автореферат диссертации по транспорту, 05.22.10, диссертация на тему:Метод предотвращения попутных столкновений автомобилей

На правах рукописи

ДИК Дмитрий Иванович

МЕТОД ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ПОПУТНЫХ СТОЛКНОВЕНИЙ АВТОМОБИЛЕЙ

Специальность 05.22.10 - Эксплуатация автомобильного транспорта

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тюмень - 2005

Работа выполнена на кафедре «Автомобильный транспорт и автосервис» государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Курганский государственный университет».

Научный руководитель

кандидат технических наук, доцент Васильев Валерий Иванович

Официальные оппоненты: заслуженный деятель науки и техники РФ,

доктор технических наук, профессор Терехов Александр Сергеевич; кандидат технических наук, доцент Гулезов Сергей Сергеевич

Ведущая организация

Автомобильно-дорожный институт Уральского государственного лесотехнического университета

Защита состоится 21 декабря 2005 года в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.273.04 при государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Тюменский государственный нефтегазовый университет» (ТюмГНГУ) по адресу: 625000, Тюмень, ул. Володарского, 38.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тюменского государственного нефтегазового университета.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах с подписью, заверенной печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета.

Автореферат разослан «20» ноября 2005 г. Телефоны для справок (3452)22-93-02

Ученый секретарь диссертационного совета

Евтин П.В.

щь-ч 2-

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Четвертую часть всех ДТП составляют столкновения транспортных средств, из которых 33 % приходятся на попутные столкновения. Одним из основных факторов, приводящих к попутным столкновениям на магистралях с напряженным движением, является внезапное интенсивное уменьшение скорости впереди идущим автомобилем. Это заставляет водителя транспортного средства, следующего за автомобилем-лидером в условиях плотного транспортного потока, применять режим экстренного торможения в условиях дефицита времени, что часто приводит к ошибочным действиям водителя.

В условиях современных интенсивных транспортных потоков, когда информационная загрузка водителей находится на уровне, близком к критическому, наиболее реальным является решение острой проблемы попутных столкновений на основе повышение активной безопасности автотранспортных средств путем введения опережающей внешней световой сигнализации наиболее опасных режимов торможения через штатные сигналы торможения автомобиля. Функция опережения должна обеспечиваться возможностью устройства, управляющего системой сигнализации, прогнозировать факт предстоящего торможения по параметрам, характеризующим воздействия водителя на педали акселератора и сцеплении перед торможением. Таким образом, разработка нового метода предотвращения попутных столкновений автомобилей, позволяющего осуществлять опережающую световую сигнализацию другим участникам движения о предстоящем режиме снижения скорости и на этой основе снизить количество ДТП, является актуальной научно-практической задачей.

Цель исследования - повышение безопасности дорожного движения автомобилей на основе разработки метода предотвращения попутных столкновений.

Объектом исследования является процесс торможения автомобиля в эксплуатации.

Предметом исследования является процеор торможоння микроавтобуса

«»ОС. НАЦИОНАЛ» !, /

ГАЗ 2217 - 404.

СМБЛИОТЕ»' ,

Научная новизна:

1 Предложена система критериев, позволяющая оценить эффективность метода предотвращения попутных столкновений с точки зрения безопасности дорожного движения и информационной загрузки водителей в условиях реальных транспортных потоков.

2 Разработан метод предотвращения попутных столкновений, позволяющий осуществлять опережающую сигнализацию участникам дорожного движения о предстоящем снижении скоростного режима данного автомобиля.

3 Разработаны математическая модель, алгоритм и программное обеспечение, позволяющие моделировать процессы попутного следования и попутного столкновения автомобилей.

4 Разработана методика синтеза оптимального комплекса параметров и структуры нейронной сети для прогнозирования факта торможения автомобиля.

5 Теоретически установлены и экспериментально проверены закономерности изменения критериев под воздействием учитываемых факторов.

Практическая ценность. Установка устройства, технически реализующего разработанный метод, на автомобили, находящиеся в эксплуатации, позволит сократить количество попутных столкновений в пределах 23 %, что позволит значительно повысить безопасность движения на дорогах страны.

Реализация работы. Результаты диссертационной работы в части разработанной блок-схемы, устройств и алгоритма его работы используются ОАО «Курганприбор» в процессе разработки устройства предотвращения попутных столкновений, планируемого к выпуску на заводе. Результаты работы используются в учебном процессе Курганского государственного университета.

Апробация работы. Основные результаты исследований доложены, обсуждены и одобрены на III научно-технической конференции с международным участием «Транспортные проблемы Сибири» - Красноярск, 2005 г.; региональной научно-практической конференции «Экология. Риск. Безопасность» - Курган, 2005 г.; на XI Всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее приложения» - Красноярск, 2005 г.; ежегодных конференциях аспирантов и соискателей

Курганского государственного университета - Курган, 2004 - 2005 гг.; на заседаниях кафедры «Автомобильный транспорт и автосервис» Курганского государственного университета, 2004 - 2005 гг.

Публикации. Основные положения и результаты диссертации изложены в 6 печатных работах. Получен один патент на изобретение. Зарегистрированы в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 2 разработки.

На защиту выносятся:

- система критериев, позволяющая оценить эффективность метода предотвращения попутных столкновений;

- метод предотвращения попутных столкновений автомобилей;

-математическая модель, алгоритм и программное обеспечение, позволяющие моделировать процессы попутного следования и попутного столкновения автомобилей;

-результаты исследования закономерностей изменения критериев под воздействием факторов;

-устройство для предотвращения попутных столкновений, реализующее опережающую сигнализацию режимов опасного снижения скорости автомобиля.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 'четырех глав, основных выводов и результатов. Объем диссертации составляет 239 страницы текста, в том числе 25 таблиц, 107 иллюстрации, список литературы из 128 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показаны актуальность и цель исследования, раскрываются научная новизна и практическая ценность работы, дается общая характеристика исследования, сведения о результатах ее апробации, внедрении и основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена анализу состояния вопроса.

Разработкой бортовых интеллектуальных систем занимаются все ведущие автофирмы мира. Среди существующих активных систем обеспечения безопасности можно упомянуть ABS, электронную систему распределения

ности можно упомянуть ABS, электронную систему распределения тормозных усилий, устройства регулирования дистанции, адаптивный круиз-контроль, систему, предупреждающую водителя о нахождении машин в опасной зоне. Теоретические основы построения методов и систем предотвращения столкновений заложены в трудах ученых МАДИ (ТУ), МАМИ, НАМИ, НИЦ ГИБДД МВД РФ, ХАДИ, БПИ, Волгоградского ТУ и др. На основе исследований A.A. Юрчевско-го, Н.В. Ветлинского, К.К. Комлева, A.B. Осипова и др. разработаны и экспериментально проверены ряд интеллектуальных систем предотвращения столкновений, значительно повышающих активную безопасность автомобилей.

На основе проведенного анализа состояния вопроса были сделаны следующие выводы:

- высокий уровень дорожно-транспортной аварийности в нашей стране объективно выдвигает проблему обеспечения снижения количества попутных столкновений в ряд крупных общегосударственных проблем, имеющих большое социальное и экономическое значение;

- наиболее реальным и экономичным для ближайшего будущего является решение данной проблемы на основе повышения активной безопасности автотранспортных средств, находящихся в эксплуатации, путем введения опережающей внешней световой сигнализации наиболее опасных режимов снижения скоростного режима через штатные сигналы торможения автомобиля;

- существующие методы и средства сигнализации режимов торможения не в состоянии эффективно решить обозначенную проблему, так как они не имеют функции опережающей индикации;

- для эффективного решения проблемы снижения количества попутных столкновений необходима разработка нового метода, основанного на применении новых информационных технологий, причем, наименее исследованной является задача определения оптимального комплекса параметров, на основании которого возможна разработка метода и устройства, прогнозирующего режимы опасного снижения скоростного режима;

- наиболее перспективной из новых информационных технологий при разработке метода предотвращения попутных столкновений с функцией опережающей сигнализации является нейросетевая технология, позволяющая осуществлять процесс прогнозирования и сигнализации в реальном времени и имеющая возможность самообучения в процессе эксплуатации.

Для достижения ранее сформулированной цели необходимо было решение следующих теоретических и практических задач:

- обосновать систему критериев оценки эффективности метода предотвращения попутных столкновений;

- разработать математическую модель попутного следования автомобилей с возможностью моделирования влияния параметров системы предотвращения столкновений на выявленные критерии;

- разработать алгоритм и программное обеспечение моделирования;

- определить вид нейронной сети, положенной в основу разрабатываемого метода;

- обосновать оптимальный комплекс прогностических параметров;

- провести экспериментальные исследования для подтверждения правильности теоретических выводов и практического подтверждения эффективности метода;

- определить экономическую эффективность результатов исследования.

