险情中驾驶人接管自动驾驶车辆的驾驶行为研究

为了指导驾驶人安全地使用自动驾驶系统,在模拟驾驶仿真平台上研究驾驶人在复杂交通环境下实现自动驾驶切换到手动驾驶的绩效表现,以及影响驾驶人驾驶方式切换过程的因素。试验收集了36名驾驶人在2种险情下切换驾驶方式过程中的驾驶行为数据,包括驾驶速度、车头间距、车辆横向位移和车辆转向等数据。研究结果表明:部分驾驶人会在险情提示出现之后即刻切换驾驶方式,而部分驾驶人则在提示出现之后继续监控道路和车辆信息,直到交通冲突出现的时候才进行驾驶方式切换;对上述2种切换方式进行独立分析发现,进行第2种切换的驾驶人在接管车辆之前所处的状态(玩游戏或者听音乐)对驾驶人接管车辆所用的切换时间有显著性影响,驾驶人处于玩游戏的状态下接管车辆所用的时间会小于驾驶人在听音乐状态下接管车辆所用的时间;切换方式对车辆横向位置有显著性影响,而且进行第1种切换的驾驶人在后续的驾驶过程中能保持较小的安全速度行驶,说明"切换方式1"与"较小的安全车速"存在相关关系,但二者的因果关系尚需深一步研究。     

驾驶人车内次任务叠加实验研究

为了探究不同类型的车内次任务对驾驶人驾驶行为的影响程度,通过设计换道测试(LCT)为主任务,次任务包括视觉次任务、认知次任务和叠加次任务,分别在四种次任务下采集车辆行驶轨迹、转向角等数据进行驾驶绩效分析,结果表明:视觉认知叠加次任务对驾驶人驾驶行为的影响最大;视觉次任务次之;认知次任务的影响最小。     

人机共驾智能车驾驶模式决策属性析取研究

为了深入分析驾驶模式决策影响因子,通过实车试验采集了人-车-路多源特征信息。用驾驶人主观经验将驾驶模式划分为人工驾驶、警示辅助、自动驾驶3种状态,并利用采集的驾驶人血流量脉冲（BVP）和皮肤电导（SC）值进行K均值聚类,将驾驶人当前合适的驾驶模式自动聚类为3级。通过融合驾驶人自汇报结果和聚类结果对驾驶模式进行准确标定。采用以信息增益为依据的Ranker算法对多特征进行排序,并在此基础上,根据多分类器分级结果确定最优特征属性集合。研究结果表明：当选取车速、车头时距、车道中心距离、前轮转角标准差、驾驶经验5个指标为特征子集时,支持向量机、朴素贝叶斯及K近邻这3种分类器的识别准确率都超过90%;除警示辅助模式与自动驾驶模式下的车速值和车道中心距之外,其余所有不同模式决策属性值均呈显著性差异;研究结果可为人机共驾智能车驾驶模式决策提供依据。     

不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征

为探究不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征,面向驾驶人、自动驾驶车辆、交通环境等内容提出自动驾驶测试研究框架。基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台,通过案例验证其有效性,为自动驾驶相关技术的测试评估提供有力支撑。研究以接管场景、接管请求时间、驾驶次任务、交通流为要素设计18个高速公路接管情景,邀请被试开展驾驶模拟试验测试。从主观维度探究驾驶人对自动驾驶的适应性差异,从客观维度构建广义线性混合效应模型,研究驾驶人属性因素(性别、年龄、驾龄)和接管情景因素(接管场景、接管请求时间、驾驶次任务)的主效应及其交互作用对接管行为的影响。统计分析结果表明：①性别因素对自动驾驶的信任度和状态感知度有统计学差异,男性对自动驾驶的适应性高于女性;②驾驶人的年龄和驾龄因素对试验前和试验后的技术接受度具有显著影响,对技术信任度和状态感知度具有统计学差异,中年人和老年人、中驾龄和高驾龄人群的适应性相对较高;③不同因素水平对应的接管成功率、正确率和第一操纵行为不同。广义线性混合效应模型结果表明：①接管情景因素及其交互作用对接管行为指标具有显著影响;②模型中引入驾驶人属性因素,发现与接管情景因素存在交互效用。研究基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台的方法具有一定的推广性,研究结果可为深度挖掘自动驾驶接管行为影响因素及其作用机理奠定基础。     

