客车摆头故障分析及处理

客车行驶中方向是驾驶安全至关重要的内容之一，方向不稳直接影响车辆行驶安全。客车摆头故障则直接影响驾驶操纵性能，是驾驶人员最烦感而且最难排除的故障。     

自动换道系统最小安全距离研究

针对自动换道系统中最小安全距离模型的构建,分别提出了弯道工况下具有代表意义的最小安全距离模型和基于车辆极限运动关系的最小安全距离模型,建立相应模型进行分析,并以红旗H7轿车仿真模型为基础,对所提出的模型进行了对比,得出基于弯道的最小安全距离模型的潜在事故风险较极限运动关系模型高,但后者换道的次数明显少于前者,自动驾驶车辆行驶效率降低,可能导致用户对自动驾驶功能的体验较差。     

考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆异质交通流特性分析

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

自动驾驶汽车的智能决策模型研究

行为决策系统在很大程度上反映了自动驾驶汽车的智能化水平,作为自动驾驶汽车的大脑,行为决策系统决定了自动驾驶车辆的可行性和安全性。文章基于行车效率与行车安全对高速自动驾驶汽车的智能决策进行了研究。通过引入能效函数与动态子区域监测系统,实时计算本车道与相邻车道的行车能效值以及本车与周边车辆的碰撞风险,并基于此确定最优驾驶策略,一定程度上提升了自动驾驶车辆的行车效率与安全。     

自动变速器跛行模式的分类与实现

<正>本文介绍了自动变速器跛行模式的功能和分类,针对2种不同的跛行实现方式,即液压控制跛行和电子控制跛行,分别讨论了各自的特点,通过比较得出结论:电控跛行适应性强、安全性高、驾驶性能也较好。跛行模式是指汽车的电子控制设备在检测到系统或部件故障时,能保证车辆安全性,并具备基本的行驶能力。该模式能实现汽车自动点亮相关指示灯,并安全行驶至维修地点维修,避免故障车辆在行驶过程中可能导致的严重安全事故。对于自动变速器来说,其跛行模式是指车辆至少     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

自动驾驶条件下城市道路机动车道宽度设计的思考

自动驾驶汽车的技术模式有别于传统汽车,对道路设计的要求也发生了变化。为深入研究自动驾驶条件下城市道路的机动车道宽度,从车辆外廓尺寸、车辆速度、车辆技术性能等角度,对传统车辆和自动驾驶车辆进行对比分析,判断适应自动驾驶车辆的城市道路机动车道宽度设计标准。研究表明,自动驾驶车辆的车距精确控制与车队化运行模式可提高道路通行能力,节约空间,提升慢行舒适性。城市干路条件下,自动驾驶车辆的横向摆动大幅缩小,2.85～3.05 m的机动车道宽度即可满足自动驾驶车辆的行驶需求。研究成果可为城市道路规划设计提供参考。     

产品安全认知视域下的自动驾驶车辆安全探讨

对产品安全认知的内涵与演进进行了剖析,从安全分析发展的角度梳理产品安全理念的发展,提出了有限性视域下的自动驾驶车辆安全需求。产品安全的本质是产品所处的风险状态,与社会发展协调同步。自动驾驶车辆除了要满足功能安全、预期功能安全、网络和数据安全外,还应有韧性安全需求。为理解产品安全认知的演进和自动驾驶安全需求分析的构建提供了思路。     

自动变速车辆下坡换挡策略研究

为解决传统自动变速车辆下坡行驶时意外升挡等问题,从发动机制动特性出发,分析了车辆带挡滑行时的动力学特性。在此基础上,结合公路设计标准确定了目标参考车速和约束挡位,制定了基于道路坡度信息的下坡工况换挡控制策略,并运用Matlab/Simulink和驾驶模拟器进行了驾驶员在环仿真实验。结果表明:该换挡策略能有效解决通常自动变速车辆下坡行驶时存在的问题,并能在一定程度上体现驾驶员的驾驶意图;既能充分利用发动机的制动作用,又能在保证安全的同时兼顾行驶效率,更好地满足了自动变速车辆坡道行驶的要求。     

自动驾驶汽车乘员个性化乘坐舒适性辨识方法

针对自动驾驶车辆轨迹规划控制算法无法满足乘员个性化舒适性问题,结合自然驾驶数据和乘员乘坐舒适性需求,建立乘员个性化舒适性辨识方法。首先确定主观舒适性评价方式,基于标准ISO2631搭建频域和时域加权滤波函数,提取自动驾驶汽车乘员舒适性主客观特征参数,辨识乘员个性化舒适性与自动驾驶车辆行驶规划参数关系;随后搭建自然驾驶数采平台,采集影响舒适性的行驶参数和主客观参数;利用因子分析对行驶参数降维,得到三向运动(横向冲击、纵向加速、垂向振动)、行驶风险和效率影响因子;最后运用加权分析方法辨识模型,并通过卡尔曼滤波算法快速准确识别乘员个性化需求,得到舒适度加权方均根阈值。辨识结果表明:乘员主客观舒适度相关性达85.8%;三向运动因子对乘员舒适性影响大于行驶风险和效率因子;乘员个性化舒适性辨识率高达93.9%。本研究可为搭建考虑乘员舒适性的个性化轨迹规划控制算法提供理论支持。     

基于LabVIEW的自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统

为了提高自动驾驶汽车在道路测试中的安全性,基于LabVIEW设计了一种自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统。该系统通过上位机与驾驶机器人通信,获取车辆运行状态数据,同时对自动驾驶车辆的振动在线监测,最后结合车辆振动数据和状态信息进行在线诊断,开发了监测与诊断界面,实现了自动驾驶汽车在道路测试行驶过程中的振动在线监测与诊断。     

