加/减速跟车状态车头间距研究

为了研究加/减速跟车状态下两辆车车头间距离的变化规律,本文依据在特定的司机驾驶行为、交通条件和道路条件的基础上获得的实际交通流中的跟车数据,构建了解析加/减速跟车状态下车头间距与跟车速度之间关系模型的方法.当车头间距持续增加,后车司机加速追赶前车期间,车头间距与后车速度之间的关系是线性变化的,车头时距与后车速度之间的关系是指数变化的.当车头间距持续减少,后车司机减速刹车期间,车头间距与后车速度之间的关系是线性变化的,车头时距与后车速度之间的关系是指数变化的.     

稳定跟车状态车头间距分析方法

为了研究稳定跟车状态下车头间距变化的规律,利用跟车行为的时间序列数据,证明了在稳定跟车状态后车速度的变化趋势基本上沿袭前车速度的变化轨迹.当后车速度增加时,车头间距也相应变大;当后车速度下降时,车头间距也相应减小;当后车速度基本保持不变时,车头间距也在一定幅度内保持稳定.后车司机在改变跟车速度时,把车头间距调整到合适的水平,以适应跟车速度的变化.当跟车速度维持在某一个速度水平时,车头间距在一定范围内进行小幅度调整,试图接近期望车头间距.期望车头间距、期望车头时距与后车速度之间是抛物线型的统计回归关系.     

基于单目视觉的车间 TTC 计算及追尾危险工况特征参数研究

为了研究车辆追尾危险工况的特征参数,本文针对最近五年来采集到的追尾危险工况数据进行特征参数提取和分析．首先利用单目图像信息,计算危险发生过程中车辆间的碰撞时间（ TTC）,然后对车辆正常跟车状态下TTC值、开始紧急制动时的速度、TTC值、制动减速度和最危险时刻TTC值等参数进行统计分析．实验结果显示,有95％的追尾危险发生在45 km/h以下,驾驶员制动时产生的制动减速度均值为0．51g,驾驶员正常跟车时、开始制动时、最危险时的TTC值分别为2．9s,2．0s,1．0s．     

行进中车辆防追尾碰撞的临界安全车距研究

日益增多的交通事故已成为严重的社会问题,降低交通事故的损失和伤害有待解决.车辆在行驶中,前车采取减速行驶操作或出现障碍物等,为了防止发生追尾,后车驾驶员会做出相应的驾驶行为的改变.为了提高车辆在高速行驶状态下的主动安全性能,研究了处于追尾行驶状态的前乍与后乍的运动学特征.针对前车的不同运动状态分别推导出跟车距离的临界安全车距的计算公式,并以此为依据进行了有关论述.     

基于动态反应时间的全速度差模型

为了描述真实路网交通流的跟驰行为,将车辆状态分为强跟驰、弱跟驰和自由行驶3种状态,考虑驾驶员对于不同间距的反应时间的差异性,提出了间距与速度差敏感系数函数,构建了基于动态反应时间的全速度差模型,并通过线性稳定性分析得到模型的临界条件。利用Matlab进行数值仿真,分别验证了模型在车辆启动加速、车辆避险减速和交通流从自由流状态向拥堵状态演变3种环境下的准确性,并与最优速度模型(OVM)和全速度差模型(FVDM)进行对比分析。结果表明:本文模型的启动延迟时间为1.5s,拥堵传播速度为17.76km/h,减速性能比FVDM模型提升了25%,本文模型能更有效地接近交通流的稳定状态。     

城市快速道路跟车行为的状态划分

为了提出划分车辆跟驰行为状态的量化标准和划分方法,利用基于车载高精度GPS接收机的实时动态车辆跟驰数据采集方法,获得196 000对反映北京市城市快速道路实际交通流状况的前后车跟车数据,筛选出208个时间段,每个时间段仅包含1种状态的跟车数据,运用动态聚类的方法,以平均加速度为划分指标,把1个完整的车辆跟驰状态划分为加速、稳定跟车和减速3种跟车状态.     

