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针对传统换道预警系统算法存在的准确率和可靠率等问题,利用毫米波雷达、AWS视觉传感器、车载陀螺仪等设备搭建了试验车,在普通高速公路上对19名被试人员进行了实际道路驾驶试验,并从试验数据中筛选出近1000次换道行为数据.以3段式换道轨迹模型为基础,将横摆角速度统计值作为确定各个阶段曲率半径的依据,根据横摆角速度α= 0.05的上侧分位数确定可接受安全域的上限;并以换道持续时间的极大值为基准,通过分析12 s以上的换道过程,形成一系列控制点,采用B样条曲线规划确定了可接受安全域的下限.通过利用相关向量机(RVM)模型对换道过程参数进行估计,并利用7次多项式模型对换道轨迹进行拟合,然后将拟合轨迹与可接受安全域上限或者下限所围成面积与可接受安全域面积的比值作为预警参数,实现了对换道安全性的评估.利用真实数据对上述评估算法进行验证,结果表明,所提出的换道安全算法的评估结果能正确反映换道的真实安全性,并且与驾驶人的操作行为具有良好的相关性. 相似文献
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针对纯电动公交车在交叉口区域的高能耗问题,设计纯电动公交车通行交叉口区域的节能驾驶策略。根据公交车通行交叉口区域的驾驶行为将交叉口场景划分为4类,并根据运动学关系划分信号灯剩余时长区间,将其分为6种情况,综合考虑交叉口上游路段和下游路段设计节能驾驶策略。结合基于纯电动公交车能耗特征的单位里程能耗模型和纯电动公交车匀速、加速以及减速策略,在MATLAB中开展仿真试验,验证所提出的节能驾驶策略。研究结果表明:提出的节能驾驶策略至少可以降低8%以上的能耗;对划分的6种情况而言,到达调整段时信号灯为绿灯的驾驶策略可降低8.70%~42.63%的能耗,到达调整段时信号灯为红灯的驾驶策略可降低9.85%~51.65%的能耗。 相似文献
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为保证无人车在参数不确定性影响下的路径跟踪具有预设控制精度,提出一种具有预设跟踪误差性能的路径跟踪输出反馈控制方法。根据横向预瞄偏差建立了路径跟踪二阶误差积分系统,在考虑轮胎侧偏刚度参数摄动及车辆横向速度未知的情况下,利用扩张状态方法建立了含有复合未知项的控制模型,再通过设计线性扩张状态观测器对系统未知状态和模型不确定项进行估计,并进一步证明了观测误差的一致有界收敛性。针对无人车路径跟踪瞬态和稳态性能无法满足预设精度的问题,结合观测器估计值提出了一种具有预设性能的路径跟踪输出反馈控制器,并根据Lyapunov理论对闭环系统稳定性进行了严格证明。Matlab/Simulink仿真结果表明,所设计的控制策略能保证车辆以预设控制性能跟踪上期望路径,进一步在硬件在环仿真试验台上进行验证,结果表明所设计方案能严格保证横向跟踪偏差位于安全边界之内并具有较强的鲁棒性。 相似文献
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为提高汽车试验的精度和自动化程度,试验过程中可以采用机器视觉来提高试验效率和试验结果的准确性。试验中采用摄像机对被测量物体进行图像采集,由计算机对所采集的图像进行相关处理得到试验结果。试验过程能够实现自动化测量和自动记录试验数据,试验结果的准确性要高于传统的人工测量方法。因此,基于机器视觉的测量方法在汽车试验领域能够得到广泛的应用和发展。 相似文献
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为获取干扰跟车情况下驾驶人的注意力分配特性,利用非接触式眼动仪、毫米波雷达等传感设备搭建车载试验平台。通过在城市道路环境中开展实车试验,获取干扰跟车情况下驾驶人的眼动行为数据,并基于马尔可夫理论,分析了驾驶人的注视分布特性和转移规律。结果表明:在城市道路环境下跟车时,经验驾驶人的主要注意力用于关注前方的交通目标,较多地关注干扰车切入方向;驾驶人观察左侧区域或右侧区域之后注意力向前方视野转移的概率较大,且驾驶人对干扰车的注视概率明显高于目标车辆。 相似文献
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阐述了信息化技术在醴茶高速公路建设管理中的应用,以数字化信息管理系统、网站以及OA系统为实体,各实体流程化管理控制对项目本身的管理工作起到很大的积极作用,其建设经验丰富了此类建设项目的知识宝库。 相似文献
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地下管线受隧道施工影响的安全性判别 总被引:2,自引:0,他引:2
隧道施工引起邻近地下管线周围土体移动,进而会对管线造成危害.基于Winkler地基模型,采用Loganathan公式推导出地下管线由于隧道开挖引起的弯矩、应力、应变和曲率半径计算公式,利用刚性管线的应力判别法和承插接口管线的接缝张开值判别法对地下管线的安全性进行判别,提出了地下管线的保护措施. 相似文献
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为研究智能网联车辆(Intelligent Connected Vehicle, ICV)与高速公路主线传统人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HDV)交互时通过高速公路加速车道的汇入控制算法,提出了一种融合随机森林(Random Forest, RF)算法和深度Q网络(Deep Q-network, DQN)算法的ICV汇入控制模型(DQN-RF)。首先,建立路侧数据采集平台,采集了中国G70高速公路加速车道汇入区域HDV的真实汇入过程数据。其次,考虑汇入环境车辆历史数据流和汇入车在加速车道的汇入紧迫度,建立了基于RF算法的类人化汇入决策模型。采用城市交通仿真(Simulation of Urban Mobility, SUMO)平台搭建了高速公路加速车道ICV汇入场景,并基于Python语言建立了ICV汇入控制深度强化学习测试脚本环境,建立了基于DQN的纵向加速度控制算法。最后,将RF汇入决策模型嵌入DQN纵向加速度控制算法中,实现了ICV汇入决策和纵向加速度控制的融合。将SUMO内置的LC2013换道模型与DQN模型融合为DQN-LC2013模型,作为基线模... 相似文献