客车驾驶员驾驶适宜性的动态模拟驾驶测试

用动态模拟驾驶舱模拟交通险情，可对客车或其它车种驾驶员的事故临界反应能力及其生理和心理素质驾驶适宜性作综合性科学测试和评价。被试从中获得安全行驶的宝贵直接经验而决不会危及其生命和肢体安全。测试结论对客车改进设计至关重要。     

驾驶员行为模型的研究

针对采用定量仿真方法建立驾驶员模型的不足，应用GPS技术，采用定性仿真方法中的归纳推理方法建立驾驶员行为模型；该模型能够模拟驾驶员在驾驶过程中的决策判断过程，预测各种输入情况下的驾驶员行为输出，在建立驾驶员-汽车-道路系统仿真模型时将会得到广泛应用。     

基于表征驾驶风格的驾驶员纵向加速度模型

驾驶员驾驶风格的差异会引起纵向加速度决策与最优值存在一定程度的偏差.改进了基于最优预瞄的驾驶员纵向加速度模型,以跟随速度为参考量,提出了多点多目标的二阶预瞄决策模型,并以预瞄视野、决策意愿和决策偏差表征驾驶员的驾驶风格进行建模.通过Simulink-Carsim联合仿真,验证模型可以反映出不同驾驶风格下的驾驶行为,为研究分析真实驾驶行为提供借鉴.     

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...     

连续驾驶条件下公交驾驶员疲劳特征实验研究

为辨识公交驾驶员的疲劳状态随驾驶时间的变化关系,采用驾驶模拟器进行模拟驾驶实验.采集驾驶员连续驾驶过程中脉搏和呼吸周期数据,进行曲线拟合,选取拟合效果最好的高斯曲线用于疲劳状态界定;进而建立依据生理指标判断驾驶员疲劳状态的2项Logistic模型.以20~30岁男性公交驾驶员为测试对象进行案例研究,建立判定该类驾驶员疲劳状态的模型,得到其合理连续驾驶时间阈值为235 min.提出的方法可为公交安全监控和管理工作所借鉴.     

基于层次分析法的驾驶员驾驶倾向性研究

驾驶倾向性是研究微观交通仿真的一个重要生理-心理特征参数,主要受到人、车、路、环境等多方面的影响,具体表现为汽车驾驶员自身状况、驾驶车辆状况、行驶道路及环境状况、交通干扰、气象情况以及所承载的任务缓急等影响因素。如何准确地确定驾驶员驾驶过程中的动态驾驶倾向性是研究驾驶员行为的难点。文章基于驾驶员的生理-心理特征,采用层次分析法（AHP）,对驾驶员行驶过程中的决策行为逐层递阶量化,建立基于层次分析法的驾驶倾向性模型,并进行实证分析。结果表明：层次分析法可用于驾驶员驾驶倾向性的识别。     

驾驶员异常驾驶行为与人格类型调查研究

为了研究驾驶员的异常驾驶行为与人格类型的关系,以及导致道路交通事故的可能性,采用驾驶行为问卷(DBQ)形式,将次任务从注意力流失中细化出来,与注意力流失、错误和违规构成异常驾驶行为四因子.人格类型的调查问卷采用菲尔人格测试.利用SPSS统计软件进行试调查问卷的信效度分析以及正式调查的数据分析,得到试调查问卷是可靠的,异常驾驶行为四因子两两之间具有相关性,"穿高跟鞋驾驶"的女性驾驶员易出现异常驾驶行为;大多数被调查者属于人格3与人格4,人格3中有近1/3的驾驶员易发生次任务,人格4中近1/4的驾驶员易发生次任务;通过回归分析可知异常驾驶行为与人格类型会在不同程度上诱导交通事故的发生.     

