高速公路车辆异常行驶状态预警研究
发布时间:2022-04-25 21:14
我国高速公路交通安全形势严峻,重特大交通事故时有发生,交通安全问题凸显,应用车辆主动安全系统能够有效避免交通事故、降低伤亡人数、减轻致害程度。因此,根据交通事故发生前车辆行驶状态,运用高速公路交通事故调查和研究的数据,分析与评价车辆异常行驶风险源、子风险源及其风险致因,通过建立预警模型、选取预警指标和确定预警参数阈值,开发适用于低端车型改装的车辆异常行驶预警软件,并且搭建联合仿真平台验证其预警效果。首先,分析了高速公路交通事故发生前车辆行驶状态,建立车辆异常行驶状态模型,通过改进灰色关联分析,判断车辆异常行驶状态与高速公路交通事故之间关联程度。其次,识别出车辆异常行驶风险源,构建出车辆异常行驶主要风险源结构,采用风险概率指数法,划分出车辆异常行驶风险等级,分析了车辆异常行驶风险程度,筛选出车辆异常行驶重点风险致因。再次,选取车辆异常行驶风险评价指标,构建出车辆异常行驶风险致因评价体系,通过模糊层次综合评价法,建立车辆异常行驶风险值评价模型,获取车辆异常行驶最显著的风险致因。最后,通过选取车辆异常行驶预警方法、规定车辆异常行驶预警准则、分析车辆异常行驶预警指标、划分车辆异常行驶预警等级和...
【文章页数】:88 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.4 主要研究内容
第二章 高速公路车辆异常行驶状态建模与分析
2.1 车辆制动状态模型
2.1.1 防碰撞时间
2.1.2 纵向安全车距
2.1.3 防碰撞制动速度与制动减速度
2.2 车辆偏移状态
2.2.1 横向安全车距
2.2.2 侧偏角
2.3 车辆偏转状态
2.3.1 防侧滑速度
2.3.2 防侧翻速度
2.3.3 轮胎胎压
2.4 高速公路车辆异常行驶状态关联分析
2.4.1 传统灰色关联分析
2.4.2 改进灰色关联分析
2.4.3 高速公路车辆异常行驶状态关联分析实例
2.5 本章小结
第三章 高速公路车辆异常行驶风险分析
3.1 高速公路车辆异常行驶状态风险源识别
3.1.1 制动状态风险源识别
3.1.2 偏移状态风险源识别
3.1.3 偏转状态风险源识别
3.1.4 高速公路车辆异常行驶状态主要风险源结构
3.2 高速公路车辆异常行驶状态风险分析
3.2.1 传统风险概率指数分析
3.2.2 交通事故发生机率与严重程度
3.2.3 风险概率指数等级区间
3.2.4 风险概率指数等级
3.3 高速公路车辆异常行驶状态风险源筛选
3.3.1 高速公路车辆异常行驶状态风险源统计数据
3.3.2 高速公路车辆异常行驶状态风险源筛选
3.3.2.1 风险致因下交通事故发生机率
3.3.2.2 风险致因下交通事故严重程度
3.3.2.3 风险致因下风险概率指数区间与阈值
3.3.2.4 风险致因的风险概率指数
3.3.3 高速公路车辆异常行驶状态下重点风险致因结构
3.4 本章小结
第四章 高速公路车辆异常行驶风险动态评价
4.1 高速公路车辆异常行驶风险评价指标体系
4.1.1 高速公路车辆异常行驶风险评价指标选取方法
4.1.2 高速公路车辆异常行驶风险评价指标选取
4.1.2.1 车辆故障与失控的评价指标选取
4.1.2.2 驾驶人驾驶失误与违法行为的评价指标选取
4.1.2.3 特殊行车环境的评价指标选取
4.1.3 高速公路车辆异常行驶风险评价指标体系构建
4.2 高速公路车辆异常行驶风险动态评价方法
4.2.1 车辆异常行驶风险评价方法选择
4.2.2 模糊综合评价法
4.2.3 层次分析法
4.3 高速公路车辆异常行驶风险动态评价
