基于最小安全距离的跟驰模型的建立和仿真研究

在常用的基于车间时距的安全距离模型和基于制动过程的安全距离模型的基础上,建立了在单车道跟驰状态下,前导车分别处于静止、匀速和匀加速等不同状态下,跟随车与前导车不发生追尾碰撞的最小安全距离模型,并考虑了车辆加速度渐变的过程,避免了以往模型中采用加速度突变的问题。最后通过Matlab仿真,验证了该模型能够很好地解决常用模型计算的安全距离出现偏差的问题。     

考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型

分析了传统车辆跟驰模型的局限性,建立了考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型：前后车以相同速度匀速行驶时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度小于前车速度时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度大于前车速度,当前车速度不变时的跟驰模型和前车减速时的跟驰模型．以四种跟驰模型为基础,分别建立了相应的速度一间距关系和车辆追尾模型．追尾模型表明：最小车头距离是后车速度的二次函数,随后车速度急剧缩小;当实际车头距离小于该值时,则会发生追尾事件．     

一种基于AT89S52的车辆防追尾预警系统设计

在汽车防撞模型的基础上分析了汽车的制动过程,并设计了一种基于AT89S52的车辆防追尾预警系统。当检测到前方车辆在行驶中对本车构成危险时,声光预警模块开始工作,及时提示驾驶员采取制动等相应措施避免车辆追尾。实验表明,该系统可以根据实测距离和自车车速,准确地判断出安全制动距离并给出预警界限。     

基于ITC的自动驾驶卡车编队跟驰安全性评价

为了在卡车编队技术大规模应用时控制编队跟驰冲突风险和减少追尾事故的发生,在传统的交通冲突评价方法上进行了改进,对自动驾驶卡车编队的跟驰安全性进行了分析和评价。考虑路面阻力和协同控制,对智能驾驶人模型(intelligent driver model,IDM)进行了改进,建立了考虑路面阻力的跟驰模型(IDM+)、融合协同控制策略(cooperative adaptive cruise control,CACC)跟驰模型2种适用于自动驾驶卡车的编队跟驰模型。然后以跟驰模型作为编队控制的基础,不考虑车辆控制的个体差异,通过MATLAB数值模拟试验,得到编队跟驰状态时变曲线,分析编队跟驰模型特征和稳定性。分别以距离碰撞时间(time-to-collision,TTC)和距离碰撞时间倒数(the inverse time-to-collision,ITC)2种碰撞时间函数作为评价指标,得到安全指标时变曲线,并比较2种指标的优缺点。基于数值模拟试验结果和ITC安全性判别准则对卡车编队跟驰安全进行了定性分析,以IDM+和CACC跟驰模型下的3辆卡车组成的编队为例进行了仿真试验。试验结果表明:CACC协同控制策略能提高卡车编队跟驰过程的稳定性,降低追尾风险;随着卡车编队中前后车的速度差增加,车辆追尾的风险呈现不断增大的趋势;ITC与前后车速度差成近似线性关系。该研究结果可用于卡车编队投入运营前以及运营过程中,对编队跟驰安全性进行评价和风险预警,防范追尾事故的发生。     

一种基于视频传感器的嵌入式车距测试系统

车距检测在智能交通系统中起着重要的作用.研究提出一种基于图像处理技术的汽车追尾碰撞预警方法,利用图像传感器在驾驶过程中实时监测汽车与附近车辆的距离.该技术通过CCD摄像头摄入车辆前方道路状况,由计算机进行主要的数据处理,以现有的车牌定位技术为基础计算车牌面积,根据透视原理判断车辆间是否保持安全距离.当距离过近时,系统将发出警报提醒驾驶员保持车距.     

