基于自然驾驶数据的驾驶员紧急制动行为特征

基于中国自然驾驶数据,建立了紧急工况下制动避撞的驾驶员模型,分析了驾驶员的紧急制动反应时间和紧急制动输入特性的规律特征.结果表明:驾驶员的紧急制动反应时间与驾驶工况的紧急程度相关,以碰撞时刻倒数的临界值0.2s~(-1)作为危险触发阈值,驾驶员的紧急制动反应时间分布为均值0.5s的正态分布;最大制动减速度随驾驶工况紧急程度变化不明显,最大制动减速度梯度随驾驶工况紧急程度的增加而增加.     

汽车主动避撞系统安全报警算法

针对汽车主动避撞系统的安全报警要求,在比较固定车距报警、车头时距报警和驾驶员预估模型报警算法,并结合汽车制动过程运动学分析的基础上,提出了一种新的基于驾驶员模型的安全报警算法。该方法具有贴近驾驶习惯且易于工程实现的特点,该文通过仿真分析验证了其合理性。实车实验结果表明:车速为20km/h时,驾驶员模型算法优于车头时距算法,而两种驾驶员模型算法之间则相差不大;车速增加至30km/h时,驾驶员预估模型算法与车头时距算法结果接近,而该文提出的算法的报警时刻更好。     

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。     

驾驶员避碰行为的统计研究

采用问询调查的方式，统计分析驾驶员的避碰行为，取得了一些可供参考的有价值的数据。     

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。     

工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响

利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器研究了临撞工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响.通过不同初始车头时距(1.0 s,[1.0 s,1.5 s),[1.5 s,2.5 s])和不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)的组合,建立了不同紧急程度的前车减速临撞工况,运用驾驶员感知反应时间、油门释放反应时间、制动转移时间、制动延误、最大刹车踏板压力、最大减速度等指标比较了不同紧急程度下避撞行为的差异.结果表明,①随着工况紧急程度的增加,驾驶员更快地释放油门及达到最大刹车踏板压力,并且施加更大的制动力度;②当初始车头时距为1.5 s左右时,驾驶员感知反应时间约为1.2s,而当初始车头时距增大到2.5 s以上时,感知反应时间变得非常大,甚至达到了3 s;③驾驶员开始释放油门与开始制动间的转移时间不受工况紧急程度影响,保持在0.8 s附近;④在低紧急程度下,驾驶员表现出多阶段刹车行为,使得驾驶员需要更多的时间才能达到最大刹车踏板压力.     

基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

驾驶员前向避撞行为特征的降维及多元方差分析

驾驶员在追尾临撞工况下的避撞过程可以分为多个阶段(如制动前、制动后),而在每一阶段中,又存在多个分析角度(如制动快慢、制动力度)及不同的关键时刻与特征值,因此系统描述驾驶员的避撞行为需要多种参数.对多种避撞行为参数进行降维处理,并探究工况紧急程度对每类参数的综合影响.利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器,研究驾驶员在不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)和不同初始车头时距(1.5s,2.5s)下的避撞行为,全面记录了驾驶员危险感知、油门释放和刹车制动等避撞行为参数.利用主成分分析对众多参数进行降维处理,将避撞行为特征划分为感知反应、制动延误、制动力度3个方面,并通过多元方差分析探究车头时距、前车减速度及二者交互项对这3个方面的影响.结果表明,驾驶员感知反应受到车头时距和前车减速度同时影响,制动延误受到车头时距、前车减速度以及二者交互项的影响,制动力度则仅受到前车减速度的影响.在变化趋势上,随着工况紧急程度的增加,驾驶员的感知反应越快,制动延误越短,而制动力度越大.     

基于GA-AHP算法的多目标威胁评估

威胁评估是空战中不可或缺的一环。为了准确描述多目标威胁程度,首先,建立威胁指标模型,采用遗传算法和层次分析法相结合的GA AHP算法,通过威胁判断矩阵建立一致性指标函数,将求解特征向量的问题转换成求解一致性比值的问题;其次,调整算法参数并与其他方法进行对比,根据一致性比值筛选出最优的特征向量;最后,根据指标威胁函数,以2v4的多目标空战环境为背景,计算敌机对我机的各个指标威胁值,并根据最优特征向量,得到多目标威胁排序。实验证明,GA AHP算法能够产生更加优化的一致性指标值和特征向量,准确描述了多目标的威胁程度。     

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。     

驾驶员制动速度与生理反应的混合效应模型

选择8位35~48岁之间的驾驶员,利用动态心电分析仪、Frecord数据采集系统及动态GPS对紧急状况下驾驶员制动速度与生理反应进行试验分析.综合考虑车距障碍物距离、行驶车速、行车时段、个性特征等因素,建立混合效应模型,并对同时受行车环境影响、且存在关联的制动速度与生理反应间的关系进行研究.结果表明,车距障碍物距离对最大制动踏板速度的影响作用大于行车速度的影响作用,为进一步分析紧急状况下驾驶员行为提供了新的方法.     

