部分国家和地区驾驶人培训监管制度研究

部分发达国家和地区进入机动化社会的时间较长,机动车保有量和驾驶人数量已处于相对稳定的阶段,这些国家和地区在机动车培训考试方面均有着自己完善的科学的体系,而其中的监管环节是驾驶人培训考试体系能够健康运转的前提.选取美国、欧盟、日本、新加坡等多个国家和地区的培训、监管制度为研究对象,全面分析国外发达国家在驾驶人培训考试监管方面的特点,为我国将来的驾驶人培训考试以及考试监管制度的完善提供借鉴.     

西汉高速公路隧道群行车驾驶人心率变化特性研究

驾驶人在山区高速公路隧道群中行车,由于频繁进出隧道口,加之山区道路环境变化的影响,驾驶人心理会出现不同程度的紧张或恐惧,这时驾驶人心率也随之发生相应变化。应用动态多参数生理检测仪,就可测得驾驶人行车时的心率值。     

道路环境对驾驶人眼动行为影响的试验研究

为了分析道路类型条件对驾驶人眼动行为的影响,分别在城市道路、城乡结合道路及山区公路上开展试验,利用EyeLink Ⅱ型眼动仪对20 名驾驶人的眼动行为进行测试和记录,分析不同道路环境中驾驶人的注视区域、注视目标及注视时长等特征.结果表明,驾驶人根据道路环境的变化调整其视觉搜索行为,在交通环境相对简单的道路上,驾驶人注视较远且平均注视时间较短,而在交通环境复杂多变的道路上,驾驶人注视较近且平均注视时间较长.研究结果为深入研究驾驶人的视觉行为规律、提高驾驶人行车安全性奠定了试验基础.     

一种基于信息融合的跟随驾驶行为协同仿真模型

基于信息融合技术模拟驾驶人信息感知、分析决策和车辆控制的全过程,建立跟随驾驶协同仿真模型.模型以动态交通信息为输入,设计单个神经元仿真驾驶人对感知信息的筛选,采用模糊径向基高斯神经网络提取驾驶行为特征向量,应用模糊积分法模拟驾驶人对信息的分析和决策过程,输出为车辆控制状态.离线检验结果表明,该模型能较好地描述跟随车状态变化,具有较高的精度.     

驾驶人心理技术测试的应用

根据土耳其最近通过的法律，特定驾驶人群必须进行“心理技术测试”。驾驶人的心理测试内容包括；驾驶人对交通安全的理解；驾驶技术的熟练程度；驾驶人在驾驶车辆时的精神及心理状态等。类似于“心理技术测试”的系统在一些道路交通事故发生大国（如意大利、西班牙）也在应用。     

基于动力定型的驾驶人应激训练及实验验证

由于我国交通系统的复杂性,驾驶人在行驶中无法完全避免紧急情况的发生,这种状态诱发的高度应激状态对驾驶人行车安全有着极其重要影响.从认知科学、生理学和心理学的角度研究驾驶人应激训练理论,提出系统性的＂动力定型＂的驾驶人应激训练理论.采用VC＋＋与OpenGL等技术设计并实现了驾驶人应激训练系统,选择了30名被试者进行仿真实验,并通过生物反馈技术采集心率指标作为实验参数.实验数据分析结果表明,随着训练次数的增加,驾驶人在经过多次应激训练后＂动力定型＂基本形成,再次经历该场景时紧张程度下降,并且在紧急情况下驾驶人能够安全避险.     

城市道路交通拥塞对驾驶人操作行为影响研究

针对驾驶人行为特性能造成交通拥塞的问题,运用模糊综合评价法将城市道路交通拥塞度划分为轻度拥塞、中度拥塞和重度拥塞.根据实际调查、实验数据回归分析出不同拥塞度下不同驾龄驾驶人操作转向盘、档位及停车次数的3种操作行为的变化规律及拥塞路段停车频率图.对交通拥塞程度进行量化为研究交通拥堵问题提供理论支持.研究交通拥塞下驾驶人的操作行为能充分了解驾驶人在交通拥堵下的操作行为规律,为提高交通运行安全和效率的研究提供理论支持.     

年轻新手驾驶人理想的汽车要素是什么?

