基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统

双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算，在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而，现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题，影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统，该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计，包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验，证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值，解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明：25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%；在相对速度测量方面，2种焦距系统的测量精度基本相同，平均误差均为1 m·s^-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。     

基于模糊控制的辅助跟驰系统设计

基于交通安全的考虑,为减少城市道路事故发生,考虑到由于人为疏忽导致的意外,文章采用面向驾驶员的二元模糊控制器进行辅助跟驰系统设计:即获取当前车辆速度和与前车距离,按车辆行驶要求及驾驶员水准进行隶属度函数设计,根据驾驶员及路况信息的多样性,由不同输入得到当前需要作出的操作。该设计可以为驾驶员提供辅助跟驰并起到警醒作用,从而减少人为因素导致的城市道路事故。     

利用五轮仪实验数据建立车辆跟驰模型

车辆跟驰模型是微观交通流模拟的一个基本模型，用来分析和描述在无法超车的同一车道上一辆车(驾驶员)跟随另一辆车的方式。由于实际道路上驾驶员信息的获取困难，建立的车辆跟驰模型难以标定或验证。本文利用五轮仪试验系统获取的车辆跟驰数据，应用BP神经网络，建立了车辆跟驰神经网络模拟模型。     

车路协同下HMI对跟驰行为与视觉特性的影响

为研究车路协同系统对驾驶员跟驰行为和视觉特性的影响,基于驾驶模拟器搭建高速公路场景和车路协同环境,针对常规状态和意外事件这2种情况,采集跟驰过程中的驾驶行为数据和驾驶员眼动数据,对比分析了有HMI和无HMI这2种情况下的车头间距、车头时距、加速踏板深度、平均制动次数及驾驶员在每个区域的注视时长和扫视频率等行为变量.分析结果表明,常规状态的跟驰过程中,设置HMI车辆的车头间距和车头时距分别增大12.91%和23.70%,加速踏板使用幅度及制动踏板平均使用次数分别降低7.55%和10.14%,设置HMI可使驾驶员注视车辆前方区域的时长减少,在HMI区域的注视时长占总时长的6.18%,而扫视频率没有明显变化;在意外事件的跟驰过程中,HMI的预警对速度和车头时距产生显著性影响,使方向盘转角和加速度方差变化幅度减小,且在保证安全距离的前提下,通过不停地扫视以获取换道时机.      

考虑驾驶员行为特性的模糊推理跟驰模型改进研究

基于模糊推理的车辆跟驰模型实现了用数学方法描述驾驶员的主观判断、推理和执行的过程,但现有的这类模型通常未考虑驾驶员行为特性的差异。针对这一问题,在基于模糊推理的跟驰模型中引入期望车头时距,不同行为特性的驾驶员具有不同的期望车头时距,在此基础上建立了改进的车辆跟驰模型。仿真结果表明,改进的跟驰模型能准确描述不同类型驾驶员的跟驰行为及其差异。     

基于驾驶员认知过程的车辆跟驰模型的建立

基于认知心理学的有关知识,提出一种将驾驶员的直觉、分析和推理三者相结合的驾驶员认知结构基本框架,在此框架体系下对车辆跟驰过程中驾驶员的认知过程进行了详细的分析;结合五轮仪试验系统采集的数据,采用因子分析法确定出对驾驶员的车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,包括前车位移、前车速度、前车加速度和后车位移,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,构建了跟驰过程中驾驶员的认知结构模型,并对各个阶段做出了具体分析,建立了相应的车辆跟驰模型。仿真结果表明,基于驾驶员认知过程的跟驰模型可以较好地揭示跟驰过程中的驾驶行为。     

