由风景到艺术——大师眼中的女神EOS

“你坐在车上看风景,看风景的人在楼上看你,明月装饰了你的窗子,你装饰了别人的梦。”,就像现代诗《断桥》中的优美意境,当你驾驶着大众EOS敞篷车或穿行于城市之间,或留连于灯红酒绿的迷离夜色中,你毫无疑问已是别人眼中的风景。但在摄影大师的眼中,仅风景是远远不够的,时尚与艺术才是最终的诉求点。     

以不变应万变——宾利Series 51 Continental

宾利将推出一款名为Continental Series51的限量版GT和GTC车款，Continental Series51车名上的Series51代表的是Bentley设计部门在上世纪50年代的第一年。Continental Series51的设计充满了活力与独特性，虽然原厂提供了三种内装颜色，但客户们还是可以定制自己想要的任何颜色。     

基于广义回归神经网络的高速公路减速带行车风险检测模型

由于司机的错误可能会导致交通事故,如果能及时向司机提供建议,这种事故是可以避免的,如何检测驾驶风险是关键因素。首先,选择反应时间、加速度、初始速度、最终速度和速度差作为运动参数。方差分析结果表明,不同行驶状态下速度差异不显著,另外4个参数可以作为神经网络模型的输入变量,它们有15种不同的组合。检测模型结果表明,测试集的预测准确率达到86. 4%。输入变量的数量与预测准确率呈正相关。通过应用该方法,可以通过互联网发布车辆的危险状态以及驾驶员开始的危险行为,如疲劳驾驶、酒后驾驶、超速驾驶和分心驾驶。本研究的实证结果对减少交通事故具有重要意义。     

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

模型世界 顶级商务 日本京商1/18BMW 760LI（E66） VS BMW 750LI（F02）

BMW7 Series是BMW公司顶级的豪华轿车系列,诞生于1977年并取代了＂New Six＂而成为家族中的旗舰车型。32年以来,BMW 7 Series历经五代演变,每一代都可以代表一个时代的进步。第四代BMW 7 Series已尽善尽美,但是喜新厌旧永远是消费者的习惯。因此,第五代BMW 7 Series已与我们如约而至。     

自驾游行车技巧

一、长途驾驶别超过4小时 很多车主在出行的时候为了早点到达目的地,会不间断地开车,这样往往会形成疲劳驾驶。长时间的驾驶,人的视觉会变得迟钝,精神状态也会不断呈恶化趋势。所以,一次驾驶绝对不要超过4个小时。解决的方法就是要适时休息。     

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。     

基于多源参数的高速工况驾驶行为模式识别方法

准确识别车辆当前驾驶行为模式是自动驾驶领域亟待解决的技术问题。为实现驾驶行为模式精准解析,提高模型识别精度和可靠性,通过开展自然驾驶试验,采集高速工况下20名驾驶人的驾驶行为数据及视觉特性数据等多源参数信息,分析4类典型驾驶行为模式(自由行驶、跟车、左换道、右换道)运行规律及多源参数耦合特性。基于主成分分析法确定4类驾驶行为模式表征指标集,使用支持向量机、随机森林决策树算法建立驾驶行为模式识别模型,通过学习训练,分析比较模型识别结果,对识别效果较好的模型进一步优化,分析优化模型对4类驾驶行为模式识别精度的时序性变化特征。研究结果表明：支持向量机模型、随机森林决策树模型、基于多层感知器神经网络的随机森林优化模型总体识别精度分别为89.4%、90.5%、91.9%;4类驾驶行为模式的AUC (area under the curve)值均高于0.93,可较好地识别车辆当前驾驶行为模式。此外,随机森林优化模型对4类驾驶行为模式的识别精度均随时间推移,呈现先增长后趋于稳定的变化态势,且同一时刻的自由行驶及跟车模式识别精度高于向左及向右换道模式。研究结果可为高级别自动驾驶系统决策及控制策略的制定...     

