基于脑电波分析技术的安全驾驶实验研究

为了研究饮酒对驾驶过程中脑电波的影响,在由急弯、紧急停车港、障碍区和直线路段组成的虚拟场景中,利用脑电仪实时采集汽车驾驶员的脑电信号,建立脑电波分析指标体系,进行快速傅立叶变换后,计算δ波、θ波、α波、中间快波、β波以及γ波的平均功率,进而计算各频段波功率占总频段波功率的比例,比较组合指标(α+θ)/β在饮酒前后的差异,并运用成对t检验分析各项指标.结果表明,饮酒对θ、α和γ脑电波有显著影响,t检验结果小于0.01;对其余脑电波没有显著影响,t检验结果大于0.05.在3个显著变化的指标中,仅γ脑电波饮酒前、后的差值随着酒精浓度的下降逐渐减小,酒精浓度小于40.5 mg/100 ml后,差值为1.12%.     

驾驶员血液中乙醇浓度(BAC)与交通事故相关性研究

酒后驾车是引起交通事故的重要原因。通过科学的血液乙醇浓度（BAC）测试和驾驶能力分析评价,研究探讨BAC对驾驶员驾驶能力的影响及其与交通事故的相关性,并借鉴国外成功经验对国内道路交通领域立法提出了几点措施。     

车联网环境对城市快速路驾驶安全的影响评价

为明确不同情形下车联网对城市快速路交通安全的影响程度，首先，在分析车联网对快速路驾驶行为影响的基础上，对车联网和常规驾驶环境下的驾驶模型参数进行了标定；然后，选取累计碰撞时间（Time Exposed Time-to-collision, TET）和积分碰撞时间（Time Integrated Time-to-collision，TIT）指标对快速路纵向驾驶行为进行安全评价，选取侧向碰撞风险（Sideswipe Crash Risk, SSCR）作为快速路横向换道驾驶安全的评价指标；最后，基于VISSIM设计快速路进行仿真试验，考虑车联网和常规驾驶环境，研究不同渗透率和饱和度条件下网联车对纵向追尾和横向换道驾驶行为的安全影响程度。研究结果表明：车联网环境下网联车渗透率对快速路驾驶行为的影响呈现出缓慢提升（0～50%）、快速提升（50%～75%）及显著提升（75%～100%）三阶段，其中TET指标分别对应降低14.57%, 30.10%和49.01%；车联网环境下，交通饱和度对快速路的交通安全影响则呈现出先快后慢的改善趋势。当网联车渗透率超过75%之后，交通安全提升程度最为明显；车联网环境中，当快速路交通饱和度低于0.8时，交通安全改善程度更为显著。     

关于酒后驾驶形成过程的系统防范对策探讨

酒后驾驶总是在一定的环境下形成的,需经历就餐饮酒、饮酒后交通行为决策、起动车辆、上路行驶等几个阶段,对每个阶段进行有效的控制与引导,就能预防酒后驾驶行为,提高交通安全水平.     

关于酒后驾驶形成过程的系统防范对策探讨

酒后驾驶总是在一定的环境下形成的,需经历就餐饮酒、饮酒后交通行为决策、起动车辆、上路行驶等几个阶段.对每个阶段进行有效的控制与引导,就能预防酒后驾驶行为,提高交通安全水平.     

无信号交叉口横向冲突预警对驾驶行为的影响

针对智能网联汽车在无信号交叉口对横向冲突的避撞问题,本研究设计了横向冲突人机交互预警及横向冲突驾驶模拟试验场景,并分析不同类型预警对驾驶行为的影响规律。运用驾驶模拟器搭建城市道路无信号交叉口并设计横向冲突事件,选取30位驾驶人作为试验对象,应用眼动仪、驾驶模拟平台开展驾驶模拟试验;采集风险场景下驾驶人的眼动、操作行为与车辆运行数据;对比分析各组场景下驾驶人的注视时长和扫视频率及行车速度、制动时间和踩制动踏板速率等驾驶行为特性参数,分别运用方差分析和描述性统计方法分析了预警提示类型和提示时机两个方面对驾驶行为特性的影响。结果表明：网联警告型预警的警示效果优于常规提示型预警,但该类预警使驾驶人操作车辆时的减速度增大至-4 m/s²以上,导致行车舒适性降低;预警提示时机对驾驶行为的影响显著,且预警提示位置宜设置在距离交叉口50～90 m处。研究结果能够为交通安全设施开发者提供有效HMI预警设计建议,提高无信号交叉口通行安全性。     

