基于车辆侧倾角侧翻预警算法的研究

侧翻预警是防止运输车辆发生事故的主要手段。基于车辆侧倾角和侧向加速度的监测,建立车辆动态侧翻模型,设计侧翻事故线性判别函数,提出了直接根据侧倾角信号和侧向加速度信号对侧翻事故进行判断的预警算法。通过对某车型进行仿真试验验证了预警算法的有效性,同时本算法具有计算量小、计算速度快等优点,对减少同类交通事故的发生具有重要意义。     

基于主动安全防护的车辆侧翻预警系统设计

为了防止汽车在行驶过程中发生侧翻,减少交通事故的发生,设计了一种基于嵌入式车载平台的主动安全防护的车辆侧翻预警系统,通过传感器对汽车行驶时的角速度和加速度进行监测,利用改进Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合得到汽车实时侧倾角,当监测到车辆侧倾值达到侧翻指标门限值时,系统发出报警提醒驾驶人员采取相应措施,从而达到预防汽车侧翻事故的发生。系统仿真实验结果表明:该系统有着良好稳定的预警性能,能够提高汽车的主动安全性能。     

基于多基站IMMKF-DOA辅助车辆协同定位算法研究

针对传统卡尔曼滤波算法在进行车辆实时运动过程中难以精准定位问题,提出一种基于运动状态自适应的交互多模型卡尔曼滤波(Interacting multiple model Kalman filter,IMMKF)与多基站到达方向(Direction-of-arrival,DOA)相融合进行车辆位置实时估计算法。基于无偏估计器对测量噪声协方差进行实时更新并将其嵌入标准卡尔曼滤波算法中实现自适应交互多模型卡尔曼滤波。针对车辆不同运动状态及动态行驶环境对车辆定位估计精度的影响,构建自适应交互多模型卡尔曼滤波器与多基站信息融合算法进行车辆位置实时估计,考虑不同车速与不同基站数等行驶工况下车辆定位精度的变化趋势,实现车辆实时位置的准确估计。利用PreScan-Simulink联合仿真平台进行虚拟仿真验证和实车试验验证。结果表明,基于交互多模型卡尔曼滤波与到达方向角的融合算法相对标准的卡尔曼滤波估计精度高,较好地改善了传统单一模型的卡尔曼滤波算法在进行车辆实时运动状态估计过程中精准定位问题,实车试验验证了提出算法对车辆定位精度较传统卡尔曼滤波算法的精度提高了一个数量级,实现了更精确的车辆位置估计。     

基于车路协同的车辆避撞方法

交通事故一直是交通行业面临的难题,车辆碰撞事故严重危害着行车安全。针对车辆在行驶过程中易发生的碰撞事故,采用智能车路协同技术,建立了智能路侧系统和智能车载系统,并针对易发生碰撞的不同场景开发了一种基于车车协同场景下的避撞算法,使车辆在行驶过程中无论是路段还是交叉口都可以实现避撞预警。通过实车实验验证,该种场景预警可成功触发,达到成功避撞预警的目标,从而大大提高了行车过程的安全性。     

基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的超宽带定位算法研究

提出了一种基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的超宽带(UWB)定位算法，以改善目前某三线自动驾驶轨道交通系统车辆定位精度不够高的现状。使用UWB标签和基站采集大量标签与各个基站的距离信息及对应标签的实际位置训练神经网络。在实时定位阶段，标签与各个基站的距离信息经网络发送至集中控制中心的服务器，通过优化后的神经网络得出实时的UWB定位标签的位置，对实时得到的标签位置使用自调节卡尔曼滤波以进一步提高精度。根据实车运行情况设计了一组包含斜道、直道和弯道的UWB标签移动轨迹进行仿真，并搭建UWB定位系统，设计标签的行驶轨迹，对神经网络与自调节卡尔曼滤波结合的UWB定位算法进行实验验证。结果表明：神经网络与自调节卡尔曼滤波结合的定位算法最大定位误差为223.58 mm,平均定位误差为43.16 mm,定位误差均方根值为42.06 mm。提出的神经网络与自调节卡尔曼滤波结合的定位算法相较于三点定位算法、卡尔曼滤波算法和神经网络算法，具有精度高、实时性好及稳定性高的优点，能够满足目前该三线轨道交通的定位要求。     

基于容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计

目前针对车辆行驶状态的估计主要采用的是扩展卡尔曼滤波、无轨迹卡尔曼滤波、粒子滤波算法及其它们的改进方法。针对车辆行驶过程中的状态估计问题,论文提出了基于容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。建立了非线性三自由度车辆估算模型和Dugoff轮胎模型,通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、方向盘转角和轮速传感器低成本传感器信号的信息融合实现对车辆行驶状态的准确估计,并应用Car Sim和Matlab/Simulink联合仿真实验对算法进行仿真验证。结果表明:基于容积卡尔曼滤波的估计算法能够较准确地、稳定地对车辆行驶状态进行估计。     

