山区高速公路组合线形路段车道偏移行为

为在道路设计阶段确定平纵组合与相邻路段线形对车道偏离的影响,并为减少因道路线形因素引发的侧碰、追尾甚至车辆驶出路外事故提供改善依据,基于真实的山区高速公路道路设计参数及周边地形,搭建驾驶模拟场景,利用驾驶模拟试验获取小客车车道偏离数据,并对应获取车辆当前所在路段及上、下游路段的线形参数。以车辆车道内行驶为参照,沿道路行进方向,将车道偏离行为分为左偏驶离车道与右偏驶离车道。因车道偏离受驾驶人影响,采用双层Logit模型,分别判定道路线形及驾驶人层的影响。研究结果表明：相比直线路段,曲线更易引发车道偏离行为,驾驶人易偏向于曲线内侧行驶;上游300 m路段曲率差越大、平均车速越大,则车道偏离的概率增大;相对于缓坡（-2%≤坡度S≤2%）,行驶于上坡（S>2%）或下坡（S<2%）路段时,车辆车道偏离概率减小;车辆行驶于外侧车道的左偏驶离车道概率大于行驶于内侧车道;驾驶人因素对左偏驶离车道的影响比例为8.8%,对右偏驶离车道的影响比例为25.6%。研究结论可从组合线形角度帮助工程师设计更安全的山区高速公路。     

高速公路弯坡组合路段载重车最小安全车距模型

为降低高速公路弯坡组合路段载重车追尾碰撞风险,通过研究不同平纵组合下高速公路弯坡类型,界定弯坡组合路段参数范围,选取具有较强代表性的车型,针对现有最小安全车距模型的缺陷,建立基于载重车制动减速系统且满足驾驶人驾驶行为特性的弯坡组合路段安全车距计算模型并对其参数进行标定;利用载重车仿真软件TruckSim 2016建立弯坡段双车跟驰模型,分析小半径平曲线下载重车爬坡与下坡行车状态时车辆滑移率、行驶速度、车间距等指标,验证该最小安全车距模型的有效性。     

高速公路连续下坡路段线形指标与视觉特性关系研究

高速公路连续下坡路段平、纵线形指标组合及相邻分路段线形指标是否一致,对行车驾驶员视觉有较大的影响,从而影响行车安全。本文应用雅泸高速公路一段12 km长连续下坡路段,将其制作成驾驶模拟舱里的试验路段,采集驾驶模拟舱里做行车试验驾驶员的视觉指标数据,通过分析,建立线形指标与视觉特性之间关系模型,最终获得了不同的平曲线半径对驾驶员视觉构成不同的压力,不同的分路段线形指标对驾驶员视觉也产生不同的压力,这些成果可用于评价高速公路连续下坡路段线形设计质量。     

线形空间几何突变对曲线路段车道偏移的影响

为了探讨道路线形变化对侧碰、刮擦等侧向安全事故的影响，以三维空间线形的曲率和挠率作为公路线形几何特征描述参数，以车道偏移量作为侧向行车安全的表征指标，剖析了线形在空间层面发生的几何突变对车道偏离的影响。在山区高速公路开展实车试验，采用侧向行车视频记录连续的车道偏移，进行图像距离与实际距离的标定，并通过图像识别技术自动读取连续的车道偏移曲线，从中获取最大车道偏移作为分析变量。采用单因素方差分析方法，对新手驾驶人和熟练驾驶人在线形空间几何特征不同的曲线路段所表现的最大车道偏移结果展开统计分析和检验。分析结果表明：当空间曲率突变超过一定的临界值时，空间曲率突变与最大车道偏移显著正相关；挠率突变对车道偏移产生的影响主要取决于线形扭转的方向，当线形扭转方向与路拱横坡反向时，会明显加剧最大车道偏移；而线形扭转方向与路拱横坡同向时，会降低最大车道偏移但降低效果不明显；熟练驾驶人的最大车道偏移小于新手驾驶人，这种现象在空间曲率突变较大和挠率突变不利的路段尤为明显。研究结论可为公路线形安全性评价、线形设计优化和路侧安全改善提供参考。     

