公路弯道昼夜驾驶行为特征研究

文章旨在研究昼夜对驾驶员在弯道处对车辆控制能力的影响,以此完善道路风险评估理论。借助模拟驾驶仪,选取14名驾驶员在昼夜条件下进行弯道驾驶试验。对试验数据进行了对比分析,并利用Logistic回归模型分析昼夜对弯道驾驶的影响程度,以此建立评价驾驶员紧张程度的数学模型。结果表明:对于驾驶员车辆控制能力,白天普遍要好于夜间,且与弯道半径呈正相关。另外,驾驶员夜间紧张程度也随半径变化而变化。基于此,可以针对昼夜、不同弯道半径分别实施车速限制标准,从而提高道路交通安全。     

基于模糊规则的弯道安全车速研究

弯道是道路交通事故的多发场所,而弯道路段的车辆安全车速受多种因素影响。为综合考虑影响车辆安全行驶的驾驶员、车辆、道路环境等因素,基于模糊规则推导出弯道安全车速的安全系数,同时基于车辆动力学计算车辆在弯道行驶时的临界安全车速,将两者结合保证车辆安全行驶。Simulink和Carsim联合仿真实验结果表明:该方法可以有效保证车辆在弯道的安全行驶。     

急弯处警告标志位置对驾驶行为的影响研究

为探索急弯处不同警告标志位置对驾驶行为的影响机理,利用驾驶模拟试验,在急弯前设置5种不同位置的警告标志,观察车辆在弯前直线路段、弯道路段中的运行状态.结果表明,标志位置对直线路段的平均速度,直线、弯道路段的平均加速度、速度标准差均存在显著性影响;标志位置与急弯半径的交互效应对直线路段的平均速度、弯道路段的平均加速度有显著性影响.警告标志位置能够影响车辆在弯前直线路段的行驶速度、驾驶员在弯道路段对速度的纵向控制以及过弯前后速度的波动性;同时,对速度控制的影响还受到急弯半径的干扰.     

动态停车视距模型研究及应用

针对我国公路安全评价中停车视距检验只考虑路侧道路建筑设施或者跨线构造物等静态设施的现状,研究在公路弯道行车过程中由于道路平曲线曲率的存在而导致的相邻或者对向车道车辆遮挡驾驶员视线的情况,提出动态停车视距的概念。通过分析车辆实际行驶过程中的车辆位置、驾驶员视点位置、车身宽度、道路横断面宽度、圆曲线半径等因素,建立动态停车视距计算模型。并基于上述因素确定最不利和正常的驾驶情形,对双向四车道和双车道公路进行分类研究。根据《公路路线设计规范》(JTG D20-2006)中最小圆曲线半径的规定对各设计速度的公路动态停车视距进行安全评价,结果发现很多情况下不能满足安全行车的要求。最终,针对不同设计速度的公路提出最小圆曲线半径的建议值,并对不良路段提出安全改善措施。     

考虑弯道几何要素和交通量影响的汽车行驶速度预测模型

为了实现对弯道半径、转角、路宽等多个几何线形要素的协同控制,选取了14个有代表性的运行速度模型,使用回归方法建立了侧向容许加速度模型,用其可以计算出半径为R的弯道速度;提出了等效半径的概念,即车辆在曲中位置的实际轨迹半径Re,通过对Re观测数据的回归分析,分别获得了曲线转角影响模型和通道宽度影响模型;最后分析了不同半径条件下交通量对行驶速度的影响,通过求出平均行驶速度与运行速度之间的差值ΔV,建立了ΔV与R和交通量之间的关系模型,并对3条公路运行速度进行了仿真。结果表明：应用该模型得到的运行速度曲线能够同时反映出弯道半径、转角、通道宽度的影响,能够帮助设计者实现对这3个要素的协同控制;根据速度曲线还可以获得不同交通量水平下的旅行时间,进而预测出所设计公路的服务水平。     