考虑角度不定的车距视觉自动测量方法

在新一代的智能汽车中,对车距测量结果存在很大的误差,主要是因为没有考虑车辆之间摄像机高度与成角对结果的影响。计算区域过大,导致性能不佳。提出引入兴趣区移动传感网络的车距测量方法,对采集设备的设计进行了详细分析。根据设备确定车辆中的感兴趣区域,在规定的感兴趣区域中,从上到下,依据水平线逐行进行扫描,求出各行灰度的平均值,通过灰度平均值的变化情况对前方车辆进行检测。在此基础上,通过路面上近视场点与CCD摄像机之间的纵向距离,依据针孔模型下的摄像机成像关系求出前方车辆和本车之间的距离。实验结果表明,这种方法对车距进行测量,不仅测量精度高,而且不受摄像机高度和角度的影响,具有很高的鲁棒性。     

基于前车制动过程的车辆跟驰安全距离模型

在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地解决传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。     

汽车防追尾碰撞系统的研制

研制了一种自动控制的汽车防追尾碰撞系统。汽车正常行驶时,该系统处于非工作状态,当后车车头非常接近前车车尾时,该系统将发出防追尾警告,在发出警告后,如果驾驶员没有采取制动减速措施,该系统便启动紧急制动装置,以避免发生追尾事故。汽车防追尾碰撞系统具体组成如下:(1)行车环境监测系统由测量车间距离和前面车辆方位的激光扫描雷达及能够判定路面状态的道路传感器所组成。通过发出脉冲激光对前方道路状况进行监测,并能监测弯道上的障碍物。最小的激光扫描雷达监测范围为120ｍ。(2)防追尾碰撞判断分为两步:①从激光扫描雷达所测的距离及…     

高速公路追尾机理概率分析及风险评价

根据高速公路跟驰安全临界条件,分析了高速公路追尾机理特征;利用追尾碰撞运动原理,研究了高速公路追尾碰撞4种情形,推理出了其追尾风险量化指标。考虑驾驶员反应时间、制动减速度随机的影响,采用蒙特卡洛方法,计算出了高速公路跟驰追尾风险值。以此为基础,利用模糊聚类方法,确定了追尾风险评价等级阈值范围,从而为高速公路行车安全预警提供理论依据。     

基于模糊控制的纯电动汽车距离控制

提出了一种电动机模型和动态安全距离模型,并在Carsim平台上搭建纯电动汽车整车动力学模型.设计了模糊距离控制器,并建立Simulink和Carsim联合仿真平台,在该平台上对纯电动车辆模糊距离控制器进行仿真分析.结果表明:同没有控制器的车辆相比,被控车辆能始终保证同前车车距在5 m以上的安全距离,同前车起始车距在50,80,100 m车距时均能将两车的最小距离控制在5 m以上,相邻车道切入工况下也能够有效防止追尾事故,避免碰撞,提高了车辆的主动安全性和道路的通过效率.     

行人防碰撞系统制动控制建模与联合仿真

为了体现现有汽车主动防撞系统对车外行人等交通弱势群体的主动安全保护,对行人防碰撞预警系统中自动制动控制进行了研究。在车辆获取到前方行人基本信息的基础上,设计了考虑行人安全的安全状态判断模型,建立了基于Carsim和Simulink的车辆纵向动力学模型,采用加速度滑模控制方法设计了获取本车期望加速度的上位控制器,单神经元PID控制设计了跟踪这一期望加速度的下位控制器,最后对典型的行人危险场景进行联合仿真。试验表明所设计的控制算法对避撞行人有较好的响应,并且能在保证一定的安全距离的前提下实现自动制动,保证了行车的安全性。     

自动紧急制动系统行人避撞策略及仿真验证

为提高自动紧急制动系统对行人保护的安全性,提出了一种采用上层模糊控制和下层PID(proportion integration differentiation)控制的分层控制行人避撞策略。以某款E级SUV车辆为研究对象,建立其动力学模型,在国内外真实行人测试场景下,构建了基于TTC(time to collision)碰撞时间理论的风险评估模型,通过Matlab和CarSim软件的联合仿真,对控制策略进行了仿真验证。仿真结果表明:所提出的自动紧急制动系统行人避撞策略能满足国内行人测试工况标准,与行人最小安全距离为0.9m;在保证安全的前提下,模糊控制可自动调节制动强度,输出减速度范围控制在4.8～6.1m/s2,有较好的舒适性;TTC风险评估模型正确发出了行人碰撞预警,无漏警和误警发生。     