基于梯度提升决策树的汇合交互作用研究

为了研究高速公路目标车道领跟车在交织区与汇合车辆的交互作用,基于梯度提升决策树(GBDT)建立交织区汇合交互作用模型. 引入目标车道领跟车与前车、后车和汇合车辆的速度差、时间间隙、冲突评价指标及横向位置,分析汇合车辆与领跟车之间的交互行为. 利用美国NGSIM数据集中目标车道领跟车与汇合车辆的轨迹数据对模型进行训练和测试,比较不同损失函数对模型的拟合效果,对汇合加速度进行偏效应分析. 研究结果表明,基于平方损失函数(LS)的GBDT模型精度高于基于最小绝对偏差(LAD)和胡贝尔 (Huber-M) 损失函数的模型. 在汇合行为的各研究对象中,汇合车辆的预测精度高于领跟车,汇合车辆的横向位置在汇合交互作用中的影响程度最高. GBDT模型用于汇合交互行为不仅可以准确预测目标车道领跟车与汇合车辆之间的交互作用,也能够获取影响变量与加速度之间隐藏的非线性关系.     

基于驾驶员视角变化的跟驰模型研究

在跟驰过程中,后车驾驶员都是通过人体感觉器官获取前方邻近车辆速度或位置的变化信息来调整本车的运动,但是这些信息刺激只有超过特定阈值才能被后车驾驶员感知并做出反应.从驾驶员视角变化的潜在因素出发,以感知阈值作为驾驶员反应的临界条件为前提,并针对前车不同行驶工况下,建立基于驾驶员视角变化的车辆跟驰模型,得到相应情况下后车跟随加速度的表达式.分析结果表明:前车行驶状态与两车相对速度差的不同,后车跟随加速度也不相同,更符合实际交通流特征.     

侧风条件下队列行进轿车燃油经济性研究

为了探究队列行驶车辆的燃油节省情况,以3辆等间距队列行驶车辆为研究对象,对不同侧风环境条件下的跟车过程进行数值模拟,得到队列中各车辆的空气阻力系数。将三维数值模拟得到的散热器边界条件代入轿车散热器-风扇一维散热模型,得到风扇的消耗功率,利用汽车行驶方程式推导得到队列行驶车辆气动减阻而节省的功率及考虑风扇消耗的净燃油节省率公式,探究队列中各车辆的燃油经济性。结果表明：队列行驶主要影响队列中车和尾车散热器的进气速度,进而影响发动机散热风扇功率,散热风扇功率变化和气动阻力功率变化共同影响着队列车辆的燃油经济性;在侧风角度为5°时。队列各车在不同跟车间距下均有较高的燃油节省率,且跟车间距越小各车燃油节省率越高,在跟车间距为0.2倍车长时,队列的平均燃油节省率可达25.6%。     

基于GPS的实时动态车辆跟驰数据采集方法

在分析国内外跟车模型研究历史的基础上,利用车载高精度GPS接收机,通过试验,建立了基于GPS的实时动态车辆跟驰数据采集方法,较好地解决了困扰国内外研究者多年的反映跟车状态下驾驶员行为和车辆运行特征的时间序列实测数据采集的问题.     

高速公路连环撞车预警装置的设计研究

高速公路连环撞车预警装置南加速度传感器、测速器、信号发射器、信号接收器、汽车限速器、预警装置等组成,分别完成分析汽车是否撞车,事故地点与本车距离测量,撞车信息的采集、发射、接收,限速,警示等功能．其能快速准确地判断汽车是否撞车,并迅速将撞车信号发射到后方的汽车,对后方汽车驾驶员进行语音警示,并通过分析两车距离信息辅助驾驶员对汽车进行减速．     

汽车正面碰撞中驾驶人应急姿态下的损伤影响分析

为研究汽车100%正面碰撞事故中驾驶人应急姿态对损伤的影响, 根据实车碰撞试验数据, 建立“车辆驾驶舱-驾驶人-约束系统”MADYMO仿真模型, 并进行有效性验证。利用建立的仿真模型, 定位假人并调整参数, 进行车速为64 km/h的100%正面碰撞, 先后对临碰撞时驾驶人的4种典型应急姿态进行碰撞仿真, 然后对比分析驾驶人头部、胸部加速度以及损伤值。结果表明:在几种典型应急姿态下, 驾驶人处于缩回姿态时, 其头部会与方向盘发生直接接触, 造成严重损伤, 而胸部受安全带约束, 损伤差异不大; 而在临碰撞驾驶员保持正常坐姿时, 驾驶员损伤最小, 此时约束系统可达到最佳保护效果。     