4.3.1 车辆异常行驶风险动态评价步骤
4.3.2 车辆异常行驶评价指标风险值
4.3.3 车辆异常行驶风险动态评价
4.3.3.1 模糊评价等级隶属函数构建
4.3.3.2 评级指标权重计算
4.4 高速公路车辆异常行驶风险动态评价实例
4.4.1 车辆异常行驶风险评价指标取值
4.4.2 评价指标等级阈值
4.4.3 风险评价指标等级隶属度
4.4.4 评价指标权重计算
4.4.5 车辆异常行驶风险综合评价
4.5 本章小结
第五章 高速公路车辆异常行驶预警系统
5.1 高速公路车辆异常行驶预警技术
5.1.1 高速公路车辆异常行驶预警方法
5.1.2 高速公路车辆异常行驶预警准则
5.1.3 高速公路车辆异常行驶预警指标
5.1.4 高速公路车辆异常行驶预警等级
5.1.5 高速公路车辆异常行驶预警度
5.2 高速公路车辆异常行驶预警系统
5.2.1 高速公路车辆异常行驶预警系统概述
5.2.2 感知层
5.2.3 通信层
5.2.4 应用层
5.2.5 高速公路车辆异常行驶预警系统框架
5.3 车辆异常行驶预警仿真分析
5.3.1 基于Carsim/MATLAB/Simulink的车辆异常行驶预警联合仿真
5.3.2 车辆异常行驶预警仿真环境参数设置
5.3.3 Carsim/MATLAB/Simulink联合仿真平台
5.3.4 车辆异常行驶预警仿真分析
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】:
期刊论文
[1]智能汽车人机协同控制的研究现状与展望[J]. 胡云峰,曲婷,刘俊,施竹清,朱冰,曹东璞,陈虹. 自动化学报. 2019(07)
[2]无人驾驶汽车RBF神经网络滑模横向控制策略[J]. 贺伊琳,马建,赵丹,刘晓东,张一西,张凯. 长安大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]基于MEMS的车辆预警系统及其姿态算法设计[J]. 史鹏坤,许江淳,李玉惠,张云,王志伟. 电子器件. 2018(03)
[4]基于激光雷达的车辆变道预警系统研究[J]. 詹慧贞. 激光杂志. 2018(05)
[5]车载GigE Vision实时前方车辆防撞预警系统设计[J]. 马浩越,刘晶郁,杨炜. 中国科技论文. 2018(10)
[6]分布式驱动电动汽车Simulink/Carsim联合仿真平台的建立[J]. 陈建兵,向青青. 机械科学与技术. 2018(10)
[7]基于可拓决策和人工势场法的车道偏离辅助系统研究[J]. 陈无畏,胡振国,汪洪波,魏振亚,谢有浩. 机械工程学报. 2018(16)
[8]汽车防碰撞系统研究现状分析[J]. 王芳,陈哲. 农业装备与车辆工程. 2018(05)
[9]主动防撞预警系统概述[J]. 李文娜. 时代汽车. 2018(05)
[10]道路交通运输安全发展报告(2017)[J]. Matthias Gsul,胡予红,周旋,宁丙文,米建英,刘佳,王光远,王静,董晨,张露丹. 中国应急管理. 2018(02)
博士论文
[1]区域路网交通安全风险动态预警关键技术研究[D]. 赵学刚.长安大学 2010
硕士论文
[1]基于机器视觉的车道偏离预警系统研究[D]. 李信言.长安大学 2018
[2]基于车路协同的双向两车道超车预警系统设计[D]. 王瑞.长安大学 2018
[3]基于驾驶员反应特性的纵向防碰撞预警系统[D]. 王慧文.吉林大学 2018
[4]复杂道路情况下的ITS防碰撞技术的研究[D]. 王少捷.电子科技大学 2018
[5]双目视觉辅助驾驶算法的研究与设计[D]. 杜隆生.北京交通大学 2018
