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随着社会经济的发展,汽车已经走进了千家万户。汽车的普及给我们的出行带来了极大的便利,但同时也带来了许许多多的问题,其中最显著的就是交通安全问题。每年发生的交通事故给国民的人生安全和财产安全带来了巨大的损失,如何缓解交通安全问题已经成为政府和研究人员所面对的难题。随着智能交通系统(ITS)的出现,道路交通安全问题的缓解出现了重大转机,特别是驾驶辅助系统的发展大大提高了行车安全性。道路区域行车环境实时评估和动态预测一直是驾驶辅助系统研究领域的热点之一,但评估和预测的效果一直受到计算模型有效性的影响,基于此,本文提出一种基于车间关系理论的道路区域危险实时评估与动态预测的方法。本文的研究内容如下:(1)建立道路区域车间关系模型。通过该模型可以获得道路区域车间关系权值,道路区域车间关系权值是道路区域危险实时评估和动态预测函数的主体参数,主要由车辆健康状态和车辆间的相关属性决定。本文在Ising模型的基础上,建立了一种考虑目标道路区域车辆密度、车间距离、车间相对速度等道路交通因素的车间关系模型,该模型是道路区域危险实时评估和动态预测的基础。(2)提出一种基于车间关系的道路区域危险实时评估模型,该模型主要分为道路区域危险度实时评估和道路区域危险实时分布计算两部分。本文由Ising模型中研究磁体系统的方法受到启发,把道路区域视为二维平面,进一步划分为小网格,然后参考Ising模型中的群体能量公式建立道路区域危险度的评估模型;此外,基于车间关系权值,依次求出每个小网格的危险值,通过每一个小网格的危险值反映道路区域的危险分布情况。(3)提出了一种基于实时评估值的道路区域危险动态预测方法,主要分为道路区域危险度的动态预测和道路区域危险分布的动态预测两部分。该方法基于最近一段连续时刻的道路区域的实时评估值对未来连续几个时刻的道路区域危险值进行动态预测。(4)基于Anylogic交通仿真平台,采用NS跟车模型模拟道路行车环境,获取相关的交通数据进行实验以验证本文所提方法的评估效果和预测效果。实验结果表明,本文提出的方法可以有效的跟踪和反映道路区域行车环境的变化,对驾驶辅助系统性能的提升具有十分重要的意义,此外,评估和预测的结果还可用于行车安全预警和路径规划等。