基于液压发电和闭塞原理的新型突起路标设计

为降低高速公路上因能见度低所造成的交通事故风险,设计了一种基于液压发电和闭塞区间原理的新型节能突起路标。该新型突起路标利用液压囊、流量调节装置、永磁发电机等部件组成的液压发电装置,可能将汽车对地面产生的压力进行收集,并转换为电能。运用数学模型对液压发电装置所能产生的电能进行了计算;并借助于Matlab/Sumlink建立了液压发电仿真模型。基于闭塞区间原理,利用传感器技术、单片机技术和Altium Designer软件等相关工具设计了该新型突起路标的灯光控制系统。该灯光控制系统能够根据交通环境的实际情况,对道路上不同区间的突起路标的工作状态和发光颜色进行智能控制,以辅助驾驶员更清晰地掌握道路线形条件以及前方车辆行驶状态。     

非对称路面对制动效能影响的仿真分析

针对传统制动性能分析并未涉及路面因素,提出将路面激励非对称度作为制动性能影响因子,利用Carsim联合Simulink对非对称路面下车辆制动效能进行仿真分析。以典型路面激励作为参考基准,在Simulink中构建路面激励可控的车辆制动模型。为保证前后车轮能够以相同概率遍历同一路面,依据车速和轴距确定时间延迟;根据模型计算出的当量方向盘转角界定非稳态制动跑偏,对不同路面激励下的制动减速度、制动距离进行仿真分析;并对路面激励的相关系数与跑偏车速以及制动衰减时间之间的关系进行分析。结果表明:在车速一定情况下,路面的非对称度与制动减速度波动性正相关,与制动距离负相关,且左右路面存在非对称度时,车辆更容易达到非稳态跑偏的临界车速,制动衰减时间与跑偏车速对相关系数在0~0.2内的路面激励特别敏感。     

基于CS-CL两层嵌套模型的强机动目标跟踪算法

针对强机动目标的跟踪问题,提出了一种基于两层嵌套模型的强机动目标跟踪算法,以改进"当前统计"(current statistical,CS)作为内模型;利用滤波残差构造统计量,对目标机动进行检测,根据检测结果在线修正"CS"模型参数以适应目标的机动;以"曲线"(curve linear,CL)模型为外模型,它以改进的"CS"模型的目标加速度估计值作为输入参数,利用CL模型可以较好近似目标曲线运动的特点,实现对强机动目标进行高精度稳定跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

山区高速公路车辆速度特性与区间限速方法

为了合理确定事故多发路段的区间测速值,以G5515张南高速事故多发路段(K556+200 m～K578+800 m)为例,提出了高速公路区间限速值的设置方法和工作流程.以该路段为对象,利用移动式测速系统和ETC龙门架分别获取了该路段小型车和大型车的瞬时速度和行程速度数据,明确了高速公路典型车型的运行特性和速度分布特征,...     

基于Carsim和Simulink的超车换道仿真分析

超车是换道的主要动机,分析超车过程中驾驶员的操作特性以及车辆运动状态,能够为驾驶员模型的精确控制提供参考。在分析各种可能换道的基础上,构建动态超车换道可行域。以7次多项式规划换道边界轨迹,依据期望跟车距离确定可行域的上边界,根据安全碰撞条件确定可行域的下边界;并依据两车的运动关系确定超车换道条件。预设超车换道轨迹,在Simulink中构建驾驶员模型;并将Carsim中车辆模型导入,进行了超车换道模型仿真分析。对超车过程中车辆参数进行对比分析。结果表明:超车过程中驾驶员一般会提高车速,但加速强度不大;且低速时换道的随意性大,但与设定轨迹偏离程度较小。     

基于卡尔曼滤波理论的实时交通信号控制研究

针对城市交通信号灯单独控制,以及信号配时固定等问题,提出一种基于卡尔曼滤波理论的实时交通信号控制方法。该方法利用卡尔曼滤波理论,对通过道路交叉口下阶段交通流量进行预测,并更新交通信号配时。通过对交叉口高峰小时交通流量实时调研,采用卡尔曼滤波理论预测交通流量后,对信号配时进行实时优化,并采用VISSIM软件对此交叉口进行仿真,仿真结果表明,车辆排队长度缩短,停车次数下降,通行效率得到大幅提高。     

