疲劳驾驶汽车追尾事故的致命杀手

汽车追尾事故城市道路中仅次于正面和侧面相撞的多发事故类型。2004年，尾随碰撞事故占全年事故总量的15.45%，而驾驶疲劳则是引发夜间追尾事故的主要原因之一。在世界各国因疲劳驾驶所造成的各类交通事故总量中占有一定比例。有些学者认为交通死亡事故的35%-45%可归因于驾驶疲劳。     

科技产品——车祸的克星

营运车辆出事故,多为超载、疲劳驾驶、违章驾驶等原因,因此要从多方面采取措施。笔者最近阅读了美欧一些国家交通发展战略,其中提出了一些减少事故的措施,我们可以借鉴。一、安装电子驾驶记录仪     

军车交通事故规律与科学预防对策探讨

军车交通事故发生的一般规律 驾驶员素质低易发生事故 一是驾驶作风差的驾驶员易发生事故。驾驶作风是一个驾驶员的行为规范、礼节、品质和风貌的综合体现。驾驶员保持良好的驾驶作风，自觉遵守交通规范，严格安全操作规程，     

国内外低驾龄驾驶人安全管理对比研究

针对低驾龄驾驶人由于心理素质、驾驶经验、性格特征等原因,驾驶安全性、交通违法及事故发生率相对较高的问题,通过对比国内外低驾龄驾驶人安全管理制度法规、模式方法,提出渐进式驾驶证体系、实习期驾驶条件限制、差异化交通违法惩处、防御性驾驶奖励教育等创新管理机制建议,为提升道路交通安全水平、预防交通事故提供决策参考.     

基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述

对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。      

分心驾驶事故场景研究

为在车辆主动安全系统开发测试中提供具有危险性的典型分心驾驶场景，基于375例分心驾驶事故深度调查案例，确定了包括道路环境、参与方速度和运动状态3个方面的场景参数，对比分析国家统计数据与样本各事故类型间的特征，分别提取出关键特征参数，利用二阶聚类分析方法得到不同事故类型的11类分心驾驶事故典型场景，并结合关键特征参数进一步提炼得到4类核心测试场景。     

交叉路口场景下自动驾驶感知识别关键技术研究

交叉路口因其交通参与者类型复杂、交通行为随机性大等特点成为城市交通事故常发的典型场景。本文总结14种典型交叉路口冲突场景,通过事故案例及自然驾驶数据分析单车多传感器信息融合感知技术在交叉路口下的潜在风险,并提出交叉路口自动驾驶感知技术方案构想,为提升城市交叉路口交通安全提供参考。     

补短板 强弱项 减量控大 全力保持道路交通安全形势持续稳定

新冠肺炎疫情发生后,群众交通出行锐减,交通事故大幅下降。但随着疫情防控形势持续向好,交通运输秩序、生产生活秩序加快恢复,交通流量快速回升,交通事故出现反弹,酒后驾驶、疲劳驾驶、无证驾驶、超速超员超载等违法引发的事故多发。针对这一情况,4月16日,公安部召开道路交通事故预防"减量控大"工作部署会议,对道路交通事故预防特别是"减量控大"(减少事故死亡总量、防控较大事故和重特大事故)工作进行动员部署,大力实施"六大提升工程"。     

基于外部环境因素影响的高速公路交通事故聚类分析

根据大广(大庆—广州)高速公路K2952+350—K3044+450段2007—2012年交通事故统计资料,考虑事故严重程度,对死亡事故和受伤事故赋予不同的权重系数θ换算成相同严重程度的不同事故次数,综合考虑人、车、路和环境对交通事故的影响,结合车况、路况及天气状况等外界影响因素,采用模糊聚类法和系统聚类法对机动车司机不同违章驾驶行为的关联性进行分析。结果显示,当截取水平λ∈[0.955 2,0.973 6]、聚类个数k=5时,两种聚类方法的聚类结果相同,12种常见违章驾驶行为聚为五类,类间距与各违章驾驶行为引发的直接经济损失之差成正比,符合实际数据统计情况。最后标定了各种违章驾驶行为在外界环境因素综合作用下引发交通事故的严重程度,为进一步规范交通安全管理提供理论依据。     

面向无人驾驶的数据采集与分析系统研究综述

车辆在行驶时会产生大量复杂的数据,对这些数据的采集和分析会促进无人驾驶技术的发展。通过研究,将无人驾驶所需数据分为交通场景数据和驾驶行为数据两类,综述了两类数据的采集和分析技术的发展历程及研究现状,并综合考虑企业、高校和相关研发机构的需求,提出了交通场景和驾驶行为数据采集系统需要向着建立本土化大规模的采集系统和建立基于智能手机的分布式采集系统的方向发展的趋势,以及交通场景和驾驶行为数据分析系统需要着力攻关场景理解技术并统一驾驶风格算法评价标准的发展趋势。     

