基于高德导航数据与FOA-GRNN模型的驾驶倾向性辨识方法

为提升汽车主动安全功能,研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法.基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序,并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储.通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息,采用主...     

关于公交车驾驶员安全驾驶视觉特性的分析

随着我国现代化的不断发展,城镇居民的生活水平不断提高,对各种交通工具的需求也在不断加大。同时,由于环境的逐渐恶化和人们环保意识的提高,越来越多人在出行时选择公交或者地铁等公共交通工具出行,因此,公交车驾驶的安全问题受到大家广泛关注。相关数据表明,驾驶员的违规驾驶是引起交通事故的重要原因,应从驾驶员的角度出发,分析公交车驾驶员安全与驾驶视觉特性的关系,有效保障公交车行驶的安全性。公交车驾驶员是驾驶行为的参与者,行驶过程中结合视觉信息操作驾驶行为。本文简要概述了驾驶员的视觉基本特性与疲劳驾驶、分心驾驶及驾驶经验对视觉特性的影响等方面,基于驾驶员的视觉特性影响因素进行研究和提出几点建议。     

Vehicle Rear-end Collision Warning Algorithm Based on Driver's Braking Behavior

利用图像式汽车行驶记录仪在北京市采集了大量自然行驶状态下的驾驶行为数据,基于追尾碰撞中的驾驶员制动操作行为,分析驾驶员安全与危险跟车状态和车辆状态参数之间的关系,利用Fisher判别分析法建立了符合驾驶员危险感知特性的车辆追尾预警算法.研究结果表明该算法总的判别准确率高达95％.     

基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析

为理解驾驶员行为特征,提高自动驾驶汽车的类人驾驶能力,借鉴国外研究成果,基于自然驾驶数据集,对驾驶员在弯道行驶过程中的行为特征开展了研究。选择车辆纵向速度、侧向加速度、横摆角速度和车速作为驾驶员行为特征,选择弯道曲率半径作为道路几何特征,利用车辆动力学原理进行弯道工况识别,通过核密度估计及相对熵对数据集特征参数分布的收敛性进行验证,并对弯道行驶过程中驾驶员行为特征及道路几何特征进行了统计分析。分析结果可以为设计具有类人操作特性的自动驾驶或驾驶辅助个性化系统提供数据支撑。     

基于驾驶模拟实验的层级式驾驶行为安全模型研究综述

针对驾驶行为的研究,从理论层面总结了国内外驾驶行为模型的演变发展过程,进而从应用层面上介绍了各种干预因素(分车载设备因素和非车载设备因素2类)对驾驶行为的影响.由于目前利用驾驶模拟器研究干预因素对驾驶行为的影响存在行为分析单一化、缺乏系统性的缺陷,据此提出了基于驾驶模拟实验的层级式驾驶行为安全模型,根据驾驶环境的复杂度及驾驶员涉及交通事故的可能性将驾驶行为按低、中、高3个风险层级分类,分别为基本车辆控制行为、在复杂交通环境中的动态决策行为以及在紧急交通状况中的避祸行为.利用该模型可以对干预因素影响下的驾驶行为安全进行系统全面的分析和评估.     

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究

驾驶员在车辆行驶过程中是否疲劳驾驶可以从眼睛的状态反映出来，利用驾驶员眼睛的状态信息来判断驾驶员疲劳状况是一种可行的方法。在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监控时，驾驶员面部眼睛定位是判断驾驶员是否疲劳驾驶的关键。为了解决面部眼睛定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文在人脸面部定位的基础上，给出了一种基于区域标示算法的面部人眼定位算法。试验验证了上述算法的有效性。     

高速公路单调路段安全研究现状综述

为了有效降低高速公路单调路段的交通事故率,对国内外单调路段交通事故机理和安全对策的研究现状进行了总结和评价。分别从道路条件、交通条件、环境景观条件以及驾驶时间,行驶速度等方面分析了外界环境对驾驶员的影响因素,对交通事故机理进行了总结。对不同研究手段、实验方法进行了归类。对标志标线设置、彩色路面、路侧参照物设置和景观绿化设计等措施进行了比较和评价。研究建议以外界主要因素对驾驶员心理生理变化影响模式及驾驶员速度顿觉产生机理为理论基础,建立驾驶员心理生理失调应急模型,分析交通事故机理和提出安全对策,达到提高行驶安全水平的目的。     

