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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
正近日,天津市公安交管部门加大对交通参与者驾驶非机动车接打电话或浏览电子设备等违法行为的查处力度。天津市公安交管部门表示,使用电子设备会导致非机动车驾驶人注意力转移,反应延迟,单手握把也会使控制能力和紧急处理能力下降。看清楚手机信息最少需要3s,假如自行车或电动自行车以10km/h~20km/h的速度骑行,那么1s就可以骑行3m~6m,而3s"盲驾"状态下大约驶出9m~18m的距离,一旦前方出现突发情况,根本无法避免事故的发生。所以在驾驶非机动车时,即使是接打电话,也要将车停到路边不影响通行的地方,不能边骑车边接打手机或浏览电子设备。  相似文献   

2.
网联时代的到来必将改变驾驶人的注意力分配和环境感知能力,进而影响其认知与行为模式。此时,非网联环境中建立的换道意图模型是否继续适用于网联环境值得研究。因此,基于驾驶模拟器搭建了网联与非网联换道场景,对比分析了2种环境下驾驶人换道意图表征参数与换道意图识别模型。结果发现:网联环境下的换道意图时间窗口长度(6.6 s)比非网联环境(4.1 s)长了约60.98%。网联环境下,意图表征参数(车辆运动与驾驶人操作参数)波动幅度显著小于非网联环境。换道意图阶段,非网联环境下驾驶人的平均扫视速度、后视镜观看频次以及注视时间与网联环境下存在显著差异。模型对比发现,当提前0.5 s识别时,网联与非网联环境下的模型识别精度无明显差异,分别为98.25%和96.35%;当提前2 s识别时,网联环境下的模型识别精度(93.48%)显著高于非网联环境(85.68%);在提前3 s识别时,网联环境下的模型识别精度为92.23%,非网联环境下出现了训练不收敛的情况。综上可见,网联与非网联环境下驾驶人换道意图表征参数与模型识别精度存在较大的差异。此外,网联环境下驾驶人换道意图通过所提模型精确识别后利用网联通信方式发...  相似文献   

3.
在手机通话(MPC)行为中,驾驶人极易陷入认知分心(DCD)状态,对此提出了一种基于头-眼行为特性的DCD图像识别方法。为适应自然驾驶中的波动光照和复杂背景,首先建立基于YCbCr色彩空间的在线肤色模型,提取待检肤色区域的PCA-HOG特征并建立支持向量机分类器来识别MPC手势;与此同时,采用多尺度局部模极大值方法检测嘴部显著边缘,并通过边缘活跃度来识别驾驶人说话行为,综合MPC手势和说话行为建立MPC行为的判别逻辑。最后,以5 s为时间窗口获取驾驶人的眼球活跃度、眨眼指数、头部横摆和俯仰运动活跃度,采用D-S证据理论建立融合头-眼行为特性的DCD识别方法。试验结果表明:融合手势和说话行为图像检测的MPC识别率为92.8%;对于不佩戴眼镜的驾驶人,眼球活跃度是DCD识别率最高的单一指标,“眼球活跃度-头部横摆活跃度-头部俯仰活跃度”融合证据的DCD识别率最高,为86.2%;对于佩戴眼镜的驾驶人,“头部横摆活跃度-头部俯仰活跃度”融合证据的DCD识别率最高,为83.2%;算法对熟练驾驶人的DCD识别率略高于非熟练驾驶人。  相似文献   

4.
一、处理好安全行车与打手机的关系 一是影响注意力.研究表明,在驾车过程中,打手机闲聊会使驾驶员的精力不集中、注意力下降20% ~60%,即使使用耳机、免提电话、蓝牙等功能,虽然不影响双手操纵转向盘,但在不同程度上也会分散驾驶人员的精力和注意力,导致发生车辆事故的风险比平时情况高出四五倍.  相似文献   

