基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述

对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。      

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。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

中国大量的道路基建工程建设充当着城市化发展的重要指标之一,然而交通基建并不能时刻满足日益增长的交通需求,随之而来的交通事故推动着车辆自身的安全及预警技术的研发,而该技术正是自动驾驶技术的基础。自动驾驶通过感知（传感器与创建环境地图）、规划（寻找与优化路径）与执行（ECU驱动车辆自动驾驶和安全功能）三个层面来实现,车辆自身的安全技术可被归纳为被动安全技术、防碰撞预警技术、主动安全技术和主动式无人驾驶技术,因此自动驾驶也是实现车辆安全技术的最高等级,然而即使是当下已商用的自动驾驶系统也不能完全保障交通安全,不成熟的避让算法、机器识别效率或处理系统高负载运行崩溃将更容易触发致命事故。自动驾驶的发展具有明朗的前景,但需要与智慧道路形成更高层次的环境感知水平,从而真正的推动人、车、路交通三要素有机结合,在更完善的交通感知环境中全方位保障三者在交通参与过程中的安全,助力车辆自动驾驶技术实现相应的社会价值。     

驾驶人熟悉程度对其安全驾驶行为的影响研究综述

驾驶人作为人-车-路-环境复杂系统中最核心的因素,在交通安全中发挥最为关键的作用。聚焦驾驶人熟悉程度这一因素对道路交通事故的影响,系统地梳理和分析了驾驶人熟悉程度与交通事故的关系及其影响安全驾驶的机理等相关研究及成果。首先,基于驾驶人熟悉程度的距离维度和频率维度识别标准,分析了驾驶人对道路、环境及车辆的熟悉程度与其发生交通事故概率的关联性;其次,从驾驶人控制行为、路径选择行为及视觉行为等角度归纳了驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理;最后,就该领域面临的挑战及未来的研究趋势进行了分析和探讨,提出进一步标准化驾驶人熟悉程度指标的方法,为驾驶安全程度评价及提高交通安全提供了理论基础。针对已有相关研究的局限性及机理研究中尚不明朗的问题,后续研究需从认知心理学方面探究因道路、环境、车辆等驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理,进一步将视觉特征指标与生理指标结合以量化驾驶人熟悉程度,将此纳入到道路选择模型中。同时,从生理指标角度客观衡量驾驶人熟悉程度对其乘坐舒适度的影响,这些为提升自动驾驶技术接受度、交通安全及车辆安全提供强有力的理论基础。     

基于BIM和驾驶模拟的道路安全评价研究

针对搭建驾驶模拟环境效率低、缺乏基于驾驶模拟的安全评价体系等问题,提出一种基于BIM和驾驶模拟的道路安全评价方法。利用道路BIM模型所含的丰富数据,快速搭建包括驾驶道路、沿线地形、场景对象和仿真交通流等要素的驾驶模拟环境;基于驾驶员生理数据和仿真车辆姿态数据,构建心理生理、运行速度和横向稳定性评价模型及熵权-模糊综合评价模型,实现对道路安全的综合评价。通过在某高速公路设计中实践应用,验证该方法可有效提高驾驶模拟环境搭建的准确性和工作效率,利用综合评价方法对设计提出优化,可在一定程度上提高道路安全水平。     

汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述

随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要.围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统受到广泛的关注.在智能运输系统的交通安全研究中,与汽车安全辅助驾驶系统相关的信息感知技术研究主要有:车辆状况检测、交通环境的检测、非常规条件下驾驶员视觉增强和对驾驶员的检测等.文中将对上述汽车安全辅助驾驶支持技术国内、外最新研究现状进行综述,并展望该领域研究动向.     