驾驶员驾驶行为监测中的面部定位方法的研究

在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时，面部定位是关键技术之一。研究表明人脸皮肤颜色分量在特定颜色空间内具有特定的分布特性，为了解决人脸定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文给出了一种基于皮肤颜色模型的人脸定位算法。算法利用人脸皮肤颜色的分布特性来提取图像中存在的皮肤区域，试验证明了上述算法的有效性。     

OSAHS 驾驶员模拟驾驶中脑电波α节律变化

患有阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(OSAHS)的驾驶员表现为日间嗜睡,驾驶中易发生错误操作,因而导致交通事故。为降低事故发生率,应识别 OSAHS 驾驶员发生事故前的驾驶状态。从驾驶员的生理角度,通过脑电波识别驾驶状态,提出交通事故前的预警指标。招募20名已被确诊患有 OSAHS 的驾驶员在模拟驾驶舱中进行模拟驾驶试验。被试者的驾驶环境、驾驶要求(如驾驶中不能接打电话、不能超速等)相同;在驾驶中采集 OSAHS 驾驶员的脑电波(α和β节律)变化、发生交通事故的时间和类型。通过宏观(波形图)及微观(数据)2个方面分析脑电波在不同驾驶状态下的变化。研究得出,交通事故发生时脑电波α节律受到抑制或消失;正常驾驶状态下和发生事故前的β/(α+β)均值具有显著差异性。以上2项均可作为驾驶嗜睡预警的指标。此外,提出事故发生前30 s的β/(α+β)均值作为预警的临界阈值。      

驾驶模拟环境中激进驾驶行为的影响因素分析

为了分析驾驶人在驾驶模拟试验过程中出现的相对实际驾驶的激进驾驶行为的影响因素,采用计划行为理论构建心理认知模型。基于计划行为理论设计问卷调查私家车驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的信念、态度、主观规范、行为感知控制、意向与行为。采用结构方程模型得到观察变量与基本构念以及基本构念内部的相关关系,并最终分析得到影响驾驶人激进驾驶行为的主要因素。通过先导性调查问卷以及正式调查问卷的投放,最终得到217个有效的样本。研究结果表明：心理认知模型具有良好的适配性,其卡方自由度比为1.802,RMSEA值为0.062;态度、行为感知控制是影响驾驶人行为的主要因素,主观规范对行为的影响相对较小;各信念与对应的态度、主观规范及行为感知控制之间存在显著关联,各信念的测量模型的适配性良好,卡方自由度比、RMSEA等指标基本满足要求。采用完整的计划行为理论结构同时从标准获取构念和自行获取构念的角度解释了驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的心理认知,研究成果可用于驾驶模拟-自然驾驶行为数据差异性控制,驾驶模拟试验规范化方法构建。     

道路监控补光灯对青年驾驶员夜间行车安全影响研究

为了研究夜间环境道路监控补光灯对青年驾驶员驾驶行为的影响,考虑不同光照强度和是否存在行人横穿道路行为2个变量,通过UC-win/Road软件设计城市道路仿真场景,采用驾驶模拟器开展试验,并结合眼动仪、生理记录仪采集青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作3种特性指标。再利用重复测量方差分析方法,分析变量对青年驾驶员的3种特性的影响及其显著性水平。结果表明：①无论是否存在行人横穿道路行为,随着光照强度的增加,青年驾驶员的注视时间、瞳孔面积变化率及脑电(α+θ)/β均减小,心率增长率、制动踏板深度比例及制动反应距离均增加,表明光照强度越大对青年驾驶员的视觉、生理、驾驶操作特性越不利;②在存在行人横穿道路行为时,光照强度对青年驾驶员的视觉、生理及驾驶操作特性的影响更加明显;③当光照强度小于50 lx时,脑电(α+θ)/β和驾驶操作指标变化较缓,而光照强度大于50 lx时,脑电(α+θ)/β指标下降显著,变化率大于10%,其数值低于3.70,表明青年驾驶员产生情绪波动,警觉性显著增大,制动踏板深度比例显著增大,其数值大于0.55,制动反应距离超过13.40 m,制动操作力度较大,操作稳定性降低,且避让行人的成功率显著降低,不利于夜间行车。因此,建议道路监控补光灯的光照强度宜小于50 lx。     

