大众辉腾V84．2——太阳神之子

在19世纪，辉腾是一款精致马车的名字，不过这种马车不是由车夫驾驶，而是由主人亲自驾驭的。在希腊神话中，太阳神赫利俄斯的儿子辉腾（Phaeton）一直梦想驾驶父亲的太阳战车。然而，他没有能力驾驭这辆辉煌的战车，也无法控制狂奔的战马。最后，众神之父宙斯将战车拦住，才救下了年轻的辉腾。     

基于自然驾驶数据挖掘的二阶车辆与行人交互测试场景

针对当前网联车车辆与行人交互(以下简称人车交互)测试场景复杂性低、无法充分涵盖真实道路情况下的人车交互场景测试需求问题,提出了一种基于自然驾驶数据的人车交互测试场景构建方法.该方法首次提出了二阶人车交互测试场景的概念,在传统人车交互场景基础上组合前序车辆运动场景,实现交互场景时间域扩充,并通过挖掘自然驾驶数据中人车交互...     

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。      

男性素质与驾驶

男人开车应该是自信的 对自己的车以及对自己驾驭车的能力都应该时刻充满自信。这种自信是会在男人驾驶的过程中，通过种种外在的形式表现出来的。不过，这种自信可不是盲目的，这种自信应该是来自日常的不断地学习和积累。     

自动驾驶汽车基础测试场景构建研究（双语出版）

针对L2/L3级自动驾驶汽车的仿真测试和封闭场地测试认证需求，结合现有L2/L3级自动驾驶汽车量产车型的主要功能特点，提出自动驾驶汽车基础测试场景群的构建方法。首先针对指定的道路交通环境，分析主车和周围交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，确定复杂场景群。其次分别以主车功能所确定的各个可能运动方向，依此与各干扰车辆的可能运动方向（包括任一干扰车辆不存在的情形）进行组合，组合时采用PICT组合测试工具，并添加必要的运动约束条件，选择参数组合覆盖标准自动生成全部的组合场景群。最后结合场景筛选规则，筛选出具有测试价值的覆盖各个层级及功能的基础测试场景群。采用场景构建方法，对于主车处于三车道中间车道的路段场景和无红绿灯的十字路口场景，分别构建62种和33种基础测试场景。根据驾驶人行为特性、交通规则、汽车在城市、郊区和高速公路工况下的典型车速、加减速度、横向加速度、交通事故和自然驾驶数据库的有关场景数据等，设计主车换道工况的测试用例。采用模型预测控制框架建立主车局部路径规划和控制仿真模型，并对主车危险换道场景进行仿真。研究结果表明：主车在邻车道前车大减速的情况下实现了减速换道并避免了与本车道前车和邻车道前后车的碰撞，同时跟踪到期望跟车间距，验证了该换道测试用例的有效性。     

驾驶次任务沉浸等级对接管行为的影响分析

为探究自动驾驶中驾驶次任务沉浸等级对接管行为的影响,基于驾驶模拟器搭建自动驾驶接管行为测试平台,设计事故接管场景,基于驾驶次任务(娱乐任务和工作任务)和接管请求时间(5 s和10 s)因素组合开发4个事故接管情景,招募被试参与驾驶模拟实验并采集驾驶人的接管行为数据,选择速度、横向偏移、接管反应时间和接管正确时间4个指标...     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

谈两轮摩托车运动中的弯道驾驶技术

车辆要维持转弯时的运动平衡，必须满足两个条件：人车倾斜时的向心分力必须等于人车转弯时所需的离心力；轮胎与地面的横向摩托车必须大于或等于人车转弯时的离心力。在骑乘者将驶入弯道以前，要根据弯道中半径的大小、车速的快慢、弯道驾驶技术的好坏来决定是采用联合制动减速、后制动减速或发动机牵阻减速。     