山区高速公路几何线形与事故率关系研究

利用山区高速公路几何线形与交通事故数据,对平、纵及其线形组合与事故率的关系开展研究,建立了直线段长度、平曲线半径、平曲线偏角、纵坡坡度、竖曲线半径等单一线形指标与事故率的量化关系,在此基础上分析了直线接平曲线路段、纵坡和平曲线组合路段、平曲线与竖曲线组合路段、断背曲线路段、凹凸竖曲线组合路段的事故率,最后对多重线形组合路段的事故率进行了对比分析。研究成果对提高山区高速公路的交通安全水平以及基于交通安全需求优化几何线形设计成果等具有一定的借鉴意义。     

山区复杂线形公路小客车纵向加速度特性

为得到山区复杂公路环境下的汽车纵向加速度特性,开展了实测总里程为3 039km的实车连续行驶试验,采集了山区双车道公路自然驾驶状态下的汽车行驶速度、轨迹、加速度等运行参数,提取了纵向加速度连续变化曲线每个波形的峰值,得到了纵向加速度的累积频率、概率分布、特征百分位值等统计分布特性,分析了纵向加速度与弯道参数和行驶速度之间的关联度和敏感性,并得到了回归关系式。结果表明:减速度累积频率曲线在某一分位值之后大于加速度,斜率突变点为第90%~95%分位,第85%分位加(减)速度值分别为0.60,0.85m·s~(-2);加(减)速度概率密度曲线均为正偏态分布,驾驶人减、加速度偏好值分别为0.17,0.25m·s~(-2);平曲线半径增大时加(减)速度随之减小,平曲线转角增加时加(减)速度随之递增,但连续弯道的递增/递减趋势要比独立弯道弱,基于第85%、第95%分位和上边界驾驶行为的减速临界半径为190,225,275m,加速临界半径为204,245,290m;行驶速度提高时加速度随之下降,至90km·h~(-1)时不再有加速行为,减速度-初速度散点数据呈不等腰三角形分布,三角形顶点对应的速度值为63.4km·h~(-1)。     

山区高速公路隧道路段与开放路段的事故影响因素分析

高速公路隧道构造特殊且通行环境复杂,因而通常事故多发。为探究高速公路隧道路段与开放路段事故影响因素和严重程度致因机理的差异,采集沪昆高速邵怀段2011—2016年期间1 537起事故为研究样本;以事故发生路段为响应变量构建逻辑回归模型,解释各种风险因素对事故发生路段倾向性的影响差异;分别针对隧道路段与开放路段建立模型研究事故伤害严重程度的影响因素。建立二元Logit回归模型分析事故的发生倾向性和2类路段的事故严重程度的影响因素;采用随机参数Logit模型以反映异质性条件对参数的影响。统计表明:与疲劳驾驶、未保持安全距离相关的事故发生在隧道路段的概率更高,其事故发生概率分别是开放路段的2.373和2.482倍;与隧道路段事故严重程度正相关的因素包括下坡（坡度2%以上）、夏季和超速行驶,其中下坡（坡度2%以上）段的严重事故发生的概率为上坡（坡度2%以上）的3.397倍,夏季的严重事故发生概率为秋季的3.951倍,超速行驶相关的严重事故发生概率为其他不当驾驶行为的4.242倍;与开放路段事故严重程度正相关的因素包括超速行驶和疲劳驾驶,其中超速行驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的2.713倍,疲劳驾驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的4.802倍。研究表明,山区高速公路隧道路段与开放路段的事故发生概率及其严重程度的影响因素存在一定的差异性,研究结论可为山区高速公路差异管理方案制定提供依据。      

