驾驶特性的识别评估及其在智能汽车上的应用综述

研究了驾驶特性的识别方法、驾驶人接管能力评估的进展、驾驶特性在智能汽车领域中的应用；将驾驶人状态监测划分为驾驶人疲劳监测、分心监测和不良驾驶行为监测，总结了驾驶人状态监测研究的目标、方法、精确度、判断标准以及优缺点；对比了驾驶人疲劳监测中不同检测信号之间的差异；评析了基于模糊识别和隐马尔可夫模型的驾驶人意图识别与预测方法；梳理了驾驶风格分类与辨识的主要步骤、典型辨识方法的特点；分析了驾驶人接管能力的影响因素与评判标准；阐述了驾驶特性用于开发用户接受度高和人机交互性能好的辅助驾驶系统的主要方式；概括了在人机共驾协同控制中考虑驾驶特性的途径。研究结果表明:基于多种传感器信号融合的驾驶人状态监测可有效避免基于单一传感器信号的弊端，提高了检测精度，减少了误警报；将传统预测模型与混合智能学习相融合的方法能够为驾驶意图在线识别与预测提供解决方案；应该重点研究复杂工况下的驾驶特性辨识；驾驶人接管能力的研究有待理论化和系统化；未来的发展趋势是开发基于驾驶特性的集成辅助驾驶技术、实现多种典型路况下驾驶人与辅助驾驶系统进行意图和控制策略的交互；将个性化驾驶人的驾驶特性融入共驾系数的设计中，从而提高人机共驾系统的个性化、智能化水平和环境适应性能。      

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展，本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章，利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先，概述分心驾驶研究的总体情况，包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊；其次，重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献，并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点；最后，构建分心驾驶的研究体系，并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理；需扩展研究对象和场景，综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险；多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究；界定分心状态与等级划分，针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点；自动驾驶场景下的分心行为及接管效能，以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

如何才能更科学地驾驶

作为交通脉络中的“细胞”，每一个驾驶人对合理驾驶知识的应用，是解决交通问题的最佳方法。美国的安全技术专家在研究中所获得的一些新发现，为驾驶人提供了最科学的驾驶策略。     

驾驶经验对先进驾驶辅助系统的作用研究

为了探究驾驶经验对先进驾驶辅助系统(ADAS)的影响,招募32名被试开展现场运行测试(FOTs).开发的试验车通过数据同步技术采集车辆运动学信息、道路环境信息和驾驶人操作信息,对采集的数据进行预处理并提取城市快速路数据进行统计分析.试验结果表明:跟车时,ADAS对熟练驾驶人和非熟练驾驶人均有积极影响且对非熟练驾驶人更为显著;制动时,ADAS对非熟练驾驶人有积极影响但对熟练驾驶人有消极影响;接受程度方面,熟练驾驶人对ADAS的接受程度显著高于非熟练驾驶人.本文研究结论为避免ADAS在特定驾驶经验的人群中产生的不利影响提供了数据支撑.     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为，提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型，模拟驾驶人感知过程，获得期望的车间距；预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹，即决策过程；优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作，即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析，结果表明，本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%，证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

驾驶特性对驾驶人应激反应的影响研究

【目的】驾驶人在行驶中受交通应激事件的影响,为探索应激反应的程度展开研究。【方法】采用维也纳交通心理测试系统（VTS）甄选出高驾驶特性组（H组）和低驾驶特性组（L组）各21名被试进行试验,通过统计学方法分析不同驾驶特性群体的应激反应特征,并采用集对分析模型评价被试的应激反应优劣。【结果】研究结果表明：通过检测驾驶人的驾驶特性能力区分其应激反应能力可行,提高驾驶特性能够帮助驾驶人提高应激能力,情况越危急,提高的幅度越大。【结论】试验中,在所有应激距离下,H组的应激反应均优于L组,且应激距离的减少对L组的影响比H组大;在交通应激事件中为驾驶人提供1 s以上交通冲突时间是必要的。     

网联环境下基于多驾驶人风险评价的不良行为主动干预研究

依托智能网联技术背景，本文提出基于多驾驶人综合风险评价的不良行为主动干预框架。选取驾驶场景中多驾驶人行为表征参数，基于行车数据定义并辨识驾驶人的各类不良行为； 利用面积法实现对不良驾驶行为发生频次、持续时间以及幅值的综合计算，并以可变权重构建其与事故风险的关联关系；借鉴数据包络分析思想，提出考虑可变权重的不良驾驶行为综合评价方法；利用Simulation of Urban Mobility(SUMO)搭建智能网联环境下驾驶仿真平台，以时间窗方式抽取场景中多驾驶人的历史行车数据，利用不良驾驶行为综合评价方法辨识风险驾驶人，提出基于累加窗口与滑动窗口的主动干预方法，每种方法均实现干预单车与干预多车两种策略；分析不 同干预手段的效果，探究窗体大小、驾驶人接受率、干预车辆数等对干预结果的影响。研究表明， 干预多车策略取得较好的效果，基于累加窗口与滑动窗口的驾驶人不良行为总得分分别下降 22.80%和10.50%；与无干预情况相比，当干预接受率为50%时，驾驶人不良行为总得分仍有所降 低；与基于累加窗口方法相比，基于滑动窗口的干预方法更适合实际应用。本文提出的框架可为驾驶行为监测等提供技术支持。     

