头部撞击发动机罩板的力学响应分析

利用有限元分析软件ABAQUS建立了行人头部和发动机罩板的有限元模型,分析了其碰撞过程中的生物力学响应,并对其结果进行了讨论,得出了影响头部生物损伤的各种因素,为加强行人安全以及汽车安全性问题提供了参考.     

泡沫铝层合结构汽车发动机罩板研究

为了提高汽车的节能性、安全性,文章以某汽车发动机罩板为设计原型,以轻量化和刚度满足要求为约束条件,设计了泡沫铝层合结构汽车发动机罩板;利用有限元仿真分析方法对2种结构汽车发动机罩板的静态性能及其与行人头部碰撞保护性进行了分析。结果表明,泡沫铝层合结构汽车发动机罩板不仅可以实现汽车轻量化,达到节能减排的目的,而且还可提高汽车发动机罩板的静态性能及与行人碰撞的安全性。     

基于VC＋＋、Matlab联合应用的汽车制动性能仿真

本文主要介绍了联合利用VC＋＋、Matlab等软件对汽车的各种性能以制动性能进行仿真研究。汽车的制动性能好坏直接决定汽车的主动安全性,在一定程度上将决定车上乘员及行人的生命安全,因此通过仿真对汽车的制动性能进行测试就显得极为重要和方便。     

可自动刹车的汽车

国外一家公司研发出一种行人探测系统,并把它安装在汽车上。行人探测系统利用雷达和摄像机密切观察前方汽车和行人的动向。如果两车即将相撞或接近行人,报警系统便会警告司机。若司机没     

基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞算法

针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分析其行走意图.利用卡尔曼滤波算法获取状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图...     

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。     

行人膝关节损伤的计算机仿真研究

参照某量产车型建立汽车模型,采用具有较好生物逼真度的多刚体行人模型,建立了汽车与行人碰撞的系统仿真模型.通过改变汽车保险杠、发动机罩等前部结构参数,研究了其对行人膝关节损伤参数的影响,分析了行人腿部与不同前部结构参数的汽车相碰撞的受力特点.提出了适当降低保险杠及发动机罩前端的高度、使汽车前部结构接近流线型、加宽保险杠前端面上下之间的作用宽度等改进汽车前部结构特性的主要措施.     

无交通信号路口行人过街的人车交互过程研究

自动驾驶汽车要进入人车混行的无交通信号路口,需确保与行人之间的交互安全,为解决这一问题,现以非自动驾驶汽车为研究对象,探索其与行人在无交通信号路口的交互过程。本文选取北京市内两处无交通信号灯的路口作为研究场景进行长期拍摄,基于视频数据从中提取行人的个体属性变量、行人的穿越行为变量、车辆的穿越行为变量以及间隙数据,将行人的过街行为分为穿越前、中两个阶段进行研究。结果表明,穿越阶段对行人的穿越时间具有显著性影响,穿越路口对行人的穿越时间不具有显著性影响。对于穿越前的等待时间,在有右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和来自方向,在无右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和起始位置。对于穿越中的穿越时间,在有无右转车道下对其具有影响的因素均为穿越人数和车辆1的行为。今后自动驾驶汽车行驶到无交通信号路口时,可以通过此结果去识别行人,并判断出行人的穿越时间,以便及时做出相应的措施。     

夜间行人过街安全提示系统研究

行人夜间行街的安全系数普遍不高,人车之间的交通冲突居高不下。由机动车与行人之间引发的交通事故频频发生,行人的过街安全问题急需解决。针对这一交通现象,将着重研究行人夜间过街的安全性,从机动车与慢行交通着手,设计行人夜间预警系统。最后利用交通仿真技术验证系统的必备性,为交通参与者的安全出行提供强有力的科学保障。     

车辆行人保护技术概述

车辆行人保护系统是一种智能化汽车安全系统,它在保护行人方面起到极其重要的作用,其担任的角色也随着车辆安全要求的提升而日益重要,同时伴随着各国行人保护法规的相继出台,其在现代化汽车技术中逐渐成为热门的研究领域。该文从专利文献的视角对车辆行人保护技术的发展进行了统计分析,总结了车辆行人保护相关技术的发展。     

基于材料匹配的汽车保险杠多目标优化

汽车前保险杠在RCAR正面40%低速碰撞中及与行人下肢碰撞中起着吸能与缓冲的作用,汽车保险杠的刚度对于满足RCAR等级评价及行人下肢保护两种性能都有很大的影响.综合考虑行人下肢保护法规与RCAR的要求,以材料为变量进行正交试验设计,分别采用响应面法和综合平衡法对汽车保险杠进行多目标优化.研究结果表明,响应面法能够很好地表征材料屈服强度与各个目标值之间的关系,综合平衡法能更好地解决离散的、变量少、水平数少的多目标优化问题.经优化后,汽车保险杠的整体性能得到了提高.     

基于红外和超声波传感器的行人过街信号系统的研究

针对基于定时控制的行人过街信号系统的通行效率较低及行人过街安全性较差的问题,设计了一种新型的智能行人过街信号系统,系统由主副控制器协调控制实现,两控制器均基于红外测距传感器阵列和超声波测距传感器,两种传感器分别用于识别灯柱下等待过街的行人与斑马线上的行人.详细阐述了系统软硬件设计原理和制作全过程,重点分析了采用相机进行视觉识别行人的弊端,并用仿真分析了智能过街信号系统与传统过街信号系统相比较的效果.     

