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基于网联信息预警的停车场盲区抵近行为分析
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作者 陈贺鹏 陈艳艳 +2 位作者 李臣 陈雨菲 李永行 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1262-1271,共10页
大型地下停车场内部通道窄、视野受限导致盲区交叉口会车容易发生碰撞,危险性较高。通过搭建地下停车场3D模型和网联信息预警系统设计驾驶模拟实验,分析地下停车场盲区交叉口抵近行为。考虑技术水平和盲区冲突设计4种实验场景,基于31名... 大型地下停车场内部通道窄、视野受限导致盲区交叉口会车容易发生碰撞,危险性较高。通过搭建地下停车场3D模型和网联信息预警系统设计驾驶模拟实验,分析地下停车场盲区交叉口抵近行为。考虑技术水平和盲区冲突设计4种实验场景,基于31名被试的微观驾驶行为数据,选取平均速度、平均加速度、制动位置分析预警点到盲区交叉口范围内的驾驶行为。在相关性分析的基础上运用K-means方法选择初始速度、平均速度对驾驶员类型进行聚类,分析网联预警信息对不同驾驶员抵近行为的影响。研究结果表明:①驾驶员在无预警信息提示时抵近盲区交叉口的过程包括速度保持——速度增加——速度急减3个阶段,在有预警时速度均匀下降,通过交叉口时的速度较无预警时高34.08%;②预警信息使得驾驶员平均速度较无预警场景降低9.94 km/h,制动位置提前4.49 m,有效提升驾驶员在停车场盲区交叉口的安全性;③预警系统对保守型和普通型驾驶员作用效果明显,对于激进型驾驶员应当进行必要的培训,使其认识到预警系统的积极作用,以提高行车效率、促进安全驾驶;④车载网联预警系统对整体及不同类别的驾驶员的安全性提升效果显著,提升效果排序为:保守型>普通型>激进型。研究结果对网联信息预警系统在停车场的应用和停车场安全性提升提供支撑。 展开更多
关键词 交通工程 停车场 视觉盲区 驾驶模拟 网联信息预警 抵近行为
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网联信息诱导下的商业地下停车场驾驶行为研究
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作者 陈贺鹏 陈艳艳 +3 位作者 李永行 陈雨菲 李四洋 郭继孚 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第10期95-104,共10页
商业地下停车场内部结构复杂、通道较窄,且相交通道视野范围小,驾驶员在寻找停车位时效率低且容易发生碰撞。以商业配建地下停车场为研究对象,基于驾驶模拟实验获取的微观驾驶行为数据,选取平均速度、平均加速度、制动位置对车辆操控行... 商业地下停车场内部结构复杂、通道较窄,且相交通道视野范围小,驾驶员在寻找停车位时效率低且容易发生碰撞。以商业配建地下停车场为研究对象,基于驾驶模拟实验获取的微观驾驶行为数据,选取平均速度、平均加速度、制动位置对车辆操控行为进行分析,选取寻泊时间、路段通过时间、寻泊距离和最短路径选择对寻泊行为进行分析,并对不同驾驶风格的驾驶行为进行讨论。结果表明:对于车辆控制行为,停车信息诱导系统(parking guidance information systems,PGIS)可以重构抵近盲区交叉口的驾驶过程,使驾驶员平均速度降低36.90%,加速度降至2.55 m/s^(2)以下,对不同风格驾驶员平均速度的影响具有显著性。对于寻泊行为,PGIS可诱导驾驶员经最短路径到达目的地,有效减少寻泊时间;对保守型和普通型驾驶员的路段通行时间减少不显著,对激进型的路段通行时间具有显著影响。研究结果为车联网技术在城市交通领域的发展提供了新的视角。 展开更多
关键词 停车场 停车信息诱导系统 网联车辆 驾驶行为 驾驶风格
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电动汽车锂离子电池状态检测方法的优化
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作者 金朝昆 冀杰 李晓晖 《电池》 北大核心 2025年第3期542-547,共6页
提出一种优化锂离子电池状态检测的方法,旨在提高电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的检测精度。该方法结合基于开路电压和电流积分的加权组合算法,并通过自动调节电池特性参数R来减少检测误差。通过实验模拟,在不同老化状态下,对电池的... 提出一种优化锂离子电池状态检测的方法,旨在提高电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的检测精度。该方法结合基于开路电压和电流积分的加权组合算法,并通过自动调节电池特性参数R来减少检测误差。通过实验模拟,在不同老化状态下,对电池的SOC和SOH进行评估,验证方法的有效性。通过50次循环,SOC的检测误差从最初的25%逐步减少至5%以下,SOH的检测误差也维持在2%以内。该方法能在多次循环后减小SOC误差,并提升SOH检测的准确性,适合应用于电动汽车电池管理系统,提升可靠性。 展开更多
关键词 锂离子电池 电动汽车 状态检测 荷电状态(SOC) 健康状态(SOH) 开路电压 电流积分 电池管理系统(BMS)
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基于自注意力机制的两阶段三维目标检测方法 被引量:3
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作者 彭颖 张胜根 +1 位作者 黄俊富 张强 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第25期10825-10831,共7页
为了精确地识别出交通场景下的目标障碍物,考虑到真实道路场景的复杂性和道路安全的重要性,以稀疏嵌入卷积检测(sparsely embedded convolutional detection,SECOND)模型作为基础模型,通过采取自注意力机制获得全局语义信息来增强点云... 为了精确地识别出交通场景下的目标障碍物,考虑到真实道路场景的复杂性和道路安全的重要性,以稀疏嵌入卷积检测(sparsely embedded convolutional detection,SECOND)模型作为基础模型,通过采取自注意力机制获得全局语义信息来增强点云表征能力,采用感兴趣区域(region of interest,RoI)检测头对候选区域生成的三维建议框进行优化,提升其检测精度方法,提出了一种基于自注意力机制的两阶段三维目标检测方法SAR-SECOND检测模型。结果表明:与现有的先进三维目标检测方法相比,SAR-SECOND在KITTI数据集上的检测精度与之不相上下,汽车整体检测精度为82.28%;行人整体精度为51.45%,骑行者整体精度为72.41%。检测结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 三维目标检测 注意力机制 稀疏卷积
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