浅析超速行驶违法行为的成因

影响驾驶人选择行车速度的因素很多且不尽相同：驾驶人的年龄、性别、驾驶态度及其对（警察）执法和交通事故的认识等都会影响行车速度的选择；天气情况、道路特征、车辆特性、区域速度、速度的适应性、损伤或最近的驾驶情形等环境因素也会影响驾驶人对行车速度的选择。本主要从驾驶人素质、车辆技术性能、道路条件、交通管理措施等方面探讨超速行驶违法行为的成因。     

车路协同雾天预警系统对车辆运行生态特性的影响

为探究车路协同技术对车辆运行生态特性的影响,基于驾驶模拟试验平台构建车路协同条件下的雾天预警系统,测试了驾驶人在浓雾条件下驾驶车辆的能耗排放特征;设计了空白对照组、可变情报板(DMS)预警组、人机交互界面(HMI)预警组以及DMS+HMI预警组4种试验场景,招募43名驾驶人开展驾驶模拟试验,通过对比不同预警方式作用下车...     

基于模拟实验的驾驶人警觉影响因素研究

为测试驾驶人警觉影响因素,设计了基于驾驶模拟系统,以驾驶人为主体,以交通信号灯和风险信息数量分别为警觉影响因素的城市道路和高速公路为测试场景,以驾驶人在4种场景下面对风险情况时的制动反应时间和注视行为数据作为驾驶人警觉特性评价参数的仿真测试实验。分析驾驶人在不同场景因素下警觉水平的差异性。结果表明:所设计的仿真实验与测试结果良好,不同交通管控条件和不同风险信息量下,驾驶人警觉水平存在一定差异。研究结果可用于道路交通事故的原因分析。     

驾驶压力影响因素与识别方法研究综述

高强度的驾驶压力会对驾驶人的情绪、决策及行为产生负面影响，可能导致交通事故，并对驾驶人的健康状况造成长期影响。本文借助CiteSpace软件对驾驶压力研究进行可视化分析，进一步从驾驶人自身因素、车辆内部和外部因素这3方面总结驾驶压力影响因素，并归纳整理驾驶压力识别方法。总结发现：交通拥堵、道路复杂性及新技术使用等驾驶环境因素是引发或增加驾驶压力的主要因素；非职业驾驶人易受车辆外部环境的影响，职业驾驶人易因工作产生负面情绪，导致驾驶压力增加。驾驶压力识别主要基于主观测评量表、驾驶行为分析及生理数据分析等方法开展研究，其中，基于生理数据的识别方法因其较高的识别精度和准确度被认为在驾驶压力识别领域具有明显的优势。从研究趋势来看，未来研究需重视社会环境以及多因素叠加对驾驶压力的影响，特别关注职业驾驶人及新技术的影响，以及如何采用多模态数据融合方法实现实时监测，以提高驾驶压力识别的精度。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

人车路综合风险场模型构建及驾驶风格评估

为帮助驾驶人正确认知自身的安全驾驶能力，揭示“人-车-路”相互作用关系并衡量各要 素对车辆驾驶安全性的影响，构建了考虑驾驶风格因子的综合风险场模型。首先，针对现有风险 场模型在人因要素刻画不足，将车辆加速度方差和方向盘转角方差转化为驾驶风格因子，表征驾 驶人潜在驾驶习惯；然后，根据事故风险的突发性和短时性特征，利用希尔伯特-黄变换(HilbertHuang Transform, HHT)将驾驶全域风险分解为平稳阶段和局部突变阶段风险信号能量，作为评 价驾驶能力内在属性的关键依据；最后，开展行人横穿风险场景的驾驶模拟试验验证。结果表 明：驾驶风险能量在空间形态上呈“椭圆形”圈层分布，沿物理轮廓中心高边缘低，风险演变过程 能量大小“爬山式”递增效应显著。对风险能量聚类可获得比主观问卷更加细致可量化的分类结 果，对比发现，驾驶人存在“认知-操纵”偏差(问卷安全型-模型危险型/危险倾向)同时丰富的驾驶 经验对薄弱的安全意识有补偿作用(问卷危险型-模型安全型/安全倾向)。研究成果可以为识别 危险驾驶人群，提高安全驾驶能力提供一种新方法。     

风险驾驶模拟情境下驾驶人风险感知研究

分析风险驾驶情境中静态与动态结合过程的特征,给出风险驾驶情境风险度 (SRD)的定义.基于交通冲突分析技术及主观评价,提出风险驾驶SRD的量化评价方法.采用驾驶模拟实验研究,以六个典型的风险驾驶情境为研究对象,提取专家型被试的驾驶行为进行风险驾驶情境下的交通冲突分析,结合主观评价结果,得到驾驶人风险感知能力的识别基准.通过分析不同风险度情境下的驾驶行为差异,验证SRD 对驾驶行为的影响.本文的实验过程、方法及结论为我国驾驶人风险感知能力测试提供理论与实践参考.     