Вторая глава посвящена теоретическим исследованиям.

Сущность основной гипотезы исследования, положенной в основу разрабатываемого метода предотвращения попутных столкновений автомобилей, вытекает из того факта, что у человека в процессе обучения вождению и во время реальной водительской практики формируются устойчивые навыки и умения, обеспечивающие ему соответствующие взаимодействия с автомобилем и другими элементами системы «Автомобиль - водитель - дорога». Причем эти навыки и умения, закрепленные на рефлекторном уровне, в значительной степени индивидуальны для каждого человека.

На основании выполненного анализа рабочая гипотеза настоящего исследования сформулирована следующим образом: по параметрам, характеризующим воздействия водителя на педали акселератора и сцепления, можно спрогнозировать, будет ли произведено торможение автомобиля или нет. Также выдвигается предположение, что возможно не только прогнозирование торможения конкретным водителем, но и группой водителей, характеризуемых одним транспортным темпераментом.

Для оценки эффективности метода предотвращения попутных столкновений предложена и обоснована система критериев.

В качестве меры уменьшения опасности при успешном прогнозировании предложено использовать вероятность движения в условиях нарушенной дистанции безопасности\

Р _ИТи<»Й- т

гО<Об - ~ > к '

где ИХп пб1 - сумма всех интервалов движения в условиях нарушенной дистанции безопасности, с; Т - общее время движения, в течение которого определялись и суммировались Тр , с.

В качестве меры возможного увеличения опасности при ошибочном прогнозировании предлагается использовать вероятность ошибок водителя. Вероятность ошибок водителя Р() определяется по графику зависимости надежности работы водителя от его информационной загрузки I.

С учетом наличия опережающей сигнализации: / = 1Ф + Д/, где 1Ф - фоновое количество информации, бит/с, а Д/ - дополнительная информационная загрузка водителя, бит/с. Для расчета Д/, бит/с, используется ее среднее долгоТ

временное значение: А/ = -- • 1 г ■ пфср, где Тс - средняя продолжительность до-

1ср

полнительного предъявления сигналов торможения, приходящаяся на одно событие, с; - среднее время в движении между событиями, с; /г - средняя ин-

формационная емкость сигналов торможения, бит; Пф ч, — среднее количество фиксаций взгляда водителя на лидере за единицу времени, с"1.

Фоновое количество информации ¡Ф определяется в зависимости от частоты пульса водителя Ч,% к норме. На основании таблицы зависимости доли водителей <р, с данной частотой пульса Ч, от интенсивности движения (предложено Е.М. Лобановым) определяется <р, и Ч,. По частоте пульса определяется соответствующее ей фоновое количество информации 1Ф„ далее рассчитывается /,. С учетом доли водителей, относящихся к каждой »-той группе <р, (с разной частотой пульса Ч), общая по группам вероятность ошибок определится как:

Ро = X ро,' Р/ • (2)

На основании этих критериев и статистических данных может быть рассчитано изменение количества попутных столкновений АЫсПС,%, и изменение количества дорожно-транспортных происшествий по причине ошибок водителя &№д1П,%. Для комплексной оценки эффективности метода также предложен комплексный критерий оценки безопасности движения, физический смысл которого - изменение суммарного количества ДТП - АЫдТП,%.

£ К ■ (Ро<о„ - Рв<об) ПК- (Ро - Ро)

А Vе ___- \№ _ __(З1)

оПС ~ V Р' р- ' "дтп ~ Тр' Р1 '

¿игы 'ги<иб 2-1 гм' Го

1€{Ю ¡е{К}

где {Ы} - множество всех интенсивностей транспортного потока; Р'И - частость движения автомобиля в потоке с <-й интенсивностью; Р'п<п , Р'' , - вероятность движения в нарушенных условиях безопасности до и после введения предиктора торможений; Р'а, РЦ - вероятность ошибок водителя до и после введения предиктора торможений.

АМпс = АЫспс-2,52-А№Д1П. (4)

В качестве параметров, характеризующих качество разрабатываемого метода, приняты: величина ошибки прогнозирования первого рода Р, (характери-

зует вероятность пропуска сигнализирования торможения автотранспортного средства); величина ошибки прогнозирования второго рода Рп (характеризует вероятность ложного сигнализирования торможения автотранспортного средства); предельная продолжительность опережающего сигнала торможения г™", определяемая как максимальное время предъявления сигнала в процессе ожидания начала торможения.

Для определения влияния указанных параметров на выявленные критерии разработана математическая модель попутного следования и столкновения автомобилей (рисунок 1).

-*■ ~ каналы силового взаимодействия;

------>- - кинематические связи;

----»- - информационные каналы,

■*---> - управляющие воздействия

Рисунок 1 - Структурная схема модели «Дорожно-транспортная ситуация»

Начальные дистанции между автомобилями определялись по временным интервалам, которые подчинены распределению Эрланга. Начальная скорость подчинена нормальному распределению. Параметры распределений установле-

ны в зависимое)и от интенсивности движения Марки автомобилей, участвующих в моделировании, выбирались сснласно статистическим данным ошоси-[ельно участия данных марок в ДТП.

Взаимодействие элементов подсисюмы «Автомобиль-доро1а» в модели описывается известными из теории автомобилей уравнениями, и поэтому в автореферате не приводится.

Для определения параметров попу гною следования при торможении лидера и для определения дистанции безопасное)и в диссертации представлено описание модели формирования времени реакции на приближение лидера без сигналов торможения, с обычным сигналом торможения и с оиережающим сигнализированием, разрабошнной на основе теории Е.М. Лобанова.

На основании математической модели разработаны алгоритм и программное обеспечение на Borland Delphi версии 6 0, пошолягощие моделировать процессы попутного следования и возможного попушого столкновения автомобилей (на рисунке 2 приведен фрагмент блок-схемы алгоритма).

Рисунок 2 - Блок-схема алгоритма блока пошаговой имитации

По результатам моделирования получены закономерности изменения критериев эффекшвности от характеристик разрабагываемого меюда и условий движения авюмобиля Так, закономерность изменения количсс1ва попутных столкновений А/У//г при использовании рачрабауываемо!о меюда описывается следующей зависимостью:

ДNLnc = 24,8 • (1 - 0,4 ■ Рх - 0,6 • Р{ ) • (1 -1 / 2,3Г' ).

Средняя дополнительная информационная за!рузка водителя А/, 6hi/c: \

AJ - 1,52

1

• (1 - Р{) + (0,69 - 0,014 • А' + 0,042 ■ N') ■ Рц,

(5)

(6)

4 ITIcJN

I 1,4'' )

где N — интенсивность транспортного потока тыс авт/час

Результирующее увеличение количества ДТП по причине ошибок водите

ля №"лт ■

ДЫ°Т|, =

1,4

1

+ша\ Ч

(1 - Р,) • (0,14 + 0,26 ■ Р[,) +

+ 0,57-

(7)

1-

1,4

1

jnm

(1 - Р|) + 0,08 Рц + 0,12 Р|,-.

Оптимальная предельная продолжигельнос!ь опережающего сигнала торможения .

С = 3,98 +1,58 • Ру + 4,42 • Р,,2 - 0,99 ■ Р{[ + 0,33 ■ Я„2 -1,46 Рх Рп. (8)

Графическая интерпретация некоторых полученных закономерностей для примера представлена на рисунках 3 и 4.

Анализ полученных закономерностей показал, что потенциальная эффективность разрабатываемого метода может достигать 23 % снижения количества попутных столкновений, 7,5 % общего количества ДТП, при качестве прогнозирования с величиной ошибки первого рода, находящейся в пределах 0,2, и ошибки второго рода не выше 0,2.

11 10

(1ПЯХ 9

с 8

01

В

10

ДЛ'яг 20

«

14

12 10 8 в

10

00

Рисунок 3 - Зависимость оптималыюго значения от Р1 и Рп

оо

Рисунок 4 - Зависимость изменения количества попутных столкновение от Р, и />„

при оптимальном <™а* (/^ />н)

Для выбора типа нейронной сети для реализации метода был применен теоретический аппарат метода анализа иерархий (МАИ), реализованный в программе «Император-2П». Перспективность типа нейронной сети оценивалась по критериям соответствия эффективности при решении задач кластеризации и прогнозирования. Для решения задачи кластеризации наиболее эффективна нейронная сеть Кохонена, а для решения задачи прогнозирования - трехслойная нейронная сеть прямого распространения.

