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。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

欲速则不达——超速行车肇事原因浅析

超速行车是指车辆行驶超过了该段道路所规定的行车速度.俗话说:"十次事故九次快,一次超速有十害",这是无数次血的教训和经验的总结.无论从车祸档案看,还是从试验研究的结果看,超速都是危害机动车安全行驶的罪魁祸首.那么,超速行车为何容易肇事呢?     

大数据环境下营运车辆驾驶行为特征分析

通过大规模采集营运车辆驾驶行为信息,并对其驾驶行为特征进行定性、定量分析是有效遏制交通事故的前提.对采集的营运车辆驾驶行为数据进行预处理,包括清洗、筛选、分段等,提高了数据的质量.利用经纬度坐标转换后计算出的车辆行驶速度与车载速度加权的车速进行分析;并运用DBSCAN聚类和 Spearman秩相关方法对不同车辆、不同时间段及不同天气状况下速度和加速度进行聚类和讨论相关系数,提取驾驶行为特征.结果表明,驾驶员夜晚比白天行车速度波动大,需加强夜晚行车的安全监控,且聚类方法可用于判定车辆驾驶的稳定性程度,有助于道路交通中心对车辆安全状态的判断和避免交通事故发生;对于经验丰富的营运车辆驾驶员,天气对驾驶的影响相对较弱.     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。     

东风日产逍客汽车技术解析（三）

逍客汽车采用了博世最新的VDC（BOSCH 8.0 ESP）N统，VDC从根本上来说是一个能够协助车辆保持稳定行驶的安全控制系统，VDC不会改变车辆行驶的物理特性，但当轮胎的摩擦系数超过其附着系数的极限时，VDC可以通过下列途径协助车辆保持行驶的稳定性：可以进行一定程度的操控来减少事故的发生，在出现不可避免的碰撞情况下，车辆利于被动安全的特性来最大限度地保护乘员。据调查数据显示：车辆失控是导致43％致命事故发生的主要原因（英国）。     

加强客运站安全检查管理 可有效降低客运事故发生率

客车行车事故一般发生在运输过程中,因此人们多将行车事故发生的责任更多的集中在运输行业上。但导致客车在运输途中发生事故的原因,多由于车辆未进行定期维修保养导致车辆老化,对驾驶员培训不到位、不过关,或未能进行充分调度导致疲劳驾驶、高速行驶等现象。因此,在客运行车中客运站对行车事故也应承担一定的责任,所以对客运站的安全管理应给予足够的重视。     

双车道公路平曲线段行车轨迹偏移实验研究

双车道公路弯道处行车轨迹是车辆自由行驶时的重要特征,通过对行车轨迹及运行速度综合效应的分析,得出双车道公路自由行驶的车辆在弯道上行驶时行车轨迹偏移规律,并建立了自由行驶状态下道路线形与行车轨迹和速度之间的相关模型.据此可对弯道处行驶时的驾驶行为及行车安全进行分析,并对道路弯道处线形和断面进行改善.     

重载货车长下坡挂挡决策行驶安全仿真

长大下坡是大型车辆事故多发的典型路段,现有仿真模式多适用于宏观评价道路平面线形安全,无法反映驾驶人不同挂档决策对长下坡行车安全的影响。建立了重载货车整车模型、转向控制器和踏板控制器。根据重载货车自然驾驶数据,引入驾驶人控制边界约束,通过联合TruckSim和Simulink软件,设计了基于挂档加速、挂档滑行、挂档制动的长下坡行驶控制策略。提出了在车辆速度层面引入驾驶人操纵行为特征谱的虚拟仿真试验。根据当前路段驾驶人挂挡问卷调查信息,以1条实际长下坡道路作为算例,研究了不同驾驶模式下重载货车长下坡行驶特性。仿真结果表明:预瞄定速模式控制下的车辆节气门开度和车轮制动压力呈现相互交替态势,与车辆真实长下坡行驶特性不符,难以为长下坡道路安全改善提供客观依据,而挂挡下坡行驶控制模式能够反映重载货车在不同挂挡决策下的行驶特性;以车辆行车速度和单轮制动压力为评价参数,在当前仿真路段行驶过程中,重载货车7档位挂挡下行安全性能最优,8档位挂挡下行综合性能最优,其单轮制动压力高幅值波动区域主要集中于28.3～35.5 km路段,从而可为该路段驾驶人挂档决策优化、道路纵断面及避险车道位置设计提供一种新的思路。     

重车驾驶操作要领

重车驾驶就是指车辆装载后的实际行驶。汽车装载后,大大增加了车辆的重量,车辆各部分的技术性能与空车相比都有所变化。而根据不同的道路状况所采取的操作方式也有不同。长途重车驾驶行车前对这些情况提前了解,就能有效提高安全行车系数,预防车辆事故发生。(一)重车驾驶操作要领。①起步:重车起步时,为了动力传递平稳,使车辆顺利起步,在操作离合器过程中,半联动松抬时间(抬起过程)要比空车稍长一些,油门也应适当加大。     

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。     

基于车载式视频图像的车辆行驶速度鉴定

文章论述了基于车载式视频图像鉴定道路交通事故中目标车辆行驶速度的基本原理,提出一种依据射影几何学中的交比不变性原理测算目标车辆行驶距离的算法。该算法可以避免因车辆运动轨迹与视频摄录设备镜头光学轴线不垂直而产生的误差,从而提高了目标车辆行驶速度鉴定的精确度。最后根据一个真实案例,探讨了用车载式视频图像进行车辆行驶速度鉴定的方法、步骤以及主要注意事项,可为评价这一鉴定方法的准确性和科学性提供参考。     

