新型汽车主动避撞安全距离模型

针对现有模型的不足，以驾驶员车间距保持目的假设为基础建立了一种新型汽车主动避撞安全距离模型，通过驾驶员试验获得了反映驾驶员驾驶特点的模型参数。经仿真及试验对比，该模型计算结果体现了驾驶员的驾驶特点，能够适用于多种交通状况，满足了汽车主动避撞系统的要求。     

基于信息度量的指路标志认知能力与极限信息量研究

从驾驶员主观认知角度出发,建立了驾驶员认知路标志信息传输模型。在此基础上,采用室内仿真和室外实地实验验证相结合的方法,分析了指路标志信息量与驾驶员认知能力之间的数理关系,确定了指路标志的理论极限信息量及其发布原则。该研究成果,有助于提高驾驶员与指路交通标志之间的人机功效性,同时为评价公路指路标志的视认性和筛选指路标志设计方案提供了理论依据。     

基于驾驶员特性的主动避撞分级制动策略与验证

为准确而直观地判断当前工况的危险程度,充分利用已知的车间运动信息,以安全时距模型为基础,提出了一种新的碰撞时间(TTC)的建模方法。基于危险判定指标TTC开发了一种符合驾驶员避撞特性的主动避撞系统;设计了主动避撞分级制动策略,其关键参数根据驾驶员特性和实车试验结果确定;同时,引入了一个预警门限值T_w,设计了采用声、光预警的主动避撞预警策略,帮助驾驶员实现有效避撞。实车试验结果表明:该系统的分级制动和预警策略符合驾驶员的避撞特性,体现了驾驶员控制的优先性和协调性,可有效避免碰撞,满足汽车主动避撞的要求。     

考虑驾驶员认知过程的高速公路施工区MVMS前置距离计算模型

为提高高速公路施工区移动式可变信息标志设置的有效性,从认知心理的角度分析驾驶员对移动式可变信息标志的视认性.根据交通信息调查统计数据,分析驾驶员养护施工信息需求;基于驾驶员认知特性,建立高速公路施工区移动式可变信息标志的认知模型,推导出施工区移动式可变信息标志前置距离计算模型.研究结果表明,高速公路施工区移动式可变信息标志的最小安全前置距离约为330 m.      

基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径优化

以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间、通行距离、路径信息素等级等多个因素,提出了基于蚁群优化算法的公众出行路径规划优化算法。以武汉市路网和浮动车为试验数据,将模型规划的道路与浮动车数据库中的轨迹进行了比较。结果表明:基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径同出租车驾驶员选择的出行路径相似度很高,能为公众出行提供出租车驾驶员选择的行车路径。     

人-车-路闭环系统驾驶员模型参数辨识

基于在驾驶模拟器上进行的人－车－路闭环系统仿真试验，使用全局演化局部寻优的辨识算法，对驾驶员模型进行参数辨识。通过大量的实际驾驶人员的试验数据，辨识出各种水平的驾驶员模型参数，为改进智能车控制系统的设计提供了依据。利用辨识得到的驾驶员模型和车辆模型进行了人－车－路闭环系统的双移线与蛇行线仿真，仿真结果与试验数据具有很好的一致性。     

基于行程时间的人车特征动态辨识方法CSCD

实现对驾驶倾向性、汽车类型的动态识别对构建以人为中心的汽车安全驾驶辅助系统具有重要意义。本文以驾驶员隐私保护为基础,利用车载全球定位系统(GPS)捕获的行程时间,建立基于Bayes决策树的人车特征动态辨识模型,识别汽车不同类型及其驾驶员倾向性。通过设计实车和虚拟驾驶实验分别验证在不同渗透率条件下的人车特征辨识效果,验证结果表明,本文建立的人车特征辨识模型准确率在80%以上,明显优于传统决策树模型;通过设计仿真实验验证了考虑驾驶倾向性的微观仿真和实际情况具有较好相合性,仿真验证结果间接证明本文研究成果的合理性。     

车与车正面碰撞安全性仿真研究

以某中型乘用车有限元模型为基础,分别建立质量减轻25%、刚度增加25%和同时减轻质量和增加刚度的3种变型车模型,连同基础车,共有4辆目标车模型,分别与中型乘用车、SUV和小型乘用车进行正面100%和50%重叠率的碰撞仿真,以研究乘用车质量减轻和刚度增加对其碰撞加速度和驾驶员损伤的影响。结果表明,在车与车100%和50%重叠正面碰撞中,乘用车质量减轻和刚度增加使其自身碰撞加速度明显升高;质量减轻后的目标车驾驶员头部HIC36、胸部最大加速度值和大腿力最大值增大;刚度增加后的目标车在100%重叠正面碰撞中驾驶员损伤加重,而在50%重叠正面碰撞中驾驶员头部和大腿损伤减轻。     