基于主成分分析和BP神经网络的网约车 服务质量评价

为客观、科学评价网约车服务质量,从顾客满意度角度出发,通过分析网约车服务过程,建立网约车服务质量评价指标体系;为消除指标间的相关性,利用主成分分析法提取累计贡献率超过85%的主成分作为BP神经网络模型输入;通过分析BP神经网络模型的原理构建具体BP神经网络拓扑结构;以网约车乘客满意度调研问卷为数据基础,对BP神经网络模型进行训练、仿真,并与传统BP神经网络模型及SERVQUAL模型评价结果进行对比.结果表明:本文构建模型收敛效率高、评价误差小,能够反映网约车服务质量的水平,可以为评价网约车服务质量提供有效理论支撑.     

山地城市交叉口车辆纵行运行特性

为研究车辆在山地城市道路交叉口停车减速阶段的运行特性,本文利用无人机采集了某山地城市道路交叉口的高空视频数据。基于云平台DataFromSky AI,采用Lucas-Kanade和背景差分等算法提取视频中车辆的速度和加速度等数据。按照不同坡度类型,分析停车减速过程中速度变化特征、停车点位置分布规律等运行特性。结果表明：在不同坡度路段,越靠近停止线的车辆其截面初速度越大,离散程度越高;停止线位置处的速度均与停车距离具有较强的正相关性;上坡路段车辆截面初速度、减速率和速度降幅均小于下坡路段;车辆与停止线距离越近,其停车位置点分布越集中;下坡路段车辆停车点位置更分散,分布的区间也较大,停车距离也逐渐增大。本次研究成果可以为山地城市道路交叉口仿真模型参数标定与修正等方面提供理论支撑和数据支持。     

基于有限零和灰色博弈的车道变换决策分析

车道变换决策阶段,由于驾驶人对距离和速度判断失误,极易造成擦挂和追尾事故.为了明确车道变换决策形成机制以及此过程中交通冲突的诱发机制,基于决策阶段车辆间的运动关系及驾驶期望等,限定边界条件,提出车道变换博弈的概念.引入具有混合策略的二人有限零和灰色博弈模型,推导模型算法.结合实际道路试验前提下车道变换博弈样本的筛选和数据处理分析,研究博弈双方驾驶人的策略选择和收益特性.结果表明,当车道变换对象车与目标车道后随车的交通冲突不可避免时,对象车的理想最优策略是减速等待,而目标车道后随车的理想最优策略是加速通过临界冲突点,可以有效地兼顾博弈双方安全性与行车时间的收益需求,达到整体最优.研究结果可为车道变换过程中交通冲突的形成机制和路权分配提供相应的理论支持.     

一种山区急弯路段驾驶人熟练度甄别方法

为探究驾驶人眼动行为与驾驶熟练程度以及道路线型之间的响应特性,设计并组织山区公路实车驾驶行为试验。招募20名驾驶人,实时采集被试驾驶人在急弯路段的6个注视及扫视行为表征参数。试验表明:眼睛注视点在左转急弯路段的水平方向分布范围是-0.5~0.1 m,在右转急弯路段的水平方向分布范围是-0.2~0.5 m;眼睛水平注视角变化的主要范围是0°~30°;扫视速度的变化范围区间是0~1(°)·ms~(-1),扫视幅度的变化范围是5°~25°。基于采集的眼动行为参数,构建驾驶人视觉搜索模态矩阵。采用主成分分析法对影响因子进行降维,并建立驾驶人眼动特征综合评价模型。结果显示,眼动综合评分与驾驶里程呈正相关关系,表明该模型可用于量化甄别驾驶人驾驶熟练程度,并为驾驶能力评估提供有效的理论依据。