一种基于动态期望车头时距的跟驰模型

现有跟驰模型把期望车头时距视为常量,因实际交通流具有动态性,静态期望车头时距模型并不能确切地描述现实交通流.提出了一种动态期望车头时距的跟驰模型,将其车头时距用韦布尔分布拟合,使其成为随跟驰车辆性能差异和驾驶员自身差异而变化的动态变量.仿真结果表明,基于动态车头时距的跟驰模型能使后随车车速的平均绝对误差从1.715 9 m/s降至0.762 9 m/s,优于静态常量期望车头时距跟驰模型.     

基于驾驶行为共性的回波速度解释及仿真

为了解释车流回波速度现象,提取出驾驶行为共性: 驾驶员利用与渴望车速对应的心理车头距判断前方的交通流状况;加速或减速行为是驾驶员根据前方车传递的交通信息和自己对此信息的时间和空间理解来进行的,并且以回波速度向后传递.利用数学方法描述这些驾驶共性,建立了以车头距和驾驶员反应时间等为参数的回波速度模型,解释了车流回波速度现象.使用MATLAB软件对回波速度模型编程,数值仿真加速与减速时回波速度曲线.仿真结果表明:驾驶员反应时间明显影响回波速度,在交通流由自由流转变为拥挤流时的临界车流密度(ρc=25.1 vehicle/km)处回波速度最大(cmax=19.8 km/h),其大小与相关文献提供的数据吻合.     

穿城镇道路交通流特性研究

将穿城镇道路划分为公路段、适应段、城镇段,利用车辆分型统计系统研究不同路段交通流特性。研究小型车和大型车在各路段的速度和车头时距分布特征。结果表明：大型车车速分布更加集中。公路段、城镇段进城镇方向小型车平均车速比大型车高2.0 %、10.1 %,出城镇方向比大型车高3.9 %、9.6 %。适应段大型车车速较高,进城镇、出城镇方向大型车比小型车平均车速高0.4 %、3.5 %,表明适应段大型车出城镇加速行为明显。公路段、适应段、城镇段小型车出城镇平均车速比进城镇高5.2 %、3.3 %、4.8 %,大型车出城镇平均车速比进城镇高8.1 %、11.4 %、5.3 %。车头时距分布呈现逐渐减小的趋势,公路段、适应段50 %以上的车头时距在10 s内,70 %以上的车头时距在20 s内;城镇段60 %以上的车头时距在10 s内车、80 %以上的车头时距在20 s内。适应段车头时距较大,驾驶员驾驶谨慎。     

基于驾驶倾向性辨识的避撞-报警算法

为了研究适应驾驶员个性需求的避撞-报警算法,将驾驶倾向性作为驾驶员的个性评价指标引入。以实车实验所得驾驶行为数据为基础,提出了一种驾驶倾向性的实时辨识方法。通过驾驶模拟实验,获取了不同驾驶倾向性驾驶员的反应时间和制动减速度数据;并据此提出了一种基于驾驶行为的避撞-报警算法;最后将该算法与典型安全距离算法进行仿真对比。结果表明:本文提出的避撞-报警算法具有较高的可信度,而且体现了各类型驾驶员报警触发时机差异。     

基于纵向避撞时间的预警/制动算法

针对汽车纵向避撞系统的要求,提出了一种基于纵向避撞时间的纵向碰撞预警/避撞(FCW/FCA)算法。通过分析纵向避撞时间与驾驶员反应时间之间的关系,建立了前车不同行驶工况条件下的安全车距模型,并在3种不同行驶工况下,与Berkeley模型进行制动/预警距离的对比。研究结果表明:该算法确定的制动距离与Berkeley模型确定的距离相差很小,并且考虑了前车的运行工况;该算法还能够根据前车行驶工况的不同,确定出合理的预警距离。对比分析结果验证了该算法的有效性和可行性,能够提高车辆行驶的安全性。     

基于联合判别参数的防误踩油门制动控制系统设计

针对频繁发生的驾驶员误将加速踏板当作制动踏板而引起严重交通事故的现象,以加速踏板力、加速踏板的加速度、汽车与前方障碍物的距离及方向盘手握力作为联合判别参数,建立了驾驶员误踩油门判别逻辑规则,并以STC89C52单片机为核心设计出一种基于联合判别参数的防误踩油门制动控制系统,并对该系统进行了实车制动控制性能试验。试验结果表明,驾驶员在车速为20 km/h、40 km/h、60 km/h时误踩油门时,该系统紧急制动,并得到从误踩油门到汽车完全停止后的距离分别为3.66 m、10.79 m、21.10 m,比理论制动停车距离略小。可知该系统能够较精确地判断驾驶员误踩油门行为并能高效地进行制动,所设计的防误踩油门制动控制系统是可靠的,能够显著提高汽车的主动安全性。     

