基于驾驶员视认性的山区双车道公路交叉口停车视距计算

针对山区双车道公路交叉口视距不良现象,通过分析驾驶员在交叉口的识认性特性,研究了山区双车道公路交叉口行车过程较平原区公路交叉口驾驶员增加转动头部或身体的时间过程。采用Smart eye 5.7眼动仪对驾驶员通过山区双车道公路交叉口的识认性进行实车试验,并根据驾驶员的注视时间(包括眨眼、扫视和注视时间)和山区公路交叉口几何数据(包括交叉角度和支路坡度),分别建立了基于驾驶员视认性的无控交叉口和停让交叉口停车视距计算模型,并根据所建模型计算了山区双车道公路交叉口停车视距及其建议值,为山区公路交叉口的设计提供理论依据。     

基于道路平面交叉口安全的视距评价

平面交叉口是整个道路网中安全较为薄弱的环节,每条车道都应该能为驾驶员提供足够的视距来保证行车的安全.针对于交叉口视距评价问题,文章阐述了二维停车视距模型和模型的计算方法,给出了不同类型交叉口处的视距评价方法,并利用视距三角形对泰州某些具体交叉口展开视距安全评价,提出了改善措施,可为保障交叉口视距和提高交叉口安全性提供参考.     

高速公路小客车驾驶员安全注视特性分析

为了对高速公路设计与运营安全性评价提供理论依据,基于人-车-路协同过程中的驾驶员视觉注视特征,选取双向四车道高速公路453个线形组合路段,对13名小客车驾驶员在路面范围内的动态视觉注视点位置进行研究,分析不同运行速度下驾驶员在不同线形组合路段路面范围内的注视点分布规律,得出驾驶员受不同运行速度和线形条件影响时在路面上的注视点集中区域特点,提出基于驾驶员行为特征的驾驶期望视距概念,并建立了不同运行速度下驾驶期望视距的计算模型.研究结果表明:驾驶期望视距与车辆运行速度和平曲线半径相关;当道路平曲线半径小于等于800 m时,驾驶员的视野会随运行速度的提高受到限制,需采取适当限速措施以保证行车安全.     

公路平面交叉安全视距设计

视距是影响公路平面交叉口安全运行的一个重要因素,针对不同交通管理方式下车辆的行驶行为进行分析,给出视距计算模型和计算参数的确定方法。并对视距不良交叉口给出改善措施。     

基于车道选择的交叉口进口道导向系统改善方法

我国城市信号交叉口车道导向信息缺失或不明显现象普遍,导致车辆在进口道渐变段进行大量的换道行为。为了提高交叉口的通行效率,降低交通事故发生的概率,充分利用交叉口进口道的路侧、路面、路上空间,提出构建色彩诱导视觉环境改善方法。利用3ds Max软件对信号交叉口进口道进行仿真实验,利用E-prime软件进行信息感知心理物理实验,以主观获取车道信息反应时间作为实验度量指标。结果显示:外界因素一样,改善前后驾驶员车道信息平均视认时间分别为2.820±1.050 s,1.282±0.596 s,车道信息辨识准确率分别为77.5%,90%。改善后驾驶员车道信息感知效率明显高于改善前,驾驶员可提前选择目标车道,对交叉口的通行效率与安全有显著改善。     

雾天高速公路安全车速分析

针对高速公路雾天低能见度及路面附着系数减小的情况,进行安全车速研究。根据跟车状态下停车过程及标志视认相关方法,分别进行基于停车视距模型（包括AASHT0停车视距模型和NCHRP停车视距模型）和基于交通标志认知距离的安全车速计算。以湖北黄黄高速公路为例,综合3种模型条件下安全车速,最终得出雾天气候下的交通管理措施。     

基于运行速度下互通式立交分流区识别视距分析

基于运行速度理论,通过分析驾驶员驶入互通式立交区的驾驶行为建立识别视距的计算模型,计算得出不同主线设计速度对应的不同匝道设计速度的识别视距。     

冰雪环境公路弯道线形诱导标视认有效性研究

为保障弯道交通安全,研究在冰雪环境设置线形诱导标志对驾驶员视认有效性的影响。通过分析冰雪环境驾驶员的视认特性,探究冰雪与非冰雪环境对驾驶员的主要影响因素,设计弯道线形诱导标志铺设方案,开展路上实车实验,研究冰雪环境公路弯道线形诱导标视认有效性。     

基于认知行为的高速公路减速标线研究

基于认知行为,运用驾驶员认知信息模型及视认标线过程机理,结合生理学及相关规定设计改进减速标线形式和设置参数,采用模拟驾驶实验与问卷调查相结合的方式,分析各种减速标线的减速效果、安全影响、注意力影响、可识别性、错觉效果等特征,据此评估所设计标线的效果并判别其适用范围和实用价值。     

