基于机器视觉的智能车辆避撞预警算法

由于受到信息采集源性能影响,造成了智能车辆避撞预警系统(Collision Warning System,CWS)前后车相对距离测量精度低的问题,针对此问题提出了一种基于机器视觉的预警算法(Collision Warning Algorithm,CWA),利用机器视觉获得了较高精度的测距信息,有效提高了预警算法的有效性。在分析驾驶员驾驶行为基础上,确定CWA的报警准则。基于机器视觉技术建立了一种多输入、多输出的CWA模型,给出了模型预警原理、决策阈值确定方法、逻辑结构图,以及基于机器视觉的车辆信息获取方法。设计了一个单车道双车辆跟驰实车试验,采集模型测试所需的数据,并利用实测数据对模型进行了验证。试验结果显示,平均测距误差不超过3.6 m,预警模型能够准确给出预警信息,对提高车辆行驶主动安全性具有重要意义。     

车车通信环境下基于驾驶意图共享的车辆避撞预警算法

针对传统基于距离或时间的车辆避撞预警算法存在较高误警率的问题，考虑在避撞预警算法中引入驾驶意图共享的概念，提出了基于实际外场复杂车车通信V2V（Vehicle-to-vehicle，V2V）环境下的车辆跟驰避撞预警算法。基于LTE-V构建外场V2V环境，将车辆行驶过程描述为一个时间序列的隐性马尔可夫随机过程，借助隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）建立驾驶人驾驶意图与车辆相对行驶状态序列之间的隐含关系模型，并给出基于Viterbi算法的驾驶意图预判求解方法，将驾驶意图作为特征因子集成到安全距离模型中，提出基于驾驶意图共享的避撞（Driving Intention Based Collision Avoidance，DI-CA）预警算法。利用构建的V2V试验环境，实现了匀速、加速、减速和紧急制动等4种驾驶意图，以及相对速度和相对距离增加、减小、保持不变等9种组合的车辆行驶状态试验数据获取，并利用试验数据对所提出的DI-CA预警算法进行实证分析。结果表明：所提出预警算法能够针对不同驾驶意图提供有效的车辆碰撞预警。在此基础上将4种驾驶意图下的DI-CA预警算法与Mazda预警算法求得的安全距离进行了对比分析，所提出的DI-CA预警算法的平均预警正确率为84%，高于Mazda预警算法的78%，而DI-CA预警算法的平均误警率和漏警率分别为5%和16%，均明显低于Mazda预警算法，说明所提出的DI-CA预警算法在提升预警效果的同时明显降低了误警率和漏警率，可避免行驶过程中因误警而导致的连续刹车，以及因漏警而导致的可能碰撞事故发生。最后，总结并给出了驾驶意图共享理论应用于车辆避撞预警的研究展望。     

基于贝叶斯网络的机动车驾驶行为状态分析建模

复杂多变的机动车驾驶环境决定了驾驶行为系统内部各信息之间存在不确定性.利用贝叶斯网络构建驾驶行为状态分析模型,可忽略驾驶行为状态类型与可观测驾驶数据之间的耦合关系,以概率网络形式直观表现观测数据与驾驶行为状态之间的关联.为降低概率解算复杂度,使用基于簇树的贝叶斯网络推理方法推算并预测驾驶行为发生概率.算例结果表明,应用驾驶行为贝叶斯网络模型的车载预警系统能推算出驾驶人行为动作发生概率,从而达到评估驾驶安全等级并预判驾驶人后续驾驶动作的目的.     

汽车主动避撞系统中的报警方法及其关键技术

在分析现代汽车主动避撞系统特性的基础上设计了汽车主动避撞报警系统，对系统报警方法，雷达信号的Kalman滤波处理，雷达目标物有效性识别算法等关键技术进行了研究，给出了系统合理性及实用性验证的仿真及初步试验结果。     

乘用车后碰撞安全模拟与结构设计研究

针对我国乘用车后碰撞燃油系统安全要求的强制性标准,研究了乘用车后碰撞安全的一般设计方法。通过某车型三厢改两厢的改型开发案例,利用有限元分析方法,分析验证了改型车的燃油系统安全性。从中总结了乘用车后碰撞安全结构设计的一些原则与要点。     

基于GA-SVM的汽车追尾预测方法研究

提出了一种基于GA-SVM的汽车追尾预测方法.该方法选取行车间距、后车车速、前后车速差、汽车制动时间、制动减速度等5个因素作为预测模型的输入指标,选取追尾概率作为输出向量,通过建立SVM预测模型,并用GA进行参数优化,对汽车追尾概率进行预测.通过仿真值与预测值对比,证明了该方法的准确性.     

