基于驾驶员视觉兴趣区域的交通工程设施信息量阈值研究

针对草原公路直线段交通工程设施信息量设置存在的问题,以信息量化相关理论为基础,通过对驾驶员感兴趣区域(AOI)划分,建立5个不同信息量水平的室内模拟驾驶试验,利用数理统计方法定量分析不同熟练程度驾驶员在交通工程设施区域(AOI4),视认不同信息量水平交通工程设施的注视特性和扫视特性.研究结果表明:熟练驾驶员随交通工程设施信息量变化对交通工程设施的关注程度较非熟练驾驶员高;在低信息量水平下,驾驶员对AOI4区域的关注程度低,更多的处于无意识关注前方道路,长时间行车易出现精神疲劳影响行车安全;在信息量水平为Z4时,综合驾驶员注视特性指标与扫视特性指标的变化规律认为,此时驾驶员信息处理时间快、视觉搜索范围大、行车心理负荷较小,有利于行车安全;在高信息量Z5时,需要驾驶员花费大量的时间和脑力资源来关注AOI4区域信息,导致驾驶员对道路其他区域的关注程度下降,在应对突发交通事故时的处理能力减弱.     

道路交通事故多因素分析

利用皮尔逊相关系数对影响道路交通事故的机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故等4项指标相关性进行了分析。结果表明:机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故总数、死亡人数及受伤人数具有显著的相关性。为进一步了解机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故4项指标的相关程度的大小,找到与4项指标相关度最高的机动车驾驶员违法行为,并提出了一种改进灰色综合关联度模型对其关联度进行了分析。结果表明:驾驶员无证驾驶违法行为与道路交通事故总数、受伤人数及直接经济损失的灰色综合关联度最高;未按规定让行违法行为与交通事故死亡人数的灰色综合关联度最高;逆向行驶、违法超车及超速行驶的与道路交通事故4项指标的灰色综合关联度也都很高。因此,在进行道路交通事故防治时,应重点减少驾驶员无证驾驶、未按规定让行、逆向行驶、违法超车及超速行驶违法行为的发生,从而有效地减少道路交通事故的发生及其带来的损失。     

基于法契纳效应的高速公路限速方法研究

长时间高速驾驶容易造成驾驶员视觉和神经的双重疲劳和速度适应性提高,使得驾驶员对速度信息的获取和处理速度下降,造成驾驶员出现无意识超速行为。为此,文中将法契纳效应成色规律、人眼的辨色机理和高速情况下的视觉特性、道路的实际环境结合,设计一种施画在高速公路护栏上的矩形图案。在行车速度达到限制值时,驾驶员即可发现两旁的护栏出现彩色,从而在行车过程中实时意识到当前超速行驶状态。     

��������ʻԱ�������¹�����ģ�ͼ�Ӧ��

为改进传统的驾驶员差错事故分析方法,探索机动车驾驶员差错事故致因分析的新途径. 本文基于道路交通事故案例与调研数据资料,从微观角度分析机动车驾驶员自身差错事故,建立了驾驶员自身差错交通事故致因模型;运用改进的层次分析法确定了导致驾驶员自身差错事故发生的主要影响因素权重,减少了主观因素对分析精度的影响. 结果表明,在机动车驾驶员自身差错交通事故中,驾驶员感知差错率占50.2％,判断决策差错率占38.9％,操作差错率仅占10.9％. 机动车驾驶员感知和判断能力较差是导致交通事故发生的重要因素. 研究结果可为机动车驾驶员事故预防与控制提供科学依据.     

Ů�Լ�ʻԱӦ����Ӧ�����о�

女性驾驶员导致的交通事故逐年增多,由于男女驾驶员在生理心理上差异明显,女性面对突发应激情景处理能力不如男性,研究女性驾驶员应激反应能力能有效减少交通事故.通过自主开发的驾驶应激模拟系统,选用女性被试者进行仿真实验,运用多导生理记录仪MP150实时记录心率参数,通过建立回归模型得出不同应激场景下的训练标准,并与男性驾驶员训练标准进行对比找出关键应激源.结果表明,所建立的回归模型能有效拟合随着训练次数增加心率下降的规律;不同性别的应激状态存在较大的差异性;突然横穿道路行人为女性驾驶员关键应激源,有显著性别差异;前方视距不良、前车紧急制动应激源无性别差异.对关键应激源场景进行重点训练有助于提升女性驾驶员应激反应能力.     

