基于EEVC要求的行人碰撞试验台的研制和评估

基于EEVC/WG17制定的行人碰撞保护试验标准,开展了行人模块碰撞试验台的研制工作。文中介绍了该试验台的工作原理和各个功能模块的设计,并利用该试验台进行了行人头部模块和下肢模块碰撞试验,从能量、控制精度和试验可重复性等方面对其试验能力进行了初步评估。试验结果表明,该试验台满足EEVC制定的相关试验要求,可用于行人碰撞保护的研究和设计开发。     

人车避撞的研究

汽车给人类以舒适和便捷等正面效应的同时,也带来了交通事故等负面效应。文中从行人行走规律和汽车运行规律出发,通过对行人横穿公路与汽车碰撞的案例分析、计算,提出了避免人车碰撞事故发生的有效途径和方法。     

机动车相位固定最小绿灯时间计算方法

面向典型的十字形信号控制交叉口,建立了具有8个机动车相位和4个行人相位的双环相位结构,采用一种半环分析方法,讨论了可能存在的相位组合方案和相位切换方案,定义了起始相位和末尾相位两种机动车相位属性,分析了相位切换过程的基本规律。建立了具有不同属性的机动车相位的固定最小绿灯时间与相位结构、行人相位绿灯时间、绿灯间隔时间的数值关系。以相位结构、最小行人过街时间和绿灯间隔时间为主要依据,离线计算得到机动车相位固定最小绿灯时间。控制时段内,自适应控制策略可以根据当前信号周期内的机动车相位属性,为其动态分配固定最小绿灯时间。算例分析表明,该方法具有较好的可操作性。     

如何有效查处“瞬间交通违法”

机动车实线变道、非机动车逆向行驶、行人乱穿马路……这些路面上易出现的交通违法行为,由于发生在瞬间,向来是道路交通执法管理的难点。前不久,上海杨浦交警创新工作举措,为警用摩托车安装行车记录仪,通过这些＂移动鹰眼＂动态取证马路上的＂瞬间交通违法行为＂。拍摄的画面不仅可以当场回看,交警还可以据此直接开具相应罚单。事实上,开车时接打手机、     

基于有限元模型的汽车-行人碰撞事故重构研究

利用Hypermesh和Pamcrash软件,建立第50百分位行人下肢有限元模型和简化的厢式货车有限元模型,重构厢式货车倒车时与行人碰撞的交通事故案例,通过将模拟得到的行人损伤情况,比较韧带和骨骼的损伤,与医院给出的伤者诊断结果进行对比来确定初始参数,得出有限元仿真模拟碰撞事故的有效方法.结果表明,通过有限元仿真进行碰...     

基于车联网的行人主动避撞策略及仿真验证

针对行人从静止遮挡车辆前方穿出并与主车碰撞的“鬼探头”危险场景,提出一种基于车联网的行人主动避撞系统控制策略。首先,建立主车、遮挡车和行人间相对位置关系模型,通过车车通信获取遮挡车前方的行人状态信息;其次,根据目标进入时间、目标离开时间、碰撞剩余时间和安全避撞时间4个危险状态判断评价指标,建立分级制动策略,并通过下层PID控制调节制动压力实现车辆控制;最后,基于PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台,搭建该危险场景并验证所提出控制策略的有效性。结果表明,该策略能够实现避撞功能,且性能优于基于宽度触发的行人主动避撞策略。     

基于车辆视角数据的行人轨迹预测与风险等级评定

常用的基于路基视角数据的行人轨迹和风险预测模型往往无法避免复杂的建模运算和人工判断。为简洁而有效地预测行人轨迹和评定风险等级,本文中采用车辆视角数据建立行人轨迹和风险等级的预测模型,并先后进行车辆视角行人数据的采集、基于长短期记忆神经网络的行人轨迹预测和基于聚类分析-支持向量机方法的风险等级评定。实验结果表明,基于车辆视角数据所建立的数据驱动的模型能捕捉行人与车辆的运动趋势和交互特征,具有预测行人轨迹和评定风险等级的能力。     

考虑能见度的无信号交叉口行人与车辆冲突识别

为减少低能见度下无信号交叉口过街行人与车辆的交通事故,开展了考虑能见度影响的车辆与过街行人冲突识别研究.结合车辆行人相对位置、速度、加速度、车辆尺寸等信息,构建了过街行人与车辆冲突识别模型,确定了基于人-车间距的交通环境能见度测量方法,给出车辆速度与能见度之间的关系模型,在此基础上对模型进行修正,并验证了模型的有效性....     

行人激励载荷下大跨径异形天桥抗震支座设计研究

为了解决抗震支座弯矩受到行人不确定激励载荷影响，出现参量获取不全面的现象，导致支座抗震效果不佳这一问题，进行了行人激励载荷下大跨径异形天桥抗震支座设计研究。首先，考虑到行人对桥梁激励的不确定性，设置了多种载荷激励类型，并提出利用区间过程法来描述桥上行人的不确定激励，使用自相关系数函数分析在行人激励载荷作用下的桥梁非随机振动情况；其次，利用有限元软件中的单元构造了抗震支座模型，并对桥梁位移、桥墩弯矩、桩基弯矩进行数值模拟；最后，将支座参量数值模拟结果代入有限元模型中，设计出一种双曲面球抗震支座结构。结果表明，设计的支座在慢跑、快跑情况下纵向弯矩与实际数据之间的最大误差分别为25 k N·m、250 k N·m，横向弯矩与实际数据一致，说明根据数值模拟结果设计的支座能够起到良好减震效果。     

基于改进门控上下文聚合网络的雾天实时行人检测方法

针对自动驾驶车辆在雾天情况下易将行人误检和漏检的问题，提出一种基于改进GCANet除雾网络和CenterNet检测网络相结合、有效进行雾天行人识别的联合检测方法。该方法在GCANet中引入结合底层细节和全局结构的复合损失函数，优化除雾图的结构细节及图像质量；并将改进的GCANet除雾算法应用于检测算法的训练图像预处理中，最后送入CenterNet网络训练。试验结果显示，本文提出的方法在合成雾天数据集Foggy Citypersons上的平均对数漏检率MR-2值达到9.65，在真实雾天数据集RTTS上的平均精度AP50值达到86.11，降低了雾天场景下行人的漏检和误检情况，有效提升了检测网络在雾天条件下的泛化能力。