基于安全驾驶行为风险特征的图谱表达方法

以自然驾驶条件下行为风险的辨识为目标,基于GPS数据,重点研究自然驾驶条件下驾驶行为的风险评估与行为特征表达.建立基于GPS数据的自然驾驶行为数据库,提出基于信息熵自然驾驶条件下行为风险评估方法,构建基于图谱的驾驶员个体驾驶行为特征表达方法.本文深入挖掘驾驶员个体驾驶行为模风险特征,构建驾驶行为图谱,为普通驾驶员在日常、自然驾驶条件下的行为风险预测预警提供了解决方案,为推进道路交通安全水平提升提供了理论参考和技术支撑.     

驾驶行为安全性评价研究综述

研究驾驶行为与事故倾向之间的关系,探索影响驾驶风险的有效因子,可以量化评估个人驾驶行为的安全性并将其作为事故风险的评价指标,实现对驾驶风险的有效预测,并有助于区分安全的驾驶人和不安全的驾驶人。由于驾驶行为数据采集的多样性,驾驶行为安全性评估的研究还没有达成一致的框架。因此,综述国内外驾驶行为安全性评价的相关研究对提升交通安全具有重要意义。将驾驶行为安全性评价的研究方法分为基于驾驶行为与事故风险关联规则的驾驶行为安全性评价、基于驾驶行为分析的驾驶行为安全性评价和其他驾驶安全性评价方法,对每种研究方法的具体思路和相关研究成果进行了归纳总结,并探讨了驾驶行为安全性评价研究的发展方向。得益于智能化和信息化的发展,基于大数据和便携设备的实时驾驶行为安全性评价研究将会是一个趋势。     

基于图谱的个体驾驶行为特征描述方法研究

基于驾驶模拟实验获取驾驶行为数据,针对驾驶行为数据实时性强、稳定性差、连续变化等特点,引入图谱表达方法,通过图谱时间基元、空间基元及排列组合形式等要素描述驾驶行为变化过程,构建形成驾驶行为特征图谱,实现驾驶行为变化过程的直观表达.研究成果为精确解析驾驶行为特征提供新的思路和解决办法,并为更加针对性地优化驾驶员驾驶行为提供参考和依据.     

基于预览视距的山区高速公路线形安全性评价

视觉信息对驾驶员采取正确的驾驶行为至关重要,是高速公路安全行车的基础.从驾驶行为理论和驾驶员的视觉特性出发.提出了预览视距的概念,用于量化驾驶员的视觉信息,构建了预览视距计算模型.以预览视距为切入点.根据多条既有山区高速公路的设计资料、实际运营数据和事故资料,通过理论分析和试验验证,探讨了驾驶行为中的预览视距与高速公路线形安全性之间的关系.提出了基于预览视距变化率的山区高速公路线形安全性评价指标,并通过运行车速修正,建立了山区高速公路线形安全性评价模型与评价标准.     

基于大数据的车辆驾驶行为安全性研究

车辆驾驶行为的准确识别与评价对提升车辆行驶安全性具有重要意义。基于北京市电动公交车历时一年的行驶数据,对超速、急加速、急减速、熄火滑行不安全驾驶行为进行识别分析,采用K-Means聚类分析方法,对不同自然月的驾驶行为安全性进行聚类评价,为提高车辆安全驾驶提供客观评价依据。结果显示1月、4月、5月和6月驾驶行为安全性评价较差,易出现危险驾驶行为,驾驶人员及监管部门应特别注意。     

生态驾驶行为特征甄别及反馈优化方法研究

针对生态驾驶行为推广应用中存在的特征描述、评估甄别和矫正优化三大核心问题,借助模拟和自然驾驶实验平台,在明确生态驾驶行为对车辆绿色、安全和顺畅运行综合影响的基础上,重点研究形成了生态驾驶行为特征的图谱表达方法,建立了基于3层BP网络结构的生态驾驶行为精确评估甄别模型,确立了基于驾驶员特性的差别化生态驾驶行为反馈优化方法.研究提升了生态驾驶行为的应用实施效果,并为解决大数据背景下面向安全、生态和顺畅三位一体的驾驶行为管理提供借鉴.     