基于驾驶员认知过程的车辆跟驰模型的建立

基于认知心理学的有关知识,提出一种将驾驶员的直觉、分析和推理三者相结合的驾驶员认知结构基本框架,在此框架体系下对车辆跟驰过程中驾驶员的认知过程进行了详细的分析;结合五轮仪试验系统采集的数据,采用因子分析法确定出对驾驶员的车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,包括前车位移、前车速度、前车加速度和后车位移,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,构建了跟驰过程中驾驶员的认知结构模型,并对各个阶段做出了具体分析,建立了相应的车辆跟驰模型。仿真结果表明,基于驾驶员认知过程的跟驰模型可以较好地揭示跟驰过程中的驾驶行为。     

双车道公路小半径弯道转向行为及控制对策研究

基于驾驶模拟实验研究双车道公路弯道路段的车辆转向行为。采集了10名驾驶员在不同半径、不同坡度条件下的弯道转向行为数据。分析了车速、横向偏移距离和心率的变化规律。得到了横向偏移突变距离和半径之间的数学关系。结果表明:弯道行驶车辆在曲中点之前车速会降至最低值;随后驾驶员会采取加速操作,此时车辆会产生一次横向偏移突变;突变的长度与车速、半径均有关;偏移形态以向道路中线方向偏移为主;因此,针对弯道的安全改造应以限速和诱导车辆远离道路中线为主。     

基于多因素的公路弯道停车视距计算模型研究

为了厘清弯道路段相关线形参数对停车视距的影响,在对弯道路段车辆行驶动力学分析的基础上,建立以制动初速度、平曲线半径、弯道超高、弯道纵坡及道路附着系数为自变量的弯道路段车辆制动模型;结合驾驶人和车辆的反应时间,根据运动学原理,构建弯道路段车辆安全停车视距修正模型,通过数值分析,提出弯道路段车辆停车视距计算方法,并将弯道路段车辆停车视距计算结果与《公路路线设计规范》规定值进行对比。结果表明,随着弯道纵坡坡度、超高的增大及弯道半径的减小,停车视距逐渐增加;模型计算值普遍大于规范规定值,特别是在高车速时二者的差别较大。     

双车道公路平曲线段行车轨迹偏移实验研究

双车道公路弯道处行车轨迹是车辆自由行驶时的重要特征,通过对行车轨迹及运行速度综合效应的分析,得出双车道公路自由行驶的车辆在弯道上行驶时行车轨迹偏移规律,并建立了自由行驶状态下道路线形与行车轨迹和速度之间的相关模型.据此可对弯道处行驶时的驾驶行为及行车安全进行分析,并对道路弯道处线形和断面进行改善.     

新手驾驶员紧张度与道路线形及行驶速度相关性分析

本文首先从驾龄和驾驶里程数两个方面给出了新手驾驶员的界定,分析其驾驶特征及心理紧张度。通过室外试验,利用生物反馈仪等仪器,分析了道路条件对驾驶员脑电波的β波变化的影响,建立驾驶员β波增率与道路圆曲线半径R和车速V的相关模型;对比分析得出,在相同的半径和速度条件下,新手驾驶员β波增率比老驾驶员高出12%以上,在道路设计时应充分考虑新手驾驶员的生心理反应。     

面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知研究综述

面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知是接管时正确应激反应和操作的前提,是交通安全领域的研究重点.分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知概念及其特性;从驾驶人特性、自动驾驶系统、驾驶情景这3个方面分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知的影响因素;从驾驶行为表现、接管绩效和主观评价这3个方面对人机共驾车辆驾驶人风险感知衡量方法进行归纳总结...     

