车道偏离预警算法研究

为提高车辆行驶的主动安全性,文章根据车辆偏离速度将TLC算法和FOD算法相结合,针对车道偏离预警系统提出了多模式车道偏离预警算法,并搭建Simulink模型,结合Carsim进行联合仿真实验。仿真结果表明,提出的算法能更好的进行车道偏离预警。     

基于路面图像对称性的车道偏离识别方法研究

利用车道边缘信息定义了边缘分布函数EDF,通过分析车道线在道路图像中的方向变化来判断车辆是否偏离了车道中央。将车道偏离识别问题通过EDF函数本身重要形态特征对称轴转换成一个数学问题,减少了动态道路场景噪声的影响,无需在测量车道方向时考虑摄像机自身的参数,提高了适应随机和动态道路环境的能力,是一种可靠的车道偏离识别方法。     

基于Matlab的汽车偏离车道报警系统

为提高汽车的主动安全性并克服现有的汽车偏离车道报警系统所存在的结构复杂和成本高等缺点,文章设计了一种基于Matlab的汽车偏离车道报警系统,利用摄像头获取车道图像并实时传给车内计算机系统,经过对图像一系列的处理分析判断汽车是否偏离车道而进行报警。经验证,该系统能够实时检测出左右车道标志线,可以根据车道夹角法判断汽车是否偏离车道,满足了汽车偏离车道报警的需要。该系统结构简单高效,能显著提高汽车行驶的主动安全性。     

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

山区高速公路组合线形路段车道偏移行为

为在道路设计阶段确定平纵组合与相邻路段线形对车道偏离的影响,并为减少因道路线形因素引发的侧碰、追尾甚至车辆驶出路外事故提供改善依据,基于真实的山区高速公路道路设计参数及周边地形,搭建驾驶模拟场景,利用驾驶模拟试验获取小客车车道偏离数据,并对应获取车辆当前所在路段及上、下游路段的线形参数。以车辆车道内行驶为参照,沿道路行进方向,将车道偏离行为分为左偏驶离车道与右偏驶离车道。因车道偏离受驾驶人影响,采用双层Logit模型,分别判定道路线形及驾驶人层的影响。研究结果表明：相比直线路段,曲线更易引发车道偏离行为,驾驶人易偏向于曲线内侧行驶;上游300 m路段曲率差越大、平均车速越大,则车道偏离的概率增大;相对于缓坡（-2%≤坡度S≤2%）,行驶于上坡（S>2%）或下坡（S<2%）路段时,车辆车道偏离概率减小;车辆行驶于外侧车道的左偏驶离车道概率大于行驶于内侧车道;驾驶人因素对左偏驶离车道的影响比例为8.8%,对右偏驶离车道的影响比例为25.6%。研究结论可从组合线形角度帮助工程师设计更安全的山区高速公路。     

智能安全车辆技术前沿跟踪

通过对智能安全车辆技术的起源和发展介绍。并针对有应用前景的智能安全车辆技术如：车道偏离预警系统、主动纵向避撞系统和自适应巡航控制系统,逐一进行了深入分析;给出了系统功能的定义和实现原理,指出了关键核心技术和实现难点所在。为我国开展实施智能安全车辆技术提出了建议和技术路线。     

线形空间几何突变对曲线路段车道偏移的影响

为了探讨道路线形变化对侧碰、刮擦等侧向安全事故的影响，以三维空间线形的曲率和挠率作为公路线形几何特征描述参数，以车道偏移量作为侧向行车安全的表征指标，剖析了线形在空间层面发生的几何突变对车道偏离的影响。在山区高速公路开展实车试验，采用侧向行车视频记录连续的车道偏移，进行图像距离与实际距离的标定，并通过图像识别技术自动读取连续的车道偏移曲线，从中获取最大车道偏移作为分析变量。采用单因素方差分析方法，对新手驾驶人和熟练驾驶人在线形空间几何特征不同的曲线路段所表现的最大车道偏移结果展开统计分析和检验。分析结果表明：当空间曲率突变超过一定的临界值时，空间曲率突变与最大车道偏移显著正相关；挠率突变对车道偏移产生的影响主要取决于线形扭转的方向，当线形扭转方向与路拱横坡反向时，会明显加剧最大车道偏移；而线形扭转方向与路拱横坡同向时，会降低最大车道偏移但降低效果不明显；熟练驾驶人的最大车道偏移小于新手驾驶人，这种现象在空间曲率突变较大和挠率突变不利的路段尤为明显。研究结论可为公路线形安全性评价、线形设计优化和路侧安全改善提供参考。     

Characterizing future crashes on Indian roads using counterfactual simulations of pre-crash vehicle safety technologies

