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中国国门时报

作者：马晓幸陆奕

本报讯在全球绿色出行浪潮的推动下，国产电动两轮车正凭借创新实力，在国际市场上逐渐站稳脚跟。作为制造业大省，江苏省拥有全国多家知名电动车制造企业，产业集聚程度高。据南京海关统计，今年一季度，江苏电动摩托车及脚踏车出口... 详细信息

本报讯在全球绿色出行浪潮的推动下，国产电动两轮车正凭借创新实力，在国际市场上逐渐站稳脚跟。作为制造业大省，江苏省拥有全国多家知名电动车制造企业，产业集聚程度高。据南京海关统计，今年一季度，江苏电动摩托车及脚踏车出口货值18.6亿元，同比增长27.5%。 “小电驴......

关键词：电动两轮车 AEO 电动摩托车智联网

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电动两轮车出海东南亚，靠什么突围

电动两轮车出海东南亚，靠什么突围

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环球时报

作者：朱潇逸王冬马梦阳杨沙沙

编者的话：今年全国两会期间，综合整治“内卷式”竞争首次被写入政府工作报告，究竟应该如何有效“破除内卷”成为各个行业和社会热议的话题。《环球时报》财经观察版将推出3期报道。第一期报道聚焦正在东南亚市场上积极突围的中国电... 详细信息

编者的话：今年全国两会期间，综合整治“内卷式”竞争首次被写入政府工作报告，究竟应该如何有效“破除内卷”成为各个行业和社会热议的话题。《环球时报》财经观察版将推出3期报道。第一期报道聚焦正在东南亚市场上积极突围的中国电动两轮车企业。20世纪90年代，中国摩托车曾......

关键词：电动两轮车电动摩托车东南亚

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电动两轮车风险驾驶行为及事故影响因素分析

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吉林大学学报（工学版） 2019年第4期49卷 1107-1113页

作者：江亮贺宜武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心武汉430063

为探究电动两轮车风险驾驶行为产生的原因及其影响因素,通过问卷调查方式对183位电动两轮车骑行者进行问卷调查,经过探索性因素分析(EFA)得到了包括风险驾驶行为、情绪状态、利他主义、风险感知能力、驾驶自信和冒险意识的6因子结构模... 详细信息

为探究电动两轮车风险驾驶行为产生的原因及其影响因素,通过问卷调查方式对183位电动两轮车骑行者进行问卷调查,经过探索性因素分析(EFA)得到了包括风险驾驶行为、情绪状态、利他主义、风险感知能力、驾驶自信和冒险意识的6因子结构模型。研究了统计学信息、6因子与交通事故之间的相互关系,构建了基于Logistic回归的交通事故预测模型,利用验证性因素分析(CFA)对该模型进行了验证。研究表明:日均里程、风险驾驶行为、工作时长、冒险意识是影响交通事故的重要参数。

关键词：交通运输系统工程电动两轮车驾驶行为交通事故影响因素致因分析

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交通碰撞场景下电动两轮车轨迹预测的轻量级建模方法

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中国公路学报 2024年第8期37卷 302-310页

作者：韩勇李燕婷潘迪吴贺苏亮厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门361024 福建省客车先进设计与制造重点实验室福建厦门361024 厦门大学萨本栋微纳米科学技术研究院福建厦门361005 厦门金龙联合汽车工业有限公司工程研究院福建厦门361021

针对交通碰撞场景下电动两轮车轨迹预测速度慢导致车辆无法快速预测未来碰撞风险的问题,提出一种电动两轮车运动轨迹预测轻量化模型(Tiny Trajectory Prediction,TP-tiny)的建模方法。首先,构建了基于无锚框方法的检测模型(Vehicle and ... 详细信息

