无侵入测量指标的驾驶疲劳检测性能评估

为了准确检测驾驶疲劳状态,利用高仿真度驾驶模拟器进行模拟实验,采集了驾驶行为和眼动数据,并进行了主观疲劳程度调查.在此基础上,设计了23种无侵入检测指标,从与疲劳的相关性、二元检测性能、对道路线形的敏感性和个体一致性4方面,评估了指标的性能并按综合性能排序.研究结果表明:眼闭合时间比例与主观疲劳程度（Karolinska sleepiness scale,KSS）的相关性最高,为0.443;二元检测性能最好的是眼闭合时间比例和车道偏移标准差;眼动指标在曲-直路段的变化幅度均低于20%;当KSS为7时,除车中心越线时间比例外,其余指标均存在显著的个体差异;综合性能最高的指标依次为车道偏移标准差、闭眼时间比例和越线期间横向平均速度.      

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律.通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态.分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明...     

无信号交叉口横向冲突预警对驾驶行为的影响

针对智能网联汽车在无信号交叉口对横向冲突的避撞问题,本研究设计了横向冲突人机交互预警及横向冲突驾驶模拟试验场景,并分析不同类型预警对驾驶行为的影响规律。运用驾驶模拟器搭建城市道路无信号交叉口并设计横向冲突事件,选取30位驾驶人作为试验对象,应用眼动仪、驾驶模拟平台开展驾驶模拟试验;采集风险场景下驾驶人的眼动、操作行为与车辆运行数据;对比分析各组场景下驾驶人的注视时长和扫视频率及行车速度、制动时间和踩制动踏板速率等驾驶行为特性参数,分别运用方差分析和描述性统计方法分析了预警提示类型和提示时机两个方面对驾驶行为特性的影响。结果表明：网联警告型预警的警示效果优于常规提示型预警,但该类预警使驾驶人操作车辆时的减速度增大至-4 m/s²以上,导致行车舒适性降低;预警提示时机对驾驶行为的影响显著,且预警提示位置宜设置在距离交叉口50～90 m处。研究结果能够为交通安全设施开发者提供有效HMI预警设计建议,提高无信号交叉口通行安全性。     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律。通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态。分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明:相比清醒状态,疲劳状态下的转角熵升高了57.1%。     

基于脑电信号的高速公路驾驶疲劳检测研究

高速公路驾驶环境单调枯燥,容易使驾驶员产生驾驶疲劳,影响行车安全。通过检测高速公路模拟环境下驾驶员脑电信号特征,验证了采用脑电信号作为驾驶疲劳检测指标的合理性。结果表明,β和(α+θ)β两项指标对驾驶疲劳反应最敏感,可作为表征高速公路驾驶疲劳的脑电指标;在80~100min时间段内,驾驶员驾驶疲劳状态趋势尤为明显,应采取适当措施来减缓疲劳,从而降低由于疲劳驾驶引起的道路交通事故。实验结果可为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供理论支撑。     

工作模式对公共汽车驾驶员疲劳程度的影响

疲劳驾驶对公共汽车行车安全具有很高的风险。为制定合理的公共汽车驾驶员工作时间安排,采用对照试验的方法研究不同工作模式对驾驶员疲劳程度的影响。选择哈尔滨市1条公交线路开展驾驶实验研究,以14名公共汽车驾驶员为研究对象,根据工作模式的不同分为实验组和对照组。采用斯坦福嗜睡量表记录驾驶员的主观疲劳程度,选择反应时和PERCLOS表征驾驶员的警觉性水平。采用单因素方差分析法分析各个指标随驾驶时间变化的显著性。实验结果表明,连续驾驶时间对公共汽车驾驶员的疲劳程度和警觉性水平有显著影响,两种工作模式对驾驶员疲劳测评指标的影响显著不同。     

基于生理信号的驾驶疲劳声音对策有效性实验

为了有效减轻驾驶疲劳、减少交通事故,研究了脑电信号(EEG)和心电信号(ECG)随驾驶时间的变化规律,分析EEG和ECG的原始数据与指标之间的相关性,用主成份分析法确定了驾驶疲劳综合评价指标.采用正交实验法,在驾驶模拟舱内验证声音刺激作为驾驶疲劳对策的有效性.研究结果表明:驾驶员在疲劳状态下,对单一声音刺激存在警觉反应;声强和刺激间隔时间影响显著,频率和刺激时间影响较小,且声强70 dB、频率5 800 Hz、刺激时间7 s和刺激间隔时间30 s的声音对策减轻疲劳的效果最好.     

