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。     

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大,发生恶性事故的概率高,易造成重大生命和经济损失,其运输安全管理问题面临挑战.为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系,开展重型工程车自然驾驶试验,提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据;采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性,以睡眠模式、道路线形、道路...     

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。     

特殊环境下营运车辆驾驶人驾驶安全性评价

道路交通事故90%以上由人为因素引起.为了对特殊环境下营运车辆驾驶人的驾驶安全性进行综合评估,由问卷调查确立典型交通场景下的安全驾驶标准操作,应用层次分析法,从交通规则遵守情况、驾驶行为规范性程度及安全驾驶意识程度3个方面建立驾驶安全性评价体系.运用句法模式识别方法设计安全意识评价算法,对驾驶人在场景中的操作能力进行评价.结果表明,安全驾驶意识程度对驾驶安全性的影响最大.所设计系统在驾驶模拟器中实现,可有效评价特殊环境驾驶人的驾驶安全性,进而降低驾驶人因素引起的事故率.      

考虑驾驶风格的智能车自主驾驶决策方法

为了提升智能车类人驾驶水平,提供符合驾乘者驾驶习惯的个性化驾驶服务,改进了DDPG算法并设计智能车驾驶决策系统,学习不同风格的个性化驾驶策略.招募20位驾驶人参加基于仿真平台的模拟驾驶实验,采集驾驶数据.运用相关性检验方法选择个性化驾驶评价指标,使用K-means聚类方法将驾驶风格进行分类.在基础DDPG算法的输出部分加入线性变换过程,形成改进的个性化驾驶决策学习算法,进而构建个性化自主驾驶系统,以3种驾驶风格作为学习目标,调节线性变换参数,在线训练并测试算法.结果表明,提出的方法比基础算法收敛速度提升21.3%.算法在测试场景中,保持了高于驾驶人的横向控制水平,车道偏移量下降73.0%,且驾驶的车辆未与道路外侧护栏发生碰撞.聚类结果显示,算法通过调节线性变换参数,能够有效学习不同的驾驶风格.      

考虑肌电信号的驾驶人弯道操纵行为分析

驾驶人是"人-车-路"闭环系统中的核心。近年来，研发人性化、个性化的汽车驾驶辅助系统逐渐成为行业热点。为了更加透彻地理解弯道驾驶行为特性，为弯道驾驶辅助系统提供功效评估与优化，提出了一种考虑肌电信号的驾驶人弯道行驶过程操纵行为分析方法。招募12名驾驶人在试验场标准路面上进行实车试验，其中包含6名专业试车师与6名普通驾驶人，要求驾驶人分别以30，40，50 km·h^-1的不同初速度驶入U形弯道并自由驾驶。试验过程中记录驾驶人颈部肌电信号数据和车辆运动状态数据，分析转弯行驶车辆侧向运动对不同驾驶能力的驾驶人生理体验的影响，同时进一步探讨不同类型驾驶人在不同入弯速度条件下颈部肌电信号与侧向加速度的关联差异特性。试验结果表明：相同工况下，专业驾驶人和普通驾驶人颈部肌电特征值存在显著差异，专业驾驶人颈部肌电信号特征与车辆侧向加速度呈现一定的线性关系；随着驾驶任务难度的增加，驾驶能力好的驾驶人能够较好地适应任务的变化，在进行纵侧向耦合操纵时能够较好地协调身体生理反应与车辆侧向运动保持较好的关联特性。研究成果为进一步探索并完善驾驶体验评价方法提供了新的研究思路，同时，可为汽车辅助驾驶系统功能设计与智能汽车行驶性能的用户体验测评提供技术支撑。     

考虑道路平曲线设计的驾驶疲劳对车道保持能力影响研究

不同的道路平面线形几何设计对于驾驶人车道保持能力的需求是有差异的,驾驶人受疲劳程度影响也会呈现车道保持能力下降的趋势,当前的研究未综合考虑以上2个因素:线形和疲劳程度对驾驶横向表现的交互影响.邀请41位被试者分别开展550 km的实车实验,获取车辆位置信息GPS以匹配道路线形类型,基于问卷调查方法获取驾驶过程疲劳等级.分析不同疲劳程度、不同平面线形类型以及弯道半径条件下的车道偏离标准差参数,构建了多元线性回归模型.数据分析结果表明,相同疲劳程度下驾驶人在圆曲线段驾驶的偏离值要超过直线段以及缓和曲线段;当弯道半径超过5 500 m时,曲线段弯道半径越大,车道偏离差值越高.同时,考虑了线形影响的多元线性回归模型对疲劳程度的预测精度要高于未考虑线形因素的模型,进一步说明在针对驾驶疲劳行为表现开展研究时,有必要对道路设计参数加以考虑以提高疲劳辨识精度.      

