汽车驾驶员不安全行为评价分析

为稳步增强汽车驾驶的安全性,减少安全事故的发生,驾驶人员除了需要具备足够的应急应变能力之外,还需要做好安全行为习惯养成工作,形成良好的驾驶习惯。文章以汽车驾驶员不安全行为作出研究对象,在明确不安全行为表现的基础上,深刻分析影响汽车驾驶人员不安全行为的因素,在此基础上,制定合理的应对策略,旨在引导驾驶人员形成安全行为,以不断提升驾驶员的驾驶能力。     

驾驶坐姿关系行车安全

有关统计资料显示,有许多车辆事故是因为驾驶坐姿不当引起的.所谓驾驶坐姿,是指驾驶员为了舒适地操纵汽车部件(如转向盘、制动踏板、加速踏板、变速器等)坐在汽车驾驶座椅上采取的一种姿势.它决定了驾驶员的胸部、脸部离转向盘的距离、驾驶员头部离前挡风玻璃的距离等.其实就是这些距离关系着行车安全.     

基于驾驶行为的汽车节油提醒系统的应用

本文主要提出一种汽车节油提醒的方法及系统的应用,通过实时监测驾驶员的驾驶行为并对驾驶员的驾驶行为进行判断,当驾驶员处于非节油驾驶状态时进行警示并给出驾驶建议,从而帮助驾驶员改善驾驶习惯,达到汽车节油降耗的目的。本文针对不同的驾驶阶段采取的判断逻辑和提醒措施进行阐述。     

浅析驾驶员判断能力的影响因素及安全

驾驶员的判断能力是影响其驾驶后果的主要心理因素之一。所谓驾驶判断是指汽车驾驶员在驾驶操作过程中，依据所掌握的外界信息对车辆运行后果的断定。据美国的统计，由驾驶员判断错误引起的交通事故占36％；据日本统计，因驾驶员产生的事故约占95％，其中由认识迟缓造成的约占50％，由判断错误造成的约占40％。而我国由于驾驶员判断失误引发的     

提高驾驶员驾驶自主能力需"五要"

通俗地理解,驾驶员驾驶自主能力是指驾驶员所掌握的理论知识和驾驶技能,在车辆驾驶过程中的心理和情绪的自我调节和控制,对某些可能诱发交通事故的行为的约束,以及在车辆驾驶中出现特殊情况时分析、判断和处置能力。据2001年全国道路交通事故原因统计分析:因驾驶员直接责任引发     

基于层次分析法的驾驶员驾驶倾向性研究

驾驶倾向性是研究微观交通仿真的一个重要生理-心理特征参数，主要受到人、车、路、环境等多方面的影响，具体表现为汽车驾驶员自身状况、驾驶车辆状况、行驶道路及环境状况、交通干扰、气象情况以及所承载的任务缓急等影响因素。如何准确地确定驾驶员驾驶过程中的动态驾驶倾向性是研究驾驶员行为的难点。文章基于驾驶员的生理-心理特征，采用层次分析法（AHP），对驾驶员行驶过程中的决策行为逐层递阶量化，建立基于层次分析法的驾驶倾向性模型,并进行实证分析。结果表明：层次分析法可用于驾驶员驾驶倾向性的识别。     

驾驶员行为模型的研究

针对采用定量仿真方法建立驾驶员模型的不足，应用GPS技术，采用定性仿真方法中的归纳推理方法建立驾驶员行为模型；该模型能够模拟驾驶员在驾驶过程中的决策判断过程，预测各种输入情况下的驾驶员行为输出，在建立驾驶员-汽车-道路系统仿真模型时将会得到广泛应用。     

距离与行车安全

事故统计表明:驾驶员的可靠性对交通安全有决定性影响,大约的90%交通事故是由驾驶员的信息处理故障或缺乏警觉等行为引起的.在驾驶车辆的过程中,驾驶员要密切注视周围环境的变化,当发现外界刺激信息时,一般都要在0.5～1秒内作出正确的判断,采取相应措施,调节驾驶操作,使车辆正常行驶.     

基于Markov决策过程的驾驶员行为模型

将驾驶员-汽车看作统一的人机系统,利用驾驶员驾驶过程的本质是决策过程的性质,通过确定系统的决策时刻、决策报酬、状态转移速率和概率、抽象驾驶员的行为集合等建立了基于Markov决策过程的驾驶员行为模型,最后对所建模型进行了计算机仿真.     

