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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。 相似文献
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考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城
市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动
驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。 相似文献
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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。 相似文献
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