基于模糊神经网络的驾驶员弯道安全感受预测模型研究

论述了在人-车-路(环境)系统中驾驶员弯道安全感受的非线性特性。为了体现车辆、道路结构对驾驶员认知过程的作用和认知结果形成的影响,驾驶员弯道安全感受模型采用弯道平曲半径、车辆运行速度和驾驶员驾龄作为道路线形、车辆结构动力性、驾驶员经验的主要特征参数集,在增加积极和消极补偿运算的基础上,构建出模糊逻辑推理规则与神经网络优化逼近运算相互结合的5层推理预测模型,并结合实例数据,进行了对比分析验证,表明5层结构模型能够较好的满足特定弯道条件下驾驶员主观安全感受的认知推理预测要求,能够准确的、稳定的再现出驾驶员主观安全感受同驾龄、平曲半径和车辆运行速度间的相互作用关系。     

高顶驾驶室顶部强度试验仿真分析及验证

为验证某款高顶驾驶室顶部强度和生存空间是否满足相关法规要求,对其建立了有限元模型和假人模型,进行了驾驶室顶部强度的试验仿真,获得了驾驶室变形情况和驾驶员生存空间变化情况。仿真结果和实车试验结果对比分析表明,两者吻合良好,且该高顶驾驶室能够满足GB 26512-2011顶部强度试验要求并能够保证驾驶员的生存空间要求。     

基于自然驾驶数据的中国驾驶人城市快速路跟驰模型标定与验证

为了评估既有跟驰模型在仿真中国驾驶人跟驰行为方面的表现,对5种代表性跟驰模型进行参数标定与效果验证。基于"上海自然驾驶研究项目"采集的60位驾驶人、累计超过16万km的实际驾驶行为数据,根据雷达、车辆总线数据自动提取2 100个城市快速路稳定跟驰行为片段;采取5-折交叉验证法划分标定与验证数据集,即将每位驾驶人的50个跟车片段随机划分成5个不相交的子集（每个子集包含10个跟车片段）,其中4个子集作为标定数据集,剩下的1个作为验证数据集,依次轮换标定数据集与验证数据集5次,展开5次模型标定与验证。基于标定数据集,采用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery、Gipps、智能驾驶人、全速度差（FVD）以及Wiedemann模型进行参数标定;基于验证数据集,评估5种模型在预测两车间距方面的精度。结果表明：FVD模型在5种模型中表现最佳,具有最小的误差（21%）和误差标准差;相对于微观交通仿真软件VISSIM中所采用的Wiedeman模型,FVD模型具有精度高、易于标定、对不同驾驶人鲁棒性强3个优势,更加适应于仿真中国驾驶人的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路交通环境特征的跟驰模型及微观交通仿真系统具有重要价值。     

城市交通管理的国民经济效益评价方法研究

在对比分析现有国民经济效益评价方法的基础上,本文从时间节省、燃油节约和交通事故减少3个方面提出了适合我国国情的国民经济效益评价的模型与方法,探讨了模型中主要参数的计算方法和取值。以178个城市3年来的统计数据为基础进行了应用研究,结果表明,模型能够较为合理的对交通管理产生的国民经济效益进行评价。     

快速路交织区交通流模型研究

为了再现快速路交织区交通流的运行特性,在跟驰模型中引入交通压力,并采用驾驶人心理制约条件对车辆换道模型进行改进,将二者结合起来提出了新的快速路交织区交通流模型;应用Java语言编写程序,针对不同的交通状态进行模拟再现。仿真结果表明:当交通量一定时,直行车辆和交织车辆的平均速度都会随着交织区长度的增加而增大;交织区长度增加为交织车辆的交织运行提供了较大空间,随着交织区长度的增加,交通量略有增加,交织区长度的增加可以有效抵消交通量的增加对直行车辆的干扰;在交通量较小时,车辆速度随着交织区长度的变化较小,高流量时,交织区长度对平均速度的影响较大,当交织区长度小于150 m时,外侧直行车辆车速大于交织车辆的车速,随着交织区长度增加,交织车辆的速度接近于直行车辆的速度,当交织区长度大于350 m后,变化就不明显。     