山区公路平曲线路段线形与行车减速模型

山区公路作为交通事故的多发地段,行车速度和行驶轨迹因素在事故致因中占有相当的比重,公路线形是决定车辆行驶速度的基础。以山区公路车辆运行速度作为主要研究对象,将山区公路弯道路段入弯前车辆减速行为的观测和调查数据作为参考对象,建立山区公路平曲线路段的驾驶员行车速度控制模型,并利用实例对行车减速模型进行了对比验证。计算结果表明,所建减速控制模型可行、有效,能较好地模拟车辆经过限速标志或路面减速标识路段时的减速行为,为山区公路线形设计、行车安全性分析与评价,以及山区公路交通安全改善提供新的理论方法与指导依据。     

基于驾驶员人因的高速公路长大连续下坡路段线形组合设计方法

为建立基于驾驶员人因的山区高速公路长大连续下坡路段线形组合设计方法,通过大型货车自然驾驶试验,研究了驾驶员动态视觉参数在长大连续下坡路段的分布特性及线形组合对驾驶员视觉的影响规律,提出了长大连续下坡路段线形组合设计控制指标和标准.首先通过长大连续下坡路段自然驾驶行为试验,获取了驾驶员眼动参数;其次利用主成分分析法,建立了长大连续下坡路段驾驶员视觉负荷强度模型;最后提出了基于驾驶员视觉负荷强度的长大连续下坡路段纵坡组合及平纵线形组合设计方法.研究结果表明:传统的陡-缓-陡纵坡组合模式设置的缓坡并没有减轻驾驶员行车过程中的视觉负荷,长大连续下坡路段应尽可能采用单一纵坡模式进行展线;相邻坡段坡度差宜控制在1.5％以内,条件受限时也不应超过2.3％;直坡段宜将直坡组合度控制在0.02 m-1以内,弯坡段宜将弯坡组合度控制在0.25m-1以内、条件受限时应控制在0.45 m-1以内.     

驾驶模拟条件下高速公路线形指标对驾驶绩效影响特征分析

驾驶绩效是衡量驾驶员维持正常驾驶能力的重要指标。为研究高速公路平、纵线形指标对驾驶员行车过程中纵向和横向驾驶绩效的影响,利用模拟驾驶实验平台开展了模拟驾驶实验。按照几何线形对实验场景进行路段划分,统计分析了不同线形指标路段单元上车辆速度、车道偏移量等驾驶绩效指标的变化规律。实验结果表明,车辆运行速度随着平曲线半径增大而上升;下坡路段车速随着纵坡坡度的增大出现先上升后下降的小幅度变化;车辆横向偏移量随道路线形指标无明显变化规律,其变化受驾驶经验、车速、线形指标等多因素影响。这一研究可为高速公路人性化道路线形设计提供参考。     

基于驾驶行为和视觉特性的长大隧道突起路标作用效果评估

突起路标（RPMs）是高速公路隧道内常见的交通安全设施，对预防和减少交通事故具有重要作用。针对高速公路长大隧道RPMs作用效果，从驾驶人角度出发，基于驾驶模拟试验测试，分析RPMs对驾驶人的影响，实现以微观驾驶行为和眼动数据为基础的高速公路长大隧道RPMs作用效果评估。设计2种RPMs方案（RPMs-B：设置在隧道检修道和车道边缘线；RPMs-C：设置在车道分界线和边缘线）与未设置RPMs（RPMs-A）的隧道形成对比；招募32名持照驾驶人，获取细粒度驾驶行为及眼动数据，选择平均速度、加速度、横向偏移等7项指标构建评价指标体系；利用重复测量方差分析方法，探究各项指标的显著性及效应量水平，进而采用基于熵权法的模糊综合评价模型，对比3种RPMs方案的作用效果。研究结果表明：RPMs对驾驶行为及心理、生理具有较显著的作用，具备不同程度的现实意义；驾驶人心理、生理负荷程度降低，焦虑情绪得到缓解，驾驶舒适性良好；速度调控能力增强，对车辆横向位置感知及操纵水平上升，车辆行驶更加平稳；在隧道曲线段RPMs使得平均速度明显增加，增加了事故风险；模糊综合评估结果显示在隧道全程、曲线段和中间段，RPMs-C均为最优方案，即RPMs设置在车道分界线及两侧边缘线位置。研究结果为隧道安全设施的评估及优化问题提供了解决方案，也为进一步形成隧道安全设施设置指南奠定了基础。     

