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成南高速公路交通事故特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
79~80 km等几个路段是成(都)南(充)高速公路第二辖区典型的交通事故黑点,114~120 km路段是事故发生的密集区域;周五发生的事故最多,周一次之,7月~9月是事故的高发月份;大、中型货车的事故率最高,乘用车次之,微型、轻型货车的事故率最低;除雾天外,雨天发生事故的概率最大,阴天次之,晴天最低。辖区内主要是单车事故,以碰撞固定物为主,多车事故主要以追尾碰撞为主。追尾碰撞占事故总数的比例为16.4%,但造成的伤、死亡人数均超过总数的60%以上。论文还结合"人、车、路和环境"等因素分析了事故成因,提出了相应的控制策略。 相似文献
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根据感应加热电源对信号采集的要求,设计了一款信号采集器。利用AD9226设计了一种信号调理电路,实现单极性ADC完成双极性采样;设计了一种时钟切换电路,完成时钟的无缝切换。采用FPGA作为处理器,完成采集器的系统控制与数据处理。通过函数信号发生器对采集器进行实际验证,结果表明:该信号采集器能够采集0~1 MHz范围内的信号,分辨率为12 bit。 相似文献
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针对现有端到端自动驾驶网络对于类人驾驶行为与思维特征模拟不足的问题,从类人驾驶特征出发,设计了一个包含时空特征、历史状态特征及未来特征的端到端类人驾驶控制决策网络。采用多层卷积和长短期卷积时序记忆网络(Conv-LSTM),对前方道路视觉感知图像时间序列进行时空特征提取,同时采用一维卷积和长短期时序记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM) 对车辆状态信息时间序列进行历史状态特征提取,进而采用多任务参数共享方式进行当前时刻和未来序列的方向盘转角、车速的控制决策,并以未来序列作为辅助任务督促当前时刻的主任务学习。为更好地耦合汽车纵横向控制参数学习的过程,还提出一种权衡纵横向控制参数损失量级及学习速度的权重自适应方法,并引入容差阈值,建立衡量纵横向控制参数训练效果的评价方法。依托Comma2k19数据集对所构建控制决策网络进行训练和验证,体现出良好的可行性及优越性。 相似文献