道路监控补光灯对青年驾驶员夜间行车安全影响研究

为了研究夜间环境道路监控补光灯对青年驾驶员驾驶行为的影响，考虑不同光照强度和是否存在行人横穿道路行为2个变量，通过UC-win/Road软件设计城市道路仿真场景，采用驾驶模拟器开展试验，并结合眼动仪、生理记录仪采集青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作3种特性指标。再利用重复测量方差分析方法，分析变量对青年驾驶员的3种特性的影响及其显著性水平。结果表明:①无论是否存在行人横穿道路行为，随着光照强度的增加，青年驾驶员的注视时间、瞳孔面积变化率及脑电(α+θ)/β均减小，心率增长率、制动踏板深度比例及制动反应距离均增加，表明光照强度越大对青年驾驶员的视觉、生理、驾驶操作特性越不利；②在存在行人横穿道路行为时，光照强度对青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作特性的影响更加明显；③当光照强度小于50 lx时，脑电(α+θ)/β和驾驶操作指标变化较缓，而光照强度大于50 lx时，脑电(α+θ)/β指标下降显著，变化率大于10%，其数值低于3.70，表明青年驾驶员产生情绪波动，警觉性显著增大，制动踏板深度比例显著增大，其数值大于0.55，制动反应距离超过13.40 m，制动操作力度较大，操作稳定性降低，且避让行人的成功率显著降低，不利于夜间行车。因此，建议道路监控补光灯的光照强度宜小于50 lx。      

VOLVO伪装S60在哥本哈根路试

丹麦首都哥本哈根，VOLVO公司正在进行伪装S60的路试，试验的主要目的是测试自动避让行人的新安全技术。这项技术的作用是，当车辆前方有行人而驾驶者没有采取避让措施时，系统会警示驾驶者，然后进行制动措施。     

老年驾驶人在交叉口的视觉特性（双语出版）

机动车驾驶人主要通过视觉搜索行为获取交通信息,为了分析老年驾驶人进入道路交叉口的视觉特性,建立了5个道路交叉口的虚拟场景,并进行了驾驶模拟试验,采集了21名老年驾驶人和17名中青年驾驶人进入交叉口的眼动数据。应用动态聚类法将驾驶人的视野平面划分为5个注视区域;在此基础上对比分析了2组驾驶人进入交叉口的注视特性、扫视特性、注视转移概率和注视平稳分布概率;并通过灰色关联度矩阵分析了影响注意转移行为的因素。分析结果表明：老年驾驶人对非行驶方向上的注视区域的注意都相对较差,2组驾驶人的注视持续时间、扫视幅度和扫视平均速度存在较大的差异,其中老年驾驶人的扫视幅度和扫视速度明显低于中青年驾驶人,而且老年驾驶人的注视点分布在车辆正前方区域的平稳分布概率为80.7%,比中青年驾驶人的69.3%高11.4%,并且具有显著性差异,说明老年驾驶人注视转移模式的灵活性相对中青年驾驶人较差。     

基于自然驾驶数据的城市交叉口纵向驾驶特征分析

为满足驾驶辅助系统在城市交叉口对类人驾驶能力的更高需求,本文中研究了实际交通中的驾驶人在该区域的纵向驾驶行为特征。从自然驾驶数据中提取了778条驾驶人接近城市交叉口的样本数据,应用YOLOv4识别了交通场景中的各类道路使用者,采用方差分析研究了反应特性在不同运动类型和交通密度中的差异,建立分层回归模型分析了制动特性与运动状态、运动类型和道路使用者的关系。结果表明：高密度交通显著降低接近速度;与右转驾驶人相比,停车驾驶人的反应距离更长;当接近速度较高或反应距离较短时,会在更短的时间内以更高的减速度和制动强度接近交叉口,且提前4.46 s开始制动;不同道路使用者对制动特性产生了不同影响,停车驾驶人主要关注同向行驶的他车,右转驾驶人主要关注行人和骑车人。     

手机操作类型对驾驶人跟车行为的影响（双语出版）

为了探究行车过程中手机使用模式对驾驶人跟车行为的影响,依据功能类型及使用模式将手机操作分为8类,利用驾驶模拟器开展试验,提取跟车速度、跟车间距、车头时距、横向偏移距离、方向盘转角5项指标表征车辆的横向、纵向运行状态,定义驾驶人的注视点分布信息熵、注视点区域分布比例、注视时长、扫视频率、扫视时长、眨眼频率、眨眼时长7项指标表征驾驶人眼动特性,分析驾驶人进行不同手机操作时的车辆运行特性与驾驶人视觉特性,并利用方差分析法验证上述指标作为驾驶人跟车行为衡量指标的有效性。应用灰色关联分析法对8类手机操作对驾驶人跟车行为的影响程度进行量化,并结合具体手机操作的分心内容、形式和动作时间,对具有相近功能的两两操作进行对比分析。结果表明：特定的手机操作行为对选取的各项车辆运行指标与驾驶人视觉特性指标有显著影响;对驾驶人跟车绩效影响由大到小的手机分心操作依次是发送文字信息、阅读文字信息、手持接听电话、发送语音信息、按键拨打电话、听取语音信息、语音拨打电话、免提接听电话,文字信息的编辑和阅读等操作对驾驶人跟车行为的影响大于其他手机操作;研究结果可帮助驾驶人明确不同手机操作对行车安全的危害程度。     