高速公路隧道出口交通颜色组合视认性研究

公路隧道出口为事故多发路段,照度剧烈过渡易引发驾驶员视觉障碍,导致驾驶员难以及时辨析道路标志标线信息,而良好的颜色对比有助于提高驾驶员对道路标志标线信息的视认性,减少驾驶员视认时间,减少隧道出口事故发生,因此有必要对隧道出口颜色视认性进行探究。利用隧道微缩模型模拟真实隧道,多次拍摄不同颜色组合视频,对不同颜色组合视认时间数据进行分析,以获得隧道出口最佳颜色组合,为隧道出口道路标志标线颜色设计提供依据。结果显示,在同一环境下,颜色组合视认效果优劣依次为红白、黄黑、蓝白;同种颜色组合在隧道出口视认时间比正常路段视认时间要长;正常路段不同颜色组合的视认时间差越大,在照度过渡环境越恶劣的情况下不同颜色组合之间的视认时间差越大。结论:依据隧道内外颜色组合的视认性数据分析可知,红白颜色组合最佳;特别是在隧道出口眩光的情况下,设置红白颜色的指示标志有助于减少驾驶员识别目标信息时间,提高行车安全。     

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。     

绿灯倒计时影响下机动车微观驾驶行为分析与决策建模

机动车在交叉口信号相位切换期间的驾驶行为对于城市道路交通安全至为重要,本文对绿灯倒计时影响下的机动车微观驾驶行为与“通过/停止”决策进行研究.首先,利用驾驶模拟器进行1组单盲实验来提取车辆的接近速度、反应时间、减速度等参数.其次,详细地刻画了车辆进入交叉口范围至行驶至停止线全过程的微观驾驶行为.再次,综合交通因素及驾驶员个体特征等解释变量,建立了随机效应Logistic模型以描述车辆的“通过/停止”决策行为.结果表明：车辆进入交叉口范围后会“先减速,再加速,再减速”,加速通常出现在距停止线30~ 40 m的范围内,且绿灯倒计时与黄灯启亮前期对驾驶员具有催促作用;速度、距离、年龄、性别对车辆的“通过/停止”决策行为具有显著影响;随机效应Logistic模型比Logistic模型更能表征其他未纳入模型的因素及反映不同交叉口与驾驶员的异质性.     

人车路综合风险场模型构建及驾驶风格评估

为帮助驾驶人正确认知自身的安全驾驶能力，揭示“人-车-路”相互作用关系并衡量各要 素对车辆驾驶安全性的影响，构建了考虑驾驶风格因子的综合风险场模型。首先，针对现有风险 场模型在人因要素刻画不足，将车辆加速度方差和方向盘转角方差转化为驾驶风格因子，表征驾 驶人潜在驾驶习惯；然后，根据事故风险的突发性和短时性特征，利用希尔伯特-黄变换(HilbertHuang Transform, HHT)将驾驶全域风险分解为平稳阶段和局部突变阶段风险信号能量，作为评 价驾驶能力内在属性的关键依据；最后，开展行人横穿风险场景的驾驶模拟试验验证。结果表 明：驾驶风险能量在空间形态上呈“椭圆形”圈层分布，沿物理轮廓中心高边缘低，风险演变过程 能量大小“爬山式”递增效应显著。对风险能量聚类可获得比主观问卷更加细致可量化的分类结 果，对比发现，驾驶人存在“认知-操纵”偏差(问卷安全型-模型危险型/危险倾向)同时丰富的驾驶 经验对薄弱的安全意识有补偿作用(问卷危险型-模型安全型/安全倾向)。研究成果可以为识别 危险驾驶人群，提高安全驾驶能力提供一种新方法。     

基于人机工程学山区公路平曲线安全视距研究

视距是评价汽车行驶安全性和舒适性的重要指标.从医学和工学相结合的角度,以行车实验为依据,对驾驶员心率和血压变动规律与山区公路平曲线通视距离相关性进行分析研究.基于人机工程学实验研究表明,山区公路平曲线通视距离,应比现行理论计算通视距离增加5-10 m的安全距离,同时提出了相应的山区交通安全改善措施.     

开车打手机对交通安全的影响研究

基于驾驶员对手机使用情况的统计分析数据，对开车打手机产生的危害及危害机理进行分析，同时通过数理统计理论找出开车打手机的特点和驾驶员存在的共性特征，并通过对开车打手机的现状分析得出其存在的原因并提出相应的解决对策，以期减少其对交通安全的危害，减少交通事故的发生。     

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。     

Impact of Indirect Left-Turning Measures from Driveways on Driving Behaviors and Safety

Direct left turn from driveways is considered as a contributor to accident and delay in at-grade intersections. Safety benefits of prohibiting direct left turn from driveways have been identified in many studies. Several engineering alternatives have been developed to accommodate prohibited driveway left turns. These alternatives are (1) right-turn followed by U-turn at the down stream intersection; (2) right-turn followed by median U-turn before the intersection; (3) right-turn followed by median U-turn after the intersection; (4) upstream Jug Handle, and (5) downstream Jug Handle. Each of the five treatments reroutes the left-turn vehicles at intersections, mid-block segments or side streets. Consequently, the alternatives of the indirect left-turning measures give rise to changes in drivers' driving behaviors and safety. Based on the practices and experiences from several states as well as the authors' studies, this paper presents the results from reviewing impacts of the indirect left-turning measures on driving behaviors and safety of the affected drivers. As a result of implementing the alternatives, changes in turning maneuvers and driving tasks, travel speed, speed disturbance, travel time, and drivers' perceptions of acceptable gaps in diverted turning maneuvers are addressed in the discussions of the impact on driving behaviors. And then, changes in conflict areas, conflict counts, and crash types are addressed in the discussions of impact on drivers' safety. In conclusions, major characteristics of the indirect left-turning measures are summarized and some key issues are also discussed.     

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。