认知分心情境下驾驶人应激反应行为研究

选取40名被试,采用2-back任务诱导认知分心,利用驾驶模拟系统构建行人-机动车、非机动车-机动车和机动车-机动车等3种应激场景,开展了不同应激场景正常驾驶及认知分心驾驶2种工况驾驶人的应激反应实验研究;根据采集的被试的眼动、脑电和驾驶行为等数据,分析了认知分心驾驶工况驾驶人的应激反应行为特性;对实验结果进行集对分析(SPA),完成了不同应激场景下驾驶人应激反应行为的安全性评估。结果表明：驾驶人应激反应行为的安全性因受认知分心的影响而降低,其中在行人应激场景下的影响最为显著。     

驾驶特性对驾驶人应激反应的影响研究

【目的】驾驶人在行驶中受交通应激事件的影响,为探索应激反应的程度展开研究。【方法】采用维也纳交通心理测试系统（VTS）甄选出高驾驶特性组（H组）和低驾驶特性组（L组）各21名被试进行试验,通过统计学方法分析不同驾驶特性群体的应激反应特征,并采用集对分析模型评价被试的应激反应优劣。【结果】研究结果表明：通过检测驾驶人的驾驶特性能力区分其应激反应能力可行,提高驾驶特性能够帮助驾驶人提高应激能力,情况越危急,提高的幅度越大。【结论】试验中,在所有应激距离下,H组的应激反应均优于L组,且应激距离的减少对L组的影响比H组大;在交通应激事件中为驾驶人提供1 s以上交通冲突时间是必要的。     

听觉-言语认知负荷下工作记忆容量对跟车行驶影响

听觉-言语认知负荷作为一种典型的认知负荷,是驾驶人认知分心的主要来源,容易导致驾驶绩效下降,认知负荷对驾驶绩效的影响程度与个体工作记忆有关。为研究听觉-言语认知负荷下工作记忆容量对跟车驾驶绩效的影响,本文开展心理学与模拟驾驶实验。首先,设置不同听觉-言语认知负荷水平的n-back任务,构建车头时距变化和前车速度变化的跟车场景;其次,采集并预处理工作记忆容量、驾驶人操作行为与车辆运行状态数据,选择跟车速度差、绝对加速度、横向稳定性、制动反应时间及跟车间距作为分析指标,获得36名被试数据;最后,采用方差分析及事后比较,分析认知负荷和工作记忆容量在跟车时对驾驶绩效的影响,并探讨两种因素对驾驶绩效的交互和调节作用。研究表明：认知负荷增加导致驾驶人更大的加减速倾向,更长的制动反应时间;工作记忆容量较高的驾驶人具有更小的制动反应时间和更稳定的跟车间距,更频繁的方向修正和更好的车道保持水平;在工作记忆容量和制动反应时间中,听觉-言语认知负荷具有正向调节作用。本文可以为驾驶安全培训干预提供驾驶人认知特性方面的见解和理论参考。     

电子执法环境下驾驶行为与事故特征分析

针对我国电子执法环境下驾驶行为特性、交通流运行特性等研究缺乏,无法制定安全保障措施的问题,借助交通调查、资料分析等方法,对有无电子执法时交通违法行为特征、变速行为特征和交通事故特征的差异及原因进行了分析. 结果表明：电子执法有助于减少交通违法行为,但会增加刮撞行人的交通事故并加剧交通事故的严重程度;电子执法环境下,营运车辆交通违法的比重明显上升、低龄驾驶员构成了道路交通违法的主体,信号交叉口绿灯末期存在严重的交通事故隐患;公路电子执法存在无法根治超速行驶的问题,同样存在交通事故隐患. 鉴于此,从执法前的宣传、教育到执法过程中的安全保障设施建设提出了较完善的解决方案,以确保电子执法环境下的行车安全.     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

网联环境下基于多驾驶人风险评价的不良行为主动干预研究

依托智能网联技术背景，本文提出基于多驾驶人综合风险评价的不良行为主动干预框架。选取驾驶场景中多驾驶人行为表征参数，基于行车数据定义并辨识驾驶人的各类不良行为； 利用面积法实现对不良驾驶行为发生频次、持续时间以及幅值的综合计算，并以可变权重构建其与事故风险的关联关系；借鉴数据包络分析思想，提出考虑可变权重的不良驾驶行为综合评价方法；利用Simulation of Urban Mobility(SUMO)搭建智能网联环境下驾驶仿真平台，以时间窗方式抽取场景中多驾驶人的历史行车数据，利用不良驾驶行为综合评价方法辨识风险驾驶人，提出基于累加窗口与滑动窗口的主动干预方法，每种方法均实现干预单车与干预多车两种策略；分析不 同干预手段的效果，探究窗体大小、驾驶人接受率、干预车辆数等对干预结果的影响。研究表明， 干预多车策略取得较好的效果，基于累加窗口与滑动窗口的驾驶人不良行为总得分分别下降 22.80%和10.50%；与无干预情况相比，当干预接受率为50%时，驾驶人不良行为总得分仍有所降 低；与基于累加窗口方法相比，基于滑动窗口的干预方法更适合实际应用。本文提出的框架可为驾驶行为监测等提供技术支持。     

