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交通规则强约束下瞬态行车风险矢量建模方法研究
1
作者
郑讯佳
蒋骏皓
+4 位作者
李会兰
陈星
刘辉
王建强
高建杰
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期774-782,共9页
为规避或缓解红绿灯路口前车停车让行时遭到失控后车追尾的严重事故,基于前序研究建立的行车风险场力的基本模型,提出了行车风险的矢量场建模方法。设计了无信号灯交叉路口场景,并进行6组不同状态下的行车安全场仿真计算;设计了红绿灯...
为规避或缓解红绿灯路口前车停车让行时遭到失控后车追尾的严重事故,基于前序研究建立的行车风险场力的基本模型,提出了行车风险的矢量场建模方法。设计了无信号灯交叉路口场景,并进行6组不同状态下的行车安全场仿真计算;设计了红绿灯路口前车停车让行时即将遭到失控后车追尾的危险场景,分析了直行、左转、右转和掉头等4种不考虑道路交通规则约束的避险路径,对比分析了12组不同状态下的行车风险场力分布。结果表明:所提模型可以有效辨识行车风险,自车掉头进入另一侧车道的避险方案最佳,且当车速为3 m/s时能将整体风险降低67.41%。
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关键词
自动驾驶
行车风险
矢量建模
行车安全场
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职称材料
基于高斯隐马尔可夫模型的人机共享控制区域化决策算法
被引量：
3
2
作者
刘芳
朱天贺
+1 位作者
苏卫星
刘阳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2659-2667,共9页
针对伺服级共享控制决策中权衡安全性、干预度与驾驶体验的问题,提出基于高斯隐马尔可夫模型(Gaussian Hidden Markov Model,GHMM)的人机共享控制区域化决策算法.此算法利用高斯分布函数表征驾驶人的实时相对驾驶能力;利用区域化的高斯...
针对伺服级共享控制决策中权衡安全性、干预度与驾驶体验的问题,提出基于高斯隐马尔可夫模型(Gaussian Hidden Markov Model,GHMM)的人机共享控制区域化决策算法.此算法利用高斯分布函数表征驾驶人的实时相对驾驶能力;利用区域化的高斯矢量环境风险场量化模型表征不同环境区域的环境风险值以及其模糊风险等级;最后综合驾驶人绝对能力、驾驶状态以及环境风险实现人机共享控制中控制权的高可靠、合理分配.实验表明,本文提出的人机共享区域化决策模型能够在考虑驾驶人相对能力及环境风险源所在方位的基础上给予较为合理的控制权柔性分配方案,有效降低风险至智能驾驶模型可控范围内.
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关键词
人机共驾
柔性驾驶控制权分配
行车风险场
驾驶人能力评价
隐马尔可夫模型
矢量风险场
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职称材料
题名
交通规则强约束下瞬态行车风险矢量建模方法研究
1
作者
郑讯佳
蒋骏皓
李会兰
陈星
刘辉
王建强
高建杰
机构
重庆文理学院智能制造工程学院
重庆城市职业学院信息与智能制造学院
清华大学车辆与运载学院
四川警察学院智能警务四川省重点实验室
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期774-782,共9页
基金
四川省科技计划资助项目(2024NSFSC2029)
智能绿色车辆与交通全国重点实验室开放基金课题(KFY2412)
智能警务四川省重点实验室开放课题(ZNJW2023KFQN002)。
文摘
为规避或缓解红绿灯路口前车停车让行时遭到失控后车追尾的严重事故,基于前序研究建立的行车风险场力的基本模型,提出了行车风险的矢量场建模方法。设计了无信号灯交叉路口场景,并进行6组不同状态下的行车安全场仿真计算;设计了红绿灯路口前车停车让行时即将遭到失控后车追尾的危险场景,分析了直行、左转、右转和掉头等4种不考虑道路交通规则约束的避险路径,对比分析了12组不同状态下的行车风险场力分布。结果表明:所提模型可以有效辨识行车风险,自车掉头进入另一侧车道的避险方案最佳,且当车速为3 m/s时能将整体风险降低67.41%。
关键词
自动驾驶
行车风险
矢量建模
行车安全场
Keywords
autonomous driving
driving
risk
vector
modeling
driving safety
field
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于高斯隐马尔可夫模型的人机共享控制区域化决策算法
被引量：
3
2
作者
刘芳
朱天贺
苏卫星
刘阳
机构
天津工业大学天津市自主智能技术与系统重点实验室
华晨宝马汽车有限公司整车开发部
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2659-2667,共9页
基金
国家重点研发计划(No.2021YFB2501800)
天津市研究生科研创新项目(No.2021YJSO2S17)
+1 种基金
国家自然科学基金(No.61802280,No.61806143,No.61772365,No.41772123)
天津市技术创新引导专项(基金)(No.21YDTPJC00130)。
文摘
针对伺服级共享控制决策中权衡安全性、干预度与驾驶体验的问题,提出基于高斯隐马尔可夫模型(Gaussian Hidden Markov Model,GHMM)的人机共享控制区域化决策算法.此算法利用高斯分布函数表征驾驶人的实时相对驾驶能力;利用区域化的高斯矢量环境风险场量化模型表征不同环境区域的环境风险值以及其模糊风险等级;最后综合驾驶人绝对能力、驾驶状态以及环境风险实现人机共享控制中控制权的高可靠、合理分配.实验表明,本文提出的人机共享区域化决策模型能够在考虑驾驶人相对能力及环境风险源所在方位的基础上给予较为合理的控制权柔性分配方案,有效降低风险至智能驾驶模型可控范围内.
关键词
人机共驾
柔性驾驶控制权分配
行车风险场
驾驶人能力评价
隐马尔可夫模型
矢量风险场
Keywords
man-machine shared driving
flexible driving control distribution
driving
risk
field
driving ability evaluation
hidden Markov model
vector risk field
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U491.25 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
交通规则强约束下瞬态行车风险矢量建模方法研究
郑讯佳
蒋骏皓
李会兰
陈星
刘辉
王建强
高建杰
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于高斯隐马尔可夫模型的人机共享控制区域化决策算法
刘芳
朱天贺
苏卫星
刘阳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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