“车适应人”线控汽车理想特性参考模型神经网络建模

针对线控汽车上通过对各个线控系统地集成控制以实现个性化理想汽车动力学特性即"车适应人"问题,进行了线控汽车理想特性参考模型神经网络建模研究。对驾驶员特性进行了初步分类,给出了汽车理想特性控制原理;设计了汽车驾驶模拟器实验,进行了理想特性参考模型神经网络建模;对模型精度、特性反映程度和实时性进行了实验验证。研究表明,所建立的理想特性参考模型精度高、实时性好,能反映不同驾驶特性,建模方法具有可行性。     

基于可变元胞与跟驰理论的元胞自动机模型

为准确模拟桥址随机车流荷载,提出基于可变元胞与跟驰理论的元胞自动机(cellular automata, CA)模型。首先,重新定义元胞构成,提出以车辆为核心的动态可变元胞,并将精确的轴间距和轴重信息融入车辆元胞,实现车辆荷载的精确模拟;然后,引入跟驰理论,提出基于跟驰理论的状态演化规则,推导每辆车的专有加速度,实现车辆微观交互的模拟;最后,提出基于实测动态称重系统(weigh in motion, WIM)数据的发车规则,依据WIM数据,重构任意时段的实际车队,并建立基于车头时距的发车规则,重现车辆通过WIM时的运动状态。基于所提出的发车规则和动态演化规则,实现车辆从进入道路到驶离道路全过程时空位置的准确模拟,结合融入精确轴载的车辆元胞,实现随机车流荷载的模拟。基于实测WIM数据验证所提模型的可行性和先进性。结果表明：可变元胞可以精确模拟车辆荷载;提出的状态演化规则可以根据不同车辆的运动状态计算得到每辆车的专属加速度,准确模拟每辆车在自由行驶和跟驰行驶时的不同运动状态;新发车规则可以重构任意时段的实测车队,结合新状态演化规则,可以实现桥址任意时段随机车流的模拟。结合精细化车辆荷载模拟...     

导航电子地图增量更新数据模型研究

目前,车辆导航系统中通常以离线式更新方法来更新地图数据,这一方法已不能满足车载导航应用和先进的驾驶辅助系统应用对导航电子地图高现势性的要求.基于此问题,该文提出了导航电子地图的动态增量更新数据模型,以便在节约资源的基础上提高更新效率、更新性价比及导航数据的现势性.     

汽车八自由度模型动态仿真研究

汽车振动系统是一个非常复杂的系统. 为达到准确反映整车振动情况,基于一定假设,在Matlab软件中利用牛顿法建立某汽车八自由度振动模型. 分析整车动态时域响应特性,基于滤波白噪声和二阶Pade算法,建立四轮相关路面模型. 验证路面精确度,并将其作为激励输入整车振动模型,利用Newmark显式积分法进行求解,将各响应量时域信号转化为频域响应信号并与该振动系统的频域仿真对比. 结果证明该模型的可靠性好,求解速度快. 进一步研究车身质心位置、悬架刚度、轮胎刚度和悬架阻尼等因素对驾驶员与车身质心处舒适性的影响,并基于原车参数提出改善整车舒适性的建议.     

汽车高速紧急避障路径跟踪与主动防侧翻控制

为提高匹配机械弹性车轮汽车在高速紧急避障时的效率与安全性,在Simulink中建立了整车非线性八自由度模型,并基于车轮样机台架试验数据,利用Matlab遗传算法工具箱对机械弹性车轮模型参数进行分级辨识.综合考虑行驶车速、轨迹跟踪误差、方向盘转角以及侧翻评价指标,建立了八自由度驾驶员—汽车预瞄跟随闭环系统模型.分析了汽车在不同行驶车速时所需的方向盘角输入信息与侧翻状态响应,总结出汽车高速转向时的侧翻动态特性.为高速安全通过规划的避障路径,在转向控制驾驶员模型基础上建立了速度控制驾驶员模型,当侧翻评价指标超过安全阈值时利用制动踏板降低车速,当纵向车速小于期望安全车速时利用加速踏板提高车速.仿真分析表明建立的高速避障路径跟踪与控制策略能高效完成避障路径跟踪,同时能有效降低紧急避障时的侧翻风险.