5.
为了探究行车过程中手机使用模式对驾驶人跟车行为的影响,依据功能类型及使用模式将手机操作分为8类,利用驾驶模拟器开展试验,提取跟车速度、跟车间距、车头时距、横向偏移距离、方向盘转角5项指标表征车辆的横向、纵向运行状态,定义驾驶人的注视点分布信息熵、注视点区域分布比例、注视时长、扫视频率、扫视时长、眨眼频率、眨眼时长7项指标表征驾驶人眼动特性,分析驾驶人进行不同手机操作时的车辆运行特性与驾驶人视觉特性,并利用方差分析法验证上述指标作为驾驶人跟车行为衡量指标的有效性。应用灰色关联分析法对8类手机操作对驾驶人跟车行为的影响程度进行量化,并结合具体手机操作的分心内容、形式和动作时间,对具有相近功能的两两操作进行对比分析。结果表明:特定的手机操作行为对选取的各项车辆运行指标与驾驶人视觉特性指标有显著影响;对驾驶人跟车绩效影响由大到小的手机分心操作依次是发送文字信息、阅读文字信息、手持接听电话、发送语音信息、按键拨打电话、听取语音信息、语音拨打电话、免提接听电话,文字信息的编辑和阅读等操作对驾驶人跟车行为的影响大于其他手机操作;研究结果可帮助驾驶人明确不同手机操作对行车安全的危害程度。  相似文献   

6.
为了探究行车过程中手机使用模式对驾驶人跟车行为的影响,依据功能类型及使用模式将手机操作分为8类,利用驾驶模拟器开展试验,提取跟车速度、跟车间距、车头时距、横向偏移距离、方向盘转角5项指标表征车辆的横向、纵向运行状态,定义驾驶人的注视点分布信息熵、注视点区域分布比例、注视时长、扫视频率、扫视时长、眨眼频率、眨眼时长7项指标表征驾驶人眼动特性,分析驾驶人进行不同手机操作时的车辆运行特性与驾驶人视觉特性,并利用方差分析法验证上述指标作为驾驶人跟车行为衡量指标的有效性。应用灰色关联分析法对8类手机操作对驾驶人跟车行为的影响程度进行量化,并结合具体手机操作的分心内容、形式和动作时间,对具有相近功能的两两操作进行对比分析。结果表明:特定的手机操作行为对选取的各项车辆运行指标与驾驶人视觉特性指标有显著影响;对驾驶人跟车绩效影响由大到小的手机分心操作依次是发送文字信息、阅读文字信息、手持接听电话、发送语音信息、按键拨打电话、听取语音信息、语音拨打电话、免提接听电话,文字信息的编辑和阅读等操作对驾驶人跟车行为的影响大于其他手机操作;研究结果可帮助驾驶人明确不同手机操作对行车安全的危害程度。  相似文献   

7.
驾驶中拨打手机对驾驶人脑力负荷及驾驶行为的影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于驾驶模拟实验平台,选择高速公路、城市道路2种交通环境,对3名低龄驾驶人正常驾驶与拨打手机驾驶情况下的脑力负荷及驾驶行为表征指标进行了全程监测。每组实验时间约为15min。其中,脑力负荷评估采用心率变异性相关指标,驾驶行为表征采用后视镜使用、转向灯使用、档位变换及速度变化等指标。实验结果表明,相比于正常状态驾驶中拨打手机时心率变异性指标,出现了驾驶人LFNU指标增大、HFNU指标减小、LF/HF比值明显增大、TP增大的现象,规律明显。在排除驾驶疲劳对心电指标产生影响的可能后,可初步判定出现以上现象的原因是拨打手机引起了驾驶人脑力负荷的大幅增加。在驾驶人认知资源有限的情况下,脑力负荷的增大造成了驾驶人在信息获取、转向灯使用、档位变换和车速保持等方面的能力有不同程度的下降。综上所述,驾驶中拨打手机使得驾驶人脑力负荷大幅增加,进而对驾驶行为产生了诸多负面影响,给交通安全带来了隐患。因此,建议相关部门在法律、法规中对驾驶中拨打手机的行为加以限制,以减少交通事故风险。  相似文献   

8.
《驾驶园》2017,(3)
正开车时要眼观六路、耳听八方,要高度集中注意力。但是不少驾驶人总是抱有侥幸心理,认为短暂的开个小差不会发生事故。生活中,我们早已见惯了如下场景:有的女士边开车边化妆,有的小伙子在车里吃早点,至于驾车时吸烟、打手机、歪头瞧热闹、捡拾东西的车主比比皆是。※分神引车祸1月29,大年初二,某地官方微博收到举报:"昌吉开往奇台的一辆大巴,驾驶人开车时忙着抢红包。  相似文献   

