驾驶经验和气质类型对驾驶行为的影响分析

驾驶人的生理心理因素会对驾驶人的驾驶行为产生一定的影响已经得到了较多认同,但是通过科学实验进行定量化实证分析的研究还较少。论文首先采用量表测量与仪器测试相结合的实验方法,以专业和非专业驾驶人为实验对象,利用气质类型量表测量驾驶人的气质类型;利用实验车在实际道路交通环境下行驶以获得跟驰车辆对前后车的行驶轨迹,并计算得到影响驾驶行为的关键参数。基于实验数据分析了驾驶经验和气质类型对驾驶人的行驶速度、加速度、跟驰距离、时间间隔等方面的影响。在跟驰时驾驶人的速度和加速度选择方面,专业驾驶人对速度和加速度的选择更加具有自主性,并且内向型性格驾驶人的行驶速度和加/减速幅度一般要小于外向型性格的驾驶人。在跟驰时驾驶人对空间和时间距离的选择方面,无论是跟驰距离还是时间间隔,气质类型对非专业驾驶人空间和时间距离选择的影响更加明显,并且各速度段内向型性格驾驶人选择的空间和时间距离一般大于外向型性格驾驶人;相同气质类型的非专业驾驶人选择的时间间隔都要大于专业驾驶人。经研究建立了驾驶人生理心理特性与驾驶行为特性之间的关系,为分析驾驶人行为特性与交通安全之间的关系奠定了良好的基础。     

驾驶员弯道操纵能力实车测试与分析方法研究

为客观评价不同驾驶员的弯道操纵能力，提出了一种驾驶员弯道行驶过程操纵行为实车测试分析方法。招募12名驾驶员在试验场标准路面上进行实车试验，分别以30 km/h、40 km/h、50 km/h的初速度驶入U形弯道并自由行驶，记录驾驶员操控数据和车辆运动状态数据，对驾驶员弯道操纵能力进行分析。试验结果表明：不同能力的驾驶员在纵向车速、纵向加速度、纵向急动度、转向盘转角、横摆角速度、转向盘转角熵值等指标上呈现明显差异。该方法可进一步扩展应用于自动驾驶汽车的弯道行驶能力分析评估。     

基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析

为理解驾驶员行为特征,提高自动驾驶汽车的类人驾驶能力,借鉴国外研究成果,基于自然驾驶数据集,对驾驶员在弯道行驶过程中的行为特征开展了研究。选择车辆纵向速度、侧向加速度、横摆角速度和车速作为驾驶员行为特征,选择弯道曲率半径作为道路几何特征,利用车辆动力学原理进行弯道工况识别,通过核密度估计及相对熵对数据集特征参数分布的收敛性进行验证,并对弯道行驶过程中驾驶员行为特征及道路几何特征进行了统计分析。分析结果可以为设计具有类人操作特性的自动驾驶或驾驶辅助个性化系统提供数据支撑。     

考虑驾驶人特性的智能驾驶路径跟踪算法

针对现有智能汽车路径跟踪控制过程中较少考虑驾驶人特性的问题,设计了一种考虑驾驶人特性的智能驾驶路径跟踪算法。采用k均值算法对实车试验获取的相关数据进行聚类分析,根据操纵特征参数的规律性和差异性将驾驶人特性分为正常型、激进型、保守型3类。根据驾驶人特性分类及聚类结果,将不同驾驶人对车辆侧向、纵向行驶状态的不同偏好特性融入至路径跟踪控制策略的设计中。采用模型预测原理设计了智能驾驶路径跟踪控制器,通过数据聚类结果来设计控制器的代价函数与约束条件。仿真试验结果表明,本文所提出的考虑驾驶人特性的路径跟踪控制策略具有较高的轨迹跟踪精度和速度控制精度,且车辆响应变化能够体现出不同的驾驶人特性,路径跟踪速度误差不超过2%,侧向跟踪误差小于0.13 m。     

多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

驾驶倾向性是汽车行驶过程中操控者情感偏好等特征的动态测度,是车辆安全驾驶辅助系统,特别是其碰撞预警系统中汽车驾驶人意图等心理、意识计算必须考虑的核心参数.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,获取不同态势下驾驶倾向性特征数据,利用动态贝叶斯网络建立时变环境下驾驶倾向性动态辨识模型.实验验证表明,所建模型对驾驶人倾向性类型的辨识准确率可达到91％以上,能够适应多车道情况下驾驶人倾向性类型的动态识别,为以人为中心的个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.     