无信号控制交叉口老年驾驶人转向行为图谱研究

考虑到老年驾驶人存在的视觉弱化、反应能力下降等问题,有必要分析其转向行为特征。基于此,本文分析了在无信号控制交叉口情景下老年驾驶人的转向行为特征,并绘制图谱描述行为特征的时序变化。基于无信号控制交叉口的现实场景调查,搭建了具备常见冲突类型的虚拟仿真驾驶场景（包含6个无信号控制交叉口）,招募符合要求的老年驾驶人与中青年驾驶人进行驾驶模拟实验,分别采集车辆行驶数据（驾驶模拟器）、眼动数据和生理心理数据分析老年驾驶人与中青年驾驶人在不同转向场景下的行为特征差异,应用图谱理论构建驾驶人转向行为图谱描述老年驾驶人与中青年驾驶人的转向行为特征时序变化。实验结果表明:老年驾驶人的速度均值为20.4 km/h、注视持续时间均值为289.47 ms、扫视幅度均值为3.51°;中青年驾驶人的速度均值为35.79 km/h、注视持续时间均值为247.94 ms、扫视幅度均值为4.56°。老年驾驶人的心率变异性时域指标（SDNN和RMSSD）与频域指标（LF/HF和TP）的值更低,表明老年驾驶人在转向过程中更加紧张。图谱显示老年驾驶人的紧张持续时间更长,并在信息获取广度上弱于中青年驾驶人。结合图谱时空差异性指标发现,这2类驾驶人的驾驶行为在左转向场景下存在显著性差异,老年驾驶人驾驶操作的稳定性与安全性较低。      

基于中国自然驾驶数据的变道场景分析评价

文章以大量的自然驾驶采集数据为研究对象,基于改进的熵值法建立变道驾驶行为特征指标体系,有效串联车辆驾驶数据、车辆驾驶行为和车辆驾驶安全三者的关系,研究了人类自然驾驶场景中事故率较高的变道场景,进一步深化自动驾驶场景评价的体系理论.     

自动驾驶汽车的智能决策模型研究

行为决策系统在很大程度上反映了自动驾驶汽车的智能化水平,作为自动驾驶汽车的大脑,行为决策系统决定了自动驾驶车辆的可行性和安全性。文章基于行车效率与行车安全对高速自动驾驶汽车的智能决策进行了研究。通过引入能效函数与动态子区域监测系统,实时计算本车道与相邻车道的行车能效值以及本车与周边车辆的碰撞风险,并基于此确定最优驾驶策略,一定程度上提升了自动驾驶车辆的行车效率与安全。     

老年驾驶人的驾驶自我调节研究述评

随着社会人口老龄化的发展,老年驾驶人的占比逐年增加,提升老年人的驾驶安全性对于其安全自主出行和公共交通安全均具有重要意义。驾驶自我调节是老年驾驶人为适应身体、认知功能变化而对驾驶行为做出的主动调整,是其提升驾驶安全性、延长驾驶生命和维持自主行动能力的有效补偿策略。通过对已有关于老年驾驶人的驾驶自我调节研究进行系统回顾,介绍了老年驾驶人的驾驶自我调节行为的定义及其表现,归纳分析了其驾驶自我调节行为的影响因素及产生机制,在此基础上总结了现有研究的局限,并指出了未来进一步研究的主要思路和方向。对文献的梳理和分析表明：老年驾驶人的驾驶自我调节包括减少驾驶频率和回避具有挑战性的驾驶情境2种主要形式,并可分为策略性、战术性和生活目标性自我调节3种不同的层次水平;驾驶自我调节是一个复杂的过程,社会人口因素、生理健康和功能状况、心理因素等均可对其产生影响;驾驶自我调节的产生机制可以被概括为是个体从认知到态度改变,再到形成调节行为意向,直至最终发生驾驶行为改变的动态决策过程。未来对老年驾驶人的驾驶自我调节行为研究应更进一步将客观驾驶行为数据、医疗机构数据与驾驶人主观自我报告相结合,适当开展追踪研究,考察驾驶自我调节行为随年龄的发展变化趋势,深入探究驾驶自我调节的产生机制及其在降低事故发生和提升驾驶安全性方面的作用。     

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。     

特殊环境下营运车辆驾驶人驾驶安全性评价

道路交通事故90%以上由人为因素引起.为了对特殊环境下营运车辆驾驶人的驾驶安全性进行综合评估,由问卷调查确立典型交通场景下的安全驾驶标准操作,应用层次分析法,从交通规则遵守情况、驾驶行为规范性程度及安全驾驶意识程度3个方面建立驾驶安全性评价体系.运用句法模式识别方法设计安全意识评价算法,对驾驶人在场景中的操作能力进行评价.结果表明,安全驾驶意识程度对驾驶安全性的影响最大.所设计系统在驾驶模拟器中实现,可有效评价特殊环境驾驶人的驾驶安全性,进而降低驾驶人因素引起的事故率.      