На следующем этапе теоретических исследований была разработана методика синтеза оптимального комплекса параметров и структуры нейросети для прогнозирования факта процесса торможения автомобиля. Специфика разработки метода на основе нейронной сети заключается в том, что структура нейронной сети и количество параметров, по которым будет осуществляться прогнозирование факта торможения, неразрывно связаны. Дело в том, что количество нейронов во входном слое сети должно быть равно количеству параметров. Данная методика позволяет построить трехслойную нейронную сеть с близким к минимальному набором прогностических параметров и количеством нейронов в скрытом слое, что и осуществлено в экспериментальной части исследования

Третья глава посвящена экспериментальным исследованиям. В соответствии с целью и задачами исследования общая методика предусматривала проведение эксперимента в два этапа.

Целью первого этапа эксперимента являлось установление закономерностей действий водителя перед и во время торможения автомобиля в реальном транспортном потоке, а также практическое подтверждение выдвинутой основной гипотезы настоящего исследования, и поэтому он включал в себя: комплектацию аппаратурного обеспечения; разработку, изготовление и отладку оригинального оборудования; разработку и отладку программного обеспечения; установку аппаратурного обеспечения на автомобиль и запись действий водителей по управлению автомобилем, находящимся в реальном транспортном потоке; обработку результатов эксперимента и выявление индивидуальных и групповых закономерностей действий водителей перед торможением; обоснование оптимального комплекса параметров для прогнозирования торможения; разработка нейросетевых составляющих прогнозирующего устройства и их обучение.

Исходя из проведенного анализа полученных в ходе первого этапа осциллограмм изменения параметров скорости V, м/с, и замедления у, м/с2, автомобиля, положения педалей акселератора Л", %, сцепления Ис, %, и тормоза И", %, а также частоты вращения коленчатого вала двигателя п, мин были выделены следующие виды наиболее часто применяемых водителями в реальных дорожных условиях методов торможений: торможение с отсоединенным двигателем (замедление с использованием тормозов, при этом нажатие на педаль сцепления происходит одновременно с отпусканием педали акселератора); торможение с задержкой с отсоединенным двигателем (замедление с использованием тормозов, при этом нажатие на педаль сцепления происходит через некоторое время после отпускания педали акселератора); торможение с предшествующим накатом (замедление с использованием тормозов, при этом торможению предшествует движение на нейтральной передаче); торможение с неотсоединенным двигателем (замедление с использованием тормозов, при этом торможение выполняется без нажатия на педаль сцепления); торможение двигателем (замедление путем отпускания педали акселератора без использования тормозов). Для целей более достоверной идентификации события торможения исследовалось также и процессы во время переключение передач. Обработка осциллограмм методами

математической статистики позволила получить основные характеристики параметров, характеризующие названные режимы.

Для подтверждения основной гипотезы исследования в части утверждения о возможности выделения достаточно устойчивых групп водителей с относительно одинаковым стилем торможения была проведена автоматическая кластеризация водителей по полученным в ходе ездок экспериментальным данным частостей использования того или иного метода торможения с использованием нейросети Кохонена, отличительной особенностью которой является возможность самообучения только на основе вектора входных данных (так называемое «обучение без учителя»). Было доказано существование трех устойчивых по

стилю торможения (осторожное, нормальное и агрессивное) групп (кластеров) водителей и выявлены внут-рикластерные характеристики водителей по частости использования методов торможения (пример на рисунке 5, окраска зон меняется от темной, соответствующей низкой частости, до светлой, соответствующей высокой частости; числами обозначены порядковые номера водителей). Результаты обучения нейросети Кохонена представлены в виде математической модели блока кластеризации с конкретными числовыми характеристиками ее составляющих.

Обработка и анализ осциллограмм позволили определить первоначальный комплекс параметров для прогнозирования торможений, включающий в себя свыше 30 наименований (в автореферате не приводится), который был подвергнут оптимизации по методике, предложенной в теоретической части диссертации. Оптимальный перечень включает десять прогностических параметров (графическая интерпретация на рисунке 6):

Рисунок 5 - Распределение пб кластерам частости использования водителями торможения с неотсоединенным двигателем

Рисунок б - Оптимальный комплекс параметров, используемых для прогнозирования торможений

- время обратного хода педали акселератора , с;

- максимальная скорость изменения положения педали акселератора за время её обратного хода , %/с;

- интегральный показатель по педали акселератора Ф^, %-с:

'не +'гаах

Ф? = (9)

'не

где А1Х - максимальное значение положения педали акселератора за интервал, предшествующий событию, %; ¡"пт - интервал времени от начала интервала, предшествующего событию, до момента достижения , с;

- относительный показатель по педали акселератора 0°:

ef-''Ь^; (io,

iIK nc "max

- относительный показатель по педали акселератора 0":

'г

02 = i 7аГ~-/* ч д,« ; (»)

, 'max /' "max

'nc ' max

- максимальная скорость изменения положения педали сцепления за время её прямого хода , %/с;

- интегральный показатель по педали сцепления , %-с:

Ф\ = ]hc(t)dt, (12)

'сс+'«г

где tcm - время прямого хода педали сцепления, с, (измеряется от момента нажатия на педаль до конца интервала, следующего за событием);

- величина скорости автотранспортного средства в момент наступления события, Vc, м/с;

- разность между максимальной скоростью АТС и скоростью в начале интервала, предшествующего событию, AF^, м/с;

- относительный показатель по скорости 0':

ЩА^тах-m)

Л, если( Д/,к-С,х)-ЛСх>0,

Ш -tv )-AVnC 'шах/ -max'". (13)

*Л"яс 'max/ шах

0,5, есл«(Д/йс-Сах)АСх=0,

где А^пах " разность между максимальной скоростью АТС и скоростью в момент наступления события, м/с; /,'|их - интервал времени падения скорости АТС перед наступлением события, с.

По выборке данных параметров была сформирована и обучена для прогнозирования факта торможения (для каждого из трех ранее выявленных кластеров)

трехслойная нейронная сеть (структура нейросети приведена на рисунке 7). Математическая модель данной нейронной сети имеет вид:

**=£< - И ■ г<+I+<.

7=1

(14)

где г, - нормированное значение /-го входного (прогностического) параметра {р - количество параметров); :к - значение ¿-го (для нашего случая, к = 1)

выходного сигнала нейросети (в

Первый Второй (входной) (скрытый) ^слой спой

Межнейронные (синаптические)

(выходной) факта "присутствие торможения");

нашем случае это результат прогнозирования и может принимать значения "-1" - прогноз факта "отсутствие торможения", "+1" - прогноз

чРр - весовой коэффициент связи /'-

го входного параметра и >го ней-

торможение г г

[есть г > о Рона второго (скрытого) слоя;

м/^' - весовой коэффициент связи

[ нет , г с 0

->('•10 У

Рисунок 7 - Структура нейросети

у'-го нейрона второго (скрытого) слоя и нейрона к-го выхода сети; <р( ) - сигмоидальная функция активации нейрона; А - число нейро-

нов во втором (скрытом) слое.

Задача обучения искусственной нейронной сети (ИНС) (определение оптимальных и>*"/ и -я™' при заданной структуре ИНС и модели нейронов) заключалась в минимизации функционала, определяющего ошибку классификации сети на предъявленном ей множестве обучающих входных векторов (значений параметров из оптимального комплекса). Полученные значения и»*/'' и ю™'

для всех трех кластеров приведены в диссертации На основе тестовых выборок получены величины ошибок классификации первого Р1 (торможение не спрогно-

зировано) и второго Ри (ложный прогноз торможения) рода для каждого их трех кластеров (трех нейросетей):

- ИНС для первого кластера характеризуется ошибкой первого рода, равной 16 %, и ошибкой второго рода, равной 11 %;

- ИНС для второго кластера характеризуется ошибкой первого рода, равной 18 %, и ошибкой второго рода, равной 3 %;

- ИНС для третьего кластера характеризуется ошибкой первого рода, равной 4 %, и ошибкой второго рода, равной 8 %.

На втором этапе эксперимента, посвященном разработке практических рекомендаций по результатам выполненных исследований и определению их экономической эффективности в условиях реальной эксплуатации, было выполнено следующее: техническая реализация разработанного метода предотвращения попутных столкновений в виде прибора на основе ноутбука с эмулированными на нем нейросетевыми компонентами; испытание прибора (описание прибора в четвертой главе диссертации) в условиях реальной эксплуатации и сбор, обработка и анализ данных по эффективности разработанного метода предотвращения попутных столкновений автомобилей.

