本文關(guān)鍵詞：基于多信息融合的車輛危險工況預(yù)警技術(shù)研究

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【摘要】：隨著我國公路建設(shè)的快速發(fā)展與車輛數(shù)量的日益增加,道路交通事故數(shù)量也在高速上升。我國路況復(fù)雜,交通事故經(jīng)常事發(fā)突然,由于駕駛員來不及反應(yīng),或駕駛員注意力不夠集中,不能及時預(yù)知事故風(fēng)險而未能懫取有效的機動措施,導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。所以,在車輛即將進入危險工況前給駕駛員以警示是非常重要的。如今,車輛危險預(yù)警系統(tǒng)已成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點。建立合理的模型,是車輛預(yù)警算法的重要部分。本文選取側(cè)翻和碰撞作為危險工況,分別建立三自由度側(cè)傾動力學(xué)模型和能夠準確預(yù)測車輛位置的車輛位置運動學(xué)模型,并在Matlab/Simulink環(huán)境中搭建仿真模型。對側(cè)翻模型和位置預(yù)測模型進行典型工況仿真并分別與Trucksim模型和Prescan模型對比,以驗證其合理性。碰撞預(yù)警或側(cè)翻預(yù)警等危險工況預(yù)警系統(tǒng)需要通過傳感器獲得車輛各種實時狀態(tài)參數(shù)。而由于成本限制導(dǎo)致的測量狀態(tài)精度不高,或某些狀態(tài)無法直接測量,給預(yù)警系統(tǒng)帶來了挑戰(zhàn)�；诙嘈畔⑷诤戏椒ㄖ坏目柭鼮V波和所建側(cè)傾動力學(xué)模型與車輛位置預(yù)測模型,分別針對側(cè)翻預(yù)警和碰撞預(yù)警系統(tǒng)進行車輛狀態(tài)估計,提高測量狀態(tài)精度,對某些未測量量進行估計,實現(xiàn)狀態(tài)參數(shù)的軟測量,大大提高了系統(tǒng)可靠性,降低了成本。對基于TTR的車輛側(cè)翻預(yù)警算法和基于TTC的車輛協(xié)同碰撞預(yù)警算法進行了研究,達到了對側(cè)翻、碰撞兩種車輛危險工況預(yù)警的目的。最后,進行了主動防側(cè)翻控制及主動避撞縱向控制,驗證了側(cè)傾動力學(xué)模型和車輛位置預(yù)測模型的有效性。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6

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本文編號：1146095