险情中驾驶人接管自动驾驶车辆的驾驶行为研究

为了指导驾驶人安全地使用自动驾驶系统,在模拟驾驶仿真平台上研究驾驶人在复杂交通环境下实现自动驾驶切换到手动驾驶的绩效表现,以及影响驾驶人驾驶方式切换过程的因素。试验收集了36名驾驶人在2种险情下切换驾驶方式过程中的驾驶行为数据,包括驾驶速度、车头间距、车辆横向位移和车辆转向等数据。研究结果表明:部分驾驶人会在险情提示出现之后即刻切换驾驶方式,而部分驾驶人则在提示出现之后继续监控道路和车辆信息,直到交通冲突出现的时候才进行驾驶方式切换;对上述2种切换方式进行独立分析发现,进行第2种切换的驾驶人在接管车辆之前所处的状态(玩游戏或者听音乐)对驾驶人接管车辆所用的切换时间有显著性影响,驾驶人处于玩游戏的状态下接管车辆所用的时间会小于驾驶人在听音乐状态下接管车辆所用的时间;切换方式对车辆横向位置有显著性影响,而且进行第1种切换的驾驶人在后续的驾驶过程中能保持较小的安全速度行驶,说明"切换方式1"与"较小的安全车速"存在相关关系,但二者的因果关系尚需深一步研究。     

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

生理负荷在公路线形设计评价中的应用研究

系统的提出了生理负荷在公路线形设计评价中的理论和操作的具体方法,利用计算机仿真技术将道路交通环境进行可视化,然后让驾驶员使用驾驶模拟器在虚拟交通环境中驾驶,通过眼动仪和生理测试仪实时采集驾驶员的注视点、注视持续时间、瞳孔面积、脉搏、皮电、体温、轨迹、速度等生理数据,同时采集车辆的速度和行车轨迹等数据,通过模糊综合评价找出人、车、路不协调的突变点,认为是事故易发路段,分析其原因并且在设计中加以改进,通过设置循环和判定可以有效提高道路的行车安全性。     

自动驾驶车辆决策与规划研究综述

决策与规划是自动驾驶系统的中枢,是提高自动驾驶车辆行驶安全、驾乘体验、出行效率的关键。其面临的主要挑战在于如何满足自动驾驶所需的极高可靠性和安全性,以及如何有效应对场景复杂性、环境多变性、交通动态性、博弈交互性及信息完备性并产生类人化的驾驶行为,使车辆自然地融入交通生态。为全面了解决策与规划的前沿问题与研究进展,对其技术要点进行系统梳理与总体概述。首先,从数据驱动的驾驶行为预测、概率模型的驾驶行为预测、个性化驾驶行为预测三方面综述了面向态势认知的行为预测的研究进展;其次,将行为决策总结归纳为反应式决策、学习式决策、交互式决策并逐一进行了分析;再次,从方法论的角度对运动规划及其应用进行对比分析,具体包括图搜索方法、采样方法、数值方法、拟合插值曲线方法等;然后,针对端到端的决策规划的关键科学问题和主要研究进展进行了归纳分析;最后,总结了决策规划对提升自动驾驶车辆智能化水平的重要影响,并展望了其未来的发展趋势与面临的技术挑战。     

谈谈驾驶疲劳的成因及其预防方法

驾驶疲劳是驾驶员在驾驶车辆时,由于种种原因在生理或心理上产生疲劳而使人体机能失调而产生的身体疲乏和劳累。出现驾驶疲劳现象时继续驾驶车辆有可能导致及其严重的交通伤害后果,特别是在高速驾驶的情况下。Hullbert的研究发现,与驾驶疲劳有关的道理交通事故,约占事故总数的10％- -15％,被称之为“道路交通安全的‘祸首’”。驾驶人疲劳时,听觉和视觉敏锐度降低,破坏了眼睛的正常运转状态;操纵动作准确性下降,时常出现反常;驾驶错误和判断错误增多。下面笔者试从驾驶疲劳产生的原因及预防的方法,谈一些粗浅的看法。     

车路协同下路侧交通设施体系及道路分级研究

交通基础设施与自动驾驶车辆之间的协同能提高自动驾驶的安全性和可靠性。通过对自动驾驶车辆功能局限性进行分析,找出自动驾驶车辆对路侧交通设施的潜在需求,从功能角度将路侧交通设施分为常规交通管理设施、交通协同设施、基站及网络设施、高精度定位设施及路内服务设施等,构建了车路协同路侧交通设施体系;在此基础上,从路侧设施配套分级设置的角度,提出四级自动驾驶道路分级标准,以及配套路侧设施设置要求,细化完善当前自动驾驶“路端”管理方面的技术要求,为管理部门提供参考。     