露天矿行车安全轨迹与姿态纠偏预警系统

基于全球卫星导航系统,拟合露天矿区采场道路行车轨迹中心线,通过车辆内置的陀螺仪、GPS定位装置等,实时监控车辆偏离道路中心线的距离、车身倾斜角等信息。当车辆偏离道路中心线一定距离或者车身倾斜角度超过一定范围时,设计的预警系统进行报警或强制刹车,以提醒司机调整车辆的位置,避免事故发生,从而降低车辆发生碰撞的概率,提高矿区车辆行驶的管理水平。     

HMM与神经网络相结合的车辆侧翻预警研究

提出一种基于多维高斯隐马尔可夫模型(MGHMM)和BP人工神经网络(ANN)的SUV车辆侧翻预警方法,采用侧倾角和侧向加速度作为隐马尔可夫(HMM)的可观测序列,车辆行驶运动状态作为HMM的状态序列,采用BaumWelch算法对模型进行训练,运用马尔可夫预测算法对未来3s内车辆的行驶运动状态进行预测,用预测出的车辆运动状态作为指引,使ANN有目的学习,减少不必要的ANN训练,提高训练效率和预测精度。仿真结果表明,建立的侧翻预警方法所需参数少,效率高,不仅能预测车辆行驶运动状态而且能预测具体的运动参数,可使驾驶员量化判断侧翻,也可为抗侧翻电子控制系统提供数据。     

卡尔曼滤波在单目相机运动目标定位中的研究*

单目相机运动目标定位是视觉跟踪的基本任务之一,视觉传感器对目标点位置的获取至关重要。根据单目相机针孔模型,将运动目标图像二维坐标,通过几何关系映射为相机坐标系的三维坐标。标定相机高度和旋转参数,在此基础上求得目标位置坐标。当运动目标被遮挡时,以匀变速运动为模型,根据先前位置信息确定加速度和速度,并对加速度进行自适应更新,建立运动目标状态方程,利用卡尔曼滤波算法预测目标位置。以预估位置代替真实位置,继续估计后续运动状态,在预估位置搜索运动目标,实现运动目标遮挡定位跟踪。实验结果表明,该定位方法具有可行性,当运动目标发生遮挡时,能够完成对目标的定位和跟踪。     

改进Berkeley模型的汽车防碰撞预警算法

为提高汽车防碰撞预警的准确性,拓宽预警系统的适用范围,提出一种基于改进Berkeley模型的汽车防碰撞安全预警算法。该算法采用ZigBee无线通信采集车辆运行状态信息,利用切比雪夫大数定律对反应时间、制动起效时间、前车车速进行预处理,分析前后车辆运动参数状态,推导出安全预警距离计算公式,从而实现汽车的防碰撞预警。为验证算法的有效性,基于MATLAB对改进的预警算法进行了仿真,结果表明:改进的算法能够提高预警准确性,满足不同制动减速度情况下的预警需求。     

纵横向运动耦合时车辆状态估计算法研究

考虑到车辆纵向运动和横向运动的主要耦合因素,提出了一种利用扩展卡尔曼滤波理论间接测量车辆行驶状态参数的方法.首先,研究了卡尔曼滤波理论及其算法的具体流程,建立了基于Dugoff轮胎模型的耦合三自由度动力学模型,结合基于横向加速度反馈的预瞄最优曲率驾驶员模型,建立了"人-车"闭环整车系统;其次,搭建了基于扩展卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态估计器仿真平台;最后,对某车型给定蛇形路径行驶工况进行了仿真.结果 表明:该驾驶员模型能很好地跟踪车辆的横向轨迹,且前轮转向适当,易于实现;借助车辆易测得的纵向、横向加速度信息,结合扩展卡尔曼滤波算法能准确地估计运动耦合条件下车辆的纵向速度、横向速度和横摆角速度,且误差控制在5％以内.     

多算法融合控制的自动紧急制动系统仿真研究

为了提高汽车行驶的安全性，实现避免碰撞或降低碰撞程度，在分析TTC和Mazda避撞算法的基础上，充分考虑车间运动信息，提出一种优化的TTC和Mazda算法融合的安全逻辑判断算法。通过评估当下道路的碰撞危险程度，并考虑驾驶人因素，设计了一种智能化分级预警/制动控制策略。设计了BP神经网络PID控制的下层控制器，实现了对车辆期望加速度的准确控制。运用总体仿真模型对Euro-NCAP规定的AEB测试工况进行了仿真试验，验证所设计的自动紧急制动系统控制策略具有适应性强、功能安全性好的特点。     

基于双目立体测距的泵车臂架防碰撞算法

提出了一种基于双目立体视觉的障碍物三维坐标定位和防碰撞算法。首先建立了混凝土泵车臂架系统的D-H矩阵模型,然后通过双目视觉数字测量方法,测量出障碍物与位于臂架前端的摄像头的距离以及障碍物在整个泵车臂架的三维坐标系中的坐标,通过包围盒算法对泵车臂架的运动进行预测,有效地预防危险。最后,利用MATLAB仿真软件进行了臂架的运动控制模拟及防碰撞仿真计算。     