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。     

城市隧道长度对驾驶人视觉特性影响分析

为了探究城市隧道长度对驾驶人视觉特性的影响,开展了城市快速路隧道行车实验.采用Tobii Pro Glasses 2可穿戴式眼动仪采集驾驶人行车过程中的瞳孔直径、扫视时间以及注视点分布数据,运用数据拟合的方法分析城市隧道长度对驾驶人瞳孔直径及扫视时间的影响规律,从安全注视区域的角度分析驾驶人注视点分布对行车安全的影响.结果表明,城市隧道长度小于1 km的短隧道对视觉特性影响较小,驾驶人瞳孔直径最大值较小,扫视百分比相对较低;长度介于1~2 km的城市隧道对视觉特性影响显著,在此区间随着隧道长度的增加,瞳孔直径最大值显著增大,扫视百分比迅速增加;隧道长度超过2 km以后,瞳孔直径最大值不再继续增加;城市隧道长度越大,驾驶人注视点分布越离散,行车风险越大.研究成果可以为城市隧道交通安全设施设计及交通组织提供科学依据.      

手机操作类型对驾驶人跟车行为的影响

为了探究行车过程中手机使用模式对驾驶人跟车行为的影响,依据功能类型及使用模式将手机操作分为8类,利用驾驶模拟器开展试验,提取跟车速度、跟车间距、车头时距、横向偏移距离、方向盘转角5项指标表征车辆的横向、纵向运行状态,定义驾驶人的注视点分布信息熵、注视点区域分布比例、注视时长、扫视频率、扫视时长、眨眼频率、眨眼时长7项指标表征驾驶人眼动特性,分析驾驶人进行不同手机操作时的车辆运行特性与驾驶人视觉特性,并利用方差分析法验证上述指标作为驾驶人跟车行为衡量指标的有效性。应用灰色关联分析法对8类手机操作对驾驶人跟车行为的影响程度进行量化,并结合具体手机操作的分心内容、形式和动作时间,对具有相近功能的两两操作进行对比分析。结果表明:特定的手机操作行为对选取的各项车辆运行指标与驾驶人视觉特性指标有显著影响;对驾驶人跟车绩效影响由大到小的手机分心操作依次是发送文字信息、阅读文字信息、手持接听电话、发送语音信息、按键拨打电话、听取语音信息、语音拨打电话、免提接听电话,文字信息的编辑和阅读等操作对驾驶人跟车行为的影响大于其他手机操作;研究结果可帮助驾驶人明确不同手机操作对行车安全的危害程度。     

风险情境下老年驾驶人行为特性研究

为研究风险情境下老年驾驶人与中青年驾驶人行为特性的差异,并确定老年驾驶人的眼动、心理生理、驾驶操作及风险感知等各类行为特性的衰退情况;选取19位老年驾驶人和19位中青年驾驶人作为试验对象,应用眼动仪、生理仪及驾驶模拟平台开展驾驶模拟试验;采集5种风险场景下2组驾驶人的眼动、心理、生理、操作行为与车辆运行数据;对比分析2组驾驶人的注视及扫视等眼动行为特性、心率变异及皮电等心理生理行为特性、制动及转向等操作行为特性、风险反应及敏感度等风险感知行为特性。试验结果表明：2组驾驶人的各类行为特性均随风险等级的增加呈现一定的规律性变化,随着风险等级的增加,2组驾驶人的注视持续时间、皮电均值及增长率、心率增长率和风险敏感度亦随之增加,而扫视、心率变异指标SDNN、制动时间及风险反应时间等指标随风险等级的增加而下降;上述指标的规律性变化说明驾驶人对风险的关注度和敏感度随着风险自身危险性的上升而不断增加,进而做出的反应也就越早,同时伴随着心理紧张程度增加,需要付出的努力也越大,与年龄的高低无关;另一方面,老年驾驶人的各类行为特性出现明显的衰退且与中青年驾驶人存在显著差异,其中老年驾驶人的注视持续时间、扫视幅度、扫视速度等眼动指标分别衰退了37.83%、27.58%、23.80%,皮电均值、心率增长率和SDNN心理生理指标分别衰退了57.67%、20.08%和29.14%,转向熵、车速控制和制动反应时间操作行为指标分别衰退了32.81%、20.34%和49.48%,风险敏感度、判断阈值和风险反应时间风险感知指标分别衰退了13.70%、8.66%和31.80%。通过对风险情境下老年驾驶人的各类行为特性进行详细分析,确定了老年驾驶人各类行为的衰退情况,对老年驾驶人行为特性的研究具有一定借鉴意义。     