机动车驾驶员人为因素与交通事故危害性关联分析

机动车驾驶员人为因素是导致道路交通事故形成,并产生事故伤害的最主要原因。将区域道路交通事故的死亡人数、伤亡人数和直接经济损失等统计指标值作为参考数列,将不同驾驶员人为因素组成的道路交通事故统计次数作为比较数列,可以建立驾驶员人为事故因素与其危害性的灰色关联模型。结合实例,通过对灰色关联矩阵的定量化结果进行分析,可以评价驾驶员人为因素对不同类型事故危害性的影响,为有关部门采取有效的安全管理和预防对策提供参考依据。     

高速公路桥隧段驾驶员视觉信息量计算分析

对高速公路桥隧段驾驶员视觉信息量展开研究,可以定量地评价桥隧段道路环境对行车安全的影响。通过对道路信息视觉关注度的计算,求得了高速公路各典型断面的驾驶员视觉信息量。计算结果表明,隧道内驾驶员视觉信息量严重不足,易使驾驶员产生单调疲乏感,而桥梁段与普通路段相比差别不大。提出了增加隧道侧墙信息以提高驾驶员视觉信息量,保障行...     

基于机器视觉的行车安全综合保障系统研究

驾驶员疲劳驾驶或精神分散容易导致发生车道偏离以及追尾碰撞等恶性交通事故，利用机器视觉技术监测驾驶员的眼部、嘴部、头部等器官的运动特征，建立基于驾驶员面部视觉信息的疲劳与精神分散状态综合量化评价模型，实现实时有效的动态监测和预警，并系统研究了本车前方车辆探测方法和安全车距的评定准则，实现防追尾碰撞预警。初步试验表明：当驾驶员疲劳驾驶、无意识车道偏离以及行车安全车距过小时，该行车安全综合保障系统能有效地对驾驶员进行警示。此外，根据行车安全保障技术领域的研究现状，还开展了道路上行人检测的技术研究，并取得初步成果。     

警示防滑路面设计与应用研究

为减少交通事故,依据人的视觉行为和色彩心理学原理,在公路事故多发段进行警示彩色路面设计,与常规的黑、白两种路面颜色形成强烈反差,给驾驶员在视觉上造成冲击,提醒其集中注意力,采取有效措施,减速慢行。     

基于人机工学的固有驾驶信息盲区界定研究

为界定驾驶员固有信息盲区,提高驾驶信息的有效识读率,研究了驾驶信息固有盲区．按不同道路类型,运用视觉几何学原理,构建了驾驶员视觉盲区模型;运用心理声学模型及逆声场空间转换技术,构建了驾驶员听觉视觉盲区模型．通过计算示例验证了模型的实用可行性．     

基于驾驶适应性和人因工程的事故预防对策

统计分析表明,70%的交通事故与人有关,人是引发交通事故的主要原因。从驾驶员驾驶适应性和人因工程学角度阐述了引起交通事故的各要素如驾驶员的生理、心理因素,驾驶环境、道路条件、汽车设计、驾驶员管理等,并且从人、机环境方面探讨了交通事故的预防对策。分析表明,从驾驶员驾驶适应性和人因工程学角度分析影响驾驶员安全驾驶的内因与外因,对减少交通事故保障行车安全具有重要意义。     

道路平面线形与交通安全的关系分析

道路交通事故的成因主要分为两类,即主观因素和客观因素.主观因素主要是指人为因素;而客观因素包括车辆、道路、交通、气候等要素.许多国家的公众舆论与交通管理机构的官方统计都简单地认为,事故的根本原因是驾驶员的粗心和错误以及汽车的机械问题.所有事故中完全应由驾驶员负责的为73.6%,道路条件的原因所占的比例为17%.这说明在以往的道路交通事故原因中,忽视了"路"在交通事故中的作用.     