面向公路智能预警系统效用评价的驾驶模拟实验设计

随着智慧交通的发展，高速公路利用智能预警系统提升多因素影响高原山区高速公路互通立交区进出匝道的通行安全性与通畅性。为进一步评价预警系统的有效性，研究设计了驾驶模拟仿真实验，通过搭建典型低能见度天气下的虚拟场景的道路、交通、环境和交通流，通过驾驶模拟器、无线生理仪和眼动仪等设备采集驾驶员的驾驶行为和生理心理数据，通过不同场景的模拟仿真，对不同预警系统应用条件下的驾驶行为的变化进行分析。实验招募了50名驾驶人完成共12个互通立交进出口匝道场景的闭环虚拟仿真实验，利用实验设备采集了速度、加速度、皮电、心率以及注视扫视等数据，通过统计分析驾驶人在不同能见度、进出口匝道以及有/无预警系统的场景中的驾驶行为数据和生理心理数据，为预警系统的有效性分析提供定量化的评价。实验结果表明，预警系统能够有效提高驾驶人的驾驶安全性；此外，对比互通匝道预警系统对不同驾驶经验的驾驶人的影响，发现对驾龄>10年的驾驶人的警示效果更好。     

基于驾驶工作负荷的心生理指标研究

驾驶员是道路交通系统的核心,道路交通系统的设计应考虑驾驶员的行为特征需求。从驾驶员认知过程研究出发,分析了驾驶员认知、道路环境条件和驾驶工作负荷的关系,通过动态EEG、眼动、心电、皮电等生理心理测量评价驾驶工作负荷,并对具体的心生理学指标反应驾驶工作负荷的原理和规律进行了研究。     

驾驶员方向控制模型及在汽车智能驾驶研究中的应用

分析了驾驶员开车行为特性，利用模糊决策理论介绍了汽车预期行驶轨迹驾驶员模糊决策模型，并结合驾驶员预瞄最优曲率模型建立了一个新的驾驶员方向控制模型，同时也论述了该驾驶员方向控制模型在汽车智能驾驶研究中的应用。仿真结果表明所提出的模型可以描述驾驶员对汽车行驶方向的控制行为，并为汽车智能驾驶的研究提供了一条可行途径。     

基于卫星定位数据的驾驶行为安全与节能评价方法

驾驶员管理是道路运输安全和节能管理的基础和源头。为加强道路运输企业驾驶员驾驶行为安全与节能的管理考核,降低运输企业的监管成本,研究并制定了一套基于企业安全生产管理数据(以卫星定位数据为主)的驾驶行为安全与节能评价方法。首先根据驾驶员驾驶行为的特点和行业管理要求,建立驾驶行为安全与节能评价指标模型,从卫星定位数据中提取了10项驾驶行为安全与节能二级评价指标,根据指标的发生次数和持续时长等进一步细分得到17项三级指标。给出了各项三级评价指标的具体识别和计算方法,并建立了各项二级评价指标的得分标准。利用层次分析法,通过构造比较判断矩阵并进行一致性检验,得出各项评价指标的对应权重。随后采用加权平均方法,最终得到驾驶员驾驶行为的安全评价结果、节能评价结果和综合评价结果,完成对驾驶行为的评价和分析。选取某客运公司行驶时间段和路段等较具代表性的道路运输车辆,利用其正常运行过程中产生的卫星定位数据,对所提出的评价方法进行了试验验证,并与现有其他相似的方法进行了比较分析。结果表明,该方法可从安全与节能两个角度对驾驶员的驾驶行为进行有效评价,帮助运输企业和行业管理部门及时发现和管控驾驶员的不规范驾驶行为。     

驾驶员车道变换视点转移模型及其参数标定

为了获取驾驶员车道变换行程中的视点转移特性,构建视点转移模型,解决驾驶员行为监控设备布设缺乏依据的难题,采用眼动仪和人工记录的方式,分别以轿车和公交车驾驶员为研究样本,获取了车道变换行为过程中驾驶员视点停留时间和视点位置转移特性数据,给出驾驶员的眼动停留时间均值和分布规律,基于外界的交通运行环境,根据驾驶员对外界信息的获取程度,考虑驾驶员、车辆、道路、环境等影响因素,设定其符合泊松分布,将驾驶行为分为决策阶段和执行阶段,给出了基于6个模块的流程结构,构建基于信息满意度的视点位置转移模型并标定了模型参数。     

基于风险驾驶行为分析的营运驾驶员交通安全教育

营运车辆事故多是由驾驶员的风险驾驶行为引起的,而交通安全教育对营运驾驶员的风险驾驶行为改善起主要作用。传统的教育方法未考虑不同驾驶员的行为特征,因而效果不佳。基于风险驾驶行为分析的教育方法首先对驾驶员的驾驶行为进行监控,然后分析驾驶员的风险驾驶行为特征,最后基于特征进行安全教育。该方法具有针对性,并在国外取得较好效果。本研究对基于风险驾驶行为分析的教育方法进行了实验,分析了营运驾驶员的风险驾驶行为类型特征和典型事故致因,并对教育效果进行了评估。结果发现该教育方法能明显减少危险交通事件率。     