不同响度音乐对单调声音环境下驾驶疲劳缓解实验研究

为有效减轻驾驶员在单调声音环境下的驾驶疲劳、减少交通事故,在不同类型广播声音环境下开展了模拟驾驶实验;基于瞳孔直径变异系数等建立了驾驶疲劳综合评价指标,研究了驾驶疲劳音乐响度对策的有效性。结果表明:音乐能缓解单调声音环境下的驾驶疲劳,在不同声音环境下,音乐对驾驶疲劳缓解的效果略有差异;75和85d B音乐在显著性及稳定性方面要优于65d B;75和85d B音乐两者之间差异不大。     

基于客观风险感知特性的前向碰撞预警算法优化与标定

为提升高级驾驶辅助系统(ADAS)预警算法在复杂行车环境下的适应性, 提出了一种基于车辆运动学和风险感知特性的综合预警算法——客观风险感知(ORP)算法; 通过典型工况下的分析与推导, 表明其预警算法为THW、TTC和SM预警算法的综合形式; 为了标定预警算法的参数阈值, 开展了累计4 500 km自然驾驶试验, 最终筛选出409例有效临近碰撞事件, 提取了释放油门、踩下制动时刻的客观风险感知参数分布特征; 根据自然驾驶数据中提取的临近碰撞事件及其参数特征, 对风险预警算法参数进行标定; 在模拟驾驶环境下开发了前向碰撞预警算法, 通过4种风险场景开展了算法验证试验。研究结果表明: 基于自然驾驶数据的参数标定, 客观风险感知预警算法的两级预警参数阈值分别为1.4、0.8 s; 基于典型风险工况下的微观驾驶行为特性对比, 预警有效性方面ORP预警算法稍高于RP预警算法, 二者预警有效性显著高于TTC预警算法; 在预警算法下所有驾驶片段的最小碰撞时间均值方面, ORP预警算法为2.02 s, RP预警算法为1.90 s, TTC预警算法为1.65 s, 表明ORP预警算法能适应复杂风险环境下的风险辨识。基于大量实车试验参数标定与效果验证后, 所提出预警算法可用于高级驾驶辅助系统风险辨识。      

车路协同场景下导航播报方式有效性评估

导航信息作为驾驶人进行决策的重要依据， 其播报方式差异性会对驾驶人的信息接受程度和理解程度产生不同的作用效果， 因此， 有必要研究不同播报方式对驾驶行为的影响表现。 针对高速公路大流量路段车路协同场景下， 不同导航播报方式对驾驶行为的有效性评估， 缺乏量化依据的问题， 文章基于驾驶模拟器， 搭建了 4 类车路协同典型场景， 并选取 38 名驾驶人进行驾驶模拟实验， 获取驾驶行为数据并采用灰色近优综合评价法， 从驾驶效率和安全 2 个层面选取 4 个指标， 评估了近距离、 远距离两种播报时机和哔声、 语音两种播报形式 4 种组合方案的有效性。 研究结果表明， 高速公路大流量路段车路协同场景下驾驶人偏向远距离语音播报。     

广州车展特辑

奥迪奥迪此次展示的车型包括奥迪A8、奥迪Q7、奥迪A6L、奥迪A4、奥迪A4敞篷车、奥迪A3掀背跑车。此外,2005年底在全球首次亮相,并备受瞩目的奥迪s8也首次在中国展示,这款车型将在2006年年底正式进入中国市场。另外参展的奥迪Q7已正式在中国上市,投放市场的是奥迪Q7 4.2 FSI quattro车型,价格为112万元～128.7万元。     

汽车驾驶模拟器推广应用的成本效益分析

借助汽车驾驶模拟器仿真技术对驾驶人员进行训练,具有十分重要的意义,不仅能有效缓解目前我国汽车驾驶培训系统面临的压力,而且可以避免环境污染,减少能源消耗,降低培训成本。就汽车驾驶模拟器参与驾驶培训与传统单一实车培训进行对比分析,从成本、效益的角度上探讨了推广应用汽车驾驶模拟器的经济性和可行性。     

基于结构方程模型的出租车事故影响因素分析

针对出租车驾驶员工作情况与不良驾驶行为对事故的影响情况,对中国西安、西宁、长春及汕头4个城市21家出租车公司中2091名车租车司机进行问卷调查.在探索性因子分析的基础上,构建工作满意度、鲁莽驾驶及违章驾驶三个变量与事故倾向之间的结构方程模型(SEM).研究结果表明:SEM可以有效的分析和解释出租车交通事故倾向与相关影响因素之间的关系,其中鲁莽驾驶和违章驾驶与出租车事故倾向显著正相关,而工作满意度与出租车事故倾向显著负相关.     

