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(接2022年第7期)一、驾驶员疲劳监测相关术语GB/T39263-2020《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》对驾驶员疲劳监测(DFM)和驾驶员注意力监测(DAM)都给出了定义。《驾驶员注意力监测系统性能要求及试验方法》中对驾驶员注意力监测系统及相关的表述和定义如下:1.注意力分散驾驶员在驾驶车辆时因疲劳驾驶、受外界环境干扰或从事与驾驶无关的动作,导致其无法专注执行驾驶任务的状态。 相似文献
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可以想象,自动驾驶汽车存在诸多优势,其中最大的优势就是安全性。目前,美国每年有超过3万人死于交通事故,其中近40%的致命事故是由于酒驾、驾驶员分心、驾驶员服用违禁药物或疲劳驾驶而导致的。这样看来,自动驾驶能够挽救很多生命。而在道路拥堵的情况下,自动驾驶能以更稳定的速度保持车距,也不会有插队的情况,交通将会更井然有序。 相似文献
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疲劳驾驶是诱发交通事故的重要因素,研究如何快速准确地识别出驾驶员的疲劳状态,并在事故发生前进行疲劳预警,对预防疲劳驾驶、促进交通安全具有重要的研究价值和社会意义。文章从疲劳的检测原理出发,对比介绍了基于驾驶员生理特征、车辆行为特征、驾驶员面部特征的疲劳检测方法,重点分析了基于机器视觉的疲劳驾驶检测研究现状及其特点,以期为研究人员提供新思路。 相似文献
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为在车辆主动安全系统开发测试中提供具有危险性的典型分心驾驶场景,基于375例分心驾驶事故深度调查案例,确定了包括道路环境、参与方速度和运动状态3个方面的场景参数,对比分析国家统计数据与样本各事故类型间的特征,分别提取出关键特征参数,利用二阶聚类分析方法得到不同事故类型的11类分心驾驶事故典型场景,并结合关键特征参数进一步提炼得到4类核心测试场景。 相似文献
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随着我国现代化的不断发展,城镇居民的生活水平不断提高,对各种交通工具的需求也在不断加大。同时,由于环境的逐渐恶化和人们环保意识的提高,越来越多人在出行时选择公交或者地铁等公共交通工具出行,因此,公交车驾驶的安全问题受到大家广泛关注。相关数据表明,驾驶员的违规驾驶是引起交通事故的重要原因,应从驾驶员的角度出发,分析公交车驾驶员安全与驾驶视觉特性的关系,有效保障公交车行驶的安全性。公交车驾驶员是驾驶行为的参与者,行驶过程中结合视觉信息操作驾驶行为。本文简要概述了驾驶员的视觉基本特性与疲劳驾驶、分心驾驶及驾驶经验对视觉特性的影响等方面,基于驾驶员的视觉特性影响因素进行研究和提出几点建议。 相似文献
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近日,沃尔沃汽车公司在汽车安全技术方面再获突破,研制出了能够有效避免驾驶者分神与疲劳驾驶的新系统——驾驶员警示控制系统,以及新的带自动制动功能的碰撞警示系统和距离警示系统。沃尔沃公司将会把这些新技术逐步应用到其新车型上。 相似文献
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疲劳驾驶是导致恶性交通事故的重要原因,多年来,一直受到人们的广泛关注.国内外学者围绕驾驶员疲劳监测问题开展了大量研究工作,提出了基于心电、脑电、脉搏、面部状态、操作参数监测等诸多方法,用于判定驾驶员的疲劳状态.本文对国内外的研究现状进行了综述,为致力于疲劳驾驶研究工作的技术人员提供参考. 相似文献
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驾驶员安全驾驶素质的形成要经历两个过程:一是驾驶技术的学习过程,二是驾驶经验的积累的过程。对于已经考取了驾驶证的驾驶员来说,如果侥幸避免了一次事故,这种经历就会给驾驶员留下一个深深的烙印,本能地使他总结自己的行为过失。当再发生类似情况时,便能知道该如何处理和采取何种预防措施。这就是一个驾驶员从幼稚走向成熟的驾驶经验积累。 相似文献
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对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。 相似文献
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《世界汽车》2020,(1):82-85
博世研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统睡眠不足、注意力分散、安全带未系等情况都可能会对驾乘人员人身安全造成严重后果。为避免危险驾驶及可能导致的道路交通事故,未来的车辆传感器不仅需要感知外部路况信息,而且需要实时关注驾乘人员状态。为此,博世已经研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统。博世集团董事会成员Harald Kroeger表示:"当车辆能够准确感知驾乘人员状态,驾驶就能变得更加安全和便捷。"该系统预计于2022年投产。届时,欧盟也将把驾驶员疲劳和注意力分散预警等安全驾驶技术作为新车标配。据欧盟委员会估计,到2038年,车辆安全新标准将挽救超过25000人的生命,并避免超140000起严重道路交通事故。实时监测车内状况能从源头上解决自动驾驶车辆的安全问题。例如,在高速公路上,自动驾驶车辆若要将驾驶控制权移交给驾驶员,需确保驾驶员未处于微睡眠、正在阅读报刊或使用智能手机发邮件等状态。 相似文献
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