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基于车路协同的高速公路弯道危险预警系统研究
| 论文题名： | 基于车路协同的高速公路弯道危险预警系统研究 |
| 关键词： | 高速公路;危险预警系统;弯道路段;车路协同;数据采集 |
| 摘要： | 随着我国高速公路的不断建设发展，车辆在高速公路上的行驶安全问题也逐渐受到重视，在弯道路段的行驶安全性更是被关注的重点。弯道路段因为线形复杂，车辆高速通过时容易出现事故，且事故引发的后果相比直线路段更为严重。在弯道路段事故中，侧翻事故造成的后果尤为严重，因此针对高速公路弯道路段的车辆安全预警具有重要的意义。 本文首先回顾了现有各种车辆预警系统的不足，提出了基于车路协同的高速公路弯道危险预警系统，实时地对不同的环境下不同类型的车辆进行安全预警。系统由数据采集模块、计算模块和预警反馈模块三部分做成。数据采集模块采集车辆、道路、环境的各种信息，并将之传输到计算模块；数据处理计算模块计算目标车辆行驶安全度，并根据预警策略进行预警判定；预警反馈模块向驾驶员反馈预警提示信息。 为了实现识别车辆类型这一功能，本文提出了基于Hu矩特征的车型识别方法，通过视频图像处理技术，采用了背景差分的方法消除环境因素的干扰，提取了车辆区域，再以Hu不变矩作为特征值，进行车辆类型识别。之后，使用Visual Studio2010和OpenCV2.4.9开发了车型识别测试环境对车型识别算法进行验证。 然后，提出了基于车路耦合的安全预警模型，包括安全度预测模型和安全预警策略。分析了车辆在路面上的侧翻、侧滑临界状态，提出了车辆行驶安全度的计算方法，并对天气环境、路面附着系数、车辆轮距、质心高度等行驶安全度计算参数进行了研究，提出了各个参数的系统应用参考值。在此基础上，提出了系统的安全预警策略，对目标车辆进行分级预警。 最后，对本文提出的系统进行了测试和验证。使用车型识别测试软件对192辆试验车辆进行了识别，结果显示测试软件的正确识别率达到90％左右。使用Carsim和Trucksim进行仿真实验，将仿真结果与预警系统的计算结果进行比较分析，结果表明预警系统针对不同类型车辆、不同环境状况进行预警是可行的。 |
| 作者： | 刘卡 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 陈涛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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