车联网信息技术高速公路预警与应急避险模型

为减少高速公路车辆追尾和连环追尾等事故,本文研究了车联网信息技术高速公路预警与避险模型.本文利用车联网系统,将交通事故快速预报给后方车辆,并实时分析路面车辆信息,帮助后方车辆及时做出合理应急方案和应急措施.试验证明,跟车预警模型能够及时提醒驾驶人员避免追尾,在无法避免正面碰撞时,应急避险模型能够根据路面状况做出有效判断,成功进行避险,避免连环追尾事故发生.公路试验中第3车减少制动距离9.2 m,第4车减少制动距离21.4 m,较大地缩减事故后续车辆行车制动距离,能够在密集的行车路段,有效降低连环追尾事故的发生,提高高速公路交通运输安全.     

一种利用线圈检测器识别车辆追尾事故危险的方法

高速公路上有两类交通冲突：一类是转换车道时引发的冲突；另一类是可能导致追尾事故的追尾冲突。追尾冲突是高速公路上主要的碰撞类型，从这个意义上讲，确认追尾冲突，是采取各种措施解决交通运输网安全问题的第一步。[第一段]     

高速公路最小行车安全距离及预警系统设计

针对高速公路追尾交通事故频发,由于通过预警可以有效减少高速公路追尾交通事故,提出了一种基于最小行车安全距离的预警方法.通过对高速公路行车影响因素进行分析,得到了高速公路最小行车安全距离的计算公式,并基于最小行车安全距离对预警系统进行了设计.预警系统采用ZigBee技术进行各节点的通信,并根据CC2430芯片中接收信号强度指示值(RSSI)对两车距离进行了计算.该预警系统可以有效的减少高速公路的追尾事故.     

高速公路与普通道路交通事故伤害特点对比的研究

目的 探讨高速公路与普通道路交通事故伤事故类型及伤害特点等方面不同及同在联系，为减少事故发生率与提高抢救水平提供依据。方法 山东交通急救中心和山东省交通医院救治的交通事故伤患者754例，分为高速组与普通组进行比较。结果 两组性别、平均年龄、滞留现场时间无显著差异，事故类型、伤情特点有极显著差异。结论 高速组的事故类型以单车事故和追尾相撞为主，伤情呈三多三少的特点。     

高速公路二次事故的研究综述

随着交通运输事业的发展,交通事故的发生率也在逐年增长,与一次交通事故相比,高速公路二次事故的损失更大、伤害更严重、救援难度也更大。通过对高速公路二次事故的成因、事故特征、现场防护、预警方法等研究现状进行阐述,归纳出关于二次事故的理论研究重点,提供满足预防需求的预警系统和预警装置,能有效地减少交通事故带来的伤害,保障出行安全,也为今后交通安全研究提供理论支持。     

基于PC-Crash的高速道路追尾事故参数敏感性分析

追尾是高速道路交通事故的主要形态之一。运用PC-Crash软件建立了小型车相互之间的基础碰撞模型;以位移和形变为评价指标,用单因素参数敏感性分析法,对比评估了软件内置的、第一类相对重要的21个参数对追尾事故的影响程度,筛选得到敏感性系数较大的10个参数;以碰撞速度V为评价指标,用正交试验法对10个参数进行参数敏感性分析,得到的敏感度(即追尾事故影响程度)排序:反应时间t初速度v_0减速度a碰撞面角度θ碰撞点位置p质心坐标y质心到前轴的距离s_v车重w质心坐标x附着系数μ。结果表明:用PC-Crash仿真得到的前3名最敏感参数为t、v_0和a,该结论与交通流的跟驰理论得到的结果是一致的。研究结论可为追尾预警算法及模型参数选取提供参考。     

基于事故预测的山区高速公路长下坡安全评价

在收集国内外相关资料的基础上,对影响山区高速公路长下坡安全性的线形因素进行了分析。通过对国内几条典型山区高速公路长下坡交通事故和线形数据的采集与分析,建立了长下坡路段交通事故预测模型,提出了基于事故预测的评价标准和评价流程,并将评价模型在某山区高速公路长下坡路段进行了应用。实例分析结果表明,该模型具有较好的适用性。     

基于随机森林的电动自行车骑行者事故伤害程度影响因素分析

为研究电动自行车道路交通事故对骑行者伤害程度影响因素的重要性排序,分析电动自行车骑行者事故伤害程度的影响因素。收集某市2013-2015年电动自行车交通事故数据,对其进行描述性统计分析,从中选出与交通事故严重程度相关的22个影响因素。利用随机森林模型对电动自行车骑行者受伤严重程度进行预测,并对相关因素的重要程度进行排序。研究表明,影响电动自行车骑行者受伤严重程度的最主要因素依次为车辆间事故类型、受伤部位、道路物理隔离类型等。针对交通事故相关因素提出改进建议,研究结论可为电动自行车事故预防提供决策参考。     

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横断面要素指标是双车道公路的重要控制指标,上述指标的选择对于双车道公路的安全性和通行能力有很大影响,在山区尤为明显. 本文根据24条山区双车道公路的现场勘察结果和交通事故、交通组成等数据,对山区双车道公路横断面要素的安全性进行了分析研究. 研究内容包括路基宽度、车道宽度和路肩宽度指标对全部事故和不同形态事故的影响规律,并借用负二项分布模型针对路基宽度指标进行了事故预测研究. 研究结果表明,路基宽度和路肩宽度对于全部事故和各类别事故的影响整体上皆为先增加后降低的趋势;构建的追尾事故预测模型中货车比例、接入口、路基宽度的二次式几个因素将增加追尾事故,而路基宽度的增加有利于降低追尾事故.     