年轻新手驾驶人的道路安全始终是一个难题,独立持照并拥有自己车辆的年轻驾驶人是道路上最大的危险。此外,车辆安全是所有道路使用者(包括乘车人员和弱势道路使用者,如骑行者、行人等)在道路交通事故发生时生存率的关键因素。为了更清楚地了解车辆如何被选择,并深入了解年轻新手驾驶人对车辆安全以及其他因素的重视程度,来自澳大利亚两个州的青少年被要求设计他们心目中的"完美汽车"。研究结果对年轻新手驾驶人以及不同年龄段、经验值的驾驶人如何预防伤害并提升安全均具有重要的参考价值。青少年在描绘完美汽车时对安全性以外的要素关注度较高,这些非安全性要素很可能在车辆购买决策中也拥有较高影响。父母和青少年在考虑购车以及与安全驾驶相关的保险及其他激励因素时,应接受关于非安全性要素相关的风险以及安全性要素相关的好处方面的教育。这种奖励和教育应该更广泛地针对各年龄段的驾驶人(和乘客)。此外,该研究方法也是一种创新,通过有目的地介入特定的弱势群体开启其潜在的发声渠道。     

关于上海市机动车驾驶人考试改革的思考

上海市机动车驾驶人培训、考试经历了＂传统培训、考试＂、＂社会化培训与传统考试相结合＂和＂社会化培训与教考合一＂3个发展阶段。这3个发展阶段各有特点,并与上海城市的社会发展和道路交通发展紧密相联,也是上海机动车驾驶人培训、考试工作不断改革、不断探索的过程。     

汽车驾驶判断模型在训练场地中的应用

随着汽车工业的迅猛发展，人们对汽车的观念已发生了重大变化，汽车不仅是人类的代步工具，而是向多元化、多功能化方向发展。但伴随而来的日益恶化的道路交通事故倍受全社会关注，特别是新驾驶人事故多发、频发更是令人侧目，这与新驾驶人驾车技能不成熟、经验缺乏等诸多因素有关，但究其原因与当前我国驾驶人培训模式、内容、周期以及方法、手段密切相关。遏制或缓解新驾驶人事故多发、频发上升态势，是道路交通事故综合治理的重要侧面。在驾驶人培训领域，除规范行业管理，加强监督机制的力度，提高教练员群体的综合素质外，还要借助于计算机、微电子、人工智能、多媒体、仿真等诸多新技术的发展与应用，以实际交通环境为样本空间，开发、研制与创建新型训练课目内容、设施体系、实现驾驶人培训基本操作技能向应用驾驶技能的平顺过渡，已成为驾驶人培训行业亟待解决的重要课题。[第一段]     

智能网联汽车道路测试政策法规分析及展望

为进一步促进智能网联汽车道路测试相关政策法规的建立健全,首先分析了智能网联汽车技术的发展路径和发展现状以及国外具有代表性的自动驾驶道路测试法律法规的主要内容。然后,总结并分析了我国国家层面及各地区已发布的智能网联汽车道路测试相关政策法规的主要内容和异同点。最后,针对相关政策法规的制定和完善,提出根据自动驾驶技术的不同等级制定分等级的测试管理办法、逐步开放各地区测试数据共享、制定统一的责任认定标准、对测试路段的道路基础设施和交通管控设施作出明确规定、保护网络安全和用户隐私、在确保交通安全的前提下逐步扩展测试路况、推动营运车辆领域测试管理规范的制定等建议。     

驾驶特性的识别评估及其在智能汽车上的应用综述

研究了驾驶特性的识别方法、驾驶人接管能力评估的进展、驾驶特性在智能汽车领域中的应用；将驾驶人状态监测划分为驾驶人疲劳监测、分心监测和不良驾驶行为监测，总结了驾驶人状态监测研究的目标、方法、精确度、判断标准以及优缺点；对比了驾驶人疲劳监测中不同检测信号之间的差异；评析了基于模糊识别和隐马尔可夫模型的驾驶人意图识别与预测方法；梳理了驾驶风格分类与辨识的主要步骤、典型辨识方法的特点；分析了驾驶人接管能力的影响因素与评判标准；阐述了驾驶特性用于开发用户接受度高和人机交互性能好的辅助驾驶系统的主要方式；概括了在人机共驾协同控制中考虑驾驶特性的途径。研究结果表明:基于多种传感器信号融合的驾驶人状态监测可有效避免基于单一传感器信号的弊端，提高了检测精度，减少了误警报；将传统预测模型与混合智能学习相融合的方法能够为驾驶意图在线识别与预测提供解决方案；应该重点研究复杂工况下的驾驶特性辨识；驾驶人接管能力的研究有待理论化和系统化；未来的发展趋势是开发基于驾驶特性的集成辅助驾驶技术、实现多种典型路况下驾驶人与辅助驾驶系统进行意图和控制策略的交互；将个性化驾驶人的驾驶特性融入共驾系数的设计中，从而提高人机共驾系统的个性化、智能化水平和环境适应性能。      