针对交通碰撞场景下电动两轮车轨迹预测速度慢导致车辆无法快速预测未来碰撞风险的问题,提出一种电动两轮车运动轨迹预测轻量化模型(Tiny Trajectory Prediction,TP-tiny)的建模方法。首先,构建了基于无锚框方法的检测模型(Vehicle and Electric Two-wheelers Detection,VEDet),解决了由于电动两轮车对骑车人遮挡导致的误检漏检问题。同时构建了轻量化跟踪网络(Mobile Simple Online and Realtime Tracking,MobileSort),并采用分组卷积代替传统卷积重新排序卷积层的通道。另外使用Arcface(Additive Angular Margin Loss)为跟踪模型的损失函数,提高了模型在交通碰撞场景下对目标物重识别的能力。其次,使用变分自编码模块学习数据隐变量空间的概率分布潜在属性,并构建新的元素实现对历史轨迹隐数据的降噪处理。采用V-GAN(Generative Adversarial Network with Variational Auto-encoder)预测模块实现电动两轮车未来轨迹预测及图像可视化。最后,基于TRAF(Dense and Heterogeneous Urban Traffic Dataset)和VRU-TRAVi(Vulnerable Road Users Traffic Accident Database with Video)数据集分别验证了TP-tiny模型的预测性能和运行速度。研究结果表明:VEDet模型大小为2.1 MB,分别为Yolov4-tiny、Yolov5s及CornerNet基准模型的1/6、1/7和1/4,检测速度约为上述基准模型的7.8倍、5.5倍和1.3倍;MobileSort(8.6 MB)模型大小(检测速度)分别为DeepSort、MOTDT的1/10(2.25倍)和1/2(2.13倍);TP-tiny模型大小为14.3 MB,运行速度约为Social-GAN、GCN的5.46倍和3.7倍。在未来3 s的预测时域中,TP-tiny模型在保证电动两轮车轨迹预测精度的前提下,进一步提高了预测速度,证明了模型的有效性。

关键词：汽车工程轨迹预测轻量化方法电动两轮车交通碰撞场景

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汽车与电动两轮车碰撞典型场景下的AEB纵横向触发策略研究

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汽车工程 2023年第3期45卷 501-509页

作者：韩勇袁小宾卢明谈笑天厦门理工学院机械与汽车工程学院厦门361024 福建省新能源汽车与安全技术研究院厦门361024

在汽车与电动两轮车碰撞事故中,自动紧急制动(autonomous emergency breaking,AEB)系统的横向触发固定宽度是避撞失效的重要因素之一。为了提高汽车AEB系统的避撞可靠性,本文在分析了汽车与电动两轮车碰撞临界工况的纵横向TTC(time to c... 详细信息

在汽车与电动两轮车碰撞事故中,自动紧急制动(autonomous emergency breaking,AEB)系统的横向触发固定宽度是避撞失效的重要因素之一。为了提高汽车AEB系统的避撞可靠性,本文在分析了汽车与电动两轮车碰撞临界工况的纵横向TTC(time to collision)差值范围的基础上,建立了AEB纵横向触发TTC差值模型。基于PreScan、Matlab/Simulink和CarSim仿真平台建立2种典型的汽车碰撞电动两轮车事故场景,并与横向触发宽度固定为1.75和3.75 m的AEB策略对比。结果表明:提出的AEB纵横向触发TTC差值模型在避撞率中表现更优,在汽车速度低于54 km/h时均能实现避撞。在典型场景1中避撞率为88.9%(45例),未避撞事故碰撞平均速度从70.6下降到29.7 km/h;在典型场景2中避撞率为80%(30例),未避撞事故汽车平均碰撞速度从66降低为18.2 km/h。AEB纵横向触发TTC差值模型具有良好的可靠性和鲁棒性,提高了汽车与电动两轮车道路安全性,为汽车主动安全系统开发提供重要理论参考。

关键词：汽车碰撞事故电动两轮车纵横向触发TTC差值模型 AEB 碰撞典型场景

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电动两轮车及自行车与汽车碰撞损伤对比分析

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汽车技术 2021年第3期 51-56页

作者：马兴会马国清冯居辉刘淑敏王彦琨烟台大学烟台264005

为研究不同条件下与汽车碰撞时电动两轮车骑行者与自行车骑行者的碰撞损伤差异,以车速和碰撞位置为变量,利用有限元分析软件对THUMS人体模型进行了16组仿真,分析了骑行者头部、胸部和下肢的动态响应参数。结果表明:位置一定,汽车车速分... 详细信息

为研究不同条件下与汽车碰撞时电动两轮车骑行者与自行车骑行者的碰撞损伤差异,以车速和碰撞位置为变量,利用有限元分析软件对THUMS人体模型进行了16组仿真,分析了骑行者头部、胸部和下肢的动态响应参数。结果表明:位置一定,汽车车速分别为30 km/h、40 km/h、50 km/h,两轮车车速分别为5 km/h、15 km/h时,自行车骑行者伤害值较电动两轮车骑行者大;反映人体损伤特性的6项评价指标均与汽车车速呈正相关,与电动两轮车和自行车车速相关性较弱;车速一定时,起始碰撞位置影响最终碰撞位置,且发动机罩边缘与A柱附近更易造成应力集中。

