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“跟车”虽然是汽车驾驶中最常见的状态,却也有很多经验和技巧值得总结。
一、高速跟车以车速定车距
在高速公路上有的司机跟车距离非常近,甚至与前车只隔一二十米,同时还不停地闪灯逼迫前车,造成前车的紧张感,这是非常危险的。 相似文献
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介绍了激光雷达测距原理,建立了汽车激光雷达自动防撞微机控制系统,并论述其基本设计思想和总体方案,介绍了控制方式,并给出其原理电路和程序框图.当车辆在遇有危险情况时,此辅助装置及时发出声光报警信号,提示司机及时采取有效措施,防止交通事故发生. 相似文献
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选购倒车雷达关键在于产品的质量,包括:产品的灵敏度、是否存在盲区、产品是否正常工作.一般设计的倒车雷达探测距离应为1.5~0米.一些品牌的倒车雷达因其敏感度不够,探测距离仅为0.9~0.2米,会给司机的判断及采取措施带来一定的困难.尤其是如存在探测盲区,将使倒车雷达失去应有的作用.产品由待机状态转换为工作状态,是否有声音提示也比较重要,它可以提示司机倒车雷达是否正常开始工作. 相似文献
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跟车模型 总被引:1,自引:0,他引:1
韩直 《长沙交通学院学报》1995,11(4):78-84
跟车理论是交通流理论的研究内容之一。在论述、分析与评价现有跟车模型的基础上,提出了新的跟车模型,并进行了检验。模拟计算表明,该模型具有良好的稳定性。 相似文献
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倒车有神器曾经有人说大灯是汽车的眼睛,或炯炯有神,大气绅士,或玲珑别致,小巧精细。其实风姿各异的大灯,也代表了汽车的一种精气神儿。细想来,现在的汽车不仅实用,也更加时尚。可以说神态各异的大灯装点了汽车,同时也装点了车主的梦。但也常常听人说起,倒车的时候需要格外小心,毕竟车后没有眼睛。这是一种常识,亦是一种真实的生活状态。要想让汽车停靠入位,不可避免要进行倒车。对于一些新晋车主来说,向前容易向后难,倒车似乎是老大难的问题。曾几何时,倒车基本靠瞅,指挥基本靠吼。很多人 相似文献
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《交通科技与经济》2018,(6)
为研究不同经验驾驶员稳定跟车状态下的驾驶特征,选取累计驾驶里程作为驾驶经验衡量标准。在特定的交通环境下,利用车载激光雷达设备,对比分析有无驾驶经验稳定跟车状态下的跟车距离和车头时距的特征,并建立相应的分布函数,揭示不同驾驶经验条件下稳定跟车行为的差异表现。研究结果表明:稳定跟车状态下,无经验驾驶员的跟车距离普遍比有经验驾驶员高,驾驶员的累计驾驶里程与跟车距离有显著的相关性,相关系数为负值,无经验和有经验驾驶员的跟车距离均服从对数正态分布;无经验驾驶员的车头时距也普遍比有经验驾驶员高,驾驶员的累计驾驶里程与车头时距有显著的相关性,相关系数亦为负值,无经验和有经验驾驶员的车头时距均服从正态分布。 相似文献
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《湖北汽车工业学院学报》2017,(1):38-42
设计了一款基于时差测距法的4通道超声倒车雷达系统,给出了硬件设计方案及软件设计流程图,实现了倒车雷达系统所有功能。实验结果表明:系统设计方案正确合理、测量数据稳定可靠、抗干扰能力强。 相似文献
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如今,路上的车越来越多,汽车在给人们带来方便的同时.也使交通事故的发生几率变得越来越大。每位司机、行人都希望自己的每次出行都能平平安安、顺顺利利。其实这并不难,只要每个道路参与者能遵循《中华人民共和国道路交通安全法》的规定.这个愿望是很容易实现的。 相似文献
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《山东交通学院学报》2017,(2):27-32
为研究人的视觉感知对跟车行为的影响,根据驾驶员跟车视角的变化对跟车行为进行分析。依据人眼对跟车距离和速度差的变化识别特性,对多种跟车组合的横、竖向视角变化率进行比较。结果表明:小型车-大型车跟车组合,后车驾驶员对跟车距离和速度差变化感知最为迟钝,跟车风险最高。选取我国多条高速公路自然交通流特征对跟车风险进行分析,分析结果与基于视觉感知的高速公路跟车风险分析结果一致,证明了基于视觉感知分析跟车风险方法的有效性。 相似文献
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为研究跟车工况下个体驾驶行为特性及其辨识,以驾驶人自然驾驶数据为基础,通过统计分析,频域分析及时频分析,多尺度对比驾驶人加速度、碰撞时间倒数、跟车时距等跟车轨迹特征参数分布的差异性;利用统计方法和离散小波变换提取能够表征驾驶人跟车习性差异的特征参数,分析不同参数输入结果,确定最优参数组合,建立基于随机森林的驾驶人差异性... 相似文献
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久闻倒车后视系统大名,却未见其面。今日终于有幸一睹其“芳容”,于是好生准备一番,准时赴约。初次见面相貌:摆在面前的是一位高雅又不失绅士风度的大块头——雷克萨斯RX350。大块头想必在倒车时不易控制,但是有了倒车后视这个大智慧,操作就容易多了。这套倒车后视系统采用与DVD影音系统集成的方案,与中央后视镜显示方案相比,大尺寸液晶屏保证了影像显示的准确和 相似文献
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为探究高速工况稳定跟车状态下不同类型驾驶人的跟车特性及驾驶风格识别方法,选取20名驾驶人开展实车驾驶试验,采集自然驾驶状态下的自车速度、跟车间距、跟车时距等指标,基于雷达数据等确定稳定跟车事件提取规则。通过耦合分析稳定跟车状态下的驾驶行为指标分布规律及跟车特性,选取跟车间距、跟车时距及加速踏板开度为聚类指标,使用K均值聚类算法对301段稳定跟车事件进行聚类分析,并根据不同风格类型出现的频数及所占比例将驾驶人划分为3种风格类型(保守型、一般型、激进型)。最后通过CART决策树方法对聚类结果进行验证,进一步分析长时间稳定跟车状态下驾驶风格的迁移特性。研究结果表明:随自车速度增大,跟车间距与加速踏板开度亦呈现增大趋势,且在不同速度区间下均具有显著性差异。不同速度区间下的跟车时距均值无明显变化,稳定分布于2.57~2.72 s。CART决策树验证驾驶风格聚类划分结果总体吻合率达99.7%。不同风格驾驶人的车速与油门踏板开度、跟车间距与跟车时距均存在显著性差异。随时间推移,保守驾驶人更加趋于保守,激进驾驶人更加趋于激进,一般驾驶人则相对较为稳定。研究结果可为高级别自动驾驶系统跟车控制策略及参数的... 相似文献