基于SEM的自动驾驶汽车接受度模型与风险分析

为了探究社会大众对自动驾驶汽车的接受度及其影响因素,通过对自动驾驶汽车的风险评估,基于TAM模型增加外部变量,改进感知易用性与感知有用性,建立自动驾驶汽车接受度研究模型。将研究模型中假设的外部变量、潜在变量、认知变量与自动驾驶汽车社会接受度的关系进行Pearson相关性与Kendall相关性检验。基于相关性检验剔除无关因素变量,建立线性回归模型,对相关因素与自动驾驶汽车接受度的关系进行了探究,并以此建立接受度结构方程模型,对各个变量与自动驾驶汽车社会接受度之间的因果关系进行了进一步研究论证。结果显示,法律伦理的认知对自动驾驶汽车接受意向产生（E =0.038,P < 0.001）显著正影响。驾龄、驾车频率对接受意向产生（E =-0.044,P < 0.001）显著负影响。学历通过促进公众对自动驾驶汽车正面的认知、抑制负面认知,从而对公众接受意向产生（E =0.172,P < 0.001）显著正影响。功能的认知会促进公众对自动驾驶汽车正面影响的认知,从而对接受意向产生（E =0.444,P < 0.001）显著正影响。      

老年人对自动驾驶汽车接受度影响因素分析

为了改善老年人出行,针对中国老年人出行机动性差和可达性低的问题,提出用自动驾驶汽车技术解决,研究了老年人群体对自动驾驶汽车接受度的潜变量因素。采用结构方程模型,对全国的734份有效问卷调查样本分析,构建了三个模型进行了分析和对比。本文揭示了构建的模型的优劣,并分析了影响老年人对自动驾驶汽车接受度的心理潜变量因素,找出了其中的关键影响因素,为自动驾驶汽车在老年人中的普及提供了建议。     

车路协同系统接受度建模及性别差异分析

为了研究公众对车路协同系统（CVIS）的接受度以及在性别上的差异,考虑心理因素,基于拓展的技术接受模型建立车路协同系统接受度模型,通过网络问卷调查方法获取车路协同系统接受度影响因素的主观评价数据,使用偏最小二乘法的结构方程模型（PLS-SEM）检验测量模型的内部一致性和可靠性、收敛效度和判别效度以及模型的假设。研究结果表明：该模型对男性接受意向方差具有70.1%的解释力,对女性接受意向方差具有45.0%的解释力,表明模型对男性接受意向的解释力更强;男性与女性之间的接受意向存在很大的差异,女性比男性更加注重车路协同系统的实用性和安全性,而男性比女性更加注重车路协同系统的便利性,也更容易受到社会因素的影响;对于男性和女性来说,行为态度（ATB）对行为意向（BIU）具有正向显著影响,感知易用性（PEU）可以通过感知有用性（PU）和行为态度间接影响行为意向,感知有用性和可靠性对信任度具有正向显著影响;由于受访者对车路协同系统的实用性感知很高,导致对隐私的关注就越少,因而感知隐私风险（PPR）对信任度的影响并不显著;总体来看,构建的模型对于描述车路协同系统接受度具有一定的合理性与有效性,并且可以针对不同性别的人提高其接受度,可对制定精细化、差异化的策略提供支持。     

基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向

自动驾驶技术和共享经济融合产生的共享自动驾驶汽车(SAV)可为人们提供优质的出行服务.为探究出行者选择SAV的行为特性,对受访者的社会经济属性、历史出行特性、行为态度特征进行调查,并采用正交试验设计出行方式选择意向调查问卷,收集到311份有效数据.为充分考虑个体异质性,利用潜在类别分析探究SAV使用者的潜在类别,并将所...     

