驾驶风格对驾驶行为的影响

为了揭示驾驶风格对驾驶行为的影响规律,进而提取表征驾驶风格的特征参数,对不同风格驾驶人在感知层和操作层的驾驶行为数据进行了量化分析。首先,基于驾驶行为问卷对18名中国非职业驾驶人进行了驾驶风格问卷调查,并采用主成分分析、K-均值聚类等方法将被试驾驶人分为谨慎型、正常型和激进型3种类型。接着,被试驾驶人在搭载了SmartEye眼动仪的驾驶模拟器上开展了高速公路行车环境下的驾驶试验,同步采集了感知层的视觉特性参数和操作层的驾驶绩效参数,并采用判断抽样的方式将驾驶样本按照驾驶风格和驾驶模式（换道意图和车道保持）进行了划分,共选取了810组有效样本。最后,采用方差分析法分析了不同风格驾驶人在不同驾驶模式下的注视行为、扫视行为、横向控制特性、纵向控制特性方面相关参数的差异显著性,并提取了不同风格间存在显著差异的参数作为表征驾驶风格的特征参数。研究结果表明：驾驶风格越激进,驾驶人对周围环境关注越少,对车辆的横向控制稳定性越差,急加速和急减速行为发生的频次越高;不同风格驾驶人在意图时窗内对后视镜的注视次数（p=0.002）、方向盘转角熵值（p=0.04）、加速踏板开度（p=0.01）、制动踏板开度（p=0.02）这4个参数的差异均较为显著,因此可作为表征驾驶风格的特征参数。     

基于随机森林的驾驶人驾驶习性辨识策略

深入理解驾驶人驾驶习性及其表征方法,对于实现在汽车自动驾驶、辅助驾驶等不同控制系统下的人机和谐交互具有重要意义。为此,本文中提出了一种基于随机森林模型的驾驶人驾驶习性辨识策略。搭建了驾驶人驾驶数据实车采集系统,在典型跟车驾驶工况下对驾驶人驾驶习性数据进行了实时采集;根据层次聚类理论,对驾驶人驾驶习性进行了标定;在此基础上,引入随机森林模型建立了驾驶人驾驶习性辨识策略,并进行了重要性分析、模型训练和测试分析。测试结果表明,本文提出的基于随机森林模型的驾驶人驾驶习性辨识策略能有效辨识驾驶人驾驶习性,模型整体精准度可达97.1%。     

网联环境下基于精简车头时距特性的驾驶风格分类

基于现有网联数据获取技术与条件，从车联网系统提取车头时距参数并将3 s内的车头时距特征值定义为驾驶模式，根据驾驶模式进而对驾驶风格（即驾驶人的驾驶行为习惯）进行分类。通过车头时距特性对驾驶模式进行量化分类，根据标定好的驾驶风格结果，辨识每种驾驶风格包含的典型驾驶模式；运用模糊分类方法赋予典型驾驶模式相应分值，通过计算每位驾驶人分值并结合已标定的驾驶风格结果设定每种驾驶风格的阈值；利用该阈值对测试集中的驾驶人风格进行识别，以验证识别准确率。采集了44名驾驶人网联环境行车数据将驾驶人标定为激进型、普通（即既不保守也不激进）型和保守型。按上述方法设置各驾驶风格阈值，结果表明:各驾驶风格的阈值分别为:S < 64.67为保守型，64.67 ≤ S < 181.20为普通型，S ≥ 181.20为激进型；使用所提方法来识别驾驶人风格，总体准确率为85.7%。所提出的基于车头时距的驾驶风格分类方法，使用了极精简的驾驶行为参数，为驾驶风格分类应用提供了新思路。      

基于驾驶人转向意图的双电机驱动电动汽车稳定性控制策略

为了使双电机驱动电动车在车辆稳定性控制过程中能够精确解读驾驶意图,使车辆实际行驶状态与驾驶意图期望的车辆行驶状态尽可能相符合,提出一种基于驾驶人意图辨识的稳定性控制策略.利用基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)得到的特征参数构建基于长短期记忆(LSTM)模型的驾驶人转向意图辨识模型;基于转向意图识别结果,以方向...     

基于驾驶员实际跟车特性的自适应巡航系统研究

合理决策安全跟车距离是自适应巡航控制算法开发的核心,分析驾驶员实际驾驶特性,得出安全跟车距离与静态距离、预瞄时间、相对速度之间的关系,并提出计算安全跟车距离的算法,应用到自适应巡航系统控制中,经验证明设计的自适应巡航系统比较符合驾驶员的跟车习惯,通过调整相关特征参数,能够适应和匹配不同的驾驶特性。     

