不同天气状况下驾驶员驾驶工作负荷实验

利用心率变异性(HRV)指标,在室内进行晴天、中雨、中雨+雾(能见度100 m)和中雨+雾(能见度50 m)四种不同驾驶条件下,驾驶员高速公路驾驶工作负荷特性的仿真实验,数据分析表明,驾驶员驾驶工作负荷随天气条件的恶劣程度增加,驾驶环境的能见度对驾驶员驾驶工作负荷影响最大.有必要根据不同的天气状况,采取不同的交通安全管制措施,约束驾驶员的驾驶行为,以降低不良天气带给驾驶员的过高工作负荷.     

公交驾驶员不良驾驶行为调查与特征分析——以成都为例

为了确定公交驾驶员行为失当的具体表现,首先界定了广义公交驾驶员不良驾驶行为。根据交通心理学、交通行为学与组织行为学等理论,结合城市公交系统中的驾驶员个体因素、行业因素和交通环境因素,构建了基于主成分分析法与信度分析法公交驾驶员的不良驾驶行为评价指标体系。以成都茶店子公交总站和九里堤的公交线路及公交驾驶员的抽样调查为例,结合本文所构建的评价指标体系,可得出:成都市公交驾驶员不良驾驶行为的具体表现具有以下四类特性,即驾驶员的冒险特性、习惯惯性、随意特质与个体特性。通过算例分析可证实,提出的评价体系具有可行性与有效性,可为城市常规公交管理过程中对驾驶员的安全驾驶考评提供相应的量化方法。     

影响道路交通安全的驾驶员异常行为研究

道路交通事故的产生多归因于驾驶员行为因素,分析驾驶异常行为对于研究交通事故致因具有重要意义.利用驾驶行为调查表(DBQ)对我国120名驾驶员在1 a内的驾驶行为特点进行匿名调查.根据驾驶员自我报告的驾驶行为调查结果,采用方差分析方法,分析不同性别、年龄类别、性别×年龄类别作用下的驾驶异常行为差异;并对驾驶异常行为调查结果进行因子分析,提取了2个独立的公共因子,分别可以解释为侵犯及违例和认知失误及疏忽.结合方差分析和因子分析的结果,男性驾驶员、年轻驾驶员与侵犯与违例有关的驾驶异常行为较多;而女性驾驶员、年老驾驶员与认知失误及疏忽有关的驾驶异常行为较多.     

基于驾驶实验的驾驶员气质特征实证探讨

对驾驶行为开展研究,在提高道路通行能力、减少道路交通事故以及智能驾驶、辅助驾驶和汽车安全设计等方面具有重要意义。如何辨别驾驶员类型、分析驾驶员驾驶特征已成为驾驶员对道路交通流影响量化研究的关键问题。研究选取20位拥有三年以上驾驶经验的驾驶员进行道路驾驶实测实验,以高精度车载GPS为数据采集工具(Video VBOX Pro),记录车辆驾驶过程中速度、加/减车速、换道次数等特征参数,并结合驾驶员自我驾驶评述及随车实验人员主观评价,确定驾驶员的驾驶行为特征。将实验数据确定的驾驶员驾驶类型与心理学气质量测表确定的驾驶员驾驶类型进行对比,通过分析发现:心理学气质量测表不适合用于判断驾驶员的驾驶类型。     

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。     

老年人驾驶反应行为分析

本文对老年驾驶员的驾驶行为进行测试,并年轻组驾驶员比较.结果表明老年驾驶员驾驶反应能力较年轻驾驶员差(p<0.01);由于年龄的增长,老年人的生理机能在不同程度上发生衰退,老年驾驶各种反应能力等均受到影响.本文主要研究老年人安全驾驶的反应行为指标体系.为制定老年驾驶员安全管理提供参考依据.     

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针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.     

基于ROC曲线的驾驶疲劳脑电样本熵判定阈值研究

为了获得客观而准确的驾驶疲劳判别阈值,采用驾驶模拟实验研究方法,采集驾驶员在清醒及疲劳状态下的脑电信号,对比分析不同状态下脑电信号的时域特征,选取表征信号复杂程度的样本熵作为驾驶疲劳判别指标,并利用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)分析方法,确定基于脑电信号样本熵值的驾驶疲劳判别阈值.研究结果表明:脑电信号样本熵值处于区间(0.32,0.71)时,驾驶员处于疲劳过渡时期,可能出现疲劳特征;脑电信号样本熵值小于阈值0.605时,判定驾驶员处于驾驶疲劳状态,准确率为0.95,该值可作为基于脑电信号样本熵的驾驶疲劳判定阈值.      

基于自回归条件持续期模型的疲劳驾驶研究

对实际驾驶实验中不同驾驶员的车速数据进行处理,得到车速变化持续期间序列,应用自回归条件持续期模型(ACD),讨论了车速变化持续期的相关性质,并对模型的可靠性做了评估.使用ACD模型为车速变化持续期时间序列建模,其优点是能够在不损失原始非等间隔时间序列特性的条件下,直接分析得到驾驶状态的时域微观性质.采用EACD(1,1)和 WACD(1,1)模型对不同驾驶员的车速变化时间序列进行建模,结果表明：其具有较好的拟合程度,当实际期间小于条件预期期间,驾驶员的驾驶状态有变好的可能;当实际期间大于条件预期期间,驾驶员的驾驶状态有变差的可能.     