Characteristic analysis for cognition of dangerous driving using automobile black boxes

Automobile black boxes are devices that collect information regarding vehicle operation and the driver’s operating situation in the case of a traffic accident. The information collected from the automobile black box, which can also be used during normal driving, can provide information about dangerous driving cognition. This study was designed to analyze characteristics of dangerous driving data and build a dangerous driving cognition system as follows. First, dangerous driving is divided into four types by considering the vehicle’s movement, such as acceleration, deceleration, turning and statistical data of traffic accidents. Second, dangerous driving data were collected by vehicle tests using the automobile black box, and characteristics of the driving data were analyzed to classify dangerous driving. Third, a standard threshold was chosen to recognize dangerous driving, and an algorithm of dangerous driving cognition was created. Finally, verification was conducted by vehicle tests with automobile black boxes embedded with the developed algorithm. The presented recognition methods of dangerous driving can be used for on/off-line management of drivers and vehicles. Scientific traffic accident databases can be built with this driving and accident information, and can be used in various industrial areas.     

基于轿车-行人事故重建的行人颅脑损伤研究

通过深入的轿车-行人事故调查研究建立了行人事故数据库,挑选了其中12例轿车-行人碰撞事故,运用轿车-行人碰撞多体模型进行了事故重建.根据其结果,采用回归分析方法建立了运动学参数与行人颅脑损伤的相关回归模型,求得各参数之间的相关性.研究结果表明,轿车-行人碰撞速度与头部碰撞时间、头部碰撞相对速度、行人抛出距离以及头部损伤HIC值之间有着显著的相关性;速度限制和改进汽车前部结构可在一定程度上降低行人头部损伤风险.     

基于ARM9的汽车行驶记录仪设计

汽车行驶记录仪的使用对遏制疲劳驾驶与车辆超速以及进行道路交通事故的鉴定具有重要作用。基于国家标准（GB／T19056-2012）设计汽车行驶记录仪,在系统整体设计的基础上,硬件选用S3C2440微处理器,对数据采集等模块进行设计,其中GPS模块定位误差达到10m,速度误差达到0．1m／s,软件采用嵌入式Linux系统。该记录仪在对基本行驶状态信息记录的基础上,实现了对汽车的精准定位、远程跟踪和数据通信传输功能。     

自动驾驶汽车事件数据记录系统方案设计

随着汽车自动驾驶技术的发展,目前的EDR的标准无法满足自动驾驶汽车事故重建的要求.本文设计了自动驾驶汽车事件数据记录系统,包括系统的组成及控制原理,并定义了事件检测触发模块、数据缓存模块、数据记录模块.同时还设计了基于统一诊断服务读取/清除自动驾驶汽车事件数据的方法,用于辅助分析自动驾驶事故原因以及自动驾驶系统验证评估...     

Creating models of road sections and their use in driving dynamics simulations

The paper describes a system for measuring road section parameters in a way that the results can be used in driving dynamics simulations. The system consists of sensorics and a data acquisition subsystem supported by software for generating 3D road section geometrical models. These models are then used as driving surfaces in dynamics simulation packages to investigate and analyse different aspects of road design and its role in traffic accident analysis, reconstruction and prevention. The paper presents examples of measurements, road section modelling and simulation results, obtained by means of different software simulation tools. It discusses possibilities of further development and improvement of the system.     

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。     

基于PC-Crash的轿车-行人高速碰撞仿真模型

利用PC-Crash模拟高速条件下轿车与行人后部的碰撞过程,试验假人选择PC-Crash标准成年假人模型,碰撞后汽车驾驶员未采取紧急制动措施,仍然按照碰撞时刻的车速行驶,试验车速区间选择75~155 km/h。研究了不同碰撞车速下行人的第一落地点和最终静止点抛距变化规律,分析了行人头部在事故中所受到的碰撞接触力的变化规律,在此基础上建立汽车行人高速碰撞模型并进行对比验证。     

基于聚类和优序图法的事故再现结果融合方法

科学合理地融合多个事故再现结果具有重要现实意义，针对现有事故再现结果融合方法不能处理结果中包含潜在风险区间的问题，采用聚类算法与优序图法相结合的方式对多个事故再现结果进行融合。首先提出基于聚类的基础融合法，其先离散多个事故再现结果，再对离散后的数据进行聚类得到类结果，最后整理聚类结果可得融合结果。基础融合法操作简单、高效但不能处理再现结果中的潜在风险区间。进而通过引入优序图法提出基于优序图法的改进融合法，所提改进方法先从基础融合法的结果中得到各聚类区间概率与各聚类中心之间的距离表，并根据距离表中的距离极值将距离分段；再按照正态分布原则可知，各聚类中心之间的距离十分接近，现遵循距离越小分值越高的前提给予每段距离一定分值，距离表可根据分值得到各聚类中心的权重计算表;然后对权重计算表使用优序图法计算出各聚类中心的权重即各聚类区间权重；最后结合各聚类区间概率及其对应的权重得到融合结果。数值算例与真实案例均表明:改进融合法不仅可高效融合再现结果，还能识别出潜在风险区间并降低其在融合过程中的影响，从而提升融合结果的客观性，得到更理想的符合正态分布的结果，为融合包含潜在风险区间的多个事故再现结果提供有效解决方案。