山区道路橡胶减速带车辆运行特性分析

为明确山区道路中减速带布设对车辆运行的影响，选择在重庆市主城区江南立交开展减速带布设区域的实车试验，采集了车辆的速度和加速度等数据，以此分析试验路段的运行特征。结果表明:①速度分布带宽在减速带两侧各40 m左右达到极小值，在减速带位置速度带宽出现反弹，表明在减速带布设位置车辆运行速度差异较大，容易产生追尾风险；②减速带对驾驶员的速度选择行为有较强的约束力，且2个减速带相隔越近对速度选择行为的约束作用越强，减速效果更好；③通过减速带之前的初速度越大，所需的减速长度越长，应越早采取减速措施；85th百分位减速长度值和加速长度值分别为225，212 m；④车辆通过减速带时的加速度、减速度与制动初速度、加速前初速度的大小密切相关；道路环境越复杂，车辆通过减速带时减速度与加速度曲线的差异性越显著；⑤减速带对车辆的速度折减率上限可达0.9，下限随初始速度的增大而增加。      

认知分心对车辆跟驰过程操控安全性的影响

为了研究车辆跟驰过程中驾驶人认知分心与驾驶安全的关系,采用驾驶模拟器构建城市道路车辆跟驰场景,并设计3种难度等级的认知分心次任务,采集35名被试驾驶人在试验过程中的方向盘转角、油门开度、制动踏板力等操作参数,以及车辆位置、速度、加速度等车辆运动参数。采用重复测量一般线性模型,分析不同等级认知分心对上述参数的影响。研究结果表明：在横向操控方面,随着认知分心程度增高,方向盘回转率增大,但车辆横向位置标准差减小,表明驾驶人处于认知分心时,采取频繁修正方向盘的补偿方式,降低车辆横向位置波动,过度补偿车辆横向安全性,且该补偿行为与认知分心程度正相关;在纵向操控方面,认知分心时,油门开度、制动踏板位置方差增大,且制动踏板位置均值增大,同时车头间距及时距未观察到显著性变化,表明认知分心时驾驶人采取频繁操作油门、制动踏板,增大制动幅度等方式进行补偿,使车头间距及车头时距等表征车辆纵向跟车安全性参数处于正常驾驶水平,但加速度标准差增大,表明跟车稳定性降低。研究结果为涉及分心的人车交互装置优化设计及考虑分心状态的驾驶人状态管理系统开发提供了一定的理论依据。     

自动驾驶汽车基础测试场景构建研究（双语出版）

针对L2/L3级自动驾驶汽车的仿真测试和封闭场地测试认证需求，结合现有L2/L3级自动驾驶汽车量产车型的主要功能特点，提出自动驾驶汽车基础测试场景群的构建方法。首先针对指定的道路交通环境，分析主车和周围交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，确定复杂场景群。其次分别以主车功能所确定的各个可能运动方向，依此与各干扰车辆的可能运动方向（包括任一干扰车辆不存在的情形）进行组合，组合时采用PICT组合测试工具，并添加必要的运动约束条件，选择参数组合覆盖标准自动生成全部的组合场景群。最后结合场景筛选规则，筛选出具有测试价值的覆盖各个层级及功能的基础测试场景群。采用场景构建方法，对于主车处于三车道中间车道的路段场景和无红绿灯的十字路口场景，分别构建62种和33种基础测试场景。根据驾驶人行为特性、交通规则、汽车在城市、郊区和高速公路工况下的典型车速、加减速度、横向加速度、交通事故和自然驾驶数据库的有关场景数据等，设计主车换道工况的测试用例。采用模型预测控制框架建立主车局部路径规划和控制仿真模型，并对主车危险换道场景进行仿真。研究结果表明：主车在邻车道前车大减速的情况下实现了减速换道并避免了与本车道前车和邻车道前后车的碰撞，同时跟踪到期望跟车间距，验证了该换道测试用例的有效性。     