基于 AHP 和物元分析的愤怒驾驶状态辨识研究

驾驶人在愤怒情绪下的驾驶行为是影响车辆行驶安全性的重要因素之一,愤怒驾驶情绪的产生及其程度受到驾驶人自身和道路交通环境中多因素的影响。文中综合考虑驾驶人自身因素和行车环境对驾驶状态的影响,提出了愤怒驾驶状态的辨识方法。文中筛选了与愤怒驾驶行为相关的驾驶人因素和道路环境因素,构建了1个驾驶人愤怒状态辨识的层次分析模型,并根据相关因素之间对愤怒驾驶行为影响的重要程度构造判断矩阵,求出各相关因素对愤怒驾驶行为的影响权值。应用综合权重的物元多属性决策方法辨识驾驶人的愤怒驾驶状态及程度。应用所提出的方法对22组实车试验中出现的愤怒驾驶状态进行辨识,结果表明,72.7%的结果与实车实验所得的结果相符,因此,该方法可对愤怒驾驶行为进行识别。文中所提出的方法能够融合驾驶人因素和环境因素对愤怒驾驶行为的影响,有效的辨识出驾驶人的愤怒驾驶状况及程度。      

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究，建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性，在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据，采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型，并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进，以描述不同风格驾驶人的行车安全区域，并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型，结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据，以换道纵向位移最短为目标，实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量，设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器，通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制，可满足驾驶人个性化换道需求。     

混合动力汽车驾驶风格识别的研究

鉴于驾驶员驾驶风格对混合动力汽车燃油经济性和排放性能有重要影响,本文中旨在通过对驾驶风格进行分类和识别,提高整车控制策略对驾驶风格的适应性,以改善整车的燃油经济性。首先以某款混合动力汽车为对象,对不同驾驶员的驾驶风格进行了实车道路试验和数据采集,接着采用主成分分析提取出表征驾驶风格的综合特征参数,并应用K-均值聚类对驾驶风格进行了聚类分析,最后在此基础上利用支持向量机算法对驾驶风格进行了识别。结果表明,驾驶风格的识别精度达到了90%以上,为混合动力汽车能量管理策略的进一步自适应优化奠定了基础。     

基于转向盘操作的疲劳驾驶检测方法

疲劳驾驶是引发道路交通事故的主要原因之一,研究利用转向盘操作行为特征检测驾驶人疲劳的方法对改善交通安全具有重要意义.研究通过分析基于驾驶模拟器的疲劳状态下的实验数据,提取了描述疲劳状态的不同特征参数,运用方差分析方法量化了不同驾驶状态下特征参数的差异性水平,优化出转向盘转角标准差、转向盘角速度标准差、转向盘转角变异系数、转向盘转角熵和零速百分比5个参数作为疲劳驾驶的有效特征参数组.建立了基于支持向量机的驾驶人疲劳状态检测模型,并采用测试集样本对搭建的模型进一步验证,结果表明该模型对驾驶人疲劳的模型检测准确率为81.33％,灵敏度为85.33％,特异度为77.33％.     

基于SOM神经网络的多工况驾驶风格识别

不同的驾驶员对车辆的各项性能可能有个性化地要求,因此有必要对驾驶风格的分类与识别问题进行研究。首先在驾驶模拟器上采集不同驾驶员在多工况下的数据,利用主成分分析法选取驾驶员在各个工况下的特征参数,SOM神经网络分别对起步、加速及制动工况下的驾驶数据进行了聚类分析,然后以驾驶风格聚类分析结果为基础,建立了基于SOM神经网络的驾驶风格识别系统,该系统可根据驾驶员驾驶历史数据来判断其驾驶风格,最后以某一温和型驾驶风格识别结果为例验证了系统的合理性。     

雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为研究

雾环境下驾驶人行车与正常天气相比，在低能见度下视觉参照物较少，驾驶人更倾向于跟驰行驶。为研究雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为，以真实雾环境下实车试验方式，选择多条高速公路作为试验路段，以Smart Eye眼动仪获取车辆在雾环境下高速公路驾驶人视觉参数，包含驾驶人注视区域、注视角度、注视持续时间、瞳孔直径、扫视速度以及扫视幅度等，以归一化方法对驾驶人注视重心进行分析，研究不同能见度下驾驶人的跟驰需求，并通过对雾环境下上述视觉参数进行规律总结。对雾环境下驾驶人跟驰特性进行统计及分类，将跟驰行为划分为主动、半主动、半被动以及全被动跟驰；通过分析雾区低能见度下驾驶人跟驰行驶条件，引入多维偏好理论及后悔理论，进行驾驶人跟驰决策模型构建，并基于差分法对模型进行参数标定及验证。研究结果表明：驾驶人在1次跟驰动态过程中，正常车道保持时驾驶人扫视速度较低，而当处于车道调整时，驾驶人扫视速度存在较大波动，且平均扫视速度较高，低能见度下驾驶人注视点转移速度27.0 （°）·s^-1明显低于晴好天气的52.0 （°）·s^-1；驾驶人在跟驰过程中，能见度对驾驶人跟驰时的视觉特征有显著影响，通过跟驰模型构建可为后续雾环境下车辆跟驰前后车距及车速预测提供理论支撑。     

