基于嵌入式系统汽车行驶记录仪的研制

为了遏止疲劳驾驶、车辆超速等交通违章、约束驾驶人员的不良驾驶行为、保障车辆行驶安全,设计了一种以AVR处理器为核心μC/OS-Ⅱ为操作系统的汽车行驶状态记录仪系统,串行DSI302为实时时钟,大容量串行K9F6408Flash存储器为存储介质,对汽车行驶状态进行实时监测和记录,系统可以通过串口或USB接口进行参数设置和记录数据的转储,转储到PC机中的数据通过上层分析软件进行分析处理,从而为主管部门对车辆及驾驶员的管理和调度提供科学的依据,实验表明该记录仪完全符合国家标准.     

车载物联网中蠕虫传播模型的构建与仿真

鉴于城市路网环境中车载物联网车辆节点在全方向复杂路况下行驶以及道路环境对无线信号存在阻挡、叠加干扰等影响,结合智能行驶模型IDM,针对车载物联网蠕虫的传播进行分析研究,构建了车载物联网蠕虫传播模型VIOTWPM。通过仿真实验证明,VIOTWPM较好地显示了车辆节点平均速度、阴影衰落等交通流量、无线信道因素对蠕虫传播的影响,为真实地模拟城市路网环境车载物联网蠕虫的传播,以及设计实时检测策略来防治城市路网环境车载物联网蠕虫的破坏性传播提供了理论基础。     

公交车电子监控系统技术浅析

本文阐述正在兴起的公交车电子监控系统技术的发展趋势,对车载电子监控终端机、无线网络视频传输技术、GPS卫星定位功能、车辆行驶记录仪以及中心车辆调度管理系统进行初浅分析。     

基于单片机的车辆行驶记录仪

车辆行驶记录仪已陆续在许多国家和地区大量使用.该行驶记录仪基于单片机控制,采用flash存储技术,通过霍尔传感器和加速度传感器,记录车辆的行驶状态,可以对驾驶员驾驶行为进行记录,有助于监督驾驶员合法行驶,减少交通事故,并且该记录仪能够通过汽车发生碰撞前后的状态数据,计算出汽车在碰撞过程中的运动轨迹,有助于对交通事故的原因和责任的鉴定.     

基于CAN的车辆行驶记录仪

介绍一种基于CAN总线的多功能车辆行驶记录仪.阐述了该记录仪的软硬件结构设计,包括CPU、存储模块、通讯模块、系统软件及上位机管理软件等内容.基于CAN的车辆行驶记录仪由于其优秀的可扩展性和适应性,以及较大的数据信息记录可能性,具有良好应用和发展前景.     

基于单片机车辆行驶记录仪

车辆行驶记录仪已陆续在许多国家和地区大量使用。该行驶记录仪基于单片机控制,采用flash存储技术,通过霍尔传感器和加速度传感器,记录车辆的行驶状态,可以对驾驶员驾驶行为进行记录,有助于监督驾驶员合法行驶,减少交通事故,并且该记录仪能够通过汽车发生碰撞前后的状态数据,计算出汽车在碰撞过程中的运动轨迹,有助于对交通事故的原因和责任的鉴定。     

基于SD卡的CAN总线数据存储设备设计

针对当前特种车辆综合电子测试需求,对设计一种车载CAN总线数据存储设备进行研究,从而实现对车辆运行状态总线信息进行采集存储,达到事后分析车辆总线及相关电子设备综合性能的目的;在设计方法上采用SD卡作为存储介质,借鉴了国外先进总线记录仪的设计理念并根据实际应用进行改进创新,最终实现CAN总线记录处理功能;设备具有体积结构小、数据存量大及使用方便的特点;该设备的研制,为车辆综合电子信息的采集提供了重要测试手段,为车辆综合性能评估提供有力数据支持。     

基于多层模型的“两客一危”车辆行驶状态评价系统

随着我国道路运输行业的快速发展,"两客一危"车辆大幅度增长,给道路出行和乘客的生命财产安全带来了极大的考验.本文基于海量"两客一危"车辆行驶数据提出了多层模型的"两客一危"车辆行驶状态评价系统.首先,对行驶数据进行特征筛选、异常值清洗、归一化等处理.然后,在宏观和微观两个层面上分别使用聚类分析模型和动态阈值模型对车辆行驶数据进行分析.最后通过将聚类分析的结果与动态阈值的分析结果相结合即可实现对车辆行驶状态以及驾驶员的驾驶习惯的综合评价.研究结果表明,本文提出的多层模型能够对车辆行程路况以及车辆驾驶员驾驶习惯进行较为准确的评估,可为"两客一危"车辆的管理监督部门以及车辆运输企业提供合理的安全生产的科学依据和数据支持.     