车辆碰撞事故后乘员伤情影响因素研究

为了能够在车辆碰撞事故发生后预测乘员的伤情,便于车辆事故自动呼救系统向呼救中心提供更多伤员信息,对美国国家公路交通安全管理局事故案例调查数据库中的267例碰撞事故案例进行了统计,记录了事故样本中乘员伤情等级、碰撞方向、碰撞速度变化量和乘员位置等信息。基于Probit回归模型,分析了影响乘员伤情的显著性因素,研究发现,碰撞方向、碰撞速度变化量、乘员年龄、乘员位置和是否佩戴安全带与乘员伤情严重程度显著相关。最后,建立了乘员伤情与各个显著性影响因素的Probit回归模型,检验了模型的拟合优度和预测准确度。结果表明,建立的Probit回归模型在事故后乘员伤情的预测方面具有较高的准确性。车辆事故自动呼救系统可以使用该模型预测乘员伤情,给救援中心提供更多伤情信息。     

基于GPS的铁路养护大机机群防撞报警系统设计

为防止铁路养护大机机群之间的碰撞现象,基于GPS定位与ZigBee无线网络通信技术,以MCS8051单片机为控制核心,构建了不同于传统方案的防碰撞预警系统。系统通过GPS定位得到本机的位置和速度,由赫立讯IP-Link 2220H无线通信模块实现养护大机之间点对点的通信;根据本机的位置和速度以及得到的机群内部其他大机的位置和速度,通过建立安全距离数学模型,对养护大机之间距离进行计算,可以准确测算其是否已处于危险情况,并及时发出声光预警信号。经过模拟实验,系统可以实现安全预警功能。     

汽车碰撞事故判断与新型碰撞吸能装置控制系统研究

通过实车试验研究发现,紧急制动时车辆加速度信号与其他工况有明显区别,可利用车辆的加速度信号识别驾驶员的紧急制动行为以预测碰撞事故。因此,基于制动加速度和移动窗积分算法,研制了一种可用于主被动结合新型碰撞缓冲吸能装置的自动控制系统。实车试验表明,该系统能够有效识别驾驶员的紧急制动行为并预测碰撞事故,能向主被动结合新型碰撞缓冲吸能装置发出正确的触发指令,且工作稳定。     

激光线投影技术在轨道车辆全位置焊接控制系统中的应用

为降低投影距离的定位误差，保证轨道车辆在焊接过程中的施工精度，基于激光线投影技术设计轨道车辆全位置焊接控制系统。设计光学反馈模块，确定机械光源、摄像机和镜头的结构参数；设计嵌入式平台，基于数据控制单元，实现数据的接收、连接、终止与处理。通过计算水平角与俯仰角的偏差值，自动建立轨道车辆焊接位置坐标系，计算激光投影误差，在旋转坐标下获取高斯分布的模版参数，实现激光线投影技术在轨道车辆全位置焊接控制系统中的应用。在实验中，对比4种不同焊接方法在X轴、Y轴、Z轴中对目标点的定位误差，结果表明，目标点的定位误差会随投影距离增加而增加，其中激光投影技术在投影距离不超过5 m时的定位误差均小于3 mm,可见该方法的控制精度较好。     

朴素贝叶斯模型在驾驶员伤情预测中的应用

先进车辆事故自动呼救(Advanced Automatic Crash Notification,AACN)系统能在车辆发生碰撞事故时及时对驾驶员的受伤情况进行预测,有助于呼救中心做出早期判断并制定更加积极有效的救援方案。首先,选取速度变化量、碰撞方向、驾驶员年龄、驾驶员是否系安全带、驾驶员侧安全气囊是否打开、驾驶员性别作为造成驾驶员伤情的影响因素,利用道路事故数据分析构建贝叶斯网络模型;其次对现有数据进行离散分类处理,然后建立驾驶员伤情预测的算法;最后通过事故数据进行仿真并对所提出的算法的有效性进行验证。结果表明,所建立的驾驶员伤情预测算法的预测准确率较高,可应用于AACN系统向呼救中心传递事故信息。     

基于汽车防追尾碰撞系统安全距离模型的研究

随着经济的发展,全球汽车保有量在逐年增加,也给全球道路交通安全带来了非常严重的问题。每个国家都在积极研究相关措施,减少交通事故和人员伤亡。提高汽车的主动安全性能,有效地使驾驶车辆提高避免事故能力,防患于未然,特别是在紧急情况下可有效保证汽车的行驶安全。而汽车防追尾碰撞控制系统,是一种基于提高车辆行驶过程中主动安全性的系统。开发研究契合防追尾碰撞控制系统,必须对汽车追尾碰撞安全距离模型进行研究。     

基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型

针对装甲车辆行进过程中因自身、天气、道路等因素导致碰撞事故发生的情况,研究与车辆碰撞事故发生有关的节点变量及其之间的可信关系,提出一种基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型。为避免单一因素对预警节点的片面性,该模型充分考虑天气、道路状况、驾驶员行为等因素对事故发生的影响,并在车辆安全防撞距离上引入了车速、驾驶员行为、道路状态条件,克服固定安全防撞距离阈值在预警时漏报和虚报的情况。通过实验分析表明,基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向预警模型具有良好的准确性和自适应性。