基于驾驶员数据学习的自动驾驶车辆弯道转向控制研究

针对自动驾驶车辆的弯道转向控制问题,提出了一种基于驾驶员操纵数据分析和学习的控制方法。首先,建立了人-车-路软硬件综合模拟驾驶平台,采集了多位驾驶员在不同弯道上的转向操纵数据及车辆状态数据;然后,采用离散分析和拟合分析进行数据分析,并基于模糊综合评价算法建立转向行为评价体系进行数据评价与筛选;最后,将筛选后的驾驶员数据作为训练样本进行神经网络训练,建立基于神经网络的弯道转向控制器。仿真和实车验证结果表明,所设计的控制器能够很好地模拟熟练驾驶员在弯道上的转向行为,并能够保证车辆在弯道行驶的安全性和稳定性。     

雾天对弯道驾驶行为的影响研究

雾天环境下不良的视距条件使得驾驶员在驾驶过程中存在安全隐患.利用驾驶模拟器,选取雾天环境作为典型干预因素进行驾驶模拟实验,同时考虑驾驶人职业和性别作为可能的影响因素,实验设计直角弯道和S形连续弯道2种道路线形,从实验数据中抽取平均车速与车辆驶出弯道率作为关键变量,采用多变量方差分析、均值统计等方法分析雾天环境下驾驶人的驾驶速度和驶出弯道率,并建立Logistic回归模型分析各因素对车辆驶出弯道可能性的影响.实验结果表明,驾驶人在弯道雾天行驶时的平均车速要比无雾情况下略高,且职业驾驶人的平均车速较非职业驾驶人明显偏低;随着雾的浓度的增大,驾驶人在直角弯道处和S形连续弯道处驶出弯道的比例均显著增大.     

面向人机协同共驾的驾驶行为短时预测方法研究

通过实时感知交通场景下的汽车相对运动状态和行车安全信息,对驾驶人的操纵行为进行短时预测,进而为人机协同驾驶中主权切换的模式与方法提供依据.基于线性最优二次型方法建立了典型驾驶意图下的驾驶操纵序贯链优化目标函数,通过求解目标函数得到驾驶人操纵行为对车辆运动状态的改变量,并结合运动学CA模型提出了驾驶操纵行为短时预测模型.运用统计检验分析实车试验和所提出的模型得到的仿真试验驾驶输入之间的差异程度.实车实验的统计检验结果表明,不同驾驶工况下的驾驶输入差值的配对样本T检验的T统计量分别为1.96,0.1,1.36,均小于其T临界检验值.所提出的模型能较好的模拟实际驾驶操纵行为特征,并能对驾驶人操纵行为进行准确的短时预测.      

基于自然驾驶数据的城市交叉口纵向驾驶特征分析

为满足驾驶辅助系统在城市交叉口对类人驾驶能力的更高需求,本文中研究了实际交通中的驾驶人在该区域的纵向驾驶行为特征。从自然驾驶数据中提取了778条驾驶人接近城市交叉口的样本数据,应用YOLOv4识别了交通场景中的各类道路使用者,采用方差分析研究了反应特性在不同运动类型和交通密度中的差异,建立分层回归模型分析了制动特性与运动状态、运动类型和道路使用者的关系。结果表明：高密度交通显著降低接近速度;与右转驾驶人相比,停车驾驶人的反应距离更长;当接近速度较高或反应距离较短时,会在更短的时间内以更高的减速度和制动强度接近交叉口,且提前4.46 s开始制动;不同道路使用者对制动特性产生了不同影响,停车驾驶人主要关注同向行驶的他车,右转驾驶人主要关注行人和骑车人。     