旅游交通引导标志系统设置方法研究

从驾驶员旅游出行信息需求出发,将旅游出行过程分为4个阶段,选择为出行到达阶段作为旅游交通信息引导阶段;给出了出行路径的规划原则,确定了决策节点选择方法及其道路主要类型,建立了根据决策点的道路交通特征确定旅游交通标志设置的方法;在研究单个旅游景点的交通标志规划基础上后,探讨了区域旅游交通标志系统规划与评价方法。以北京市怀柔区主要旅游景点路径规划与慕田峪长城旅游景点具体路径为例,证实了方法的有效性。     

穿村镇公路警告标志前置距离研究

为解决穿村镇公路由于警告标志设置不当而造成的交通安全问题,以北京琉辛路密云县不老屯路段为例,根据驾驶员离散驾驶行为理论和心生理特性,研究穿村镇公路警告标志的前置距离,获得在限速60 km/h的穿村镇公路上,预告需要采取停车措施通过危险地点的警告标志的前置距离应在70~90 m之间的结论,并利用模拟驾驶实验测得驾驶员的心生理数据加以验证。认为细化警告标志的设置位置可以更加有效地指导驾驶员的驾驶,避免因为信息遗漏和误导造成的驾驶误操作,为穿村镇公路交通安全提供了有力保障。     

基于信息度量的交通标志视认性研究

将信息理论运用于解释交通标志信息的传递过程，建立了交通标志的信息传输模型。运用信息熵方法将驾驶员接受的标志信息进行量化，并以长春市区实际调查数据为依据，运用该方法评价现有交通标志的信息传递质量。结果表明，利用信息度量方法对交通标志视认性进行评价可以有效衡量标志的设计质量，有助于标志设计者从驾驶员认知角度出发，提高交通标志的工效性。也为筛选标志设计方案提供了有效手段。     

基于自然驾驶数据的高速公路跟驰模型参数标定

为了研究中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为特征，从上海自然驾驶研究试验数据库中提取48位驾驶人在高速公路上的跟驰事件并进行特征分析。利用自动化筛选准则及人工验证方式提取1 548个有效事件，选取后车车速与车头间距为性能指标，其均方根百分比误差之和为目标函数，利用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery模型、GIPPS模型、智能驾驶人模型、全速度差模型和Wiedemann模型进行参数标定及效果验证。基于误差、碰撞及后退等异常情况出现次数等比较其表现性。研究结果表明：不同模型对中国驾驶人的适应性不同，智能驾驶人模型具有最小的误差和误差标准差，更加适合仿真中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路环境特征的跟驰模型具有重要价值。     

公路网OD调查涉外数据处理方法研究

根据区域公路网OD调查分析的需要,介绍了交通调查数据的主要处理过程和内容。就其中涉外数据的编码问题做了详细研究:对传统的对外交通小区的划分方法作了改进,并考虑了不同交通小区系统转换的问题,基于驾驶员的出行行为提出了过境出入口逻辑性判定规则,从而提出了一种基于出入口划分对外小区系统理论的新算法,探讨了算法的准备工作和误差校正方法。实例验证表明:此算法能够保证出入口模拟交通量(用户平衡配流)与现状调查数据的一致性,最大误差不超过1%。     

Traffic safety culture of drivers in Canada: Implications for new traffic law implementation to enhance traffic safety

This study investigates Canada's traffic safety culture (TSC) as part of a global research project. The TSC survey data collected by an online survey is used to predict drivers' perception of changes in traffic problems in the past 3 years, driver's support, opposition towards enforcement of additional traffic laws, and drivers' perceived threat towards risky driving behaviors. A two-step procedure is followed to build models. The first step includes feature selection using the chi-square test of independence. The second step comprises building classification models using the Random Forest technique. Results suggest that drivers' personal attributes like the number of accident records, driving frequency, geographic region of nationality, and religion are top predictor variables for drivers' perception towards changes in traffic problems. In addition, compared to others most drivers perceive distracted driving as a major traffic problem today. There is strong disapproval of drivers against the following driving behaviors and strong support to implement laws against it: speeding in school zones, talking on a hand-held cell phone, tying text messages or e-mails, drowsy driving, driving without wearing their seatbelt, drive with passengers not wearing seatbelts, running through red lights, and impaired driving. In contrast, following risky driving behaviors is less of a perceived threat: speeding over limit on a freeway, on a residential street, and in an urban area and talking on a hands-free cell phone while driving. In addition, a driver's accident record is a significant indicator for a perceived threat towards risky driving behaviors followed by age and accumulated demerit points. The results from this study can be used to guide educational campaigns to transform the traffic safety culture of target groups and make more informed policy decisions.