微型电动汽车正面碰撞约束系统匹配研究

目前对微型电动汽车相关研究逐渐增多,但碰撞安全性能方面的研究相对较少。基于国内某款微型电动汽车在进行49 km/h正面碰撞后车内Hybrid Ⅲ 50th男性假人伤害程度较高的问题,对该车约束系统的参数匹配进行优化处理。参考相关规范对驾乘人员的保护要求,以仿真分析结果中的头部伤害指标HIC、头部累积3 ms合成加速度、加权综合损伤数值WIC为研究指标,进行极差分析来综合选取参数及水平值;通过正交试验进行优化设计仿真,最终得出最佳约束系统的最佳参数匹配方式,使得微型电动汽车在发生碰撞事故时驾驶员头部位置的伤害得到降低,同时维持或降低胸部和下肢伤害水平,综合损伤也得到降低。结果表明优化后的该约束系统可达到对驾驶员最优的保护效果。     

汽车正面碰撞乘员约束系统的仿真研究

在MADYMO软件中建立微型客车驾驶员约束系统模型,模型经过调整后,较真实的再现了正面碰撞试验过程,并完成乘员伤害值的仿真计算,与实车碰撞试验结果对比,满足工程计算的要求,从而为整车匹配安全气囊提供了一定的理论依据。     

基于MADYMO的轻型客车驾驶员约束系统优化

通过对某轻型客车正面碰撞的实车数据分析,结合汽车碰撞安全模拟软件MADYMO建立驾驶舱内驾驶员及乘员的正面碰撞模型,进行分析,明确优化方向,对驾驶员安全气囊泄气孔等优化,通过仿真运输优化方案效果,最后经试验验证优化方案有效,并对仿真与实车试验结果进行了对比,通过仿真优化改进轻型客车正面碰撞安全性的提升方案。     

基于TESW的正面碰撞建模理论与验证

为了研究碰撞安全设计中乘员胸部减速度峰值大小与乘员约束系统、初始碰撞速度、车体结构和乘员响应之间的关系,以线性弹簧刚度k模拟乘员约束系统,并建立正面碰撞模型.在保持最大动态变形量C和反弹时间t相等的特征下,采取简化的尖顶等效方形波TESW（tipped equivalent square wave）拟合实际碰撞中的车体减速度,计算质心时间等参数确定波型TESW的关键点.详细推导了基于尖顶等效方形波TESW的胸车动力方程并进行求解,比较了基于TESW的胸部减速度与实际胸部减速度,进一步加深了基于TESW的正面碰撞理论.结果表明：基于正面碰撞的TESW建模理论是正确的,且可以指导实际车体乘员约束系统的初步设计.     

基于PCA与BP神经网络的制动行为模型

为建立驾驶员在跟驰过程中的制动行为模型,利用驾驶模拟仪采集了大量在跟车行驶状态下避免追尾碰撞时驾驶员所采取的制动操纵行为的数据。采用主成分分析法确定了与驾驶员制动行为有关的贡献率达97.04%的4个主要参数,将这4个参数作为BP神经网络的输入值,建立了符合驾驶员危险感知特性的制动行为模型。依此建立的制动行为模型仿真效果较好,符合驾驶人的行车习惯,丰富了驾驶行为模型,并可进一步应用于智能交通领域中的汽车辅助驾驶系统。     

辅助驾驶系统中驾驶员头部姿态估计关键问题研究

智能交通系统中对驾驶员的行为监测具有重要的研究价值,针对驾驶员的头部姿态监测问题进行研究,实现基于计算机视觉的动态头部姿态估计算法。算法首先检测视频中的正面人脸,并作为基准,在此基础上对视频序列中人脸特征进行匹配与跟踪,计算不同视角下的头部姿态角度。考虑累计误差的影响,提出一种矫正累积误差的方法。实验表明算法可以较准确地估计视频中的驾驶员头部姿态角度。     

基于MADYMO的大客车追尾碰撞事故乘员损伤机理

为使乘员在大客车追尾事故发生时可以根据不同位置进行有针对性的保护,利用有限元和多刚体动力学软件,构建了大客车模型、12个假人模型和安全带模型,并分配假人模型于大客车的不同位置.加载重力加速度、碰撞波形和相对碰撞速度等参数到仿真模型中,最终得到不同相对碰撞速度下假人的头部、胸部、腿部损伤指标值.研究结果表明,相对碰撞速度...     