高原公路连续驾驶时间对驾驶员疲劳影响的分析

为研究在高原公路上行车时连续驾驶时间对驾驶员疲劳的影响,在帕米尔高原典型高原公路上进行行车试验。利用生物反馈仪,采集驾驶员连续驾驶过程中心率与心率变异指标。通过定性、定量相结合的方法分析连续驾驶时间对驾驶员疲劳的影响。研究结果表明:驾驶员在高原公路上连续驾驶70min左右会呈现疲劳状态。     

基于云模型的驾驶疲劳检测方法

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因。因此实时监测驾驶员的疲劳状态具有重要的现实意义。文中针对人的眼动行为存在随机性及模糊性的特点,采用不确定性的云概念,建立基于Perclos和眨眼时间均值的双条件单规则发生器,然后在此基础上构造基于双条件单规则发生器的疲劳检测模型。最后通过在模拟实验平台上采集驾驶员的眼动数据,将眼动特征数据输入基于双条件单规则发生器的疲劳检测模型进行疲劳识别判断。实验结果表明:该模型的平均识别率达到80.2%。在同组实验数据下,使用云模型方法比采用K最近邻(KNN)及支持向量机分类算法的检测率都要高。     

车辆安全辅助驾驶技术浅析

论述了安全辅助驾驶技术发达国家的研究现状、主要研究内容、安全辅助驾驶系统的应用和存在的问题及发展趋势.安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等.     

毗邻互通立交特长隧道驾驶负荷研究

为研究毗邻互通立交特长隧道的运行特性和驾驶行为变化规律,选取10名驾驶员在雅康高速公路二郎山隧道进行实车实验,利用Tobii眼动仪、前向碰撞预警系统Mobileye及Cirelet单导脑电系统等仪器,采集真实交通状态下车辆位置、时间、行驶速度、驾驶员瞳孔直径及专注度等数据,划分毗邻互通立交特长隧道特征区,给出二郎山隧道入口前和毗邻互通立交分流点段的行驶速度和瞳孔直径分布特性和变化曲线,建立二郎山隧道进出口区瞳孔直径线性模型,并评价洞内景观带专注度等级,分析定向变道影响点至互通立交分流点驾驶行为规律。实验结果表明,设置洞内景观带可以缓解驾驶员视觉疲劳,且景观带国旗区效果优于星空区。驾驶员看到定向变 道标线白色虚线后,瞳孔直径逐渐减小至3.65 mm,行驶速度维持在71~73 km·h-1 ,在变道操作期的视觉负荷和心理紧张度最大,在条件观察期专注度最高,驾驶员需要根据等待可插车间隙迅速反馈和进行是否变道等操作。     

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...     

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。      

自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。     

隧道中央隔离设施安全效果的模拟评价研究

以山区公路某隧道群为对象,对用于非分离式隧道中的可倒伏示警柱、视觉标线、常规标线等三种中央隔离设施进行了驾驶模拟对比实验;建立了设置有3种隔离设施的道路虚拟实验场景;利用驾驶模拟系统进行受试者实验,对实验中获取的车辆动态数据进行了统计分析.通过对速度及其标准差、车辆行驶轨迹的横向位置及其标准差的分析结果得出:可倒伏示警柱和视觉标线有利于隧道内的行车安全,除去成本因素,可倒伏示警柱的安全性会更高些.     

抵近信控交叉口分心驾驶识别模型

为降低驾驶人抵近交叉口过程因分心导致的交通事故，本文基于双向长短时记忆网络 (BILSTM)建立分心驾驶识别模型。依托驾驶模拟实验，采集了45位驾驶人抵近信控交叉口过程中的横纵行为数据，通过方差分析研究分心任务对驾驶行为的影响。结果表明，分心驾驶人需要更长的制动反应时间，制动操作时间缩短，踩压制动踏板的力度下降，同时操纵方向盘的稳定性变差。然后，筛选有显著性影响的6个特征行为指标作为模型的输入，结果表明：BILSTM模型分心状态识别的精确率最高，达到92.6%，F1值为88.7%；准确率、精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲 线等模型性能均优于单向长短期记忆网络、支持向量机和决策树5.0分心识别模型。研究结果说 明BILSTM模型能有效判别抵近信控交叉口驾驶人分心状态，可为交叉口驾驶人分心预警系统的优化设计提供依据和指导。     

基于 UKF 非线性人眼跟踪的驾驶员疲劳检测

为解决驾驶员疲劳检测算法中头部快速移动、人眼非线性跟踪以及实际疲劳表情的识别问题,提出了一种新的基于UKF眼跟踪算法的驾驶员疲劳检测方法.根据近似非线性函数的概率分布比近似其函数更容易的原则,利用UT无迹变换,选择一组确定的Sigma点集逼近驾驶员人眼运动状态的后验概率密度函数,进行人眼非线性跟踪.在驾驶员人眼非线性跟踪基础上,通过计算PERCLOS值,进行现实驾驶条件下驾驶员疲劳的跟踪检测.实验结果表明,该方法不仅可以增强对驾驶员头部旋转、快速移动以及光照变换的鲁棒性,而且可以比传统的Kalm an滤波算法提供更精确的计算估计.     

考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类

为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性，本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先，经过对车辆运行轨迹数据的分析发现，不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征；其次，提出改进的驾驶员特征聚类方法，第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法，从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数，第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明， 在相同的道路类型和平均速度条件下，驾驶员类型越激进，其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明，改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好，能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。