关于一、三级公路安全性认知因素的试验建模研究

在实测86处一级公路典型路段和188处三级公路典型路段道路结构基础上,确定驾驶员对国道一、三级公路的安全性认知因素集,进而针对一级公路的38处样本路段和三级公路的77处样本路段,组织47名驾驶人员进行现场认知评价试验,并应用模糊集合原理和模糊统计方法对评价试验得到的2829组(一级路673组、三级路2156组)有效认知试验评语数据进行分析处理,得到一、三级公路安全性认知因素的模糊评价隶属函数,从而给出驾驶人员对一、三级公路道路条件和交通环境的安全性模糊评价模型。     

基于模糊推理的驾驶员意图识别研究

对驾驶员换档操作进行了动力学分析,定义了平直道路匀速行驶的平衡节气门开度和相对节气门开度,研究了典型工况下驾驶员操作特征,将平直道路行驶时的驾驶员意图分为相互关联的五类,并在此基础上提出了将驾驶环境和驾驶员操作相统一的识别方法。根据相应的实车实验数据和经验收集,制定了模糊推理的规则库,建立了多输入单输出的模糊推理模型。对实车实验数据进行了离线识别验证,能够比较准确完整的识别驾驶员意图。     

基于TruckSim的客车行驶安全因素研究

一些行驶的车辆在一些紧急情况下可能会因为驾驶员对路面情况判断失误而导致交通事故的发生,客车相对于一些小型车辆来说重心高,稳定性相对较低,在路面上行驶安全性也相对较低,可能会出现侧滑、甩尾现象。文章研究客车行驶的稳定性,通过TruckSim软件对客车进行建模仿真,得到客车在不同道路条件路面上行驶时的试验性能曲线,分析影响客车的安全因素,有助于帮助驾驶员在安全地行驶速度下运行,提高客车安全性。     

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。      

基于模糊神经网络的大跨度钢管混凝土拱桥安全性评价方法研究

在深入研究现有桥梁安全性评价方法的基础上,把模糊理论与人工神经网络技术结合起来应用于大跨度钢管混凝土拱桥的安全性评价,建立了一种基于三层神经元的多用途量化模糊神经网络评价模型,通过样本学习训练,获取评价专家的经验知识和直觉思维。工程应用结果表明:该方法降低了评价过程中的人为因素影响,保证了评价结果的客观性。     

驾驶员道路安全感受模糊评判的算法改进

根据驾驶员道路安全感受模糊评价矩阵,计算安全感受隶属度时要从底层指标隶属度出发经过一系列的隶属度转换.用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在指标隶属度中关于目标分类的知识信息定义区分权;用区分权清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值并提取有效值;有效值经指标重要性权重转化为可比值,可比值生成可比和;用可比和计算目标隶属度.由此建立实现隶属度转换的一般算法,并用于驾驶员道路安全感受综合评判.     

驾驶时间对营运驾驶员驾驶能力影响的试验研究

针对影响交通安全的疲劳驾驶问题,以公路客运行业的营运驾驶员为研究对象,应用人机工程学和试验心理学的理论方法按驾驶时间的不同设计了区组对比的试验方案,并用试验仪器现场采集了99个样本的试验数据,利用F检验和H检验等统计学方法分析了驾驶时间对驾驶员驾驶能力的影响。结果表明:驾驶时间在8~12 h之间,驾驶员的反应能力和注意能力会显著降低,而驾驶员的感知能力和操作能力的降低不明显;驾驶员的主观疲劳感受随驾驶时间的变化不明显。     

基于驾驶员信息处理的道路安全性评价模型

在车辆行驶过程中,道路条件包含了大量的信息,驾驶员需要及时对这些信息进行处理,以保障行车安全。本文基于驾驶员信息处理,建立了一种新的道路安全性评价模型,并结合相邻路段运行速度差,给出评价指标。     

基于模糊神经理论的驾驶员控制模型的研究

把横向预瞄偏差作为模糊神经驾驶员控制模型的输入变量之一，解决了由于输入变量较多，神经网络节点数巨大的问题，从而设计并实现了模糊神经驾驶员控制模型网络拓扑结构，并用BP网络实现了控制规则的模糊映射。仿真的结果表明：所建立的模糊神经驾驶员模型是正确和可行的。这种模型的核心思想是利用神经网络对汽车驾驶员驾驶知识的表达机理，通过学习训练来实现控制规则的记忆，在一定程度体现了驾驶员的智能行为。