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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
现有的最小安全距离换道可行性检验模型通常默认周围车辆处于车道保持状态,且只考虑本车道和目标车道车辆对本车换道的影响,未讨论周围车辆处于车道变换状态或者相间车道车辆变道的影响。为建立更加安全、全面的换道可行性检验模型,实现安全自主换道,分析了车道变换的逻辑架构,重点研究了一种全面考虑周围(包括相邻车道和相间车道)车辆处于车道变换和车道保持状态的改善型换道可行性检验模型,保障车辆换道过程中不与周围车辆发生碰撞。使用基于模型预测控制(MPC)方法实现换道轨迹跟踪控制,设计仿真对比试验,通过PreScan和Simulink联合仿真对所研究的模型和方法进行验证。仿真结果表明提出的改善型换道可行性检验模型比对比模型更加安全高效,MPC控制方法的横向轨迹跟踪误差在1 cm以内,具有很高的跟踪精度。  相似文献   

2.
以真度测度区间的兼容性和推理结果的逻辑语义一致性为评价指标,在模糊逻辑知识体系和二值逻辑知识体系间严格定义了一种模糊知识体系逻辑扩展能力评价模型,并给出对典型加权模糊逻辑的详细评测过程,这个模糊知识体系的逻辑扩展能力评价模型,可对各领域模糊知识体系对二值逻辑知识体系扩展的合理性程度进行评测。  相似文献   

3.
本文提出了模糊逻辑函数的方块图表示及等效变换法则.并利用方块图化简模糊逻辑函数,给出求取析取范式与合取范式的直观方法.  相似文献   

4.
为了在控制过程中既强调交通效率又兼顾交通公平,提出了一种新的信号交叉口模糊逻辑控制模型,该模型由2个子控制器构成.当前绿灯结束时,通行相位控制器根据各车道的车辆数和平均等待时间计算它们的交通紧急度,然后根据交通紧急度选择下一个通行相位,通行时间控制器则根据被选相位中车辆数最大车道的交通情况来决定通行时间.仿真实验结果表明,该模型与感应控制和Pappis模型相比,在车流量很小时控制效果相近,但随着各向车流量的增加,该模型开始优于其他模型,车流量越大优势越明显,而且变化十分平稳,不仅提高了交通效率,而且使交通供给更加公平.  相似文献   

5.
车道利用率反映的是单一方向路段交通量在不同车道上的分布情况,它影响交通流的稳定性,是道路通行能力和交通安全的重要影响因素.针对不同流量条件下车道利用率的不确定性和难以通过实验采获等特点,应用车辆跟驰、车道变换等微观交通流仿真模型在一体化仿真环境下进行模拟研究,得到双车道和三车道路段流量一换道次数以及流量—车道利用率关系的基本规律。  相似文献   

6.
提出了基于Pi-Sigma模糊神经网络的交通事故预测模型,选用Takagi-Sugeno型模糊推理系统和BP神经网络,以年平均日交通量、交通负荷、设计速度、车道宽度为输入,以每公里年均事故次数为输出,利用哈尔滨市133条主次干道的道路交通条件数据和5年的交通事故数据对模型进行了训练和检验,并将该模型与模糊逻辑模型、BP神经网络模型进行了对比分析.结果表明,交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型在预测精度及计算效率上总体优于其他两种模型,较适合于大样本条件下交通事故的快速预测.  相似文献   

7.
在边缘检测得到二值图像的基础上,提出了一种新的行方向距离变换方法,将其距离图像作为车道检测特征图像,并利用实验验证了行方向距离变换得到的距离图在处理非连续车道线时的有效性及相比于边缘图的优越性.结果表明,行方向距离变换方法不仅能够提供距离信息,而且在处理非连续车道线时能够尽量使其连续化,从而提高车道检测的效率和鲁棒性.  相似文献   

8.
针对发动机故障的特点,将最小割集诊断理论与模糊诊断理论相结合,建立了模糊最小割集诊断法.这种方法吸取了经典逻辑与模糊逻辑的优点,容错性较强,降低了割集理论中由于诊断逻辑过于严格而造成的漏诊风险.用贴近度代替概率作为定量值,简化了计算步骤,增加了求解灵活性,也降低了模糊方法中的错诊风险.该方法也可推广应用于具有多诊断参数的复杂机器的故障诊断.文中给出了应用实例.  相似文献   

9.
首先对复合模糊命题的几种真值计算方法作了介绍,分析各种方法的优缺点,接着为了处理日益增多的模糊逻辑组合算子给用户带来不便的问题,提出模糊逻辑的灰度概念,给出一个处理逻辑组合的灰度模型。它能将具有不同灰度的模糊逻辑统一起来.  相似文献   

10.
在道路图像中,为了得到较理想的车道标识线的边缘,设计了一种车道标识线识别方法。利用图像中的边界信息、车道标识线边界的角度和灰度等特征,结合模糊C均值聚类提取车道标识线的边界。利用Hough变换、车道标识线边界的间断性实现车道标识线定位。实验结果表明该方法具有较好的准确性。  相似文献   