驾驶人跟车风险接受水平对其接管绩效的影响

自动驾驶接管是一种安全性要求很高的手动驾驶操作,可能会受到驾驶人手动驾驶安全习惯的影响。本文基于驾驶模拟器分别设计了手动驾驶跟车和自动驾驶接管实验,研究了驾驶人的手动跟车风险接受水平对其接管绩效的影响,同时考虑了接管时间预算和视觉非驾驶任务的影响。结果表明:在日常驾驶中具有低跟车风险接受水平的驾驶人接管反应时间更短,并且在监控自动驾驶条件下,接管后表现出更低的纵向碰撞风险。此外,当驾驶人处于视觉分心状态时,5 s的接管时间预算会导致驾驶人接管后出现较差的横纵向稳定性和极高的纵向碰撞风险。本研究的结果可为个性化自动驾驶系统的设计提供理论依据。     

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%。     

自动驾驶中不同变量对驾驶人接管时间和心率的影响

为研究自动驾驶中驾驶人在人机转换过程中的接管反应和生理特性,基于模拟驾驶平台设计了自动驾驶场景,对22名驾驶人进行了试验。使用双因素方差分析研究不同次任务和驾驶人性别对接管时间、驾驶人心率指标的影响,使用Pearson相关性检验分析接管时间和驾驶人心率指标的相关性。研究结果表明:与次任务为看书相比,次任务为玩手机时驾驶人的最大心率增长率、操纵时间显著增加,反应时间显著减少;与男性驾驶人相比,女性驾驶人的总接管时间显著减少;不同的次任务与性别对心率恢复平静时长无显著影响;反应时间与操纵时间之间有较小的负相关性,最大心率增长率与心率恢复平静时长有较小的正相关性。     

基于间接共享控制的智能车协同接管方法

从自动驾驶模式向手动驾驶模式切换时的控制权移交问题已成为智能车领域的研究热点.为了改善驾驶人从非驾驶任务状态接管车辆时因认知和操作能力不足而引起的安全性和稳定性问题,在总结现有研究成果的基础上,提出一种基于间接共享控制的智能车协同接管控制方法.首先,定义协同接管方法的应用对象是控制系统良好、全局感知或决策受损需要接管的...     

驾驶次任务沉浸等级对接管行为的影响分析

为探究自动驾驶中驾驶次任务沉浸等级对接管行为的影响,基于驾驶模拟器搭建自动驾驶接管行为测试平台,设计事故接管场景,基于驾驶次任务(娱乐任务和工作任务)和接管请求时间(5 s和10 s)因素组合开发4个事故接管情景,招募被试参与驾驶模拟实验并采集驾驶人的接管行为数据,选择速度、横向偏移、接管反应时间和接管正确时间4个指标...     

自动驾驶等级提高条件下驾驶人驾驶姿势变化规律分析EI北大核心CSCD

为研究驾驶人在自动驾驶等级提高条件下的坐姿变化规律,基于直接测量的人体标志点位计算人体内部目标标志点并构建人体模型,确定驾驶人在驾驶过程中7个部位的关节角度,定量描述L0和L3级自动驾驶坐姿特征差异。结果表明,自动驾驶等级由L0提高到L3后,驾驶人的肘部屈曲、胸腹部屈曲、膝盖弯曲度不同程度的增大导致活动空间得到扩展,坐姿舒适度有所提高,而腰背部后倾的趋势加深,上躯干倾向处于扭曲或压缩状态,腰背部由于得不到充分支撑而疲劳,降低了乘坐舒适性。自动驾驶等级的提高改变了驾驶任务,因此驾驶人坐姿特征发生显著变化。本文可为高度自动驾驶汽车的驾驶室布局与自动驾驶功能研究提供重要参考依据。     