India's national road crash statistics indicate a continuing increase in casualties. Pre-crash safety technologies are effective in high-income countries, but it is unclear how these will perform in India and which crash types will remain after their implementation. The study objective was to predict and characterize the crashes resulting in moderate or more-severe injuries (Maximum Abbreviated Injury Scale 2 or above: MAIS2+) that remain on Indian roads after 22 pre-crash safety technologies have been implemented in all cars, heavy vehicles (buses and trucks), and Powered Two-Wheelers (PTW). Two deterministic rulesets (one optimistic and one conservative) were modeled for each of the pre-crash safety technologies. Each rule was designed and tuned to the functionality of one technology. The data were obtained from the Road Accident Sampling System India (RASSI) database. In addition to the effectiveness of each technology alone, the combined effectiveness of all technologies was estimated. Further, the characteristics of those crashes that none of the technologies would have avoided were determined. Rear-end-specific Autonomous Emergency Braking (AEB REAR-END) and Electronic Stability Control (ESC) installed in cars and heavy vehicles reduced MAIS2+ crashes the most. Crashes between PTWs and cars were significantly reduced by a rear-end-specific AEB installed in the cars. A pedestrian-specific AEB (AEB-PED) in cars and heavy vehicles was also shown to be effective. The only pre-crash safety technology in PTWs that was included, Antilock Braking Systems (ABS), reduced overall PTW crash involvement, but only reduced PTW-to-pedestrian crashes marginally. The largest proportion of remaining crashes were those that involved PTWs, indicating that PTW safety will remain a concern in future.     

移线综合评价模型及移线策略分析

用GPS导航装置实测了移线轨迹并建立了相应的多项式位移模型。该位移模型不仅与实测移线轨迹符合得较好，而且符合实际转向盘转角变化规律。移线综合评价模型中分析了移线难度和移线安全性。分析结果表明，移线前提高车速并合理选择移线车距是有利的。     

识别驾驶人意图的车道偏离防避有界控制

为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统（Lane Departure Avoidance Systems,LDAS）对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明：所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。     

基于机器视觉的车道偏离警告系统研究综述

介绍了采用智能车辆道路系统对策的车道偏离避撞警告项目和近十几年来开发出的一些典型的基于视觉的车道偏离警告系统,并就这种系统所采用的警告标准进行了总结,最后对车道警告偏离系统研究的发展趋势进行了简述。     

基于VBOX设备的车道偏离预警系统性能一致性验证方法

为解决目前车道偏离预警系统性能只能通过驾驶员主观感受去评价、难以通过客观数据去验证其性能一致性等难题,利用VBOX设备的定位及车道线勘测功能,获取车辆车道偏离预警系统触发时车辆与车道线的距离值,通过数据分析软件Origin对获取的多组数据进行统计分析,经过试验与分析验证,成功验证该车的车道偏离预警功能一致性较好.结果 ...     

车联网环境下自动驾驶车辆车道选择决策模型

试验车道选择行为是自动驾驶车辆最基本的决策行为之一,利用车联网技术可以使车道选择结果更加全面、合理.首先,对高速公路自动驾驶车辆车道选择决策过程进行分析,并以车联网感知通信范围内的车辆的平均速度、重车比例及前往车道的理想换道时间为主要指标创建成本函数,根据计算结果输出最优车道序列;然后,以Gipps安全驾驶模型为基础,...     

存在车辆干扰的车道线识别

为避免道路上行驶的其它车辆对车道线识别的干扰,提出了一种结合车辆识别的车道线识别方法。融合雷达数据,车辆识别模块首先在图像中识别出车辆占据的区域;对于每一个车道线识别模块挑出的车道线候选点进行判断,去除处于车辆区域的车道线点;如果有效车道线点数目不足,则利用卡尔曼滤波的跟踪结果,确定符合最小风险函数的车道线位置。经过多种工况下的试验验证,该方法能够稳定地对车道线进行识别,准确地提取车道线参数,并且算法对车辆干扰有良好的抵抗能力。     

基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术研究

在无人驾驶领域,随着车辆上布置的传感器不断丰富,无人驾驶系统可以从周围环境获得更多的信息,从而为车辆的自主判断行为决策带来可能。然而即使是有经验的驾驶员在进行变道动作的时候也需要格外的小心,因此无人驾驶系统的变道行为分析需要做到足够准确和谨慎,才能保证安全性,这也正是目前为止还没有非常完善的无人驾驶变道决策系统的原因。本文提出一种基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术,帮助无人驾驶车辆在道路行驶中进行更有效、更安全的自主变道决策。     

A new shared control for lane keeping and road departure prevention

In recent years, the driver's active assistances have become important features in commercialised vehicles. In this paper, we present one of these features which consists of an advanced driver assistance system for lane keeping. A thorough analysis of its performance and stability with respect to variations in driver behaviour will be given. Firstly, the lateral control model based on visual preview is established and the kinematics model based on visual preview, including speed and other factors, is used to calculate the lateral error and direction error. Secondly, and according to the characteristics of the lateral control, an efficient strategy of intelligent electric vehicle lateral mode is proposed. The integration of the vehicle current lateral error and direction error is chosen as the parameter of the sliding mode switching function to design the sliding surface. The control variables are adjusted according to the fuzzy control rules to ensure that they meet the existence and reaching condition. A new fuzzy logic-based switching strategy with an efficient control law is also proposed to ensure a level of continuous and variable sharing according to the state of the driver and the vehicle positioning on the roadway. The proposed control law acts either at the centre of the lane, as a lane keeping assistance system to reduce the driver's workload for long trips, or as a lane departure avoidance system that intervenes for unintended lane departures. Simulation results are included in this paper to explain this concept.     