基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制

对汽车列车的运动特点进行了研究,建立了考虑铰接角的单拖挂汽车列车驾驶员模型;对挂车制动时车辆运动状态的变化进行了分析,设计了基于差动控制的道路跟踪控制器,建立了基于Simulink和Trucksim的联合仿真模型,验证了双移线工况下模型的路径跟随性和行驶稳定性.结果表明:基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制器,与单...     

面向驾驶模拟器的高等级公路三维视景建模与实现

随着汽车驾驶模拟器在道路交通仿真中的广泛应用,驾驶员对视景的逼真度也相应地提出了较高的要求。视景仿真系统作为模拟器的一个子系统,其逼真度和实时的动态显示是影响道路交通仿真的关键因素。文中介绍了高等级公路三维视景的建模过程、实现方法,以及地形的简化技术。设计成果表明,这种方法对于利用驾驶模拟器进行道路交通仿真等方面的研究是可行的。     

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。     

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。     

基于人体姿态空时特征的驾驶员疲劳检测

为减少疲劳驾驶给道路交通带来的安全隐患，本文以驾驶员人体姿态为研究对象，分析驾驶动作变化与驾驶员疲劳状态之间的联系，提出基于空时特征与人体姿态的驾驶员疲劳检测模型。首先，以改进的Simple Baselines网络定位驾驶员骨架关键点(空间特征)；其次，分析驾驶过程中人体姿态的变化特点，依据“高内聚、低耦合”的原则将人体关键点模块化，以此为基础设计多个与驾驶员疲劳驾驶相关的特征表示；最后，引入滑动窗口计算各疲劳特征的离散程度，将其作为长短时记忆网络(时间特征)的输入，从而实现对驾驶员疲劳状态的预测。通过13位被试驾驶人的驾驶行为数据实验结果表明：使用本文提出的基于空-时特征和人体姿态的驾驶员疲劳检测模型可达到97.73%的检测精确率，98.95%的召回率以及98.35%的准确率，表明该检测模型具有可行性。     

基于模糊综合评判模型的沙漠环境下驾驶员安全特性评价

为了揭示沙漠公路道路交通环境下驾驶员驾驶特性与交通事故之间的作用机理,选择了影响驾驶员安全特性的主要因素,并利用驾驶适宜性实地检测数据进行相关性分析,建立了影响因素与驾驶特性指标之间的模糊综合评判模型,对沙漠公路驾驶员安全可靠性进行了动态分析和评价.研究表明:由于受特殊的道路交通条件、沿线自然环境以及驾驶员生理和心理特性的影响,沙漠公路中驾驶员表现出较强的事故倾向性;诸影响因素中,气温对驾驶安全性的影响最为显著,然后依次为持续驾车时间、驾龄和年龄.     

冰雪路面事故成因分析及对策探讨

根据摩擦学原理,分析冰雪路面事故与摩擦系数之间的关系。结合国外相关经验,提出车辆行驶最佳摩擦系数。通过对不同道路行驶条件下的分级,对车辆进行安全提示,可为提高驾驶人员的安全驾驶行为和道路安全水平提供参考。     

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海量动态交通流中,经常出现结伴而行的车辆.特定区域内,当结伴车辆出现的概率较大时,即可将其视为伴随车辆,这类车辆具有相互掩护和团伙作案的重大嫌疑.及早检测和识别伴随车辆,能有效降低道路交通安全系统中的危险因素,对预防和减少与道路有关的治安和刑事案件,也具有十分重要的意义.本文在车牌自动识别数据库基础上,应用数据挖掘技术,提出伴随车辆检测和识别算法,并进行了实地测试.实验结果表明：应用数据挖掘技术对伴随车辆进行分析检测,具有检测效率高、检测误差小、应用范围广的特点,完全可以满足刑侦等部门对伴随嫌疑车辆进一步排查的需要.