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。     

认知分心对车辆跟驰过程操控安全性的影响

为了研究车辆跟驰过程中驾驶人认知分心与驾驶安全的关系,采用驾驶模拟器构建城市道路车辆跟驰场景,并设计3种难度等级的认知分心次任务,采集35名被试驾驶人在试验过程中的方向盘转角、油门开度、制动踏板力等操作参数,以及车辆位置、速度、加速度等车辆运动参数。采用重复测量一般线性模型,分析不同等级认知分心对上述参数的影响。研究结果表明：在横向操控方面,随着认知分心程度增高,方向盘回转率增大,但车辆横向位置标准差减小,表明驾驶人处于认知分心时,采取频繁修正方向盘的补偿方式,降低车辆横向位置波动,过度补偿车辆横向安全性,且该补偿行为与认知分心程度正相关;在纵向操控方面,认知分心时,油门开度、制动踏板位置方差增大,且制动踏板位置均值增大,同时车头间距及时距未观察到显著性变化,表明认知分心时驾驶人采取频繁操作油门、制动踏板,增大制动幅度等方式进行补偿,使车头间距及车头时距等表征车辆纵向跟车安全性参数处于正常驾驶水平,但加速度标准差增大,表明跟车稳定性降低。研究结果为涉及分心的人车交互装置优化设计及考虑分心状态的驾驶人状态管理系统开发提供了一定的理论依据。     

城市快速路匝道合流区车辆交互行为模式

在城市快速路匝道合流区,驾驶任务难度主要来自于车辆与其周边车辆之间的动态交互,目前对这种交互行为的特征和机理的认识还不十分清楚。基于从无人机视频中提取的高精度车辆轨迹数据,提取出表征车辆交互行为的指标TTC和GAP,并结合速度、加速度、车道位置等其他指标,对车辆的交互过程加以刻画,从中获得了大量交互行为实例,并在此基础上归纳总结出9种典型的车辆交互行为模式。通过分析各模式特征发现：即使在相同的外部环境下,车辆交互行为模式也可能存在差异,这表明交互行为不仅与车辆之间的相对位置、时空距离、速度状态等环境因素有关,还与驾驶人的应对能力、动机及风险意识等认知心理有关;另外,不同的交互模式面临的风险不同,并且该风险既可能是周边车辆行为发生改变而被迫卷入,也可能是驾驶人自身主动寻求的结果;9种不同类型的交互行为模式,构成了驾驶人自行感知的4种风险状态互相转换的具体实现形式;在驾驶过程中,驾驶人努力寻找契机并选择某种交互行为模式在各个风险状态之间来回切换,并非仅由心理压力较大的危险态向压力较小的自由态转换,也会发生反向转换,前者主要由降低事故风险和减少认知努力的动机驱动,后者旨在追求行车效率,但同时驾驶人会付出更多的认知努力以对抗风险的增加,这充分反映了驾驶人试图在行车效率、事故风险与认知努力三方面取得平衡。研究成果对深化理解驾驶行为及其背后的决策机制具有积极意义。     

