為了有效獲取山區(qū)道路的線形參數(shù),減小測(cè)量中的累積誤差,提出了一種基于車(chē)載GPS/慣性測(cè)量單元(IMU)測(cè)量信息的道路幾何參數(shù)擬合方法。考慮到地球表面的三維變化特征,建立了基于GPS直角坐標(biāo)系下車(chē)輛行駛的狀態(tài)方程,結(jié)合IMU測(cè)量信息進(jìn)行平滑處理,通過(guò)對(duì)道路的分段描述,利用遞推估計(jì)擬合道路的縱坡坡度、彎道半徑等幾何參數(shù),分析了縱坡坡度、彎道半徑及車(chē)速對(duì)行車(chē)安全的影響。研究結(jié)果表明:該方法所獲得的參數(shù)信息與采點(diǎn)法測(cè)量結(jié)果吻合較好,驗(yàn)證了所提出算法的有效性;與道路縱坡相比,車(chē)速以及彎道半徑對(duì)山區(qū)行車(chē)安全的影響較大,采取增大轉(zhuǎn)彎半徑、限制車(chē)速的措施可以有效提高山區(qū)道路的行車(chē)安全性。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2014年06期 北大核心

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圖２試驗(yàn)路段車(chē)輛的姿態(tài)與加速度信息Ｆｉｇ．２ＡｔｔｉｔｕｄｅａｎｄＡｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＶｅｈｉｃｌｅｏｎＴｅｓｔＲｏａｄ

圖２試驗(yàn)路段車(chē)輛的姿態(tài)與加速度信息Ｆｉｇ．２ＡｔｔｉｔｕｄｅａｎｄＡｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＶｅｈｉｃｌｅｏｎＴｅｓｔＲｏａｄ圖３試驗(yàn)路段的縱坡坡度變化趨勢(shì)Ｆｉｇ．３ＣｈａｎｇｉｎｇＴｅｎｄｅｎｃｙｏｆＬｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌＳｌｏｐｅｏｆＴｅｓｔＲｏａｄ表１參數(shù)設(shè)置Ｔａｂ．１ＰａｒａｍｅｔｅｒｓＳｅｔｔｉｎｇ仿真次數(shù)彎道半徑／ｍ縱坡坡度／％運(yùn)行速度／（ｋｍ·ｈ－１）１１２０，１６０，２００，２４０，２８０，３２０２．１８６２２４０－４．０，－２．０，０．０，２．０，４．０，６．０８６３２４０２．１５５，６５，７５，８５，９５，１０５圖４表明：行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)隨著彎道半徑的增加而減小，隨著縱坡坡度的增加而增大，車(chē)輛運(yùn)行速度越快，行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)越高；相比車(chē)輛的運(yùn)行速度以及彎道半徑，道路縱坡坡度的變化對(duì)行車(chē)安全的影響相對(duì)較小，因此可通過(guò)增大彎道半徑、限速等措施提高山區(qū)道路的行車(chē)安全。４結(jié)語(yǔ)（１）提出了一種基于車(chē)載傳感器的道路幾何參圖４行車(chē)安全與各影響因素的關(guān)系Ｆｉｇ．４ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓＢｅｔｗｅｅｎＤｒｉｖｉｎｇＳａｆｅｔｙａｎｄＩｎｆｌｕｅｎｃｅＦａｃｔｏｒｓ數(shù)擬合方法，針對(duì)實(shí)際道路的三維變化特征，構(gòu)建了基于ＧＰＳ直角坐標(biāo)系下的狀態(tài)方程，結(jié)合ＩＭＵ的測(cè)量信息，通過(guò)遞推估計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)道路的分段擬合，減小了現(xiàn)有坡度測(cè)量中累積誤差的影響，提高了參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度。（２）針對(duì)山區(qū)道路車(chē)輛側(cè)滑或側(cè)翻的事故形態(tài)，推導(dǎo)了車(chē)輛發(fā)生危險(xiǎn)的臨界條件，計(jì)算了不同坡度、彎道半徑以及車(chē)速下的行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)概率。對(duì)比分析表明，

圖３試驗(yàn)路段的縱坡坡度變化趨勢(shì)Ｆｉｇ．３ＣｈａｎｇｉｎｇＴｅｎｄｅｎｃｙｏｆＬｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌＳｌｏｐｅｏｆＴｅｓｔＲｏａｄ表１參數(shù)設(shè)置Ｔａｂ．１ＰａｒａｍｅｔｅｒｓＳｅｔｔｉｎｇ仿真次數(shù)彎道半徑／ｍ縱坡坡度／％運(yùn)行速度／（ｋｍ·ｈ－１）１１２０，１６０，２００，２４０，２８０，３２０２．１８６２２４０－４．０，－２．０，０．０，２．０，４．０，６．０８６３２４０２．１５５，６５，７５，８５，９５，１０５圖４表明：行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)隨著彎道半徑的增加而減小，隨著縱坡坡度的增加而增大，車(chē)輛運(yùn)行速度越快，行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)越高；相比車(chē)輛的運(yùn)行速度以及彎道半徑，道路縱坡坡度的變化對(duì)行車(chē)安全的影響相對(duì)較小，因此可通過(guò)增大彎道半徑、限速等措施提高山區(qū)道路的行車(chē)安全。４結(jié)語(yǔ)（１）提出了一種基于車(chē)載傳感器的道路幾何參圖４行車(chē)安全與各影響因素的關(guān)系Ｆｉｇ．４ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓＢｅｔｗｅｅｎＤｒｉｖｉｎｇＳａｆｅｔｙａｎｄＩｎｆｌｕｅｎｃｅＦａｃｔｏｒｓ數(shù)擬合方法，針對(duì)實(shí)際道路的三維變化特征，構(gòu)建了基于ＧＰＳ直角坐標(biāo)系下的狀態(tài)方程，結(jié)合ＩＭＵ的測(cè)量信息，通過(guò)遞推估計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)道路的分段擬合，減小了現(xiàn)有坡度測(cè)量中累積誤差的影響，提高了參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度。（２）針對(duì)山區(qū)道路車(chē)輛側(cè)滑或側(cè)翻的事故形態(tài)，推導(dǎo)了車(chē)輛發(fā)生危險(xiǎn)的臨界條件，計(jì)算了不同坡度、彎道半徑以及車(chē)速下的行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)概率。對(duì)比分析表明，車(chē)速的變化對(duì)行車(chē)安全的影響最大，彎道半徑次之，縱坡坡度的影響相對(duì)較小，因此可通過(guò)限速、增大彎道半徑等措施提高山區(qū)道路行車(chē)安全性。（３）在本文基礎(chǔ)上，進(jìn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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