基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法

为了评价公众交通安全意识，进而明确不同年龄、不同受教育程度、不同职业和不同出行方式的公众群体交通安全意识的差异性，对公众交通安全意识调查数据进行了量化分析。首先，基于自主编制的公众交通安全意识问卷对5 029名参与者进行了调查；其次，对回收的问卷进行因子分析和信度、效度检验，得到了交通安全行为、交通安全态度和交通管理认知3个因子；最后，选取上述因子作为3个一级评价指标，因子所含条目作为17个二级评价指标，对公众交通安全意识进行评价，采用主成分分析法计算因子得分，并应用熵值法确定一级评价指标权重，再通过灰色关联分析计算灰色关联度，最终根据模糊综合评价得出不同公众群体的交通安全意识水平。研究结果表明：不同年龄段的公众中，18~40岁群体交通安全意识水平最高（b=0.79），41~65岁（b=0.44）和65岁以上（b=0.45）群体交通安全意识水平较低；不同受教育程度的公众中，专科学历群体的交通安全意识水平最高（b=1），小学及以下学历群体其交通安全意识水平较低（b=0.33）；不同职业的公众中，事业单位人员群体的交通安全意识水平最高（b=0.93），农民群体的交通安全意识水平较低（b=0.33）；不同出行方式的公众中，以公交车为主要出行方式的群体其交通安全意识水平最高（b=0.91），而以三轮车（b=0.35）和自行车（b=0.36）为主要出行方式的群体其交通安全意识水平较低。研究结果可用于不同公众群体交通安全意识的度量，并为不同群体的交通安全意识提升方法制定提供理论依据。     

基于轨迹数据的非机动车道内冲突事件自动识别与可视化

准确识别非机动车道内的交通冲突事件既是量化评价非机动车道安全水平的基础,也是剖析与理解非机动车道内运行风险产生与发展过程的重要前提.基于轨迹的交通冲突识别与分析技术已被运用于城市交叉口处机动车之间以及机非之间的交互安全分析,但目前鲜有聚焦非机动车道场景内交通冲突事件的分析方法.针对该问题,提出一种基于个体的(Agent...     

基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法

分析了常用的客运量预测方法,提出了一种新的基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法.基于公路客运量的实际值、线性拟合值与二次曲线拟合值,采用二次曲线拟合的方法计算了初始值与平滑系数.以安徽省2000～2009年相关数据为基础,应用指数平滑法预测了2010、2011年的公路客运量.以-11％、一5％、0、5％、11％为划分阈值,将指数平滑法预测结果的相对误差划分为4个状态区间,应用马尔科夫模型对指数平滑法的预测结果进行修正,并与模糊线性回归模型、指数平滑法的预测结果进行比较.分析结果表明:应用提出的方法,2010、2011年安徽省公路客运量的预测结果分别为14.209、15.712亿人,相对误差分别为1.195％、0.492％;应用指数平滑法,预测结果分别为13.468、14.893亿人,相对误差分别为-3.399％、-4.746％;应用模糊线性回归模型,预测结果分别为13.573、15.325亿人,相对误差分别为-2.647％、-1.983％.提出的方法精度较高,满足实际需求.     

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.      

