armored vehicle system considering error correction

Human reliability analysis(HRA) is an expansion of man-machine engineering. It is also a new multidisciplinary based on behavioral science, cognitive science, information processing, system analysis and probability statistics in order to analyze, predict, reduce and prevent human errors. Firstly, the quantitative analysis model of HRA is proposed based on Markov process theory by using human error probability(HEP) and error correction cycle(ECC) as parameters. And human reliability evaluation criterion is built. Then, the HRA process considering error correction is proposed based on cognitive reliability and error analysis method(CREAM). Finally, according to the characteristics of armored vehicle system, common performance condition(CPC) in CREAM is improved.A reliability impact index is characterized by the overall contexts of tasks. Human reliability evaluation criterion of armored vehicle system is formulated. And the result of HRA is obtained based on the method presented in this paper. In addition, the relative weights are estimated by combining scale of 10/10—18/2 and analytical hierarchy process(AHP), and the triangular fuzzy number considering confidence factor and optimism index is adopted in order to reduce the subjectivity. The analysis results show that the method presented in this paper is reasonable and feasible. Meantime, the method can provide guidance for human reliability analysis of other weapon systems.     

基于Stackelberg 博弈理论的自主性车道变换模型

本文提出了一种基于Stackelberg 策略的自主式车道变换模型.车道变换是一种 非常复杂的决策过程,很多因素会影响驾驶员做出变换车道的决策.本文关注自主式车道 变换情况,在自主式车道变换中驾驶员希望通过车道变换来得到更好的驾驶环境,例如 更高的速度或者更大的车头时距等.车道变换是一个决策的过程,在这个过程中驾驶员会 权衡诸多的因素并做出决策.在车道变换过程中目标车辆和在目标车道上的后随车辆会 相互产生影响.另外不同的驾驶员有不同的特点,即便在相同的交通环境下也会做出不同 的决策.我们利用Stackelberg 策略理论对驾驶员的车道变换决策行为进行建模,并利用仿 真对所提出的模型进行验证.     

基于预瞄驾驶员模型的车辆操控稳定性分析

建立了高效、能适应复杂路况的驾驶员模型,以空间方程形式给出了一种基于最大预瞄距离的驾驶员模型;将驾驶员模型、汽车运动学模型及稳定性控制系统有机结合,采用最优控制理论方法,分析了基于该模型的人-车-路闭环控制系统的指数稳定性条件;运用仿真软件MATALB/Simulink建立了4轮车辆驾驶员模型,仿真结果验证了所建立的驾...     

重型车辆撞击下桥墩碰撞力简化模型

为了探究钢筋混凝土桥墩在重型车辆撞击下的安全性能, 建立了重型车辆-桥墩碰撞精细有限元模型, 研究了撞击速度、桥墩直径、上部结构边界条件和货物高度对桥墩破坏模式和内力分布的影响; 分析了不同工况下的车辆碰撞力特征, 并基于车辆初始动能耗散特点提出了碰撞力简化模型。分析结果表明: 重型车辆碰撞过程可以分为保险杠、发动机和货物撞击桥墩3个阶段, 碰撞力在前2个阶段主要集中在0.9 m高度处, 而在第3个阶段主要分布在2.7 m高度处; 在重型车辆撞击下, 不仅桥墩端部会出现严重损伤, 碰撞部位附近也可能发生严重的局部冲剪破坏; 由于忽略了碰撞荷载的动力效应和车辆与桥墩的耦合作用, 采用《公路桥涵设计通用规范》 (JTG D60—2015) 中建议的等效静力设计方法难以获得桥墩的实际撞击响应; 撞击速度对桥墩内力和碰撞力的影响最显著, 货物高度的不同会改变碰撞力的空间分布, 但不会影响桥墩的最大内力响应; 重型车辆的初始动能存在6.5 MJ的阈值, 当初始动能小于该阈值时, 车辆发动机和保险杠的碰撞作用对桥墩动力响应起主导作用, 反之, 后部货物的碰撞作用控制碰撞力峰值; 碰撞力简化模型和精细车辆模型预测所得桥墩最大内力响应的相对误差在8%以内, 且计算耗时从6~7 h缩短到4 min。      

跟随车安全距离的分析

通过对驾驶员的反应能力的量化、速度判断过程的分析和对诸如饮酒、服药、电话干扰及疲劳驾驶等外部因素影响下驾驶员行为与跟随车与引导车行驶一致性的研究 ,计算与分析行车时的安全距离 ,寻求既可避免发生追尾碰撞事故 ,又不影响道路通行能力的安全距离恰当值 :当驾驶员和车辆状况良好时 ,行车距离保持在速度 (以 m/s为单位 )的 1 /2以上时 ,才可能安全 ;当驾驶员和车辆状况不良时 ,行车距离保持在速度的二倍以上时 ,才安全。     

