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2007年6月15日上午10时许,我驾捷达车同办公室主任行驶在卫星路由西向东的公路上.
公路是双向6车道,当时我行驶在右侧的中间行车道上,车速约在60公里左右.这时在我车前不远处有一外地牌照的客货车,行驶较慢.此时,距离前方的路口只有约百米的距离.就此,我就向左变换车道,想抢在路口前超越前车.想不到,就在这个时候原本在中间行驶的外地车突然打开了左转向灯,准备向左并线转弯.当我发现前车也在变线时,就赶紧踩刹车,鸣笛.但已经来不及了,我的车直奔外地车的左前门冲去.
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为明确高速公路行驶环境下车辆在车道保持阶段的行驶轨迹特征,给车道宽度值确定提供参考,在重庆市主城区2段高速公路上开展了38名驾驶人的实车驾驶试验。使用车载设备采集自然驾驶状态下的车辆行驶速度、行驶轨迹和“车辆中心点-车道线”横向距离。基于以上数据,计算轨迹横向偏移值和“车身轮廓-车道线”侧向余宽等参数,分析高速公路直线/曲线路段的车辆轨迹横向偏移和侧向余宽变化特征及其影响因素。结果表明:曲线路段和直线路段的期望轨迹横向偏移存在差异,曲线路段行驶轨迹的本质特征是轨迹往曲线内侧偏移,而直线路段的车辆轨迹是倾向于往车道左侧偏移,但曲线路段紧贴车道线行驶的车辆占比要低于直线路段。直线路段车道左侧余宽最小值、期望值分别集中于[0.2 m, 0.6 m]和[0.3 m, 0.9 m],曲线路段车道左侧余宽的最小值和期望值主要分布在[0.2 m, 0.7 m]和[0.5 m, 0.9 m]范围内;车道位置对期望轨迹横向偏移和车道侧向余宽均有影响,左转弯路段的左侧余宽要低于直线路段和右转弯路段;在左转弯路段内侧车道行驶时车辆与中分带的距离更近,因此左转弯的事故风险更高;行驶速度增加时,内侧车道的车辆有... 相似文献
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车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。 相似文献
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针对车辆在行驶时由于车道线检测方法单一,导致对直道线和弯道线检测效果不一致,从而影响车道偏离识别效果的问题,基于摄像头采集到的图像信息,提出了1种自适应车道偏离识别算法。该算法对车辆在直道行驶时采用偏离判断基准线法,而在弯道行驶时采用基于触线时间阈值法,分别对行驶状态进行车道偏离判断,该算法既保证了计算速度,又保证了结果的准确性。为了验证所提出方法的有效性,采用仿真的方法,使用车道偏离识别算法获取的数据,通过比例-积分-微分(PID)算法对车辆行驶状态进行控制,得到车辆在预期车道内的行驶状况,以此证明了所提出的车道偏离识别算法的有效性。 相似文献
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《汽车工程》2014,(3)
为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,利用机器学习技术基于模糊支持向量机建立了并线意图识别器。识别器的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,包括主车道与旁车道车辆的7个运动属性,其中对不能直接利用传感器信息获取的属性由Kalman滤波器预估得到。由于在并线初始时刻的并线样本不能有效区别于非并线样本,所以在支持向量机的求解中引入样本模糊隶属度系数以提高并线意图识别器训练的准确性,同时对支持向量机中的参数基于交互检验正确率进行网格优化。在实际交通环境中对并线意图识别器进行了试验,结果表明,识别器工作有效,经过简单处理后的识别结果可有效反映驾驶员的并线意图。 相似文献
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针对网联车辆行驶过程中容易出现旁车道的人类驾驶员并线进入车队的问题,本文中提出了一种考虑旁车并线行为的跟车策略,并设计了分布式应用的分层控制系统。首先分析了所提出的跟车策略的合理性,并构建了考虑延时与误差反馈的联网巡航控制(CCC)系统;接着在频域范围内分析了不同控制增益参数对系统稳定性的影响,仿真结果验证了多车队列行驶稳定性;最后搭建测试平台进行实车试验。结果表明:旁车并线时,CCC控制系统可快速实现车辆的制动并保证队列的稳定性,所提出的跟车策略可提升车辆的乘车舒适性与交通系统的安全性。 相似文献
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我国的交通示意线共有16种.其式样、颜色和作用分别是:
车道中心线为白色或黄色,其作用是用来分隔对向行驶车辆的交通流.
车道分界线为白色虚线,其作用是分隔同向行驶车辆的交通流. 相似文献