四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制研究

论文以四轮轮毂电机电动车为对象,研究了综合考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制和再生制动的自适应巡航控制(ACC)策略。该控制策略将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收,并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况对控制策略进行实验验证。结果表明：设计的自适应巡航控制策略能够使本车安全跟随前车,提高驾驶舒适性,实现再生制动控制。     

基于阴影线的智能车辆检测及测距方法研究

针对当前智能车辆检测算法在实际应用中存在误差、测量结果不够准确等问题,使用基于运动车辆中车底阴影线算法的车辆检测机制,并利用车底阴影稳定存在特征解决车辆检测问题,进一步基于机器视觉的双目立体匹配测距方法实现对前方最近车辆距离测量,为智能车辆及驾驶员辅助系统提供信息。笔者采用的车底阴影线方法及双目测距最终实现结果证实,可以获取较为精确的道路前方的车辆及距离信息,有效检测距离为10 ～ 50 m,整体识别率达到85%。     

基于物理引擎的汽车碰撞事故仿真系统

道路交通事故发生的时间短暂、原因复杂,使得人们难以掌握交通事故发生过程的破坏形式以及减少事故损失的方法。为了形象地模拟道路交通碰撞事故过程,清晰地展现破坏形式和碰撞能量,基于Quest3D虚拟现实平台,运用PhysX物理高阶引擎技术,针对交通事故中常见的两车碰撞开发了汽车碰撞仿真系统。结果表明,通过碰撞方式控制、相关参数控制、制动控制等多功能仿真控制,实现了白天、晚上、雨天、雪天等全天候下弹塑性三维碰撞模拟;渲染汽车碰撞过程中车身的凹陷、撕裂等破坏效果的同时,实现了实时输出碰撞速度、速度、动能、坐标向量、制动距离、角速度、角动量等定量化数据,为汽车碰撞事故的分析与重现提供了有利的仿真工具。     

紧急避撞路径规划及其跟踪驾驶员转向模型

针对紧急避撞工况,提出并设计了一种紧急避撞路径规划方法和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型。首先,提出了一种基于Sigmoid曲线与物理约束的避撞路径规划方法,并建立融合最优曲率预瞄与闭环反馈转向修正的驾驶员模型以对所规划路径实现快速和精确跟踪。之后,搭建了CarSim+Simulink离线联合仿真平台,对避撞路径规划和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型的有效性进行了验证。最后,基于自主改装的试验车辆,进行实车试验以验证所提出的路径规划方法及驾驶员模型的可行性与实时性。仿真及实车试验结果均表明,所规划的避撞路径和驾驶员模型可以控制车辆快速、安全地避让障碍物。     

基本物理量对汽车碰撞剧烈程度的影响分析

为了研究汽车碰撞剧烈程度与碰撞过程中单一运动变量的关系,在已有的实车碰撞试验资料的基础上,选择碰撞车质量、碰撞前车速和碰撞车动量为基本物理量,应用数学回归分析方法,分析了它们对汽车碰撞剧烈程度的影响,可为汽车碰撞事故的分析提供简单、实用的结论.     

大客车紧急状态纵向可控域模型研究

为提高车载避撞系统的工作效能,在充分考虑轮胎模型的情况下,针对不同路面附着系数建立相应的大客车紧急状态纵向可控域模型。首先通过车载DSP实时获取可控域模型参数,并在此基础上构建四轮八自由度的车辆模型,且结合大客车轮胎模型的特点,选取Gim轮胎模型作为大客车轮胎的简化模型,结合前后车辆运动关系构建了基于车速的紧急状态纵向可控域计算模型。依据不同天气条件发生的频次以及危险程度等级,将路面条件划分成晴天、雨天、冰天以及雪天四种典型路面,针对不同路面条件下附着系数的差异性建立相应的可控域模型,并与传统的基于制动过程的可控域模型进行了对比分析,最后,对两模型的有效性进行了验证。结果表明：考虑路面附着系数和轮胎模型的可控域模型能够准确的逼近真实的可控域范围。     

基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.