关键词：汽车碰撞自行车电动两轮车损伤对比 THUMS

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视觉障碍下十字路口电动两轮车事故特征和典型场景分析

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汽车安全与节能学报 2023年第6期14卷 664-670页

作者：韩勇孟昕潘迪吴贺石金明张悦苁厦门理工学院机械与汽车工程学院厦门361024 福建省客车先进设计与制造重点实验室厦门361024 厦门大学航空航天学院厦门361024

视觉障碍是导致汽车与电动两轮车在十字路口发生碰撞的主要原因之一。为了厘清其事故特征以促进适用于中国道路的电动两轮车自动紧急制动(AEB)测试场景的开发,该文统计分析了道路弱势群体交通事故(VRU-TRAVi)数据库510例电动两轮车案例... 详细信息

视觉障碍是导致汽车与电动两轮车在十字路口发生碰撞的主要原因之一。为了厘清其事故特征以促进适用于中国道路的电动两轮车自动紧急制动(AEB)测试场景的开发,该文统计分析了道路弱势群体交通事故(VRU-TRAVi)数据库510例电动两轮车案例中具有视觉障碍的交通违规情况、障碍物类型和事故场景和等事故特征。采用逐帧分析法和直接线性理论估算不同事故场景下的碰撞速度和碰撞时间(TTC),获得不同事故场景下碰撞速度与TTC的分布关系并分析了障碍物对事故规避的影响。结果表明:将事故特征场景统计结果与前人研究结果对比得出4种典型场景,即固定障碍物场景、相邻车道反向行驶中车辆或同向等待车辆为障碍物场景、非相邻车道可移动障碍物场景,4种场景下TTC均值分别为1.12、1.02、0.96、1.27 s,汽车速度分别为24~47、27~46、27~46、18~45 km/h,电动两轮车速度分别为15~27、15~24、15~24、16~24 km/h。研究结果可为存在视觉障碍的电动两轮车碰前事故场景测试的关键技术提供参考。

关键词：电动两轮车事故场景视觉障碍十字路口碰撞时间(TTC)

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电动两轮车碰撞事故中不同头盔对头部落地损伤的防护性能研究

电动两轮车碰撞事故中不同头盔对头部落地损伤的防护性能研究

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作者：何勇厦门理工学院

学位级别：硕士

在“双碳”背景及快递、外卖行业的急速发展下,电动两轮车因其短距离便捷性而成为人们出行最为主要的交通工具之一。然而,电动两轮车骑车人作为道路弱势群体,也极易受到伤害。据中国交通事故深入研究2020年会统计数据,在全国6067例交通... 详细信息

