驾驶员适应性对交通安全的影响

驾驶员自身因素对交通安全的影响很大,因此对驾驶员适应性的研究有助于我们从更深的角度去探索交通事故的原因,从而有针对性地采取相应的措施来降低事故率或者杜绝某些方面的事故.     

基于驾驶适应性和人因工程的事故预防对策

统计分析表明,70%的交通事故与人有关,人是引发交通事故的主要原因。从驾驶员驾驶适应性和人因工程学角度阐述了引起交通事故的各要素如驾驶员的生理、心理因素,驾驶环境、道路条件、汽车设计、驾驶员管理等,并且从人、机环境方面探讨了交通事故的预防对策。分析表明,从驾驶员驾驶适应性和人因工程学角度分析影响驾驶员安全驾驶的内因与外因,对减少交通事故保障行车安全具有重要意义。     

驾驶员应激训练仿真系统及实验装置

从交通心理学的理论和对应激情况处理的角度出发,提出了对驾驶员进行适应性模拟训练及其应激训练仿真系统实验及装置,通过训练的手段增加驾驶员的"经验",以减少交通事故的发生。     

基于法契纳效应的高速公路限速方法研究

长时间高速驾驶容易造成驾驶员视觉和神经的双重疲劳和速度适应性提高,使得驾驶员对速度信息的获取和处理速度下降,造成驾驶员出现无意识超速行为。为此,文中将法契纳效应成色规律、人眼的辨色机理和高速情况下的视觉特性、道路的实际环境结合,设计一种施画在高速公路护栏上的矩形图案。在行车速度达到限制值时,驾驶员即可发现两旁的护栏出现彩色,从而在行车过程中实时意识到当前超速行驶状态。     

城市隧道出入口视觉适应性研究

车辆由城市道路进入城市隧道时,驾驶员的视觉环境变化较为剧烈,行车环境的突变是城市隧道成为事故多发路段的重要原因之一。采用行车实验与理论分析相结合的方法,研究了城市隧道出入口驾驶员的生理特性,分析了隧道出入口亮度变化、视觉适应性对隧道入口障碍物视认距离的影响。研究结果表明：城市隧道进口一般路段瞳孔直径稳定在1.8mm左右,暗适应区间瞳孔直径从约1.9mm变化到约4.7mm,到完全适应时稳定在4.5mm左右,直至出口位置。     

我国驾驶适应性检测的现状与发展对策分析

国内外的实践证明，开展驾驶适应性检测是提高驾驶员素质，从根本上预防道路交通事故的有效措施。     

考虑我国驾驶行为特性的可变限速适应性研究

可变限速技术通过自动化采集交通流运行数据,并按照控制策略实时调整限速值以适应交通流运行的时空变化特征。目前,该技术已在美国等西方发达国家广泛推广,在我国尚未开展大规模的实践应用。以我国驾驶员的驾驶行为特性为主要考虑因素,通过采集城市快速路驾驶员驾驶行为特性数据,标定参数得到符合我国驾驶员行为特性的智能驾驶员(IDM)模型,构建微观交通仿真环境,研究快速路可变限速技术在我国驾驶行为环境下的适应性。仿真结果表明,可变限速技术能够在一定程度上改善我国快速路通行效率,但受驾驶行为特性参数差异性的影响,其改善幅度低于国外驾驶环境的快速路交通流。     

驾驶员综合特征对行车控制与紧急度判断的影响

利用动态心电分析仪、Frecord数据采集系统及动态GPS研究驾驶员特征对紧急状况主观评价和车辆行驶控制的影响。研究表明：具有不同驾驶经验、个性、年龄特征的驾驶员对同一紧急状况做出的紧急度主观评价和制动操纵存在差异,其中驾驶经验的影响最明显。经验丰富的驾驶员采用减速度相对较小,变化相对平缓的驾驶技术,相对于谨慎型驾驶员而言,鲁莽型驾驶员操纵时制动减速度变化剧烈;年龄对驾驶员的操纵也有一定影响,通常年轻驾驶员会进行快速制动,这与驾驶员的生理状况有很大关系。研究结果可为驾驶员安全管理提供理论依据。     

基于驾驶员特性的重特大交通事故研究

为了研究驾驶员因素导致的重特大交通事故分布特征,论文对2014年的重特大交通事故进行了分析和研究。首先通过对驾驶员驾龄、性别和年龄的事故比例的分析,研究了单因素作用下重特大交通事故中驾驶员驾龄、性别和年龄的倾向性特征;然后,采用spss24.0对驾驶员驾龄、性别、年龄与伤亡人数进行了方差分析。研究结果表明:在重特大交通事故中,单因素作用下男性驾驶员导致的事故数比例为85%,是女性驾驶员的5.7倍;6~10年驾龄的驾驶员最易发生重特大交通事故,占47.06%;年龄在31~40岁之间的驾驶员发生重特大交通事故的概率最大,达到41.18%。同时,方差分析结果表明:驾驶员因素中单因素作用对重特大交通事故的伤亡人数具有显著性影响。该研究结果为交通管理部门和驾驶培训部门相关措施的制定提供了理论依据。     

驾驶员因素对道路交通事故影响的定量评价模型

实例及研究表明,基于模糊一致矩阵的驾驶员因素对交通事故影响的定量评价模型,是一种度量驾驶员因素对交通事故影响的有效方法,它为定量研究驾驶员事故致因提供了新思路,并为驾驶员事故预防及管理提供了科学依据.     