9.
为了避免现有驾驶分心研究方法的局限性,从注意力需求角度入手,探索了高速跟车过程中驾驶人安全驾驶所需的最低视觉注意力。在驾驶模拟器上进行试验,记录26名驾驶人在正常驾驶和视线遮挡驾驶2种状态下的视觉行为和视线遮挡行为数据,并进行统计分析。考虑驾驶人个体差异,初步探索了最低视觉注意力需求分布。结果表明:高速跟车驾驶状态下,驾驶人可以不需观察周围交通信息安全行驶35m左右,视线遮挡距离与车速无关,可用于表征注意力需求。视线遮挡距离和遮挡频率存在个体差异,但驾驶人总体遮挡百分比基本不变。高速跟车过程中驾驶人的剩余注意力主要用于观察道路前方和其他区域。具体表现为视线遮挡驾驶状态下驾驶人对道路前方和其他区域的观察距离显著缩短,而观察频率基本不变,且仅需行驶25m左右的时间驾驶人即可完成观察周围交通状况,说明观察频率对获取交通信息更为重要。驾驶人平均每行驶20~60m(1.0~2.8s)需要观察前方道路一次,每行驶80~220m(4.1~8.6s)需要观察车速表一次,每行驶140~300m(6.7~13.5s)需要观察后视镜一次,每50~200m(2.5~9.1s)可以遮挡视线一次,但遮挡距离一般小于43.7m(约2.4s)。研究结果有助于提高分心预警系统的环境敏感性和车内人机界面设计的合理性。  相似文献   

10.
基于现有网联数据获取技术与条件,从车联网系统提取车头时距参数并将3 s内的车头时距特征值定义为驾驶模式,根据驾驶模式进而对驾驶风格(即驾驶人的驾驶行为习惯)进行分类。通过车头时距特性对驾驶模式进行量化分类,根据标定好的驾驶风格结果,辨识每种驾驶风格包含的典型驾驶模式;运用模糊分类方法赋予典型驾驶模式相应分值,通过计算每位驾驶人分值并结合已标定的驾驶风格结果设定每种驾驶风格的阈值;利用该阈值对测试集中的驾驶人风格进行识别,以验证识别准确率。采集了44名驾驶人网联环境行车数据将驾驶人标定为激进型、普通(即既不保守也不激进)型和保守型。按上述方法设置各驾驶风格阈值,结果表明:各驾驶风格的阈值分别为:S < 64.67为保守型,64.67 ≤ S < 181.20为普通型,S ≥ 181.20为激进型;使用所提方法来识别驾驶人风格,总体准确率为85.7%。所提出的基于车头时距的驾驶风格分类方法,使用了极精简的驾驶行为参数,为驾驶风格分类应用提供了新思路。   相似文献   

11.
人机共驾中,共驾模式的选择和驾驶控制权的分配高度依赖于对驾驶人状态的正确识别。为了分析人机共驾中驾驶人的状态,对行车风险场模型进行重构,通过构建风险场力作用机制,建立包含驾驶人特性、自车特性和外部风险特性的人-车-路闭环系统中的驾驶人风险响应度模型,用于表征驾驶人对风险的认知能力和应对倾向。根据24位驾驶人在跟车和并道2个场景中的驾驶试验结果,对不同风险响应度下驾驶人的驾驶特性进行分析。研究结果表明:驾驶人风险响应度在驾驶过程中具有时变性,在驾驶人个体之间和不同驾驶场景间均存在差异性。在风险响应度分别为低、中、高的3类驾驶片段中,驾驶人在驾驶时的碰撞时间倒数TTCi和加减速行为均具有显著差异(p<0.05);风险响应度较高的保守型驾驶中,驾驶人行车时倾向于保持较小的TTCi(均值为-0.48 s-1,标准差为1.25 s-1),单位时间内制动操作最多[均值为0.65次·(15 s)-1],总体驾驶风格倾向于规避风险;风险响应度较低的激进型驾驶中,驾驶人行车时倾向于保持最大的TTCi(均值为0.28 s-1,标准差为0.42 s-1),相较于保守型驾驶,单位时间内加速操作较多[均值为0.48次·(15 s)-1],制动操作较少[均值为0.50次·(15 s)-1],总体驾驶风格倾向于追求行驶效率;风险响应度居中的平衡型驾驶中,驾驶人行车时所保持的TTCi居中(均值为0.04 s-1,标准差为0.36 s-1),单位时间内加速操作[均值为0.23次·(15 s)-1]和制动[均值为0.41次·(15 s)-1]操作总数最少,对于行驶效率和行车安全的追求相对均衡。相较于以往将驾驶人作为孤立个体的驾驶人状态评估方法,所提出的驾驶人风险响应度模型可以依据驾驶人在人-车-路交互中的驾驶表现,更为全面地反映驾驶人的个性化驾驶状态。  相似文献   

