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。     

L3级自动驾驶汽车的接管安全性评价模型

为评价L3级自动驾驶车辆接管的安全性,基于驾驶模拟器设计了双向六车道高速公路环境下的接管场景并进行驾驶模拟实验,驾驶人在自动驾驶过程中始终执行视觉次任务操作,次任务为观看3种难度等级的箭头图,接管场景为自车行驶中遇到同车道前方的一辆抛锚车辆,接管请求时间设为7 s,自动驾驶车辆的速度为110 km/h。实验共计招募了49名被试(男性30名,女性19名),平均年龄为31.06岁(标准差为7.10岁)。当车辆发出听觉+视觉的接管请求信号后,被试应通过按下转向盘上的切换按钮来获取车辆的控制权。以最小TTC的组别为因变量,设定最小TTC小于等于1 s为危险组,大于1 s为安全组,利用二元logistics回归建立接管安全性评价模型。研究结果表明:7 s的接管请求时间条件下,影响接管安全性的因素主要是接管反应时间和次任务,本文中建立的接管安全性评价模型的预测准确率达85.5%。     

预期接管场景下接管绩效及接管风险研究

为了解条件自动驾驶预期接管场景下,预提醒(有预提醒和无预提醒)、速度差(30 km·h-1速度差和无速度差)和接管预留时距(5 s预留时距和7 s预留时距)对驾驶人接管绩效的影响,基于驾驶模拟器,设计了高速公路出口前的预期接管场景,进行接管过程的模拟驾驶试验.试验共招募39名被试(26名男性,13名女性),被试平均年龄...     

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。     

驾驶员接管自动驾驶车辆研究进展

为全面认识自动驾驶接管行为特征,分析驾驶员接管行为,结合自动驾驶接管的技术和现实背景,从自动驾驶接管绩效的影响因素,包括场景、技术、心理和生理等因素,梳理国内外驾驶员接管自动驾驶车辆的研究成果,总结主要研究内容和方法,并展望其未来研究趋势.通过归纳和分析揭示了影响驾驶员接管自动车辆的因素,主要包括接管场景和接管请求方式,同时非驾驶相关任务和年龄等因素也会影响驾驶员的接管行为和表现.针对驾驶员接管的驾驶特征及行为研究,内容精确丰富,方法科学完善;而对驾驶员接管绩效评价和干预研究,重点关注在统计学的基础上,建立完善的数据指标评价体系,用于评价和干预驾驶员接管绩效.未来针对自动驾驶接管的研究,一方面寻求自动车辆技术突破;另一方面综合心理学和统计学理论基础,建立驾驶员接管能力培训体系.      

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。     

邻车切入工况下前撞预警系统的驾驶人依赖特性

为提升邻车切入工况下的行车安全,基于驾驶模拟实验平台,研究了驾驶人对前撞预警系统的依赖特性评价方法以改进预警系统的设计。以预警时机(即碰时间TTC)为研究变量,采集了12名驾驶人的实验数据,以制动依赖指数、次任务评分为2项客观指标,以危险度评分、信任度评分为2项主观指标,建立了评价体系模型,实现了对驾驶人系统依赖程度的量化评价。设计了L9(34)正交实验,建立了依赖特性评价回归模型。结果表明:预警时机(TTC)对依赖特性的影响最为显著:过晚的预警时机(TTC=2.4 s)降低系统的有效性;过早的预警时机(TTC=1.2 s)易导致驾驶人对系统过度依赖。因而,适度推迟预警时机(TTC=1.8 s)可以抑制依赖性的产生,提升系统的安全性。     

自动驾驶驾驶人接管特征研究进展

为自动驾驶驾驶人接管环节做出指导性的建议,从自动驾驶接管的影响因素和自动驾驶驾驶人接管绩效进行系统梳理,总结主要研究内容和方法,并展望其未来研究趋势。总结发现,现有研究缺少一套针对驾驶员在不同复杂度的交通环境下驾驶人行为准则,今后对于自动驾驶驾驶人接管特征的研究目的就是在清楚驾驶人有哪些行为后对自动驾驶安全接管设计提供理论支持。     

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...     