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。     

考虑肌电信号的驾驶人弯道操纵行为分析

驾驶人是"人-车-路"闭环系统中的核心。近年来,研发人性化、个性化的汽车驾驶辅助系统逐渐成为行业热点。为了更加透彻地理解弯道驾驶行为特性,为弯道驾驶辅助系统提供功效评估与优化,提出了一种考虑肌电信号的驾驶人弯道行驶过程操纵行为分析方法。招募12名驾驶人在试验场标准路面上进行实车试验,其中包含6名专业试车师与6名普通驾驶人,要求驾驶人分别以30,40,50 km·h^-1的不同初速度驶入U形弯道并自由驾驶。试验过程中记录驾驶人颈部肌电信号数据和车辆运动状态数据,分析转弯行驶车辆侧向运动对不同驾驶能力的驾驶人生理体验的影响,同时进一步探讨不同类型驾驶人在不同入弯速度条件下颈部肌电信号与侧向加速度的关联差异特性。试验结果表明：相同工况下,专业驾驶人和普通驾驶人颈部肌电特征值存在显著差异,专业驾驶人颈部肌电信号特征与车辆侧向加速度呈现一定的线性关系;随着驾驶任务难度的增加,驾驶能力好的驾驶人能够较好地适应任务的变化,在进行纵侧向耦合操纵时能够较好地协调身体生理反应与车辆侧向运动保持较好的关联特性。研究成果为进一步探索并完善驾驶体验评价方法提供了新的研究思路,同时,可为汽车辅助驾驶系统功能设计与智能汽车行驶性能的用户体验测评提供技术支撑。     

基于 AHP 和物元分析的愤怒驾驶状态辨识研究

驾驶人在愤怒情绪下的驾驶行为是影响车辆行驶安全性的重要因素之一,愤怒驾驶情绪的产生及其程度受到驾驶人自身和道路交通环境中多因素的影响。文中综合考虑驾驶人自身因素和行车环境对驾驶状态的影响,提出了愤怒驾驶状态的辨识方法。文中筛选了与愤怒驾驶行为相关的驾驶人因素和道路环境因素,构建了1个驾驶人愤怒状态辨识的层次分析模型,并根据相关因素之间对愤怒驾驶行为影响的重要程度构造判断矩阵,求出各相关因素对愤怒驾驶行为的影响权值。应用综合权重的物元多属性决策方法辨识驾驶人的愤怒驾驶状态及程度。应用所提出的方法对22组实车试验中出现的愤怒驾驶状态进行辨识,结果表明,72.7%的结果与实车实验所得的结果相符,因此,该方法可对愤怒驾驶行为进行识别。文中所提出的方法能够融合驾驶人因素和环境因素对愤怒驾驶行为的影响,有效的辨识出驾驶人的愤怒驾驶状况及程度。      

自动驾驶汽车的智能决策模型研究

行为决策系统在很大程度上反映了自动驾驶汽车的智能化水平,作为自动驾驶汽车的大脑,行为决策系统决定了自动驾驶车辆的可行性和安全性。文章基于行车效率与行车安全对高速自动驾驶汽车的智能决策进行了研究。通过引入能效函数与动态子区域监测系统,实时计算本车道与相邻车道的行车能效值以及本车与周边车辆的碰撞风险,并基于此确定最优驾驶策略,一定程度上提升了自动驾驶车辆的行车效率与安全。     

基于MobileViT-CA模型的营运车辆驾驶人分心行为检测

营运车辆驾驶人因其职业特殊性,驾驶过程中易产生分心驾驶行为从而引发重大交通事故。为提高营运车辆驾驶人分心驾驶行为的检测准确性和泛化性,提出一种基于改进MobileViT网络的驾驶人分心行为检测方法。首先,基于自然驾驶实车试验,构建包含安全驾驶、使用手机、喝水、整理仪容和与副驾驶交谈5类行为的营运车辆驾驶人分心行为数据集。其次,将注意力机制引入轻量型MobileViT网络,通过选择有效的网络主干MobileViT、注意力模块CA、网络嵌入位置从而设计出最优分类模型MobileViT-CA。研究结果表明：所提出的MobileViT-CA分类模型可以有效提升分类网络的性能,在正常光照条件下的营运车辆驾驶人分心行为数据集和State Farm数据集上分别达到了96.57%和99.89%的准确率,且模型具有体积小、检测精度高的优势,有较高的可靠性和泛化能力。     

智能驾驶汽车测试与评价方法分析

随着智能驾驶汽车研发的快速发展与迭代,需要不断研究更高效的测试评价方法.按照驾驶汽车闭环控制系统中人、车、路三者不同的表现形式,可以将智能驾驶测试评价方法总体上分为仿真测试、驾驶模拟器测试、受控场地测试、实车测试4类.阐述现有的测评方法,并基于现状,提出测试与评价面临的困难与挑战.     

