智能手机使用行为对驾驶可靠性的影响模型

为解决智能手机使用行为对驾驶安全影响过程缺少定量描述的问题，基于驾驶行为信息加工和注意分配理论，探索智能手机使用行为与驾驶可靠性的关联关系，提出7 个因果关系假设，构建涵盖视觉资源消耗、认知资源消耗、驾驶不可靠性等潜变量的智能手机使用行为影响的结构方程模型. 通过线上与线下相结合的方式进行驾驶人问卷调查，实证分析结果表明，视觉资源消耗(0.448)、认知资源消耗(0.256)对驾驶可靠性具有直接负向效应，信息输入、显示观看、语音通话及心理特征具有间接负向效应，其中显示观看(0.450)的效应最大.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

影响道路交通安全的驾驶员异常行为研究

道路交通事故的产生多归因于驾驶员行为因素,分析驾驶异常行为对于研究交通事故致因具有重要意义.利用驾驶行为调查表(DBQ)对我国120名驾驶员在1 a内的驾驶行为特点进行匿名调查.根据驾驶员自我报告的驾驶行为调查结果,采用方差分析方法,分析不同性别、年龄类别、性别×年龄类别作用下的驾驶异常行为差异;并对驾驶异常行为调查结果进行因子分析,提取了2个独立的公共因子,分别可以解释为侵犯及违例和认知失误及疏忽.结合方差分析和因子分析的结果,男性驾驶员、年轻驾驶员与侵犯与违例有关的驾驶异常行为较多;而女性驾驶员、年老驾驶员与认知失误及疏忽有关的驾驶异常行为较多.     

手机社交娱乐操作对驾驶人视觉参数影响研究

为探究手机社交娱乐操作对驾驶人视觉参数的影响，基于模拟驾驶器和SmartEye 眼动仪设计模拟驾驶实验，采集驾驶人正常驾驶、拨打电话、收发信息等5种操作下视觉特征数据，应用拉依达准则和联合频数分布直方图进行数据归约.针对不同操作下视觉参数，应用箱形图和Kruskal-Wallis显著性检验，验证视觉参数评价指标的有效性.结果表明：随手机操作类型的不同，驾驶人水平和垂直视角标准差、视线离开道路时间百分比、扫视平均速度和眨眼持续时间呈显著性变化，可作为视觉参数影响的评价指标；观看视频和刷朋友圈操作对驾驶人视觉影响程度明显高于拨打电话和收发短信操作.     

侵犯性驾驶行为对道路交叉口通行能力的影响

为研究侵犯性驾驶行为对城市局部区域交通通行的影响及影响程度,选取北京市4个典型道路交叉口进行1周观察.借助录像设备记录早高峰、平峰、晚高峰3个时段三类常见的侵犯性驾驶行为:侵占公交专用车道、随意变换车道、插队.数据显示:随意变换车道发生的次数最多且多数交叉口各时段间有显著差异;平峰时段侵占公交专用车道更为明显;各时段插队次数比较平均.为探究侵犯性驾驶行为对道路交叉口通行能力的影响,提出交叉口平均负荷能力(ALC)和侵犯性驾驶行为负荷(ADL)两项指标.计算结果与预期假设不同,具有侵犯性驾驶行为的车辆没有阻碍道路交叉口的车辆通行.     

面向生态驾驶的智能手机应用的开发与检验

激烈驾驶行为导致的排放在机动车排放中占有较高的比重.本研究尝试开发 并检验一款生态驾驶智能手机应用,以实时提醒驾驶员减少激烈驾驶行为,从而减少机 动车排放.为此,本研究基于Android 手机平台,通过实时监测机动车比功率（Vehicle Specific Power , VSP）的方法,开发出可给予驾驶员实时提醒的手机应用.然后,利用车载 尾气监测系统（Portable Emission Measurement System, PEMS）和全球定位系统（Global Positioning System, GPS）,收集测试车辆在使用生态驾驶智能手机应用前、后的逐秒排放 和速度数据.实测数据显示,在使用该生态驾驶手机应用的情况下,测试车辆的VSP分布 形态发生了改变,导致其排放状况也随之发生变化.测试车辆排放物中的CO,CO2 和NOx 排放量降低,而HC排放则有所升高.     