自动驾驶接管绩效的影响因素、模型与评价方法综述

有条件自动驾驶系统无法应对所有驾驶场景,因而需要驾驶人在必要情况下进行接管。驾驶人的接管绩效对于有条件自动驾驶车辆的安全性、驾乘体验与接受度具有重要意义。近年来,大量文献从不同视角对驾驶人接管绩效这一主题进行了广泛研究,但仍然存在一些问题亟待解决。从驾驶人接管绩效影响因素、接管绩效模型与接管绩效评价方法3个方面综述了驾驶人接管绩效的研究现状。首先,从驾驶人因素、交通环境因素和自动驾驶系统因素3个维度对驾驶人接管绩效影响因素的相关研究进行综述。其次,对现有驾驶人接管绩效模型,包括经典统计模型、机器学习模型与结构方程模型进行总结。最后,总结了现有原始接管绩效评价指标以及接管绩效综合评价方法。分析发现：现有接管绩效影响因素的量化指标仍不够全面,现有接管绩效模型的可解释性和预测精度难以兼顾,现有接管绩效评价方法尚需进一步完善。有鉴于此,未来研究首先需要基于驾驶人群体主观评价提出接管绩效的全面评价方法,然后以此为基础从人-机-环境维度全方面探索接管绩效影响因素的量化指标,最后考虑多种影响因素的复杂关联关系,建立高精度接管绩效预测模型,从而为提升驾驶人接管绩效提供理论支持,促进有条件自动驾驶的进一...     

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。     

汽车-动力两轮车碰撞前驾驶员风险感知研究

人机共驾阶段人类驾驶员对驾驶环境保持较高的风险感知水平是保证及时有效、稳定安全接管的核心。本研究通过开展风险感知模拟驾驶试验,获取了驾驶员在典型汽车-动力两轮车碰撞场景下的驾驶行为及脑电响应数据。从驾驶行为层面以制动TTC(time to collision)和平均加速度为评价指标,利用分位数回归构建了驾驶员风险感知量化模型,通过独立样本检验发现驾驶经验、碰撞场景类型对驾驶员风险感知存在显著影响。在脑电响应层面,通过双独立样本检验及FDR校正发现Alpha频段与驾驶员风险感知显著相关。此外,提出了驾驶员风险感知神经机理,包括视觉感知与认知加工两个阶段。研究结果有助于提升人机共驾汽车的安全性。     

平直高速公路低交通量下L2自动驾驶对驾驶人心理负荷的影响

为研究驾驶人在L2自动驾驶模式下的心理负荷特性,设计了正常驾驶和次任务驾驶2种状态,进行实车高速道路试验,采集21名被试驾驶人在2种驾驶状态下分别选择手动驾驶和自动驾驶模式的眼动数据、次任务绩效和主观评价数据.采用重复测量一般线性模型,分析不同驾驶模式对上述参数的影响,从客观和主观两方面分析驾驶人的心理负荷变化.结果表...     

基于驾驶模拟器的使用手机对车辆驾驶可靠度的影响

将驾驶模拟器作为试验平台分析使用手机对驾驶的影响,有40名驾驶员参与了多阶段的试验,利用统计数据对不同通讯方式下完成的不同驾驶任务进行比较分析,得到初步结论:带有干扰性的手机通话最有可能引发道路交通事故,而免提可以起到轻微的改善作用,不能有效改善负面影响;使用手机同时完成双重任务的干扰性远比单一任务的干扰性影响大;男性使用手机对于驾驶安全性影响比对女性大。以试验的相关统计数据为基础,建立了使用手机对驾驶的可靠度模型,综合分析验证了使用手机对于车辆驾驶影响的初步结论。进一步为基于模型的驾驶可靠度进行分级,得到结论:使用手机对驾驶可靠度影响显著,干扰对话对驾驶可靠度影响更加显著;任何形式的通话都会使可靠度迅速减小。     

基于轨迹数据的交叉口相位切换期间危险驾驶行为实证分析

基于交叉口相位切换期间的车辆轨迹数据,分别根据单车和跟车行驶状态,识别和分析了相位切换期间可能发生的危险驾驶行为。通过视频拍摄和图像处理的方式,提取了曹安公路沿线3个交叉口共312条单车状态和四平路-大连路交叉口共449条跟车状态的高精度车辆轨迹数据。针对交叉口相位切换期间的危险驾驶行为特征,利用速度、加减速度、减速度变化率、潜在碰撞时间（TTC）等指标,研究在此期间车辆发生危险驾驶行为的特点和类型。对于单车状态下行驶的车辆,按停止、通过分类,依据减速度、减速度变化率、减速度变化率的峰值差等指标将停止车辆的危险驾驶行为分为紧急减速型、增强减速型和持续急减型,依据过停车线时间、速度、加速度等指标将通过车辆分为闯红灯型、超速过线型、激进加速型和持续高速型。对于在跟车状态下行驶的车辆,按前、后车不同的停止、通过决策组合分类,依据连续5个时间间隔（0.12 s）的TTC分析前、后车的危险驾驶行为及发生追尾事故的危险程度。针对识别出的危险驾驶行为类型,讨论车辆的关键行为参数与危险驾驶行为之间的内在关联。研究结果表明：单车状态下有17%的车辆存在危险驾驶行为,其中53%为紧急减速行为;跟车状态下有19%的跟车行为是危险的,其中停止车辆的比例是通过车辆的2倍以上。研究成果可进一步应用于驾驶行为模型的参数标定、基于车辆轨迹的交叉口安全评价以及预防危险驾驶行为的主动安全控制策略等。     

