基于HHMM分层隐Markov模型的重型载货车辆侧翻预警新算法研究
重型载货车辆具有重心位置高、重量和体积大、轮距相对于质心高度过窄等特点,极易发生侧翻事故.汽车侧翻事故可能会导致极大的损失,其中除包括人员伤亡,财产损失,还可能对道路桥梁等公共设施的破坏,造成环境的严重污染.因此,重型载货车辆侧翻已经成为影响交通运输安全的重要问题.本项目研究基于运动动力学特性的侧翻动态预警及防侧翻稳定控制方法,为我国重型载货车辆安全产品的自主研发提供良好的理论基础和技术支持.提出了基于HHMM分层隐马尔科夫模型的重型载货车辆侧翻状态预测方法，通过双层HMM的建模的思想，底层HMM的短时间段重型载货车辆行驶状态模块和车速分级模块可实时、分线程计算，计算效率较高。创新地将短时间段的重型载货车辆行驶状态辨识方法组合应用于复杂工况下长时间段的行驶状态辨识，该方法具有模块化和可扩充性。将Viterbi解码算法技术融入到基于改进侧翻预测时间的侧翻预警算法中，试制了重型载货车辆侧翻预警控制器物理样机，并进行了实车场地实验，实验结果表明，自主开发的重型载货车辆侧翻预警控制器，可以准确有效地进行重型载货车辆侧翻危险程度预警。
重型载货车 车辆侧翻 预警算法 HHMM分层隐马尔科夫模型
朱天军
河北工程大学
国内会议
沈阳
中文
155-155
2016-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）