车辆多目标自适应巡航显式模型预测控制

为了兼顾车辆自适应巡航控制(ACC)系统的跟踪控制效果和实时性, 提出了基于显式模型预测控制(EMPC)理论的车辆多目标自适应巡航控制方法; 基于车辆间运动学关系建立自适应巡航控制运动学模型, 根据预测控制理论推导预测时域内的跟踪误差预测模型, 并确定车辆安全性、跟踪性、经济性和舒适性等多性能目标函数和约束条件; 运用显式模型预测控制中的多参数规划理论, 将基于反复在线优化计算的闭环模型预测控制系统转化为与之等价的显式多面体分段仿射(PPWA)系统, 通过离线计算获得期望加速度与距离误差、速度误差、自车加速度和前车加速度等状态变量之间的最优控制律, 并设计在线查表的搜索流程, 通过定位当前状态所处分区, 并应用该分区的显式控制律实现自适应巡航控制; 进行了纵向跟踪工况仿真验证, 并与传统MPC-ACC控制方法进行对比。对比结果表明: 在前车正弦加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了53.51%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.220 3 m, 平均速度误差为0.340 1 m·s-1; 在前车阶跃加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了72.96%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.331 9 m, 平均速度误差为0.399 1 m·s-1。可见, 提出的EMPC-ACC控制算法在保证纵向跟踪性能的前提下, 有效地提高了自适应巡航控制的实时性。      

基于交叉感应回线的磁浮车辆连续测速定位方法

分析了交叉回线区域空间磁场分布, 利用磁通密度纵向分布周期性特征, 将车辆位移、速度用感应电压包络信号相位角与角速度来表征; 建立了采用简单交叉回线的车辆测速定位状态空间方程组, 将车辆运行位置和速度作为状态变量在测试过程中连续输出; 考虑实际运行工况下的复杂电磁环境, 引入了噪声自适应算法, 提出了基于新息自适应的磁浮车辆实时连续测速定位计算方法; 在实验室条件下建立了交叉感应回线标定系统, 验证了方法的基本原理; 为了验证方法的有效性和准确性, 进了数值仿真算例分析, 考虑正常噪声和突变噪声工况, 并对比了包含和不包含自适应噪声处理过程的计算结果。试验结果表明: 不同间隔距离条件下, 感应电压包络线都接近于正弦波, 1次谐波是包络信号的主要成分, 相同阶次的谐波幅值与间隔距离成近似线性关系, 与理论分析结果一致; 在正常噪声区段, 速度误差不超过0.03 m·s-1, 定位误差约为3 mm, 在突变噪声区段, 速度误差均值为0.027 m·s-1, 最大值为0.130 m·s-1, 定位误差均值为4.82 mm, 最大值为23.39 mm, 说明测速定位方法可以满足实际应用需求; 数值仿真中突变噪声区段的低信噪比信号在实际应用中是极端情况, 对比正常噪声区段和突变噪声区段的计算结果可知改善输入信号的信噪比可以明显提高测试精度。      

Intelligent Vehicle Human-Simulated Steering Characteristics Access and Control Strategy

As the traditional control algorithm is over-dependent on accurate vehicle model in intelligent vehicle steering control, a human-simulated intelligent control method is proposed based on experienced driver steering characteristics. Intelligent vehicle unmanned steering system dynamics model and the driver model are set up. Through experienced drivers’ trial run experiment, the analysis is mainly conducted on the double lanes condition. After the transformation of coordinates on global positioning system (GPS) derivative, the path information of local coordinates is accessed. The ideal driver steering path is obtained through fuzzy C-means clustering algorithm. The human-simulated intelligent controller is designed. Characteristic model is established according to the ideal and practical steering angle deviation and the deviation rate. Besides, the corresponding control rules and control modality set are designed. The joint simulation under CarSim joint/Simulink environment shows that the humanoid steering controller designed in this paper has better tracking performance than the model predictive control.     

地震波基线漂移的处理方法

由于受到采集仪器低频噪声、环境背景信号、人为处理误差及初始加速度等的影响,由地震加速度记录积分得到的地震波位移时程曲线会出现严重的零线漂移现象．因此,在结构地震响应的时程分析中,加速度记录需要进行校正．作者在Wilson校正处理方法基础上,提出了一种新的地震波基线漂移的处理方法,改善了加速度记录的积分性质,保证了由加速度积分得到的速度和位移时程终点均为零,并保持了地震波加速度的峰值、持时、频谱等特性．通过在实际工程的应用,验证了该校正方法的合理性．