驾驶员监控及安全评价系统

为了提升道路运输驾驶安全管理水平,对驾驶员监控及安全评价系统进行研究。在罗阳高速路段上进行实车驾驶试验,采集17名驾驶员在驾驶监控系统下的驾驶员生理心理数据,进行对比分析。结果表明:驾驶员对驾驶智能监控系统的感知度平均水平为2.96,感知度处于一般水平。增加智能监控系统后,驾驶员的心率变化率指标有了明显增大,在进隧道之前约50m路段,速度有了明显的降低(由进入隧道之前150m处的14.8°/s,降低为进入隧道之前50m处的13.8°/s),出隧道之后约50m路段,扫视速度又逐渐上升。因此,驾驶员需要集中更多的注意力到驾驶任务中来,说明智能监控系统可以实现监控驾驶安全的作用。     

营造安全文明驾驶氛围——浅谈营运客车驾驶员的思想工作

正安全文明驾驶不仅是道路运输企业对驾驶员的基本要求,也是社会大众的共同要求,更是车辆安全行驶的重要保障,是道路运输企业可持续发展和促进社会和谐的重要因素。做好营运客车驾驶员的思想工作,需要从关心驾驶员个人安     

交通部发布《道路运输从业人员管理规定》

日前，交通部发布《道路运输从业人员管理规定》（简称《规定》）。客货运输驾驶员、机动车维修技术人员、机动车驾驶培训教练员等道路运输从业人员需要进行资格考试，考取的从业资格证件全国通用，有效期6年。     

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。     

营运车交通事故驾驶员致因深层分析

统计分析营运车驾驶员造成事故原因特征,结合道路交通事故人因相关研究成果,深入分析了导致事故发生驾驶行为的本质原因及其影响因素。研究表明:安全意识、风险感知和驾驶技能为驾驶员引发交通事故主要致因,为驾驶员安全评估提供依据,对保障公路交通安全运输有现实意义。     

基于驾驶实验的驾驶员气质特征实证探讨

对驾驶行为开展研究,在提高道路通行能力、减少道路交通事故以及智能驾驶、辅助驾驶和汽车安全设计等方面具有重要意义。如何辨别驾驶员类型、分析驾驶员驾驶特征已成为驾驶员对道路交通流影响量化研究的关键问题。研究选取20位拥有三年以上驾驶经验的驾驶员进行道路驾驶实测实验,以高精度车载GPS为数据采集工具(Video VBOX Pro),记录车辆驾驶过程中速度、加/减车速、换道次数等特征参数,并结合驾驶员自我驾驶评述及随车实验人员主观评价,确定驾驶员的驾驶行为特征。将实验数据确定的驾驶员驾驶类型与心理学气质量测表确定的驾驶员驾驶类型进行对比,通过分析发现:心理学气质量测表不适合用于判断驾驶员的驾驶类型。     

关于汽车监控系统的检测及其维修分析

汽车监控系统包括电子仪表、连接器、传感器以及导线等，驾驶员通过汽车监控系统对道路信息和交通信息进行监控，并且按照监控系统的反映对汽车的实时状况进行判断，确保驾驶员安全驾驶。现代汽车电子仪表显示系统从表面上看是很复杂，然而由于它的整个系统是按照不同显示功能以及不同的独立装置相互组合在一起，因此要深入研究汽车监控系统的内部结构，对各个独立的装置之间有无联系进行分析，本文对有关汽车监控系统的检测机器维修进行分析和探讨，不足之处，敬请指正。     

中外营运车辆驾驶员适宜性演化规律对比研究

营运车辆驾驶员适宜性是道路交通事故的关键影响因素.文章回顾了针对驾驶员适宜性短期演化和长期演化的国内外文献,总结出工作强度和年龄是驾驶员适宜性的重要影响因素.对比研究了国内外公路货运、公路客运、公交车和出租车4类道路运输行业驾驶员的职业生涯年龄分布,结果表明,在适当的工作强度下,营运车辆驾驶员适宜性的衰退速度可以降低,部分大龄驾驶员亦可以长期维持较高的驾驶适宜性.     

基于机器视觉的行车安全综合保障系统研究

驾驶员疲劳驾驶或精神分散容易导致发生车道偏离以及追尾碰撞等恶性交通事故，利用机器视觉技术监测驾驶员的眼部、嘴部、头部等器官的运动特征，建立基于驾驶员面部视觉信息的疲劳与精神分散状态综合量化评价模型，实现实时有效的动态监测和预警，并系统研究了本车前方车辆探测方法和安全车距的评定准则，实现防追尾碰撞预警。初步试验表明：当驾驶员疲劳驾驶、无意识车道偏离以及行车安全车距过小时，该行车安全综合保障系统能有效地对驾驶员进行警示。此外，根据行车安全保障技术领域的研究现状，还开展了道路上行人检测的技术研究，并取得初步成果。     