不良汽车驾驶行为特征分析

对不同车型的不良汽车驾驶行为特征进行了分析,根据北京、上海、大连等城市的视频数据统计出8种典型不良汽车驾驶行为的形态比例,对比分析了大型车与小型车、客运车与货运车在发生不良汽车驾驶行为时的车速、持续时间以及所处道路的服务水平,得出了发生不良汽车驾驶行为时的车速和持续时间与车辆类型有关而道路服务水平与车辆类型无关的结论,并且利用多因素模糊综合评价法对各种车型的不良汽车驾驶行为的危险度进行了评价,得知小客车的不良汽车驾驶行为对道路交通安全影响最大。     

飘移二、三事

飘移绝对是项极其危险的驾驶方式，轻则毁车，重则人亡。     

卫星定位数据驱动的营运车辆驾驶人驾驶风险评估模型

为了提高营运车辆驾驶人安全管理的精细化水平，合理地评估驾驶人驾驶风险程度，有的放矢地降低高风险驾驶人的事故率，基于卫星定位数据特点及驾驶行为与驾驶风险的相关关系设计26个驾驶行为特征参数。考虑到高速和非高速行驶时相同驾驶行为对驾驶风险的影响区别较大，根据23名营运车辆驾驶人的实测数据有针对性地筛选高速和非高速路段驾驶人风险评估指标，构建营运车辆驾驶人驾驶风险评估指标体系。然后，基于熵权法、独立性权系数法和Spearman相关系数法建立集成赋权法，确定各评估指标的权重。最后，雇佣40名营运车辆驾驶人进行实车试验以验证模型的合理性。结果表明：车辆速度和加速度方面的驾驶行为特征可以用于评估驾驶人的驾驶风险且评估效果较好，驾驶风险评估得分与实际交通冲突次数呈正相关关系，所建立模型可以较为准确地评估营运车辆驾驶人驾驶风险的高低，准确率达到77.50%，该模型在不同地区使用时，准确率存在一定的差异，但在容许范围之内，方法具有较好的鲁棒性。     

驾驶行为研究模拟舱实验整体方案

在介绍AutoSim模拟舱的基本组成、功能的基础上，从交通系统组成的人、车、路的角度，提出了利用驾驶模拟舱进行驾驶行为研究的参数选择、数据库的结构、场景定制等关键技术，并提出了可行的技术路线和实验方案。     

驾车三人行 大话“车德”（上）

＂厚德载物＂,语出＂地势坤,君子以厚德载物＂（《易·坤》）。厚德载物,通俗地说就是地的本性是顺天而动的,人应效法地,以厚德宽容待人。《书经》说：＂有容,德乃大。＂认为能够宽厚容人,乃是最高最美的道德。人们常称：＂师德＂、＂医德＂,而对驾车人来说,＂车德＂就是衡量其驾驶行为的总称。本期,就以＂车德＂为主题,听听多名驾驶员的心声——     

北京市驾驶行为与影响因素分析

研究北京市驾驶行为的特征及其影响因素。对曼彻斯特驾驶行为问卷进行修订,考虑多种因素对驾驶行为的影响,对135名北京市汽车驾驶者进行问卷调查。经因子分析,得到5个驾驶行为因子分别是＂错误＂、＂失误＂、＂非故意违规＂、＂故意违规＂和＂过激行为＂,符合预期的因子结构。对驾驶行为的各类影响因素进行方差分析,结果表明与驾驶行为紧密相关的影响因素主要是驾驶者的自我评价和态度,如驾驶者对自己是否易受情绪影响的评价和对交通法规的态度等。驾驶培训经历,包括驾驶培训的地点和驾驶培训的时间跨度,也对驾驶行为存在一定影响。性别、年龄等其他因素对驾驶行为的影响相对较小。与西方男家相比,中国汽车化历史较短,驾驶行为具有不同的特点。