基于认知活动链的驾驶行为协调仿真模型

为向车辆控制系统和智能车辆的发展提供理论参考，用主成分分析法确定多源信息对驾驶员行为决策的影响系数，用模糊积分融合算法获得驾驶员任务集聚后车辆的运行模式，并按照认知活动链将该模糊积分融合算法与跟驰模型相结合，构建了基于认知活动链的驾驶员行为协调仿真模型．此外，采用五轮仪实验系统对淄博市张周路某路段的交通流数据进行了采集，用实测数据验证了模型的有效性．     

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.     

预瞄跟随理论和驾驶员模型在汽车智能驾驶研究中的应用

根据预瞄跟随理论及驾驶员的开车行为特性 ,指出汽车智能驾驶与驾驶员操纵行为的内在一致性——汽车智能驾驶系统的控制特性与熟练驾驶员的驾驶行为特性基本一致。结合驾驶员操纵行为模式将汽车智能驾驶系统划分为信息感知、轨迹决策和操纵控制三个部分 ,并一一加以具体分析 ,利用系统模糊决策理论对几种汽车行驶的典型工况进行了智能车辆方向控制仿真计算。理论分析和仿真结果表明预瞄跟随理论为智能车辆的研究提供了一个可行的研究途径 ,按照该理论建立的驾驶员方向控制模型可以直接应用于智能车辆控制算法的研究开发     

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交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要研究手段.传统的微观交通仿真模型，特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型，未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程.本文利用Bayes方法和模糊积分方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程，确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为.模型验证表明:交通仿真过程中，在车辆跟驰模型实施之前，利用Bayes算法和模糊积分算法模拟驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的.     

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.     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

多源诱导信息对驾驶员路径变更行为的影响研究

交通广播、可变情报板、车载GPS和道路指示牌等诱导信息源是驾驶员路径选 择的重要依据.为系统研究多源诱导信息对驾驶员路径变更行为的影响机理,采用情景分 析法,以西安咸阳国际机场和西二环方欣商圈为OD,设置主路径和备择路径,引入通行 费敏感度构建SP 问卷,调查多源诱导信息情景下驾驶员由主路径向备择路径变更的频 率,在此基础上,构建路径变更行为的有序Logit 模型.结果发现,驾驶员路径变更对多源 诱导信息的依赖程度依次为可变情报板、交通广播、车载GPS和道路指示牌,反映了驾驶 员对动态、及时的诱导信息需求性更强;此外,在多源诱导信息作用下,通行费价格敏感 度、受教育程度对驾驶员的路径变更也有显著影响,而驾驶员年龄的影响作用不显著.     

多源交通信息融合技术在重庆市智能交通诱导系统中的应用研究

由于特殊的地理条件和历史原因,重庆市道路交通信息采集设备形式多样,形成的交通信息数据格式和设备数据接口标准不尽相同,多源交通信息数据的存储、处理和使用过程中遇到了诸多困扰.为此,重庆市交通管理局与重庆市科委共同谋划了“重庆主城区交通诱导示范工程”项目,将多源交通信息数据融合技术作为项目研究的重点,采用数据融合技术对多源交通信息数据进行处理,通过判别算法实现对道路交通状态的实时判别,并利用VMS、WEB等多种形式进行道路交通状态的发布,从而实现对主城区路网交通流进行策略性分流的目标.     

道路多源交通流信息融合分析技术研究与应用

多源交通流信息融合是多源信息融合在交通领域的应用,其可以获得准确的交通状态和参数估计.简单介绍了多源交通流信息融合的原理和基本模型,并着重讲述了其关键技术和应用.     

动态识别道路坡度的多传感器信息融合方法

在行驶中动态识别道路坡度的大小是采用电控机械自动变速器的车辆实现智能换挡控制的重要环节之一 ,也是目前的一大技术难题 .针对这一问题 ,提出了采用多个传感器信息融合来识别坡度角的方法 ,建立了数学模型 ,并对识别误差进行了分析 .     

动态识别道路坡度的多传感器信息融合方法

在行驶中动态识别道路坡度的大小是采用电控机械自动变速器的车辆实现智能换挡控制的重要环节之一，也是目前的一大技术难题，针对这一问题，提出了采用多个传感器信息融合来识别坡度角的方法，建立了数学模型，并对识别误差进行了分析。     

驾驶行为研究中的车辆信息采集方法

在交通安全体系中,驾驶员的行为是影响行车安全的一个重要因素.驾驶行为的改变使得车辆的行驶状态也随之发生改变.通过采集车辆行驶状态的信息,可以对驾驶员的行为进行研究,这对于提高驾驶安全性具有重要意义.     