谈车用电子化仪表

为了保证安全行车，驾驶员通过视觉与听觉获取道路和交通状况等车外信息的同时，也需要获得汽车本身的有关信息，以便作出可行的判断，正确驾驶汽车。仪表便是驾驶员通过视觉了解汽车状态的必备部件之一。……     

驾驶员方向控制模型及在汽车智能驾驶研究中的应用

分析了驾驶员开车行为特性，利用模糊决策理论介绍了汽车预期行驶轨迹驾驶员模糊决策模型，并结合驾驶员预瞄最优曲率模型建立了一个新的驾驶员方向控制模型，同时也论述了该驾驶员方向控制模型在汽车智能驾驶研究中的应用。仿真结果表明所提出的模型可以描述驾驶员对汽车行驶方向的控制行为，并为汽车智能驾驶的研究提供了一条可行途径。     

适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究

驾驶员在车辆行驶过程中是否疲劳驾驶可以从眼睛的状态反映出来，利用驾驶员眼睛的状态信息来判断驾驶员疲劳状况是一种可行的方法。在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监控时，驾驶员面部眼睛定位是判断驾驶员是否疲劳驾驶的关键。为了解决面部眼睛定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文在人脸面部定位的基础上，给出了一种基于区域标示算法的面部人眼定位算法。试验验证了上述算法的有效性。     

基于驾驶员行为特性的驾驶技能评价指标研究

汽车行驶的过程是人、车、路三者之间相互影响的过程,是由驾驶员操纵有关机械装置来实现的.本文从研究驾驶员行为特性入手,提出以车辆控制能力和感知能力作为驾驶员技能评判的指标,建立驾驶员技能评判模型,为数字化驾驶训练提供理论基础.     

日本的汽车安全技术研究动向

困倦驾驶预警。采用1台摄像机监视驾驶员的面部表情以及驾驶员的眼睛睁开程度，一旦监测到驾驶员困倦的表情和眼神，系统便发出声音警告。系统还可在驾驶员的视线离开道路时发出警告。也有的采用1台道路传感摄像机和车轮角度控制传感器，不断地监测驾驶过程中驾驶状况的变化，根据车轮操纵状况和汽车行驶等情况，判断驾驶员注意力是否集中，必要时产生声音或其它形式的警告。     

紧急避撞工况下驾驶员异常行为检测

在紧急避撞场景下,驾驶员极易因慌乱和误判,产生异常驾驶行为,故提前检测出驾驶员的异常行为对于确保驾驶员自身和周边交通的安全有重要意义.为此,本文中提出了综合转向盘转角残差序列和相平面图判断的异常驾驶行为检测方法.首先,基于相平面法确定车辆稳定性边界;接着,建立基于模型预测控制的驾驶员模型,构造实际驾驶操作与驾驶员模型参...     

基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析

为理解驾驶员行为特征,提高自动驾驶汽车的类人驾驶能力,借鉴国外研究成果,基于自然驾驶数据集,对驾驶员在弯道行驶过程中的行为特征开展了研究。选择车辆纵向速度、侧向加速度、横摆角速度和车速作为驾驶员行为特征,选择弯道曲率半径作为道路几何特征,利用车辆动力学原理进行弯道工况识别,通过核密度估计及相对熵对数据集特征参数分布的收敛性进行验证,并对弯道行驶过程中驾驶员行为特征及道路几何特征进行了统计分析。分析结果可以为设计具有类人操作特性的自动驾驶或驾驶辅助个性化系统提供数据支撑。     

基于高德导航数据与FOA-GRNN模型的驾驶倾向性辨识方法

为提升汽车主动安全功能,研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法.基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序,并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储.通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息,采用主...     

驾驶员稳态预瞄动态校正假说

针对汽车运动学和动力学自身的特点及驾驶员对其的理解和认识，基于预瞄跟随理论和预测控制理论，在驾驶员行为建模中作出了汽车运动学和动力学特性的分隔处理，提出了驾驶员稳态预瞄动态校正假说，并结合仿真计算和驾驶模拟器实验论证了假说的合理性和有效性。     

缓解途中疲劳两件宝--活性水葡萄干

驾驶汽车,是一种既费脑力又费体力的繁重劳动.它要求驾驶员思想高度集中,眼观四路,耳听八方,机敏地捕捉涉及行车安全的各种信息、情况,并加以准确处置,以防发生事故.一天下来,驾驶员会在生理上和心理上消耗大量的能量.如果被消耗掉的能量得不到及时的补充和调剂,第二天就无法正常驾驶汽车,也就是出现了疲劳过度的症状.     

自动驾驶工况下汽车虚拟人人机交互探索

对于传统汽车,驾驶员在环控制操控模式下,驾驶员搜集信息并完全掌控车辆行为。随着汽车自动驾驶系统的不断演进, L3层级自动驾驶系统的不断普及,汽车驾驶操纵模式正在悄然发生着变化。可以预见随着L4-L5层级自动驾驶系统的量产销售,驾驶员将从车辆中彻底消失,人车交互的虚拟驾驶员与车辆之间如何完成交互互动呢?本文将综述目前ADAS系统支持下车辆驾驶操控情况,并对未来L4-L5层级自动驾驶模式下的人车交互系统进行探讨。