驾驶员最优预瞄纵向加速度模型

利用预瞄跟踪理论、模糊决策理论和非线性系统描述函数法建立了一个驾驶员速度控制模型，即加强员最优预瞄纵向加速度模型，仿真结果表明，该模型通过对驾驶安全性、合法性、轻便性、驾驶员自身滞后特性及汽车动力学系统强非线性特性的考虑，可以有效地模拟驾驶员控制汽车速度的行为特性，为人-车-路闭环系统中速度控制研究提供了一条可行途径。     

基于视觉特性的驾驶人预瞄时间建模

针对固定时长的预瞄时间无法真实反映驾驶人预瞄行为的问题,首先对自由流条件下的驾驶人视觉特性进行研究,得到直行路段驾驶人注视点多分布在车道中央、弯道路段驾驶人注视点多分布在内侧边缘线附近且视线近似与内侧边缘线相切的结论;在此基础上,探究直行和弯道路段驾驶人预瞄时间的求解方法,并借助驾驶模拟器进行试验,获得了17位驾驶人的预瞄时间。由于预瞄时间的原始数据分布离散程度高,难以直观地体现其随道路线形的变化规律,因而对预瞄时间随道路线形的分布特征进行研究,利用分组求中位数的方法进行数据处理,最终构建预瞄时间关于道路线形的分段线性函数和非线性指数函数。最后,通过数值仿真研究不同类型的预瞄时间（固定时长的预瞄时间、分段线性函数预瞄时间及指数函数预瞄时间）对人-车-路闭环系统动力学特性的影响。研究结果表明：驾驶人预瞄特性会对车辆的轨迹跟随和车道保持绩效产生重要影响;在闭环系统中使用随道路线形变化的预瞄时间可以显著提高车辆的轨迹跟随绩效,确保车辆在指定车道内行驶;驾驶人对道路环境的感知具有自适应性,通过其视觉特性可准确感知环境变化,并据此调整决策目标及其操纵特性。     

融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型

紧急避障工况下的驾驶人操作具有响应快且动作幅值较大的特点，传统预瞄驾驶人模型已不能适应紧急避障工况的需求，故考虑实际避撞场景开发相应的驾驶人模型就显得尤为必要。针对此种状况，基于驾驶模拟器，结合紧急避撞工况实际驾驶人操纵数据，提出了一种融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型。首先针对紧急避撞工况下车辆运动特点，建立车辆横、纵向耦合非线性动力学模型，并给出其状态空间方程描述；其次，离线仿真分析紧急避撞系统特征，并结合线性二次型最优控制，建立最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型；再者，基于紧急避撞工况下真实驾驶人经验转向行为数据，开发基于势场栅格法的驾驶人模型，为进一步提高驾驶人模型对避障行驶工况的适应性，将基于势场栅格法的驾驶人模型与最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型进行融合，并基于Sigmoid函数实现两者输出的权重分配；最后，针对所提出的融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型，开展基于避撞台架的驾驶人在环仿真试验以及实车试验。研究结果表明：在紧急避撞工况下，对比最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型，融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型输出的转向动作与实际驾驶人行为较为接近，可在保证避障安全性的前提下，兼顾避障路径跟踪精度与车辆行驶的稳定性。     

