认知分心情境下驾驶人应激反应行为研究

选取40名被试,采用2-back任务诱导认知分心,利用驾驶模拟系统构建行人-机动车、非机动车-机动车和机动车-机动车等3种应激场景,开展了不同应激场景正常驾驶及认知分心驾驶2种工况驾驶人的应激反应实验研究;根据采集的被试的眼动、脑电和驾驶行为等数据,分析了认知分心驾驶工况驾驶人的应激反应行为特性;对实验结果进行集对分析(SPA),完成了不同应激场景下驾驶人应激反应行为的安全性评估。结果表明：驾驶人应激反应行为的安全性因受认知分心的影响而降低,其中在行人应激场景下的影响最为显著。     

山区公路纵坡路段线形指标对驾驶员心理生理影响研究

基于行车安全性考虑,注重以人为本理念,应用医学、心理学等方面理论方法以及动态心电仪和GPS等仪器进行多类型实车道路实验.通过实验数据统计分析,建立驾驶员心率增量、车速、线形指标间的多元回归模型,应用模型讨论山区公路纵坡路段线形对驾驶员心理、生理影响.结果表明:直线下坡路段坡度3%~4%驾驶员心率增长均超过30%,心理最为紧张,较大坡度反而对驾驶员心理影响不大;直线上坡路段坡度与心理、生理反应相关性较差;弯坡组合路段线形综合指标与车速、心率增量近似线性相关.     

桥隧组合复杂场景速度行为特性及线形评价

为研究山地城市快速路桥隧组合场景的“车-路”耦合环境和线形协调程度,在重庆市主城区快速路3隧2桥组合场景开展自然驾驶实验,采集18名驾驶员的实时运行速度和13个断面的小型车地点车速,根据道路条件和运行速度数据构建线形综合评价模型。实验结果表明：在隧道-桥梁-隧道多场景切换连接方式中,主线路段的运行速度均值分布在50.00～64.25 km·h^-1;驾驶员在桥梁路段行驶最为警惕,从桥梁驶进衔接匝道或隧道入口时,车辆速度明显减小,有15%以下的车辆会低速通行或经历严重的交通拥堵,其速度分布在8.00～39.50 km·h^-1;验算实验路段的“车-路”耦合强度发现,实验路段整体运行安全状况水平良好,线形条件较好。对山地城市快速路桥隧组合场景的速度行为管控不能只依靠对单体隧道或桥梁的交通管理手段和治理措施,需考虑与上游道路衔接路段的距离和受信号控制的时长等。     

夜间不同车速下驾驶员动态距离知觉的研究

采用CTM-4型汽车拖拉机综合测试仪对夜间环境下驾驶员辨识距离和车速进行行车试验测试．并运用交通心理学理论进行分析发现：辨识距离与车速呈二次曲线关系;车速超过40km／h时,曲线开始出现拐点,产生“运动效应”;远光灯照明产生的反射眩光使不同距离组驾驶员辨识距离误差值随车速的变化其趋势存在差异。     

大跨度悬索桥竖弯涡振条件下驾驶员行车视线研究

为研究大跨度悬索桥竖弯涡振条件下桥上驾驶员的行车视线，首先，基于传统的风-车-桥耦合振动分析理论，引入桥梁涡激力数值模型，自主编制了涡振条件下风-车-桥耦合振动分析程序；其次，以有3个半波的涡振振型为例，借助几何作图法推导了桥面发生涡振时车内驾驶员视线盲区的计算公式；最后，基于已建立的涡振条件下风-车-桥耦合振动分析程序和驾驶员视线盲区的计算公式，以一座发生竖弯涡激共振的大跨度悬索桥为工程背景，分析了车型、车速和入桥时刻对车内驾驶员视觉盲区最大高度、盲区总持时和盲区占比的影响规律.研究结果表明：驾驶员盲区最大高度呈现周期性变化，其周期约为车辆前进一个涡振半波长度所需要的时间；车速变化不会影响驾驶员盲区的最大高度，但车辆类型不同则驾驶员目高不同，车内驾驶员目高越低，驾驶员前方视觉盲区最大高度也就越高；车重会进一步增加驾驶员前方视觉盲区的最大高度；车辆入桥时刻对驾驶员盲区总持时的影响很小，但驾驶员盲区总持时随着车速的提高而降低；车辆入桥时刻或车速对驾驶员盲区占比的影响小，而车型则对驾驶员盲区占比的影响显著，其中小轿车驾驶员的盲区占比最高（21%左右），大客车驾驶员的盲区占比最小（12%左右...     

