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。      

驾驶分心综述

构建了文献质量评价指标体系，筛选出288篇相关文献，综合分析了文献数据获取方式、指标选取、识别方法和研究结论；以驾驶行为为主要研究对象，结合统计学方法，系统阐述了驾驶分心试验数据的获取方式，总结了其多样性和两极化的原因；梳理了驾驶分心识别指标的研究成果，总结了其使用效能和优缺点；对比了不同驾驶分心识别模型的准确率，分析了其差异性的根源；提出了未来驾驶分心数据获取方式、指标选取、识别方法的研究趋势。分析结果表明:试验是驾驶分心数据获取的主要方式，自然驾驶数据集、视频录像是新的数据获取方式，路边观察和调查问卷的数据获取方式关注度较低；对照、跟车、超车、变道场景及添加其他危险事件的复杂度较高的场景是研究较多的驾驶分心场景；驾驶分心次任务的设置说明目前驾驶分心研究的类型和主题较集中；融合指标是使用频次最高的驾驶分心识别指标，且以驾驶绩效指标和眼动指标、驾驶绩效指标和反应指标这两类融合指标较多，驾驶绩效指标是使用最多的单类指标；支持向量机模型是使用最多的驾驶分心识别模型，但识别准确率标准差较大，性能不稳定，深度学习算法模型的识别准确率较高，且稳定性好；未来的驾驶分心研究需均衡研究主题，扩展人机共驾的分心场景，深化驾驶分心类型研究，构建标准化指标体系和选取原则，强化模型构建识别不同类型和严重程度的驾驶分心。      

自动驾驶环境下驾驶人接管行为结构方程模型

为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性分析和情境差异定量分析的结果,利用AMOS软件建立了描述驾驶人接管行为的结构方程模型;假设纵向接管行为、横向接管行为和眼部运动行为是3个潜在变量,找到可以表征这3个潜在变量的9个观测变量;根据修正指数多次修正得到最终的结构方程模型,由此获得表征驾驶人接管行为的各变量间的关系及对应的参数。研究结果表明:驾驶人接管自动驾驶车辆的全过程可分为5个阶段,即感知反应、减速避让、加速回升、稳定恢复以及稳定运行;当左前方车辆汇入当前车道,此时驾驶人接管风险较高;横向驾驶行为与纵向驾驶行为、眼部运动行为均显著负相关,相关系数分别为-0.226和-0.223,纵向驾驶行为与眼部运动行为正相关,相关系数为0.152;平均速度、总体横摆角均值、一秒内扫视时间可分别高度解释驾驶人接管自动驾驶车辆时纵向、横向及眼部的潜在行为。可见,此模型能有效揭示驾驶人接管自动驾驶车辆的整体行为与局部行为,有助于改进人机交互模式与自动驾驶接管请求提示。      

认知分心情境下驾驶人应激反应行为研究

选取40名被试,采用2-back任务诱导认知分心,利用驾驶模拟系统构建行人-机动车、非机动车-机动车和机动车-机动车等3种应激场景,开展了不同应激场景正常驾驶及认知分心驾驶2种工况驾驶人的应激反应实验研究;根据采集的被试的眼动、脑电和驾驶行为等数据,分析了认知分心驾驶工况驾驶人的应激反应行为特性;对实验结果进行集对分析(SPA),完成了不同应激场景下驾驶人应激反应行为的安全性评估。结果表明：驾驶人应激反应行为的安全性因受认知分心的影响而降低,其中在行人应激场景下的影响最为显著。     

考虑驾驶人不同分心类型的分心识别研究

驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁，本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究，设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验，利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分 心，采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征，采用序列后向选择算法进行特征优选，运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明，基于随机森林所构建模型在测试集上取 得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值，分类表现优于两种比较方法，说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以 及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现，驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。     