珂联酋发生200多辆汽车追尾事故

阿联酋一条南首都阿布扎比通往迪拜的高速公路，3月11日早晨发生一起200多辆汽车追尾事故，造成3人死亡，277人受伤： 据介绍，当地时间早上6时39分，警方接到报告，在阿布扎比至迪拜高速公路的甘罔塔地段发生特大交通事故，200多辆汽车追尾，其中包括20多辆重型卡车：     

山区双车道公路路侧危险度对安全影响的分析研究

为探明路侧危险度对安全的具体影响规律,本文做了深入的调研和分析．分析结果表明：路侧危险度和路侧事故率是偏弱的负相关关系,而与全部事故率、碰撞事故率是偏弱的正相关关系;在综合考虑接入口密度、道路线形、交通组成、路侧危险度等因素构建的综合事故预测模型中,路侧危险度只在碰撞事故预测模型中为正向影响系数,在其他模型中为非显著影响。进一步分析发现,路侧危险度对全部事故率的影响是按二次抛物线先降低后持续上升,对碰撞事故率影响是按二次抛物线持续上升,对路侧事故率影响是按二次抛物线持续下降．基于分析结果,确定了路侧危险度事故减少因子,并对路侧危险度对碰撞事故的影响做了细致分析．     

山区高速公路设计及其交通安全问题

与普通高速公路相比,山区高速公路的交通安全问题更为突出.鉴于此,分析现阶段山区高速公路事故多发的原因,研究山区高速公路的线形设计、视觉和气候等方面的因素对交通安全的影响,探讨减少山区高速公路交通事故的具体措施,以达到加强安全管理、降低交通事故率、减少经济损失的目的.     

重庆高速公路事故多发路段原因分析及对策

结合重庆高速公路事故统计信息，通过对事故多发路段的鉴别，选出12个比较有代表性的事故多发路段进行现场勘察，从道路结构、交通条件、道路线形、路侧环境、驾驶员心理等各方面因素进行具体的单因素分析，再结合典型路段，依据事故多发的实际道路情况进行全面的多因素分析，最后针对事故多发原因从工程措施和管理两方面提出对策。     

高速公路隧道交通事故严重程度的影响因素分析

根据京珠高速公路韶关段4个隧道的交通事故资料,从时间因素、隧道环境因素和交通动态因素3个方面选取9个输入变量,以交通事故严重程度为输出变量,建立高速公路隧道交通事故严重程度预测模型;然后,通过灵敏度分析方法,研究各个输入变量对输出变量的影响程度,并对各个输入变量的灵敏度分析结果进行比较分析．研究结果表明,日交通量与年平均日交通量之比和大型车混入率对交通事故严重程度的影响最大,天气、线形、坡度和事故发生地点在隧道中的位置对交通事故严重程度的影响基本相等,事故发生时段对交通事故严重程度的影响可以忽略不计．     

山区公路路侧安全性研究及对策

山区公路的路侧事故率较高,这与山区公路中缺乏防护设施的保护有关。为改善山区公路安全性能,降低车辆冲出路外的路侧事故,对公路路侧安全性设计原则进行研究,从而提高路侧安全设计水平。针对山区公路特有的特点,提出在山区公路中应加强路侧护栏的设置,路侧护栏作为公路上基本的交通安全设施,能减轻事故的严重度。     

高速公路事故清理时间预测方法综述

高速公路事故是导致城市高速拥堵的主要原因。对交通事故持续时间的研究有助于提高高速公路服务管理水平。鉴于此。介绍当前高速公路事故清理时间影响因素以及清理时间预测模型的相关研究,总结不同预测模型的优缺点,提出未来研究中需要解决的问题。     

高速公路交通安全对策研究

对沪宁路近三年半交通事故进行了统计分析，从事故的严重程度、形态分布、时间分布等方面对沪宁路的交通事故特征进行了系统分析，并采用了改进的事故频率法进行了事故黑点鉴别，对造成事故黑点的成因进行了详细地分析．进而提出了具有针对性的交通安全对策。所得结论对其他地区高速公路的交通安全具有指导意义。     

高速公路减速波事故的前兆特征与概率模型

为了研究高速公路减速波事故的前兆交通特征，选用了美国I880 高速公路的一条路段的交 通流数据和事故数据，从减速波事故的产生机理出发，通过跟驰行为的安全条件，推导出减速波事故前兆特征因子的交通状态表达方法。分析发现，高速公路上下游速度差和上游交通密度是减速波事故的两个前兆特征因子，上下游速度差和上游交通密度越大，高速公路减速波事故发生的 概率越高。基于此，描述了减速波事故发生概率与高速公路上下游速度差和上游交通密度的数学关系，并进一步建立了减速波事故概率模型，应用所采集的数据拟合了提出的事故概率模型。结 果显示，模型的拟合度为0.673，说明减速波事故发生概率与其前兆因子存在正相关关系，预测模型在一定程度上可以反映真实概率的大小。