1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着我国经济的快速发展和交通运输行业的不断壮大，道路交通事故频发，其中涉及大货车的交通事故更是造成了严重的人员伤亡和财产损失。
大货车由于其自身质量大、惯性大、盲区多等特点，一旦发生事故，往往会导致更为严重的后果。
为了有效预防和减少此类事故的发生，深入分析事故原因、还原事故过程、明确事故责任显得尤为重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机技术和虚拟现实技术的快速发展，交通事故场景再现技术得到了广泛的关注和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在交通事故场景再现方面开展了一系列研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以大货车典型交通事故为研究对象，针对现有研究存在的不足，开展以下几方面的工作：
1.大货车交通事故特征分析：-收集和整理近年来国内大货车交通事故统计数据，分析事故发生的时间、地点、车型、人员伤亡等方面的特征和规律。
-结合案例分析，对追尾碰撞、侧撞、翻车等典型事故场景进行特征归纳，总结不同场景下的事故成因和影响因素。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、案例分析法、仿真模拟法等方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献研究阶段：-查阅国内外相关文献资料，了解大货车交通事故特征、场景再现技术、虚拟现实技术、实景还原技术等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.案例分析阶段：-收集近年来发生的典型大货车交通事故案例，对事故发生过程、原因分析、责任认定等进行详细了解，分析不同类型事故场景的特征和规律。
3.场景要素提取阶段：-构建大货车交通事故场景要素体系，确定场景再现所需的关键要素，并对要素进行量化和标准化处理，建立统一的数据格式和标准。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建了面向大货车交通事故的场景要素体系：针对大货车事故特征，构建了包含道路环境、车辆状态、驾驶行为、环境因素等多维度要素的场景要素体系，为全面、准确地还原事故场景提供基础。
2.提出了基于事故数据的关键要素提取方法：利用数据挖掘、机器学习等技术，从海量事故数据中提取与事故发生密切相关的关键要素，为场景再现提供更精准的数据支撑。
3.融合虚拟现实和实景还原技术进行场景再现：结合虚拟现实技术的动态模拟能力和实景还原技术的高真实感特点，开发融合两种技术的场景再现平台，实现对事故过程的逼真还原和交互式体验。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李欣, 王建强, 张弛, 等. 基于事故深度数据的典型交通事故场景要素分析[J]. 交通信息与安全, 2021, 39(5): 10-17.
2.郭强, 张晓明, 李忠, 等. 基于驾驶模拟的交通事故危险场景构建[J]. 交通运输工程与信息学报, 2020, 18(3): 11-19.
3.王云鹏, 邵春福, 葛磊, 等. 基于自然驾驶数据的货车典型事故临界安全距离研究[J]. 公路交通科技, 2021, 38(3): 8-15, 28.
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