道路交通事故再现分析结果的不确定性分析

实际道路交通事故中包含大量的不确定因素，充分考虑这些不确定因素并采用不确定性方法分析其对道路交通事故再现结果的影响，可以提高再现分析结果的可靠性和准确性。针对道路交通事故中的不确定因素，将随机理论和随机摄动技术引入到道路交通事故分析，并应用不确定性理论给出了分析结果的置信区间和置信度，提高了事故分析与再现结果的精度。以汽车一行人交通事故为例，对车辆行驶速度和人车路面接触位置进行不确定性分析，并与随机模拟方法得到的计算结果进行对比，验证了本文方法的正确性和实用性。     

基于优化思想的事故再现碰撞模型研究

建立碰撞模型求解碰撞速度是交通事故再现的关键步骤，现有的大多数碰接模型不具备对冗余的输入参数信息进行优化的能力。本文基于优化思想，充分利用来自事故现场的信息，建立了对应的事故再现碰撞模型，可以实现冗余信息的优化，提高了事故处理的鲁棒性。该方法可用于分析典型的交通事故碰撞速度。     

浅谈道路交通事故信息采集及再现分析系统

对道路交通事故信息进行实时采集和分析,研究交通事故的人—车—环境的特性、交通事故的发生规律与影响因素,对预防和减少事故伤害具有十分重要的现实意义。文章主要介绍的是同济大学在上海嘉定区建立的道路交通事故信息采集系统尝试,及事故再现分析的主要工作流程。     

交通事故再现过程三维渲染的实现

为了实现交通事故再现过程三维渲染,利用专业的三维建模软件创建交通事故中模型以及事故现场周围环境,以VC＋＋为平台实现三维模型和虚拟环境重绘,调用OpenGL库函数来控制模型运动,并依托“道路交通事故分析与再现计算机辅助系统（TACAR）”的计算结果来实现交通事故三维再现。     

斜碰撞再现反推算法研究

结合近年来积累的交通事故调研经验,通过建立轮胎侧偏特性模型、四车轮车辆运动仿真分析模型,解决车辆轮胎印迹内的垂直载荷分布不同的问题,以及由地面多种因素对车辆运动产生不同影响的问题和车辆本身复杂的受力问题,达到事故再现的目的。通过反推计算车辆在碰撞事故发生时的运动状态,可以科学的再现车辆斜碰撞事故发生的过程,明确当事人的事故责任,提供了重要的参考。最后通过运用车辆碰撞分析软件PC-crash,结合具体的交通事故实例,验证了关于汽车斜碰撞反推计算理论的研究结果在实际的交通事故处理中具有较高的实用性与可靠性。     

基于数字化摄影测量的交通事故信息采集和过程再现

针对目前交通事故信息采集和过程再现存在的不足,建立了基于二维和三维直接线性变换法的摄影测量模型,分别采用两种方案对目标物进行三维重建的实验和结果的对比分析。以一起真实交通事故为例,运用摄影测量方法采集现场路面和车身变形的信息。以路面信息为事故再现的输入数据,求解事故车辆碰撞瞬时速度;以车身变形信息为评判依据,验证所求车速。重建结果表明,摄影测量方法可提高交通事故信息采集效率和事故再现精度。     

基于GIS的道路交通事故信息管理与分析

章在分析道路交通事故信息的基础上，利用GIS空间数据库技术实现对交通事故的空间、时间信息以及造成交通事故的人、车、路和环境等因素的一体化管理。通过GIS技术进行道路交通事故的时空分布分析，发现其在空间和时间上的分布规律及其主要影响因素。提出了GIS在道路交通事故管理与分析应用中需要进一步解决的几个问题。     

我国道路交通事故统计指标体系问题探讨

道路交通事故统计是一项基础性工作.道路交通事故统计指标是道路系统采集交通事故信息的依据,它对一系列道路安全工作的合理进行起着决定性作用.为此,针对我国道路交通事故统计指标体系中存在的统计指标数据的遗漏、统计指标口径不一致、道路交通事故严重程度的量化及交叉口、路段事故的鉴定、事故形态等问题进行了探讨.     

汽车——行人道路交通事故运动仿真研究

道路交通事故是全球共同面临的最为严重的社会公害。随着汽车工业和交通运输业的高速发展，世界各国汽车碰撞交通事故日益严重。为了保护行人安全，必须对交通事故进行细致的调查和科学的分析，再现交通事故发生的过程。因此行人交通事故的再现研究具有极其重要的研究价值和社会意义。     

交通事故再现计算机可视化方法

研究提出了道路交通事故再现的计算机可视化方法。采用智能化技术，对现场信息进行自动鉴别，将之归类到内定义事故形态中，然后对输入参数优化处理，并自动调用相应的碰撞模型和轨迹模型来对事故进行模拟分析，从而实现事故再现的计算机仿真。     