山区高速公路驾驶人加减速行为建模

山区地形地质条件复杂,各类复杂的组合线形设计更为常见,例如直线与平曲线间组合或不同平曲线间组合。驾驶人在相邻组合路段行驶时会感知到线形的变化,引起驾驶行为的改变,最终车辆的纵向加速度也会随之改变。频繁的加减速行为会引起驾驶人不适,甚至形成安全隐患。目前针对相邻组合路段驾驶行为的研究中,关于加速度的研究主要基于路段特殊点进行计算。随着驾驶模拟技术的发展,高仿真驾驶模拟器为高速公路的设计评估提供了更好的数据及试验条件支撑。在高仿真驾驶模拟器中,基于湖南省永吉高速公路道路设计参数及周边地形环境参数,构建山区高速公路的三维虚拟模型,以山区高速公路中的相邻组合路段为研究对象,获取山区高速公路组合线形路段的车辆纵向加速度数据,提取加减速事件后,基于驾驶人的加减速行为,采用混合Logit模型,分别判定道路线形层和驾驶人层的影响,研究组合线形对驾驶人纵向加减速选择的具体影响变量以及变量的影响范围。研究结果表明：下游路段最大曲率、上游路段圆曲线段比例、下游路段变坡点数量、下游路段曲线数量、上游路段平均曲率和当前位置曲率等对驾驶人加减速行为有显著影响;通过对比混合Logit模型和多元Logit模型,指出驾驶人层面对模型结果的影响显著。研究结果提供了一种山区高速公路连续纵向加减速行为的建模方案,并可为研究驾驶人在复杂线形条件下的纵向加速度选择行为提供基础。     

基于驾驶行为和视觉特性的长大隧道突起路标作用效果评估

突起路标（RPMs）是高速公路隧道内常见的交通安全设施，对预防和减少交通事故具有重要作用。针对高速公路长大隧道RPMs作用效果，从驾驶人角度出发，基于驾驶模拟试验测试，分析RPMs对驾驶人的影响，实现以微观驾驶行为和眼动数据为基础的高速公路长大隧道RPMs作用效果评估。设计2种RPMs方案（RPMs-B：设置在隧道检修道和车道边缘线；RPMs-C：设置在车道分界线和边缘线）与未设置RPMs（RPMs-A）的隧道形成对比；招募32名持照驾驶人，获取细粒度驾驶行为及眼动数据，选择平均速度、加速度、横向偏移等7项指标构建评价指标体系；利用重复测量方差分析方法，探究各项指标的显著性及效应量水平，进而采用基于熵权法的模糊综合评价模型，对比3种RPMs方案的作用效果。研究结果表明：RPMs对驾驶行为及心理、生理具有较显著的作用，具备不同程度的现实意义；驾驶人心理、生理负荷程度降低，焦虑情绪得到缓解，驾驶舒适性良好；速度调控能力增强，对车辆横向位置感知及操纵水平上升，车辆行驶更加平稳；在隧道曲线段RPMs使得平均速度明显增加，增加了事故风险；模糊综合评估结果显示在隧道全程、曲线段和中间段，RPMs-C均为最优方案，即RPMs设置在车道分界线及两侧边缘线位置。研究结果为隧道安全设施的评估及优化问题提供了解决方案，也为进一步形成隧道安全设施设置指南奠定了基础。     

The characteristic velocity stability indicator for passenger cars

Driver assistance systems have received increased attention as market demands have pushed for improved automotive safety. These systems are designed to aid the driver by preventing any unstable or unpredictable vehicle behaviour. One global indicator for stability and driving conditions could help to manage the control algorithms and driver warning subroutines. Another problem which could be solved by a precise driving situation indicator is evaluating new vehicles during test drives. After a short introduction to a linear lateral vehicle model, an analytical approach for an online calculation of different driving conditions (i.e., stability, understeering, oversteering, and neutralsteering) is given. A characteristic velocity stability indicator is defined, which allows online computation of the present driving condition. Results are then checked against real measurements of a test vehicle.     

The characteristic velocity stability indicator for passenger cars

Driver assistance systems have received increased attention as market demands have pushed for improved automotive safety. These systems are designed to aid the driver by preventing any unstable or unpredictable vehicle behaviour. One global indicator for stability and driving conditions could help to manage the control algorithms and driver warning subroutines. Another problem which could be solved by a precise driving situation indicator is evaluating new vehicles during test drives. After a short introduction to a linear lateral vehicle model, an analytical approach for an online calculation of different driving conditions (i.e., stability, understeering, oversteering, and neutralsteering) is given. A characteristic velocity stability indicator is defined, which allows online computation of the present driving condition. Results are then checked against real measurements of a test vehicle.     

