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面向在线预警需求的高速公路车队内部制动减速度传播机制研究
| 论文题名： | 面向在线预警需求的高速公路车队内部制动减速度传播机制研究 |
| 关键词： | 高速公路车队;制动减速度;传播机制;支持向量机;动力学特性 |
| 摘要： | 追尾事故是高速公路发生数量最多的事故类型，尤其是连环追尾经常引发严重后果。对追尾过程分析得到，车队在高速公路近距离跟车行驶时，车队内各车辆之间的相关性较强，当受到微小刺激时，车队交通系统的脆性被激发，并随车队车车传播逐渐加剧，导致交通系统的连锁性崩溃，最终引发连环追尾。针对上述特性，若通过路侧设备或者车联网技术获取了整个车队的运行状态，当出现干扰诱因且极易引发追尾事故时，可采取技术手段来对追尾风险进行主动在线式防控。 本文开展了真实道路驾驶试验和路侧固定式采集试验，获取了高速公路环境下大量车队跟车数据。共挑选了包含1679个车辆的355个车队正常跟车片段，以及665组跟车制动片段。基于上述车队行驶数据，对高速公路车队内部制动减速度传播机制进行了建模分析，实现了危险跟车情况下车队内各车辆制动减速度预测，并依靠真实案例对预警方案进行了验证。本文主要的研究内容和结论如下： （1）基于上述数据，对高速公路车队跟车行为特性进行分析，并对比不同车辆数的车队行驶差异性，得到高速公路存在大量近距离跟车行为，且随着车队车辆数增加，跟车潜在危险性增加，并建立了跟车距离危险预警模型和制动反应时间预测模型。 （2）基于支持向量机（SVM）算法，建立制动传播类型预测模型，对比不同参数、分类标准、参数优化方法的模型预测效果，确定最优制动传播类型预测模型为五参数二分类PSO-SVM模型。并分别基于跟车时距??????、碰撞时间的倒数????????、危险感知参数????建立危险跟车类型下后车制动减速度预测模型，对比得到后车制动减速度最优模型为??2vs.??1,??????模型。并根据三车辆制动传播数据对建立的制动传播相关模型进行验证，验证结果表明各模型均适用于多车辆制动传播，并对多车制动减速度预测模型进行优化。 （3）考虑车辆制动过程动力学特性，建立最小安全制动减速度模型并依据实测数据进行参数优化，根据跟车危险程度建立分级预警系统。采用真实案例对预警算法进行验证，结果表明预警方案合理，为车队追尾风险防控提供了准确的算法支撑。 |
| 作者： | 肖星星 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 王畅 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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