11.
针对道路交通系统中换道行为产生的干扰作用,提出了基于车间通信的两阶段车辆换道策略。基于NGSIM数据对普通车辆换道行为进行分析,建立两阶段换道模型。模型第一阶段考虑影响换道的六个影响因素,构建二元Logit模型,估计车辆换道概率;第二阶段利用安全条件确定车辆换道行为是否实施。对于互联车,在换道模型第一阶段考虑更加精确的实时交通状态信息,设计了对应的换道策略。通过数值模拟,分析不同换道策略对交通流的影响。结果表明,基于车间通信的换道模型考虑了本道和目标车道更多车辆的速度及位置信息,效用函数使得车辆的换道行为考虑了更大范围内平均车速和平均车距的因素,而不仅仅局限于最近邻范围内交通状态的局部效用,从而抑制了换道的频率及其产生的干扰,增加了道路交通系统的通行效率。  相似文献   

12.
恶劣天气条件下车辆换车道的安全模型   总被引:3,自引:1,他引:2  
考虑雾天对驾驶员能见度的影响,提出雾天驾驶反应延迟时间模型.依据车辆换车道的行车特征,提出基于连续反向圆曲线的换车道几何描述模型.结合车辆跟车行驶模型,建立恶劣气象条件影响下车辆换车道的安全模型,制定了不同天气条件和能见度范围下禁止换车道的车道流量控制标准.采用历史事故资料分析和现场实验的方式,验证了换车道时距比与事故比之间的良好关系.  相似文献   

13.
为研究L3自动驾驶事故场景下人工接管后换道轨迹的评价和分类问题,通过驾驶模拟实验采集换道轨迹数据;从舒适性、高效性、生态性、安全性四个方面选取9个评价指标;采用熵权TOPSIS模型对换道轨迹进行评价并完成标签标定;用标定后的数据训练得到SVM分类器模型,并将其应用于换道轨迹的分类中,该模型在测试集的平均准确率为79.55%,平均精确率为79.52%,平均召回率为79.51%,平均F1值为77.43%。结果表明:应用熵权TOPSIS模型得到的评分最高的换道轨迹在舒适性、高效性、生态性和安全性上综合表现优秀;SVM分类器能以较为稳定的准确率完成换道轨迹的分类。得到的最优换道轨迹可为驾驶员的换道提供指导,也可为自动驾驶车辆的轨迹遵循提供参考。  相似文献   

14.
城市道路多源信息环境下换道行为决策是无人驾驶车辆实现实际道路行驶的关键技术之一.为提取复杂动态环境下驾驶员的换道决策规则,利用PreScan软件搭建虚拟城市道路环境,基于Simulink建立6自由度车辆动力学模型,采用粗糙集提取驾驶员换道行为决策规则.结果表明本车与当前车道车辆的相对速度维持在4~7 m/s、相邻车道空间距离在20~35 m时驾驶员就会进行换道决策.研究结果可以为无人驾驶车辆在线机器学习提供规则知识库,并为进一步深入研究换道行为不确定决策提供理论基础.   相似文献   

15.
公交车准备进站时将发生强制性换道,容易造成城市道路通行能力降低,诱发交通拥堵;还会对道路安全构成威胁。首先立足于现状调查,分析了进站决策点;并对公交车在车站上游的进换点分布情况进行了描述。其次提出了交通量、公交车数和离站路程为影响公交车换道的最主要因素;并将这3个因素作为输入变量,建立了以上游各区段进换点数量为输出的BP神经网络模型。最终,利用权积法对所建模型中的各输入变量进行敏感性分析。结果表明:交通量、离站路程与进换点数成负相关;而公交车数与之成正相关;其中,敏感系数最大的为离站路程,达0.220;3个影响因素在增加20%的扰动后,公交车数的敏感系数增速大于另外两者。  相似文献   

16.
研究分析复杂交通场景中车辆换道行为,揭示车辆运行特性及其规律。基于效用理论方法,以实现驾驶行为决策效用最大化为目标,建立车辆换道分层Logit模型。系统分析影响车辆行为变化的因素,建立各层次参数变量相关模型。仿真分析表明:较一般的车辆行为模型,车辆换道分层Logit模型更能准确地描述实际交通场景中车辆换道的行为决策过程,有效提高车辆运行效率。研究结果为智能车路协同与交互行为、车辆可变限速技术、自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑。  相似文献   

17.
面向ITS的交通仿真实验系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了面向智能交通系统(ITS)环境的同济交通网络仿真实验系统(TESS)仿真系统的总体设计,其中包括TESS模型的系统框架、体系结构和软件设计,研究了TESS系统的核心模型,特别是出行者信息系统(ATIS)环境下各类出行者的换道协作模型和路径选择行为模型.并以上海市某快速路交织区和杭州市路网为背景,研究了TESS模型分别在协作型换道仿真和提供信息条件下的驾驶行为仿真等方面的应用.  相似文献   

18.
在研究混行公交进口道交通运行组织的基础上,对混行公交进口道长度组成要素进行了分析,将其分为交织段长度、减速段长度和存储段长度3部分.结合概率论相关知识,以转向车辆换道行驶距离为判断依据,建立了交织段最小长度模型.以渐变段长度和减速距离为限制条件,对减速段长度进行了研究.分析了直行、混行和左转进口车道排队长度计算方法,得...  相似文献   

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