视觉分神对驾驶员跟驰行为的影响

为了研究驾驶员视觉通道被车载信息系统所占用时,驾驶员对交通信息进行实时加工处理的机理及其应对事故风险的能力,模拟车载信息系统设计了诱导驾驶员视觉分神的驾驶次级任务。根据次级任务的复杂程度划分为3个任务难度等级,使得驾驶员单次视线离开路面的时间随着次级任务难度增加而递增;基于驾驶仿真试验平台,构建了城市道路和高速公路下的典型跟驰场景;招募熟练驾驶员,于驾驶过程中根据试验声音提示执行驾驶次级任务。对采集的试验数据先采用箱图方法进行离群处理,对筛选后的数据采用方差分析和多重比较的方法,分析驾驶员对车辆车道位置掌握、转向盘调整等相关横向操控行为,驾驶员对车辆纵向位置调整、车速调整等相关纵向操纵行为,以及通过其对车辆横纵向控制反映出的补偿措施。分析结果表明:无论车辆处于高速还是低速行驶环境,处于视觉分神状态的驾驶员对车辆的横向控制能力均会变差;驾驶员视线离开路面的时间越长,其对车辆的横向控制能力越差;车辆高速行驶时,驾驶员将面临更大的横向失控风险;而无论车辆处于高速还是低速行驶环境,驾驶员在意识到自身视线离开路面时间过长后,均会通过降低速度和增大跟车距离,以平衡视觉分神带来的纵向方向上的事故风险。     

跟驰过程中驾驶员认知结构模型的建立

在道路交通4要素中(人、车、路、环境),人以其主动性和智慧性起着支配作用,是其中的主体要素。基于认知心理学的有关知识,论文采用因子分析法对五轮仪实验系统观测到的车辆跟驰数据进行分析,确定了对车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,建立了车辆跟驰过程的驾驶员认知结构模型。为驾驶行为研究和车辆跟驰模型的建立提供了理论基础。     

基于神经网络的车辆跟驰模型的建立

车辆跟驰是一种难以操作的驾驶行为，驾驶员必须同时考虑许多因素。本文应用神经网络模拟无车道变换行为的单一车道车辆跟驰行为（加、减速，不动作）。神经网络的自学习特点，使得神经网络模型能把驾驶员周围的各种信息并行结合起来产生可靠的模拟结果。     

基于V2V通信的车队纵向协同控制

传统的车队在实现车辆纵向队列控制时,仅仅依靠雷达或者视觉传感器进行感知,从而致使车辆获取信息的能力有限,无法满足车辆在复杂交通环境下的跟随性能。为了克服雷达和传感器的不足,文章将车车（V2V）相连通信技术应用于车辆的纵向协同控制系统中,通过车辆上搭载的车载单元（OBU）之间的通信进行数据交互。首先,设计车队纵向跟随的控制策略,选择固定车头时距的间距跟驰策略,根据前车状态反馈对后车车速进行调节,该方法能够保证后车的跟驰安全,提升跟驰的稳定性。然后基于Prescan/Simulink建立车队纵向协同控制系统的模型和实验场景,仿真结果证明车辆纵向跟随控制策略的准确性和间距跟驰策略的准确性。     

基于视错觉的公路隧道中部安全控速方法

公路隧道中部低照度、环境单调的特点,容易导致驾驶人产生严重视错觉,从而低估车速,引发交通事故.高频视觉信息容易导致驾驶人高估车速,而中、低频视觉信息则会导致驾驶人低估车速,但不同频率视觉信息,不同照度水平对公路隧道中部行车环境中驾驶人的车速感知影响缺乏定量分析.文中利用3ds Max软件制作公路隧道中部行车仿真模型,利用E-prime软件进行基于极限法的车速感知心理物理实验,并用实车试验数据校核了模型精度,对高频视觉信息与高、中频组合视觉信息在不同照度水平(100％,50％,25％标准照度)条件下的速度感知、反应时进行了对比研究.实验结果显示:公路隧道中部的速度感知主要由高频视觉信息决定,在100％标准照度条件下高频视觉信息的车速高估约为20％,在加人中频视觉信息后,车速高估情况趋于合理,约为14％;照度变动对速度感知和反应时均有显著影响,显著度分别为0.008和0.013,照度条件越好,车速高估越低,反应时越短.     

智能驾驶实时目标检测的深度卷积神经网络

为提高深度学习神经网络运行速度,满足智能驾驶对算法实时性的要求,基于一种一体化实时目标检测算法YOLO和一种目标检测网络模型Faster RCNN,提出一种结合两者特点的实时目标检测神经网络。该网络保留区域卷积神经网络(R-CNN)算法的二次检测模式和区域生成神经网络RPN,去掉先验框,采用YOLO直接预测位置。结合Mask R-CNN中的ROI-Align方法进行二次位置修正,减少了Faster R-CNN中ROI-pooling所带来的位置预测偏差。对改进后的网络在KITTI数据集上进行测试,结果表明:改进后的神经网络检测一次仅耗时38 ms,检测的平均精确度高于YOLO和Faster RCNN,且对于不同大小的目标都具有很好的泛化能力。     