人车碰撞事故的行人伤害研究

将多体动力学方法与行人伤害分析相结合对一起真实的人车碰撞事故进行了准确的仿真再现,研究分析了碰撞过程中行人的动力学响应和伤害.事故再现结果与实际情况及法医尸检结论吻合,有效地验证了方法和模型的正确性.在此基础上计算得出行人头部及下肢伤害与汽车碰撞速度的变化关系,可为改善汽车的行人安全性提供参考.     

平面交叉口行人过街组织方法比较研究

行人过街是平面交叉口交通组织中的关键问题,如何保证行人过街效率与安全性决定了交叉口整体运行效率与安全水平。关于行人过街交通组织,以往研究多从保障行人安全性出发,讨论某种组织方式的适用条件与可行性,缺少对不同组织方式效果的比较评价。基于实际调查数据,对设置交通安全岛和实体渠化岛两种行人过街交通组织方式进行仿真评价,并分别与交叉口现状比较。结果表明,两种组织方式在保证行人过街安全的前提下均能有效降低行人、车辆及交叉口延误。其中,相同条件下,交通安全岛更适合作为行人过街交通组织的设计方案。     

基于车路协同的行人过街主动安全预警系统

为了解决交叉口信号过渡期间行人与车辆常因路权不明确而产生冲突导致交通事故的问题,设计基于车路协同的行人过街主动安全预警系统;采用模块化设计方案,将该系统分为检测模块、控制模块、预警模块及无线通信模块;该系统检测行人和车辆的位置与速度,并对冲突情况进行判别,针对不同情况,执行相应的预警方案;该系统通过语音提示桩对行人进行预警,通过智能斑马线的不同颜色显示,对行人和车辆进行双向预警;在对停车视距模型和行人过街安全心理模型进行改进的基础上,提出考虑人车特性的车辆安全制动距离模型。结果表明：所提出的模型将多种因素协同耦合,考虑了车辆大小和类型对行人心理的影响,具有安全性和有效性;所设计的系统从理论和技术2个方面解决了行人过街安全问题。     

车辆-行人碰撞中颅脑伤及动力学响应的研究

采用多体动力学软件开发建立的车辆行人碰撞仿真模型,模拟了碰撞事故中行人的动态响应,确定和分析了颅脑损伤相关的主要碰撞生物力学参数以及影响颅脑损伤的汽车前部结构主要设计参数.研究结果表明,限制车辆行驶速度、适当减小汽车前部结构刚度以及适当提高发动机盖缘高度可以很大程度上降低行人的颅脑损伤.     

文化播报

<正>日本将首次实现无人汽车公路测试据日媒报道,日本警察厅近日公布了由远程操控控制系统的无人驾驶汽车在公路上进行行驶测试所需的道路使用许可标准。日本警察厅今年4月公布标准草案,之后向公众征求意见。该标准规定,首先试验实施主体将在测试路线中事先考虑到行人突然冲出等情况反复测试,确认系统的安全性。接下来在计划实施测试的公路上安排警察共同乘坐进行测     

汽车喇叭的故障及检修要点探讨

随着人民经济水平的不断提高,汽车开始走进千家万户,汽车喇叭作为汽车中最主要也是最常用的设备之一,其好坏影响着客户的使用。在开车的过程中,喇叭主要作用是发出声响,警告前方行人或车辆,当汽车喇叭出现故障后,不仅不会起到警告行人的作用,有时甚至会产生噪音,影响正常秩序。下面将剖析喇叭出现故障的常见问题,进行分析,提出检修措施。     

单目视觉行人身体多部件距离融合估计算法

针对现有自主汽车辅助驾驶系统中,单目摄像头行人距离估计精度不高的问题,提出一种单目视觉行人身体多部件距离融合计算法。联合脚部件与头部件共同对行人目标进行距离估计,分别采用半水波形等距线脚部部件距离估计与头部部件高度插值距离估计算法来获取行人的距离估计结果,使得算法能够同时具备精准性和稳定性。经仿真验证,该算法在非遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在1 m以内,在半遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在2 m以内,满足车载辅助驾驶对行人距离估计精度的要求。     

基于图表示的智能车行人意图识别方法

智能驾驶场景下的人车冲突问题与行人过街行为密切相关,为使高级驾驶辅助系统（advanced driving assistance system, ADAS）具备识别行人过街意图的功能,并对人车碰撞事件预警,提出一种基于图表示学习（graph representation learning, GRL）方法的行人过街意图识别框架。它采用开源工具对行人骨架信息进行识别,采用图方法,以行人在一段运动过程内每一帧的骨架关键点为节点,以骨架自然连接关系、相关关系和时域关系为边建立图模型,实现对行人动作序列的表征。以图结构数据为输入,基于支持向量机（support vector machine, SVM）训练行人过街意图识别模型。在自动驾驶数据集PIE上对所提出方法进行评估,结果显示,行人过街意图分类准确率可达90.29%,所提出方法能够有效识别行人过街意图,对提高智能车决策安全性具有重要意义。