基于多元回归分析的车辆弯道安全车速预测及预警系统

    公开(公告)号:CN108622105B

    公开(公告)日:2019-12-31

    申请号:CN201810336285.4

    申请日:2018-04-16

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多元回归分析的车辆弯道安全车速预测及预警系统,包括试验数据采集模块、试验数据预处理模块、试验数据分析模块、安全车速模型数据库、弯道信息模块、车辆类型判别模块和弯道安全车速预警模块。系统通过采集所需试验数据,经试验数据处理后进行多元线性回归分析得到临界横向附着因数模型和横向载荷转移率模型,再通过公式转化得到安全车速模型。再把采集到的弯道路面数据和车辆类型输入到安全车速模型数据库。运算后得到弯道安全预测车速,在弯道入口LED显示屏上显示,警示驾驶员安全通过弯道的车速。本发明综合考虑了多种因素对弯道安全车速的影响,能够准确预测弯道安全车速,为驾驶员提供安全预警车速,使车辆稳定和安全的驶过弯道。

    基于多元回归分析的车辆弯道安全车速预测及预警系统

    公开(公告)号:CN108622105A

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201810336285.4

    申请日:2018-04-16

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多元回归分析的车辆弯道安全车速预测及预警系统,包括试验数据采集模块、试验数据预处理模块、试验数据分析模块、安全车速模型数据库、弯道信息模块、车辆类型判别模块和弯道安全车速预警模块。系统通过采集所需试验数据,经试验数据处理后进行多元线性回归分析得到临界横向附着因数模型和横向载荷转移率模型,再通过公式转化得到安全车速模型。再把采集到的弯道路面数据和车辆类型输入到安全车速模型数据库。运算后得到弯道安全预测车速,在弯道入口LED显示屏上显示,警示驾驶员安全通过弯道的车速。本发明综合考虑了多种因素对弯道安全车速的影响,能够准确预测弯道安全车速,为驾驶员提供安全预警车速,使车辆稳定和安全的驶过弯道。

    基于相似理论的双挂汽车列车模型稳定性试验装置及方法

    公开(公告)号:CN108489735A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810262551.3

    申请日:2018-03-28

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G01M17/007

    Abstract: 本发明涉及一种基于相似理论的双挂汽车列车模型稳定性试验装置及方法。试验装置由模型运动部分和数据采集与处理部分组成。模型运动部分包括双挂汽车列车车辆模型和自由组合式板,数据采集与处理部分包括姿态测量传感器、卫星定位仪、无线网络收发器、智能手机和便携式电脑。试验方法为:㈠自由组合式板构造不同形式的路面模型,供双挂汽车列车车辆模型运行;㈡利用遥控器操控驱动电机,使双挂汽车列车车辆模型运行;㈢姿态测量传感器和卫星定位仪实时采集车辆模型的运行数据,通过无线网络收发器把运行数据传送给智能手机和/或便携式电脑。㈣对模型运行数据进行处理和分析,推导出对应实车的运行数据。本发明用于对双挂汽车列车的稳定性进行试验和研究。

    基于视觉特性的驾驶风险评估系统

    公开(公告)号:CN108615110B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN201810364713.4

    申请日:2018-04-23

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉特性的驾驶风险评估系统,包括1号主机、信息交互单元和2号主机,信息交互单元设有媒体播放模块、驾驶员操控模块和数据采集模块,2号主机设有量化处理模块和结果显示模块。1号主机用于生成并发送所需多媒体信息,媒体播放模块用于接收并播放多媒体信息,驾驶员操控模块用于接收并发送驾驶员反应信号,数据采集模块用于获取并发送驾驶员的实时反应数据。量化处理模块用于量化计算驾驶员反应信号和实时反应数据,结果显示模块输出驾驶员风险感知能力检测结果。本发明采用基于模拟的真实驾驶环境对驾驶员进行风险感知能力检测,有助于对事故驾驶员视觉因素进行分析,对驾驶员进行基于视觉的风险感知训练。

    基于BP神经网络的道路坡度综合估计系统

    公开(公告)号:CN108960426B

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN201810781498.8

    申请日:2018-07-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于BP神经网络的道路坡度综合估计系统,包括:⑴车轮垂直载荷采集单元,包括车轮垂直载荷参考数据库和车轮实时垂直载荷模块,用于采集各个车轮的垂直载荷。⑵路面坡道类型判断单元,通过比较车轮实时垂直载荷模块的数据与车轮垂直载荷参考数据库的数据判断路面坡道类型。⑶BP神经网络预测单元,用于根据路面坡度类型判断单元的判断结果应用的相应的BP神经网络模块预测路面坡度信息。本发明利用基于BP神经网络的道路坡度综合估计系统,通过实车试验采集车辆数据,进行归一化处理得到训练样本集,利用BP神经网络训练,并经仿真验证输出的得到道路坡度估计模型,实时估计道路坡度,向驾驶员提供可实施的道路坡道信息。

    基于视觉特性的驾驶风险评估系统

    公开(公告)号:CN108615110A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810364713.4

    申请日:2018-04-23

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉特性的驾驶风险评估系统,包括1号主机、信息交互单元和2号主机,信息交互单元设有媒体播放模块、驾驶员操控模块和数据采集模块,2号主机设有量化处理模块和结果显示模块。1号主机用于生成并发送所需多媒体信息,媒体播放模块用于接收并播放多媒体信息,驾驶员操控模块用于接收并发送驾驶员反应信号,数据采集模块用于获取并发送驾驶员的实时反应数据。量化处理模块用于量化计算驾驶员反应信号和实时反应数据,结果显示模块输出驾驶员风险感知能力检测结果。本发明采用基于模拟的真实驾驶环境对驾驶员进行风险感知能力检测,有助于对事故驾驶员视觉因素进行分析,对驾驶员进行基于视觉的风险感知训练。

    基于BP神经网络的道路坡度综合估计系统

    公开(公告)号:CN108960426A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810781498.8

    申请日:2018-07-09

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G06N3/084 B60W40/076 G06Q10/04

    Abstract: 本发明涉及一种基于BP神经网络的道路坡度综合估计系统,包括:⑴车轮垂直载荷采集单元,包括车轮垂直载荷参考数据库和车轮实时垂直载荷模块,用于采集各个车轮的垂直载荷。⑵路面坡道类型判断单元,通过比较车轮实时垂直载荷模块的数据与车轮垂直载荷参考数据库的数据判断路面坡道类型。⑶BP神经网络预测单元,用于根据路面坡度类型判断单元的判断结果应用的相应的BP神经网络模块预测路面坡度信息。本发明利用基于BP神经网络的道路坡度综合估计系统,通过实车试验采集车辆数据,进行归一化处理得到训练样本集,利用BP神经网络训练,并经仿真验证输出的得到道路坡度估计模型,实时估计道路坡度,向驾驶员提供可实施的道路坡道信息。

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