商用车前撞报警算法研究

汽车前撞报警系统能够有效避免追尾危险,对提高交通安全具有重要意义。针对商用车,提出了危险系数的概念及适应驾驶员特性的基于危险系数Crisk的报警算法,确定了报警启动逻辑,通过真实道路实验获得驾驶员特性实验数据,得到不同类型驾驶员跟车行为特性参数,并且根据驾驶员异常行为的实验数据统计得到报警阈值。通过硬件在环仿真实验和实车试验,统计分析了系统报警的正确率、漏警率和误警率。试验结果表明,提出的前撞报警算法能够有效体现不同类型的驾驶员特性,提高了系统的可接受性。     

汽车追尾碰撞中乘员颈部伤害的影响因素分析

由追尾碰撞造成的颈部挥鞭样伤是一种常见而又严重的伤害形式。文章对追尾碰撞中影响乘员颈部伤害的座椅参数、碰撞速度、乘坐位置以及乘员的个体因素如性别、身高等因素进行了分析,得出影响颈部伤害形式的主要因素,为进一步的研究提供理论基础,以便对车辆的安全性能作出相应的改进,为乘员提供更好的保护作用。     

高速公路车辆防追尾碰撞系统的设计与控制研究

针对汽车追尾碰撞事故频发和事故中驾乘人员头颈部易受损伤等问题,利用激光雷达测距和机电控制相结合的技术,提出了一种车辆防追尾碰撞系统,对高位制动灯和主动式头枕进行控制。首先利用激光雷达和本车状态信息对行车环境进行预测;接着对后车分液压和气压两种制动形式进行行车安全车距的分析,推导出临界安全车距的计算公式;最后通过AT89C51单片机系统预设的程序,将实际行车间距与临界安全车距进行比较,并据此控制高位制动灯的开闭和主动式头枕控制系统的执行。所提出的方法有较好的工程实用性。     

基于碰撞时间的追尾风险分析

为了分析专业和非专业驾驶人在不同类型城市道路上以不同速度跟驰情况下的追尾风险,设计了基于实验车的实验方案,实现了在真实道路交通环境下对驾驶人跟驰行为特性的数据采集,并以实测数据为基础,得出专业和非专业驾驶人在城市快速路和主干路上稳定跟驰状态下碰撞时间的分布函数,再结合判断安全跟驰状态的碰撞时间标准,建立追尾风险概率模型,评估追尾风险.研究表明,随着车速、速度差的增加,车辆的追尾风险不断增大.对于不同类型的城市道路,在相同的速度条件下,主干路上非专业驾驶人面临的追尾风险概率高于专业驾驶人,但在快速路上,专业驾驶人面临的追尾风险却高于非专业驾驶人;对于不同类型的驾驶人,专业驾驶人在快速路上面临的追尾风险高于主干路;而非专业驾驶人在快速路上面临的追尾碰撞风险却低于主干路.     

车辆智能防撞预警系统的研究与发展

汽车防撞研究已经成为世界性课题。本文先对汽车智能防撞预警系统的原理进行分析,再结合国内外现有的汽车防撞预警系统,对它们的原理、特点、缺陷等方面进行分析,最后总结提出了汽车智能防撞预警系统的发展方向。     

基于驾驶模拟器的驾驶人制动后制动踏板操作行为分析

制动过程主要由制动前的反应过程以及制动后的减速过程组成.研究制动后避撞行为对于理解驾驶人的避撞行为、建立制动曲线模型等有着重要作用.利用配有8自由度运动系统的高仿真驾驶模拟器,研究了驾驶人在不同前车减速度(0.3,0.5,0.75g)和不同车头时距(1.5,2.5 s)的制动后制动踏板操作行为.利用ANOVA模型分别比较了驾驶人制动后制动踏板操作行为参数的.差异.结果表明,踩踏板速率随着制动时车头时距的减少而增加,并且随着前车减速度的减少而减少;新手驾驶人的踩踏板速率普遍大于经验驾驶人;相比于前车速度的改变,驾驶人对制动时车头时距的变化更加敏感.     

雾天驾驶人车辆操纵行为特性及其与追尾风险相关性分析

为分析驾驶人在雾天环境下的车辆操纵行为特性及其与追尾风险的内在关系,设计并开展驾驶模拟试验,采用方差分析,混合效应模型等对晴天、雾天2种环境下驾驶人的车辆操纵行为特性进行对比分析,并利用相关性分析及二元Logistics回归模型对避撞过程中行为间的相互作用及其与追尾风险间的关系进行挖掘.结果表明:雾天环境下驾驶人的车道...     