正面碰撞约束系统仿真和设计参数研究

提出基于安全气囊织物进行经纬向拉神试验和画框剪切试验,研究该材料的各向异性特性.建立包括安全气囊、可压溃转向柱、带可预紧和限力器的三点式安全带等的正面碰撞约束系统模型,并将仿真结果与实车试验结果对比和验证.分别从定性和定量分析两个角度,深入讨论约束系统设计参数对假人伤害评价指标的影响,以用于指导约束系统的碰撞安全性能设计.     

基于BP神经网络的气囊点火算法模型

通过建立完整的车体-乘员-约束系统仿真分析模型,将BP神经网络模块嵌入到仿真分析流程中,在产品开发阶段实现了气囊点火算法的验证。本算法模型在对网络进行训练的基础上,以不同碰撞速度的正面刚性墙碰撞分析模型为研究对象,建立了车体加速度与乘员位移之间的数学模型,实现了随机输入车体加速度曲线即可获取乘员位移曲线,计算结果与仿真分析结果吻合,为进一步研究气囊点火优化算法奠定了基础。     

基于BP神经网络的气囊点火算法模型

通过建立完整的车体-乘员-约束系统仿真分析模型,将BP神经网络模块嵌入到仿真分析流程中,在产品开发阶段实现了气囊点火算法的验证。本算法模型在对网络进行训练的基础上,以不同碰撞速度的正面刚性墙碰撞分析模型为研究对象,建立了车体加速度与乘员位移之间的数学模型,实现了随机输入车体加速度曲线即可获取乘员位移曲线,计算结果与仿真分析结果吻合,为进一步研究气囊点火优化算法奠定了基础。     

基于串级MPC和EPS的集成驾驶员转向车道线保持

针对电动助力转向( EPS)作为转向执行机构的车道线保持的控制系统设计及保留驾驶员对车辆操控问题,提出基于串级模型预测控制( MPC)和EPS集成驾驶员转向的车道线保持系统. 在车道线识别视觉系统空间,建立车道线保持状态空间模型,设计基于MPC的车道线保持控制器( LMPC) . 建立EPS状态空间模型,设计基于MPC的EPS车辆前轮转角控制器( EMPC) . LMPC与EMPC经逆转向机构模型组成串级控制结构. 分析驾驶员转向对车道线保持控制的影响,进而通过保留驾驶员对车辆控制来提高处理紧急事件的能力. 仿真结果表明:在不同车速和不同曲率道路下,该控制策略均能快速消除横向位置偏差和航向角偏差,保证车辆沿着车道线行驶,具有较好的适应性和鲁棒性. 驾驶员转向可以改善车道线保持和提高车辆主动安全性.     

驾驶员确定汽车预期轨迹的模糊决策模型

提出了一种驾驶员确定汽车预期轨迹的模糊决策模型。这一模型可以用来仿真驾驶员在操纵汽车的过程中 ,根据前方道路交通的可行区域 ,决策汽车未来期望走行轨迹的控制行为特性 ,并可描述驾驶安全程度、驾驶员体能极限等诸多指标。数字仿真结果表明 ,所提出的模型还可以描述驾驶员的最优预瞄加速度决策行为特性 ,并直接用于驾驶员 汽车 道路闭环系统的仿真。     

基于风险预测的自动驾驶车辆行为决策模型

为了解决人工与自动驾驶汽车混行环境下无信号交叉口的通行权分配问题,提出基于驾驶员行为预测的自动驾驶汽车行为决策模型.利用模糊逻辑方法构建驾驶员的风险感知模型.基于风险均衡理论,结合可接受风险区间,预测人工驾驶汽车的行为选择策略.构建自动驾驶汽车的综合效用函数,利用博弈论求解最优行为策略组合,实现无信号交叉口车辆协同控制.仿真结果表明,面对异质驾驶员,自动驾驶汽车能够有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车通过无信号交叉口的效率,保证驾驶员风险感知值处于可接受范围.在15组实验中,有93.3%的实验组能够保证车辆通过冲突点的时间差大于可接受的安全通行间隔时间,不同情景下自动驾驶汽车的通行时间是自由流状态的1.07～2.43倍.与无预测自私博弈模型的对比实验表明,所提模型能够显著提升自动驾驶汽车的通行效率.     