危险货物道路运输车辆驾驶人风险倾向性分类研究

为加强危险货物道路运输安全风险源头管控，本文充分挖掘轨迹大数据和动态监控数据等多源异构行车数据，研究危险货物道路运输车辆(危货车)驾驶人风险倾向性分类。基于广泛可用的GPS轨迹数据所蕴含的驾驶行为模式和运行环境特性，引入时变随机波动率的概念，提取5种速度波动性指标，构建表征驾驶风格的属性特征集，加之行为抑制控制力、认知抑制控制力和生理负荷特征，共同组建危货车驾驶人风险倾向属性指标体系；利用Critic赋权法计算各指标客观权重，并基于多准则妥协解排序算法(VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun, VIKOR)对危货车驾驶人的属性进行评分；建立基于K-medoids聚类算法的危货车驾驶人风险倾向性分类模型。结果表明：运用分类模型，本文将危货车驾驶人分为4类。其中，驾驶风格激进加行为抑制控制力薄弱型驾驶人面对拥堵路段和恶劣天气时表现出更大的速度波动和更多的车辆控制报警；认知抑制控制力薄弱型驾驶人分心次数更多，愿意将更多的注意力分配给分心对象，且更频繁地在分心对象和前方路况间进行注意力转移；易疲劳型驾驶人表现出更多的疲劳报警和超时驾驶报警，驾驶人承受更大的...     

不同能见度及信息量对驾驶人视觉特性影响

为探究不同能见度及信息量条件下驾驶人的视觉特性，以城市主干路为模型基础，分别建立不同能见度及信息量条件的模拟驾驶场景。选取21名驾驶人参与试验，运用模拟驾驶试验的方式采集数据，分析不同能见度及信息量条件下驾驶人注视时长、扫视百分比和瞳孔直径变化规律；通过动态分类法对驾驶人视野区域进行划分，应用马尔科夫链计算驾驶人在不同能见度及信息量条件下注视点在各区域间的一步转移概率和平稳分布概率。结果表明：能见度较好时交通标志信息量是影响驾驶人视觉特性的主要因素，在I3条件下驾驶人能够迅速判别道路交通环境中的重点信息；当能见度较差时驾驶人的观察区域由道路远处向近处转移，无法及时搜索远处的潜在威胁，不利于行车安全。     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面,提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先,基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点,构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集;其次,利用因子分析进行特征约简,并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格;然后,构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型,并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比;最后,基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布,建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简,提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息;根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别,即稳健型、超速型、疲劳型和危险型,相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%;基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%,整体表现优于梯度提升决策树;基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格, 其中稳健型驾驶人表现最好,75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分;危险型驾驶人表现最差,75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

浅析驾驶员心理因素对交通安全的影响

正近些年来,随着我国社会经济的进步发展,交通建设也逐渐呈现出一片繁荣的态势,越来越多的车辆使得道路交通安全问题频发,带来较大的安全隐患。通常在道路安全事故中会将驾驶人当作是引发安全事故的关键因素,而在驾驶人的实际行车过程中也会受到人、车、道路和环境等因素的共同影响导致驾驶人的心理状态不稳定,从而出现交通事故。因此,驾驶人的心理安全是其安全行车的重要原因,本文就驾驶心理对交通安全产生的影响进行了分析,并提出了     

修订版驾驶愤怒量表在中国驾驶人中的效信度分析

修订中国版驾驶愤怒量表,并检验其在中国驾驶人群体中的效度和信度。采用翻译后并新加入或删除部分题项的驾驶愤怒量表对职业和非职业驾驶人进行测试,共获得有效问卷232份,并通过项目分析、探索性因素分析和效信度分析,完成最终量表的修订。修订后的驾驶愤怒量表包括20项,由交通障碍、无礼驾驶、违规驾驶和低速驾驶4个因素组成;量表各因子与总量表之间的相关系数在0.64~0.84之间,P0.01,体现了较好的效度。总量表的内部一致性系数达到了0.90,并且各因素内部一致性均在0.75~0.81,具有较好的稳定性;年龄与违规驾驶得分和交通障碍得分呈负相关(r=-0.14,-0.15);驾龄与低速驾驶得分呈负相关(r=-0.14);去年行驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关(r=-0.22,-0.38,-0.25,-0.24);总驾驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关(r=-0.20,-0.36,-0.21,-0.26);非职业驾驶人的违规驾驶得分和低速驾驶得分高于职业驾驶人,均P0.05。修订版的驾驶愤怒量表符合中国驾驶人文化背景和驾驶习惯,体现了良好的效度和信度,可以用来作为评估驾驶愤怒和后续驾驶行为研究的测量工具。