雾天对驾驶行为的影响研究——避撞驾驶行为

考虑雾天环境下不良视距对驾驶行为的影响,基于驾驶模拟器为实验平台,通过对46名实验人员在不同雾天实验场景下的测试来分析雾天对驾驶人紧急避撞行为的影响.选取一组非平衡重复测量数据,以刹车瞬时速度和刹车反应时间为因变量,将性别、职业作为固定效应,雾天作为重复测量变量建立线形混合效应模型,并采用SPSS求解.结果表明,在无雾、轻雾与浓雾环境下,驾驶人的平均刹车反应时间分别是1.22,1.26,1.56s,而平均刹车瞬时速度分别为68.10,45.53,48.85 km/h.与无雾环境相比,驾驶人在有雾环境下的可视距离受到限制,刹车反应时间分别增加了0.04 s和0.34s,刹车瞬时速度分别减少了22.57 km/h和19.25 km/h.     

个体差异对转向指标疲劳辨识能力的影响分析

驾驶人个体差异是影响疲劳驾驶辨识准确性的重要因素。为了探究个体差异与基于转向行为的疲劳辨识效果之间的关系，量化个体差异对转向特征指标疲劳辨识能力的影响程度，通过自然驾驶试验，采集被试在清醒状态和疲劳状态下的真实驾驶行为数据，结合观察员问询打分和被试面部视频得到疲劳水平信息。设置双层滑动时间窗对每位驾驶人的自然驾驶行为数据进行处理，挖掘出9个疲劳驾驶转向特征指标。对每位驾驶人清醒和疲劳状态下的指标样本进行Wilcoxon检验，用Wilcoxon检验的|Z|值表示指标对驾驶疲劳的分类性能。以清醒和疲劳状态下指标有显著差异的被试数目最多为优化目标，得到指标最优的双层时间窗设定值。将|Z|值最大的被试逐个与其他被试两两组合，对清醒和疲劳状态下混合两被试指标样本数据进行Wilcoxon检验，得到被试组合指标的|Z|值。计算两被试的综合个体差异值，基于线性模型拟合两被试组合Wilcoxon检验的|Z|值和个体差异值，以拟合直线的斜率绝对值|k|量化个体差异对指标疲劳辨识能力的影响。研究得到基于自然驾驶行为数据的9个疲劳驾驶转向特征指标的最优时间窗，发现指标对疲劳驾驶的分类性能存在个体差异，并且指标的疲劳辨识能力会随个体差异增加而降低，进而影响基于转向行为指标疲劳辨识的准确性，其中方向盘转角下四分位标准差（X_q1std）的斜率绝对值最大（1.17），方向盘转角标准差（X_jstd）的斜率绝对值最小（0.44），疲劳辨识能力受个体差异影响最大和最小的指标分别是X_q1std和X_jstd。研究结果可为利用自然驾驶行为数据的疲劳驾驶特征提取及考虑个体差异的疲劳驾驶建模提供参考。     

基于自然驾驶数据的跟车场景潜在风险评估

为弥补传统风险评价指标对相对速度较小的跟车场景危险水平评价能力的不足，减少跟车场景中追尾事故的发生，提出了跟车场景潜在风险的概念。将假定前车以较大制动减速度减速条件下的风险称为潜在风险，并构建了代表驾驶人在潜在危险跟车场景下进行避撞操作需满足的最大反应时间的参数时间裕度（TM）。由于追尾危险工况中常见采取的避撞操作可分为制动和制动转向两大类，分别对典型制动避撞过程和制动转向避撞过程进行了分析，从而推导出分别针对2种跟车潜在危险场景的TM计算方式。通过自动筛选与人工筛选结合，获得了中国自然驾驶数据库（China-FOT）中具有中国驾驶人特点的制动避撞危险工况87个和转向制动避撞危险工况40个进行分级，并基于图像处理方法提取了前车制动开始时刻的TM值，从而得到跟车场景潜在风险两级危险域的划分。结果表明：制动避撞场景下，本车车速过低和过高时，TM值的变化均不明显；而在制动转向避撞场景中，只有速度较高时阈值才保持不变。通过对正常驾驶视频的分析，引入对比组共计正常跟车制动工况163例和正常跟车转向变道工况151例的车头时距（THW）值，其统计分析结果与支持向量机分类结果均难以清晰描述跟车场景危险水平与本车速度之间的关系。为研究跟车场景潜在风险评价在自动驾驶中的应用，对于制动避撞场景，在设定TM值不变和相对速度不变的条件下，分别对基于TM的最小相对距离和距离碰撞时间（TTC）值进行了仿真，仿真结果显示，相比于TTC而言，TM的评价稳定性受相对速度影响小，在自动驾驶跟车策略开发和避免其发生责任追尾事故中有重要应用价值。     

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。