高速公路汽车追尾碰撞乘员安全性研究

研究高速公路汽车追尾交通事故中前车乘员颈部运动及其损伤形态,即挥鞭效应。采用有限元动态仿真技术模拟汽车追尾碰撞过程,仿真与试验结果进行对比验证,对应的特征参数基本一致。利用仿真结果分析汽车追尾事故中前车假人颈部的运动损伤特性,并进行安全性评价。结果表明,前车假人颈部的最大前屈和后屈转矩都在评价标准的安全范围之内,但已经接近临界值。研究的结果主要应用于汽车的安全性设计、道路的安全设施配置和交通安全管理等领域。     

基于线形与交通状态的山区高速公路追尾事故预测

为了进行山区高速公路追尾事故预测并识别追尾事故突出诱导因素,在对两车追尾事故进行类别划分并确定出典型两车追尾事故的基础上,分析了典型两车追尾事故的事故率与线形指标、车速差、大型车混入率、交通量等单一因素间的相关关系。鉴于单一因素与追尾事故率间的关系不能准确描述追尾事故发生规律的缺陷,建立了线形与交通状态组合条件下的追尾事故次数负二项分布预测模型,并给出了模型变量弹性系数计算方法,用以确定追尾事故的突出诱导因素。研究结果表明：基于线形与交通状态的追尾事故负二项分布预测模型能够对追尾事故进行准确预测,利用弹性系数计算方法确定出车速差、年平均日交通量（AADT）以及竖曲线半径为典型两车追尾事故的突出诱导因素。     

分布式大型车辆防撞预警系统设计与实现

大型车辆的交通事故已经成为社会关注的热点问题,减少碰撞风险是交通安全研究的重要内容。根据大型车辆前向碰撞预警、后方碰撞预警和侧向防撞预警的要求,设计了一种全方位防撞预警系统。系统以分布式信息采集、处理和报警平台为基础,通过基于安全距离的算法实现分级预警。实车预警实验表明该系统能够根据安全等级准确地给出报警信息。     

车路集成环境下车辆防撞预警安全状态判别模型的研究

针对现有安全状态判别模型未能兼顾行车安全与道路空间资源利用率,且忽略了实际行驶环境下动态制动减速度信息的问题,提出了车路集成条件下车辆防撞预警安全状态判别模型。通过车-路通信协作实现对路面类型等实际行驶环境因素的动态识别,并确定车辆采取制动措施时所能获得的动态制动减速度;通过分析前车与自车的有效制动时间和车辆制动全过程,建立了新型临界跟车距离模型,并给出了模型关键参数的获取方法。仿真结果表明,该判别模型具有较强的自适应性,更贴近车辆实际行驶环境下的制动过程,有利于提高道路空间的利用率。     

基于扩展TAM的车路协同系统驾驶人接受度研究

车路协同系统(Cooperative Vehicle Infrastructure System,CVIS)已成为智能交通领域的前沿技术和研究热点.世界各国都在致力于CVIS的研发、试验、示范应用和效用评估.然而CVIS的服务对象是驾驶人,在其正式投入使用之前研究驾驶人对CVIS的主观接受度及其影响因素非常重要.基于此...     

制动与转向协调动作的车辆避撞控制研究（双语出版）

为了弥补现有汽车避撞控制策略以及碰撞风险评价指标单一的不足，提出转向和制动协调的主动避撞控制系统。首先规划了五次多项式换道路径，在对其理论分析的基础上得到转向临界避撞距离和与目标车道车辆的安全距离约束。其次，考虑道路附着系数和系统延迟的影响，基于制动过程给出制动临界避撞距离，并以纵向行驶安全系数ξ和碰撞时间倒数T^-1_TC划分安全行驶区域，利用驾驶人实车跟车数据标定稳态跟随/定速巡航区域的阈值。随后，通过转向/制动临界避撞距离的对比给出2种避撞方式的安全收益范围。最后搭建Simulink/CarSim联合仿真模型，并对其进行不同初始条件下的避撞仿真试验。研究结果表明：转向操作在制动距离不足时仍是有效的；当主车高速近距离接近静止前车时，主车可以顺利采取转向换道动作，而常规ACC系统在2.5 s处的车间相对距离为-0.76 m，事实上已经发生了碰撞；当相邻车道前车与主车纵向间距不满足换道安全距离约束时，避撞控制系统进入紧急制动模式，最大制动减速度达到-0.8g（g为重力加速度），实际最小车间距为5.1 m；通过转向和制动的协调动作，充分发挥了车辆的避撞潜力；ξ和T^-1_TC指标的融合，可以更好地评估碰撞风险并实现不同控制模式的转换，在保证行车安全的同时可避免过分制动给乘客造成的紧张感。     

基于Hypermesh的整车正碰分析

文章构建车辆的有限元模型,进行正面100%刚性壁障碰撞的模拟仿真,来分析车辆结构的潜在缺陷和合理性,主要内容为:(1)介绍整车中各个铰链以及加速度传感器的建立,对整车各个结构部件进行了连接设置,对整车的接触设置进行了说明,对材料的设置、刚性墙的建立以及控制卡片的导入进行说明。(2)利用Hypermesh和LS-DYNA对模型进行计算,利用HyperView查看输出结果。(3)根据仿真计算的数据,对模型的合理性进行评价分析,发现前围板入侵量和B柱右侧加速度的指标偏大,影响了汽车的安全性能。