高速公路汽车辅助驾驶安全换道模型

为解决高速公路行车危险状态下驾驶员有意识换道过程中发生的车辆碰撞等交通事故问题,在前期研究车道偏离预警的基础上.针对确立的典型换道场景,建立了更加符合实际的基于换道过程中车辆加速行为的安全换道模型,并借助Matlab软件开发的仿真程序对建立的模型进行了仿真分析。结果表明,本文建立的模型具有较好的实用性,可为进一步建立车辆安全换道辅助系统奠定基础。     

车辆对行人速度障碍自主避碰的驾驶方法

针对过街行人与智能车辆之间运动协调中的安全避碰问题,设计一种CVIS环境下的基于行人避碰的车辆驾驶控制器.结合速度障碍法的基本原理提出车辆对过街行人的避碰规则,在此基础上搭建模型预测控制框架,提出车辆对行人的自主避碰算法.综合考虑车辆驾驶的操作约束,以最小化车速变化及满足驾驶员操作舒服性要求为控制目标,在车辆对行人避碰的前提下优化车辆的驾驶策略.分别设置车辆直行避碰与允许换道避碰两种控制场景,在MATLAB环境下对车辆驾驶控制效果进行仿真实验.结果表明:车辆对不同情况的过街行人,能够通过加速或减速进行避碰;通过与七次多项式换道轨迹进行对比,自主避碰驾驶的安全性更高.     

用刚度系数建立汽车的碰撞变形能网格图方法的研究

用实车碰撞的试验数据求出了汽车的正碰刚度系数,首次用正碰刚度系数建立了我国汽车的正碰变形能网格图.用49.1km/h,30°斜碰撞的数据对变形能网格图的精度进行了验证.分析了用变形能网格图计算斜碰撞速度时产生误差的主要原因.为了提高计算的精度,提出了“当汽车的碰撞速度较高时,应以汽车前保险杠的中点作为变形量计算的起点” 的观点.     

Application of Machine Vision to Vehicle Automatic Collision Warning Algorithm

Using the new technologies such as information technology,communication technology and electronic control technology,vehicle collision warning system(CWS) can acquire road condition,adjacent vehicle march condition as well as its dynamics performance continuously,then it can forecast the oncoming potential collision and give a warning.Based on the analysis of driver's driving behavior,algorithm's warning norms are determined.Based on warning norms adopting machine vision method,the cooperation collision warning algorithm(CWA) model with multi-input and multi-output is established which is used in supporting vehicle CWS.The CWA is tested using the actual data and the result shows that this algorithm can identify and carry out warning for vehicle collision efficiently,which has important meaning for improving the vehicle travel safety.     

Application of Machine Vision to Vehicle Automatic Collision Warning Algorithm

Using the new technologies such as information technology, communication technology and electronic control technology, vehicle collision warning system(CWS) can acquire road condition, adjacent vehicle march condition as well as its dynamics performance continuously, then it can forecast the oncoming potential collision and give a warning. Based on the analysis of driver's driving behavior, algorithm's warning norms are determined. Based on warning norms adopting machine vision method, the cooperation collision warning algorithm(CWA) model with multi-input and multi-output is established which is used in supporting vehicle CWS. The CWA is tested using the actual data and the result shows that this algorithm can identify and carry out warning for vehicle collision efficiently, which has important meaning for improving the vehicle travel safety.     

机动车发动机手摇启动安全装置设计

现有机动车摇把存在着“反电”打人这一至关重要的不安全问题。通过将摩擦片技术与棘轮棘爪机构的有机结合,成功地设计了一种新型机动车摇把———机动车自动防逆转安全摇把。该机构能有效地防止机动车发动机反转,从而解决了现有机动车摇把反转伤人的技术难题,保证了汽车司机摇车时的安全。该项技术已于１９９６年获国家专利。     

Path planning and stability control of collision avoidance system based on active front steering

Vehicle collision avoidance system is a kind of auxiliary driving system based on vehicle active safety,which can assist the driver to take the initiative to avoid obstacles under certain conditions,so as to effectively improve the driving safety of vehicle.This paper presents a collision avoidance system for an autonomous vehicle based on an active front steering,which mainly consists of a path planner and a robust tracking controller.A path planner is designed based on polynomial parameterization optimized by simulated annealing algorithm,which plans an evasive trajectory to bypass the obstacle and avoid crashes.The dynamic models of the AFS system,vehicle as well as the driver model are established,and based on these,a robust tracking controller is proposed,which controls the system to resist external disturbances and work in accordance with the planning trajectory.The proposed collision avoidance system is testified through CarSim and Simulink combined simulation platform.The simulation results show that it can effectively track the planning trajectory,and improve the steering stability and anti-interference performance of the vehicle.