基于STAMP与模型检验的全自动无人驾驶复杂运营场景安全验证方法

与传统列控系统相比,全自动无人驾驶运营场景更加复杂多变,潜在的危险及致因具有更强的隐蔽性和复杂性,给运营安全带来了新的挑战。针对以上问题,提出一种STAMP(Systems-Theoretic Accident Model and Process)与模型检验相结合的复杂运营场景安全验证方法。首先,基于STAMP理论构建运营场景分层控制结构模型,辨识潜在的不安全控制行为、分析危险致因和安全约束;其次,定义分层控制结构模型与安全状态机模型间的基本转换规则,基于分层控制结构模型、安全约束和转换规则,构建运营场景安全状态机模型;最后,针对提取的安全约束,利用数据流图建立安全属性验证模型,结合模型检验技术,对运营场景安全状态机模型进行形式化验证。以全自动无人驾驶运营场景中列车自动进站停车为例,对方法进行验证分析。结果表明,当STAMP理论提取的安全约束通过了场景安全状态机模型的验证时,表示在该场景中对应的不安全控制行为没有发生且不导致相应危险。该方法结合系统安全分析与形式化建模验证的优势,降低了运营场景建模的难度,构建的运营场景形式化模型满足系统安全约束,可以作为全自动无人驾驶系统安全设计和安全...     

基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析

针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法.利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂度模型.结合浮动车数据的预处理,提出了城市路网复杂度的分析流程.以广州市为例,分析了广州市全局路网和4类典型城市道路代表路段的复杂度.对于地图匹配算法实证研究中的指定路径,具体分析了其各组成路段的复杂度及其主要影响因素.     

中置轴挂车列车的应用场景探析

降本增效一直是物流行业不断追求和探索的目标,减少人力成本和提高运输的时效性都是降本增效的方向,新物流装备的出现同样对运输时效性的提高有着重要作用.中置轴挂车列车是欧美国家和地区物流行业普遍使用的车型,具有高效、经济、灵活等优点.GB 1589-2016的实施使得中置轴挂车列车正式进入到中国物流行业的舞台.对中置轴挂车列...     

雷达场景仿真测试如何助力自动驾驶研发?

从L1、L2驾驶辅助到L4、L5自动驾驶,各项智能及网联技术的发展,推进了自动驾驶产业的进程.在这个过程中,仿真测试是新技术研发必不可少的环节.针对目前自动驾驶研发中,对于真实仿真场景测试的需求,是德科技推出了雷达场景仿真器,用于雷达传感器和算法研发.汽车制造商可以在实验室中测试复杂的真实场景,从而加快自动驾驶研发进程...     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

六自由度驾驶模拟器视景仿真系统研究

随着计算机图形学技术的不断提高，基于虚拟现实的各种运动模拟器视景仿真系统的开发已成为研究热点．文中开发的六自由度驾驶模拟器，可对模拟驾驶设备进行各种运动模拟．采用视景仿真软件MultiGen Creator和OpenGVS SDK，结合面向对象技术开发了六自由度驾驶模拟器视景系统，对视景仿真系统中动力学建模、场景建模、碰撞检测等关键问题进行了阐述．经过试验测试，所开发的视景系统具有良好的视觉沉浸感．     

基于典型非机动车事故的自动驾驶汽车测试场景构建方法研究

基于交通事故卷宗、交通事故视频信息数据,研究机非混行交通环境下典型交通事故形态,构建了面向机非混行交通环境下的自动驾驶汽车测试场景,旨在针对我国较为特殊的机非混行环境下的自动驾驶汽车的测试场景及测试评价方法提供参考。本文首先分析了自动驾驶测试场景的构建需求,建立交通事故数据筛选标准,得到133例可用于构建自动驾驶汽车测试场景的机动车与非机动车交通事故数据集;其次基于《中华人民共和国道路交通安全法》行驶要求,对133例交通事故的发生地点、车辆行为、道路类型、环境光线等方面进行解构分析;最后通过聚类分析,建立了5类典型的自动驾驶测试场景模型,并分析了不同场景模型的关键要素,为实际道路测试提供理论指导。     

特殊场景下RBC移交造成列车停车故障分析

无线闭塞中心(RBC)是CTCS-3级列控系统的地面核心设备,通过地面设备和列控车载设备提供的信息,生成行车许可,可保障RBC管辖范围内的列车安全运行.本文通过3起特殊场景下列车制动停车故障,深入分析故障原因,并提出相应的解决措施.     

智慧地下立体交通网概念设计

城镇化的不断加速,城市范围的不断延伸,使得当前城市不得不面临四大交通问题：“热”—绿色化不足,污染严重;“平”—立体化不足,形式单一;“挤”—智慧化不足,交通拥堵;“灾”—安全化不足,灾害频发。为应对四大问题,提出智慧地下立体交通网,即“慧地之衢”,以戈德堡多面体的正十二面体为交通网结构,设计同层路网和层间磁流体管道,其转换节点作为交通换乘枢纽,并倡导地下城市建设围绕交通换乘枢纽展开,实现“交通引导开发”内涵;以构建的“交通大脑”云平台为中枢,实现与智慧设施的实时通信;以正常工况和灾害工况为背景进行场景设计,实现正常工况的运营设想和灾害工况的运营预演。此概念设计作品——“慧地之衢”旨在以可持续发展为目标,建立绿色、立体、智慧、安全的地下立体交通网,以期为未来城市规划设计提供解决思路和方法。     

基于轨迹预测的智能汽车行驶风险评估方法

提出了基于预测轨迹的行车风险评估方法,首先建立了沿预测轨迹两侧具有渐变高斯截面特征的驾驶风险域DRF以表征驾驶员行为的不确定性,然后考虑车辆与周围静态、动态障碍物处于特定状态的风险后果建立环境事件成本,得到适应复杂行车场景不确定性的量化感知风险,并基于贝叶斯理论融合预测区间内的量化感知风险时间序列,实现了对于未来行车潜在碰撞风险的预测。实车轨迹和仿真实验结果表明,相比于经典TTC指标方法,基于融合未来一段时间内自车与周边环境交互信息的DRF的风险评估方法可以更快、更准确地辨识复杂交通场景的行车风险变化,为研究周边多车复杂场景下车辆碰撞风险问题提供了参考。