基于自然驾驶跟车数据的驾驶人差异性分析与辨识

为研究跟车工况下个体驾驶行为特性及其辨识,以驾驶人自然驾驶数据为基础,通过统计分析,频域分析及时频分析,多尺度对比驾驶人加速度、碰撞时间倒数、跟车时距等跟车轨迹特征参数分布的差异性;利用统计方法和离散小波变换提取能够表征驾驶人跟车习性差异的特征参数,分析不同参数输入结果,确定最优参数组合,建立基于随机森林的驾驶人差异性...     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面,提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先,基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点,构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集;其次,利用因子分析进行特征约简,并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格;然后,构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型,并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比;最后,基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布,建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简,提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息;根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别,即稳健型、超速型、疲劳型和危险型,相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%;基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%,整体表现优于梯度提升决策树;基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格, 其中稳健型驾驶人表现最好,75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分;危险型驾驶人表现最差,75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

主观拥堵感知下驾驶人路径调整行为决策研究

为深入调查研究交通拥挤的形成机制和扩散规律,本文针对交通拥堵形成和消散的内因,即驾驶人在拥挤状态下路径的研判调整行为进行研究.设计基于全方位视角场景的驾驶人主观拥堵感知实验,通过采集驾驶人个体特征、出行特征和交通流参数,结合驾驶人的主观拥堵评分和路径调整决策,采用方差分析方法,探究驾驶人个体特征和出行特征对路径调整决策...     

汽车驾驶模拟器在交通研究中的应用

依托先进的工业技术,日本在汽车驾驶模拟器领域积累了大量经验.首先回顾了汽车驾驶模拟器的发展历程及基本应用.然后以日本东京大学生产技术研究所“面向人、车、交通研究的通用驾驶模拟器”为例,着重从驾驶行为、道路与交通设计、交通安全、交通环境效益以及智能交通系统几方面阐述了汽车驾驶模拟器在交通研究上的应用.最后探讨了汽车驾驶模...     

风险驾驶模拟情境下驾驶人风险感知研究

分析风险驾驶情境中静态与动态结合过程的特征,给出风险驾驶情境风险度 (SRD)的定义.基于交通冲突分析技术及主观评价,提出风险驾驶SRD的量化评价方法.采用驾驶模拟实验研究,以六个典型的风险驾驶情境为研究对象,提取专家型被试的驾驶行为进行风险驾驶情境下的交通冲突分析,结合主观评价结果,得到驾驶人风险感知能力的识别基准.通过分析不同风险度情境下的驾驶行为差异,验证SRD 对驾驶行为的影响.本文的实验过程、方法及结论为我国驾驶人风险感知能力测试提供理论与实践参考.     

自动驾驶环境下驾驶人接管行为结构方程模型

为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性分析和情境差异定量分析的结果,利用AMOS软件建立了描述驾驶人接管行为的结构方程模型;假设纵向接管行为、横向接管行为和眼部运动行为是3个潜在变量,找到可以表征这3个潜在变量的9个观测变量;根据修正指数多次修正得到最终的结构方程模型,由此获得表征驾驶人接管行为的各变量间的关系及对应的参数。研究结果表明：驾驶人接管自动驾驶车辆的全过程可分为5个阶段,即感知反应、减速避让、加速回升、稳定恢复以及稳定运行;当左前方车辆汇入当前车道,此时驾驶人接管风险较高;横向驾驶行为与纵向驾驶行为、眼部运动行为均显著负相关,相关系数分别为-0.226和-0.223,纵向驾驶行为与眼部运动行为正相关,相关系数为0.152;平均速度、总体横摆角均值、一秒内扫视时间可分别高度解释驾驶人接管自动驾驶车辆时纵向、横向及眼部的潜在行为。可见,此模型能有效揭示驾驶人接管自动驾驶车辆的整体行为与局部行为,有助于改进人机交互模式与自动驾驶接管请求提示。     