面向自动驾驶的道路适驾性研究进展

现有道路设计规范考虑了驾驶人感知反应时间和车辆动力学特征,而自动驾驶汽车与驾驶人在感知反应时间、感知距离和感知高度等方面存在差异。这些差异可能会导致自动驾驶汽车在特定道路条件下面临挑战,例如复杂的道路线形、不规则交叉口等情况。为了解道路基础设施对自动驾驶汽车运行的影响,需要开展面向自动驾驶的道路适驾性研究。针对不同道路类型,道路几何设计、交通控制设施和路侧设施等对自动驾驶汽车安全运行影响的定量研究尚不充分。从路段、交叉口、交通标志标线3个方面进行归纳整理,结果表明：(1)现有的研究建立了道路线形设计、交叉口几何设计与自动驾驶感知能力的关系,发现平曲线半径、弦长和曲线偏转角等设计指标影响自动驾驶视距;(2)实车测试发现道路类型、平曲线曲率和车道宽度对自动驾驶失效事件具有显著影响;(3)随着自动驾驶汽车市场渗透率的增加,自动驾驶汽车之间交互行为规则更加明确,有利于提升道路适驾性水平;(4)自动驾驶的感知识别准确率会受到交通标志的反光性能和设置位置的影响,失效概率与交通标线的尺寸、逆反射亮度系数以及延长线相关。面向未来自动驾驶应用需求,针对已建道路,需要测试不同复杂工况条件对自动驾驶汽车运行...     

自动驾驶汽车：传感器融合与5G互联的益处

正一辆理想的自动驾驶汽车的终极目标是取代人类驾驶,成为一个完全安全、更有效的"高科技"产品。本质上,这意味着L5级完全自动驾驶汽车将能够感知周围环境,并理解周围环境,在几乎没有人为干预的情况下安全驾驶。当人类驾驶时,五类感官齐上阵。眼睛是不断从环境中收集数据的视觉传感器,感知到另一辆车,或一个行人,或一个正在接近的减速带,眼睛会将这些数据传输到大脑。     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。     

捷豹路虎致力于开发新技术

<正>自动驾驶车辆将来上路后,能否识别到正在过马路的行人成为普遍担心的问题。捷豹路虎研发的最新自动驾驶技术"虚拟眼"通过复制与汽车相关的人类行为和身体语言元素,有望提高公众对自动驾驶车辆的信任感。"虚拟眼":与行人交流眼神自动驾驶车辆将来上路后,能否识别到正在过马路的行人成为普遍担心的问题。捷豹路虎开展的研究表明,高达63%的行人和骑自行车的人会觉得路上有自动驾驶车辆不太安全。该公司未来移动出行部门研发的一项最新技术——"虚拟眼",可以让自     

捷豹路虎致力于开发新技术

<正>1 "虚拟眼":与行人交流眼神自动驾驶车辆将来上路后,能否识别到正在过马路的行人成为普遍担心的问题。捷豹路虎开展的研究表明,高达63%的行人和骑自行车的人会觉得路上有自动驾驶车辆不太安全。该公司未来移动出行部门研发的一项最新技术,名叫"虚拟眼",可以让自动驾驶汽车与行人产生眼神交流(图1),不久前刚刚在考文垂的一个模拟街区中进     

面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型

针对无信号控制路段自动驾驶车辆和行人冲突判别建模,选择武汉市6处无信号控制路段作为调查地点,从而保证足够的车辆及行人数据量,采用视频采集技术获取交通流量以及行人与车辆的行为数据.利用决策树分析方法将决策分为两各层级,分别为行人过街决策和冲突判别,利用二元Logit模型建立面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型,对行人和自动驾驶车辆之间可能发生的冲突概率进行计算.建立的模型可以作为自动驾驶技术中的一部分,能够帮助自动驾驶汽车具备人类驾驶员与行人间的通行权沟通能力,使自动驾驶汽车控制系统更加智能且接近人类的判断能力.     

无人驾驶汽车对中短距离市际出行方式选择行为的影响

研究了无人驾驶汽车对中短距离市际间出行选择行为的影响.基于计划行为理论,通过建立结构方程模型,构建出行者对无人驾驶汽车的感知行为控制、主观规范、行为态度和行为意向心理潜变量.然后将这些心理潜变量纳入到随机系数Logit模型建立混合选择模型.以武汉市为例进行实证研究,结果表明:在效用函数中,车内时间、出入站和候车时间,以...     