基于GIS的定位校正在车载惯导系统中的应用

在车载惯性导航定位精度优化问题的研究中,由于导航系统不断累积的航向误差和里程误差,难以长时间独立工作.而装载惯性导航系统的车辆行驶于道路中,因此可将地理信息系统(GIs)电子地图中高精度的道路数据作为一种新的外部观测信息,通过高效的匹配算法确定出车辆最可能的行驶路段及行驶位置,对惯性系统进行补偿校正,从而提高整个定位系统的精度及可靠性.为此提出一种适用于惯导系统的地图匹配算法,可以充分利用车辆的历史行驶数据.通过跑车试验证明,上述方案不仅提高了定位精度,而且使车载惯导系统不再依靠卫星等外部信号,可实现完全的自主定位.     

一种基于基准点映射的驾驶行为分析

在汽车驾驶行为分析中,一般通过车载传感器收集数据,并对数据进行处理,但是车载传感器收集的数据具有很多弊端,比如具有数据量大、无法分辨方向等。本文提出一种基于基准点映射的驾驶行为分析算法:根据原始行驶记录,使用一定规则和Geohash算法建立带有方向的基准点,并将行驶记录投影到对应的基准点中,采用k-Means聚类算法对基准点数据进行分类,减少有效数据点个数,为后续危险驾驶行为分析提供基础。     

基于高速公路事故黑点的检测器优化布设

交通数据的采集是智慧高速公路建设的基础,而检测器是交通数据采集的主要手段,如何合理布设交通流检测器,使其快速发现交通事故、提高高速公路通行效率,是需要研究的问题.针对高速公路事故多发点,在VISSIM仿真的基础上,结合路段实测交通数据,通过实验得出检测器布设间距、事故检测时间和道路交通量三者之间的关系.在此研究基础上,...     

基于改进BP神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵。在分析道路交通事故与人、车、路等因素关系的基础上,利用神经网络具有描述非线性特性的能力,将影响交通事故的多种因素综合起来建立了基于改进BP神经网络的道路交通事故预测模型。选取人口密度、路网密度和机动车辆密度作为交通事故预测模型的输入神经元,采用道路交通综合死亡率作为道路交通事故的输出评价指标,对道路交通事故进行预测。实验结果表明,该预测模型能很好地适用于道路交通事故预测,验证了该模型的可行性和有效性。     

Perception of risk in automotive systems

Thirty subsystems constituting a functioning motor vehicle, including brake, steering, suspension, engine, electrical, and fuel systems, were evaluated by individuals on a set of risk characteristic scales. These included overall vehicle riskiness, manufacturer's anticipatory knowledge of system defects during vehicle design, likelihood of severe consequences in the event of system failure, controllability of the vehicle, and observability of impending failure. An analysis of the resulting judgments revealed two composite factors, one representing the controllability of consequences and the other representing observability. Both factors were highly related to judgments of risk, desire for risk regulation, and anticipated recall compliance. A comparison of risk judgments with accident data suggested that for some vehicle systems, particularly those serving a communication function in the driving task, drivers may underestimate the actual risk they face when system performance has degraded.     

基于多目标协同演化算法的大规模自动驾驶策略

目前无人驾驶技术领域的研究重点主要集中在单车层面的感知、决策与控制,而缺少对多车 之间交互及博弈的研究,因此无法有效降低交通系统整体事故率并提升通行效率。该文提出一种基于 合作博弈理论的大规模自动驾驶策略涌现方法。通过建立面向网联汽车、多目标优化决策的合作博弈 演化平台,并构造了一种网格道路模型和车辆运动学模型,使得系统中各车辆之间以近邻博弈的方式 进行交互;同时系统采用分布式算法并具有间接交互的特点,最终模型计算复杂度与模拟车辆规模呈 线性关系。实验结果表明,最佳策略涌现后,事故率和平均速度均取得明显改善,其中事故率降低了 90%,模型计算速度提升了 30%。该方法可应用于包含数百万辆自动驾驶汽车的城市级智能交通规划 系统中。     

VIPER: an adaptive guidance and notification service system in internet of vehicles

In recent years, Internet of Vehicles has attracted increasing research attention, especially from the viewpoint of establishing effective information transmission methods to aid drivers and road users. Drivers can currently receive numerous types of assisted information. However, too much and cluttered information may affect their driving performance. Thus, effective guidance and notification services should be provided to drivers according to time, location, and events. For this purpose, we propose a Message Queue Telemetry Transport-based adaptive guide and notification service system called VIPER to provide driving assistance information. VIPER adaptively provides information to drivers and road users based on five conditions: Vehicle, points of Interest, People, Environment, and Roads. First, we establish a hierarchical grid architecture that is used to provide location-based services. Second, we collect information from the vehicles, roads, and environmental sensors to produce a weighted road network. Then, guide and notification services are provided based on this network. Thus, we can provide real-time driving assistance and help drivers to increase their safety and avoid traffic jams. We also analyze historical traffic data collected from vehicle detectors and accident data to estimate the safety and accident risk degrees of roads. To verify the feasibility of the proposed system, a system prototype is implemented to provide guidance and notification services. The experimental results show that our system can effectively assist drivers and road users and that it has a low system response time.