一种新型智能监控系统在车辆管理中的应用

车辆行驶安全一直是人们密切关注的问题。生产厂商通过不断提高车辆安全性能以减少因车辆本身故障所引发的事故；交通管理部门通过制定一系列规章制度来制约驾驶员的驾驶行为，加强车辆交通管制，减少车辆行车事故。这些措施在一定程度上抑制了交通事故的发生。但驾驶员因违反交通规则，尤其是酒后驾驶、疲劳驾驶、超速驾驶而酿成重大交通事故的现象仍屡见不鲜，给国家和人民生命财产造成重大损失。     

客车不宜空挡滑行

高档豪华客车在行驶中一定要遵守驾驶规程,驾驶人的不规范驾驶往往会造成车辆的严重故障,甚至会危及行车安全.空挡滑行就是高档豪华客车驾驶人违规驾驶的一个典型例子.     

美国修建自动化车辆专用公路

美国加利福尼亚州建了一条自动驾驶特种车辆的专用公路。公路设有磁力装置，所使用的特种汽车装有计算机、雷达、摄像机和磁力线感应嚣，这些设备通过计算机连在一起，使车辆能够沿着磁力装置面行驶，同时雷达和摄像机观察其他车辆，视路面情况自动控制行车速度。自动驾驶汽车每小时可行驶130km，刹车反应的时间仅为0．05s，而一般驾车者的刹车反应为05～2s。一旦轮胎爆胎，计算机控制的车辆会立即采取最优化的措施保证车辆的安全行驶。     

车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制

为提高车辆自动驾驶系统的运动性能,基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制,使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶,并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。仿真结果表明:纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能,在车辆自动驾驶过程中是有效的。     

全新日产聆风完美诠释日产智行科技

正零排放的全新日产聆风完美诠释了日产汽车如何通过"日产智行科技"改变车辆的驾驶、动力以及与社会融合,详尽呈现了"日产智能驾驶"、"日产智能动力"、"日产智能互联"三大领域。日产智能驾驶(Nissan Intelligent Driving)全新日产聆风搭载的Pro PILOT日产自动驾驶技术,Pro PILOT Park日产自动泊车系统、e-Pedal日产电子踏板及日产安全屏障技术彰显出日产智能驾驶。Pro PILOT日产自动驾驶技术,可实现车辆在单车道上的自动驾驶。车辆可以在驾驶者预设的速度下(30-100km/h)自动保持与前车的车距。同时,该技术还能够辅助转向,使车辆保持在车道中央行驶。     

东风富康ES600无法加速

<正>车型：东风富康ES600纯电新能源车。故障里程：12323km。故障现象：车辆在正常道路行驶过程中组合仪表突然提示牵引力故障信息,同时发现车辆的行驶速度受到限制,踩下加速踏板,最高车速只能到60km/h,无法继续正常提升车辆的行驶速度。故障诊断：客户驾驶车辆到店后我们先就车辆的使用和故障发生情况进行了交流。了解到此前车辆的行驶状态是一切正常的,无法加速的故障是突然产生的。     

常见车祸"祸"在哪里

1.驾驶"病"车.即车辆带故障行驶,驾驶员在工作中一定要重视汽车的常规检查和维护,以保持车辆良好的技术状态,这是汽车驾驶工作的基础,也是安全行车的重要保证.因此,驾驶员一定要养成对车辆的检查习惯,即在出车前、行驶间隙中和停驶之后,应对车辆进行全面细致的检查保养.因小毛病而酿成大祸的事例屡见不鲜,驾驶员应避免侥幸心理.     

减速频次催生换道意图下自动驾驶车辆自适应换道模型

科学、合理、拟人化的换道控制是实现自动驾驶车辆安全高效行驶的重要保障,已有研究主要考虑相邻车道速度差、换道间隙等要素对车辆换道控制的影响,并未考虑车辆频繁加减速导致乘车体验差而催生换道意图这一重要现象。针对该问题,设计以抗干扰能力为基础的自动驾驶车辆自适应换道调控方法,其调控过程主要包括：采用智能驾驶人模型控制自动驾驶车辆纵向驾驶行为,以减速频次为指标度量自动驾驶车辆的抗干扰能力,并将抗干扰能力引入到自动驾驶车辆换道决策过程中,模拟自动驾驶车辆因频繁加减速导致乘车体验差而产生换道意图的现象,在此基础上,提出车辆换道控制模型。然后,以智慧高速为背景,利用Netlogo构建多种自动驾驶车辆运行场景,测试所构建的自适应换道调控方法。研究结果表明：智能驾驶人模型的选用能够合理体现自动驾驶车辆换道行为对交通流的运行影响;相比于低密度车流（≤30 veh）,在中高密度车流情况下（≥40 veh）,自动驾驶车辆维持原有车道运行的能力较弱、换道频率较高,且过高[80次·（5 min）^-1]或过低[10次·（5 min）^-1]的抗干扰能力临界值会导致自动驾驶车辆运行速度降低至10 km·h^-1,因此可以根据不同车流密度条件对自动驾驶车辆的最大抗干扰能力进行设置和调整,从而保证自动驾驶车辆的运行效率,这也从侧面证明了所提自适应换道调控方法的科学性与合理性。研究结果对于提高自动驾驶车辆换道控制的合理自主性具有重要意义,该结果进一步完善了自动驾驶车辆换道模型库,能够为自动驾驶自适应换道调控提供理论和技术支撑。