[6]基于单目视觉的车辆防撞预警系统的技术研究[D]. 钟静连.南京理工大学 2018
[7]基于车联网的高速追尾预警系统研究[D]. 陈柯.东南大学 2017
[8]基于车路协同的高速公路弯道危险预警系统研究[D]. 刘卡.长安大学 2017
[9]基于iOS平台的前方车辆碰撞预警系统研究与实现[D]. 詹禹震.华南理工大学 2017
[10]基于DSRC和DGPS的纵向碰撞预警系统的设计和实现[D]. 王婷婷.重庆大学 2017
本文编号:3648350
【文章页数】:88 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.4 主要研究内容
第二章 高速公路车辆异常行驶状态建模与分析
2.1 车辆制动状态模型
2.1.1 防碰撞时间
2.1.2 纵向安全车距
2.1.3 防碰撞制动速度与制动减速度
2.2 车辆偏移状态
2.2.1 横向安全车距
2.2.2 侧偏角
2.3 车辆偏转状态
2.3.1 防侧滑速度
2.3.2 防侧翻速度
2.3.3 轮胎胎压
2.4 高速公路车辆异常行驶状态关联分析
2.4.1 传统灰色关联分析
2.4.2 改进灰色关联分析
2.4.3 高速公路车辆异常行驶状态关联分析实例
2.5 本章小结
第三章 高速公路车辆异常行驶风险分析
3.1 高速公路车辆异常行驶状态风险源识别
3.1.1 制动状态风险源识别
3.1.2 偏移状态风险源识别
3.1.3 偏转状态风险源识别
3.1.4 高速公路车辆异常行驶状态主要风险源结构
3.2 高速公路车辆异常行驶状态风险分析
3.2.1 传统风险概率指数分析
3.2.2 交通事故发生机率与严重程度
3.2.3 风险概率指数等级区间
3.2.4 风险概率指数等级
3.3 高速公路车辆异常行驶状态风险源筛选
3.3.1 高速公路车辆异常行驶状态风险源统计数据
3.3.2 高速公路车辆异常行驶状态风险源筛选
3.3.2.1 风险致因下交通事故发生机率
3.3.2.2 风险致因下交通事故严重程度
3.3.2.3 风险致因下风险概率指数区间与阈值
3.3.2.4 风险致因的风险概率指数
3.3.3 高速公路车辆异常行驶状态下重点风险致因结构
3.4 本章小结
第四章 高速公路车辆异常行驶风险动态评价
4.1 高速公路车辆异常行驶风险评价指标体系
4.1.1 高速公路车辆异常行驶风险评价指标选取方法
4.1.2 高速公路车辆异常行驶风险评价指标选取
4.1.2.1 车辆故障与失控的评价指标选取
4.1.2.2 驾驶人驾驶失误与违法行为的评价指标选取
4.1.2.3 特殊行车环境的评价指标选取
4.1.3 高速公路车辆异常行驶风险评价指标体系构建
4.2 高速公路车辆异常行驶风险动态评价方法
4.2.1 车辆异常行驶风险评价方法选择
4.2.2 模糊综合评价法
4.2.3 层次分析法
4.3 高速公路车辆异常行驶风险动态评价
4.3.1 车辆异常行驶风险动态评价步骤
4.3.2 车辆异常行驶评价指标风险值
4.3.3 车辆异常行驶风险动态评价
4.3.3.1 模糊评价等级隶属函数构建
4.3.3.2 评级指标权重计算
4.4 高速公路车辆异常行驶风险动态评价实例
4.4.1 车辆异常行驶风险评价指标取值
4.4.2 评价指标等级阈值
4.4.3 风险评价指标等级隶属度
4.4.4 评价指标权重计算
4.4.5 车辆异常行驶风险综合评价
4.5 本章小结
第五章 高速公路车辆异常行驶预警系统
5.1 高速公路车辆异常行驶预警技术
5.1.1 高速公路车辆异常行驶预警方法
5.1.2 高速公路车辆异常行驶预警准则
5.1.3 高速公路车辆异常行驶预警指标