考虑我国驾驶行为特性的可变限速适应性研究

可变限速技术通过自动化采集交通流运行数据,并按照控制策略实时调整限速值以适应交通流运行的时空变化特征。目前,该技术已在美国等西方发达国家广泛推广,在我国尚未开展大规模的实践应用。以我国驾驶员的驾驶行为特性为主要考虑因素,通过采集城市快速路驾驶员驾驶行为特性数据,标定参数得到符合我国驾驶员行为特性的智能驾驶员(IDM)模型,构建微观交通仿真环境,研究快速路可变限速技术在我国驾驶行为环境下的适应性。仿真结果表明,可变限速技术能够在一定程度上改善我国快速路通行效率,但受驾驶行为特性参数差异性的影响,其改善幅度低于国外驾驶环境的快速路交通流。     

基于人体姿态空时特征的驾驶员疲劳检测

为减少疲劳驾驶给道路交通带来的安全隐患，本文以驾驶员人体姿态为研究对象，分析驾驶动作变化与驾驶员疲劳状态之间的联系，提出基于空时特征与人体姿态的驾驶员疲劳检测模型。首先，以改进的Simple Baselines网络定位驾驶员骨架关键点(空间特征)；其次，分析驾驶过程中人体姿态的变化特点，依据“高内聚、低耦合”的原则将人体关键点模块化，以此为基础设计多个与驾驶员疲劳驾驶相关的特征表示；最后，引入滑动窗口计算各疲劳特征的离散程度，将其作为长短时记忆网络(时间特征)的输入，从而实现对驾驶员疲劳状态的预测。通过13位被试驾驶人的驾驶行为数据实验结果表明：使用本文提出的基于空-时特征和人体姿态的驾驶员疲劳检测模型可达到97.73%的检测精确率，98.95%的召回率以及98.35%的准确率，表明该检测模型具有可行性。     

驾协小组如何组织开展交通安全学习活动

机动车驾驶员是道路交通的主要参与者,因驾驶员安全意识淡薄,不遵守交通法规而引发的交通事故占总数的70％以上。加强对驾驶员的宣传教育是预防和减少交通事故的一项重要措施。当前由于驾驶员的性质已由专业化向社会化发展,驾驶员人数迅速增多,而且绝大多数为个体驾驶员,对驾驶员进行安全教育的任务主要由各地的驾驶员协会来承担。然而,驾驶     

驾驶员监控及安全评价系统

为了提升道路运输驾驶安全管理水平,对驾驶员监控及安全评价系统进行研究。在罗阳高速路段上进行实车驾驶试验,采集17名驾驶员在驾驶监控系统下的驾驶员生理心理数据,进行对比分析。结果表明:驾驶员对驾驶智能监控系统的感知度平均水平为2.96,感知度处于一般水平。增加智能监控系统后,驾驶员的心率变化率指标有了明显增大,在进隧道之前约50m路段,速度有了明显的降低(由进入隧道之前150m处的14.8°/s,降低为进入隧道之前50m处的13.8°/s),出隧道之后约50m路段,扫视速度又逐渐上升。因此,驾驶员需要集中更多的注意力到驾驶任务中来,说明智能监控系统可以实现监控驾驶安全的作用。     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法,实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明,危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为,且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员,这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

安凯客车品质护航合肥公交“行家里手”大比拼

正近日,合肥市2017年度(第十八届)职业技能竞赛暨合肥公交第三届驾驶员节能(技能)大赛驾驶实际操作比赛隆重举行。这是一场新能源客车"行家里手"的精彩比拼,从6000名驾驶员中脱颖而出参加最后角逐的26名优秀选手。拼技能——"行家里手"争当节能先锋新能源客车开始大规模推广应用,用户对于车辆节能驾驶技能要求也随之提高。如何在自身优势下,提升驾驶技术、完善操作细节,充分挖掘车辆     

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。     

全国公交驾驶员节能技术大赛将于5月举行

由中国土木工程学会城市公共交通分会举办的“第五届(2019)宇通杯全国公交驾驶员节能技术大赛”(以下简称大赛)将于5月在安徽省合肥举行。据了解,“全国公交驾驶员节能技术大赛”已成功举办了四届,有力推动了全国公交行业节能减排活动的深入开展,全行业普遍倡导节能驾驶理念,提高节能驾驶技能,取得了显著的社会效益和经济效益。     

驾驶技术、驾驶速度与公路行车安全分析

试论驾驶技术和驾驶速度在车辆行车中对车辆行车安全的分析,从它们的不同方面论述对行车安全的影响,以期认识到驾驶员培训工作、驾驶员良好习惯的养成、驾驶员道德修养等的重要性;使驾驶员在取得了驾驶资格后,充分了解驾驶技术对保证安全行车所起的基础保证;并在今后的驾驶中如何养成良好的驾驶作风和良好的驾驶习惯,认识到合理控制车速是安全驾驶的重要保证,合理运用车速对保证运输企业生产成本的相互影响;从而为减少事故,提高运输效率,确保社会和谐做出我们应有的贡献。     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.     

城市驾驶员分类指标研究

城市驾驶员是交通系统的重要组成部分,了解其分类有利于更好的进行驾驶行为的研究。本文以南京市城市驾驶员为例,通过实际问卷调查,并运用数理统计方法对城市驾驶员的分类进行研究,提出了城市驾驶员的分类指标及各指标的权重比例。在个人属性、驾驶技术和驾驶行为三个一级指标中,个人属性权重比例最大,即其在城市驾驶员的分类中极为重要,对城市驾驶员实际驾驶影响较大。研究结果为城市驾驶员分类别的深入研究提供了理论依据和科学方法。