     

A comparison of the cell phone driver and the drunk driver

OBJECTIVE: The objective of this research was to determine the relative impairment associated with conversing on a cellular telephone while driving. BACKGROUND: Epidemiological evidence suggests that the relative risk of being in a traffic accident while using a cell phone is similar to the hazard associated with driving with a blood alcohol level at the legal limit. The purpose of this research was to provide a direct comparison of the driving performance of a cell phone driver and a drunk driver in a controlled laboratory setting. METHOD: We used a high-fidelity driving simulator to compare the performance of cell phone drivers with drivers who were intoxicated from ethanol (i.e., blood alcohol concentration at 0.08% weight/volume). RESULTS: When drivers were conversing on either a handheld or hands-free cell phone, their braking reactions were delayed and they were involved in more traffic accidents than when they were not conversing on a cell phone. By contrast, when drivers were intoxicated from ethanol they exhibited a more aggressive driving style, following closer to the vehicle immediately in front of them and applying more force while braking. CONCLUSION: When driving conditions and time on task were controlled for, the impairments associated with using a cell phone while driving can be as profound as those associated with driving while drunk. APPLICATION: This research may help to provide guidance for regulation addressing driver distraction caused by cell phone conversations.     

基于图像处理的交通事故检测及责任判定

为了在发生轻微交通事故时, 快速使事故车辆驶离现场, 保证道路畅通, 提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型. 首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型, 对其进行改进以获取每一帧视频图像中运动目标的位置和大小信息, 实现对车辆识别与检测. 其次, 利用卡尔曼滤波器对连续图像帧之间的运动目标建立对应匹配关系, 预测目标的运动状态, 对目标的位置及运动趋势做出判断, 实现车辆轨迹跟踪. 随后通过车辆目标检测框的交并比判断是否发生碰撞. 最后针对直行道路中车辆的速度、方向信息结合道路安全条例及机动车事故快速方法对事故车辆进行责任判定. 结果分析表明, 该研究可实现直行道路场景下的追尾及变道引发的车辆碰撞检测及责任判定.     

面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术综述

随着汽车智能化程度的不断提高,智能汽车通过环境传感器与周边行驶环境的信息交互与互联更为密切,需应对的行驶环境状况也越来越复杂,包括行驶道路、周边交通和气象条件等诸多因素,具有较强的不确定性、难以重复、不可预测和不可穷尽。限于研发周期和成本、工况复杂多样性,特别是安全因素的考虑,传统的开放道路测试试验或基于封闭试验场的测试难以满足智能驾驶系统可靠性与鲁棒性的测试要求。因此,借助数字虚拟技术的仿真测试成为智能驾驶测试验证一种新的手段,仿真场景的构建作为模拟仿真的重要组成部分,是实现智能驾驶测试中大样本、极限边界小概率样本测试验证的关键技术,这对提升智能驾驶系统的压力和加速测评水平显得尤为重要。面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术已成为当前汽车智能化新的研究课题和世界性的研究热点,作为一种新兴技术仍面临许多挑战。本文提出了面向智能驾驶测试的仿真场景构建方法,系统阐述了国内外研究工作的进展与现状,包括场景自动构建方法和交通仿真建模方法,重点分析一些值得深入研究的问题并围绕场景构建技术的发展趋势进行了讨论分析,最后介绍了团队相关研究在2020中国智能驾驶挑战赛仿真赛和世界智能驾驶挑战赛的仿真场景应用情况。     

Geometry features measurement of traffic accident for reconstruction based on close-range photogrammetry

This paper studies the feasibility of investigating a traffic accident and offering initial data for traffic accident reconstruction (TAR) using a photogrammetric technique. Compared with the conventional roller tape applied by the traffic police of Shanghai Municipal Bureau of Public Security in 142 traffic cases, photogrammetry is proven to be a time saving and cost effective method for accident investigation. The 2D photogrammetry method and the trajectory analysis accident reconstruction technique are applied to actual traffic accidents. With the assistance of a Portable-Control System as the reference system, the 3D photogrammetry method can be used in a vehicle deformation survey. The measurement results obtained in accordance with the CRASH survey criteria for vehicle deformation can be adopted as initial information for the damage analysis reconstruction technique. It appears that photogrammetry has greater potential for application to traffic accident investigation and reconstruction.     

基于模糊聚类的不同交通方式的交通事故特征分析

交通事故频发给人们的财产和人身安全带来了极大的危害,掌握交通事故特征对于预防交通事故发生、减少人身伤亡和财产损失至关重要.运用模糊聚类的数量积法对我国2010年交通事故相关数据进行分析,建立模糊相似矩阵,然后用平方法计算传递闭包,得到模糊等价矩阵,根据相似系数不同的值进行动态聚类.结果表明：在五类交通方式中,汽车的事故指标较高,拖拉机、非机动车和行人乘车人的事故指标比较接近,而摩托车的事故指标较低.