自适应期望跟车间距和行为习惯的驾驶人跟驰模型

为满足智能车辆的个性化需求，提高智能车辆人-机交互协同的满意度和接受度，构筑双层驾驶人跟驰模型框架，提出自适应驾驶人期望跟车间距和行为习惯的个性化驾驶人跟驰模型。首先，提取个体驾驶人跟驰均衡状态的数据，采用高斯混合和概率密度函数(Gaussian Mixture Model and Probability Density Function, GMM-PDF)建立第 1 层模型，即驾驶人期望跟车距离模型。然后，将期望跟车距离参数引入模型，基于高斯混合-隐马尔可夫方法(Gaussian Mixture Model and Hidden Markov Model, GMM-HMM)学习驾驶习性，建立第2层模型预测加速度，即个性化驾驶人跟驰模型。其次，研究不同高斯分量个数对模型效果的影响，对比双层模型与 Gipps 模型、最优间距模型(Optimal Distance Model, ODM)、单层模型及通用模型的性能。最后，8位被试驾驶人的自然驾驶行为数据验证结果表明：高斯分量数量与模型性能存在一定的正相关性；在最优高斯分量数量下，8位被试驾驶人在训练集上预测误差均值为0.101 m·s-2，在测试 集上为0.123 m·s-2；随机选取其中1位驾驶人的2个跟车片段数据进行模型计算，结果显示，加速度的平均误差绝对值分别为0.087 m·s-2和0.096 m·s-2，预测效果优于Gipps模型、ODM模型、单层 模型及通用模型30%以上，与驾驶人实际跟驰行为的吻合度更高。     

语音信息对驾驶人超速行为干预效果研究

为了明确语音信息对不安全驾驶行为的干预效果,以典型不安全驾驶行为超 速行驶为研究对象,针对超速发生前、发生时和发生后等3 个阶段设计不同风格的语音干 预信息,对30 名驾驶人在驾驶模拟器上分别进行干预模拟实验,设计合理的客观和主观 评价方法,针对干预效果进行评价和对比分析.实验结果表明,干预语音信息风格对干预 效果具有较大影响,驾驶员的客观表现与其主观认知也存在差异,超速发生前差异较大, 超速发生时和发生后差异较小,综合主客观评价结果得出了超速发生前、发生中和发生 后的最佳干预风格,可以为车载提醒设备设计、驾驶员教育策略制定等提供理论基础.     

与交通标志信息有关的驾驶人短时记忆衰减研究

研究驾驶人交通标志信息记忆量随时间的变化规律,能够为城市道路交通标志设计及实施应用提供有力支撑。在分析短时记忆时间规律、交通标志信息传输及度量的基础上,以一条有交通信息标志的实验路段为例,采用实验车调查法,结合心理学记忆理论,分析交通标志信息量对驾驶人短时记忆的影响,探究交通标志信息记忆量随时间变化的规律。结果表明,驾驶人对交通标志信息的短时记忆衰减规律符合艾定浩斯遗忘曲线。     

考虑驾驶人不同分心类型的分心识别研究

驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁，本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究，设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验，利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分 心，采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征，采用序列后向选择算法进行特征优选，运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明，基于随机森林所构建模型在测试集上取 得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值，分类表现优于两种比较方法，说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以 及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现，驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。     

绿灯倒计时影响下机动车微观驾驶行为分析与决策建模

机动车在交叉口信号相位切换期间的驾驶行为对于城市道路交通安全至为重要,本文对绿灯倒计时影响下的机动车微观驾驶行为与“通过/停止”决策进行研究.首先,利用驾驶模拟器进行1组单盲实验来提取车辆的接近速度、反应时间、减速度等参数.其次,详细地刻画了车辆进入交叉口范围至行驶至停止线全过程的微观驾驶行为.再次,综合交通因素及驾驶员个体特征等解释变量,建立了随机效应Logistic模型以描述车辆的“通过/停止”决策行为.结果表明：车辆进入交叉口范围后会“先减速,再加速,再减速”,加速通常出现在距停止线30~ 40 m的范围内,且绿灯倒计时与黄灯启亮前期对驾驶员具有催促作用;速度、距离、年龄、性别对车辆的“通过/停止”决策行为具有显著影响;随机效应Logistic模型比Logistic模型更能表征其他未纳入模型的因素及反映不同交叉口与驾驶员的异质性.     

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展，本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章，利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先，概述分心驾驶研究的总体情况，包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊；其次，重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献，并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点；最后，构建分心驾驶的研究体系，并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理；需扩展研究对象和场景，综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险；多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究；界定分心状态与等级划分，针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点；自动驾驶场景下的分心行为及接管效能，以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

成都市交通环境容量研究

在探讨影响交通环境容量的主要因素基础上,从成都市的现状出发,分析了成都市主要车型分类及城市交通网络,最终建立了成都市环境交通容量模型,从而为成都市环境质量保证及机动车数量的控制提供可靠的科学依据.