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。     

危险货物道路运输车辆驾驶人风险倾向性分类研究

为加强危险货物道路运输安全风险源头管控，本文充分挖掘轨迹大数据和动态监控数据等多源异构行车数据，研究危险货物道路运输车辆(危货车)驾驶人风险倾向性分类。基于广泛可用的GPS轨迹数据所蕴含的驾驶行为模式和运行环境特性，引入时变随机波动率的概念，提取5种速度波动性指标，构建表征驾驶风格的属性特征集，加之行为抑制控制力、认知抑制控制力和生理负荷特征，共同组建危货车驾驶人风险倾向属性指标体系；利用Critic赋权法计算各指标客观权重，并基于多准则妥协解排序算法(VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun, VIKOR)对危货车驾驶人的属性进行评分；建立基于K-medoids聚类算法的危货车驾驶人风险倾向性分类模型。结果表明：运用分类模型，本文将危货车驾驶人分为4类。其中，驾驶风格激进加行为抑制控制力薄弱型驾驶人面对拥堵路段和恶劣天气时表现出更大的速度波动和更多的车辆控制报警；认知抑制控制力薄弱型驾驶人分心次数更多，愿意将更多的注意力分配给分心对象，且更频繁地在分心对象和前方路况间进行注意力转移；易疲劳型驾驶人表现出更多的疲劳报警和超时驾驶报警，驾驶人承受更大的...     

抵近信控交叉口分心驾驶识别模型

为降低驾驶人抵近交叉口过程因分心导致的交通事故，本文基于双向长短时记忆网络 (BILSTM)建立分心驾驶识别模型。依托驾驶模拟实验，采集了45位驾驶人抵近信控交叉口过程中的横纵行为数据，通过方差分析研究分心任务对驾驶行为的影响。结果表明，分心驾驶人需要更长的制动反应时间，制动操作时间缩短，踩压制动踏板的力度下降，同时操纵方向盘的稳定性变差。然后，筛选有显著性影响的6个特征行为指标作为模型的输入，结果表明：BILSTM模型分心状态识别的精确率最高，达到92.6%，F1值为88.7%；准确率、精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲 线等模型性能均优于单向长短期记忆网络、支持向量机和决策树5.0分心识别模型。研究结果说 明BILSTM模型能有效判别抵近信控交叉口驾驶人分心状态，可为交叉口驾驶人分心预警系统的优化设计提供依据和指导。     

驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法

驾驶人分心状态判别是分心驾驶预警系统的重要基础.建立以径向基为核函数的 驾驶人分心状态判别SVM模型,采用遗传算法(GA)优化SVM模型惩罚参数C和核函数参数 g,并利用模拟驾驶器实验平台采集的驾驶绩效数据对模型进行验证.结果表明,采用GASVM 模型能够准确识别自由流和拥挤流场景下驾驶人分心状态,判别精度分别为94.5%和 96.3%.与决策树C4.5 和交叉验证(CV)-SVM对比表明,GA-SVM在准确率、精准率、召回率和 F1值等模型性能方面均优于其他2 种方法.本文建立的模型能够有效地判别驾驶人分心状态, 可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据.     

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。     

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。     

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。     

城市道路场景下驾驶注意力需求的影响因素研究

为探索城市道路场景下影响驾驶注意力需求的交通因素,搭建包含多种交通变量的城市道路交通场景,对30位被试进行驾驶模拟器视线遮挡实验。以视线遮挡概率表示驾驶注意力需求等级,采用逐步逻辑回归方法建立各交通变量对驾驶注意力需求等级模型,并分析其影响方式。结果显示,遮挡概率沿驾驶路线波动较大,不同交通变量对驾驶注意力的需求不同。十字路口、公交车站、路边停放车辆、跟车距离、会车距离和弯道曲率等对驾驶注意力需求影响显著。越接近十字路口遮挡概率越小,到达十字路口时几乎没有遮挡。说明被试会主动适应外界交通环境对注意力的需求,有选择的获取与驾驶有关的交通变量信息,并预测各个交通变量的发展趋势。研究结果有助于提高驾驶分心预警系统的环境敏感性。     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为，提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型，模拟驾驶人感知过程，获得期望的车间距；预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹，即决策过程；优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作，即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析，结果表明，本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%，证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

车载信息系统操作对驾驶员动作分神的影响

车载信息系统的使用,在为驾驶员提供较为舒适车内驾驶环境的同时,还给驾驶员带来了不可忽视的分神问题.以多资源理论为基础,对驾驶员动作分神进行界定,选择车载收音机、CD、MP3 和导航仪作为车载信息系统研究对象,基于实验测试,定量分析车载信息系统操作对引起的驾驶员动作分神规律,并对导致驾驶动作分神的因素进行显著性分析.结果表明,交通环境和车载信息系统操作对驾驶人动作分神具有显著影响,车载收音机操作对动作分神影响不大,MP3 调节时手离开方向盘时间增加超过8.56%,冲突或差错率增加9.72%,导航仪路径输入时手离开方向盘时间显著增加,冲突或差错率增加 28.17%,语音路径诱导时刹车操作差错增加.