驾驶心理对交通安全的影响

分析驾驶心理对交通安全造成的影响,并总结其中的主要因素.通过文献调研,综述了驾驶心理的主要过程和关键特征对交通安全的不同影响,并分析了驾驶心理对交通安全的影响方式.驾驶心理已经成为引发交通事故的重要因素之一,驾驶心理通过影响驾驶员的行为,间接地对交通安全产生影响,其中知觉、注意、态度、驾驶疲劳等是影响交通安全的主要因素.了解驾驶人行为的心理机制,有助于找到改善交通安全的方法,研究发现通过改变驾驶人态度是1种有效的途径.     

基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价方法

为解决网联环境下重型车驾驶人驾驶安全绩效评价在指标多样性、模型可靠性、评价完整性和结果可溯性等方面的问题，提出一种基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价框架，包括驾驶行为指标提取方法、包含零值的超效率数据包络分析方法和基于效率前沿分析的驾驶安全绩效提升方案。基于网联环境下重型车自然驾驶数据特征，提取6个行程级的危险驾驶行为指标作为模型输入项，包括：表征激进驾驶的超速行为、急加速行为和急减速行为；表征分心驾驶和疲劳驾驶的打哈欠行为、使用手机行为和吸烟行为。表征驾驶风险暴露因素的行驶时间和行驶里程作为模型输出项。将每个驾驶人视为独立的决策单元，构建3种驾驶绩效评价模型，分别从激进驾驶、分心和疲劳驾驶以及综合驾驶风险3个维度对驾驶绩效进行评价。进一步利用效率前沿分析准确识别低绩效驾驶人，并量化其达到最佳驾驶绩效所需提升的驾驶行为指标。将该框架应用于南京某重型车车队的34名驾驶人，使用连续3个月的网联数据开展驾驶绩效评价。结果表明：该框架能够准确计算驾驶绩效得分，不同驾驶绩效等级驾驶人之间的驾驶行为特征存在显著差异，超速行为和打哈欠行为是影响驾驶绩效评价结果的关键因素，针对低绩效...     

驾驶人熟悉程度对其安全驾驶行为的影响研究综述

驾驶人作为人-车-路-环境复杂系统中最核心的因素,在交通安全中发挥最为关键的作用。聚焦驾驶人熟悉程度这一因素对道路交通事故的影响,系统地梳理和分析了驾驶人熟悉程度与交通事故的关系及其影响安全驾驶的机理等相关研究及成果。首先,基于驾驶人熟悉程度的距离维度和频率维度识别标准,分析了驾驶人对道路、环境及车辆的熟悉程度与其发生交通事故概率的关联性;其次,从驾驶人控制行为、路径选择行为及视觉行为等角度归纳了驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理;最后,就该领域面临的挑战及未来的研究趋势进行了分析和探讨,提出进一步标准化驾驶人熟悉程度指标的方法,为驾驶安全程度评价及提高交通安全提供了理论基础。针对已有相关研究的局限性及机理研究中尚不明朗的问题,后续研究需从认知心理学方面探究因道路、环境、车辆等驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理,进一步将视觉特征指标与生理指标结合以量化驾驶人熟悉程度,将此纳入到道路选择模型中。同时,从生理指标角度客观衡量驾驶人熟悉程度对其乘坐舒适度的影响,这些为提升自动驾驶技术接受度、交通安全及车辆安全提供强有力的理论基础。     

高速公路行车安全驾驶技术控制探讨

市场经济迅速发展以及人们生活水平的提高,汽车已经成为了人们日常出行必不可少的交通工具之一。随着汽车保有量的持续增加,社会各界对高速公路行车安全的关注度也随之越来越高。所以,加强高速公路行车安全驾驶技术分析研究的力度,制定切实可行的安全驾驶技术控制措施,才能从根本上促进高速公路行车安全水平的有效提升。文章主要是就高速公路行车安全驾驶技术控制进行了简单的阐述和分析。     

使用手机对低龄驾驶人可靠度影响的模拟驾驶实验分析

以驾驶模拟器为实验平台,分析使用手机对驾驶可靠度的影响.通过40名驾驶人参与模拟驾驶实验,统计比较不同通话方式下完成的不同驾驶任务,建立使用手机条件下的驾驶人可靠度模型.研究发现:频繁的多次通话后的可靠度将比长时通话的可靠度更低,频繁通话具有较高危险性;可靠度的极限值出现在驾驶人多重失误的情况下,使用手机同时完成双重任务的干扰性远比单一任务大.     