基于脑电波分析技术的安全驾驶实验研究

为了研究饮酒对驾驶过程中脑电波的影响,在由急弯、紧急停车港、障碍区和直线路段组成的虚拟场景中,利用脑电仪实时采集汽车驾驶员的脑电信号,建立脑电波分析指标体系,进行快速傅立叶变换后,计算δ波、θ波、α波、中间快波、β波以及γ波的平均功率,进而计算各频段波功率占总频段波功率的比例,比较组合指标(α+θ)/β在饮酒前后的差异,并运用成对t检验分析各项指标.结果表明,饮酒对θ、α和γ脑电波有显著影响,t检验结果小于0.01;对其余脑电波没有显著影响,t检验结果大于0.05.在3个显著变化的指标中,仅γ脑电波饮酒前、后的差值随着酒精浓度的下降逐渐减小,酒精浓度小于40.5 mg/100 ml后,差值为1.12%.     

基于期望车速的跟驰模型研究

期望车速是驾驶员驾车过程中依据道路条件、车流状况、所驾驶车辆性能等因素,经综合考虑后存在于自身心目中并认为可以实现的一种＂目标车速＂,它对行驶车辆的实际行车速度高低产生影响。为了反映车辆运行过程中不同驾驶员运行车速选择的差异,本文提出了基于期望车速的跟驰模型。该模型能够解释不同驾驶员在相同道路条件下选择不同行车速度的原因。在建立模型的基础之上,作者讨论了保持交通流稳定性的充分和必要条件。最后,文中给出了应用实例。结果表明：当驾驶员的期望车速接近均衡车速时,交通流是稳定的;反之,当驾驶员期望车速与均衡车速差异较大时,交通流的稳定性可能下降。     

桥形标复杂度对驾驶人脑电认知特性的影响机理

桥形标设计应用缺乏规范性,复杂桥形标影响驾驶人认读,进而影响通行效率及交通安全. 为明确桥形标复杂度对驾驶人认知加工的影响规律,借助Oddball范式针对不同复杂度桥形标开展脑电认知实验;综合考虑驾驶人的认读行为及脑电特性,提取认读时间、目的地寻找正确比例、脑电事件相关电位（event-related potential,ERP）中早期注意电位N100及认知电位P300 4个主要分析指标;采用重复测量方差分析量化桥形标复杂度对驾驶人认知过程及脑电特性的影响. 结果表明:随着桥形标复杂度的增加,驾驶人认读时间增长,目的地寻找正确比例降低;同时,诱发N100平均振幅、峰值更多地呈现负向偏移,P300平均振幅正向偏移增大,即驾驶人早期注意分配增加,早期注意时间滞后,认知难度增加;靶刺激与标准刺激的相对差异性越大,P300潜伏期越短,越容易与标准刺激低等复杂度桥形标辨别.      

音乐节奏对单调高速公路驾驶安全的影响

为研究高速公路环境下音乐节奏对驾驶员驾驶状态的影响,选取6位驾驶员参加4组实际道路驾驶试验,4组试验所对应的音乐环境分别为:无音乐、慢节奏、中节奏、快节奏,当被试驾驶至80 min时开始播放相应音乐,并监测驾驶员脑电参数。基于脑电功率谱的比值(α+θ)/β和脑电波SMR波的幅值,分析其变化来研究音乐对驾驶安全的影响。结果表明:在单调高速公路驾驶中,当驾驶员行驶到被动疲劳极限时间80 min后,音乐节奏对驾驶员疲劳状态和注意力水平有显著的影响。     

双侧多导联记录大鼠脑三叉神经诱发电位的研究

目的探讨双侧多导联记录在脑三叉神经诱发电位实验中运用的可行性及正常值。方法采用不同刺激波宽的电刺激,双侧多导联记录大鼠脑三叉神经诱发电位。结果不同时间的实验刺激(RUN1和RUN2),各个相应波潜伏期无明显差异(P>0.05)。左右两侧各个相应波潜伏期中,RUN2-T1-C2(0.04 ms)和RUN1-T1-C3(0.1 ms)两组有明显差异(P<0.05),其余各组均无明显差异(P>0.05)。电刺激波宽为0.04 ms时各波的标准差多小于电刺激波宽为0.1 ms时各波的标准差。结论该方法具有较好的稳定性和可重复性,采用同体双侧对比实验时,建议使用0.04 ms的电刺激波宽。     

