论文的目的：

据公安部门的数据统计显示，2016年全年共发生货车责任交通事故5万余起，4.68万人因此受伤，2.5万人不幸因此失去性命。也许这样的数据说服力并不是很强，但是将这三类事故数据放在整个汽车事故全年数据中我们就会发现这很恐怖，因为它们的占比分别达到了31%，48%和20%，然而生活中每10辆汽车中才有不到一辆大货车。由于货车的身高大有视觉盲区而且整车质量重惯性大，大货车一直是事故多发车型，一旦发生事故极易造成车毁人亡的严重后果。文章对货车典型交通事故进行了分析和研究，通过3dmax与unity建立对应的模型，通过模型的运动仿真分析，为汽车智能化的测试提供科学合理的场景。

论文的意义：

自动驾驶是未来的发展趋势，特别是在货车上的应用，自动驾驶技术可以解放汽车司机的双手, 大幅减少交通事故的发生, 增强人们的移动性，并且可以代替司机在一些高危环境下作业。论文对中国货车典型交通事故中的高频部分进行分析，并设计货车自动驾驶的测试场景，使用3dmax与unity进行仿真检验，为未来自动驾驶在货车上的运用提供科学，合理的场景与测试方法。

汽车零部件产业在国内外的发展现状分析：

2007年Blower D参照美国联邦机动车安全标准，通过分析撞车数据、测量大货车驾驶员视野以及观测不同大货车后视镜的多样性和分布形态，定义了反光镜相关型货车相撞事故。

2011年Feng Chen等通过混合逻辑回归模型，探讨了美国伊利诺斯农村公路上货车单车和多车事故中驾驶员伤害严重程度的差异。对农村公路中涉及卡车的单车和多车事故的伤害程度分别进行了模拟，并对驾驶员、车辆、时间、道路、环境和事故特征等关键危险因素进行了评价。

2014年Meng Zhang等采用故障树分析法对1995-2011年弗吉尼亚州的露天煤矿开采作业发生的12起事故进行系统分析。

2016年Wei Hao等采用有序概率模型，探讨了影响美国公路与铁路交叉口货车驾驶员伤害严重程度的因素。在数据分析的基础上，发现驾驶员、环境、天气等因素对该交叉口事故严重程度有较强的影响。