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。     

基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。