简介:【摘要】 本文针对城市轨道交通无人驾驶车辆安全分析方法,提出了系统化、规范化的接口危害分析 (IHA) 和运营及操作危害分析 (O&SHA) 方法。详细说明了其分析重点、所需输入信息、分析方法,并提出基于外部接口的接口危害分析实例, OSHA 需要考虑的 7 种通用操作和维护场景,为无人驾驶轨道车辆接口、运营操作安全分析提供系统、完整、全面的支持,确保危害得到全面的识别和有效的管控。 【关键词】 城市轨道交通;无人驾驶车辆;安全分析方法;接口危害分析;操作和维护场景 1 引言 无人驾驶轨道交通车辆作为新型的城市轨道交通工具,已在国际、国内市场得到广泛的推广和应用。无人驾驶车辆以其 GOA4 的自动化水平而被人们称之为高科技的象征,也正是由于其如此高的自动化水平,其安全性也更被人们所关注。轨道车辆各系统间、轨道车辆与信号、轨道、站台等之间繁杂的接口;轨道车辆在运营及操作方面可能对人员产生的安全隐患成为安全所关注的重点。目前常用的危害分析方法如头脑风暴法、类似项目危害清单法,对分析人员的能力要求极高,分析结果也极其容易受到分析人员的主观影响,因此建立系统规范的接口危害分析和运营及操作危害识别方法变得异常重要。本文结合具体的分析实例,提出了规范化的接口和运营操作危害分析方法,为轨道车辆的安全分析人员提供方法指导和建议。
简介:摘要:地铁全自动无人驾驶系统完全排除了司机和乘务人员,通过地面控制中心基于实时感知信息对列车和相关设施进行统一最优控制的自动运行系统。首先,对地铁全自动运行系统进行定义,并分析地铁站台门和轨行区侧的风险空间特点,提出在无人驾驶环境下对站台和轨行区侧进行安全信息感知的需求。其次,对现有信息感知技术进行评估,分析其优缺点。最后,提出一种基于顶装机器视觉的全时域全信息感知系统,能够实现列车进出站时客流量及异常行为的检测,站台门关闭后列车与站台门之间异物及异物种类的检测,以及列车不在站时站台门及轨行区异物的检测。该系统完全覆盖乘降作业监督区域,能够提供1920×1080分辨率或更高的实时图像,最小可检测的风险事件尺寸为3cm×3cm。这些技术实现了站台门与列车间区域的全时空安全信息感知,避免了轨道交通系统功能碎片化,能够全面支撑未来智慧轨道交通信息发展的需求。
简介:摘要:随着全球城市化进程的加快和交通需求的增加,传统的驾驶方式已经无法满足人们的需求。同时,交通事故频发、交通拥堵严重等问题也给人们的出行带来了很大的困扰。因此,智能驾驶与车联网技术的出现为解决这些问题提供了新的可能性。安全与隐私保护是重中之重。智能驾驶系统需要对外部环境进行感知和判断,但如何确保系统的安全性和防止恶意攻击成为亟待解决的问题。技术标准与规范的统一需要加强,以促进不同厂商和车型间的互操作性和相互合作。此外,智能驾驶与车联网技术的推广和普及面临市场推广和用户接受度的挑战,需进一步研究并制定相关政策和措施。基于此,本篇文章对智能驾驶与车联网技术在车辆工程中的应用进行研究,以供参考。
简介:摘要:目前,世界各国都在积极研制无人驾驶汽车。理论上来说无人驾驶汽车更加环保、更加安全,但当无人驾驶发生交通事故,责任主体如何认定以及责任归责原则如何适用, 在法律层面还都存在很大的空白。本小组以初步判定无人驾驶汽车负主要责的交通事故中责任主体为目的,通过调查各国无人驾驶汽车事故数据进行数据分析和剖析典型案例的方法对目前无人驾驶汽车技术现状进行调查研究。 鉴于目前并无系统完整的法律法规对其进行判定,本小组经过查阅借鉴现有交通法律和所了解到的技术知识,经过讨论对此问题初步进行分析得出结果。