无信号T型交叉口左转车辆驾驶行为对交通流的影响

为研究无信号T型交叉口主路左转车辆驾驶行为对交叉口交通流的影响,建立了元胞自动机无信号T型交叉口交通流模型,在开放边界条件下研究了不同左转车辆驾驶行为对交叉口车辆车均冲突频次与延误的影响.研究结果表明:左转车辆驾驶行为与交叉口车辆车均冲突、车均延误有密切关系.在保守型驾驶行为条件下,交叉口无车辆冲突,但相比于稳重型和冒险型驾驶行为,交叉口车均延误将更高;对于稳重型和冒险型驾驶行为而言,在交叉口车辆冲突方面,冒险型驾驶行为会导致交叉口产生更多的车辆冲突;在交叉口车均延误方面,当左转车流量较低时,冒险型驾驶行为下的交叉口车均延误更高,随着左转车流量的增加,冒险型驾驶行为下的交叉口车均延误逐渐低于稳重型驾驶行为下的交叉口车均延误.     

驾驶模拟器现状及应用研究

通过对驾驶模拟器的种类和典型的结构组成进行回顾分析,并对驾驶模拟器在研究道路交通、驾驶行为、道路环境设计、汽车工程等方面的不可替代的优势进行深入的阐述,将对驾驶模拟器的推广应用产生重要的影响。     

驾驶模拟器现状及应用研究

通过对驾驶模拟器的种类和典型的结构组成进行回顾分析,并对驾驶模拟器在研究道路交通、驾驶行为、道路环境设计、汽车工程等方面的不可替代的优势进行深入的阐述,将对驾驶模拟器的推广应用产生重要的影响。     

基于冲突的公路平面交叉口驾驶行为研究

考虑每种驾驶行为对交叉口安全产生的影响不同,采用数据统计的方法赋予每种驾驶行为不同的权重。依据实际调查数据,统计分析交叉口各种驾驶行为的分布,提出驾驶行为特征值的分析方法和模型,并以驾驶行为特征值为自变量,建立了驾驶行为与冲突的关系模型,模型表明冲突率和驾驶行为特征值能够较好的符合线性关系．     

城市驾驶员分类指标研究

城市驾驶员是交通系统的重要组成部分,了解其分类有利于更好的进行驾驶行为的研究。本文以南京市城市驾驶员为例,通过实际问卷调查,并运用数理统计方法对城市驾驶员的分类进行研究,提出了城市驾驶员的分类指标及各指标的权重比例。在个人属性、驾驶技术和驾驶行为三个一级指标中,个人属性权重比例最大,即其在城市驾驶员的分类中极为重要,对城市驾驶员实际驾驶影响较大。研究结果为城市驾驶员分类别的深入研究提供了理论依据和科学方法。     

道路交通突发事件下驾驶员行为特征分析

道路交通突发事件对驾驶员心理、生理行为产生重要影响。文中基于问卷调查数据分析突发事件下驾驶员行为特征,以及突发事件下人口统计学特征差异对驾驶员心理、生理的影响,并阐述突发事件下驾驶员操作行为特性。研究结果表明,道路交通突发事件对驾驶员生理、心理及操作行为有一定影响。可为降低突发事件下行车风险提供依据。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

多车道高速公路出口开口段安全特性分析

为研究不同断面形式下的多车道高速公路出口影响区开口长度及流量与交通安全的关系，针对2种断面形式的高速公路出口，分别设计了3种不同的开口长度，结合3种不同流量条件设计了18个不同的驾驶模拟场景。实验招募30名被试者开展模拟驾驶实验，提取不同开口长度及流量条件下各断面形式高速公路出口的车辆行驶轨迹、换道间隙的选择、减速度、最小 TTC (Time to Collision)等驾驶行为特性参数，综合分析基于驾驶行为数据对不同开口长度的行车风险。结果表明：两种断面形式下，开口长度对于车辆在开口段上的换道点选择存在显著影响；两种断面形式下，1500 m的开口长度能够满足绝大多数驾驶人的换道需求；在换道间隙选择中，大都集中在5~6 s，分离式断面下的开口长度对于低于临界间隙的换道间隙出现的频次具有显著影响；流量及开口长度对于最大减速度及TTC最小值和分布位置均不存在显著性影响，但分离式断面下的最大减速度和最小TTC相较于整体式断面更小；此外，整体式断面中内侧3车道的行车风险低于分离式断面，分离式断面中外侧车道的行车风险低于整体式断面。     

不同工作负荷下驾驶员的心生理特征研究

使用动态心电仪作为心生理检测仪器,综合检测驾驶员在不同道路交通环境条件下的心生理反应特征。试验结果表明,驾驶员在不同的道路交通环境条件下具有驾驶工作的心生理负荷特征,不同的驾驶行为和道路交通环境条件对驾驶员造成的心生理驾驶工作负荷不同,这为“人性化”道路交通安全研究提供了理论与实践依据。     