风险情境下老年驾驶人行为特性研究

为研究风险情境下老年驾驶人与中青年驾驶人行为特性的差异,并确定老年驾驶人的眼动、心理生理、驾驶操作及风险感知等各类行为特性的衰退情况;选取19位老年驾驶人和19位中青年驾驶人作为试验对象,应用眼动仪、生理仪及驾驶模拟平台开展驾驶模拟试验;采集5种风险场景下2组驾驶人的眼动、心理、生理、操作行为与车辆运行数据;对比分析2组驾驶人的注视及扫视等眼动行为特性、心率变异及皮电等心理生理行为特性、制动及转向等操作行为特性、风险反应及敏感度等风险感知行为特性。试验结果表明：2组驾驶人的各类行为特性均随风险等级的增加呈现一定的规律性变化,随着风险等级的增加,2组驾驶人的注视持续时间、皮电均值及增长率、心率增长率和风险敏感度亦随之增加,而扫视、心率变异指标SDNN、制动时间及风险反应时间等指标随风险等级的增加而下降;上述指标的规律性变化说明驾驶人对风险的关注度和敏感度随着风险自身危险性的上升而不断增加,进而做出的反应也就越早,同时伴随着心理紧张程度增加,需要付出的努力也越大,与年龄的高低无关;另一方面,老年驾驶人的各类行为特性出现明显的衰退且与中青年驾驶人存在显著差异,其中老年驾驶人的注视持续时间、扫视幅度、扫视速度等眼动指标分别衰退了37.83%、27.58%、23.80%,皮电均值、心率增长率和SDNN心理生理指标分别衰退了57.67%、20.08%和29.14%,转向熵、车速控制和制动反应时间操作行为指标分别衰退了32.81%、20.34%和49.48%,风险敏感度、判断阈值和风险反应时间风险感知指标分别衰退了13.70%、8.66%和31.80%。通过对风险情境下老年驾驶人的各类行为特性进行详细分析,确定了老年驾驶人各类行为的衰退情况,对老年驾驶人行为特性的研究具有一定借鉴意义。     

不连续路面标线对跟车间距调节行为的影响机理

为了解析不连续路面标线对跟车间距调节行为的影响机理，深入挖掘了不连续路面标线的视觉信息特征，提出单色路面标线（2，3，4 m黄色标线铺设周期长度，即Y-2 m，Y-3 m，Y-4 m）和双色路面标线[1根黄色标线连接1根红色标线（1Y+1R）、2根黄色标线连接2根红色标线（2Y+2R）、3根黄色标线连接3根红色标线（3Y+3R）]2种不连续路面标线的设计形式，并将该设计具体呈现于实际的高速公路路面上。通过摄像法间接采集了车辆连续通过6个观测断面的跟车行驶车头时距、车头间距和行车速度特征数据。此6个观测断面依车流行进方向两两之间间隔100 m均匀设置，构成500 m的试验区域，其中观测断面1和6分别代表起始和终止断面，观测断面2~5之间为路面标线铺设区域。研究结果表明：从总体来看，铺设不连续路面标线后，试验路段跟车车距（车头时距、车头间距）相较于铺设前有显著的增大，而行车速度有显著的减小，其中1Y+1R方案下的车距增大和速度减小幅度均最大，分别为0.61 s，3.6 m和5.1 km·h^-1；从观测断面来看，铺设不连续路面标线后，跟车车距和行车速度随着车辆在试验区域内行进，分别呈现出一致的增大和减小的趋势，且通过对比观测断面1和5发现，1Y+1R方案下跟车车距和行车速度的断面变化幅度最大，分别为0.62 s，5.7 m和5.3 km·h^-1；相同铺设周期条件下，双色路面标线可以产生更为显著的跟车车距调节效果。基于以上研究结果，从驾驶人距离感知、速度感知和颜色变化3个层面，深入剖析了“不连续效应”和边缘率对跟车间距调节行为的影响机理，并讨论了距离感知和速度感知对跟车行为的协同作用过程。研究结果可为视觉干预措施的进一步完善、优化提供理论支撑，并为探索低成本的交通事故预防措施提供新的应用实例。     

