matlab变道超车

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城市道路车辆变道安全距离模型研究

随着经济的发展和人民生活水平的提高,我国城市化进程在逐步加快,机动车辆迅猛增多,交通事故有愈演愈烈的趋势。研究城市道路车辆变道行驶的的安全性,选择最小安全距离,对开发如汽车防撞等主动式汽车安全技术,减少驾驶员的负担和判断错误,提高交通安全和通行能力将起到重要作用。同时,为道路建设与改造、汽车安全设计、道路交通事故防范等基础性工作提供理论依据,给其它复杂人机环境系统安全性评价研究以新的启发。本文对城市道路车辆变道行为进行了分析,确定了车辆变道过程的影响因素,同时分析了车辆变道行驶对城市道路通行能力的影响。在复杂的行车环境中,驾驶员极可能对车辆安全换道的可行性做出错误的判断,因此让车辆处在潜在的碰撞危险当中。分析了车道变换时车辆的各种运动状态,研究了对一个给定的车辆变道过程,由相邻车辆间不发生碰撞的基本要求推导出应满足的车辆起始最小纵向安全距离避免发生碰撞的条件;根据车辆变道,计算出不发生碰撞的起始最小纵向安全距离,在此基础之上,建

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本文介绍了澳大利亚车辆型式认证体系的变化,旨在帮助国内车辆行业相关企业为应对澳大利亚实施《道路车辆标准...

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根据国家机械工业局统计，私人购车要缴纳的各项收费总额已经接近汽车价格的50％，而出租车所缴纳的费用则相当...

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道路交通环境涉及的多目标检测技术主要是检测各种道路交通环境中采集的图像或者视频里的车辆和行人等,使用机器学习和深度学习的技术来实现高效的检测识别。该技术是近年来理论研究和实践过程中人们讨论的热点,并广泛应用于车辆的驾驶辅助系统,无人驾驶等领域。然而道路交通环境非常复杂,需要检测的车辆和行人等障碍物很容易受到各种随机因素的干扰,因此多目标检测技术的研究仍然有很长的路要走。最近几年深度学习获得前所未有的发展,所以基于深度学习的道路场景车辆行人的检测算法相应地被提出。该算法的参数优化主要和所需训练数据有关,具体做法是把所使用数据集里的训练数据以及对应的标签作为卷积神经网络的输入来进行训练,获得训练模型以后使用数据集中的测试数据在训练模型中获得预测数据,并和测试数据的标签作比较。除此之外多传感器融合的手段可以弥补单一数据的不足,从而使检测准确率有所提升。所以本文基于深度学习算法和多传感器数据融合策略对道路车辆和行人的检测进行研究。(1)...

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城市道路的交通管理中,道路车辆通行规律的研究尤为必要。对道路车辆通行规律的研究应以道路交通信号控制、道路交通...

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