基于多智能体的停车选择行为仿真研究

城市中心区停车供需矛盾日益突出,研究停车选择行为并评价停车管理手段具有重要意义．基于前景理论建立驾驶员停车选择行为,构造战略层智能体及战术层智能体,利用多智能体仿真软件Starlogo对停车选择行为进行仿真实验,通过设定不同的情景评价停车管理政策和措施的效果．仿真实验的结果表明在调查区域内调整停车费率可以优化停车系统的资源利用水平,而通过设置路内停车场可以进一步缓解停车供需矛盾．     

基于随机效用理论的城市道路车辆自由换道行为研究

为深入分析城市道路驾驶员换道行为的影响因素，基于大连市西南路路段的车辆运行轨迹 数据，引入随机效用理论，建立了城市道路车辆自由换道模型，并对模型进行了标定和验证，且 应用弹性理论定量分析了换道概率对不同因素的敏感度。结果表明，所建模型可以较好地预测车 辆的自由换道行为；驾驶员换道决策对本车与当前车道前方车辆之间的车头间距最为敏感；相对 于当前车道前方空隙的刺激，相邻车道驾驶环境的诱惑对驾驶员换道决策的影响较小，说明在前 方无不利刺激（狭小的驾驶空间或加速空间） 的情况下，驾驶员在行驶过程中倾向于保持在当前 车道。该研究结果可进一步应用于城市道路换道行为的微观仿真研究中，以提高其仿真精度。     

道路几何设计对IDM模型跟驰行为的影响

考虑道路几何设计参数转弯半径、超高、坡度对车辆跟驰行为的影响,对车辆跟驰智能驾驶员模型(IDM)进行了改进.结合二自由度车辆动力学模型,利用Matlab/Simulink建立改进后的跟驰模型并进行仿真.仿真分析发现:在具有转弯、超高和坡度的道路上,改进后的模型,其跟驰车辆车头时距增大,行驶速度减小,保证了车辆行驶的安全性;车辆横摆角速度和侧向速度随半径和超高的增加而减小,保证了汽车操纵稳定性.结果表明,改进后的模型能够更准确地描述道路几何设计对车辆跟驰行为的影响.     

冰雪条件下中国驾驶员跟驰行为及模型研究

分析驾驶员在冰雪条件下的驾驶行为特性，建立考虑驾驶员行为特性的跟驰模型，有助于丰富现有交通流理论.通过招募驾驶员开展实车跟驰试验，对比分析正常条件与冰雪条件下的驾驶行为差异.进而基于任务难度均衡理论构建包含人类因素参数的任务难度模块，引入改进后的智能驾驶员模型，并采用车辆轨迹数据对模型进行标定和有效性验证.研究表明：驾驶员在跟驰行驶过程中受外界刺激及自身驾驶能力影响时会对车辆行驶状态进行动态调整，试图保持期望间距，且速度与前车一致的状态；冰雪条件下驾驶员采取风险补偿行为，其车头时距波动幅度较正常条件收窄，模型引入人类因素参数可以较好地描述其差异性. 模型有效性验证表明，新模型在6个仿真场景中的表现都优于传统智能驾驶员模型，且表现出更好的鲁棒性.研究结果可为冰雪条件下的交通管理措施制定提供理论支持.     

船舶水下焊接熔深在线监测与控制

介绍船舶水下弧焊过程焊接熔深的在线监测、控制方法及研究现状,重点分析船舶水下焊接熔深在线监测与控制需解决的问题,并验证多传感器检测信息融合方法适合船舶水下弧焊过程焊接熔深的在线监测,而智能信息处理方法的综合应用是其实现自适应控制的发展趋势．     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

驾驶员行为特性对交通仿真模型的影响及其应用

针对现行交通仿真模型中跟车模型和超车模型的不足之处,通过分析驾驶员交通行为的基本特性。指出了驾驶员特性对车辆跟驰行为、换车道行为的影响,提出了判断车辆跟驰状态的合理指标及指标值的确定方法,最后分析了驾驶员类型对换车道模型的修正方法。     

在城市交通信息集成中基于本体的语义融合模型

交通信息融合技术已成为智能交通系统中研究热点,它对于城市交通综合管理、交通预案应急联动以及数字城市建设有着十分重要的意义. 采用本体技术和语义逻辑代数方法,
对多源异构的城市交通信息的统一表示、融合等问题进行了深入探索. 通过城市交通本体建立静态和动态的城市交通信息的统一语义模型,并定义本体在语义层面上的融合规约和代数操作,以实现城市交通信息融合在语义上的完备性和一致性. 在城市交通信息集成中增加语义融合功能,对降低交通信息集成的数据量,提升集成后交通信息的查询和分析效率及准确性都有较大帮助,在实践应用中也体现了一定的效果.