基于因子模型的高速公路特长隧道驾驶人心理负荷特性研究

为研究驾驶人行驶通过特长隧道环境中的心理负荷变化特性,选取2座典型特长隧道进行实车试验,采集驾驶人实时心电信号,以心率和心率变异性指标分析为基础,通过数据挖掘构建了基于因子分析的心理负荷计算模型,采用心率变异性频域分析结果对模型进行验证。研究结果表明：心率变异性指标在计算心理负荷时比心率指标具有更高的效度和信度,驾驶人在距离隧道入口较远处和距离隧道出口较近时负荷较大;在隧道路段和普通高速路段,熟悉试验道路的驾驶人平均心理负荷小于不熟悉试验道路的驾驶人;被试在隧道路段的平均心理负荷大小依次为入口段、出口段、行车段,熟练驾驶人心理负荷在特长隧道入口前300 m至前180 m范围受到的影响最为明显;非熟练驾驶人心理负荷在入口前300 m至入口后240 m范围受到的影响最为明显。上述结果说明：在隧道出、入口段,尤其是入口段驾驶人负荷过高,也是造成事故数量多的主要原因之一;熟悉道路条件可在一定程度上降低驾驶人心理负荷;普通高速路段虽然行车环境较好,但运行车速过高也会造成驾驶人负荷增加。熟练驾驶人心理负荷在隧道入口前升高,而非熟练驾驶人心理负荷在进入隧道后仍保持较高水平。     

基于多源数据的单调道路环境与驾驶疲劳关系模型

为了研究单调道路环境对驾驶疲劳的影响,采用眼动仪、脑电仪等仪器设备在G109格尔木-西藏沿线开展实车驾驶试验,获取19名被试驾驶过程中的生理和驾驶行为等多源数据以及驾驶疲劳主观KSS量表,分析不同时间窗下各特征参数随疲劳程度的变化规律。采用不同海拔对应的植被等级作为单调道路环境的量化指标,将驾驶疲劳程度划分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳3个等级,根据皮尔逊相关性和自变量共线性检验结果,选取脑电（α+θ）/β、平均眨眼持续时间、血氧含量和植被等级为自变量,驾驶人疲劳程度为因变量,建立基于有序多分类Logistic的单调道路环境与驾驶疲劳的关系模型,并分析单调环境下驾驶疲劳生成机理。研究结果表明：在高海拔单调道路环境下,短时驾驶疲劳主要与环境单调程度有关,驾驶时间并不是引起短时驾驶疲劳的主要因素;脑电α/β和心率与驾驶疲劳程度无显著相关性,脑电（α+θ）/β、平均眨眼时间与疲劳程度呈正相关,血氧含量与疲劳程度呈负相关。当植被覆盖率从较稀疏变为稀疏时,驾驶人警觉性较高,疲劳程度增加5.9%;随着植被覆盖率下降至非常稀疏状态,驾驶人会出现克服自身疲劳的情况,疲劳程度增加5.8%;当环境单调性进一步加剧,植被覆盖率降低至严重稀疏状态时,驾驶人疲劳程度明显增加,进入重度疲劳状态。研究成果可为单调道路环境下驾驶疲劳的预防奠定理论基础。     

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。     

国内汽车市场驾驶人眼动行为检测技术分析

为研究不同认知分心等级时的驾驶人眼动行为,通过数理统计的分析方法,对实车道路试验采集的驾驶人完成不同等级认知次任务时的眼动行为特性指标进行了对比分析,定量研究了不同认知分心等级时驾驶人的眨眼、扫视及注视的变化规律。结果表明:认知次任务复杂度、眨眼频率、扫视幅度、视野广度之间显著相关。随着认知次任务难度的增加,驾驶人眨眼频率显著增加、搜索广度明显缩小、注视点分布更加集中。可见本文的研究可以为基于眼动行为的驾驶辅助系统的开发提供理论支持。     