基于车辆加速度数据的互通立交匝道驾驶风险分析

为明确互通立交匝道的运行特性和驾驶风险,在重庆市南山立交和江南立交开展了超过30位被试者的小客车实车驾驶试验,通过Speedbox和Mobileye等车载高精度仪器采集了小客车在4条迂回式匝道上的连续运行数据,包括行驶速度、横向加速度、纵向加速度等,明确了迂回式匝道的车辆运行状态,然后运用表征横、纵向加速度关系的G-G图分析了匝道行驶过程中的驾驶风险,确定了立交匝道不同位置的危险等级及危险驾驶行为的高发路段。研究结果表明:①立交匝道上小客车的横向加速度与速度呈三角形分布,纵向加速度与速度呈椭圆形分布;②小半径曲线匝道上出现危险驾驶行为的比例要高于大半径曲线匝道;③通过统计不同断面的危险驾驶行为点占比,将匝道的危险断面分为低风险、中风险、高风险3个等级;④男性驾驶员在立交匝道上的危险驾驶行为占比要高于女性驾驶员,冒险型驾驶员的危险驾驶行为占比要高于其他驾驶风格的驾驶员;⑤立交匝道的危险高发路段通常位于速度变化剧烈的路段,即入弯减速段和出弯加速段。      

Drowsy behavior detection based on driving information

Drowsy behavior is more likely to occur in sleep-deprived drivers. Individuals’ drowsy behavior detection technology should be developed to prevent drowsiness related crashes. Driving information such as acceleration, steering angle and velocity, and physiological signals of drivers such as electroencephalogram (EEG), and eye tracking are adopted in present drowsy behavior detection technologies. However, it is difficult to measure physiological signal, and eye tracking requires complex experiment equipment. As a result, driving information is adopted for drowsy driving detection. In order to achieve this purpose, driving experiment is performed for obtaining driving information through driving simulator. Moreover, this paper investigates effects of using different input parameter combinations, which is consisted of lateral acceleration, longitudinal acceleration, and steering angles with different time window sizes (i.e. 4 s, 10 s, 20 s, 30 s, 60 s), on drowsy driving detection using random forest algorithm. 20 s-size datasets using parameter combination of accelerations in lateral and longitudinal directions, compared to the other combination cases of driving information such as steering angles combined with lateral and longitudinal acceleration, steering angles only, longitudinal acceleration only, and lateral acceleration only, is considered the most effective information for drivers’ drowsy behavior detection. Moreover, comparing to ANN algorithm, RF algorithm performs better on processing complex input data for drowsy behavior detection. The results, which reveal high accuracy 84.8 % on drowsy driving behavior detection, can be applied on condition of operating real vehicles.     

基于数据包络分析的高速公路指路标志地名数研究

随着路网的复杂化，指路标志信息量过载导致交通事故发生的现象日益显著。为了全面、系统地确定高速公路互通区指路标志的合理地名数，为高速公路指路标志的设置提供相应的改进建议，基于数据包络分析（DEA）方法，从驾驶人角度选取了反映其对指路标志认知反应水平的代表性指标，构建了高速公路互通区指路标志地名数研究的宏观模型。使用眼动仪和脑电仪在相关场景中进行室内驾驶模拟试验，以获取被试在不同地名数指路标志场景下的眼动行为、脑电以及驾驶行为数据。利用模型进行数据分析，得到驾驶人在地名数为4，5，6，7，8，9六种场景下，对指路标志认知反应的综合效率均值分别为0.983，0.956，0.902，0.796，0.699和0.617，再针对不同的指标集，进行指标敏感性分析，获取驾驶人在6种场景下的综合效率指数。通过试验发现：随着地名数的增多，驾驶人对指路标志认知反应的综合效率均值呈现下降趋势，当信息量超过其认知阈值时，系统综合效率值会迅速下降；不同地名数指路标志场景下，导致驾驶人认知反应效率低的原因存在差异，在对指路标志版面设计时应有针对性地予以改进；不同驾驶人对指路标志认知反应效率存在差异，所对应的标志地名数合理阈值也存在轻微差异，但总体上从驾驶人认知反应的角度考虑，高速公路指路标志的地名数阈值为6个。该研究从驾驶人对指路标志认知反应的角度，使用DEA方法构建了全面、系统的指标体系对指路标志的地名数进行了探析，为中国高速公路互通区指路标志的版面设置提供了参考。