车队认知能力增强的通信区块间隙优化方法

为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围，减少车队通信压力，锁定影响车辆入队的关键车队区块，同时通过将待进入关键区块的车队进行间隙优化调整，为驾驶人提供定制化换道入队引导服务，提出了基于驾驶人超车风格特征参数的车队内信息传输关键区块锁定算法，通过分析影响驾驶人换道入队位置范围的关键因素，将驾驶人换道入队过程分为本车道速度调整过程与入队速度调整过程，利用非参数贝叶斯算法获取驾驶人超车换道特征数据并提出基于关键区块所在车队位置序列的车辆间隙优化调整策略。研究结果表明：超车车辆加速度、与前车预计碰撞时间、与车队相对速度是影响驾驶人换道入队范围的关键因素；通过非参数贝叶斯算法将超车车辆运行数据分类获取的驾驶人换道入队驾驶操作基元，可准确提供驾驶人行为特征关键参数；通过将驾驶人换道特征分为48个子类型，可锁定驾驶人换道入队范围且车队关键区块范围随着超车车辆与车队速度差值不同在各个特征类型上呈现不同变化趋势；针对驾驶人入队特征对待进入车队关键区块的车辆间隙进行优化调整，不仅可以为驾驶人提供可接受的驾驶辅助信息，同时减少了车队间隙产生过程中车辆加速度范围，提升了车队运行的舒适性。     

An adaptive lateral preview driver model

Successful modelling and simulation of driver behaviour is important for the current industrial thrust of computer-based vehicle development. The main contribution of this paper is the development of an adaptive lateral preview human driver model. This driver model template has a few parameters that can be adjusted to simulate steering actions of human drivers with different driving styles. In other words, this model template can be used in the design process of vehicles and active safety systems to assess their performance under average drivers as well as atypical drivers. We assume that the drivers, regardless of their style, have driven the vehicle long enough to establish an accurate internal model of the vehicle. The proposed driver model is developed using the adaptive predictive control (APC) framework. Three key features are included in the APC framework: use of preview information, internal model identification and weight adjustment to simulate different driving styles. The driver uses predicted vehicle information in a future window to determine the optimal steering action. A tunable parameter is defined to assign relative importance of lateral displacement and yaw error in the cost function to be optimized. The model is tuned to fit three representative drivers obtained from driving simulator data taken from 22 human drivers.     

Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm

This paper presents a vehicle adaptive cruise control algorithm design with human factors considerations. Adaptive cruise control (ACC) systems should be acceptable to drivers. In order to be acceptable to drivers, the ACC systems need to be designed based on the analysis of human driver driving behaviour. Manual driving characteristics are investigated using real-world driving test data. The goal of the control algorithm is to achieve naturalistic behaviour of the controlled vehicle that would feel natural to the human driver in normal driving situations and to achieve safe vehicle behaviour in severe braking situations in which large decelerations are necessary. A non-dimensional warning index and inverse time-to-collision are used to evaluate driving situations. A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC system. Using a simulation and a validated vehicle simulator, vehicle following characteristics of the controlled vehicle are compared with real-world manual driving radar sensor data. It is shown that the proposed control strategy can provide with natural following performance similar to human manual driving in both high speed driving and low speed stop-and-go situations and can prevent the vehicle-to-vehicle distance from dropping to an unsafe level in a variety of driving conditions.     

汽车驾驶员操作可靠性分析及评定

本文从汽车交通事故的历史数据出发，论证了汽车人一机系统中驾驶员失误率评估的重要性和迫切性，在分析影响驾驶员安全驾驶汽车能力的主要因素后，提出了驾驶员操作可靠性评定方法，确定了驾驶员的基本可靠度及其他相关参数，结果４０名驾驶员肇发的交通事故，得出驾驶员安全驾驶车的量度值，同时展望了驾驶员失误率评估的前景。     

车辆起步时驾驶员离合器操作特性的仿真与实验研究

车辆起步时的油离配合过程是车辆驾驶中的难点之一。本文在实验的基础上得出了不同熟练程度驾驶员在不同工况下起步时的油离配合曲线的特性，并建立了驾驶员离合操作的模型，取得了满意的结果。本文对仿真驾驶员离合操作过程，进而对如何识别驾驶员的驾驶熟练程度提供了一条有效的新途径。     

汽车ACC跟随控制策略研究

提出了ACC车辆与前车之间的速度一位移关系以及分别以车距控制和相对车速控制为目标的2种LQR模型，并根据两车的速度一位移关系的不同实现2种模型之间的转换，以生成符合驾驶员操作行为的ACC车辆控制目标，建立了实现控制目标的车速控制模型。仿真计算表明控制策略满足乘坐舒适性和保持安全车距的要求。     

巡航控制系统及自适应性巡航控制系统

巡航控制系统可控制汽车自动以恒定的速度行，有利于减轻驾驶员的操作负担、节省燃油和提高驾驶舒适性。介绍了巡航控制系统及基于其上的自适性巡航控制系统的组成、工作原理及各主要部件的功能。