12.
为明确跨江大桥的跟驰行为特征以及驾驶模式,在重庆菜园坝大桥展开了30位被试的小客车实车驾驶试验,使用华测航姿测量系统和前视碰撞预警系统Mobileye 630采集自然驾驶状态下汽车的连续行驶速度、车头时距和车头间距等数据。通过筛选得到了725条有效跟驰轨迹数据,对比分析发现跨江大桥与城市一般道路的跟驰行为存在一定差异性,明确了菜园坝大桥车头时距和车头间距的分布特征,并且对强跟驰(小于1.6 s)、过渡区间(1.6~2.6 s之间)以及弱跟驰(大于2.6 s)3种跟驰状态和驾驶人性别差异下的跟驰数据进行了分析。结果表明:桥梁段车头时距分布集中在1.6 s处,车头间距分布集中在18 m处;超过1/3的跟驰轨迹处于强跟驰状态,此状态下前车驾驶行为对跟驰车辆具有较强制约性;当车辆处于弱跟驰状态时,前车对于后车的约束性会随车头时距的增大而快速降低;过渡区间的设立更好地揭示了强/弱跟驰状态之间的转变并不是只有一个临界值,而是存在一个转换过程,并且其间车辆跟驰特性的变化与驾驶人本身的操作行为存在较大关联;驾驶人的性别差异对跟驰距离几乎没有影响,但男性驾驶人往往会采取更加冒险的驾驶行为,平均车头时距、车头间距以及相对速度均高于女性驾驶人。  相似文献   

13.
正近年开车时使用手机这种分心驾驶行为逐渐增多,由此导致的交通事故屡见不鲜。尽管我国法律明确禁止驾驶人在开车时使用手机,各地交管部门针对此类违法行为也采取相应措施严查严管,但仍有大量驾驶人抱有侥幸心理在开车时使用手机。治理驾驶人"低头族",降低事故风险,看看国外有哪些规定?  相似文献   

14.
行车交通安全的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在涉及死亡交通事故的所有驾驶人中,年轻男性驾驶人因行车速度不适宜引发交通事故的£匕例最高。美国国家公路交通安全局的一份研究报告表明:1995年,在死亡交通事故涉及的年龄为15至20岁的男性驾驶人中。约有40%具有与行车速度不适宜相关的驾驶行为。随着驾驶人年龄的增加,与行车速度相关的交通事故比例会减少。  相似文献   

15.
为研究自动驾驶中驾驶人在人机转换过程中的接管反应和生理特性,基于模拟驾驶平台设计了自动驾驶场景,对22名驾驶人进行了试验。使用双因素方差分析研究不同次任务和驾驶人性别对接管时间、驾驶人心率指标的影响,使用Pearson相关性检验分析接管时间和驾驶人心率指标的相关性。研究结果表明:与次任务为看书相比,次任务为玩手机时驾驶人的最大心率增长率、操纵时间显著增加,反应时间显著减少;与男性驾驶人相比,女性驾驶人的总接管时间显著减少;不同的次任务与性别对心率恢复平静时长无显著影响;反应时间与操纵时间之间有较小的负相关性,最大心率增长率与心率恢复平静时长有较小的正相关性。  相似文献   

16.
为了分析不同性别驾驶人抵近信号灯控制铁路道口的驾驶行为特性,设计了5个具有不同红灯触发时距的信号灯控制铁路道口的虚拟场景,并进行了驾驶模拟试验,采集24名男性驾驶人和20名女性驾驶人抵近道口的微观驾驶行为数据。基于时空特性将抵近行为划分为月白灯期间、红灯进入时刻、红灯期间3个阶段,利用混合线性模型和二元Logistics线性回归模型对比分析了2组驾驶人抵近道口的制动行为、加速行为和闯红灯行为特性,并探索性别与信号灯控制铁路道口抵近行为的相关关系。结果表明:男性驾驶人更倾向于在月白灯期间提前制动,其提前制动率是女性驾驶人的1.57倍;男性驾驶人在红灯进入时刻和红灯期间的车辆操控行为特性与女性驾驶人无显著性差异;男性驾驶人的总体违法率是女性驾驶人的1.5倍,尤其在红灯触发时距较大(4~6 s)时,女性驾驶人几乎无人违法,而男性驾驶人在3个场景下的违法率仍然达到25.0%、12.5%和16.7%;男性驾驶人闯红灯的严重性更高,驾驶风格更加冒险激进;另外,驾驶人闯红灯行为还受红灯进入时刻位置、制动时刻位置和加速时刻位置显著影响,说明驾驶人在走停决策的制定上更依赖于物理空间位置,与车辆运行速度和驾驶人反应能力无关。研究结果可应用于铁路道口安全管理与防护对策设计。  相似文献   