夜间不同车速下驾驶员动态距离知觉的研究

采用CTM-4型汽车拖拉机综合测试仪对夜间环境下驾驶员辨识距离和车速进行行车试验测试,并运用交通心理学理论进行分析发现:辨识距离与车速呈二次曲线关系:车速超过40km/h时,曲线开始出现拐点,产生"运动效应";远光灯照明产生的反射眩光使不同距离组驾驶员辨识距离误差值随车速的变化其趋势存在差异.     

基于中长期环境温度变形效应的半整体桥台-土相互作用试验

为研究环境温度作用对半整体桥台与台后土之间相互作用机理的影响,以简化半整体桥台-土结构模型为研究对象,进行了基于位移的环境温度作用下半整体桥台-土相互作用拟静力试验。研究结果表明：半整体桥台的滞回曲线随季节性温度变化而变化,季节性升温和降温转化段对桥台-土相互作用的影响非常显著,而持续增加或减小段对其影响较小;一年中的第1个升温段对桥台-土相互作用影响更大,随着几个季度的温度加载,台后土逐渐被压实,土压力变化趋于稳定,增加趋势减缓;不同季节昼夜温度变化对桥台-土相互作用的影响不同,夏季白天升温对桥台-土相互作用的影响小,而夜晚降温的影响大,冬季则反之;随着季节性温度的逐渐升高,桥台-土相互作用滞回曲线由凹形向凸形发展,呈现出更加饱满的梭形;中长期环境温度对台-土相互作用影响较大,经过一整年的温度作用后,台后土压力显著增大,产生棘轮效应;桥台转角与加载位移存在较大相关性,随着循环次序的增加,桥台转角先逐渐增大后趋于稳定;在中长期环境温度作用下,半整体桥台逐渐表现出往台后方向偏转的趋势;昼夜温度变化对桥台转角的影响不可忽视,在相同加载位移下,考虑季节性温度和昼夜温度叠加作用情况的桥台转角试...     

基于自回归条件持续期模型的疲劳驾驶研究

对实际驾驶实验中不同驾驶员的车速数据进行处理,得到车速变化持续期间序列,应用自回归条件持续期模型(ACD),讨论了车速变化持续期的相关性质,并对模型的可靠性做了评估.使用ACD模型为车速变化持续期时间序列建模,其优点是能够在不损失原始非等间隔时间序列特性的条件下,直接分析得到驾驶状态的时域微观性质.采用EACD(1,1)和 WACD(1,1)模型对不同驾驶员的车速变化时间序列进行建模,结果表明：其具有较好的拟合程度,当实际期间小于条件预期期间,驾驶员的驾驶状态有变好的可能;当实际期间大于条件预期期间,驾驶员的驾驶状态有变差的可能.     

驾驶模拟器运动系统对跟驰行为平稳性影响分析

跟驰过程中跟驰车速、跟车间距的波动性表征了驾驶员跟驰行为平稳性.利用8自由度高逼真驾驶模拟器,通过开启关闭运动系统构建动静态模拟器,分析运动系统对不同跟驰状态下驾驶员跟驰行为平稳性的影响.动态模拟器相对于静态模拟器对比结果表明:加速跟驰状态下,跟驰车速、跟车间距平稳性分别提高了12.5%和27.4%;减速跟驰状态下,跟驰车速、跟车间距平稳性分别提高了27.4%和22.9%;稳定跟驰状态下,在跟驰车速为10 km/h、40 km/h和80 km/h时,跟驰车速平稳性分别提高了30.7%、22.2%和17.6%,跟车间距平稳性分别提高了23.6%、37.9%和17.0%.显著性检验结果表明:在跟驰车速为40 km/h的稳定跟驰状态下,跟驰车速和跟车间距在动静态模拟下的平稳性存在显著差异;加速跟驰状态下,动静态模拟器下驾驶员跟车间距平稳性存在显著性差异;减速跟驰状态下,动静态模拟器下驾驶员跟驰车速平稳性存在显著性差异.研究成果为开展驾驶模拟实验的动静态模拟器的选择提供了参考.     