基于自然驾驶数据的中国驾驶人城市快速路跟驰模型标定与验证

为了评估既有跟驰模型在仿真中国驾驶人跟驰行为方面的表现,对5种代表性跟驰模型进行参数标定与效果验证。基于"上海自然驾驶研究项目"采集的60位驾驶人、累计超过16万km的实际驾驶行为数据,根据雷达、车辆总线数据自动提取2 100个城市快速路稳定跟驰行为片段;采取5-折交叉验证法划分标定与验证数据集,即将每位驾驶人的50个跟车片段随机划分成5个不相交的子集（每个子集包含10个跟车片段）,其中4个子集作为标定数据集,剩下的1个作为验证数据集,依次轮换标定数据集与验证数据集5次,展开5次模型标定与验证。基于标定数据集,采用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery、Gipps、智能驾驶人、全速度差（FVD）以及Wiedemann模型进行参数标定;基于验证数据集,评估5种模型在预测两车间距方面的精度。结果表明：FVD模型在5种模型中表现最佳,具有最小的误差（21%）和误差标准差;相对于微观交通仿真软件VISSIM中所采用的Wiedeman模型,FVD模型具有精度高、易于标定、对不同驾驶人鲁棒性强3个优势,更加适应于仿真中国驾驶人的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路交通环境特征的跟驰模型及微观交通仿真系统具有重要价值。     

车路协同环境下驾驶行为特性与交通安全综述

随着车路协同技术的发展,车路协同安全应用的相关技术是否会影响驾驶人的感知、判断、操作等驾驶行为受到愈来愈多的关注.基于这样的背景,通过对国内外车路协同技术的当前研究进展进行综述,分析车路协同环境下驾驶行为的变化,从而得出在车路协同安全应用技术全面推广之前,应充分评估车路协同技术对驾驶人行为,以及驾驶安全可靠性的影响,特别是如何最大限度地发挥其安全保障作用.     

基于自然驾驶数据的分心驾驶行为识别方法

大量证据表明,驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一。当前基于侵入式（如脑电波等）或半侵入式（如视频等）检测驾驶人分心的方法,不仅对驾驶任务造成一定干扰,且受多种环境因素的制约,误报率较高。基于此,只考虑非侵入式车辆运动特征,提出一种基于深度学习的驾驶人分心状态识别方法：首先,从自然驾驶数据集中获得大量的跟驰片段,采用态势感知方法,提取典型的分心驾驶片段,并建立仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集;其次,利用梯度提升决策树-递归特征消除算法（GBDT-RFE）和随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）对特征进行重要度排序,得到重要度较高的分心监测指标;最后,采用长短时记忆神经网络（LSTM-NN）实现分心驾驶的分类识别,并与支持向量机和AdaBoost的模型结果进行对比。研究结果表明：LSTM-NN在判别分心或正常状态时F₁分别为89%、91%,高于SVM和AdaBoost对应二分类结果;进行多分类任务时,判别分心情景的平均F₁较SVM和AdaBoost分别提升了12%和7%,不同类别分心识别的误报率在15%以下,说明LSTM-NN能够有效学习分心序列的前后信息,有利于准确估计驾驶人的状态。研究结果可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础。     

工作记忆对驾驶行为影响的进展综述

从工作记忆的测量范式、研究方法入手,总结工作记忆对驾驶行为的影响。梳理了国内外工作记忆与驾驶行为关系的研究现状。结果表明,与工作记忆容量低的驾驶员相比,工作记忆容量高的驾驶员,在一定的认知任务下,驾驶稳定性更好。此外,文章预估了工作记忆在驾驶行为领域今后的发展趋势,总结了现有研究的不足,从工作记忆量化及工作记忆训练的角度上为驾驶行为研究领域的发展提供了思路。     

