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。     

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。     

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。     

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.     

城市道路交叉口交通信息诱导效率研究

现有城市道路交叉口交通信息诱导效率相关研究内容笼统,尚未量化驾驶人对交通诱导信息的认知效率和决策误差。针对这一问题,提出基于云模型的交通信息诱导效率评价方法,设计四种不同组合方式的交通诱导信息实验情景。采用全功能汽车模拟驾驶器进行实验,结果显示:数字、语言、图像组合而成的交通诱导信息对驾驶人路径变更影响显著,语言和数字类信息组合发布有利于提高驾驶人对道路交通状况的认知效率,数字和图像类信息组合发布有利于降低驾驶人路径决策误差。     

美国开展有效治理酒后驾驶执法工作方式的研究

美国将治理酒后驾驶的交通执法工作方式分为三大类：常规巡逻、专项巡逻和设立清醒检查站点，在常规巡逻期间，当开展正常的交通巡逻工作的警察发现酒后驾驶行为后，会将有关的驾驶人拘捕——整个美国的大多数社区基本上都是采用这种常规巡逻的方式开展交通执法工作的；专项巡逻是指由接受过专业酒后驾驶执法工作培训的警官或有这方面工作经验的警官组成的巡逻队，     

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。     

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。      

夜间驾驶人的睡意与血液酒精含量及其它因素之间的关系

调查显示，因驾驶时睡着或者疲劳而造成的交通事故问题的严重程度可能要比事故统计结果显示的情况严重的多。美国全国睡眠基金会2002年的调查发现，在2001年，有51％的驾驶人承认感到瞌睡时还在驾驶，17％的驾驶人承认在驾驶时打过盹，1％的驾驶人承认由于打盹或者疲劳驾驶而发生过交通事故。18～29岁这个年龄段的驾驶人驾驶时打盹的比例最大（约占28％）。[第一段]     

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。     

一种基于信息融合的跟随驾驶行为协同仿真模型

基于信息融合技术模拟驾驶人信息感知、分析决策和车辆控制的全过程,建立跟随驾驶协同仿真模型.模型以动态交通信息为输入,设计单个神经元仿真驾驶人对感知信息的筛选,采用模糊径向基高斯神经网络提取驾驶行为特征向量,应用模糊积分法模拟驾驶人对信息的分析和决策过程,输出为车辆控制状态.离线检验结果表明,该模型能较好地描述跟随车状态变化,具有较高的精度.     

有摩托车驾照的汽车驾驶人发生摩-汽相撞概率的研究

本研究的目的是评估有摩托车驾照的汽车驾驶人在摩-汽相撞事故中的作用。结果显示，同时持有摩托车驾照的汽车驾驶人与没有摩托车驾驶的汽车驾驶人相比，发生摩-汽相撞事故的概率要小，更具驾驶和控制车辆的能力。     

车路协同场景下导航播报方式有效性评估

导航信息作为驾驶人进行决策的重要依据， 其播报方式差异性会对驾驶人的信息接受程度和理解程度产生不同的作用效果， 因此， 有必要研究不同播报方式对驾驶行为的影响表现。 针对高速公路大流量路段车路协同场景下， 不同导航播报方式对驾驶行为的有效性评估， 缺乏量化依据的问题， 文章基于驾驶模拟器， 搭建了 4 类车路协同典型场景， 并选取 38 名驾驶人进行驾驶模拟实验， 获取驾驶行为数据并采用灰色近优综合评价法， 从驾驶效率和安全 2 个层面选取 4 个指标， 评估了近距离、 远距离两种播报时机和哔声、 语音两种播报形式 4 种组合方案的有效性。 研究结果表明， 高速公路大流量路段车路协同场景下驾驶人偏向远距离语音播报。     

汽车驾驶人驾驶经验对注视行为特性的影响

通过实车试验,分别在城市道路和公路上,利用EyeLinkⅡ眼动仪测试了20名驾驶人的眼动参数与注视行为特性。将被试驾驶人分为熟练驾驶人组和非熟练驾驶人组,通过将实际驾驶过程中的交通场景录像逐帧分解,并与驾驶人的眼动数据相结合来确定驾驶人的真实注视目标,对比了熟练与非熟练驾驶人的注视区域和注视目标特征,研究了2组驾驶人驾驶经验对驾驶人注视行为特性的影响,并分析了导致2组驾驶人注视行为差异的原因。研究结果表明：驾驶经验对驾驶人注视行为特性有显著影响;在城市道路上,熟练驾驶人对近处目标的注视频次比非熟练驾驶人高约18％,而对车内后视镜的注视频次约为非熟练驾驶人的4．7倍;在公路上,非熟练驾驶人对远距离区域的注视频次仅为熟练驾驶人的4l％,而对车内区域的注视频次则为熟练驾驶人的2．1倍;驾驶人对右区域的注视频次平均约为左区域的2．5倍,且熟练驾驶人对右区域关注更多,约为左区域的4倍,而非熟练驾驶人对右区域的注视频次约为左区域的1．5倍;非熟练驾驶人处理信息的策略和效率均比熟练驾驶人差。     

交通标志视认过程中的瞬时记忆衰减问题探究

一、交通标志的重要性 随着我国交通行业的飞快发展,高速公路里程不断增加,城市路网愈加复杂,各等级道路交织、不同交通方式并存、交通流量大。交通事故频发等,交通标志的种类和数量也越来越多,使得交通信息繁多。在这种复杂的交通环境下,一些刺激因素都会影响驾驶人的正常驾驶任务,驾驶人难以记住如此繁多的交通标志,导致出行效率低和出行安全性不高。     

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。     

驾驶人心理技术测试的应用

根据土耳其最近通过的法律，特定驾驶人群必须进行“心理技术测试”。驾驶人的心理测试内容包括；驾驶人对交通安全的理解；驾驶技术的熟练程度；驾驶人在驾驶车辆时的精神及心理状态等。类似于“心理技术测试”的系统在一些道路交通事故发生大国（如意大利、西班牙）也在应用。     

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。     

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。     

车载信息系统对行车安全的影响分析与改善对策

依据车载信息系统的发展现状,基于驾驶人驾驶行为的多资源理论,分析了车载信息系统对驾驶人驾驶行为时间的影响,论述了车载信息系统对驾驶人安全驾驶的影响,探讨了改善车载信息系统和完善车载信息系统的改进措施,以提高车辆的驾驶安全性。