基于车载信息调度的驾驶行为控制分析

车载信息系统可向驾驶人提供丰富信息,从而影响驾驶行为,提高道路交通系统运行安全效率.但目前车载信息发布形式与内容并不完善,对驾驶行为控制作用差.为了提高驾驶安全水平,从驾驶人驾驶行为的信息调节特性人手,分析了车载信息不同表达方式及其对驾驶行为控制作用,并探讨将信息进程与驾驶行为进程交互融合.从信息调度的角度,分析车载信息调度形式、参数及可调度的信息集合,分析调度过程,并举例说明如何通过信息调度实现驾驶行为控制,提高车辆运行的安全性、可靠性.研究结果表明,车载信息系统通过发布车载信息影响驾驶行为,能够在一定程度上达到驾驶行为控制目的.针对驾驶人的多感官复合感知特性,将信息进程与行为进程相互融合,采用多种形式的信息调度,能够有效提高其对驾驶行为控制作用.     

基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价方法

为解决网联环境下重型车驾驶人驾驶安全绩效评价在指标多样性、模型可靠性、评价完整性和结果可溯性等方面的问题，提出一种基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价框架，包括驾驶行为指标提取方法、包含零值的超效率数据包络分析方法和基于效率前沿分析的驾驶安全绩效提升方案。基于网联环境下重型车自然驾驶数据特征，提取6个行程级的危险驾驶行为指标作为模型输入项，包括：表征激进驾驶的超速行为、急加速行为和急减速行为；表征分心驾驶和疲劳驾驶的打哈欠行为、使用手机行为和吸烟行为。表征驾驶风险暴露因素的行驶时间和行驶里程作为模型输出项。将每个驾驶人视为独立的决策单元，构建3种驾驶绩效评价模型，分别从激进驾驶、分心和疲劳驾驶以及综合驾驶风险3个维度对驾驶绩效进行评价。进一步利用效率前沿分析准确识别低绩效驾驶人，并量化其达到最佳驾驶绩效所需提升的驾驶行为指标。将该框架应用于南京某重型车车队的34名驾驶人，使用连续3个月的网联数据开展驾驶绩效评价。结果表明：该框架能够准确计算驾驶绩效得分，不同驾驶绩效等级驾驶人之间的驾驶行为特征存在显著差异，超速行为和打哈欠行为是影响驾驶绩效评价结果的关键因素，针对低绩效...     

面向安全预警的机动车驾驶意图研究现状与展望

简述当前开展面向安全预警的机动车驾驶意图研究的目的和意义.分析国内外研究现状,得出从驾驶员行为及驾驶动作序列角度开展驾驶意图研究的可行性和有效性,同时介绍了 2种基于概率与数理统计的机动车驾驶意图建模方法.结合驾驶员在直线封闭路段实施驾驶行为特征,阐述使用隐马尔科夫模型(HMM)理论建立驾驶意图模型的步骤以及模型参数学习和系统在线优化算法等内容.对驾驶意图模型网络结构、动态性能方面相关研究方向进行展望.     

基于车联网的驾驶行为影响因素探究

由于汽车驾驶员驾驶行为的多样性与复杂性,极大影响了道路交通安全,近年来,对驾驶员驾驶行为的分析能有效改善驾驶员的不良行为,对减少道路交通事故起了一定的作用。本文通过查找和整理文献,基于车联网技术,就驾驶行为的相关概述、驾驶行为的影响因子、驾驶行为的数据采集和存储、驾驶事件的识别指标、驾驶事件的识别方法、驾驶行为的分类等进行了分析。研究表明,驾驶员的驾驶行为可分为冒险型、稳定型、焦虑型、愤怒型,其中稳定型对道路交通安全的影响极小,其它三种类型都有不同程度的影响。     

基于贝叶斯网络的机动车驾驶行为状态分析建模

复杂多变的机动车驾驶环境决定了驾驶行为系统内部各信息之间存在不确定性.利用贝叶斯网络构建驾驶行为状态分析模型,可忽略驾驶行为状态类型与可观测驾驶数据之间的耦合关系,以概率网络形式直观表现观测数据与驾驶行为状态之间的关联.为降低概率解算复杂度,使用基于簇树的贝叶斯网络推理方法推算并预测驾驶行为发生概率.算例结果表明,应用驾驶行为贝叶斯网络模型的车载预警系统能推算出驾驶人行为动作发生概率,从而达到评估驾驶安全等级并预判驾驶人后续驾驶动作的目的.     

山地城市交通事故伤亡情况与违法驾驶行为相关性分析

山地城市道路具有宽度窄、弯坡比例大、交叉口多、绕行距离长的特点,经常会出现违法掉头、超车等驾驶行为,造成交通事故,然而在事故伤亡情况与违法驾驶行为的相关性方面仍缺乏相关研究.本文基于对某山地城市道路状况特点的分析,对2010—2013年典型交通事故进行分类统计研究,得出了该城市主要违法驾驶行为.基于灰色关联分析理论,研究了事故受伤、死亡人数与各违法驾驶行为的相关性,确定了影响事故受伤、死亡人数的优势因素.同时也为更有针对性地管理山地城市交通安全及整治违法驾驶行为提供了坚实的理论与数据支撑.     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。     

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.