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1.
为解决驾驶员在隧道中间段因驾驶疲劳带来的行车安全问题,对隧道驾驶疲劳唤醒段设置长度进行研究。首先,建立疲劳唤醒段的刺激量与其产生疲劳唤醒后对驾驶员的唤醒程度以及唤醒维持时间的相互关系;
然后,进行蓝、紫、青3种色彩,3种亮度及5种刺激持续时间共45种不同刺激量组合下疲劳唤醒段的静态唤醒试验,研究隧道疲劳唤醒段不同刺激量对被试驾驶员唤醒程度的影响规律,建立刺激量与唤醒程度的相关关系模型,得到疲劳唤醒段刺激量应不低于8.84 cd·s/m2;
最后,分析不同刺激量的疲劳唤醒段对驾驶员唤醒的维持时间,建立不同运行速度条件下疲劳唤醒段刺激量与唤醒维持时间的相关关系模型,根据不同运行速度下隧道疲劳唤醒段侧壁可设置的最高亮度,得到不同运行速度下隧道疲劳唤醒段应设置的长度。当设计速度为60、80、100 km/h时,第x(x∈[1, N-1])处疲劳唤醒段的设置长度分别为160、200、220 m,第N处疲劳唤醒段的设置长度应保证剩余路段驾驶员的正常驾驶,且不低于65、80、90 m。 相似文献
2.
市场经济迅速发展以及人们生活水平的提高,汽车已经成为了人们日常出行必不可少的交通工具之一。随着汽车保有量的持续增加,社会各界对高速公路行车安全的关注度也随之越来越高。所以,加强高速公路行车安全驾驶技术分析研究的力度,制定切实可行的安全驾驶技术控制措施,才能从根本上促进高速公路行车安全水平的有效提升。文章主要是就高速公路行车安全驾驶技术控制进行了简单的阐述和分析。 相似文献
3.
4.
重型工程车行驶过程中事故风险大,发生恶性事故的概率高,易造成重大生命和经济损失,其运输安全管理问题面临挑战。为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系,开展重型工程车自然驾驶试验,提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据;采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性,以睡眠模式、道路线形、道路类型、交叉口影响区、载重量和工作时间作为解释变量,构建考虑驾驶人个体异质性的广义线性混合模型(GLMM)。模型结果表明:通过与线性模型比较,速度均值模型需考虑随机效应,睡眠模式、道路线形、道路类型以及载重量对速度均值均存在显著影响,睡眠模式为“差”的驾驶人更倾向于较低的速度;速度标准差模型排除驾驶人个体异质性,道路线形、交叉口影响区、道路类型、载重量以及工作时间均对速度标准差影响显著;为提高重型工程车驾驶人驾驶稳定性,建议驾驶人形成健康良好的睡眠模式,关注道路线形变化带来的潜在风险,在经过交叉口影响区、空载状态或白天行驶时需更加谨慎。研究结果可为重型工程车驾驶人的危险驾驶行为矫正以及工作调度管理提供一定的理论基础。 相似文献
5.
路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明:调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。 相似文献
6.
为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性,即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度,阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类,在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异,并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异,通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究,从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状,指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明:相比传统车辆,配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高,主动安全系统次之,而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括:难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值;测试道路场景条件过于理想,考虑的驾驶自动化等级单一,试验规模和样本有限;道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足,缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议:重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享;联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型,利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试,突破现有研究的深度和广度;探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准,精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。 相似文献
7.
随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明:在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。 相似文献
8.
为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估,本文应用核密度分析和热点探测,获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量,减少尺度效应的干扰;引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律,挖掘空间异质性特征,确定邻域效应的尺度范围;利用空间序列的斜率表征变化趋势,同时,结合改进的空间滞后和残差模型,区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析,结果表明:北京市的共享单车出行存在中等的、
正的空间自相关性,空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型;空间自相关性的衰减半径为
1860 m,大于此距离时邻域效应消失;建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大,邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平,而土地利用对其的相对驱动力最小。 相似文献
9.
车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展,本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章,利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先,概述分心驾驶研究的总体情况,包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊;其次,重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献,并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点;最后,构建分心驾驶的研究体系,并预测未来的发展趋势。研究认为:有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理;需扩展研究对象和场景,综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险;多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究;界定分心状态与等级划分,针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点;自动驾驶场景下的分心行为及接管效能,以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。 相似文献
10.
针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联,提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法,辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段,并提出优化方案。首先,通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据,使用DBSCAN(Density Based Spatial
Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型,并依据行为特征对驾驶风格进行差异性
分析;其次,采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型,通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识,并基于驾驶风格差异,从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析;最后,将生理与道路线形作为优化参考,以车速建议为着力点进行多元回归分析,并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明:驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型,3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段;海拔提升可加速危险驾驶状态的出现,各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长,激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张;下行时,谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态,激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求,为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。 相似文献