基于驾驶人换道行为的换道决策辅助系统预警时间研究

基于驾驶人的换道操作行为初步提出换道决策辅助系统合适的预警时间。观察换道作业与目标车道跟随车辆之间的联系。实验在西安绕城高速公路某一路段上实现。     

一汽大众奥迪A6L换道辅助系统功能失灵

故障现象：组合仪表显示“换道辅助系统不可用”。     

汽车制动辅助系统的测试与评价

简要介绍B类汽车制动辅助系统的组成及原理,并根据ECE R139对汽车制动辅助系统进行测试评价,最后提出ECE R139测试评价准则的不足及相应建议.     

微观交通仿真中换道模型的研究综述

与跟车行为相比,换道行为需要考虑的车辆更多,司机的决策过程更加复杂,也更难于描述,目前跟车模型的研究已趋于成熟,而换道模型的研究则相对滞后.针对多数交通仿真系统存在的算法内核封装性和保密性问题,对当前应用较多的几种换道模型进行了综述,介绍了几种模型的构建思想和算法,对这些模型的优缺点进行了评述和展望.期望能对换车道模型研究的深入化和精准化起到一定的参考和借鉴作用.     

您开车,后边我来瞭望 解读换道辅助系统

在变换行车道所导致的交通事故中,大多是由于在换道过程中未注意到相邻车道上有近在咫尺的同向行驶的车辆而引起碰撞所致。换道辅助系统亦称变道辅助系统,是近几年出现在高档轿车上的又一项实用性很强的驾驶员辅助功能,其作用就是能大大减少因盲目     

基于人工智能算法的换道超车功能开发

随着汽车电气化、智能化的不断发展,汽车行驶的场景越来越趋于多样化和复杂化,从而促使汽车从辅助驾驶向智能驾驶不断创新。随着人工智能的引入,汽车智能驾驶功能越来越趋于实用,正在逐步实现向解放驾驶员双手、向车载高级驾驶辅助系统代替人脑进行复杂驾驶场景实时响应的阶段发展;高阶复杂场景智能驾驶功能则在辅助驾驶功能实现的基础上,针对驾驶员实际驾驶感受并结合人工智能算法实现向车辆复杂场景下的自动驾驶操作的方向发展。介绍了基于人工智能算法的换道超车功能开发,即通过换道条件的智能选择,使车辆以最佳方式自动完成换道超车过程。     

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。     

智能网联汽车换道决策安全性研究综述

实现智能网联汽车换道的安全决策是改善交通安全、提高道路机动性的关键任务。本文探究了智能网联汽车换道的安全性问题,从驾驶安全的角度出发,分析了极端换道行为和紧急换道行为给交通安全带来的不利影响,强调风险评估的重要性,并梳理了利用环境传感器、交通冲突指标、车辆微观轨迹数据等换道风险评估方法。通过风险评估识别风险,并采取相应的措施,能够显著减少危险换道行为导致的交通事故。阐述了智能网联汽车在传统环境以及车联万物（vehicle to everything,V2X）场景下,通过获取环境信息完成换道决策的方法;重点剖析了智能网联汽车在V2X环境下,通过周围环境的感知和识别、目标检测、数据处理进行决策,并对未来智能网联汽车在V2X环境下实现安全决策提出合理建议。然后分析了现有换道决策模型方法,归纳为4类：即规则模型、离散选择模型、人工智能模型、博弈论模型;系统地总结了决策模型在国内外道路行车安全领域的研究和应用现状、存在的问题,以及应用展望。综上所述,尽管智能网联汽车的换道技术已取得重大研究成果,但未来仍存在很多挑战。针对现有研究中存在的问题：低等级自动驾驶环境情况下如何安全可靠地进行决策、智能网联汽车在低渗透率情况下如何做出更为高效和智能的驾驶决策、信息不完全情况下如何实现安全决策、在换道决策模型算法的可优化性方面如何改进,提出可行的解决方案。     

面向量产的高速公路智能换道系统决策规划方法研究

高速公路智能换道是高级辅助驾驶系统（ADAS）的重要功能,现阶段算法难以在低算力硬件资源条件下兼顾换道安全性和平顺性。为解决此问题,本文提出一种高速公路智能换道系统决策规划方法。通过分级危险区域,检测碰撞风险做出换道决策,进而实施横纵向解耦规划。在横向规划中,设计两阶段五次多项式换道轨迹规划,提升换道途中安全性和平顺性。在纵向规划中,巡航工况采用类PID算法,可提升规划实时性,而跟车工况采用基于同步预测时域的模型预测控制（MPC）算法,通过关联横纵向规划时间可提升换道平顺性,并设计代价函数降低求解复杂度可满足低资源占用要求。通过实车对比试验,验证了该方法在高速公路换道多场景中具有较高的安全性、平顺性和体验感。此外,算法占用的静态区存储和栈区峰值存储测试对比结果表明了该方法具有较低的硬件资源占用率,可满足低算力控制器对资源占用的要求。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

一种用于大货车换道安全性提示系统

针对大货车视野盲区大以及在货车车道变换时存在潜在追尾等问题,提出一种用于大货车换道安全性提示系统。该系统采用毫米波雷达探测货车后方车辆和本车之间的位置关系,用不同TTC值确定货车换道安全性等级。该系统可明显降低货车在换道时追尾事故的发生。     

