基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。     

Vehicle Rear-end Collision Warning Algorithm Based on Driver's Braking Behavior

利用图像式汽车行驶记录仪在北京市采集了大量自然行驶状态下的驾驶行为数据,基于追尾碰撞中的驾驶员制动操作行为,分析驾驶员安全与危险跟车状态和车辆状态参数之间的关系,利用Fisher判别分析法建立了符合驾驶员危险感知特性的车辆追尾预警算法.研究结果表明该算法总的判别准确率高达95％.     

基于深度强化学习的驾驶员跟车模型研究

为提升智能驾驶系统的纵向跟车性能,本文构建了一种基于深度强化学习的驾驶员跟车模型。首先,设计了跟车场景截取准则并从自然驾驶数据中筛选出符合条件的典型跟车场景,并对其数据进行统计分析,即采用相关系数法分析了车间距、相对速度和车头时距等因素对驾驶员跟车行为的影响机理,得出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素。接着,基于深度确定性策略梯度算法建立了驾驶员跟车模型,将驾驶员跟车轨迹数据集输入到模拟跟车环境中,让智能体从经验数据中学习驾驶员的决策行为。最后,以原始工况数据为基准,对基于深度强化学习的跟车模型进行对比仿真验证,结果表明所构建的驾驶员跟车模型具有良好的跟踪性能,能真实地复现驾驶员的跟车行为。     

汽车驾驶员车道内行车特点分析

基于图像传感器获得的车辆位置信息,提出一种分析汽车驾驶员驾驶特性的新方法。建立基于模糊机制的驾驶员车道内行驶安全评价模型,以数据库的观点对车辆行驶过程数据进行描述,通过分时间段采样的方式记录行驶车辆距道路标识线的横向距离,根据采样数据特征的统计分析结果确定车道内行车的安全评价模糊隶属度,以此评估驾驶员车道内行车的安全性,分析驾驶员的行车特点。车辆行驶试验表明,该方法能够准确分析驾驶员的行车状态,并评判驾驶员车道内行驶的安全特性。     

考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。     

基于机器视觉的客运车辆危险行驶状态辨识技术研究

为了提高客运车辆危险驾驶状态的辨识效能,提出利用机器视觉辨识危险驾驶行为。使用车载CCD实时采集路面图像,依据图像处理算法检测车道标识线的位置以及本车与前方目标车辆的实时距离,建立了车辆横向偏航辨识模型和车辆纵向危险行驶状态辨识模型;结合所建模型的辨识结果,确定预警方案。实车试验结果表明,所建模型能有效辨识车辆横向偏航和纵向跟车过近危险行驶行为,可用来降低潜在的危险驾驶行为,提高车辆在途行驶安全性。     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

弯道行驶防侧滑预警与控制系统设计

弯道侧滑对汽车行驶安全性具有重要影响。为提高车辆在弯道行驶的安全性,文中设计一种弯道行驶防侧滑预警与控制系统。首先对汽车弯道行驶工况进行受力分析,提取弯道行驶安全影响因素;然后对预警与控制系统原理图进行设计,针对汽车侧滑时驾驶员反应时间不足及制动时安全性情况设计了预警安全系数及点刹制动两种方案;最后在控制成本和避免警报过多干预驾驶员驾驶行为的前提下对预警与控制系统模块进行设计及装置选型,采用车辆稳定性控制(DSC)系统现有传感器和预警声道由弱至强的方法实现预警和控制,使整个系统经济可行且适用性较强。     

人机工程学与汽车主动安全系统设计

汽车主动安全系统设计中考虑的核心对象是驾驶员。驾驶员与车构成了典型的人机系统，人机工程学理论是汽车主动安全系统设计的基础，通过对人体测量数据、人的视觉特性及人体的生物力学特性的研究，合理地进行车辆操纵装置、显示装置和驾驶视野的设计，提高汽车的主动安全性。     

基于驾驶员行为特性的驾驶技能评价指标研究

汽车行驶的过程是人、车、路三者之间相互影响的过程,是由驾驶员操纵有关机械装置来实现的.本文从研究驾驶员行为特性入手,提出以车辆控制能力和感知能力作为驾驶员技能评判的指标,建立驾驶员技能评判模型,为数字化驾驶训练提供理论基础.     

