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...     

基于注意力机制的多模态自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型未考虑驾驶场景中不同区域的重要性和不同语义类别之间的关系而导致预测准确率低的问题，受驾驶人注意力机制和现有端到端自动驾驶模型的启发，充分考虑驾驶场景的动态变化、驾驶场景的语义信息和深度信息对驾驶行为决策的影响，以连续多帧驾驶场景的RGB图像为输入，构建一种基于注意力机制的多模态自动驾驶行为预测模型，实现对方向盘转角和车速的准确预测。首先，通过语义分割模型和单目深度估计模型分别获取RGB图像的语义图像和深度图像；其次，为剔除与驾驶行为决策无关信息，以神经科学和空间抑制理论为基础，设计一种拟人化注意力机制作为能量函数来计算驾驶场景中不同区域的重要度；为学习语义图像中与驾驶行为决策最为相关类别之间的关系，采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)对驾驶场景的语义图像进行特征提取；然后，以保留RGB特征为原则对提取的驾驶场景的图像特征、语义特征和深度特征进行融合，采用卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short Term Memory,ConvLSTM)实现融合特征在连续多帧之间的传递，进而实现下一帧驾驶场景对应驾驶行为的预测；最后，与其他模型的对比试验、消融试验、泛化试验和特征可视化试验来充分验证所提出自动驾驶行为预测模型的性能。试验结果表明：与其他驾驶行为预测模型相比，所提出模型的训练误差为0.021 2，预测准确率为86.97%，均方误差为0.031 5，其驾驶行为的预测性能优于其他模型；连续多帧的语义图像和深度图像、拟人化注意力机制和面向语义特征提取的GAT有助于提升驾驶行为预测的性能；该模型具有较好的泛化能力,其做出驾驶行为预测所依赖的特征与经验丰富的驾驶人所关注的特征基本一致。     

考虑驾驶风格的电动公交车能耗灰色关联投影-随机森林预测模型

为探索驾驶员驾驶行为与电动公交车能耗之间的关系，采用随机森林算法建立电动公交车能耗预测模型。为克服驾驶行为特征参数和样本数据的随机性对电动公交车能耗预测模型的负面影响，运用灰色关联投影法计算各驾驶行为特征参数的灰色关联度以及各样本数据的投影值，筛选出与能耗具有高关联性的驾驶行为特征参数作为模型的输入变量，以及相似度较高的样本数据作为训练集和测试集。同时，引入了与能耗具有显著相关性的驾驶风格变量以进一步提升模型的预测能力，运用K-means聚类方法将驾驶风格分类并得到驾驶风格标签。将驾驶风格标签和筛选后驾驶行为特征参数作为输入变量，单位里程能耗作为输出变量，基于筛选后的数据集建立了考虑驾驶风格的电动公交车能耗灰色关联投影-随机森林（GRP-RF）预测模型。基于广州市某线路电动公交车运营数据对模型进行检验，并运用该模型分析加速、制动和运行3种典型场景下相应驾驶行为特征参数对电动公交车能耗的影响。结果表明:该模型预测能耗的均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）分别为0.001 8 kW·h/km和3.42%。相比于不考虑驾驶风格的GRP-RF模型和随机森林模型，该模型的RMSE分别降低了35.71%和48.57%，MAPE分别降低了38.82%和46.81%。研究结果表明:加速、制动和运行阶段的平均能耗分别为1.066，0.903 7，0.955 2 kW·h/km；为使各阶段能耗在相应均值以下，加速阶段应控制加速踏板开度在55%以内；制动阶段应控制制动踏板开度在25%以内；运行阶段应控制车速在40 km/h以内。      

基于逆模型预测控制的拟人驾驶控制

本文提出一种基于逆模型预测控制的拟人驾驶控制方法,利用模型预测控制产生的实轴轨迹与真实轨迹的损失函数更新控制模块代价函数的权重系数实现拟人化驾驶控制。将拟人驾驶控制构建成一个双层优化问题,在下层利用模型预测控制求解一个典型的最优控制问题产生实轴驾驶轨迹,在上层最小化所产生的实轴轨迹和真实驾驶轨迹的误差更新下层代价函数的权重系数,基于极大值微分原理构造辅助系统求解实轴轨迹关于代价函数权重系数的梯度。实车采集真实驾驶轨迹并进行模仿测试与泛化验证,结果表明：本文所提出的方法相比于两类基于虚轴轨迹的逆最优控制方法,在3个工况下与真实驾驶轨迹最大误差分别平均降低了73.52%和65.03%,驾驶行为更加拟人化,且具备泛化性能。     

基于自动驾驶汽车稳定性的聚类辨识模型设计

在自动驾驶汽车中高级辅助驾驶系统（ADAS）的设计过程中，车辆稳定性控制目标并没有考虑驾驶员个性化特质需求，尤其在一些极端行驶条件下控制效果会适得其反。鉴于此，在传统汽车稳定性评价标准的基础上融合了隐马尔科夫理论（HMM）和K-means聚类算法，采用无迹卡尔曼滤波和因子加权分析的参数处理方法，设计了一种自动驾驶汽车稳定性辨识模型。模型通过Carsim/Simulink和基于DSPACE驾驶模拟器的硬件在环仿真方法进行了验证。结果表明：该模型能够实现自动驾驶汽车稳定性的合理分类和在线辨识，同时能为今后进一步优化自动驾驶汽车轨迹规划方法提供理论依据。     

越野驾驶技巧（下）：越野驾驶

在驾驶学习当中恐怕越野是最需要技巧的，也是在驾驶比较难学到的技巧之一，这期我们就简单介绍一些比较基础的越野驾驶技术.     

军车驾驶员驾驶适性检测管理信息系统的设计

文章从事故倾向性理论出发，从心理学和人机工程学角度，提出了军车驾驶员驾驶适性检测模式和甜蜜生评价模型，运用这些模型开发了军车驾驶员驾驶适性检测的信息管理系统。该系统的开发为军车驾驶员和科学管理提供了依据．     

面向安全预警的机动车驾驶意图研究现状与展望

简述当前开展面向安全预警的机动车驾驶意图研究的目的和意义.分析国内外研究现状,得出从驾驶员行为及驾驶动作序列角度开展驾驶意图研究的可行性和有效性,同时介绍了 2种基于概率与数理统计的机动车驾驶意图建模方法.结合驾驶员在直线封闭路段实施驾驶行为特征,阐述使用隐马尔科夫模型(HMM)理论建立驾驶意图模型的步骤以及模型参数学习和系统在线优化算法等内容.对驾驶意图模型网络结构、动态性能方面相关研究方向进行展望.     

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。     

山路驾车技巧

山路行车，依山傍崖，沟深坡陡，弯多路险，崎岖不平，除要求车况良好外，驾驶员必须掌握一定的驾驶技巧，才能保证行车安全。 驾驶姿势 山路行车，驾驶员的驾驶操作强度要比在一般道路上大，精神经常处于紧张状态，这就要求驾驶员在行车前就要调整好驾驶姿势，尽量创造一个舒适、宽松的驾驶环境。 弯道行车 转弯道路行车最……