Проведенные на втором этапе эксперимента испытания устройства в условиях реальной эксплуатации показали, что его ошибка прогноза первого рода с 90%-ной вероятностью находится в пределах 19%,ошибка прогноза второго рода с 90 %-нрй вероятностью не превышает 12 %; а время опережения сигнализирования с 90 %-ной вероятностью находится в пределах 1,06 с.

Четвертая глава посвящена описанию разработки устройства опережающей сигнализации, а также определению экономического эффекта от его внедрения.

На рисунке 8 приведена структурная схема устройства.

Перед начало^ работы устройства производится идентификация водителя транспортного средства.. Если водитель еще не зарегистрирован в системе, устройство осуществляет сбор статистической информации об индивидуальных особенности х водителя, проя вл яющихся при торможен ии транспорты ым

Блок вычисления прогностических параметров

Блок управления продолжительностью горения тормозных фонарей

Нейросетевой блок классификации водителей

Система световой сигнализации АТС

Рисунок 8 - Структурная схема устройства предотвращения попутных столкновений

средством (блок определения типа события и блок сбора и хранения частости событий). По завершении сбора такой информации с помощью нейронной сети Кохонена водитель относится к одной из трех характерных групп (блок классификации водителей). По результатам классификации производится настройка коэффициентов нормирования прогностических признаков и весовых коэффициентов трехслойной нейронной сети блока предиктора торможений. После настройки параметров предиктора устройство переходит в режим прогнозирования (блок вычисления прогностических параметров и блок предиктора торможений). В этом режиме,для каждого обнаруженного в процессе движения события выполняется прогнозирование последующего торможения, и при необходимости включаются стоп-сигналы. В случае наличия прогноза на последующее торможение начинает работу блок управления продолжительностью горения тормозных фонарей. Данный блок замыкает реле управления стоп-сигналом (установлено параллельно конечному выключателю педали тормоза) и ожидает наступления одного из следующих событий- произошло нажатие на педаль тормоза или на педаль акселератора, либо с момента замыкания реле прошло больше /,6пах, с.

После чего реле размыкается и стоп-сигнал управляется штатными средствами АТС.

В диссертации приведен также и разработанный подробный алгоритм функционирования устройства.

Расчет экономической эффективности от внедрения разработанного метода проводился для случая внедрения устройства для предотвращения попутных столкновений в АТП, занимающемся перевозкой пассажиров с использованием микроавтобусов ГАЭ-32213. Годовой экономический эффект на один автомобиль от внедрения результатов исследования составляет 1538 рублей.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1 Решена актуальная научно-техническая задача повышения безопасности дорожного движения на основе разработанного метода предотвращения попутных столкновений автомобилей, позволяющего осуществлять опережающую (до 1,06 с) световую сигнализацию другим участникам движения о предстоящем режиме торможения.

2 Предложена система критериев, позволяющая осуществить оценку эффективности метода предотвращения попутных столкновений.

3 Разработаны математическая модель, алгоритм и программное обеспечение, позволяющие моделировать процессы попутного следования и попутного столкновения автомобилей и на этой основе определить закономерности изменения критериев эффективности под действием эксплуатационных факторов.

4 Обоснована возможность и целесообразность применения при разработке системы предотвращения попутных столкновений новой информационной технологии - искусственной нейронной сети. Определены типы нейросетевых компонентов системы, их структура, вид и параметры их математических моделей.

5 Создана методика синтеза оптимального комплекса прогностических параметров и структуры нейронной сети и на ее основе определен комплекс, состоящий из десяти параметров.

6 Теоретически установлены и практически подтверждены закономерности изменения критериев эффективности под действием эксплуатационных факторов.

7 Создано и проверено в условиях реального дорожного движения устройство, технически реализующее разработанный метод предотвращения попутных столкновений.

8 Результаты диссертационной работы в часта разработанной блок-схемы устройств и алгоритма' его работы используются ОАО «Курганприбор» в процессе разработки устройства предотвращения попутных столкновений, планируемого к выпуску на заводе. Расчетный экономический эффект от внедрения составляет 1538 рублей на один автомобиль в год.

Основные положения диссертации отражены в следующих работах

1. Дик, Д. И. Аппаратурное обеспечение эксперимента по регистрации индивидуальных особенностей действия водителя перед началом торможения транспортного средства / Д. И. Дик // Сборник научных трудов аспирантов и соискателей Курганского государственного университета. - Курган, 2005. - С. 1516.

2. Дик, Д. И. Использование нейронных сетей для повышения эффективности регионального управления безопасностью дорожного движения / В. И. Васильев, С. А. Пянзина, Д. И. Дик, В.Н. Шабуров // Нейроинформатика и ее приложения : Материалы XI Всероссийского семинара / Под ред. А. Н. Горбаня, Е. М. Миркеса. - Красноярск, 2005. - С. 120-121.

3. Дик, Д. И. Модель попутного следования автомобилей : Свидетельство об отраслевой регистрации разработки / Д. И. Дик ; организация-разработчик Курганский государственный университет. - № 5216; дата регистр. 23.09.2005.

4. Дик, Д. И. Синтез программного обеспечения экспериментальных исследований по разработке системы предотвращения попутных столкновений /

л - ,

Д. И. Дик // Повышение эффективности и безопасности автотранспортных средств в эксплуатации : Сб. науч. тр. / Курганский государственный университет. - Курган, 2005. - С.60-66. , ,

5 Дик, Д. И. Перспективы использования нейросетевых технологий при проектировании и эксплуатации транспортных средств / В. И. Васильев, Д. И. Дик // Прогрессивные формы организации процессов технической эксплуатации автомобилей и специальной нефтепромысловой техники : Межвуз. сб. науч. тр. / Тюменский государственный нефтегазовый университет. - Тюмень, 2004. - С. 34-39.

6 Дик, Д. И. Разработка предиктора торможений на основе искусственной нейронной сети / В. И. Васильев, Д. И. Дик // Экология. Риск. Безопасность : Материалы региональной научно-практич. конф. / Под общ. ред. А. П. Кузьмина : Курганский государственный университет. - Курган, 2005. - С. 80-80.

7 Дик, Д. И. Система сбора информации систем автомобиля : Свидетельство об отраслевой регистрации разработки / Д. И. Дик ; организация-разработчик Курганский государственный университет. - № 5214 ; дата регистр. 23.09.2005.

8 Дик, Д. И. Устройство предотвращения попутных столкновений / В. И. Васильев, Д. И. Дик // Транспортные проблемы Сибири : Материалы III научно-техн. конф. с межд. участием. - Красноярск, 2005. - С. 26-27.

9 Пат. 2009916 Российская Федерация, МПК5 В 60 Т 17/32. Устройство нажатия на педаль тормоза / В. И. Васильев, И. И. Дик, Д. И. Дик, Г. В. Осипов ; заявитель и патентообладатель Курганский машиностроительный институт. -№4903526/11 ; заявл. 21.01.91 ; опубл. 30.03.94, Бюл.№ 6.-3 с.: ил.

Бумага тип. № 1 Уч. изд. л. 1,0

Редакционно-издательский центр КГУ. 640669, г. Курган, ул. Гоголя 25. Курганский государственный университет.

Подписано к печати 17.11.05

Формат 60x84 1/16 У сл.п. л. 1,0

Заказ 376 Тираж 100

№23 0 3 7

РНБ Русский фонд

2006-4 27774

Введение.

1 Аналитический обзор состояния вопроса и задачи исследования.

1.1 Проблема повышения безопасности дорожного движения на автомобильном транспорте и влияние попутных столкновений на показатели аварийности.

1.2 Анализ бортовых систем обеспечения безопасности движения в транспортном потоке.

1.3 Анализ устройств предотвращения попутных столкновений, функционирующих на основе использования системы внешней световой сигнализации.

1.4 Перспективы использования новых информационных технологий при разработке систем предотвращения попутных столкновений.

1.5 Цель и задачи исследования.

2 Теоретические исследования метода предотвращения попутных столкновений автомобилей.

2.1 Рабочая гипотеза исследования.

2.2 Обоснование критериев эффективности метода.

2.2.1 Теоретическое обоснование вероятности движения в условиях нарушенной дистанции безопасности как критерия.

2.2.2 Обоснование вероятности ошибок водителя, как критерия эффективности сигнализации.

2.2.3 Построение комплексного критерия эффективности опережающей сигнализации.

2.3 Математическая модель процесса попутного следования.

2.3.1 Математическая модель процесса попутного следования и попутного столкновения автомобилей.

2.3.2 Математическая модель системы «Дорожно-транспортная ситуация».

2.3.3 Математическая модель подсистемы «Водитель - автомобиль

- дорога».

