驾驶员脑力负荷计算系统的设计与实现

随着汽车的普及,交通事故频发,驾驶时的高脑力负荷是引发事故的重要原因。多资源理论认为脑力负荷来源于信息处理过程,信息处理过程可用视觉、听觉、认知和动作等行为要素来描述。本文中对驾驶员脑力负荷计算系统的设计和实现进行研究。首先在多资源理论的基础上,归纳出对典型驾驶任务的分析方法,建立了脑力负荷计算模型;然后选取了"绿灯路口直行"这一任务进行案例分析,利用计算系统根据驾驶任务计算出脑力负荷值;最后采用实验的方法测量被试的瞳孔直径和皮肤电信号,并与计算系统算出的脑力负荷值进行对比,证明了该系统的正确性与可用性。本文提出的方法,可方便地对典型驾驶任务进行脑力负荷的计算与预测,找到高负荷产生的原因,从而减少交通事故的发生。     

考虑噪声标签影响的驾驶员精神负荷状态评价

现有驾驶员精神负荷评价研究多以驾驶场景中有无次任务来给定驾驶员的精神负荷分类标签，但驾驶员在正常驾驶情景下也可能由于陷入自我思维而导致精神负荷的增加；此外，由于个体差异，同一驾驶次任务对不同驾驶员精神负荷的影响也不尽相同。因此，由传统方法所制作的数据集可能存在噪声标签，从而影响精神负荷评价模型的训练效果。针对此类问题，本文中采用置信学习的方法对驾驶员的精神负荷分类标签进行检测和滤除，使用处理过的标签，以脑电、心电和皮电信号特征作为模型输入，基于支持向量机、随机森林、K近邻、决策树、逻辑回归和多层感知机等多种算法构建驾驶员精神负荷模型，对比分析噪声标签处理对提高各类模型性能的效果。结果表明：使用置信学习进行噪声标签处理后，所构建的多种驾驶员精神负荷模型的性能均得到了明显的改善，其中，支持向量机模型的性能提升的效果最佳。     

基于模拟驾驶的天气环境对驾驶员危险感知特性影响

据统计,在我国现有交通事故中由于驾驶员危险感知错误导致的比例占40%~45%,而由于不良天气导致的事故总量比正常情况下高出3~4倍;因此,研究驾驶员对不良天气的危险感知意义重大。对速度的感知能力是保证行车安全的先决条件,也是衡量驾驶员危险感知能力的重要指标。运用虚拟驾驶半实物仿真平台,检测晴雨雪等不同天气对驾驶员视觉感知特性的影响。结果表明,雨雪天气比晴天时驾驶员的视觉感知车速低3%~17%。     

汽车与摩托车碰撞事故再现及摩托车驾驶员致伤特点分析

通过对事故中汽车损坏痕迹及摩托车驾驶员伤亡情况的鉴定,建立模型,构建事故碰撞环境,使用成熟事故再现软件PC-Crash对汽车与摩托车碰撞事故发生过程进行重建,对摩托车驾驶员碰撞后的运动响应及各损伤部位的动力学响应参数进行分析,将仿真结果中摩托车驾驶员的运动响应、损伤部位的伤亡程度及动力学响应结果与法医学尸检报告中的客观事实进行对比,得出了基于PC-Crash的仿真结果与实际情形基本符合的结论。     

驾驶经验对安全车速选择影响的研究

为研究驾驶员的驾驶经验对安全车速选择的影响,采用情景试验的方法,对驾驶员安全车速的感知进行了试验.研究结果表明:在不考虑驾驶车辆性能、驾驶任务缓急的情况下,驾驶经验对驾驶员安全车速的选择产生较大影响,有经验的驾驶员安全车速的选择在限速范围内相对集中,受道路及环境约束变化的影响较小,安全车速较为均衡;而无经验的驾驶员安全...     