跟跟驰驰自自动动驾驾驶驶车车时时人人驾驾车车行行为为研研究究：实证与建模

随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展,智能网联车辆（Connected and Automated Vehicle,CAV）、自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle,AV）和人工驾驶车辆（Human-driven Vehicle,HDV）混行的状态将在未来一段时间内存在。在混行条件下,车辆间的交互影响模式将发生变化。本文以HDV跟驰AV的驾驶行为为研究对象,通过分析驾驶实验数据将跟驰AV时HDV的驾驶风格量化并分为迟疑型、平稳型和信赖型三类。同时考虑驾驶风格、车辆的转弯能力和转弯半径等参数改进智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）,建立了前车为AV时的HDV跟驰模型。该模型通过对三类不同风格HDV跟驰AV时的驾驶参数的标定,能根据不同跟驰风格采取相应的跟驰策略。经数据拟合检验,该模型在启动加速、匀速行驶和制动减速阶段均能以较高精度拟合实际驾驶数据,其中直行跟驰的平均拟合精度为96.2%,转弯跟驰的平均拟合精度为91.4%。可见,本文提出的模型可以刻画HDV跟驰AV时的行为特征。在目前难以进行大规模混流实车实验的情况下...     

基于VISSIM仿真的生态驾驶行为对交叉口运行效率影响

机动车能耗与排放是造成现代社会能源短缺和大气污染的主要原因。除减少机动车使用、改进机动车能耗及排放等方法外,生态驾驶行为也是促进节能减排的有效手段。为分析生态驾驶行为对信号交叉口服务水平的影响,采用正交实验法对VISSIM仿真模型中的驾驶行为参数进行标定,并对仿真结果进行相应分析。结果表明:在自由流状态下,生态驾驶行为的运用能更好地达到减少燃油消耗和尾气排放的效果;在受限流状态下,生态驾驶行为则会对交通环境中机动车的燃油消耗和尾气排放起到负面影响。     

修订版驾驶愤怒量表在中国驾驶人中的效信度分析

修订中国版驾驶愤怒量表,并检验其在中国驾驶人群体中的效度和信度。采用翻译后并新加入或删除部分题项的驾驶愤怒量表对职业和非职业驾驶人进行测试,共获得有效问卷232份,并通过项目分析、探索性因素分析和效信度分析,完成最终量表的修订。修订后的驾驶愤怒量表包括20项,由交通障碍、无礼驾驶、违规驾驶和低速驾驶4个因素组成;量表各因子与总量表之间的相关系数在0.64~0.84之间,P0.01,体现了较好的效度。总量表的内部一致性系数达到了0.90,并且各因素内部一致性均在0.75~0.81,具有较好的稳定性;年龄与违规驾驶得分和交通障碍得分呈负相关(r=-0.14,-0.15);驾龄与低速驾驶得分呈负相关(r=-0.14);去年行驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关(r=-0.22,-0.38,-0.25,-0.24);总驾驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关(r=-0.20,-0.36,-0.21,-0.26);非职业驾驶人的违规驾驶得分和低速驾驶得分高于职业驾驶人,均P0.05。修订版的驾驶愤怒量表符合中国驾驶人文化背景和驾驶习惯,体现了良好的效度和信度,可以用来作为评估驾驶愤怒和后续驾驶行为研究的测量工具。     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为谱构建与特征值计算方法

为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。      

菲亚特博悦Fravo

菲亚特博悦Bravo是一款畅销欧洲的意大利风格运动型轿跑车，自上市以来，卓越的驾驶操控性和极高的燃油效能获得了广泛好评，并在上市半年间获得了七项媒体大奖。如今，搭载DualogicTM六挡手自一体器的菲亚特bravo博悦使用户在充分体验驾驶乐趣的同时，更能享受到驾驶的便捷性和舒适性。     

西風烈——奥迪A3 Cabriolet风驰G109

<正>是时候敞开顶棚了。一路向西,驶入山麓。在敞开顶棚后,这辆A3终于不再是109国道上突兀而吵闹的机械,音响与排气下意识地静下心来,暴躁的驾驶者也突然心平气和,这里,只有风的声音。虽然109国道早已成为我试驾与拍摄的乐园,但驾驶一辆敞篷车还是会令我精神亢奋。不可否认的是,昔日911 Targe 4的那台3.4L水平对置发动机从后脊袭来的嘶吼仍然让我记忆犹新,但我今天却并不打算用这种方式驾驭我手中的这台奥迪,应该让景色多一些戏份。109国道(即京拉公路)东北起北京,西南止于西藏拉萨,全长3922km。忆起同事2013年扬扬洒洒一篇《信仰穿越109》,感触颇多,感叹颇多,视觉的收获与精神的洗礼让我梦寐以求。然而梦醒后的现实并不痛