安全驾驶的心理分析

以往我们一提及安伞驾车，就会和驾车人的驾驶技巧或驾车人的交通行为联系起来，但却往往忽略了驾车人的心理，这在一定程度上直接影响着驾车人的安全驾车意识。     

基于生态驾驶的自动驾驶汽车交叉路口控制策略研究

为了进一步提高自动驾驶汽车在交叉路口行驶时的燃油经济性,基于模型预测控制（MPC）理论,量化分析了车辆安全性、经济性、舒适性等多性能指标函数及约束,并设计了以经济性为主的交叉路口自动驾驶汽车生态驾驶控制器。仿真结果表明,所提出的控制策略能够保证良好的安全性和舒适性,与LQR控制器相比,在有前车影响和无前车影响工况下的百公里油耗分别降低15.83%和34.98%。     

高速公路危险点控制管理研究

针对高速公路交通安全管理的特征和需要，引入危险点控制管理的思想，比较详细地阐述了危险点控制管理的概念，性质，特点和原则，探讨了危险点评价，确定，分级和系统综合分析的方法，并在此基础上，就危险点控制管理机制建设提出了一定的设想和建议。     

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。     

基于车载信息调度的驾驶行为控制分析

车载信息系统可向驾驶人提供丰富信息,从而影响驾驶行为,提高道路交通系统运行安全效率.但目前车载信息发布形式与内容并不完善,对驾驶行为控制作用差.为了提高驾驶安全水平,从驾驶人驾驶行为的信息调节特性人手,分析了车载信息不同表达方式及其对驾驶行为控制作用,并探讨将信息进程与驾驶行为进程交互融合.从信息调度的角度,分析车载信息调度形式、参数及可调度的信息集合,分析调度过程,并举例说明如何通过信息调度实现驾驶行为控制,提高车辆运行的安全性、可靠性.研究结果表明,车载信息系统通过发布车载信息影响驾驶行为,能够在一定程度上达到驾驶行为控制目的.针对驾驶人的多感官复合感知特性,将信息进程与行为进程相互融合,采用多种形式的信息调度,能够有效提高其对驾驶行为控制作用.     

驾驶风格对驾驶行为的影响

为了揭示驾驶风格对驾驶行为的影响规律,进而提取表征驾驶风格的特征参数,对不同风格驾驶人在感知层和操作层的驾驶行为数据进行了量化分析。首先,基于驾驶行为问卷对18名中国非职业驾驶人进行了驾驶风格问卷调查,并采用主成分分析、K-均值聚类等方法将被试驾驶人分为谨慎型、正常型和激进型3种类型。接着,被试驾驶人在搭载了SmartEye眼动仪的驾驶模拟器上开展了高速公路行车环境下的驾驶试验,同步采集了感知层的视觉特性参数和操作层的驾驶绩效参数,并采用判断抽样的方式将驾驶样本按照驾驶风格和驾驶模式（换道意图和车道保持）进行了划分,共选取了810组有效样本。最后,采用方差分析法分析了不同风格驾驶人在不同驾驶模式下的注视行为、扫视行为、横向控制特性、纵向控制特性方面相关参数的差异显著性,并提取了不同风格间存在显著差异的参数作为表征驾驶风格的特征参数。研究结果表明：驾驶风格越激进,驾驶人对周围环境关注越少,对车辆的横向控制稳定性越差,急加速和急减速行为发生的频次越高;不同风格驾驶人在意图时窗内对后视镜的注视次数（p=0.002）、方向盘转角熵值（p=0.04）、加速踏板开度（p=0.01）、制动踏板开度（p=0.02）这4个参数的差异均较为显著,因此可作为表征驾驶风格的特征参数。     

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大,发生恶性事故的概率高,易造成重大生命和经济损失,其运输安全管理问题面临挑战.为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系,开展重型工程车自然驾驶试验,提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据;采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性,以睡眠模式、道路线形、道路...     

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。     

节能导向的信号交叉口生态驾驶策略研究

为解决信号交叉口区域车辆频繁启停及怠速停车造成的燃油浪费和污染物排放问题,研究了以节能为导向的信号交叉口的生态驾驶策略问题.借助交叉口区域的V2I通信系统获得车辆自身定位和运动状态数据,以及信号灯状态与配时信息,对车辆所处车速引导场景及可通行性进行判定.对各场景下车辆时空运动轨迹进行分析,综合考虑交叉口上下游的燃油消耗,以平均每公里油耗最小建立统一的优化目标函数,求得生态驾驶轨迹最优解,以向驾驶员提供车速建议.利用M atlab开展的随机仿真实验表明,与不采用生态驾驶车速引导相比,采用生态驾驶车速引导至少可降低10% 以上的燃油消耗.对于划分的6种车速引导场景而言,最优生态驾驶策略在场景2下的节油效果最为显著,可达到30% ~60%;其次是场景4,可达到25% ~50%;在场景3和场景5中表现略差.从节约能源的角度而言,车辆在通过信号交叉口时应尽量避免停车等待,防止发动机长时间空转造成的燃油浪费,必要时可采取适当加减速的方式通过交叉口.     