不良汽车驾驶行为聚类与处罚形式及标准建议

为了给交通违法处罚提供科学合理依据,有效降低不良汽车驾驶行为对道路交通运行产生的不良影响,在现场观测的基础上,从影响交通运行、导致交通冲突及诱发交通事故3个层面对不良汽车驾驶行为进行了聚类研究。从行政管理与经济处罚2个角度,探讨了不良汽车驾驶行为的合理处罚形式,提出了相应的标准建议。     

交通事故发生有规律可循从案例刊交通事故发生的主要原因

酒后驾驶、乱开远光灯、疲劳驾驶……一些不文明的交通陋习极易导致交通事故的发生,却又常常被驾驶人忽略。在过去的2014年,山东省平度市公安局交警大队通过快速出警、细致勘察现场、多警种协调配合抓捕肇事逃逸者。现在,根据事故处理情况,梳理了最容易导致事故发生的几个原因,以引起驾驶人的重视。     

预防醉酒驾驶的技术

世界卫生组织的事故调查显示,大约50%～60%的交通事故与酒后驾驶有关。长期以来,醉酒驾驶主要依靠交通执法部门的劝戒与处罚,虽然取得一定效果,但很难彻底根除。最近很多汽车公司纷纷研制一些预防醉酒驾驶的技术,通过技术手段来降低醉酒驾驶带来的危害。     

“前车之鉴”要牢记

为教育和警示机动车辆驾驶人员,特收集整理了辖区典型交通事故案件并加以分析事故成因,以"前车之鉴"警醒广大驾驶员摒弃交通陋习,文明、谨慎驾驶。【典型案例1】醉酒驾驶机动车1月26日3时许,王某东醉酒后无证驾驶一闽E5XXX1号小型普通客车     

石嘴山交管局全员参与查缉酒驾98起

<正>冬季是道路交通事故高发、频发阶段,石嘴山交警全警动员,全员参与,全力以赴投入冬季事故预防工作中。他们进一步深化3+N(3指无证驾驶和准驾不符、酒后驾驶和涉牌涉证,N指其他违法行为)重点违法行为整治模式,对查处的严重交通违法行为实行严管重罚,加大路面不安全因素消除力度。自10月31日开展冬季百日整治行动事故预防工作以来,开展全市集中查处重点交通违法行为统一行动5次,共查处交通违法49013起,其中货车23157起,     

城市道路场景下考虑多类交通参与者的多模态车辆轨迹预测方法研究

车辆轨迹预测是自动驾驶的关键技术之一,针对以往模型较少考虑城市道路场景中车辆以外多类交通参与者的问题,本研究提出了一种多类交通参与者的多模态车辆轨迹预测模型。该模型使用门控循环单元对历史轨迹信息进行编码,并利用注意力机制将多类交通参与者的特征映射到用图结构表达的驾驶场景中,通过图注意力网络进行环境特征提取,从而使模型能感知环境中的多类交通参与者。此外,模型通过节点轨迹预测与坐标轨迹预测模块输出最终的多模态轨迹预测结果。基于城市道路场景数据集nuScenes的实验结果表明：相较于同类现有模型,所提出的模型算力需求更低、预测更准确,且能适用于人车混合的城市道路驾驶场景。     

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

军车交通事故的成因及预防对策浅议

军车交通事故的主要成因 源头把关不严是诱发车辆交通事故的祸源一是心理素质差易发生事故。驾驶员对交通险情的态度与处置能力，不仅与驾驶技术有关，更受心理状态的影响。心理素质差的驾驶员，往往遇到交通危险就恐惧、紧张、惊慌失措，在平直路上极易感到单调枯燥、乏味疲倦，对拥挤的交通容易急躁，甚至采取不友好、不安全的举动等。二是胆汁型的驾驶员易发生事故。该类驾驶员易兴奋，遇有刺激容易发怒，驾驶车辆时表现为超速行驶和强行超车、会车以及争道抢行，     

驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。     

基于DEVS的交通事故主动预防系统模型构建

为了实现交通事故预防的两种突破:即从群体预防行为到个体预防行为的突破和从事后预防到事前预防的突破,提出交通事故主动预防系统概念,突破传统事故预防的局限性,进一步提升事故预防成效。交通事故主动预防系统是指交通参与者出于自我需求,将正确的交通行为规范渗透到潜意识并自发地执行以防止交通事故发生的应对措施,主体是人(交通参与者),其核心是人的安全意识和安全行为两个维度。从行为学视角依据交通事故与人的交通行为的关联度属性将交通参与者简化为非驾驶群体(行人集群、乘客集群)和驾驶群体(无事故驾驶人集群、事故驾驶人集群),具体对应的主动预防技术分别为:学龄前儿童交通安全认知系统、中小学生交通安全教育互动系统、安全驾驶行为在线训练及矫正系统、危险驾驶体验系统4个技术功能模块,采用DEVS分层递阶建模法,将各子系统模块之间的信息流整合,结合系统模型内部的耦合机制,构建主动预防系统形式化模型,并结合实际典型案例对系统模型进行验证试验,结果证明系统模型的输出结果与实际调查数据基本吻合,该模型可以为实际应用提供一定的指导与参考。