基于驾驶员特性的山区高速公路夜间限速模型

为充分保障不同特征的驾驶员在山区高速公路夜间行驶的安全性,同时提高行驶的经济性,本文先从夜间环境,如环境照度、能见度、气象和眩光对驾驶员特性的影响分析出发,提出考虑驾驶员特性的夜间反应时间模型和有效动识距离模型。然后,根据主要目标优化思想,提出以驾驶经济性和安全性为目标的山区高速公路夜间限速方法。该方法通过将驾驶员在单位长度路段上每小时的时间费用和车辆燃油费用之和最小作为目标函数,并结合夜间反应时间模型和停车视距模型,考虑夜间对障碍物识别以及车辆行驶稳定性的安全性要求,将三者分别作为约束条件,由此建立起基于驾驶员特性的山区高速公路夜间安全车速最优化模型,从而求解该模型所得的最大安全车速值即为路段最大限速值。最后,为验证模型的合理性和有效性,以松建高速公路某路段为例,通过选取一定参数值,并运用Matlab仿真软件对该模型进行求解,得到不同能见度、路面附着系数和时段下的夜间动态最大安全车速值。仿真结果表明,当能见度和时段不变时,最大安全车速随路面附着系数的减小而减小;当路面附着系数和时段不变时,最大安全车速随路面附着系数的减小而减小;而当仅有时段变化时,最大安全车速值随时段的变化而出现一定程度的波动。该结果所表现的规律符合当前的相关研究成果,且以此得到的该路段的最高限速值99.390km/h,也与该高速公路的设计车速100km/h基本一致。因此,该限速模型为研究山区高速公路的安全车速和改善山区高速公路夜间行驶安全现状提供了一定参考。     

基于自然驾驶数据的信号交叉口车辆跟驰行为特征分析

为明确城市信号交叉口的车辆跟驰行为特性,基于自然驾驶试验数据,对车辆在减速、加速跟驰状态的车头间距、车头时距和相对速度进行了分布特征分析以及与跟驰速度的相关性分析。结果表明：减速跟驰状态的相对速度主要集中于[-3m/s,1m/s],加速跟驰状态主要集中于[-1m/s,3m/s];减速跟驰状态和加速跟驰状态的车头时距随后车跟驰速度变化趋势相同,确定了跟驰速度小于20km/h的车头时距阈值;去掉跟驰速度小于6km/h的数据后得到的减速跟驰、加速跟驰状态车头时距和车头间距均呈正偏态分布,车头间距集中于5-30m,车头时距集中于1.5s-3.5s;两种跟驰状态车头间距、车头时距的5th、50th、95th特征值与跟驰速度具有较强的相关性。     

跟驰行驶状态下的驾驶模拟有效性研究

为验证驾驶模拟技术在跟驰行为研究中的有效性,设计了实车实验与驾驶模拟实验。选取了跟驰距离、跟驰距离标准差、车头时距及驾驶员反应延迟时间作为分析指标,并采用Wilcox检验、生存分析方法分别验证了非时间数据、时间数据的有效性。结果表明跟驰距离、车头时距、驾驶员反应延迟时间具备绝对有效性,两种不同实验环境下跟驰距离标准差随跟驰速度变化趋势相同,具备相对有效性。实车实验中,前车加速度、前后车相对距离、前车加速度变化状态显著影响驾驶员反应延迟时间。有效性分析结果为基于驾驶模拟实验的跟驰行为研究提供前提条件,生存分析结果可用于驾驶员反应延迟时间建模及跟驰模型优化。     

基于纵向避撞时间的预警／制动算法

针对汽车纵向避撞系统的要求,提出了一种基于纵向避撞时间的纵向碰撞预警／避撞（FCW／FCA）算法。通过分析纵向避撞时间与驾驶员反应时间之间的关系,建立了前车不同行驶工况条件下的安全车距模型,并在3种不同行驶工况下,与 Berkeley 模型进行制动／预警距离的对比。研究结果表明：该算法确定的制动距离与 Berkeley 模型确定的距离相差很小,并且考虑了前车的运行工况;该算法还能够根据前车行驶工况的不同,确定出合理的预警距离。对比分析结果验证了该算法的有效性和可行性,能够提高车辆行驶的安全性。     

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。     

汽车驾驶机器人关键技术

为了适应日益严格的汽车尾气排放标准,需要研制汽车自动驾驶设备以提高汽车排放试验 的精度.该介绍了汽车排放试验系统的构成,并根据驾驶动作的要求讨论汽车驾驶机器人执行机构 及传感器检测和驱动控制系统,对驾驶机器人多层控制模型进行研究,并分析了自学习和自补偿算 法、车速预瞄跟踪控制方法、试验数据管理和远程监控等关键技术的基本思想.实车试验结果表明, 驾驶机器人的车速控制精度在±2 km/h范围内,完全能够替代试验人员进行各种汽车试验.     