动车组司机人格特征适应性评价方法研究

针对动车组司机人格特征评价问题,在构建动车组司机人格特征驾驶适应性评价指标体系的基础上,结合泛函理论构建了人格特征驾驶适应性评价模型。运用空间向量泛数对评价体系综合评价值进行分析计算,得到人格特征适应性综合评价值,用以反映被测动车组司机的人格适应性。在模型体系权重计算中采用了离散度算法,保证了权重确定的客观性。应用该模型结合实际数据进行了试算,验证了模型的合理性与实用性。     

驾驶特性的识别评估及其在智能汽车上的应用综述

研究了驾驶特性的识别方法、驾驶人接管能力评估的进展、驾驶特性在智能汽车领域中的应用；将驾驶人状态监测划分为驾驶人疲劳监测、分心监测和不良驾驶行为监测，总结了驾驶人状态监测研究的目标、方法、精确度、判断标准以及优缺点；对比了驾驶人疲劳监测中不同检测信号之间的差异；评析了基于模糊识别和隐马尔可夫模型的驾驶人意图识别与预测方法；梳理了驾驶风格分类与辨识的主要步骤、典型辨识方法的特点；分析了驾驶人接管能力的影响因素与评判标准；阐述了驾驶特性用于开发用户接受度高和人机交互性能好的辅助驾驶系统的主要方式；概括了在人机共驾协同控制中考虑驾驶特性的途径。研究结果表明:基于多种传感器信号融合的驾驶人状态监测可有效避免基于单一传感器信号的弊端，提高了检测精度，减少了误警报；将传统预测模型与混合智能学习相融合的方法能够为驾驶意图在线识别与预测提供解决方案；应该重点研究复杂工况下的驾驶特性辨识；驾驶人接管能力的研究有待理论化和系统化；未来的发展趋势是开发基于驾驶特性的集成辅助驾驶技术、实现多种典型路况下驾驶人与辅助驾驶系统进行意图和控制策略的交互；将个性化驾驶人的驾驶特性融入共驾系数的设计中，从而提高人机共驾系统的个性化、智能化水平和环境适应性能。      

基于强化学习的智能车人机共融转向驾驶决策方法

针对智能车人机共融驾驶系统中人和自主驾驶系统的驾驶权连续动态分配问题,尤其是因建模误差导致的权重分配方法适应性低的难题,提出了基于强化学习的人机共融转向驾驶决策方法;考虑驾驶人的转向特性,搭建了基于双点预瞄的驾驶人模型,并采用预测控制理论建立了智能车自主转向控制模型,构建了智能车人机同时在环的转向控制框架;基于Actor-Critic强化学习架构,设计了用于人机驾驶权分配的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,以曲率契合度、跟踪精确性和乘坐舒适性为目标,提出了基于模型的收益函数;构建了人机共融驾驶权分配强化学习框架,包含驾驶人模型、自主转向模型、驾驶权分配智能体以及收益函数;为了验证方法的有效性,招募了8位驾驶人开展共计48人次的模拟驾驶试验。研究结果表明:在曲率适应性验证中,人机共融-DDPG方法优于人工驾驶和人机共融-Fuzzy方法,跟踪性平均提升70.69%、39.67%,舒适性平均提升18.34%、7.55%;在速度适应性验证中,车速为40、60和80 km·h-1条件下,驾驶人权重大于0.5的时间占比分别为90.00%、85.76%、60.74%,且跟踪性相轨迹和舒适性相轨迹都能有效收敛。可见,提出的方法能够适应曲率和车速变化,在保证安全性的前提下提升了跟踪性和舒适性。      

基于运行速度的高速公路线形适应性评价

道路线形的适应性是汽车安全行驶的重要保证,通过指出现有线形的适应性的不足,提出新的线形适应性综合评价体系,并用此评价体系对鹤大高速公路复宁段高速公路线形适应性进行评价,同时采用主成分分析的方法,确定各单项指标的权重值,指出道路线形适应性差的路段,从而为高速公路线形适应性提供了一种更加全面、严格的评价方法。     

道路运输业系统适应性评价方法研究

论文介绍了道路运输业适应性评价的三个层面,确定了适应性评价尺度,进行评价指标的选取取值计算。利用层次分析法和模糊评价法进行适应性评价,并将评价方法应用于实例,为系统决策提供了科学的方法途径。     

高速公路加宽方案研究

在分析高速公路各种加宽方案适应性的基础上,提出各种方案的适用条件、建设要点以及需解决的难点,可为高速公路加宽方案的选择提供参考。