在“双碳”背景及快递、外卖行业的急速发展下,电动两轮车因其短距离便捷性而成为人们出行最为主要的交通工具之一。然而,电动两轮车骑车人作为道路弱势群体,也极易受到伤害。据中国交通事故深入研究2020年会统计数据,在全国6067例交通事故中,二、三轮车的事故占比高达62%。在《中国统计年鉴》中,电动两轮车事故分别占2019年和2020年道路交通事故总数的10.81%和11.18%。头盔是电动两轮车事故中保护骑车人头部的重要设备,而道路上骑车人未佩戴头盔、佩戴劣质头盔以及佩戴不规范等问题大大增加了事故碰撞中头部损伤,因此基于电动两轮车事故重建对不同头盔的防护性能研究具有重要意义。本文首先对一款典型的电动两轮车全盔a及一款半盔进行有限元建模,然后依据国标GB 811-2010对其进行跌落仿真并与实际跌落试验对比以验证其有效性。验证主要通过头部质心合线加速度峰值以及曲线趋势来评定,结果显示两款头盔各碰撞点处仿真与试验获得的加速度曲线拟合效果较好,全盔的误差控制在8%以内,半盔的误差控制在10%以内。这表明两款头盔有限元模型具有较好的真实度,可用于骑车人落地碰撞中防护性能研究。此外,本文还采用了另一款典型的电动两轮车全盔b,在先前的研究中已通过法规ECE R22.05的冲击吸能验证。其次筛选了十起具有清晰道路监控视频的电动两轮车事故进行事故重建。事故重建主要分为PC-Crash车速重建、MADYMO运动学重建、有限元损伤重建三大模块。在估得车速及车型数据后,快速在PC-Crash中搭建模型,并通过初始位置及最终位置验证其有效性。再将获得的车速等参数带入MADYMO中,并建立车辆及电动两轮车骑车人多刚体模型,通过不断对标骑车人在碰撞过程中的运动学及最终位置验证运动学重建的有效性。其中,PC-Crash及MADYMO重建中骑车人与车辆的最终位置与实际事故草图的误差均控制在10%以内。之后提取出多体系统中骑车人近碰撞地面时的姿态,并获得该状态下的边界条件,代入到LS-DYNA环境下进行有限元损伤重建。结果表明,众多头部损伤指标几乎均与医院伤亡报告中损伤等级吻合,损伤重建有效。最后将两款全盔和一款半盔加载到人体有限元模型上,从而研究不同头盔对骑车人颅骨骨折及脑损伤的防护性能。当骑车人头部受到较小的线性冲击载荷时,三款头盔均能将颅骨骨折风险显著降低70%以上,防护效果没有明显差异。在额骨首先与地面撞击的案例C4中,半盔帽檐受到地面的冲击力导致径向接地的泡沫发生位移,泡沫过早触底,导致其对颅骨骨折的防护性能明显低于两款全盔。在旋转载荷引发的脑损伤方面,三款头盔几乎都能降低角加速度。两款全盔均在案例C7中对角加速度降幅最大,在案例C2中降幅最小,其具有结构相似性。对于脑部最大主应变,CSDM0.15,和剪切应力,三款头盔防护效果均不太理想:半盔平均下降比不足20%,两款全盔平均下降比不足30%。相比之下,三款头盔对颅内正压力的降低最为显著,均降低了65%以上。此外,基于CSDM0.25对DAI评估的结果表明,半盔对DAI防护效果较差,而全盔在减少DAI风险上有更好的优势。综合多项指标,全盔对脑损伤的保护效能优于半盔。

关键词：头盔防护性能电动两轮车事故重建有限元分析颅脑损伤

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电动两轮车远程防盗控制系统设计

电动两轮车远程防盗控制系统设计

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作者：何忠英广州大学

学位级别：硕士

随着经济的发展和电动两轮车技术的提升,越来越多的人使用电动两轮车出行。电动两轮车的使用让人们的出行活动更加方便和快捷,但也带来了一些监管的难题。日常生活中,经常发生电动两轮车被盗事件,影响社会和谐。如何保障电动两轮车的安... 详细信息

随着经济的发展和电动两轮车技术的提升,越来越多的人使用电动两轮车出行。电动两轮车的使用让人们的出行活动更加方便和快捷,但也带来了一些监管的难题。日常生活中,经常发生电动两轮车被盗事件,影响社会和谐。如何保障电动两轮车的安全、提高防盗性能,是目前值得研究的重要课题。本文从防盗和追踪的角度出发,分析了电动两轮车防盗系统的需求,设计了一种基于STM32主控制器和Android手机控制APP的电动两轮车远程防盗控制系统。通过电动两轮车车载端采用的STM32F103ZET6主控芯片搭载北斗定位模块、开锁判别模块、信息存储模块、语言播报模块、LCD显示模块、4G DTU模块,建立起远程防盗控制系统的硬件架构;通过Keil 5软件开发平台完成软件编写,实现所需的控制功能;通过采用Java语言在Android Studio开发平台完成APP开发,实现远程防盗控制功能。为识别电动两轮车驾驶员的合法性,设计了开锁识别功能。通过开锁判别模块,检测是否有开锁行为,然后通过向车主手机端的控制APP发送开锁请求,呼叫车主授权来确保驾驶员的合法性,阻止了非法开锁偷走电动两轮车的行为。通过在电动两轮车车载端设置电子围栏的方式,使主控制器直接处理北斗定位数据实现是否超范围判断,达到了远程监控车辆位置的目的,改变了传统在手机APP端设置电子围栏造成手机与主控制器连续传输数据而浪费流量的弊端。通过车载端搭载的语音播报模块在发生盗窃时播放警报语音的方法,唤起路人制止偷盗行为,实现了及时制止电动两轮车被偷盗;通过设计的“查询”功能,让主控制器把北斗模块获取的经纬度数据传输给APP,然后调取百度地图显示车辆所在位置的方法,实现了对车辆位置精准掌控,解决了被盗后找车难的问题;通过读取内嵌在车载端主控制器的身份信息的方法,解决了被盗车辆归属难的问题,解决了因相似车辆认定难而带来的纠纷。最后,对各个功能模块和整个系统进行了测试,测试结果表明:该系统能够实现电动两轮车位置数据采集、数据传输、位置监控、偷车警报、车主身份识别、远程控制和在手机控制APP端查询电动两轮车位置等功能,设计的远程防盗控制功能可行,具有实用价值。