公交车驾驶人组织认同感和工作倦怠对不良驾驶行为的影响

公共交通是城市道路交通运输系统中的重要组成部分,公交车驾驶人存在的不良驾驶行为已经成为影响交通安全的最大制约因素之一,由其引发的道路交通事故给个人和社会都造成了严重损失,探索更为安全的公共交通环境显得极为重要。以公交车驾驶人为对象,探究影响公交车驾驶人驾驶行为特征的个人心理因素和组织环境因素,及其对不良驾驶行为的内在影响机制。选用工作倦怠量表（MBI-GS）、组织认同感问卷（OIQ）及驾驶行为问卷（DBQ）对844名城市公交车驾驶人展开问卷调查研究,并使用回归分析和中介检验来探究工作倦怠和组织认同感对驾驶行为的影响机制。结果表明：①32.8%的公交车驾驶人存在不良驾驶行为,错误驾驶行为显著高于违法驾驶行为。其中,在违法维度中,侵略性违法显著高于普通违法。②公交车驾驶人存在较高的组织认同感,组织认同感对不良驾驶行为具有显著的负向预测作用,对工作倦怠程度具有显著的负向预测作用;工作倦怠程度对不良驾驶行为具有显著的正向预测作用。③公交车驾驶人的工作倦怠水平在组织认同感对不良驾驶行为的影响中起到部分中介作用。该结果厘清了公交车驾驶人的工作倦怠和组织认同感对不良驾驶行为的影响机制,为进一步探究不良驾驶行为的心理干预方法提供了思路,从而达到改善城市道路公共交通安全环境的目标。     

驾驶中拨打手机对驾驶人脑力负荷及驾驶行为的影响分析

基于驾驶模拟实验平台,选择高速公路、城市道路2种交通环境,对3名低龄驾驶人正常驾驶与拨打手机驾驶情况下的脑力负荷及驾驶行为表征指标进行了全程监测。每组实验时间约为15min。其中,脑力负荷评估采用心率变异性相关指标,驾驶行为表征采用后视镜使用、转向灯使用、档位变换及速度变化等指标。实验结果表明,相比于正常状态驾驶中拨打手机时心率变异性指标,出现了驾驶人LFNU指标增大、HFNU指标减小、LF/HF比值明显增大、TP增大的现象,规律明显。在排除驾驶疲劳对心电指标产生影响的可能后,可初步判定出现以上现象的原因是拨打手机引起了驾驶人脑力负荷的大幅增加。在驾驶人认知资源有限的情况下,脑力负荷的增大造成了驾驶人在信息获取、转向灯使用、档位变换和车速保持等方面的能力有不同程度的下降。综上所述,驾驶中拨打手机使得驾驶人脑力负荷大幅增加,进而对驾驶行为产生了诸多负面影响,给交通安全带来了隐患。因此,建议相关部门在法律、法规中对驾驶中拨打手机的行为加以限制,以减少交通事故风险。     

不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征

为探究不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征,面向驾驶人、自动驾驶车辆、交通环境等内容提出自动驾驶测试研究框架。基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台,通过案例验证其有效性,为自动驾驶相关技术的测试评估提供有力支撑。研究以接管场景、接管请求时间、驾驶次任务、交通流为要素设计18个高速公路接管情景,邀请被试开展驾驶模拟试验测试。从主观维度探究驾驶人对自动驾驶的适应性差异,从客观维度构建广义线性混合效应模型,研究驾驶人属性因素(性别、年龄、驾龄)和接管情景因素(接管场景、接管请求时间、驾驶次任务)的主效应及其交互作用对接管行为的影响。统计分析结果表明：①性别因素对自动驾驶的信任度和状态感知度有统计学差异,男性对自动驾驶的适应性高于女性;②驾驶人的年龄和驾龄因素对试验前和试验后的技术接受度具有显著影响,对技术信任度和状态感知度具有统计学差异,中年人和老年人、中驾龄和高驾龄人群的适应性相对较高;③不同因素水平对应的接管成功率、正确率和第一操纵行为不同。广义线性混合效应模型结果表明：①接管情景因素及其交互作用对接管行为指标具有显著影响;②模型中引入驾驶人属性因素,发现与接管情景因素存在交互效用。研究基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台的方法具有一定的推广性,研究结果可为深度挖掘自动驾驶接管行为影响因素及其作用机理奠定基础。