视觉分神对驾驶员跟驰行为的影响

为了研究驾驶员视觉通道被车载信息系统所占用时,驾驶员对交通信息进行实时加工处理的机理及其应对事故风险的能力,模拟车载信息系统设计了诱导驾驶员视觉分神的驾驶次级任务。根据次级任务的复杂程度划分为3个任务难度等级,使得驾驶员单次视线离开路面的时间随着次级任务难度增加而递增;基于驾驶仿真试验平台,构建了城市道路和高速公路下的典型跟驰场景;招募熟练驾驶员,于驾驶过程中根据试验声音提示执行驾驶次级任务。对采集的试验数据先采用箱图方法进行离群处理,对筛选后的数据采用方差分析和多重比较的方法,分析驾驶员对车辆车道位置掌握、转向盘调整等相关横向操控行为,驾驶员对车辆纵向位置调整、车速调整等相关纵向操纵行为,以及通过其对车辆横纵向控制反映出的补偿措施。分析结果表明:无论车辆处于高速还是低速行驶环境,处于视觉分神状态的驾驶员对车辆的横向控制能力均会变差;驾驶员视线离开路面的时间越长,其对车辆的横向控制能力越差;车辆高速行驶时,驾驶员将面临更大的横向失控风险;而无论车辆处于高速还是低速行驶环境,驾驶员在意识到自身视线离开路面时间过长后,均会通过降低速度和增大跟车距离,以平衡视觉分神带来的纵向方向上的事故风险。     

基于GIS的车辆行驶安全评价模型及仿真

在现有交通系统四大要素的基础上加入车辆行驶状态,构成"人-车-环境-路-车辆行驶状态"五要素."人-车-环境-路"因素采用打分的形式确定参数的分值,并利用层次分析法(AHP)计算参数权重来构建模型;"车辆行驶状态"因素则是引入加速度干扰的定义,建立了基于道路结构的加速度干扰模型.运用层级分析法建立了总的车辆行驶安全评价模型.在SuperMap软件平台上进行GIS仿真.实现了将评价模型运用到实际车辆行驶过程的安全性评价中,该评价系统可以实时地对车辆当前的行驶安全性进行评价,并根据当前的安全状况对驾驶员进行安全提示.     

一种基于驾驶员生理信号的非接触式驾驶疲劳检测技术

本文中基于驾驶员的生理信号提出一种非接触便携式的驾驶疲劳检测技术。首先通过传感器采集到汽车行驶过程中驾驶员的股二头肌的生理信号,经快速独立成分分析分离出肌电信号和心电信号,并采用经验模态分解进行去噪。接着在此基础上,提取出肌电信号复杂度、心电信号复杂度和心电信号样本熵3个特征参数。综合这3个特征参数能明显区分驾驶员的正常和疲劳两种状态。最后采用主成分分析法将特征参数进行降维,获得了2个能有效表征疲劳状态的主成分,以此为自变量建立了判定驾驶疲劳的数学模型。经验证,该模型能较准确地判别驾驶员在驾驶过程中的正常和疲劳状态,准确率达90%以上。     

基于深度强化学习的驾驶员跟车模型研究

为提升智能驾驶系统的纵向跟车性能,本文构建了一种基于深度强化学习的驾驶员跟车模型。首先,设计了跟车场景截取准则并从自然驾驶数据中筛选出符合条件的典型跟车场景,并对其数据进行统计分析,即采用相关系数法分析了车间距、相对速度和车头时距等因素对驾驶员跟车行为的影响机理,得出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素。接着,基于深度确定性策略梯度算法建立了驾驶员跟车模型,将驾驶员跟车轨迹数据集输入到模拟跟车环境中,让智能体从经验数据中学习驾驶员的决策行为。最后,以原始工况数据为基准,对基于深度强化学习的跟车模型进行对比仿真验证,结果表明所构建的驾驶员跟车模型具有良好的跟踪性能,能真实地复现驾驶员的跟车行为。     

多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

驾驶倾向性是汽车行驶过程中操控者情感偏好等特征的动态测度,是车辆安全驾驶辅助系统,特别是其碰撞预警系统中汽车驾驶人意图等心理、意识计算必须考虑的核心参数.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,获取不同态势下驾驶倾向性特征数据,利用动态贝叶斯网络建立时变环境下驾驶倾向性动态辨识模型.实验验证表明,所建模型对驾驶人倾向性类型的辨识准确率可达到91％以上,能够适应多车道情况下驾驶人倾向性类型的动态识别,为以人为中心的个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.     

汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述

随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要.围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统受到广泛的关注.在智能运输系统的交通安全研究中,与汽车安全辅助驾驶系统相关的信息感知技术研究主要有:车辆状况检测、交通环境的检测、非常规条件下驾驶员视觉增强和对驾驶员的检测等.文中将对上述汽车安全辅助驾驶支持技术国内、外最新研究现状进行综述,并展望该领域研究动向.