车路协同下HMI对跟驰行为与视觉特性的影响

为研究车路协同系统对驾驶员跟驰行为和视觉特性的影响,基于驾驶模拟器搭建高速公路场景和车路协同环境,针对常规状态和意外事件这2种情况,采集跟驰过程中的驾驶行为数据和驾驶员眼动数据,对比分析了有HMI和无HMI这2种情况下的车头间距、车头时距、加速踏板深度、平均制动次数及驾驶员在每个区域的注视时长和扫视频率等行为变量.分析结果表明,常规状态的跟驰过程中,设置HMI车辆的车头间距和车头时距分别增大12.91%和23.70%,加速踏板使用幅度及制动踏板平均使用次数分别降低7.55%和10.14%,设置HMI可使驾驶员注视车辆前方区域的时长减少,在HMI区域的注视时长占总时长的6.18%,而扫视频率没有明显变化;在意外事件的跟驰过程中,HMI的预警对速度和车头时距产生显著性影响,使方向盘转角和加速度方差变化幅度减小,且在保证安全距离的前提下,通过不停地扫视以获取换道时机.      

快速路立交桥区预告标志对驾驶入的影响研究

为研究立交桥区多级预告标志现状设置效用,以立交桥匝道类型、三级预告标志设置情况为控制因素,开展驾驶模拟实验获得车辆行驶状态数据,采用重复测量方差分析及LSD两两对比分析方法分析7种指标。结果表明:7种指标中仅换车道次数呈显著性差异。深入分析换车道行为特征,分析结果表明:预告标志对换车道行为的影响与立交桥型指路标志是否设置无关;定向、半定向、环形匝道条件下,设置预告标志将增加作用范围内换车道次数,且关键增加区域位于第三级预告标志前100 m至后方300 m范围内;设置预告标志将提高第2、3次换车道人员比例,分别提高14.61%、2.37%,有效改善驾驶员换车道行为。     

基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测

提出了1种基于双视角学习原理的高速公路交通视频车辆事件鲁棒检测算法.针对道路交通结构化特点提出了分车道外极面图(Epipolar Plane Image,简称 EPI),以此反映交通断面车流整体特征.基于双视角学习原理,融合现有广泛应用的反映车辆独立行为的行驶轨迹特征,实现高速公路车辆事件鲁棒检测.针对多种典型车辆事件(包括交通拥堵,车辆逆行,车辆违规停车,交通事故等),本文算法总体检测率为94.09%,误检率为4.51%,漏检率为1.40%,其性能与传统单视角方法比较有较大的提高.      

快速路复杂桥形标志优化设置方法

为明确复杂桥形标志优化设置方法,选取3种典型城市快速路复杂桥形标志,制定5种设置方法（现状及4种优化方法）,开展复杂桥形标志优化设置方法研究。基于驾驶模拟试验,从运行状态、操控行为、行驶效率、主观感受4个层面选取9种评估指标,采用灰色近优评价方法,进行复杂桥形标志不同设置方案的效用评估。结果表明：3种桥形标志的现状设置效用并未达到最优水平,大部分处于中下等水平,有较大提升空间;桥形标志1,2,3的最优设置分别为简化、重复、重复。桥形标志的优化设置能有效改善驾驶人驾驶行为,4种优化方法中,提前设置方法效果较稳定,均使得桥形标志指路效果在一般及以上水平;出口处配合地面文字设置后,桥形标志指路效果在一般水平及以下,设置效用不理想;具有2个出口以上的复杂桥形标志现状设置对驾驶行为影响较差,相关管理部门应对该类型桥形标志加强优化设计设置;不同复杂桥形标志对驾驶人认知、行为影响不同,应进行不同的优化设置,以有效改善驾驶人驾驶行为,快速引导驾驶人寻找目的出口;实际工程应用中,当经济成本、空间条件等因素受限时,可考虑针对复杂桥形标志进行提前设置;不建议出口处设置地面文字,该方法并未达到配合桥形标志改善驾驶行为的效果。     

基于AHP法的驾驶员反应时间影响因素评价研究

驾驶员反应时间是研究驾驶行为的1项重要参数,影响驾驶员反应时间的因素较多,各个因素之间存在差异性,正确判断各个影响因素的重要程度有助于完善辅助驾驶系统的预警距离模型。通过分析,选取了13个影响因素进行研究,这些影响因素主要通过驾驶员自身状况、道路状况以及环境状况3个方面影响驾驶员反应时间。通过问卷调查,利用AHP对影响因素的3个准则13个指标进行重要度排序。在准则层中,驾驶员自身状况的影响最大,其权重值为0.637;在指标层中,天气状况因素影响最大,其权重值为0.252;驾驶经验影响因素次之,其权重值为0.203。并通过驾驶模拟舱平台对影响因素重要度排序进行验证,结果与AHP法得出的结论相吻合。     

基于驾驶实验的驾驶员气质特征实证探讨

对驾驶行为开展研究,在提高道路通行能力、减少道路交通事故以及智能驾驶、辅助驾驶和汽车安全设计等方面具有重要意义。如何辨别驾驶员类型、分析驾驶员驾驶特征已成为驾驶员对道路交通流影响量化研究的关键问题。研究选取20位拥有三年以上驾驶经验的驾驶员进行道路驾驶实测实验,以高精度车载GPS为数据采集工具(Video VBOX Pro),记录车辆驾驶过程中速度、加/减车速、换道次数等特征参数,并结合驾驶员自我驾驶评述及随车实验人员主观评价,确定驾驶员的驾驶行为特征。将实验数据确定的驾驶员驾驶类型与心理学气质量测表确定的驾驶员驾驶类型进行对比,通过分析发现:心理学气质量测表不适合用于判断驾驶员的驾驶类型。     

下坡路段铰接列车制动器温度预测模型研究

针对铰接列车在高速公路下坡路段事故多发的特点,以铰接列车为研究对象,通过试验采集其在下坡路段运行时的制动器温度数据,运用SPSSS数据统计软件对试验数据进行处理分析,利用多元回归的方法建立了铰接列车在采取淋水时制动器温度在下坡路段的预测模型。并用铰接列车实际制动器温度变化数据对预测模型的精度进行了验证。     

基于MNL模型的历史街区出行方式研究

为了改善历史文化街区的交通出行环境，在北京南锣鼓巷胡同区及附近人口密集的区域开 展调查，进行历史街区出行行为研究。首先，为了提高模型的准确度与可靠性，研究了不同服务人群、服务范围之间的差异性。通过对数据的初步分析，将出行方式划分为公共交通、慢行交通、私人交通3 类，并分析得出该区域内慢行交通出行比例最低。然后，利用SPSS软件对特性变 量与出行方式选择进行相关性分析，筛选特征变量。最后，建立多项Logit 模型（Multinomial Logit Model，简称MNL） 对历史街区出行行为进行分析，并使用南锣鼓巷实测数据对模型进行标定。研究结果表明，居民户口、年龄、月收入、汽车拥有量、胡同宽度、胡同单行线、游客影 响、慢行交通意愿等因素对出行方式选择均有显著影响。     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.