基于VISSIM仿真的生态驾驶行为对交叉口运行效率影响

机动车能耗与排放是造成现代社会能源短缺和大气污染的主要原因。除减少机动车使用、改进机动车能耗及排放等方法外,生态驾驶行为也是促进节能减排的有效手段。为分析生态驾驶行为对信号交叉口服务水平的影响,采用正交实验法对VISSIM仿真模型中的驾驶行为参数进行标定,并对仿真结果进行相应分析。结果表明:在自由流状态下,生态驾驶行为的运用能更好地达到减少燃油消耗和尾气排放的效果;在受限流状态下,生态驾驶行为则会对交通环境中机动车的燃油消耗和尾气排放起到负面影响。     

考虑车辆价值的倒计时信号交叉口 驾驶员驾驶行为建模

为了发现车辆价值是否对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响, 以激进型驾驶行为、普通型驾驶行为和保守型驾驶行为为典型的驾驶行为,运用交叉口 录像获取数据方法,采集了车辆经过典型倒计时信号交叉口时的车辆价值、车速、倒计时 剩余时间、所在车道等具体数据,并对3 种驾驶行为进行了判定,建立了分时段的倒计时 信号交叉口驾驶行为Logistic 模型.结果表明,在红灯倒计时显示的3~0 s 时间段内,与保 守型驾驶行为相比,激进型驾驶行为与车辆价值、车速、所在车道有关系,普通型驾驶行 为仅与车辆价值、车速有关系;在绿灯倒计时显示时间为3~0 s 与n ~3 s 的时间段内,激进 型驾驶行为与普通型驾驶行为与车辆价值、车速有关系.结果说明,驾驶员所驾驶的车辆 价值对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响.     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.     

多源信息刺激下驾驶员综合认知拓扑结构研究

根据多传感器信息融合和人类对多源信息综合处理过程之间的相似性,充分考虑驾驶员心理-物理因素及其对驾驶行为多变性和不确定性的制约,研究多源信息刺激下驾驶员任务集聚的心理-物理综合认知拓扑结构和认知活动链,探讨各驾驶行为模式的决策机制、车辆运行模式的运行机制和驾驶员协同反应机理,可为微观交通流仿真和智能车辆的研究提供理论依据,为智能运输系统的建立提供分析工具.     

考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类

为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性，本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先，经过对车辆运行轨迹数据的分析发现，不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征；其次，提出改进的驾驶员特征聚类方法，第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法，从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数，第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明， 在相同的道路类型和平均速度条件下，驾驶员类型越激进，其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明，改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好，能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法,实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明,危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为,且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员,这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

家庭安全氛围对青年驾驶员风险驾驶行为的影响

据数据统计,青年驾驶员是交通事故和交通违规、违章的高发群体.国外研究表明,家庭安全氛围对青年驾驶员的风险驾驶行为有重要影响.在文献总结的基础上,以 177位中国青年驾驶员为研究对象,采用探索性和验证性因素分析方法探索了中国背景下家庭安全氛围的结构维度,进而运用层次回归技术,探讨了家庭安全氛围对风险驾驶行为的影响.结果显示,我国家庭安全氛围呈现清晰的七因子结构,且家庭安全氛围整体、示范维度、承诺维度均对青年驾驶员的风险驾驶行为存在显著的负向预测作用.最后从家庭安全的角度提出了规范青年驾驶员的风险驾驶行为和减少交通事故发生的建议.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中，智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下，对乘客的路径选择过程进行模拟，构建乘客出行和换乘两种路径选择模型，包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算，比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况，揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明，手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度，有效改善乘客的乘车环境.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中，智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下，对乘客的路径选择过程进行模拟，构建乘客出行和换乘两种路径选择模型，包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算，比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况，揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明，手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度，有效改善乘客的乘车环境.     

驾驶行为的执行过程探讨

驾驶行为是影响道路交通安全水平的重要因素之一,也是交通研究的热点。在总结国内外驾驶行为研究成果的基础上,依据信息的进程将驾驶行为分解为认知过程、决策过程、执行过程和学习过程,提出了驾驶执行过程在驾驶行为研究中的重要性,并阐述了驾驶执行过程研究的基础、内容以及方法,可为深入研究驾驶行为提供参考。     

自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。