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道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境,其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论,构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型(Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing,LSTM-LC)。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用,对换道行为影响因素进行分析;同时,为了提升模型的迁移性,引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求,使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation(NGSIM)构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型,以均方差MSE作为损失函数,使用RMSprop优化方法进行训练,对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后,针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明:相比GRU-LC模型,LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确,在模型的精度和迁移性上有着显著的提升;GRU-LC模型的均方差为4.64 m2,迁移性均方差为119.82 m2,而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m2,迁移性均方差为79.58 m2,分别优化了31.5%和39.71%;通过引入道路横向偏移量M,可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%,且模型稳定性更强。 相似文献
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为了提高营运车辆驾驶人安全管理的精细化水平,合理地评估驾驶人驾驶风险程度,有的放矢地降低高风险驾驶人的事故率,基于卫星定位数据特点及驾驶行为与驾驶风险的相关关系设计26个驾驶行为特征参数。考虑到高速和非高速行驶时相同驾驶行为对驾驶风险的影响区别较大,根据23名营运车辆驾驶人的实测数据有针对性地筛选高速和非高速路段驾驶人风险评估指标,构建营运车辆驾驶人驾驶风险评估指标体系。然后,基于熵权法、独立性权系数法和Spearman相关系数法建立集成赋权法,确定各评估指标的权重。最后,雇佣40名营运车辆驾驶人进行实车试验以验证模型的合理性。结果表明:车辆速度和加速度方面的驾驶行为特征可以用于评估驾驶人的驾驶风险且评估效果较好,驾驶风险评估得分与实际交通冲突次数呈正相关关系,所建立模型可以较为准确地评估营运车辆驾驶人驾驶风险的高低,准确率达到77.50%,该模型在不同地区使用时,准确率存在一定的差异,但在容许范围之内,方法具有较好的鲁棒性。 相似文献
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随着中国经济的飞速发展,消费者从对车辆的交通运输的简单需求提高为对车辆安全、可靠、舒适等要求其中制动性能的优劣对于汽车安全舒适运行来说尤为重要。而制动踏板感觉的好坏直接影响着车辆的制动性能因此搭建一套可行的制动踏板感觉的客观评价方法对于企业的工程开发以及提高消费者驾乘体验有着极大的助力作用。 相似文献
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市场经济的持续发展,有利于进一步提升生活水平,人均车辆持有量随之不断增加。在当今社会,人们开始注重自驾出行,但是如何确保高速行车驾驶安全成为值得研究的重点问题。因此,本文就高速公路行车安全驾驶技术进行了分析,希望有助于提升高速行车安全。 相似文献
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就公路施工现场如何对危险源进行辩识做了比较深入地分析与探讨,提出了控制管理的措施,以防止和减少施工生产安全事故的发生。 相似文献
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船舶危险品安全运输是船舶运输安全的重要方面。它既取决于船上危险品本身的安全,又取决于船舶的航行安全。风险分析就是在识别其本身和船舶航行两个方面存在的潜在危险即风险源的基础上,通过定性、半定量或定量的分析方法,分析这些危险可能导致的后果和这些后果发生的可能性,从而得到相应的风险水平。文中在介绍风险分析的步骤和方法的基础上,阐述了适用于船舶危险品运输的风险分析方法。 相似文献
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汽车实际运行中零件失效的表现往往较复杂,给失效分析工作带来很大的困难。本文结合HD469单级减速驱动中桥的失效,通过对拆开的桥的各个零件,尤其是出现异常零件的观察,运用系统推理分析思想,发现安装在差壳周圈上12.9级六角头螺栓掉头断裂是导致整个469单级桥总成发生严重失效的根本原因。 相似文献
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《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2012,50(6):711-733
The traction control system (TCS) might prevent excessive skid of the driving wheels so as to enhance the driving performance and direction stability of the vehicle. But if driven on an uneven low-friction road, the vehicle body often vibrates severely due to the drastic fluctuations of driving wheels, and then the vehicle comfort might be reduced greatly. The vibrations could be hardly removed with traditional drive-slip control logic of the TCS. In this paper, a novel fuzzy logic controller has been brought forward, in which the vibration signals of the driving wheels are adopted as new controlled variables, and then the engine torque and the active brake pressure might be coordinately re-adjusted besides the basic logic of a traditional TCS. In the proposed controller, an adjustable engine torque and pressure compensation loop are adopted to constrain the drastic vehicle vibration. Thus, the wheel driving slips and the vibration degrees might be adjusted synchronously and effectively. The simulation results and the real vehicle tests validated that the proposed algorithm is effective and adaptable for a complicated uneven low-friction road. 相似文献