驾驶技能与追尾事故关系的仿真研究

驾驶员驾驶水平与追尾事故发生有着密切的关系.本文以交通流仿真模型中的优化速度模型为基础,考虑驾驶员的反应时间与操作失误率两方面因素,建立了一种追尾事故的微观仿真模型.随后针对由两台车辆组成的场景,通过仿真实验研究了车速、车距及驾驶技能对追尾事故发生率的影响.仿真结果表明,依据车速保持合理距离是防止事故发生最有效的手段,而反应延迟与操作失误率对事故发生都有影响,并具有不同的影响程度与影响形式,同时给出了对驾驶员驾驶水平要求的一些建议.本文结果对于人因交通事故机理研究及人因交通事故的预防有一定参考价值.     

基于眼动参数的驾驶员标志视认行为研究

通过驾驶员佩戴眼动仪在模拟舱中进行动态标志视认仿真实验,获得不同车速下驾驶员视认交通标志时的注视次数和注视时间.采用动态聚类方法将驾驶员的视野平面划分成3个区域,并统计分析各区域的眼动参数规律:驾驶员的注视点分布与车速及信息量的变化呈现高度的相关性,随着车速的提高以及信息量的增多,落在标志区域的注视次数和注视时间占总数...     

基于脑电信号的高速公路驾驶疲劳检测研究

高速公路驾驶环境单调枯燥,容易使驾驶员产生驾驶疲劳,影响行车安全。通过检测高速公路模拟环境下驾驶员脑电信号特征,验证了采用脑电信号作为驾驶疲劳检测指标的合理性。结果表明,β和(α+θ)β两项指标对驾驶疲劳反应最敏感,可作为表征高速公路驾驶疲劳的脑电指标;在80~100min时间段内,驾驶员驾驶疲劳状态趋势尤为明显,应采取适当措施来减缓疲劳,从而降低由于疲劳驾驶引起的道路交通事故。实验结果可为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供理论支撑。     

驾驶员道路认知特性模型

为了提供驾驶员车速控制模式建模所需的试验数据依据和评语隶属函数,采用模糊集合原理和模糊统计试验分析方法,研究了车辆驾驶员对道路结构和交通环境因素的安全性认知与评价思维过程。在实测226处国道二级公路典型路段道路结构数据基础上,根据对131处路段样本评价试验后得到的1 785组有效“专家”认知评语数据,得出了基于0.2-截集的各认知评语非零集和基于0.8-截集的各认知评语确定集,建立了车辆驾驶员对国道二级公路道路结构和交通环境要素的安全性模糊评价评语模糊子集和模拟计算模型。     

基于认知差异的交通流动力学建模及仿真

车路通讯技术的发展为驾驶员提供当前和预测的交通状态信息创造了条件.本文考虑驾驶员的预测性及驾驶员群体对交通信息认知的异质性,建立了新的宏观交通流动力学模型.基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;通过仿真算例,分析了模型参数对交通流稳定性的影响.结果表明,驾驶员的预测时间、记忆时间、最优记忆流量差权重系数、驾驶员类型比例和记忆时间差异对交通流稳定性存在显著影响;而增大预测时间步长、记忆时间步长、权重系数和认知强度系数都可以有效增强交通流的稳定性;但交通信息认知差异增大却会破坏交通流稳定性.     

不同情绪作用下的汽车驾驶行为预测

为探究驾驶员情绪对驾驶行为的影响,本文采集驾驶员心电信号和行车数据,对不同情绪作用下的驾驶员行为进行预测。首先,根据问题的数学描述,建立融合驾驶员情绪变化的驾驶员模型,依据模型设计神经网络体系结构。然后,采用竞争学习算法进行驾驶行为预测,其损失减小到传统方法的1/2,结果表明,竞争学习算法是一个有效的算法,可以很好地应用在驾驶行为预测的研究中。最后,对驾驶员高兴、悲伤、愤怒和平静4种情绪作用下的驾驶行为进行预测,车速预测值非常接近观测值。在高兴和愤怒情绪状态下,平均车速相比于平静状态时都有显著增加,伴随着明显的超速行为;愤怒情绪下,出现事故的可能性增加,驾驶员趋向更危险的驾驶行为;在悲伤情绪下,平均车速相比于平静状态时显著下降,驾驶员驾驶较谨慎。