基于Unitire侧向力模型的汽车操纵稳定性的建模和仿真*

为了进行汽车操纵稳定性建模和仿真,总结了非线性和线性Uni Ttire侧向力模型。基于平面假设,建立了考虑轮胎非线性和线性的汽车操纵稳定性二自由度模型,提出了基于线性和非线性Uni Ttire侧向力模型的操纵稳定性仿真算法。在常用车速60 km/h下,对某轿车操纵稳定性进行了仿真,获得了横摆角速度、质心侧偏角和侧向加速度的时间历程。研究结果表明,基于线性和非线性Uni Ttire侧向力模型仿真的横摆角速度、质心侧偏角和侧向加速度是不同的,研究汽车操纵稳定性应关注轮胎的非线性。     

提高控制精度的并联机构速度规划算法

利用并联机构的动力学模型，对机构在笛卡儿坐标中基于驱动器空间限制的速度规划算法进行了研究，提出了基于驱动器空间限制的S形速度规划算法．该算法不仅考虑了运动中的速度和加速度，还考虑了加速度的变化即加加速度，从而得到更为精确的速度规划．仿真实验表明，S形速度规划算法在笛卡儿坐标中能够获得具有更好的位置和速度跟踪性能的高速高精度运动．     

显式有限元侵蚀接触搜索算法研究

侵蚀接触是弹体穿甲/侵彻等冲击动力学问题数值模拟与显式有限元程序的核心算法.文中基于接触界面的点-面离散模型,发展了一种有效、精确的侵蚀接触搜索算法.新算法通过引入历史状态量跟踪从点对主片的穿透历史,并结合接触强度方法,克服从点对主片穿透定义的歧义性,精确确定出从点-主片接触对及其相应的接触方向;对于接触点计算,建立了一种非迭代的计算方法,提高了接触计算的稳定性.文中算法基于自主研发的大型并行显式有限元程序PANDA-Impact实现,并利用典型算例进行了验证.数值模拟结果表明,文中建立的侵蚀接触搜索算法可以用于复杂问题模拟并具有较高的计算精度.      

UKF车速估计器的算法研究与仿真

为准确估计车辆的行驶速度, 保证汽车的安全性, 设计了基于无味卡尔曼滤波算法（UKF: Unscented Kalman Filter）的车速估计器, 并与基于卡尔曼滤波（KF: Kalman Filter）算法所建立的估计器进行了比较。两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台, 同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型。仿真实验结果表明, 当系统输入产生突变时, UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4%以内, 比KF算法的误差率大约降低了3%, UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势, 相对于KF估计算法效果更佳。     

公路线形的操纵负荷分析及设计控制

以路线-驾驶者-车辆仿真系统为行车试验手段,根据行驶过程中方向盘角输入和转速的时域变化,分析了多条路线的操纵负荷特性,试验路线的设计车速Vd为20～120km/h,含长大圆曲线、卵型、凸型、回头曲线等组合.结果表明:在Vd≥80km/h的山岭区高速公路上操纵车辆是非常容易的;当曲线半径大到一定程度时,曲线行驶和直线行驶已经不存在差别,但仍需要方向干预;当行驶速度偏离设计车速不多时,二、三级公路的操纵负荷虽比高速公路大,但还不至于造成驾驶者紧张,不过三级公路可能会使快速车辆操纵困难;卵型线是一种有利于操纵的组合形式,因为可以在中插回旋线上调整方向盘转角;相邻同向曲线的圆直点 (YZ)和直缓点(ZH)共点时,YZ/ZH点处的曲率跳跃会导致操纵困难,建议处理成卵型;回头曲线使四级公路上的车辆操纵变得困难,省略回旋线会造成驾驶者紧张,为此应提供至少25 m的回旋线.     

基于期望极大化算法的转弯机动目标跟踪

针对目标做转弯机动时产生的运动模式的不确定性问题，提出了基于期望极大化（EM）算法的转弯机动目标跟踪算法，采用转弯速率来描述目标的转弯机动，并将转弯速率作为待估量，用EM算法对转弯速率序列进行估计，从而获得对目标状态的精确估计．最后，给出了该算法的批处理形式和递推形式．新算法有效地提高了目标的跟踪精度．Monte—Carlo仿真表明，与标准的交互式多模型算法相比，批处理EM算法使目标的位置和速度的跟踪精度提高了70％以上，当转弯速率处于稳态时，递推EM算法使目标的位置和速度的跟踪精度提高了20％以上．     

滚动轮胎表面对流换热系数的研究

对滚动轮胎表面同时考虑风吹和旋转的影响,在风洞中采用热质比拟原理,对风吹旋转圆盘的对流换热规律进行了研究,得到了圆盘半径范围内局部点的无量纲因次方程式.用相似原理把对流换热实验结果模拟到轮胎上,确定了在行驶速度为60~90 km/h的范围内,165/70R10型轮胎的平均对流换热系数随速度的变化规律,得到了拟合公式.研究表明平均对流换热系数随着速度的增加呈现线性增加的趋势.     

基于DS的孤立点检测在瓦斯浓度判定中的应用

对几种孤立点检测算法进行介绍,总结它们的特点.针对孤立点检测算法的一些弊端和瓦斯浓度的实际情况,选择一个基于DS(距离和)的孤立点检测算法实现对瓦斯浓度的异常数据进行分析处理,找到真正的异常数据,保证煤矿安全预警的准确性.