高速公路行车安全驾驶技术探析

市场经济的持续发展,有利于进一步提升生活水平,人均车辆持有量随之不断增加。在当今社会,人们开始注重自驾出行,但是如何确保高速行车驾驶安全成为值得研究的重点问题。因此,本文就高速公路行车安全驾驶技术进行了分析,希望有助于提升高速行车安全。     

基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究

疲劳驾驶判别是危险驾驶行为研究的主要内容之一,基于驾驶行为的疲劳驾驶判别更加直接.文中选取疲劳状态下的驾驶行为指标作为研究对象,结合不同道路线形分析疲劳对于驾驶行为的影响,获得能在相应的道路条件下显著反映疲劳驾驶的驾驶行为指标.使用ROC曲线方法分别确定不同道路线形下各个驾驶行为指标判别疲劳驾驶的阈值.根据各个驾驶行为指标及阈值,建立疲劳驾驶综合判别模型,并通过对比分析说明基于驾驶行为指标进行疲劳驾驶判别考虑不同道路线形的必要性.研究结果表明,疲劳状态对驾驶行为的影响在不同道路线形上表现不同,基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法可应用于基于驾驶行为的疲劳检测,不同道路线形下平均识别率达75％,平均误判率为16.5％.     

城市道路环境下自动驾驶车辆接管绩效分析（双语出版）

为了分析城市道路环境下高度自动驾驶中非驾驶相关任务和接管紧迫度对接管绩效的影响，基于驾驶模拟器设计了自动驾驶紧急接管场景并开展驾驶模拟试验，接管请求时间分别设定为3，4，5 s，非驾驶相关任务为读新闻、看视频、玩游戏，自动驾驶车速为50 km·h^-1，试验中共招募了49名被试（男性30名，女性19名），被试的平均年龄为31.06岁（标准差为7.1岁），驾驶人在自动驾驶阶段始终执行非驾驶相关任务，听到接管请求提示后需要接管车辆的控制权，并实施紧急避让操作。研究结果表明：在紧急接管情况下，接管紧迫度对合成加速度和最小TTC有影响，而对接管时间无影响，与5 s的接管请求时间条件相比，3，4 s的接管请求时间条件下的合成加速度明显增加，而最小TTC则随接管请求时间的减少而降低；非驾驶相关任务对接管时间和最小TTC有影响，而对合成加速度无影响，与无非驾驶相关任务相比，非驾驶相关任务会显著增加接管时间和降低最小TTC；碰撞几乎都发生在3 s和4 s的接管请求时间下，5 s的接管请求时间能够基本保证接管的安全性。     

基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法

为了从海量自然驾驶数据中有效提取典型驾驶场景,提出一种基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法,搭建了具有多类场景覆盖及通用程度高的典型驾驶场景自动化识别与提取框架,解决了当前方法仅适用特定单一场景提取,无法从大规模数据中高效提取场景的问题。     

雾霾环境下如何安全驾驶汽车的思考

雾霾是一种常见的天气现象,尤其是当前工业化社会,雾霾天气出现的概率更是直线上升,这对于安全行车,无疑是一个巨大的挑战。本文将结合雾霾天气产生原因及特性,基于其对交通的危害,讨论雾霾天气汽车安全驾驶要点,希望可以抛砖引玉,为广大驾驶员提供一定参考,提高行车安全。     

极端天气下的安全驾驶技巧研究

众所周知,我国目前交通压力过大,在极端天气的影响下,交通事故频繁发生,这主要是由于驾驶者对于极端天气下的安全驾驶技巧过于生疏。基于此种情况,本文将主要围绕极端天气下的安全驾驶技巧进行研究,分别探讨有关冰雪天、雨天的安全驾驶技巧,以此为驾驶者提供参考,旨在降低交通事故的发生率。     

对射式激光车速检测器在车速采集中的应用方法

该文论述了运用对射式激光车速检测器获取车速数据的观测方法、实施过程,分析了实地测速过程中发现的问题及其解决方法。激光测速方法的可行性、可靠性在实地采集车速的过程中得到了验证。对运用对射式激光测定车速方法的探索,为今后的有关运行车速的研究的数据采集工作提供了方法指南。     

基于驾驶模拟的疲劳识别与车载预警设备有效性研究

疲劳检测是车载疲劳预警设备的关键技术.研究开发了考虑生理和驾驶行为特征的疲劳预警设备,并通过驾驶模拟实验测试了该设备的有效性.结果发现:严重疲劳报警率、总报警率与KSS正相关,一般疲劳报警率在KSS小于等于8时,随KSS的升高而升高,KSS由8变为9时,一般疲劳报警率降低,严重疲劳报警率大幅升高.KSS在7级以下的报警率为0;当KSS为8级时,总报警率的平均值为0.45;当KSS为9时,严重疲劳报警率高于一般疲劳报警率,且总报警率在0.85以上.该报警设备对KSS为9级有效性最高.