高速公路隧道行车视觉特性分析

从交通安全的角度,为获取高速公路隧道行车视觉特性,利用Tobii Glass2眼动仪在夏季11:00—14:00开展了实车测试实验,采集了驾驶人的眼动数据.选取驾驶人的注视持续时间、平均注视时间、瞳孔直径、注视时间比例、扫视时间比例等指标,利用ErgoLAB平台和Origin数据分析软件对相关指标统计分析.以老山隧道为例,分析了隧道照明分段、半开敞棚洞段和隧道内部视线不良路段的驾驶人视觉特性.实验结果表明,驾驶人在隧道照明出入口段驾驶过程中注视时间比例较高;驾驶人在隧道照明基础段行驶过程中注视时间比例降低,扫视时间比例升高;隧道出口段采用半开敞棚洞结构能够降低驾驶人行驶过程中的注视时间比例及扫视时间比例,减弱驾驶人获取驾驶信息的难度和驾驶过程中的紧张感;驾驶人在长大隧道内部视距不良路段行驶时,注视时间比例集中在70%左右,注视热点区域主要集中在视线正前方.      

考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。     

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。     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

Driver propensity characterization for different forward collision warning times

The forward collision warning system, which warns danger to the driver after sensing possibility of crash in advance, has been actively studied recently. Such systems developed until now give a warning, regardless of driver’s driving propensity. However, it’s not reasonable to give a warning to every driver at the same time because drivers are different in driving propensity. In this study, to give a warning to each driver differently, three metrics classifying driver’s driving propensity were developed by using the driving data on a testing ground. These three metrics are the predicted time headway, required deceleration divided by the deceleration of the leading vehicle, and the resultant acceleration divided by the deceleration of the leading vehicle. Driving propensity was divided into 3 groups by using these metrics for braking and steering cases. In addition, these metrics were verified by making sure that braking propensity could be classified on public roads as well.     

基于脉搏波特征融合的驾驶疲劳检测方法

疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一，精确检测驾驶人的疲劳程度是主动预防疲劳驾驶事故的核心内容之一。通过开展自然驾驶试验，以驾驶人的生物信号脉搏波（Blood Pressure Waveform，BPW）为数据源，使用脉搏波波形分析方法从中提取有效表征驾驶疲劳的特征指标，构建用于检测驾驶疲劳等级的BPW特征指标集，在此基础上引入D-S证据理论建立了基于BPW特征融合的驾驶疲劳检测模型。结果表明：该模型对测试数据的疲劳驾驶理论检测精度达到了91.8%，优于贝叶斯网络模型的81.4%和支持向量机模型的84.3%，能够满足实际应用的需求，但与决策回归树检测模型99.7%的精度相比较还有差距。研究获得的基于生物信息融合的驾驶疲劳检查模型和方法在驾驶疲劳检测与监测中具有很好的应用前景，可为辅助安全驾驶和疲劳预警及主动干预提供新的技术方案。     

彩色灯光视觉调节对长隧道驾驶催眠缓解作用的试验

驾驶人在长隧道中间段驾驶中容易出现“隧道催眠”现象，为了缓解这一特殊视觉心理问题，在分析隧道催眠现象产生原因和长隧道中间段照明环境改善措施的基础上，提出了以特殊颜色灯光带作为视觉滤波带的隧道中间段照明设置形式。根据不同颜色光源下的视觉功能试验，选定不影响视觉功能但具有较强视觉刺激作用的红色光源作为视觉滤波带光源颜色。利用DIALux仿真软件建立设置了红光特殊照明以及普通照明2种场景下的隧道模型，并对有关照明指标进行计算。结果表明红光特殊照明对隧道照明参数无不利影响。通过红光特殊照明及普通照明隧道路段驾驶模拟试验，采集驾驶人动态视觉特征，包括眨眼频率及瞳孔直径，结果表明通过红色特殊灯光区域时，驾驶人的眨眼频率明显高于其他路段，瞳孔面积也存在较明显的先增大再减小的过程，说明红光段对驾驶人具有明显的视觉刺激作用。为评估红色特殊灯光区域对视觉安全性的影响，引入“瞳孔面积最大瞬态速度值”作为红光段视觉负荷评价指标，结果表明红色特殊灯光带引起的视觉负荷在驾驶视觉舒适范围内，其视觉刺激作用能够满足驾驶视觉安全要求。综上可以说明，红色特殊色彩灯光带能够在保证视觉舒适性的同时给驾驶人提供视觉刺激，起到视觉警示作用，缓解隧道催眠现象。     

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.