绷紧安全驾驶这根生命之弦

众所周知,我国是世界第一人口大国。众多人口促使我国GDP的快速增长和汽车保有量迅速增加。但与此同时,我国也是世界上道路交通事故导致死亡人数最多的国家。引发交通事故的原因有多种,根据我国公安部交通管理局的统计,超速、疲劳驾驶等人为因素是造成事故的主要原因,导致的交通事故占事故总数的80%以上。据国外统计数据得知,道路交通事故中90%的事故都与人有关,而且由驾驶员负主要责任的事故高达70%～80%。多少鲜活的生命葬送于车轮之下,多少国家财产付之东流……尤其对于运输企业而非个人,驾驶员肩负的责任更重,牵系着更多人的目光。我国道路运输行业安全形势非常严峻,加大对驾驶员安全教育的力度,增强驾驶员安全驾驶意识刻不容缓。     

基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究

驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义,以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差,据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度.使用2015—2019年发生在贵阳市的道路交通事故数据,综合考虑驾驶员、车辆、道路、环境特征等潜在影响因素,同时利...     

营运车交通事故驾驶员致因深层分析

统计分析营运车驾驶员造成事故原因特征,结合道路交通事故人因相关研究成果,深入分析了导致事故发生驾驶行为的本质原因及其影响因素。研究表明:安全意识、风险感知和驾驶技能为驾驶员引发交通事故主要致因,为驾驶员安全评估提供依据,对保障公路交通安全运输有现实意义。     

山区双车道公路驾驶员疲劳特性研究

山区双车道公路由于地形条件限制线形复杂多变,山体及路侧植被遮挡视线的现象时有发生,增加了驾驶操作的难度和强度.导致驾驶操作频繁、精神紧张.长时间高强度、大负荷的驾驶操作极易产生驾驶疲劳,进而发生交通事故.因此,研究山区双车道公路驾驶员的驾驶疲劳特性,可为山区公路的交通安全设计和管理提供参考,预防交通事故,保证人车安全.     

浅谈客车前风挡玻璃除霜困难的研究对策

寒区公路客运汽车前风挡玻璃除霜困难。在严寒的季节,由于客车前风挡玻璃除霜不好,影响驾驶员视线而导致交通事故。提出汽车前风挡玻璃除霜困难的对策。     

沙尘环境下交通流跟驰模型及仿真

沙尘环境下,沙、尘土及其他异物会影响驾驶员的视线,让驾驶员额外增加辨别道路条件和周围交通状况的反应时间,带来一定的交通安全隐患.为探讨沙尘环境对道路交通流的影响,本文建立了基于沙尘环境下驾驶行为的跟驰模型(SDM).线性稳定性分析和数值模拟结果表明：沙尘环境下,SDM的稳定区域缩小,交通流出现小的扰动后,难以恢复到稳定状态;而且,交通流受沙尘影响越严重,车辆速度的离散性越大,加速度的波动幅度也越大.可见,沙尘环境使交通流处于不安全的状态,易引发道路交通事故.     

��ṹ����·�����ܳ���·���滮������㷨�о�

作为智能交通的重要组成部分,智能车辆旨在辅助或取代驾驶员进行车辆驾驶,以减少交通事故,提高交通系统效率. 本文针对半结构化道路下基于视觉导航智能车辆的路径规划和车辆控制问题进行了研究试验. 首先采用局部逆透视变换方法将存在无穷视野的智能车辆成像系统转换为真实世界坐标表示;然后利用深度优先搜索算法搜索当前道路环境下所有可行路径,依据无碰撞约束条件设定行驶轨迹;以预设轨迹的行驶时间和视觉图像信息作为输入,设计分级模糊控制器进行车辆横向控制;最后给出场地试验结果. 试验表明,本文路径规划和车辆控制算法有效稳定,实现了校园环境下障碍物躲避、路径规划和车辆自主行驶的设计功能.     

不同通道宽度条件下汽车驾驶员注视点分布规律

为分析驾驶员感知-判断-操作行为模式,对驾驶员在通过不同通道宽度障碍物时的动态视觉进行研究。用眼动仪等设备记录了驾驶员在通过设定障碍物间的通道宽度时眼睛注视点的变化和相应的车辆行驶速度,分析了在7.04、.4、3.5、3.0和2.0 m五种通道宽度条件下驾驶员注视点变化的分布规律。试验结果显示,无障碍物时,对应通道宽度为7.0 m,驾驶员注视点在车辆前方较远处和道路的中央区域;通道宽度较充裕时,对应通道宽度为4.4和3.5 m,驾驶员注视点主要在左侧障碍物和道路中央;通道宽度较窄时,对应通道宽度为3.0 m,驾驶员注视点频繁在左右两侧障碍物间移动;随着驾驶任务难度增加,驾驶员的注视点分布区域变近,视线的变化频率提高。