视觉导航智能小车自主驾驶控制方法研究

智能车路系统通过提高单车控制智能化水平以及与交通环境之间的信息交互能力,实现车辆自主驾驶以及列队控制,从而解决日趋严重的交通问题。在智能车路系统中单车的智能控制是基础,利用模型车、无线通信网络和1/10道路沙盘模型等手段构建车路协调下的视觉导航智能小车实验平台。在建立智能小车运动模型基础上,提出视觉导航智能小车自主驾驶控制策略;通过实验分析,验证了该控制策略的准确性和可靠性。     

基于人-车-路协同仿真的山区道路大型车辆行驶适应性分析

为提高山区道路大型车辆的行驶安全性,构建人-车-路协同仿真系统,在3条复杂山区道路上开展代表性驾驶模式的大客车和重载货车虚拟行驶试验,根据仿真输出的车辆运动学/动力学响应参量和驾驶输入量,分别进行设计符合性、车辆通过性、运行速度协调性、行驶舒适性以及驾驶负荷度等5个方面的检验分析。结果表明:通过以上分析能确定危险位置的临界安全速度、超长货车通过急弯时的越出宽度和越出位置、不协调的线形单元以及行驶舒适度和驾驶负荷度较差的位置,进而可以实施靶向性的几何参数改进,增加山区公路与大型车辆之间的适应性,最终达到提高山区公路设计质量和安全性的目的。     

TRB2017年会——行人交通及智能交通研究综述

介绍了2017年第96届美国交通运输研究委员会年会(2017 Transportation Research Board 96th Annual Meeting, TRB2017)的概况,包括TRB的组织构架、TRB年会的组织形式及所涉及的领域等.重点介绍行人交通及智能交通2个研究领域的最新进展,并对其未来的发展进行了展望.行人交通方面,结合交通流理论与特征、应急疏散、行人等6个相关TRB(分)委员会的会议组织情况,分别从群集动力学、人员疏散、道路行人交通和客流服务与安全4个方面进行了分析和展望;智能交通方面,结合智能交通系统、自动化与互联化车辆的角色和车辆-高速公路自动化3个TRB委员会的大会组织情况以及讨论情况,分别从智能交通对驾驶安全的影响以及车路协同对交通效率和环境的影响2个方面进行了分析和展望.      

基于虚拟现实技术的典型动态交通场景的设计与实现

驾驶人是影响道路交通安全的主要原因,而使用汽车驾驶模拟器模拟危险的交通环境,对驾驶人进行培训可以有效提高驾驶人的应急操作技能和安全意识水平,对于减少和预防道路交通事故的发生具有重要意义.以2000~2010年道路交通事故数据为基础,分别从人、车、路以及事故形态进行统计分析道路安全影响最大的因素,获取典型的动态交通场景.并考虑城市道路环境的复杂性和多样性,选取发生在城市道路场景中的1种类型动态场景-公交站台行人过街作为案例,采用虚拟现实技术完成这一动态交通场景的设计和实现.      

不完全车联网环境下元胞自动机换道模型研究

随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.     

新型冷热启动技术在驾驶信息系统中的应用

<正>驾驶信息系统(汽车仪表)是车辆信息显示中心,各种报警指示信息、车辆行驶状态、累计、小计、行车电脑平均油耗、瞬时油耗、续驶里程等信息都显示在仪表上;驾驶员要依据这些信息进行驾驶操作,故这些信息的准确性、可靠性尤为重要,关乎到驾驶安全等方面。实际汽车的工作环境复杂,例如:在车辆刚起动或路面剧烈颠簸时,都有可能导致驾驶信息系统的供电电源出现短暂过低或丢失。当电源重新恢复正常时,通常驾驶信息系统会重新复位,这样就势必导致前面显示的一些内容被复位重新初始化,被破坏掉,如仪表菜单中所有个性化设置被复位,时     

基于双向多车跟随式拓扑的混合车辆队列稳定性研究

车辆队列控制在提高驾驶安全性、提升交通流量、改善燃油经济性方面具有巨大潜力.现有车辆队列控制研究多针对完全由网联自动驾驶车辆组成的队列,难以应用于实际混合交通环境,而现有混合队列控制研究通常仅考虑网联自动驾驶车辆跟驰控制目标,而忽略了其对后方交通流与队列稳定性的影响.为此,研究了混合人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的队列...