2.3.4 Формирование времени реакции водителя.

2.3.5 Входные и выходные параметры математической модели.

2.4 Алгоритмическое и программное обеспечение теоретических исследований.

2.5 Выбор вида нейронной сети для прогнозирования торможения.

2.6 Разработка методики синтеза оптимального комплекса параметров и структуры нейросети для прогнозирования факта процесса торможения автомобиля.

2.7 Анализ результатов моделирования влияния опережающей сигнализации торможения на безопасность движения.

3 Экспериментальные исследования.

3.1 Общая методика экспериментальных исследований.

3.2 Аппаратурное и программное обеспечение экспериментальных исследований.

3.2.1 Аппаратурное обеспечение экспериментальных исследований.

3.2.2 Программное обеспечение экспериментальных исследований.

3.3 Анализ результатов экспериментальных исследований.

3.3.1 Классификация характерных методов торможения автомобиля и определение статистических характеристик управляющих воздействий водителя.

3.3.2 Группирование водителей по их индивидуальным особенностям.

3.4 Синтез комплекса параметров для прогнозирования торможения.

4 Практические результаты и эффективность исследования.

4.1 Техническая реализация разработанного метода предотвращения попутных столкновений автомобилей.

4.2 Результаты эксплуатационных испытаний метода предотвращения попутных столкновений.

4.3 Оценка экономической эффективности внедрения результатов исследования.

Автомобилизация страны, решая задачи по перевозке пассажиров и грузов, ставит проблему обеспечения безопасности дорожного движения. В обстановке, характеризующейся высокой интенсивностью движения автомобильного транспорта, в которое вовлечены десятки миллионов людей и большое число транспортных средств, предупреждение аварийности становится одной из серьезнейших социально-экономических проблем. От ее успешного решения в значительной степени зависят не только жизнь и здоровье людей, но и развитие экономики страны.

Данная проблема, характеризующаяся сложностью и многоплановостью, приобрела особую остроту в последнее десятилетие в связи с возрастающей диспропорцией между приростом количества автомототранспортных средств и протяженностью улично-дорожной сети.

По оценкам специалистов, потери, связанные с транспортной аварийностью, в несколько раз превышают ущерб от железнодорожных катастроф, пожаров, других видов несчастных случаев.

Каждые сутки на улицах городов и дорогах совершается более 430 дорожно-транспортных происшествий (ДТП), в которых погибают и получают травмы различной тяжести около 700 человек. По статистике ГИБДД, в 2004 году в России было зарегистрировано более 208 000 дорожно-транспортных происшествий (ДТП), в которых погибли 34 500 человек, ранения получили более 250 000 человек.

Социально-экономический ущерб, нанесенный ДТП стране в 2004 году, оценивается в колоссальную цифру 300 млрд рублей в год, а потери только от гибели и ранения людей в результате ДТП составили более 3 % валового внутреннего продукта страны.

Четвертую часть всех ДТП составляют столкновения транспортных средств, из которых 33 % приходятся на попутные столкновения. Одним из основных факторов, приводящих к попутным столкновениям на магистралях с напряженным движением, является внезапное интенсивное уменьшение скорости впереди идущим автомобилем, в частности, как при использовании рабочей тормозной системы, так и при использовании водителями режима интенсивного торможения двигателем. Это заставляет водителя транспортного средства, следующего за автомобилем - лидером в условиях плотного транспортного потока, применять режим экстренного торможения в условиях дефицита времени, что часто приводит к ошибочным действиям водителя.

Ситуация обостряется тем, что особенностью структуры автопарка Российской Федерации в настоящее время является большой удельный вес транспортных средств, не отвечающих в полном объеме международным требованиям по техническому уровню и безопасности конструкции, имеющих длительные сроки эксплуатации, в том числе за пределами установленного ресурса, и низкую техническую надежность.

Так, почти две трети (65,7%) от общего количества легкового транспорта составляют модели, выпускаемые с конца 70-х - начала 80-х гг., в которых не учтены современные конструктивные решения, направленные на повышение активной и пассивной безопасности автотранспортных средств: антиблокировочные системы, электронные системы управления, системы встроенной диагностики, подушки безопасности, системы предотвращения столкновений и другие средства защиты водителя и пассажиров.

При этом около половины легковых, грузовых автомобилей и автобусов находятся в эксплуатации более 10 лет.

Начинающееся появление на дорогах России автомобилей, оснащенных автоматизированными системами предотвращения столкновений и элементами автоматического вождения в обозримом будущем не смогут кардинально повлиять на ситуацию с аварийностью по причине попутных столкновений, так как если интенсивно тормозящий автомобиль-лидер, даже оснащенный автоматизированной системой и обладающий хорошими тормозными качествами (малым тормозным путем), не предупредит заранее об этом торможении системой внешней сигнализации водителя следующего за ним автомобиля модели 70-х годов с реальным эксплуатационным техническим состоянием тормозной системы (как правило, с большим тормозным путем), с большой степенью вероятности произойдет попутное столкновение. В условиях современных интенсивных транспортных потоков, когда информационная загрузка водителей находится на уровне близком к критическому, наиболее реальным является решение острой проблемы попутных столкновений на основе повышения активной безопасности автотранспортных средств путем введения опережающей внешней световой сигнализации наиболее опасных режимов торможения через штатные сигналы торможения автомобиля. Функция опережения должна обеспечиваться возможностью устройства, управляющего системой сигнализации, прогнозировать факт предстоящего торможения по параметрам, характеризующим воздействия водителя на педали акселератора и сцепления перед торможением.

При этом при конструировании новых автомобилей алгоритм сигнализации должен закладываться в центральный процессор автотранспортного средства, а парк автомобилей, находящихся в эксплуатации, может быть оснащен такой сигнализацией с помощью установки на автосервисных предприятиях, занимающихся тюнингом автотранспортных средств, дополнительного блока, подключаемого к электрическим цепям системы внешней сигнализации.

Таким образом, разработка нового метода предотвращения попутных столкновений автомобилей, позволяющего осуществлять опережающую световую сигнализацию другим участникам движения о предстоящем режиме снижения скорости и на этой основе снизить количество ДТП, является актуальной научно-практической задачей.

Цель исследования - повышение безопасности дорожного движения на основе разработки метода предотвращения попутных столкновений.

Объектом исследования является процесс управления торможением автомобиля в эксплуатации.

Предметом исследования является процесс управления торможением микроавтобуса ГАЗ 2217 - 404 «Баргузин».

Научная новизна:

1 Предложена система критериев, позволяющая оценить эффективность метода предотвращения попутных столкновений с точки зрения безопасности дорожного движения и информационной загрузки водителей в условиях реальных транспортных потоков.

2 Разработан метод предотвращения попутных столкновений, позволяющий осуществлять опережающую сигнализацию участникам дорожного движения о предстоящем снижении скоростного режима данного автомобиля.

3 Разработаны математическая модель, алгоритм и программное обеспечение, позволяющие моделировать процессы попутного следования и попутного столкновения автомобилей.

4 Разработана методика синтеза оптимального комплекса параметров и структуры нейронной сети для прогнозирования факта торможения автомобиля.

5 Теоретически установлены и экспериментально проверены закономерности изменения критериев под воздействием учитываемых факторов.

Практическая ценность. Установка устройства, технически реализующего разработанный метод, на автомобили, находящиеся в эксплуатации, позволит сократить количество попутных столкновений в пределах 23 %, что позволит значительно повысить безопасность движения на дорогах страны.

Реализация работы. Результаты диссертационной работы в части разработанной блок-схемы устройств и алгоритма его работы используются ОАО «Курганприбор» в процессе разработки устройства предотвращения попутных столкновений, планируемого к выпуску на заводе.

Результаты работы используются в учебном процессе Курганского государственного университета.

Апробация работы. Основные результаты исследований доложены, обсуждены и одобрены на III научно-технической конференции с международным участием «Транспортные проблемы Сибири» - Красноярск, 2005 г.; региональной научно-практической конференции «Экология. Риск. Безопасность» - Курган, 2005 г.; на XI Всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее приложения» - Красноярск, 2005 г.; ежегодной конференции аспирантов и соискателей Курганского государственного университета - Курган, 2004 -2005 гг.; на заседаниях кафедры «Автомобильный транспорт и автосервис» Курганского государственного университета 2004 - 2005 гг.

Публикации. Основные положения и результаты диссертации изложены в 6 печатных работах. Получен один патент на изобретение. Зарегистрированы в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 2 разработки.