Development and evaluation of bus lanes with intermittent and dynamic priority in connected vehicle environment

Exclusive bus lanes provide a very high level of priority for transit operations, especially for Bus Rapid Transit and Express service, but these lanes could be underutilized and be a source of extra capacity if they could be shared in an intelligent way. This article explores the benefits of providing intermittent priority, called bus lane with intermittent and dynamic priority, of these exclusive bus lanes. Intermittent and dynamic priority can be implemented by allowing vehicles to use the lane when Bus Rapid Transit or Express bus is not present. Drivers can be alerted when a bus is in the lane using either infrastructure-based signs, or in the future using infrastructure-to-vehicle, or connected vehicle communications. Some critical operating parameters for implementing bus lane with intermittent and dynamic priority system including clear distance, degree of saturation (volume-to-capacity ratio), connected vehicle penetration, and bus departure/headway frequency have been investigated in this paper.     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆换道模型

为有效刻画未来智能网联环境下车辆在换道过程中面临的驾驶风险,保证车辆执行更加安全的换道决策,建立基于安全势场理论的车辆换道模型.首先针对车辆换道过程中所遇到的驾驶风险进行评估,利用势场理论给出车辆行驶过程中不同运动状态下安全势场的空间分布.其次根据换道过程中相关车辆不同安全势场分布情况计算出换道结束时的车间临界距离,相...     

大型营运客车在高速公路的换道安全性辨识

为了给大型营运客车换道预警系统设计提供参考,采用毫米波雷达、激光雷达、车道线识别传感器、GPS、视频监控系统以及控制器局域网（CAN）总线数据采集仪等设备,基于小型乘用车搭建浮动车采集平台。通过在试验线路上进行1.5×10⁴ km的驾驶试验,获取1 200余次营运客车的真实换道数据。以Jula提出的换道安全性模型为基础,结合营运客车的换道行为特征,通过分析换道进程结束后客车需要与周围车辆保持的安全距离,建立适合于营运客车的3类换道安全性识别模型（客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆）,并利用真实数据对3类模型进行验证。研究结果表明：客车换道持续时间均值为10.4 s,换道起始时刻与目标车道后方车辆的距离为10.0~40.0 m;所有换道样本中,73.3%的换道过程中客车速度要高于目标车道后方车辆,且超过90%的换道过程是由前方慢车引起;不同的速度区间下,车速和航向角联合变化情况下,驾驶人控制营运客车的横向偏移速度保持稳定,可认为客车驾驶人的心理预期换道进程存在固定经验模式,这与小型车换道的研究结论存在较大差异,传统的TTC预警算法识别率较低,在不同速度区间情况下,所提出的模型对客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆的换道安全识别评价准确率均超过了90%。     

基于动态清空距离的特殊车辆与CAVs混合车道控制

特殊车辆的优先通行是道路交通管理的一项重要工作,而目前相关控制措施存在实施难度较大、道路空间利用率低和道路通行能力下降等问题。为解决这些问题,结合智能网联汽车（CAVs）技术特点,提出考虑特殊车辆优先通行的CAVs专用车道控制方法,按应急车辆、一般优先级车辆和CAVs的优先通行顺序设计车辆通行规则。通过预测特殊车辆到达下游交叉口时的路口排队长度,建立“满足不同优先级特殊车辆通行需求”的动态清空距离模型,其中应急车辆以速度损失最小化为优化目标,一般优先级车辆以均衡车辆通行需求为优化目标。针对CAVs在专用道上可能成为其他车辆通行障碍的情况,考虑换道安全和不同换道动机,设计CAVs进入和离开专用道的规则,建立换道决策控制模型;在此基础上,提出适用于不同优先级车辆的专用车道通行控制策略。通过仿真实验对所提方法的控制效果予以分析验证。实验结果表明:与不考虑特殊车辆优先通行的控制方法相比,虽然该方法的车均出行时间和人均出行时间分别增加了3.9%和2.8%,但特殊车辆的车均延误时间减少了59.6%以上;与IBL控制方法相比,该方法的车均出行时间和人均出行时间分别减少16.7%和14.6%,特殊车辆的车均延误时间减少13.5%,专用车道利用率提高36.3%以上,并且在CAVs渗透率大于0.4时获得最佳控制效果。该控制方法在特殊车辆优先通行方面,减少了单一控制策略的局限性,为交通控制和管理提供理论支撑。