城市下穿隧道纵坡坡度和速度对驾驶人心率增长率的影响

为研究城市下穿隧道纵坡段驾驶人生理和行为特征变化规律,选取22名驾驶人在早晨5：00至7：00非高峰时段,交通状况几乎无差别的环境下,开展城市下穿隧道纵坡段实车试验。利用MP150生理测试仪和ECU车速采集设备采集驾驶人的心率值和车速值,应用单因素方差分析对数据进行差异性显著检验;并分析城市下穿隧道纵坡坡度和速度对驾驶人心率增长率的影响规律,构建城市下穿隧道上下坡段坡度、速度和驾驶人心率增长率关系度量模型,量化了坡度、速度与驾驶人心率增长率之间的关系。然后采用单因素敏感性分析方法对模型中的2个自变量（坡度和速度）进行敏感性分析。结果表明：在城市下穿隧道上、下坡段行驶时,不同坡度范围下的车速和心率增长率有一定的差异性,车速和心率增长率均随坡度增大呈现先增加后减少的趋势;城市下穿隧道上、下坡段,车辆速度均是在3.5%~4.0%坡度范围下的达到最大,在城市下穿隧道上坡段行驶时,3.5%~4.0%坡度范围下的驾驶人心率增长率达到最大,而在下坡段行驶时,4.0%~4.5%坡度范围下的驾驶人心率增长率达到最大;驾驶人在城市下穿隧道下坡段行驶时,心率增长率均值均高于上坡段,驾驶人在城市下穿隧道下坡段行驶时比上坡段更紧张;驾驶人心率增长率对坡度敏感程度要高于其对速度的敏感程度,坡度的变动比速度更易引起驾驶人心率增长率的变动,驾驶人的心理紧张程度受坡度的影响较大。     

道路交通事故成因分析

纵观道路交通事故发生的原因，除了与道路的使用者——人的因素、道路上行驶的车的因素有关外．还与道路本身的因素、道路交通环境因素有关，只有注意了以上这些因素才能达到预防交通事故的目的。     

驾驶人个人特征对行车速度的影响

为分析驾驶人个人特征与行车速度之间的关系,采用个人属性调查和实车试验相结合的方法,获得80份驾驶人行车速度记录数据。按照驾驶人行车超速时间与总行车时间的比例,将驾驶人超速选择行为区间划分为4个小区间。运用非集计理论,将驾驶人的性别、年龄、性格、教育程度、驾龄等个人特征作为影响因素,并将4个小区间作为4个选择肢,建立了驾驶人个人特征对行车速度的影响度量模型,并结合弹性理论分析了各个影响因素的敏感度。分析结果表明:驾驶人的性别、年龄、教育程度、矫正视力、职业驾驶人和发生交通事故6个影响因素对应的弹性值均小于1.000,说明上述因素对速度选择行为缺乏弹性;在4个小区间上,驾驶人的驾龄对应的弹性值分别为6.287、3.211、3.438和2.450,性格对应的弹性值分别为1.249、1.045、2.033和3.672,说明性格和驾龄2个影响因素对行车速度选择行为富有弹性,影响显著。     

攻击性驾驶行为选择模型及影响因素敏感度分析

基于行为学理论和非集计方法,以160名驾驶人为研究对象,确定了影响驾驶人攻击性驾驶行为选择的影响因素变量及取值方法,建立了攻击性驾驶行为选择模型（多项Logit模型）。运用弹性值理论进行各变量对攻击性驾驶选择行为的影响程度与过程敏感度分析;最后选取58名驾驶人的驾驶行为数据进行计算,验证模型的有效性。结果表明：驾驶人人格和其他车辆违法情况2个因素对驾驶人攻击性驾驶行为影响较大,起决定性作用;该模型计算值与量表判定值相对误差在10%左右,模型精度可满足实际使用要求。     

人车碰撞交通事故中行人伤害程度仿真研究

为研究行人在人车碰撞交通事故中伤害程度的数量关系,应用PCcrash软件模拟100组车辆碰撞行人交通事故,获得行人头部和胸部的加速度和受力情况,计算头部HIC值及胸部3ms合成加速度值;并将碰撞时车辆速度、制动减速度、行人身高和体重作为变量,回归分析与头部HIC值及胸部3ms合成加速度值的关系,得到碰撞时行人伤害程度方程;通过实例验证方程的有效性较高。     

高速公路广告牌对驾驶员视觉影响研究

以视觉特性的理论研究为基础,以广告牌距道沿的距离、广告视觉传达的基本要素（即文字、图形、色彩）以及版面编排等为分析对象,采用眼动仪测试了驾驶员在高速公路上行驶时,广告牌对其视觉的影响。利用眼动仪记录受试驾驶员在行驶过程中对广告牌的凝视时间及视角等数据,通过分析采集的数据,得出高速公路广告牌设置时距道沿的距离以5-6m范围为最佳,内容以多图片、大字体表示,且与背景颜色差异大为宜。