基于EDR数据的无轮胎印迹交通事故重建方法研究

交通事故重建是交通事故分析、交通事故司法鉴定、交通事故深度调查的重要手段。传统的交通事故重建方法对现场轮胎印迹及车体痕迹依赖程度较高,随着汽车主动安全技术的发展,交通事故中的轮胎印迹越来越少,交通事故重建的技术难度逐渐增大。与此同时汽车ECU数据处理能力不断提高,以EDR为代表的数据记录装置为交通事故重建提供了新途径。     

道路交通事故信息采集技术及应用

随着社会经济的发展,当前我国购买和使用汽车的人数不断上升,而在有限的道路交通资源的情况下,交通拥堵以及交通事故发生的频率大大上升,而一旦发生交通事故,则需要对交通事故车辆及周围环境进行信息采集,对事故现场进行重建,进而还原事故产生的原因,进而对事故车辆的责任进行鉴定。近年来,为了更好地重建事故现场,分析相关事故产生的原因,对事故车辆进行责任鉴定以及采取措施减少事故发生的概率,如今在大部分地区已经使用了信息技术、监控技术以及人工智能技术等对交通事故信息进行采集。本文主要介绍了当前在交通事故信息采集过程中主要应用的三种技术类型,包括:基于摄影测量的技术、基于视频解算及分析的技术以及基于电子智能的技术。并分析了这些技术在交通事故信息数据库、交通事故分析重建、道路交通安全状况改善过程中的应用。     

用于统计与分析的汽车碰撞行人事故深入数据源

结合近年来积累的交通事故调研经验,以北京市汽车碰撞行人事故分析案例为基础,构建了行人事故的深入数据源。该数据源以计算机电子数据表存储和分析与事故相关的人、车、路、环境的数据信息,可用于事故统计、事故再现和深入数据分析等方面的研究。基本数据源中包含事故的基本数据、车辆数据和行人数据3个部分,另外还存储了中国人体相关参数和车辆相关参数供分析时使用。目前,该数据源已收录了近200例行人事故中的深入数据,已用于有关人车碰撞特点分析及辅助事故再现等方面的研究,为汽车被动安全及交通安全研究提供必要的数据基础。     

公路交通安全事故关联因素独立性检验

综述了国内外关于公路交通安全事故统计分析工作的情况,针对交通事故关联因素,以北京市门头沟区2005年公路交通事故数据为案例,采用列联表方法,对事故等级、事故分类与部分关联因素(如驾驶员年龄、性别、天气情况、时刻、时段、车辆类型等)进行了十几项独立性检验,这些结果将有益于校核人们对于交通安全问题的一些习惯认识,对于交通管理和改善公路交通安全工作也有一定借鉴和参考意义。     

基于事故鉴定的信号控制路口电动自行车事故特征分析

电动自行车已成为群众出行的重要交通工具。随着电动自行车保有量的快速增长,涉及电动自行车的交通事故频发。为了研究电动自行车事故特征,特别是电动自行车违反交通信号灯控制的情况,基于涉及电动自行车的路口信号灯状态鉴定数据和事故数据,对事故的时间空间分布、碰撞车辆类型、骑车人个体特征、事故原因、电动自行车进入路口时信号灯状态等要素开展分析,获取了信号控制交叉口电动自行车事故特征规律,为开展此类事故预防提供参考。     

贝叶斯矩法在交通事故预警中的应用

该文简要分析了我国交通事故的严重态势和交通事故发生的原因,提出了交通事故预警的计算模型-BMOM方法,并结合实例进行了分析。     

基于BP神经网络的交通事故预测模型

交通事故预测对于分析现有道路交通条件下交通事故的未来发展趋势及其预防具有重要意义。在进行交通事故统计的基础上，运用BP神经网络理论，建立交通事故预测模型。计算结果表明，该模型较传统方法精度高，可用于交通事故预测。     

非常态下城市道路交通检测器布局优化方法

为了使城市道路上布设的交通检测器能够实时、准确地提供路网动态交通流信息,并最大程度地节约经济成本,通过仿真对交通异常事件下城市道路交通流量和车辆延误进行了估计,并利用模糊聚类分析法、回归分析法和车辆延误估计模型,研究了路网在非常态下的检测器空间位置以及空间密度的布局优化方法;通过一个算例,对提出的检测器布局优化方法进行了验证分析,并得出了算例中检测器布局的优化方案。结果表明:所提出的检测器布局优化方法是可行的。     

道路交通事故分析发展研究

近些年,我国交通事故量一直居高不下,而事故发生时车辆运行速度是分析事故原因、认定事故责任的重要内容,涉及保险理赔、法院审判等各个环节。目前分析事故原因,进行事故再现的主要途径是委托具有相关资质的事故鉴定机构进行速度重建,使用的方法主要有基于经验公式的事故重建、基于视频图像技术的事故重建、基于车载记录数据的事故重建和基于模拟软件的事故重建。文章主要介绍了交通事故分析的基本方法和发展方向。