驾驶员身心条件安全可靠性综合评价

针对影响驾驶员身心条件安全可靠性的相关因素,对6个城市78万名机动车驾驶员进行了调查测试;通过对22项指标主因子分析,从中筛选出10项代表性指标分别进行分级划分,并基于感知—判断—动作可靠性模型理论,建立了驾驶员安全可靠性综合评价体系。通过对驾驶员身心条件可靠性分布以及驾驶员事故组与非事故组安全可靠性分级分布进行比较分析,研究结果表明:安全可靠度Ⅰ级占25%,Ⅱ级占64%,Ⅲ级占6%,Ⅳ级占2.5%,Ⅴ级占1.5%;而事故主要分布在Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级。     

长时驾驶任务中脑力负荷多维特征变化趋势研究

研究长时驾驶任务中驾驶人脑力负荷多维特征随时间的变化趋势，对构建长时驾驶任务中脑力负荷的动态测评方法有着重要意义。现有研究缺少对脑力负荷动态变化的深入分析，尚未能揭示脑力负荷多维特征随时间的变化趋势。设计基于模拟驾驶场景下不同任务难度的时间纵向驾驶任务仿真试验，采用双因素(3任务难度×6时间段)组内试验设计，记录了驾驶人脑力负荷的主观测评、驾驶行为绩效以及眼动、皮电和心电等多模态生理测评指标数据，通过重复测量的方差分析方法系统地分析了脑力负荷多维特征在长时驾驶任务中的变化机理。结果表明：在长时驾驶任务中，随着驾驶时长增加，驾驶人的主观脑力负荷产生累积增加现象，驾驶行为绩效变差，瞳孔直径先快速变小后趋于平稳，皮肤电导水平先快速变大后趋于平稳，心率变异性pNN20指标随时间缓慢降低，心率低频与高频的能量比LF/HF在一段时间平稳后变大。任务难度对主观脑力负荷、驾驶行为绩效、眼动及皮电指标都有显著影响。不同任务难度下脑力负荷特征的变化趋势有所不同。研究结果揭示了长时驾驶任务中脑力负荷的多维特征变化趋势，可为进一步探究长时驾驶任务中脑力负荷的动态测评方法提供参考依据。     

汽车转向机构对驾驶员伤害的试验与仿真分析

针对两款前部结构完全不同的车型,在实车正面碰撞试验基础上,分析了转向机构对驾驶员的伤害程度.建立了针对转向机构的台车试验模型和人体胸块、头型撞击试验模型,对不同试验形式下转向机构对驾驶员伤害进行了仿真对比分析,结果表明,带假人的台车试验能更好地再现事故伤害和考核转向机构的性能.     

“人-车-路”闭环仿真研究

汽车行驶的安全性不只取决于汽车自身的性能,还受驾驶员状况及道路状况的影响.文中在对汽车、驾驶员及道路进行分析研究的基础上,选择汽车、驾驶员和道路模型,建立了“驾驶员-汽车-道路”闭环模型,利用MATLAB语言开发了该闭环模型的仿真软件,并进行了汽车稳态转向特性校正试验、角阶跃输入试验及汽车穹道运行对比试验等仿真研究,进...     

面向多智能体的出行前信息下通勤者出行行为研究

采用面向多智能体的建模与仿真方法,对先进的交通信息系统(ATIS)提供的出行前信息下通勤者出行行为进行了研究.首先,基于贝叶斯理论,建立了在出行前信息与以往出行经验作用下,通勤者出行时间感知动态更新模型;进而以信念-愿望-意图(BDI)模型为基础,将每个通勤者一车辆单元刻画为一个具有双层结构的智能体,并采用面向多智能体语言AgentSpeak(L)刻画了智能体的出行行为决策机制;最后,采用面向多智能体编程平台Jason与微观交通仿真平台Paramics相结合的方式进行了相应的仿真试验.结果表明:贝叶斯理论可以较好地解释驾驶员(尤其是通勤者)出行行为动态特性,同时验证了多智能体技术与微观交通仿真技术的结合在驾驶员行为分析中应用的有效性,为驾驶员行为分析提供了新思路.