На защиту выносятся:

- система критериев, позволяющая оценить эффективность метода предотвращения попутных столкновений;

- метод предотвращения попутных столкновений автомобилей;

- математическая модель, алгоритм и программное обеспечение, позволяющие моделировать процессы попутного следования и попутного столкновения автомобилей;

-результаты исследования закономерностей изменения критериев под воздействием факторов;

-устройство для предотвращения попутных столкновений, реализующее опережающую сигнализацию режимов опасного снижения скорости автомобиля.

Основные выводы и результаты

1 Решена актуальная научно-техническая задача повышения безопасности дорожного движения на основе разработанного метода предотвращения попутных столкновений автомобилей, позволяющего осуществлять опережающую (до 1,06 с) световую сигнализацию другим участникам движения о предстоящем режиме торможения.

2 Предложена система критериев, позволяющая осуществить оценку эффективности метода предотвращения попутных столкновений.

3 Разработаны математическая модель, алгоритм и программное обеспечение, позволяющие моделировать процессы попутного следования и попутного столкновения автомобилей и на этой основе определить закономерности изменения критериев эффективности под действием эксплуатационных факторов.

4 Обоснована возможность и целесообразность применения при разработке системы предотвращения попутных столкновений новой информационной технологии - искусственной нейронной сети. Определены типы нейросе-тевых компонентов системы, их структура, вид и параметры их математических моделей.

5 Создана методика синтеза оптимального комплекса прогностических параметров и структуры нейронной сети и, на ее основе, определен комплекс, состоящий из десяти параметров.

6 Теоретически установлены и практически подтверждены закономерности изменения критериев эффективности под действием эксплуатационных факторов.

7 Создано и проверено в условиях реального дорожного движения устройство, технически реализующее разработанный метод предотвращения попутных столкновений.

8 Результаты диссертационной работы в части разработанной блок-схемы устройств и алгоритма его работы используются ОАО «Курганприбор» в процессе разработки устройства предотвращения попутных столкновений, планируемого к выпуску на заводе. Расчетный экономический эффект от внедрения составляет 1538 рублей на один автомобиль в год.

1. Аксенов, В. А. Оценка эффективности мероприятий, повышающих безопасность дорожного движения диагностика Текст. : Пособие / В. А. Аксенов, Д. А. Давыденко. М. : ВНИИБД, 1980 (вып. дан. 1981). - 79 с. : ил. ; 21 см.

2. Аксенов, В.А., Попова Е.П., Дивочкин O.A. Экономическая эффективность рациональной организации дорожного движения диагностика Текст. / В. А. Аксенов, Е. П. Попова, О. А. Дивочкин. -М. : Транспорт, 1987. 127 с.

3. Алексеев, О. П. Мехатроника. Основные понятия Текст. / О. П. Алексеев, В. П. Алексеев, Ю. М. Суярко, С. В. Браженко // Вестник ХГАДТУ : Сб. научн. тр. Харьков, 2000. - Вып. 12-13. - С. 196-198.

4. Амбарцумян, В. В. Научно-практические методы обеспечения безопасности движения Текст. / В. В. Амбарцумян. — Ер. : Айстан, 1984. 93 с.

5. Архангельский, А. Я. Delphi 6 : Справ, пособие / А. Я. Архангельский -М. : Бином, 2001.- 1023 с. : ил., табл.; 22 см. ISBN 5-7989-0234-Х.

6. А. с. 1316875 СССР, МКИ2 В 60 Q 9/00. Устройство для контроля торможения двигателем / В. И. Васильев, А. В. Шарыпов, В. В. Грачев, Г. В. Осипов (СССР). № 4903526/11 ; заявл. 21.01.91 ; опубл. 30.03.94, Бюл. № 6. -3 с. : ил.

7. Афанасьев, JT. Л. Конструктивная безопасность автомобиля Текст. / Л. Л. Афанасьев, А. Б. Дьяков, В. А. Иларионов. М. : Машиностроение, 1983.-212 с.

8. Бабков, В. Ф. Дорожные условия и безопасность движения диагностика Текст. : [Учеб. для студентов вузов по спец. "Стр-во автомоб. дорог и аэродромов" и "Орг. дор. движения"] / В. Ф. Бабков. М. : Транспорт, 1993. -271 с.

9. Барвелл, Ф. Т. Автоматика и управление на транспорте диагностика Текст. / Ф. Т. Барвелл . 2-е изд., испр. - М. : Транспорт, 1990 - 367 с. : ил. ; 21 см.

10. Безбородова, Г. Б. Моделирование движения автомобиля Текст. / Г. Б. Безбородова, В. Г. Галушко. Киев : Вища школа, 1978. - 168 с.

11. Белодедов, А. М. Исследование аварийности и повышения безопасности дорожного движения в Ленинграде и области Текст. : дис. . канд. техн. наук: 05.22.10. Ленинград, 1978. - 236 с.

12. Бена, Э. Психофизиология и физиология шофера Текст. / Э. Бена, И. Госковец, И. Штикар. -М. : Транспорт, 1965. 191 с.

13. Биргер, И. А. Техническая диагностика Текст. / И. А. Биргер. — М. : Машиностроение, 1978. 240 с. : ил. - (Надежность и качество : межиздательская серия).

14. Бодянский, Е. В. Стабилизация вращения прецизионного привода с помощью нейрорегулятора Текст. / Е. В. Бодянский, Н. Е. Кулишова, И. П. Плис, А. Шрефан // Вестник ХГАДТУ : Сб. научн. тр. Харьков, 2000. -Вып. 12-13.-С. 213-221.

15. Боровский, Б. Е. Безопасность движения автомобильного транспорта Текст. / Б. Е. Боровский. Л. : Лениздат, 1984. - 304 с.

16. Васильев, А. П. Состояние дорог и безопасность движения автомобилей в сложных погодных условиях Текст. / А. П. Васильев. М. : Транспорт, 1976.-224 с.

17. Ветлинский, В. Н. Автоматические системы управления движением автотранспорта Текст. / В. Н. Ветлинский, А. В. Осипов. JI. : Машиностроение : Ленингр. отд-ние, 1986. -215,1. с. : ил.; 22 см.

18. Волошин, Г. Я. Анализ дорожно-транспортных происшествий Текст. / Г.Я.Волошин, В.П.Мартынов, А.Г.Романов. -М. : Транспорт, 1987.-240 с.

19. Восприятие интервала и дистанции водителем автомобиля Текст. // Техническая эстетика. 1971. - № 2. - С. 26-27.

20. Гаврилов, А. А. Моделирование дорожного движения /

21. A. А. Гаврилов. -М. : Транспорт, 1980. 189 с.

22. Гержодов, В. И. Техническое состояние автомобилей Текст. /

23. B. И. Гержодов. Киев : Техника, 1978. - 149 с.

24. Глим, И. Контроль безопасной дистанции Текст. / И. Глим ; Пер. ВЦП, Л-29237. ГПНТБ 85/51587, 1985. - 10 с.

25. Говорущенко, Н. Я. Основы теории эксплуатации автомобилей Текст. : [Учебное пос. для спец. автотранспорт]. Киев : Вища школа, 1971. — 231 с.

26. Горбань, А. Н. Нейронные сети на персональном компьютере Текст. / А. Н. Горбань, Д. А. Россиев. Новосибирск: Наука ; Сибирск. издательская фирма РАН, 1996.-276 с.

27. Горбань, А. Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей Текст. / А. Н. Горбань // Сибирский журнал вычисл. матем. 1998.-Т.1, № 1.-С. 11-24.-ШН 1560-7526.

28. Горбань, А. Н. Обучение нейронных сетей Текст. / А. Н. Горбань. -М. : Изд-во СССР-США СП "ПараГраф", 1990. 160 с.

29. Гордиенко, Е. К. Искусственные нейронные сети. Основные определения и модели Текст. / Е. К. Гордиенко, А. А. Лукьяница // Техническая кибернетика. 1994. - № 5. - С. 79-92.

30. Гришкевич, А. И. Автомобили. Теория. Текст. : Учебник для вузов / А. И. Гришкевич. Минск : Высш. шк., 1986. - 207 с.

31. Гуревич, А. В. Тормозное управление автомобиля Текст. / А. В. Гуревич, Р. А. Меламуд. -М. : Транспорт, 1978. 152 с.

32. Двигатели внутреннего сгорания Текст. В 3 кн. Кн. 1. Теория рабочих процессов : Учеб. / В. Н. Луканин, К. А. Морозов, А. С. Хачиян и др. ; подред. В. Н. Луканина. М. : Высш. шк., 1995. - 368 с. : ил. - ISBN 5-06-003295-7.