5.1.4 高速公路车辆异常行驶预警等级
5.1.5 高速公路车辆异常行驶预警度
5.2 高速公路车辆异常行驶预警系统
5.2.1 高速公路车辆异常行驶预警系统概述
5.2.2 感知层
5.2.3 通信层
5.2.4 应用层
5.2.5 高速公路车辆异常行驶预警系统框架
5.3 车辆异常行驶预警仿真分析
5.3.1 基于Carsim/MATLAB/Simulink的车辆异常行驶预警联合仿真
5.3.2 车辆异常行驶预警仿真环境参数设置
5.3.3 Carsim/MATLAB/Simulink联合仿真平台
5.3.4 车辆异常行驶预警仿真分析
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】:
期刊论文
[1]智能汽车人机协同控制的研究现状与展望[J]. 胡云峰,曲婷,刘俊,施竹清,朱冰,曹东璞,陈虹. 自动化学报. 2019(07)
[2]无人驾驶汽车RBF神经网络滑模横向控制策略[J]. 贺伊琳,马建,赵丹,刘晓东,张一西,张凯. 长安大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]基于MEMS的车辆预警系统及其姿态算法设计[J]. 史鹏坤,许江淳,李玉惠,张云,王志伟. 电子器件. 2018(03)
[4]基于激光雷达的车辆变道预警系统研究[J]. 詹慧贞. 激光杂志. 2018(05)
[5]车载GigE Vision实时前方车辆防撞预警系统设计[J]. 马浩越,刘晶郁,杨炜. 中国科技论文. 2018(10)
[6]分布式驱动电动汽车Simulink/Carsim联合仿真平台的建立[J]. 陈建兵,向青青. 机械科学与技术. 2018(10)
[7]基于可拓决策和人工势场法的车道偏离辅助系统研究[J]. 陈无畏,胡振国,汪洪波,魏振亚,谢有浩. 机械工程学报. 2018(16)
[8]汽车防碰撞系统研究现状分析[J]. 王芳,陈哲. 农业装备与车辆工程. 2018(05)
[9]主动防撞预警系统概述[J]. 李文娜. 时代汽车. 2018(05)
[10]道路交通运输安全发展报告(2017)[J]. Matthias Gsul,胡予红,周旋,宁丙文,米建英,刘佳,王光远,王静,董晨,张露丹. 中国应急管理. 2018(02)
博士论文
[1]区域路网交通安全风险动态预警关键技术研究[D]. 赵学刚.长安大学 2010
硕士论文
[1]基于机器视觉的车道偏离预警系统研究[D]. 李信言.长安大学 2018
[2]基于车路协同的双向两车道超车预警系统设计[D]. 王瑞.长安大学 2018
[3]基于驾驶员反应特性的纵向防碰撞预警系统[D]. 王慧文.吉林大学 2018
[4]复杂道路情况下的ITS防碰撞技术的研究[D]. 王少捷.电子科技大学 2018
[5]双目视觉辅助驾驶算法的研究与设计[D]. 杜隆生.北京交通大学 2018
[6]基于单目视觉的车辆防撞预警系统的技术研究[D]. 钟静连.南京理工大学 2018
[7]基于车联网的高速追尾预警系统研究[D]. 陈柯.东南大学 2017
[8]基于车路协同的高速公路弯道危险预警系统研究[D]. 刘卡.长安大学 2017
[9]基于iOS平台的前方车辆碰撞预警系统研究与实现[D]. 詹禹震.华南理工大学 2017
[10]基于DSRC和DGPS的纵向碰撞预警系统的设计和实现[D]. 王婷婷.重庆大学 2017
本文编号:3648350
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3648350.html