基于视觉信息量计算的城市道路交通环境评价

通过对驾驶人在城市道路交通环境下的视觉信息需求进行分析与计算,将城市道路交通环境按照信息量含义的不同进行分层,建立了基于视觉信息层级模型的信息量计算方法.在此基础上,通过实车实验提取分析数据,对信息量计算中的参数进行计算与标定,得出信息量计算模型,并以行驶速度作为城市道路交通环境的评价参数,求出速度与信息量之间的关系,最终确定信息量阈值,建立基于视觉信息量计算的城市道路交通环境评价方法.该评价方法中速度与信息量之间呈较好的幂函数关系,R2达到0.9356,只需采集城市道路驾驶人视觉图像,通过软件分析可得出图像信息量,根据关系式和道路限速可得出信息量阈值,对比分析进行交通环境评价.该方法仅需采集驾驶人视觉图像即可完成评价,方便快捷、结果准确,但在软件处理图像信息量上尚未达到智能分析处理,尚需进一步研究改进.      

关于公交车驾驶员安全驾驶视觉特性的分析

随着我国现代化的不断发展,城镇居民的生活水平不断提高,对各种交通工具的需求也在不断加大。同时,由于环境的逐渐恶化和人们环保意识的提高,越来越多人在出行时选择公交或者地铁等公共交通工具出行,因此,公交车驾驶的安全问题受到大家广泛关注。相关数据表明,驾驶员的违规驾驶是引起交通事故的重要原因,应从驾驶员的角度出发,分析公交车驾驶员安全与驾驶视觉特性的关系,有效保障公交车行驶的安全性。公交车驾驶员是驾驶行为的参与者,行驶过程中结合视觉信息操作驾驶行为。本文简要概述了驾驶员的视觉基本特性与疲劳驾驶、分心驾驶及驾驶经验对视觉特性的影响等方面,基于驾驶员的视觉特性影响因素进行研究和提出几点建议。     

汽车后视镜视野校核眼点的一种确定方法

本文通过研究驾驶员视野原理和各种校核方法,深入的分析并找到了一种更恰当的确定汽车后视镜眼点位置的方法,专门用于汽车设计总布置时后视镜视野的校核。     

公路沿线视觉资源管理与评估

介绍了公路沿线视觉资源管理的范围和程序,以及视觉资源的评估方法,并讨论了选线过程中如何合理保护和利用视觉资源。在公路设计阶段必须将视觉资源影响因素和其他影响因素融合在一起,综合考虑。     

人行横道交通安全性改善措施研究

近几年来,我国各级政府对行人过街安全非常重视,很多地方开展了改善人行横道安全方面的创新,取得了一定的成效,但部分措施的科学性及实效性值得商榷。对此,首先梳理了人行横道相关法律法规、规范,也是目前人行横道设置的主要依据。进而,列举了部分人行横道的创新措施,包括:调整人行横道样式、智能斑马线的应用、推广礼让斑马线。最后,基于交通工程基本原理,分析改善人行横道安全应关注的几个方面,重点处理好人行横道控制方式、视距与视区、照明与反光三大因素,并提出改善安全性的5条具体措施,其中部分措施是对现行规范的创新,为人行横道的科学设置提供参考。     

融合感知特性的道路铺装结构设计体系研究综述及应用展望

为促进道路基础设施的智能化,实现道路铺装结构的智能感知功能,综述了融合感知特性的道路铺装结构设计体系的研究进展和发展趋势。首先归纳了道路铺装感知信息组成,包括路域环境感知、车辆荷载感知、路表功能感知和结构响应感知,在此基础上,提出了道路铺装结构分级感知设计思想;针对目前道路铺装感知设计不完善的问题,初步构建了融合智能感知特性的道路铺装结构设计体系;最后提出了融合智能感知特性的道路铺装结构设计和应用中存在的问题,并对其发展和应用前景进行了展望。研究结果表明：道路铺装结构的感知设计应综合考虑道路等级、区域环境、服务需求、工程造价和发展趋势等因素,依据“安全优先、分层递进”的思想进行分级设计,融合智能感知特性的道路铺装结构设计体系应涵盖感知系统、材料设计、布设组合、感知性能保持、计算理论和设计指标及要求等内容;在融合智能感知特性的道路铺装结构设计和应用过程中,存在着感知特性的设计内涵不明确、感知技术的实施标准不统一、感知铺面结构的性能保持技术不健全和感知数据处理与应用不标准等问题,未来其在公路长期性能观测科学网的建设、道路科学合理养护决策的制定和适用于中国的长寿命路面设计方法的研发等方面具有广阔的应用前景。