基于扩展TAM的车路协同系统驾驶人接受度研究

车路协同系统（Cooperative Vehicle Infrastructure System，CVIS）已成为智能交通领域的前沿技术和研究热点。世界各国都在致力于CVIS的研发、试验、示范应用和效用评估。然而CVIS的服务对象是驾驶人，在其正式投入使用之前研究驾驶人对CVIS的主观接受度及其影响因素非常重要。基于此，以基础的技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）为理论框架，在基础变量（感知有用性、感知易用性、态度和使用意图）的基础上，引入预警服务质量、分心感知、个人创新和信任度4个扩展变量，建立扩展TAM，分析驾驶人对CVIS的主观接受度及其影响因素。首先，通过在线调查收集392名驾驶人对CVIS的技术接受问卷；然后，使用Cronbach's α和验证性因子分析检验问卷的信效度；最后，采用路径分析探究驾驶人对CVIS的接受度及其影响因素。研究结果表明：基础TAM变量之间的关系与基础模型假设一致；CVIS的预警服务质量通过感知有用性、感知易用性和态度间接影响使用意图；驾驶人对CVIS的分心感知对其态度和使用意图没有负向影响；驾驶人的个人创新不仅直接影响使用意图，而且通过态度间接影响使用意图；驾驶人对CVIS的信任度是使用意图的直接影响因素，也通过其他变量间接影响使用意图。研究结果有助于了解驾驶人对CVIS的接受度及其影响因素，并为CVIS的设计提供理论依据。     

Study on influence of walking experience on traffic safety attitudes and values among foreign residents in Japan

The most vulnerable user in road space is still an ordinary pedestrian even though the top fatalities by traffic mode differ in countries. Thus, prioritizing/protecting vulnerable road users is essential to improve road safety. People's safety perceptions toward vulnerable users are strongly associated with surrounding elements and their own experiences, especially as pedestrians. Therefore the attitude and values toward vulnerable users would vary due to culture and customs related to walking in each country. This study examines how a walking experience change reflects people with diverse backgrounds' traffic safety attitudes by conducting an online questionnaire survey for foreigners living in Japan for five years or less. As a result, 75% of respondents walk more frequently due to increased public transportation usage. For all the respondents, the increase in the walking frequency also drives the shift in the attitude toward vulnerable users and the values regarding travel safety and comfort indirectly intermediated by the shift in attitudes toward walkability, applying structural equation modeling. To focus on the structure of the shift according to nationality, people from Southeast/South Asia, where motorcyclists are the top fatalities in the road space and somehow regarded as vulnerable road users, the increased walking experience contributes significantly to the improvement of awareness of vulnerable road users and to the formation of safety and comfort values. Regarding people from Europe/North America, although their walking frequency increases after coming to Japan, there is a static causal relationship that does not influence their attitude toward walkability or safety and comfort values. Additionally, they already have an attitude of protecting/prioritizing pedestrians and placing more importance on safety and comfort. At the same time, people from Southeast/South lacks the attitude toward pedestrians due to much less frequency of walking in daily life. It suggests that establishing safe and having comfortable pedestrian spaces and public transport in developing countries where traffic infrastructure is at the development stage will encourage people to walk and likely help foster an attitude of placing importance on safety.     

基于心理安全距离的行人风险评价及预警算法研究

为实现在机非混行的交通环境下,对动态、随机弱势道路使用者的准确风险评估,基于行车安全场理论提出了考虑行人心理安全距离的碰撞行人风险评价模型.首先通过考虑行驶车辆是否会危及行人的心理安全,提出了心理安全距离的概念,包括心理安全通行距离和心理安全制动距离2个方面,并通过问卷调研挖掘其可能的影响因素进行数值分析;接着将心理安...     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型（双语出版）

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响，揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性，假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径，普通车辆遵循用户最优路径，构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求，各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子；下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型，无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标，而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性，得到非统一增长乘子下的路网容量，比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明：①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似，但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果，当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时，二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小；②不同OD对的增长乘子不一定相同，无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布，从而提升整个道路网络的容量；③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用，提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率，路段流量分布更加均衡；④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时，道路网络容量可增加的幅度较小。     

武汉智能网联汽车配套基础设施及车路协同建设研究

新时代科技革命与产业升级进行得如火如荼,智能网联汽车作为一个新兴产业正快速进入产业化与市场部署阶段,成为汽车行业技术变革的重要突破口。武汉作为国内第一批发展车路协同与智慧城市的“双智”试点城市之一,正在大力促进智能网联车及配套技术的发展和应用。依托武汉光谷区域交通基础设施的工程实例,构建光谷完整的“车路智行的生态系统”,着重研究车路智行一体化的智能网联体系,归纳总结智能网联汽车示范段的建设,为推动自动驾驶、V2X等技术的研发应用进程奠定坚实基础,不断完善光谷智能网联汽车产业链,促进智能网联汽车产业发展。