基于工控机的提升机紧急制动数字控制系统

介绍了一种基于工控机的提升机紧急制动数字控制系统,系统已成功地实现了提升机紧急制劝时的恒减速,为有效地提高提升机紧急制动的安全性和可靠性开辟了新的途径。     

智能汽车自动紧急控制策略

结合驾驶员在紧急工况下的驾驶行为以及不同避撞方式的避撞效能,对以自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking,AEB)为代表的控制策略进行分析,发现当前的紧急制动控制策略并不能很好地适应驾驶员行为和满足避撞效能的需要.为此,提出了一种融合制动控制和转向控制的自动紧急控制(Autonomous Emergency Control,AEC)策略.在该策略中驾驶员始终在环,系统通过集成驾驶员模型、车辆模型和道路环境模型信息判断驾驶员的行为是否正确,并将控制输入与驾驶员输入叠加在一起作为车辆的输入对驾驶员不当驾驶行为进行纠正.     

基于马尔可夫链的新型威胁评估预测方法

为了减少防空作战中二次打击时基于马尔可夫链的态势预测对大量历史经验的需求问题,采用一种状态转移矩阵推导算法,只需少量的历史数据即可推导出合理的状态转移阵。针对现实中作战双方相互打击可能受到的毁伤情况及其对态势预测的影响,提出一种新型的毁伤矩阵方案。该方案以前一轮的打击结果为前提,预测下一轮打击时的威胁。最后结合相关实例进行仿真分析,并通过试验结果证明了算法的可行性和有效性。     

战术弹道导弹防御中的威胁评估算法

弹道导弹防御系统中制定防御计划,确定最佳部署策略都需要实时、准确地评估TBM的威胁程度,依据攻防双方的能力及武器的特性,采用了多属性决策理论中的TOPSIS方法,提出了战术弹道导弹威胁等级评估算法,建立了导弹威胁评估的数学模型.该算法具有多属性输入和多决策优化的排序功能和实时判决能力,适应瞬变的导弹攻防态势.仿真实例证明了该算法的可行性.     

基于情景构建与推演的企业应急能力评估

在企业的应急管理过程中,为满足实时应急决策需求,需要对企业的应急能力进行评估.首先,从应急预防、应急准备、应急响应、应急恢复四个阶段梳理得出一般企业的应急能力评估指标体系;其次,将所有应急能力评估指标取其乐观状态作为企业应急情景的基本事件;最后,综合采用交叉影响分析法和解释结构模型法对企业的应急情景进行构建和推演.研究...     

基于博弈论组合赋权TOPSIS法的汽车碰撞危险态势评估

为了解决目前汽车防碰撞预警系统在复杂环境下评判标准单一、环境适应度差的问题,对多因素影响下的汽车碰撞危险辨识方法进行研究,建立"人-车-路-环境"协同的多层次汽车碰撞危险态势综合评价体系,将多因素影响下的汽车碰撞危险态势评估问题视为混合多准则决策问题,提出一种基于博弈论组合赋权,逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的汽车碰撞危险态势评估方法。首先根据车路协同技术建立碰撞危险态势评估体系架构,运用德尔菲法和熵权法确定评价指标的主、客观权重值,利用博弈论法得到所选准则权重之间的最优平衡解。其次,应用TOPSIS法确定当前行车状态与决策信息表中行车状态的贴近度值距离,匹配碰撞风险的评估等级。最后,利用PreScan软件搭建仿真场景进行仿真分析。结果表明,该方法能在复杂环境下融合行车安全相关的多种因素来评估碰撞风险,为汽车防碰撞系统提供更准确的决策。     

基于行为特征的疲劳驾驶检测技术研究

介绍了几类目前常用的疲劳检测技术的优缺点,提出了一种改进的疲劳驾驶检测方法:先通过2次图像投影和形态学方法实现眼睛精确定位;再根据眼睛睁闭时,其眼睛宽高比的差异,提出一种眼睛状态的识别方法;根据PERCLOS方法的判断是否疲劳.算法能够有效减少计算量提高运算速度,并在实验室内取得了较高的精确度.