网联环境下基于多驾驶人风险评价的不良行为主动干预研究

依托智能网联技术背景，本文提出基于多驾驶人综合风险评价的不良行为主动干预框架。选取驾驶场景中多驾驶人行为表征参数，基于行车数据定义并辨识驾驶人的各类不良行为； 利用面积法实现对不良驾驶行为发生频次、持续时间以及幅值的综合计算，并以可变权重构建其与事故风险的关联关系；借鉴数据包络分析思想，提出考虑可变权重的不良驾驶行为综合评价方法；利用Simulation of Urban Mobility(SUMO)搭建智能网联环境下驾驶仿真平台，以时间窗方式抽取场景中多驾驶人的历史行车数据，利用不良驾驶行为综合评价方法辨识风险驾驶人，提出基于累加窗口与滑动窗口的主动干预方法，每种方法均实现干预单车与干预多车两种策略；分析不 同干预手段的效果，探究窗体大小、驾驶人接受率、干预车辆数等对干预结果的影响。研究表明， 干预多车策略取得较好的效果，基于累加窗口与滑动窗口的驾驶人不良行为总得分分别下降 22.80%和10.50%；与无干预情况相比，当干预接受率为50%时，驾驶人不良行为总得分仍有所降 低；与基于累加窗口方法相比，基于滑动窗口的干预方法更适合实际应用。本文提出的框架可为驾驶行为监测等提供技术支持。     

工作模式对公共汽车驾驶员疲劳程度的影响

疲劳驾驶对公共汽车行车安全具有很高的风险。为制定合理的公共汽车驾驶员工作时间安排,采用对照试验的方法研究不同工作模式对驾驶员疲劳程度的影响。选择哈尔滨市1条公交线路开展驾驶实验研究,以14名公共汽车驾驶员为研究对象,根据工作模式的不同分为实验组和对照组。采用斯坦福嗜睡量表记录驾驶员的主观疲劳程度,选择反应时和PERCLOS表征驾驶员的警觉性水平。采用单因素方差分析法分析各个指标随驾驶时间变化的显著性。实验结果表明,连续驾驶时间对公共汽车驾驶员的疲劳程度和警觉性水平有显著影响,两种工作模式对驾驶员疲劳测评指标的影响显著不同。     

基于自然驾驶跟车数据的驾驶人差异性分析与辨识

为研究跟车工况下个体驾驶行为特性及其辨识,以驾驶人自然驾驶数据为基础,通过统计分析,频域分析及时频分析,多尺度对比驾驶人加速度、碰撞时间倒数、跟车时距等跟车轨迹特征参数分布的差异性;利用统计方法和离散小波变换提取能够表征驾驶人跟车习性差异的特征参数,分析不同参数输入结果,确定最优参数组合,建立基于随机森林的驾驶人差异性辨识模型;对 8位驾驶人的实车数据分析和辨识结果表明,以加速度,与前车相对速度、相对距离,跟车时距,碰撞时间倒数的平均值、标准差、中位数、小波能量熵为特征向量的随机森林模型,驾驶人识别的准确率能达到96.48%,袋外错误率为4.55%,相比于支持向量机、K近邻、BP神经网络,具有更高的识别准确性。说明运用多尺度细化特征向量建立的随机森林模型在识别跟车工况下驾驶人的差异性方面是可行的,该结果对驾驶行为精细化研究及个性化辅助驾驶系统发展具有重要意义。     

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展，本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章，利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先，概述分心驾驶研究的总体情况，包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊；其次，重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献，并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点；最后，构建分心驾驶的研究体系，并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理；需扩展研究对象和场景，综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险；多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究；界定分心状态与等级划分，针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点；自动驾驶场景下的分心行为及接管效能，以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

驾驶经验对先进驾驶辅助系统的作用研究

为了探究驾驶经验对先进驾驶辅助系统(ADAS)的影响,招募32名被试开展现场运行测试(FOTs).开发的试验车通过数据同步技术采集车辆运动学信息、道路环境信息和驾驶人操作信息,对采集的数据进行预处理并提取城市快速路数据进行统计分析.试验结果表明:跟车时,ADAS对熟练驾驶人和非熟练驾驶人均有积极影响且对非熟练驾驶人更为显著;制动时,ADAS对非熟练驾驶人有积极影响但对熟练驾驶人有消极影响;接受程度方面,熟练驾驶人对ADAS的接受程度显著高于非熟练驾驶人.本文研究结论为避免ADAS在特定驾驶经验的人群中产生的不利影响提供了数据支撑.