盲区监测变道辅助系统标定方法的研究

详细介绍盲区监测变道辅助系统静态与动态的标定方法及相关要求,并根据雷达生产厂家以及现场场地的限制因素来选取最优的标定方式,以提高汽车驾驶的安全性能。     

随机路谱下换道平顺性仿真分析

针对换道模型难以精确控制以及缺乏统一的换道平顺性评价体系,提出以碰撞限位器概率、悬架位移以及竖直加速度为指标对换道平顺性进行评价分析,建立评价体系。结果表明:所建立的换道平顺性评价体系能够较为全面的体现驾驶员对姿态舒适感的响应,且该评价体系对复杂环境具有良好的适应性。     

车辆换道轨迹滑模跟踪控制研究

考虑车辆动力学性能前提下,针对运动学描述的四轮车辆换道轨迹跟踪问题,利用滑模变结构控制方法以及改进的指数趋近律设计了轨迹跟踪控制律,并分析了其李亚普诺夫稳定性.该控制律不但能有效的减弱抖振,而且能够保证系统在有限时间内平滑的到达平衡状态.在该控制律的基础上,利用摄像机标定方法获取实际车辆换道轨迹,然后对考虑实际换道过程的期望换道轨迹进行跟踪控制.仿真实验验证了换道轨迹跟踪控制方法的有效性及实用性.     

汽车转向系统计算机辅助测试

本文介绍了利用计算机辅助完成重型越野车转向系台架试验的原理、思路以及相关的软硬件等。在系统测试中，采取一种以固定时间片定时查询的方法实现系统数据的实时采集。试验表明，只要设置合适的时间片，系统便完全可以实现“实时”工作模式。     

考虑频繁换道倾向的交通流元胞自动机模型

为揭示频繁换道对交通流的影响,构建一种考虑频繁换道倾向的元胞自动机模型.对NGSIM车辆轨迹数据进行提取、统计分析,研究车辆速度、车头间距对车辆换道倾向的影响;改进换道概率函数刻画上述影响,并定义驾驶行为倾向函数表征频繁换道对目标车道紧邻后车的影响,构建考虑频繁换道倾向的双车道元胞自动机STCA-FLC模型.结果表明:...     

基于车车通信的换道超车辅助系统设计与实现

针对现有换道超车辅助系统的不足,提出了基于车车通信的换道超车辅助系统.以嵌入式系统为核心,使用了IEEE 802.11p无线通信技术.对系统的硬件架构和软件算法进行了描述,使用2台试验车于同济大学校园内对系统进行了实地测试,分析了换道超车过程中的时间和速、时间和转速之间变化的相互关系.试验得出在装载辅助系统情况下,2车的平均速度相对于正常情况下分别提高了17.32％和13.92％,速度标准差分别减少了5.34％和49.43％.2车转速分别提高了24.91％和12.31％,转速标准差分别减少了50.06％和48.62％.测试结果表明了该换道超车辅助系统在实地测试中可行,且能提高车辆的行驶速度.     

基于激光雷达的车辆换道预警系统设计

针对换道过程存在风险性的特点,采用激光雷达与微处理器设计了车辆换道预警系统。换道过程中,车辆前后两个激光雷达对周围其他车辆进行探测,微处理器对自身车辆与周围其他车辆的相对位置关系进行判断,当识别得到存在碰撞风险时利用I/O接口向驾驶员提示危险,从而避免事故的发生。     

雾天高速公路换道行为特性研究

为探寻雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为特性的影响,利用高仿真驾驶模拟实验平台构建不同能见度条件下的高速公路雾天环境,并开展驾驶模拟实验,采集了驾驶员在正常天气以及大雾、浓雾天气下自由换道过程中的行为特征,采用Friedman检验对换道持续时间、换道速度的平均值和标准差、换道时跟车距离4个指标进行分析.分析结果显示正常天气下的换道持续时间小于雾天环境(正常天气左换道时间平均为5.96 s,大雾环境下为6.02 s,浓雾环境下为6.31 s)且存在显著性差异(sig.=0.00);正常天气下的换道平均速度与跟车距离大于雾天环境(正常天气下左换道平均速度为104.24 km/h,大雾环境下为94.67 km/h,浓雾环境下为85.95 km/h;正常天气下左换道跟车距离平均为109.58 m,大雾环境下为77.54 m,浓雾环境下为74.63 m).结果表明,随着能见度水平的降低,驾驶员在高速公路执行换道过程时持续时间延长、速度降低,同时跟车距离缩小.雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为产生不同程度的影响.     

拥堵条件下驾驶人群体重复换道博弈的仿真研究

为完善拥堵交通流仿真中拥堵产生与消散的自发性,研究不同驾驶人群体的换道策略对拥堵产生与消散的影响,通过参考智能驾驶人模型(IDM)建立智能体,构建了基于多智能体系统的3车道交通环境,对交通流仿真方法进行改进,使其可以更加真实地表现出现实环境中拥堵的产生和消散.通过仿真实验,产生不断演化的交通流,得到一系列的仿真数据.利用仿真数据,采用重复博弈的理论分析驾驶员群体的策略对道路通行能力的影响.仿真及推理结果表明,在不发生事故的前提下,驾驶人群体采取占优的换道策略最多可以提高所有车辆7%的平均车速;理性的驾驶员换道策略的调整的最终结果会使道路通行能力降低.