简介:摘要:保障驾驶安全包括内因和外因两个方面的因素,内因是指人们可以控制的内在因素,包括人的思想意识、技术水平、经验等。外因是天气、路况等。从实际发生的安全事故的情况来看大部份都是由人为因素造成的,因此保障驾驶安全首先就是要从内因上来找答案。人为因素又包括保障良好的行车条件、具有先进安全技术的车辆,和驾驶员等几个方面,本文主要对影响驾驶员安全驾驶的因数进行各项指标确认、分析。
简介:摘 要:随着社会的发展与技术进步,自动驾驶技术应运而生,被视为解决交通安全问题、提高交通效率的关键路径。本研究基于策略优化的视角,深入探讨了自动驾驶车辆在多变道路环境中的决策行为及其安全性能。研究采用深度强化学习算法,训练智能体在模拟环境中学习最优驾驶策略。首次在虚拟环境下集成了多传感器融合机制,实现360度无死角监测,从而精确感知周边车辆与行人动态。通过数值模拟与实车测试对比,验证了所提出的策略优化模型在城市交叉路口与高速公路环境中的实用性和高效性。研究数据包括超过500小时模拟驾驶数据,涉及300种不同交通场景,及20辆不同型号的自动驾驶车辆。研究结果显示,在采用本研究策略优化模型的自动驾驶车辆中,与传统方法相比,行车事故率平均降低了30%,反应时间平均减少了25%,显著提高了行车安全性和效率。本研究不仅在理论上构建了自动驾驶策略优化的分析框架,而且在实践中为自动驾驶系统的安全性和智能决策提供了科学依据与技术支持,对自动驾驶领域的发展具有重要的推动作用。