17.
速客  蒋先荣 《轿车情报》2003,(12):88-89
在紧张繁忙的现代生活中,交通及通讯工具的地位愈显重要。开汽车和打手机已经成为人们与外界沟通不可缺少的方式。在人们心目中,开车打手机似乎算不上是违章,但其所导致的危害与酒后驾车一样严重。  相似文献   

18.
为了研究分心对交通冲突状态下驾驶人反应时间的影响,采用驾驶模拟器构建城市道路交通环境下2种典型冲突形态:侧向行人冲突和纵向追尾冲突,设计认知、视觉以及发短信(认知+视觉复合分心)3种分心任务,在不同行驶车速、跟车时距、前车减速度等紧迫度条件下,采集30名驾驶人应对交通冲突的制动反应时间,分别采用重复测量一般线性模型及线性混合模型进行统计分析。研究结果表明:认知分心使驾驶人应对侧向行人冲突的制动反应时间增加0.09 s,但未观察到其对纵向追尾冲突反应时间的显著性影响;视觉分心与发短信都会延缓驾驶人应对侧向行人(分别增加0.31 s和0.27 s)以及纵向追尾冲突(分别增加0.47 s和0.38 s)的制动反应时间;此外,在纵向追尾冲突中,随着冲突紧迫度提高(前车减速度增大、车头时距减小以及自车速度增大),驾驶人制动反应时间显著减小。表明驾驶分心延长了驾驶人应对交通冲突的反应时间,容易导致事故的发生,具体而言,认知分心主要延长驾驶人应对侧向冲突的反应时间,涉及视觉的分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间;视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心,说明视觉分心对行车安全影响更大。  相似文献   

19.
为了进行驾驶分心任务评级,以选择反应判断检测和处置判断检测为试验平台,分析分心任务对驾驶人的影响.对13名被试驾驶人施加分心任务,包括视线遮挡、交谈、回忆、数学计算及部分任务的组合,并将各种分心状态下的反应时间及操作错误次数与无分心任务时进行对比.研究表明,在无驾驶操作的情况下,视线偏离1 s和交谈所产生的分心对驾驶人反应时间和操作准确度影响的差异不显著;认知分心任务比视觉分心任务产生更高的精神负荷;视觉分心与认知分心形成的复合分心任务对驾驶人的反应时间和操作准确度影响最大;基于对驾驶人的影响程度,可将常见分心试验任务大致划分为5个等级,依次为:无分心,视觉分心1 s/交谈,回忆,视觉分心3 s/计算,复合分心.  相似文献   

20.
为了研究分心对交通冲突状态下驾驶人反应时间的影响,采用驾驶模拟器构建城市道路交通环境下2种典型冲突形态:侧向行人冲突和纵向追尾冲突,设计认知、视觉以及发短信(认知+视觉复合分心)3种分心任务,在不同行驶车速、跟车时距、前车减速度等紧迫度条件下,采集30名驾驶人应对交通冲突的制动反应时间,分别采用重复测量一般线性模型及线性混合模型进行统计分析。研究结果表明:认知分心使驾驶人应对侧向行人冲突的制动反应时间增加0.09s,但未观察到其对纵向追尾冲突反应时间的显著性影响;视觉分心与发短信都会延缓驾驶人应对侧向行人(分别增加0.31s和0.27s)以及纵向追尾冲突(分别增加0.47s和0.38s)的制动反应时间;此外,在纵向追尾冲突中,随着冲突紧迫度提高(前车减速度增大、车头时距减小以及自车速度增大),驾驶人制动反应时间显著减小。表明驾驶分心延长了驾驶人应对交通冲突的反应时间,容易导致事故的发生,具体而言,认知分心主要延长驾驶人应对侧向冲突的反应时间,涉及视觉的分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间;视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心,说明视觉分心对行车安全影响更大。  相似文献   

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