山地城市公交驾驶员汽车转向灯使用特征研究

通过对山地城市公交驾驶员驾驶过程的跟车调查,选取转向灯开启率与转向灯开启时间2类数据进行对比分析,得出驾驶员对汽车转向灯的使用特性,为驾驶员的安全行车提供了依据与理论支持,同时也为山地城市公交车的安全管理提供理论依据。     

风环境下大跨度斜拉桥上的车辆驾驶舒适性评价

建立了风环境下行驶于大跨度桥梁上的车辆驾驶舒适性评价体系.在综合考虑汽车-桥梁系统空间耦合关系的基础上,提出了能够考虑桥梁的静风响应、抖振响应、汽车-桥梁耦合振动、系统的时变特性以及结构几何非线性和气动荷载非线性影响的风-汽车-桥梁系统空间耦合分析模型,该模型可以预测风环境下桥梁上通行车辆的行驶安全性及驾驶舒适性;建立了车辆驾驶员位置处驾驶舒适性评价方法,并采用ISO 2631-1-1997标准对不同路面粗糙度下行驶于杭州湾跨海大桥的车辆驾驶舒适性进行了评价.评价结果表明:路况越差,车辆的驾驶舒适性越差,且所计算工况下车辆的竖向和侧向驾驶舒适性均满足ISO 2631-1-1997标准.     

基于预览视距的山区高速公路线形安全性评价

视觉信息对驾驶员采取正确的驾驶行为至关重要,是高速公路安全行车的基础.从驾驶行为理论和驾驶员的视觉特性出发.提出了预览视距的概念,用于量化驾驶员的视觉信息,构建了预览视距计算模型.以预览视距为切入点.根据多条既有山区高速公路的设计资料、实际运营数据和事故资料,通过理论分析和试验验证,探讨了驾驶行为中的预览视距与高速公路线形安全性之间的关系.提出了基于预览视距变化率的山区高速公路线形安全性评价指标,并通过运行车速修正,建立了山区高速公路线形安全性评价模型与评价标准.     

跟车行驶有技巧

<正>行车过程中,跟车行驶是每个驾驶员都要面对的事情。学会跟车行驶,掌握跟车技巧是必要条件。目测前车,正确控制跟车间距跟车行驶过程中,驾驶员的视线易被前车阻挡,接收前方路况信息的时间相对滞后,处理情况和驾驶操作过程中易出现     

基于驾驶员实际跟车特性的自适应巡航系统研究

合理决策安全跟车距离是自适应巡航控制算法开发的核心,分析驾驶员实际驾驶特性,得出安全跟车距离与静态距离、预瞄时间、相对速度之间的关系,并提出计算安全跟车距离的算法,应用到自适应巡航系统控制中,经验证明设计的自适应巡航系统比较符合驾驶员的跟车习惯,通过调整相关特征参数,能够适应和匹配不同的驾驶特性。     

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。     

基于模拟驾驶员多目标决策的汽车自适应巡航控制算法

汽车自适应巡航控制系统根据本车与前车之间的相对距离和相对速度,综合考虑车间行驶安全性、本车纵向动力学特性和驾乘人员的舒适性等多个相互关联且存在一定矛盾的性能指标,实现本车与前车安全车间距的保持控制。针对这一多目标协调控制问题,本文在动态输出反馈控制框架下,模拟真实驾驶员对车间距控制的行为特性,利用汽车行驶状态和控制变量建立了安全性、轻便性、舒适性和工效性指标,进而基于不变集和二次有界性理论提出了以上多性能指标的动态协调控制机制,建立了一套自适应巡航控制系统的车间距控制算法。最终通过跟随、驶离和切入3种典型工况的仿真,验证了算法对安全车间距保持和协调多性能指标的可行性和有效性。     

线控汽车驾驶员特性辨识算法的研究

线控汽车相对于传统汽车具有较多的控制自由度,控制算法设计可将人的因素考虑在车辆集成控制中,进行人性化设计,变"人适应车"为"车适应人",最终实现车辆的安全、智能驾驶。文中确定了驾驶员特性辨识系统,以转向行为为例,对驾驶员特性进行分类,并采用神经网络方法建立了辨识模型,在驾驶模拟器上对所研究方法进行实验验证。结果表明,所建立的驾驶员特性辨识模型有较高精度,能对驾驶员特性进行预测,方法可行。     

交通拥堵辅助系统(TJA)跟车模型及试验验证

交通拥堵辅助作为一种高级驾驶辅助系统,对缓解和减轻交通拥堵状态下驾驶员的疲劳具有重要作用。在交通拥堵状态下,车辆会频繁地进行加减速动作,保持合适的跟车距离对交通拥堵状态下的安全性和驾驶体验尤为关键。文章首先分析了交通拥堵辅助系统的跟车性能要求;其次,通过简化跟车过程和理论推导,建立了交通拥堵辅助系统跟车模型;最后,通过实车试验验证了交通拥堵辅助系统跟车模型的合理性和适用性。     

基于驾驶模拟器高速公路线形设计安全性评价

针对在道路施工之前很难有效地对道路线形设计的安全性进行评价,提出了一种新的道路线形设计安全评价方法,即在驾驶模拟器上构建待建道路的场景,通过提取并分析驾驶员操纵驾驶模拟器汽车在虚拟道路上行驶的客观反应指标,对高速公路的设计方案进行驾驶安全性、舒适性评价,及时发现事故隐患或对安全有不利影响的设计,减少由于设计不当给社会带来的损失及危害。