关键词：电动两轮车远程防盗控制 APP 电动车防盗设计

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汽车与电动两轮车碰撞中骑车人紧急避让姿态损伤风险研究

汽车与电动两轮车碰撞中骑车人紧急避让姿态损伤风险研究

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作者：林丽雅厦门理工学院

学位级别：硕士

现今,在低碳出行倡导的提出和快递、外卖行业的急速发展下,电动两轮车凭借其短距离便捷性而成为人们出行最为主要的交通工具之一。然而,电动两轮车骑车人作为道路弱势群体,也极易受到伤害。根据中国交通事故深入研究2020年会的统计数据... 详细信息

现今,在低碳出行倡导的提出和快递、外卖行业的急速发展下,电动两轮车凭借其短距离便捷性而成为人们出行最为主要的交通工具之一。然而,电动两轮车骑车人作为道路弱势群体,也极易受到伤害。根据中国交通事故深入研究2020年会的统计数据,在全国6067例交通事故中,二、三轮车的事故占比高达62%。在《中国统计年鉴》中,电动两轮车事故分别占2019年和2020年道路交通事故总数的10.81%和11.18%。据相关数据统计,目前我国电动车市场保有量或已达3亿,其中骑手已超过800万。因此,对混合道路下电动两轮车骑车人的保护研究尤为重要。本研究的目的是对不同紧急避让姿态下电动两轮车骑车人运动学响应及损伤差异进行研究,分析了紧急避让姿态骑车人对运动学响应和骑车人损伤的影响。利用有限元分析软件深入地分析了骑车人紧急避让姿态对车碰撞的头部损伤风险和骑车人紧急避让姿态落地损伤风险。本文基于VRU TRAVi视频数据库,随机选取了300例电动两轮车事故视频。利用事故视频信息的优势,对电动两轮车骑车人相撞前后的事故情况进行了统计分析。基于视频信息的统计结果,发现电动轮车事故大多发生于十字路口处,并且汽车和电动两轮车辆之间产生垂直相撞的情况也最多。在电动两轮车事故中,发现有29%的骑车人在撞击前已采取了紧急避让姿态,而只有71%的骑车人仍处于正常姿势。其中,包含有3种典型的紧急避让姿态:被撞侧脚着地(SFL)、非被撞侧脚着地(NSFL)和双脚着地(LBF)。本文选用了中国目前市场使用较广泛的电动两轮车进行有限元建模。采用THUMS 4.02人体模型开发1种正常驾驶姿态和3种典型紧急避让姿态。使用已经过验证的2012款丰田卡罗拉汽车有限元模型,并建立了一款电动两轮车有限元模型,将THUMS 4.02版人体有限元模型调整为骑车人姿态。根据事故视频的统计分析结果来设计仿真碰撞试验,探讨骑车人紧急避让姿态对车碰撞的头部损伤风险研究。仿真结果得出:在左侧碰撞时骑车人受到车辆撞击的头部旋转载荷相较于线性旋转载荷的损伤更高。在低速碰撞20km/h时,头部损伤风险较低,未超过严重损伤阈值。在高速碰撞时40km/h,四种姿态骑车人均有较高的头部损伤风险,其中紧急避让姿态LBF骑车人头部损伤风险最大。为研究紧急避让姿态骑车人落地损伤风险,建立8个汽车碰撞电动两轮车及骑车人仿真试验。通过对比分析头部损伤参数(峰值角加速度、峰值线性加速度、HIC15、颅内正压力、CSDM0.15和主应变)和下肢的Von-mises应力分布评估两轮车骑车人落地损伤风险。结果表明:当车速为20 km/h时,正常姿态骑车人头部落地损伤超过AIS 4+,各姿态下肢损伤均未超过骨折阈值;当车速为40km/h时,各姿态骑车人头部落地损伤均超过AIS 4+,紧急避让姿态LBF头部损伤风险最高。正常姿态骑车人的下肢损伤风险最低,紧急避让姿态SFL骑车人下肢有骨折风险。该研究结果厘清紧急避让姿态对骑车人落地损伤的影响,为汽车安全技术研究提供重要参考依据。

关键词：电动两轮车紧急避让姿态头部损伤风险下肢损伤风险有限元分析

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