33. Денисов, А. А. Теория больших систем управления Текст. : [Учеб. пособие для вузов по спец. "Автоматика и телемеханика"] / А. А. Денисов, Д. Н. Колесников. Л. : Энергоиздат : Ленингр. отд-ние, 1982. - 287 с. : ил.; 20 см.

34. Дивочкин, О. А. Потери от ДТП в городах Текст. / О. А. Дивочкин, Г. И. Минцов // Труды МАДИ. М. : 1972. - Вып. 33. - С.23-29.

35. Дьяков, А. Б. Автомобильная светотехника и безопасность движения Текст. / А. Б. Дьяков. М.: Транспорт, 1972. - 132.

36. Ермолов, Л. С. Основы надежности сельскохозяйственной техники / Л. С. Ермолов, В. М. Кряжков, В. Е. Черкун. М. : Колос, 1974. - 223 с.

37. Жаров, С. П. Разработка системы информационного обеспечения водителя с целью повышения топливной экономичности грузового автомобиля с дизелем Текст. : дис. . канд. техн. наук: 05.05.03. Челябинск, 1992. - 162 с.

38. Ивахненко, А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем Текст. / А. Г. Ивахненко. Киев : Наукова думка, 1982. -296 с.

39. Иларионов, В. А. Дорожно-транспортная экспертиза Текст. : Учеб. для вузов по спец. "Орг. дор. движения" / В. А. Иларионов. М. : Транспорт, 1985.-254 с. : ил.

40. Иносэ, X. Управление дорожным движением Текст. / X. Иносэ, Т. Хамада ; пер. с англ. М. П. Печерского. М. : Транспорт, 1983. - 248 с. : ил. ; 22 см.

41. Керимов, Ф. Ю. Инженерный практикум по лабораторным работам курса "Теоретические основы сбора и обработки информации о надежности машин" Текст. / Ф. Ю. Керимов. М. : МАДИ, 1980. - 121 с.

42. Кисляков, В. М. Математическое моделирование и оценка условий движения автомобилей и пешеходов Текст. / В. М. Кисляков,

43. B. В. Филиппов, И. А. Школяренко. М. : Транспорт, 1979. - 199 с.

44. Клебельсберг, Д. Транспортная психология Текст. / Дитер Кле-бельсберг ; пер. с нем. А. Б. Тарасова ; под ред. В. Б. Мазуркевича. — М. : Транспорт, 1989. 366, 1. с. : ил.; 21 см. - ISBN 5-277-00578-1 (В пер.).

45. Клинковштейн, Г. И. Методы оценки качества организации дорожного движения Текст. : Учебное пособие / Г. И. Клинковштейн, В. Н. Сытник,

46. C. И. Смирнов, В. В. Зырянов, А. В. Рузский, И. В. Шемякин. М.: МАДИ, 1987.-240 с.

47. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. Текст. / Дж. Клир ; пер с англ. М. А. Зуева; под ред. А. И. Горлина. М. : Радио и связь, 1990. - 539 с.

48. Клюшкин, Г. Г. Безопасность по-европейски Электронный ресурс. / Г. Г. Клюшкин. Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http://www.napinfo.ru/?id=145&PHPSESSID=13ee707800al5609f49ec4760da630 7f, свободный. - Загл. с экрана.

49. Кодиров, Г. X. Повышение функциональной надежности систем предотвращения столкновений автомобилей (СПСА) Текст. : дис. . канд. техн. наук: 05.05.03.-М., 1998.- 148 с. : ил., табл., граф.-Библиогр.: С. 136-147.

50. Коноплянко, В. И. Информативность транспортных средств Текст. / В. И. Коноплянко. М.: Машиностроение, 1984. - 96 с.

51. Коростелев, В. Н. Исследование возможности сокращения остановочного пути автомобиля Текст. / Труды МАДИ, 1972. С.20-20.

52. Кохонен, Т. Ассоциативная память Текст. / Т. Кохонен М. : Мир, 1980.-239 с.

53. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства Текст. / Т. Кохонен; Пер. с англ. С. П. Забродина, А. В. Шалашова. М. : Мир, 1982. -383 с. : ил.; 22 см.

54. Кочин, А. И. Расчет автомобильных и тракторных двигателей Текст. : Учеб. пособие для вузов / А. И. Колчин, В. П. Демидов. 3-е изд. пе-рераб. и доп. - М. : Высш. шк., 2002. - 496 с. : ил. - ISBN 5-06-003828-9.

55. Кругликов, В. Б. Исследование информативности сигналов торможения Текст. : дис. . канд. техн. наук. -М. : МАДИ, 1976. 130 с.

56. Круглов, Л. Спасибо, Аист! Текст. / Л. Круглов // Автомобили. -1998. -№ 10. -С. 20-21.

57. Кузнецов, В. И. Задние столкновения автомобилей как особая категория ДТП Текст. / В. И. Кузнецов, В. Б. Проценко // Автомобильный транспорт. 1977. -№1. - С.51-53.

58. Купеев, Ю. А. Информационный метод оценки эффективности автомобильных сигнальных огней Текст. / Ю. А. Купеев, К. М. Левитин, Б. А. Ротман // Автомобильная промышленность. 1981. - №12. - С. 18-19. -ISSN 0005-2337.

59. Левитин, К. М. Дополнительный сигнал торможения: украшение или необходимость? Текст. / К. М. Левитин // Автомобильная промышленность. -2004. № 5. - С. 20-21. - ISSN 0005-2337.

60. Лизоркин, П. И. Курс дифференциальных и интегральных уравнений с дополнительными главами анализа Текст. / П. И. Лизоркин. -М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1981. 384 с.

61. Лобанов, Е. М. Проектирование дорог и организация движения с учетом психофизиологии водителя Текст. / Е. М. Лобанов. М. : Транспорт, 1980.-311 с. : ил.; 20 см.

62. Мазуркевич, В. Б. Эргономическое проектирование машин Текст. / В. Б. Мазуркевич. -М. : ИПКстройдормаш, 1986. 90 с.

63. Малюков, А. Диагностика тормозной системы Текст. А. Малюков // Автомобильный транспорт. №4. - 1979. - С.17-18.

64. Марбурер, Е. К вопросу о влиянии дополнительных стоп-сигналов Текст. / Е. Марбурер ; пер. ВЦП Л-5778. ГПНТБ 85/23451, 1985. - 5 с.

65. Методы нейроинформатики Текст. : Сб. науч. тр. / Краснояр. гос. техн. ун-т и др. ; под ред. А. Н. Горбаня. Красноярск, 1998. - 205 с. : ил. ; 20 см.

66. Миркес, Е. М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта Текст. / Е. М. Миркес. Новосибирск : Наука. Сиб. предприятие РАН, 1999. - 337 с.

67. Нейроинформатика Текст. / А. Н. Горбань, В. Л. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. Новосибирск : Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.-296 с.

68. Немчинов, В. М. Сцепные качества дорожных покрытий и безопасность движения Текст. / М. В. Немчинов. — М. : Транспорт, 1985. — 231 с. : ил.; 20 см

69. Ноздричев, А. В. Разработка блока оптимальной сигнализации торможением двигателем Текст. : дис. . канд. техн. наук: 05.05.03. Курган, 2001.-164 с.-Библиогр.: с. 158-164.

70. Орлов, А. Б. Антиаварийная система для транспорта Текст. / А. Б. Орлов // Технологии. Оборудование. Материалы : Приложение к журналу Экономика и производство. 1998. -№ 10. - С. 20-21. - ISSN 0005-2337.

71. Орлов, А. Б. Интеллектуальные автомобильные системы СОПРЕСТ Текст. / А. Б. Орлов // Электроника : Наука. Технология. Бизнес. 2000. -№ 6. - С.48-52.

72. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации Текст. / Станислав Осовский ; Пер. с пол. И. Д. Рудинского. М. : Финансы и статистика, 2004 (Великолук. гор. тип.). - 343 с. : ил.; 24 см

73. Пат. 2143353 Российская Федерация, МПК6 В 60 Q 9/00, 1/44. Устройство для контроля торможения двигателем транспортного средства /

74. A. В. Ноздричев, В. И. Васильев, В. В. Грачев, А. В. Шарыпов ; заявитель и патентообладатель Курганский машиностроительный институт — № 99105863/28 ; заявл. 23.03.99 ; опубл. 27.12.99, Бюл. № 6. 3 с. : ил.

75. Пат. 2147007 Российская Федерация, МПК7 В 60 Q 9/00, 1/44. Устройство контроля для торможения двигателем транспортного средства /

76. B. И. Васильев, В. В. Грачев, А. В. Ноздричев, А. В. Шарыпов ; заявитель и патентообладатель Курганский машиностроительный институт. -№ 99101617/28 ; заявл. 27.01.99 ; опубл. 27.03.00, Бюл. № 6. 3 с. : ил.

