不良氣候條件下道路交通安全事故預(yù)防系統(tǒng)研究.pdf

1、交通安全事故已成為世界性難題，尤其是不良氣候條件下的交通事故已嚴(yán)重威脅到人民的生命財產(chǎn)安全，其頻率之高、后果之嚴(yán)重、影響面之廣，是其它生產(chǎn)領(lǐng)域的安全事故所不能比的。十一五規(guī)劃的第一年國家就在 863 項目中首次設(shè)置了現(xiàn)代交通技術(shù)領(lǐng)域，并在 973 項目中加大了對智能交通領(lǐng)域的研究，甚至在重慶市攻關(guān)項目中，從2004年到2007年每年都有關(guān)于不良氣候條件下交通安全事故預(yù)防系統(tǒng)研究的立項。本文研究了不良氣候條件下交通安全中的道路交通安全預(yù)防

2、系統(tǒng)，主要包括一種技術(shù)、兩種理論。其中，一種技術(shù)指CAN總線技術(shù)；兩種理論包括交通安全系統(tǒng)中的人-機-環(huán)境系統(tǒng)理論和多傳感信息融合理論。 本文首先對不良氣候條件下交通安全事故預(yù)防系統(tǒng)進行了總體設(shè)計，并歸納了所涉及的關(guān)鍵理論和技術(shù)。 第二，提出了事故混沌理論，并利用事故混沌理論和故障樹法分析汽車交通事故中的混沌特性，建立了交通事故混沌動力學(xué)模型，再采用相空間近鄰等距法預(yù)測混沌吸引子，從而實現(xiàn)對交通事故的預(yù)測，這為預(yù)防交通事

3、故提供了有力的理論基礎(chǔ)。 第三，紅外圖像處理算法研究。基于紅外圖像中道路與非道路區(qū)域存在一定的溫差或顯著的溫度跳變特性，提出了道路區(qū)域二維重建數(shù)學(xué)模型。針對快速變化背景下快速目標(biāo)的識別與跟蹤問題，提出了一種區(qū)域理論算法來識別與跟蹤目標(biāo)。該區(qū)域理論算法由感興趣區(qū)域、區(qū)域增強、區(qū)域生長法和序列圖像幀間區(qū)域等四種區(qū)域算法融合而成，與其它算法相比，該算法沒有全局尋優(yōu)，從而減少了計算，增強了算法實時性，也提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率。

4、第四，針對交通安全系統(tǒng)中的多傳感器信息融合進行了研究。提出了基于免疫模糊反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器管理方法，消除外界環(huán)境變化或者某些傳感器出現(xiàn)故障時帶來的影響，提高了傳感器信息融合系統(tǒng)的穩(wěn)定性；針對混沌系統(tǒng)信息融合，提出了基于狀態(tài)空間模型和EKF的混沌系統(tǒng)濾波器；針對異步傳感器信息融合，利用誤差協(xié)方差陣的跡最小準(zhǔn)則控制Kalman濾波來實現(xiàn)異步傳感器的量測同步；針對異類傳感器信息融合問題，提出了基于IMM/PDA的異類傳感器信息融合算法；最后

5、針對本系統(tǒng)中的信息融合問題，提出了基于模糊概率證據(jù)理論(FPDS)的車輛目標(biāo)跟蹤算法，有效地處理了目標(biāo)跟蹤中的不確定性，如目標(biāo)出現(xiàn)、目標(biāo)消失、不良氣候的影響、汽車行駛抖動影響等。 第五，從技術(shù)上和政策上研究了不良氣候條件下的交通事故預(yù)防控制策略。從技術(shù)上設(shè)計出了一種基于ABS系統(tǒng)原理的新型預(yù)警控制器，用于危險情況下和駕駛員操作失誤時控制器短暫臨時控制汽車。該預(yù)警控制器采用 FIPID 調(diào)節(jié)器并以 TMS320LF2407作為控制

6、器實現(xiàn)對節(jié)氣門和 ABS 系統(tǒng)的控制，從而實現(xiàn)對汽車短暫臨時控制。從管理政策上提出了一種基于汽車-運輸企業(yè)．運輸管理部門的三角形管理模式和基于 GPS+CDMA+圖像處理的事故判斷策略，為事故救援、交通疏堵提供了可靠的信息、贏得了時間，并減少了重大連環(huán)交通事故的發(fā)生。 第六，設(shè)計了基于CAN總線的預(yù)防系統(tǒng)硬件平臺。包括系統(tǒng)中主要部分的硬件設(shè)計和軟件設(shè)計，并給出了相應(yīng)的流程圖，最后對關(guān)鍵技術(shù)進行了實驗并分析，驗證了本預(yù)防系統(tǒng)的有效