绷紧安全驾驶这根生命之弦

众所周知,我国是世界第一人口大国。众多人口促使我国GDP的快速增长和汽车保有量迅速增加。但与此同时,我国也是世界上道路交通事故导致死亡人数最多的国家。引发交通事故的原因有多种,根据我国公安部交通管理局的统计,超速、疲劳驾驶等人为因素是造成事故的主要原因,导致的交通事故占事故总数的80%以上。据国外统计数据得知,道路交通事故中90%的事故都与人有关,而且由驾驶员负主要责任的事故高达70%～80%。多少鲜活的生命葬送于车轮之下,多少国家财产付之东流……尤其对于运输企业而非个人,驾驶员肩负的责任更重,牵系着更多人的目光。我国道路运输行业安全形势非常严峻,加大对驾驶员安全教育的力度,增强驾驶员安全驾驶意识刻不容缓。     

基于因子分析法的初驾者驾驶行为研究

在国内外驾驶行为的研究基础上,根据事故案例总结导致事故发生的不良驾驶行为,进行归纳与分类后开展问卷调查.利用因子分析法对无法直接进行调查的驾驶行为分类进行公共因子提取.分析公共因子与初驾者性别、年龄、职业、文化程度等社会经济特征的关联性.考虑到日常驾驶情况、生活态度对驾驶行为的影响,文中引入了生活态度指标以及日常驾驶情况指标,利用单因素方差分析法得到不同类型初驾者在驾驶行为分类上的差异.     

基于模拟驾驶器的HUD信息分析

导航系统等车栽设备的日益增加,引起驾驶员的注意力分散,减弱驾驶员的避险能力.结合模拟驾驶器和脑电波测试仪的实验方法,对车载平视显示仪发布的信息进行了分析,研究结果可为HUD信息及界面设计提供参考.     

车载行驶安全监控系统的横向振动误差修正

车载行驶安全监控系统利用CCD图像传感器获取图像．车辆运行过程中由于横向振动等诸多原因容易造成图像模糊,严重影响后续对驾驶员工作状况的检测。基于系统图像数据模型及图像数据采集手段,运用数学模型与傅立叶变换相结合的方法解决由于车辆横向振动造成的图像无法准确判别的问题,经实验结果证明,能够清除横向振动干扰而获得良好的图像,以此有效地监控驾驶员的工作状态并适时作出危险预警。     

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针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.     

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.     

驾驶员不良情绪状态监测及舒缓系统开发

本系统集监测与舒缓功能于一身实现驾驶员不良情绪状态实时、非接触式地监测及舒缓.该系统首先使用肤色模型算法迅速定位人脸,然后利用累积差分帧和 Hough 变换等实时图像处理技术进行检测、跟踪眼睛和嘴巴的状态并提取相对特征参数,进而与表情模板匹配,以相似度衡量相似程度并最终判定驾驶员的实时情绪状态.如果判定的结果为不良情绪状态,系统将自动播放与之相对应的舒缓曲目,最终达到舒缓驾驶员情绪、保证安全行车的目的.     

基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别

为获取驾驶员行驶状态信息与监控行车状况,通过车载CCD图像传感器获得序列图像,应用数字图像理解和计算机视觉技术,建立摄像机的透视投影模型和汽车行驶轨迹状态模型,根据平面图像上的点推导出车辆在空间道路上的实际位置,对车辆行驶过程中相对道路标线的行驶轨迹进行研究。该方法获得的行驶轨迹曲线能够正确判断驾驶员压线行驶、越线行驶与逆向行驶等违章行为,是判别驾驶员行驶状态的有效方法。     

双车道公路平曲线段径向加速度相关实验研究

车辆的径向加速度是车辆在弯道上行驶时驾驶行为的重要表征,通过对加速度的分析,可对驾驶员加速和刹车的行为进行定量描述.通过对双车道公路平曲线处的车辆运行车速现场进行行车实验,获得车辆转弯时的径向加速度,利用Matlab软件建立了车辆加速度与平曲线线形之间的数学模型.实验结果表明,平曲线处车辆行驶时的加、减速行为：车辆从直线进入到曲线时逐渐以较大的减速度减速至该圆曲线半径所对应的运行车速;当汽车离开曲线时,会适当加速至期望车速,然后做匀速行驶.     

基于ARX模型的汽车模拟器驾驶员行为状态识别

驾驶员行为状态的识别对机动车驾驶的安全性有很重要的意义。采用汽车方向盘角度α作为输入,汽车偏离路面车道中心线的垂直位移S作为输出来建立模型,并观察模型参数（自然频率和阻尼比）的变化规律,用于判断驾驶员是否处于疲劳状态。同时,用疲劳时位移序列S的方差会不断变大来验证上述方法的正确性。