形成驾驶疲劳的理论分析与系统建模

依据中西医学对疲劳的解释，在驾驶疲劳形成的过程中，我们把人－车－环境看作一个大系统，分析了形成驾驶疲劳的内外因素，并把这些因素引起的疲劳区分为精神疲劳和体力疲劳，进而建立起体力疲劳和精神疲劳系统模型。     

驾驶时间对营运驾驶员驾驶能力影响的试验研究

针对影响交通安全的疲劳驾驶问题,以公路客运行业的营运驾驶员为研究对象,应用人机工程学和试验心理学的理论方法按驾驶时间的不同设计了区组对比的试验方案,并用试验仪器现场采集了99个样本的试验数据,利用F检验和H检验等统计学方法分析了驾驶时间对驾驶员驾驶能力的影响。结果表明:驾驶时间在8~12 h之间,驾驶员的反应能力和注意能力会显著降低,而驾驶员的感知能力和操作能力的降低不明显;驾驶员的主观疲劳感受随驾驶时间的变化不明显。     

考虑驾驶风格的智能车自主驾驶决策方法

为了提升智能车类人驾驶水平,提供符合驾乘者驾驶习惯的个性化驾驶服务,改进了DDPG算法并设计智能车驾驶决策系统,学习不同风格的个性化驾驶策略.招募20位驾驶人参加基于仿真平台的模拟驾驶实验,采集驾驶数据.运用相关性检验方法选择个性化驾驶评价指标,使用K-means聚类方法将驾驶风格进行分类.在基础DDPG算法的输出部分加入线性变换过程,形成改进的个性化驾驶决策学习算法,进而构建个性化自主驾驶系统,以3种驾驶风格作为学习目标,调节线性变换参数,在线训练并测试算法.结果表明,提出的方法比基础算法收敛速度提升21.3%.算法在测试场景中,保持了高于驾驶人的横向控制水平,车道偏移量下降73.0%,且驾驶的车辆未与道路外侧护栏发生碰撞.聚类结果显示,算法通过调节线性变换参数,能够有效学习不同的驾驶风格.     

基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价方法

为解决网联环境下重型车驾驶人驾驶安全绩效评价在指标多样性、模型可靠性、评价完整性和结果可溯性等方面的问题,提出一种基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价框架,包括驾驶行为指标提取方法、包含零值的超效率数据包络分析方法和基于效率前沿分析的驾驶安全绩效提升方案。基于网联环境下重型车自然驾驶数据特征,提取6个行程级的危险驾驶行为指标作为模型输入项,包括：表征激进驾驶的超速行为、急加速行为和急减速行为;表征分心驾驶和疲劳驾驶的打哈欠行为、使用手机行为和吸烟行为。表征驾驶风险暴露因素的行驶时间和行驶里程作为模型输出项。将每个驾驶人视为独立的决策单元,构建3种驾驶绩效评价模型,分别从激进驾驶、分心和疲劳驾驶以及综合驾驶风险3个维度对驾驶绩效进行评价。进一步利用效率前沿分析准确识别低绩效驾驶人,并量化其达到最佳驾驶绩效所需提升的驾驶行为指标。将该框架应用于南京某重型车车队的34名驾驶人,使用连续3个月的网联数据开展驾驶绩效评价。结果表明：该框架能够准确计算驾驶绩效得分,不同驾驶绩效等级驾驶人之间的驾驶行为特征存在显著差异,超速行为和打哈欠行为是影响驾驶绩效评价结果的关键因素,针对低绩效...     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986～2020年(截至2020年2月29日)间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明:驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研...     

预防醉酒驾驶的技术

世界卫生组织的事故调查显示,大约50%～60%的交通事故与酒后驾驶有关。长期以来,醉酒驾驶主要依靠交通执法部门的劝戒与处罚,虽然取得一定效果,但很难彻底根除。最近很多汽车公司纷纷研制一些预防醉酒驾驶的技术,通过技术手段来降低醉酒驾驶带来的危害。     

精准驾驶训练营《车主之友》驾驶训练营第二期：传递正确驾驶理念关注公共驾驶安全——我们眼里的“驾驶”

对于驾驶,很多人都有话语权,在汽车蓬勃发展的年代,汽车显然已经不再是单纯地扮演着交通工作的角色。这个看似没有生命的机器已经深入到我们的生活中来,如果你想去聊关于汽车,关于驾驶的话题,身边的朋友、偶遇的出租车司机甚至是咖啡厅里的陌生人,都有可能抱以巨大的热情。     

驾驶基础动作训练技巧与心理分析

随着轿车走进家庭，进驾校学车考本的人日益增多，笔者根据多年驾驶教练的经验与体会，谈谈驾驶基础动作技巧训练与心理分析。     

驾驶疲劳

针对驾驶员行车中出现的驾驶疲劳现象，分析了其产生原因及对驾驶行为的影响，提出了预防驾驶疲劳的措施。