车队认知能力增强的通信区块间隙优化方法

为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围，减少车队通信压力，锁定影响车辆入队的关键车队区块，同时通过将待进入关键区块的车队进行间隙优化调整，为驾驶人提供定制化换道入队引导服务，提出了基于驾驶人超车风格特征参数的车队内信息传输关键区块锁定算法，通过分析影响驾驶人换道入队位置范围的关键因素，将驾驶人换道入队过程分为本车道速度调整过程与入队速度调整过程，利用非参数贝叶斯算法获取驾驶人超车换道特征数据并提出基于关键区块所在车队位置序列的车辆间隙优化调整策略。研究结果表明：超车车辆加速度、与前车预计碰撞时间、与车队相对速度是影响驾驶人换道入队范围的关键因素；通过非参数贝叶斯算法将超车车辆运行数据分类获取的驾驶人换道入队驾驶操作基元，可准确提供驾驶人行为特征关键参数；通过将驾驶人换道特征分为48个子类型，可锁定驾驶人换道入队范围且车队关键区块范围随着超车车辆与车队速度差值不同在各个特征类型上呈现不同变化趋势；针对驾驶人入队特征对待进入车队关键区块的车辆间隙进行优化调整，不仅可以为驾驶人提供可接受的驾驶辅助信息，同时减少了车队间隙产生过程中车辆加速度范围，提升了车队运行的舒适性。     

Role of steering wheel feedback on driver performance: driving simulator and modeling analysis

When driving in curves, how do drivers use the force appearing on the steering wheel? As it carries information related to lateral acceleration, this force could be necessary for drivers to tune their internal model of vehicle dynamics; alternatively, being opposed to the drivers' efforts, it could just help them stabilize the steering wheel position. To assess these two hypotheses, we designed an experiment on a motion-based driving simulator. The steering characteristics of the vehicle were modified in the course of driving, unknown to drivers. Results obtained with standard drivers showed a surprisingly wide range of adaptation, except for exaggerated modifications of the steering force feedback. A two-level driver model, combining a preview of vehicle dynamics and a neuromuscular steering control, reproduces these experimental results qualitatively and indicates that adaptation occurs at the haptic level rather than in the internal model of vehicle dynamics. This effect is related to other theories on the manual control of dynamics systems, wherein force feedback characteristics are abstracted at the position control level. This research also illustrates the use of driving simulation for the study of driver behavior and future intelligent steering assistance systems.     

Role of steering wheel feedback on driver performance: driving simulator and modeling analysis

When driving in curves, how do drivers use the force appearing on the steering wheel? As it carries information related to lateral acceleration, this force could be necessary for drivers to tune their internal model of vehicle dynamics; alternatively, being opposed to the drivers' efforts, it could just help them stabilize the steering wheel position. To assess these two hypotheses, we designed an experiment on a motion-based driving simulator. The steering characteristics of the vehicle were modified in the course of driving, unknown to drivers. Results obtained with standard drivers showed a surprisingly wide range of adaptation, except for exaggerated modifications of the steering force feedback. A two-level driver model, combining a preview of vehicle dynamics and a neuromuscular steering control, reproduces these experimental results qualitatively and indicates that adaptation occurs at the haptic level rather than in the internal model of vehicle dynamics. This effect is related to other theories on the manual control of dynamics systems, wherein force feedback characteristics are abstracted at the position control level. This research also illustrates the use of driving simulation for the study of driver behavior and future intelligent steering assistance systems.     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究,建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性,在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据,采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型,并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进,以描述不同风格驾驶人的行车安全区域,并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型,结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据,以换道纵向位移最短为目标,实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量,设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器,通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制,可满足驾驶人个性化换道需求。