基于交通标志信息量的驾驶负荷加载有效性研究

过高的驾驶负荷是导致驾驶绩效受损和交通事故的重要原因,因此驾驶行为和交通安全研究中需要采用适当的负荷加载形式;通过试验分析不同信息量的交通标志对驾驶人认知负荷的影响规律,验证交通标志信息量对负荷加载的有效性。基于不同信息量的交通标志,对驾驶人的驾驶负荷进行试验验证。招募44名被试在静态控制环境下进行交通标志认知试验,采用信息理论对交通标志信息量进行量化计算,用不同信息量的交通标志进行认知负荷加载,采集被试对每个标志的主观负荷评价及反应时间。试验结果表明：主观驾驶负荷与交通标志信息量有高度相关性,反应时间随着信息等级的增加而增加;而驾驶人性别和驾驶经验对交通标志视认反应时间和主观驾驶负荷量化没有显著影响,这说明在驾驶试验中,交通标志信息量可以用于驾驶试验中的认知负荷的加载,而这种负荷的加载对于驾驶人的性别和驾驶经验是无差别的。该研究更多地考虑了驾驶人的认知特性,研究成果可用于驾驶负荷试验的次任务加载,帮助进行交通安全理论研究。     

驾驶中拨打手机对驾驶人脑力负荷及驾驶行为的影响分析

基于驾驶模拟实验平台,选择高速公路、城市道路2种交通环境,对3名低龄驾驶人正常驾驶与拨打手机驾驶情况下的脑力负荷及驾驶行为表征指标进行了全程监测。每组实验时间约为15min。其中,脑力负荷评估采用心率变异性相关指标,驾驶行为表征采用后视镜使用、转向灯使用、档位变换及速度变化等指标。实验结果表明,相比于正常状态驾驶中拨打手机时心率变异性指标,出现了驾驶人LFNU指标增大、HFNU指标减小、LF/HF比值明显增大、TP增大的现象,规律明显。在排除驾驶疲劳对心电指标产生影响的可能后,可初步判定出现以上现象的原因是拨打手机引起了驾驶人脑力负荷的大幅增加。在驾驶人认知资源有限的情况下,脑力负荷的增大造成了驾驶人在信息获取、转向灯使用、档位变换和车速保持等方面的能力有不同程度的下降。综上所述,驾驶中拨打手机使得驾驶人脑力负荷大幅增加,进而对驾驶行为产生了诸多负面影响,给交通安全带来了隐患。因此,建议相关部门在法律、法规中对驾驶中拨打手机的行为加以限制,以减少交通事故风险。     

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。     

自动驾驶中视觉次任务对年轻驾驶人接管时间的影响

为了了解有条件的自动驾驶中,年轻驾驶人的接管反应特性,分析视觉次任务（3×3箭头次任务和4×4箭头次任务）和接管请求时间（TTC为5 s和7 s）对不同接管时间的影响,基于驾驶仿真平台,设计了包含不同的视觉次任务和接管请求时间的自动驾驶接管场景,针对29名年轻驾驶人进行模拟驾驶试验。使用双因素方差分析来研究不同次任务与不同接管请求时间对接管时间的影响,以及使用Pearson相关性检验来分析不同接管时间的相关性。研究结果表明：与无次任务相比,次任务会显著增加接管时间;不同的次任务对接管时间无影响,次任务与前方有障碍物时的接管请求时间对接管时间无交互作用;与前方无障碍物时的接管相比,前方有障碍物时的接管会显著减少接管反应时间;在驾驶人执行次任务的情况下,不同接管请求时间对转向反应时间和制动反应时间无影响;在前方有障碍物的接管中,驾驶人更倾向于采用制动加转向的组合操作来回避风险,且驾驶人接管回避操作中直接转向和制动加转向的组合操作的比例相同;接管反应时间与制动反应时间有较强的相关性。     

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。     

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。