77. Плахтеев, А. П. Архитектура вычислительных средств мехатронных систем на автомобильном транспорте Текст. / А. П. Плахтеев // Автомобильный транспорт в XXI веке : материалы международной научно-технич. конференции / ХНАДУ. Харьков, 2003. - С. 68-70.

78. Полупроводниковые приборы Электронный ресурс. : Справочник : транзисторы, диоды, тиристоры, стабилитроны, оптоэлектроника / ИДДК. -Электрон, дан. и прогр. М. : ИДДК, 1999. - 1 электрон, опт. диск (CD-ROM) ; 12 см. - Загл. с контейнера.

79. Покотило, Б. JI. Исследование влияния параметров транспортного потока на аварийность Текст. / Б. JI. Покотило // В сб. "Автотранспорт". -Киев : Техника, 1984. С. 17-21.

80. Рахубовский, Ю. С. Издержки массового автовождения Текст. / Ю. С. Рахубовский, Ю. А. Лакатош // АвтоПрофи. 2002. - № 7.

81. Ройтман, Б. А. Безопасность автомобиля в эксплуатации Текст. / Б. А. Ройтман, Ю.Б.Суворов, В. И. Суковицин. М. : Транспорт, 1987. -207 с.

82. Ротенберг Р. В. Основы надежности системы водитель-автомобиль-дорога-среда Текст. / Р. В. Ротенберг. М. : Машиностроение, 1986. - 214, [2] с. : ил.; 22 см.

83. Рощин, А. И. Способы кодирования светосигнальных приборов Текст. / А. И. Рощин // Тр. МАДИ. Вып. 156, 1978. - С.83-86.

84. Румшиский, Л. 3. Математическая обработка результатов эксперимента Текст. : Справочное руководство / Л. 3. Румшиский. М. : Наука, 1971. -192 с.

85. С++. Специальный справочник Текст. / Б.И. Карпов, Т.К. Баранова. 2-е изд. - СПб : Питер, 2005. - 384 с. - (Серия "Специальный справочник"). -ISBN: 5-469-00806-1

86. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий Текст. / Т. Саати. М. : Радио и связь, 1993. - 312 с.

87. Саати, Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем Текст. / Т. Саати, К. Керне; пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе; под ред. А. И. Ушакова М. : Радио и связь, 1991. - 224 с.

88. Семенов, А.Б. Структурированные кабельные системы Текст. / А. Б. Семенов, С. К. Стрижанов, И. Р. Сунчелей ; Компания АйТи. 3-е изд., перераб. и доп.-М. : Лайт Лтд., 2001.-608+16 е.: ил.-ISBN 5-89818-093-1.

89. Сигнализатор интенсивности торможения автомобиля Русопак-3 Электронный ресурс. / ООО «РИАЛ». Электрон, текстовые дан. — Пенза : ООО «РИАЛ». - Режим доступа: http://rusopak.narod.ru/stop.html, свободный. -Загл. с экрана.

90. Сильянов, В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения Текст. / В. В. Сильянов. -М. : Транспорт, 1977. -303 с.

91. Система радиовидения Электронный ресурс. : Автомобильная система предотвращения столкновений / Системы радиовидения. Электрон, текстовые дан. - М. : Системы радиовидения. - Режим доступа: http://www.mai.ru/~arls/autost.htm, свободный. - Загл. с экрана.

92. Системы сбора данных L-CARD Электронный ресурс. : обзор продукции : документация и ПО : сведения о фирме / Л-Кард. Электрон, дан. и прогр. - М. : Л-Кард, [2003]. - 1 электрон, опт. диск (CD-R) ; 12 см. - Загл. с контейнера.

93. Смирнов, О. П. Основы построения мехатронных систем с адаптивным управлением Текст. / О. П. Смирнов // Автомобильный транспорт в XXI веке : материалы международной научно-технич. конференции / ХНАДУ. -Харьков, 2003. С. 85-87.

94. Тарасик, В. П. Интеллектуальные системы управления транспортными средствами Текст. : Монография / В. П. Тарасик, С. А. Рынкевич. Мн. : УП «Технопринт», 2004. — 512 с.

95. Тырса, В. В. Принципы построения трёхмерных мехатронных систем технического зрения Текст. / В. В. Тырса // Автомобильный транспорт в XXI веке : материалы международной научно-технич. конференции / ХНАДУ. -Харьков, 2003. С. 87-89.

96. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника Текст. : Теория и практика / Ф. Уоссермен. М. : Мир, 1992. - 240 с.

97. Федякин, И. ДТП стоили России два миллиарда долларов Электронный ресурс. / И. Федякин. Электрон, текстовые дан. - Москва : За рулем. -Режим доступа: http://www.zr.ra/shownews.pl?ida=17552, свободный. -Загл. с экрана.

98. Фор, А. Восприятие и распознавание образов / А. Фор. М. : Машиностроение, 1989. - 272 с.

99. Шибанов, Г. П. Количественная оценка деятельности человека. в системах человек техника Текст. / Г. П. Шибанов. - М. : Машиностроение, 1983.-263 с. : ил.; 22 см.

100. Deductor описание аналитической платформы Электронный ресурс. / Лаборатория BaseGroup. - Электрон, текстовые дан. - Рязань : BaseGroup. - Режим доступа: http://www.basegroup.ru/deductor/description.htm, свободный. - Загл. с экрана.

101. Barron, A.R. Neural net approximation / A.R. Barron // Proc. of Seventh Yale Workshop on Adaptive and Learning Systems. New Haven. CT : Yale University. - 1991.-P. 69-72.

102. Buckholtz, K. R. Use of Fuzzy Logic in Wheel Slip Assignment Part I: Yaw Rate Control Text. / K. R. Buckholtz // SAE World Congress, 2002. - Paper 2002-01-1221.

103. Buckholtz, K. R. Use of Fuzzy Logic in Wheel Slip Assignment Part II: Yaw Rate Control with Sideslip Angle Limitation Text. / K. R. Buckholtz // SAE World Congress, 2002. - Paper 2002-01-1220.

104. Diday, E. Clustering analysis Text. / E. Diday, J. S. Simon // dans Digital Pattern Recognition, Redacteur: K.S.F.U. Springer Verlag, Berlin, 1980. - P. 47-93.

105. Holve, R. Generating Fuzzy Rules for the Acceleration Control of an Adaptive Cruise Control System Text. / R. Holve, P. Protzel, K. Naab // Proceedings and at the NAFIPS conference. Berkeley, CA, USA, June 19th-22nd, 1995. -P. 451-455.

106. Lennon, W. K. Intelligent Control for Brake Systems Text. / William K. Lennon, Kevin M. Passino // IEEE Trans. Contr. Syst. Technol. March 1999. -Vol. 7,No. 2.-P. 188-202.

107. Lippmann, R. P. An introduction to computing with neural nets Text. / R. P. Lippmann // IEEE ASSP Magazin. 1987. - April. - P. 4-20.

108. Pandua, A. S. Pattern recognition with neural networks in C++ Text. / A. S. Pandua, R. B. Macy. Boca Raton : CRC Press. - 1996. - 410 p.

109. ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО

110. Использование указанных результатов позволяет повысить безопасность дорожного движения, качество и эффективность работы транспорта.1. В. IL Антонов1. Е.Е. Пиастроv. Ю.В. Дерябин

111. Российская федерация г. Курган Общество с ограниченной ответственностью «Курганспецмаш»

112. УТВЕРЖДАЮ: Генеральный директортел./факс приемной (3522) 53-07-89 ИНН 4501107986 / КПП 450101001 р/с 40702810800000000537 в ООО КБ1. Кетовский»к/с 30101810900000000821 ОГРН 1044500007199 БИК 043764821

113. Министерство образования и науки Российской Федерации

114. УТВЕРЖДАЮ Ректор Курганского

115. Федеральное агентство по образованию

116. Результаты теоретических и экспериментальных исследований, выполненных Дик Д.И., применяются при чтении лекций и проведении лабораторных работ по дисциплинам "Техническая диагностика и контроль на транспорте" и "Техническая эксплуатация автомобилей".

117. Настоящий акт утвержден на заседании кафедры эксплуатации автомобильного транспорта, протокол № 3 от 12 ноября 2005 года.

118. Председатель комиссии, зав. каф. «АТиАС»1. Члены комиссии:канд. техн. наук, доцент каф.«АТиАС»канд. техн. наук, доцент каф. «АТиАС»кан. техн. наук, профессор