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.     

基于模糊综合评判模型的沙漠环境下驾驶员安全特性评价

为了揭示沙漠公路道路交通环境下驾驶员驾驶特性与交通事故之间的作用机理,选择了影响驾驶员安全特性的主要因素,并利用驾驶适宜性实地检测数据进行相关性分析,建立了影响因素与驾驶特性指标之间的模糊综合评判模型,对沙漠公路驾驶员安全可靠性进行了动态分析和评价.研究表明:由于受特殊的道路交通条件、沿线自然环境以及驾驶员生理和心理特性的影响,沙漠公路中驾驶员表现出较强的事故倾向性;诸影响因素中,气温对驾驶安全性的影响最为显著,然后依次为持续驾车时间、驾龄和年龄.     

黑龙江省山区公路交通安全特性分析

在分析山区公路交通事故特点的基础上,对影响黑龙江省山区公路交通安全的道路线形及路侧环境、驾驶员心生理、路面条件、道路设施因素进行了详细分析。研究结果表明,曲线半径与驾驶员心率增加值有较为密切的相关关系,线形以及路侧环境是影响驾驶员行车安全的主要原因,冰雪路面是影响冬季公路交通安全的重要因素。     

导航系统驾驶环境中脑力负荷评价技术比较

在高技术条件下,无论是对于飞行员还是ITS中的驾驶员,信息高度密集的驾驶环境对作业负荷水平的评价提出了新的要求,综述了4种典型的主观脑力作业负荷评价技术,并以导航系统的应用为例,分别用这4种方法对3种不同驾驶环境下的实验数据进行了评价计算,用敏感性分析结合参试者主观评价对计算结果作了比较分析,建立了RNASA－TLX指标在不同驾驶环境条件下的回归方程。     

车辆颜色等多因素对驾驶行为的交互作用研究

车辆颜色是影响驾驶行为与交通安全的重要因素,为研究动态运行环境下车辆颜色、车型对于驾驶行为的影响,首先,建立不同颜色、车型车辆模型及其白天与黄昏两种道路环境,构建6类典型驾驶场景;其次,选取25名测试人员,采用组内实验的方法进行试验,实验中利用驾驶模拟系统、眼动仪与多导生理仪采集车辆运行、驾驶员眼动与心率数据。实验结果表明,驾驶员对车辆的识认有明显差异,白天识认距离明显高于黄昏,大客车则明显高于小轿车,黑色车辆在黄昏时识认性明显低于其他车辆,尤其是在观察前方车辆时更为明显。上述结果表明,车辆颜色对于驾驶员识认距离存在明显影响,尤其是小型车辆在黄昏时响更为显著,以上结果应在车辆颜色选择及驾驶员培训时予以关注。     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律。通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态。分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明:相比清醒状态,疲劳状态下的转角熵升高了57.1%。     

道路交通突发事件下驾驶员行为特征分析

道路交通突发事件对驾驶员心理、生理行为产生重要影响。文中基于问卷调查数据分析突发事件下驾驶员行为特征,以及突发事件下人口统计学特征差异对驾驶员心理、生理的影响,并阐述突发事件下驾驶员操作行为特性。研究结果表明,道路交通突发事件对驾驶员生理、心理及操作行为有一定影响。可为降低突发事件下行车风险提供依据。     

考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类

为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性，本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先，经过对车辆运行轨迹数据的分析发现，不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征；其次，提出改进的驾驶员特征聚类方法，第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法，从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数，第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明， 在相同的道路类型和平均速度条件下，驾驶员类型越激进，其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明，改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好，能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。     

驾驶经验对稳定跟车行为的影响

为研究不同经验驾驶员稳定跟车状态下的驾驶特征,选取累计驾驶里程作为驾驶经验衡量标准。在特定的交通环境下,利用车载激光雷达设备,对比分析有无驾驶经验稳定跟车状态下的跟车距离和车头时距的特征,并建立相应的分布函数,揭示不同驾驶经验条件下稳定跟车行为的差异表现。研究结果表明:稳定跟车状态下,无经验驾驶员的跟车距离普遍比有经验驾驶员高,驾驶员的累计驾驶里程与跟车距离有显著的相关性,相关系数为负值,无经验和有经验驾驶员的跟车距离均服从对数正态分布;无经验驾驶员的车头时距也普遍比有经验驾驶员高,驾驶员的累计驾驶里程与车头时距有显著的相关性,相关系数亦为负值,无经验和有经验驾驶员的车头时距均服从正态分布。     

交通运输部要求做好《机动车驾驶员培训机松资格条件》等两项国家标准实施工作

交通行业标准《机动车驾驶培训机构资格条件》（JT/T433-2004）和《机动车教练场技术要求》（JT／T434-2000）作为交通运输部门对机动车驾驶员培训机构实施管理的重要基础性标准,多年来对规范机动车驾驶员培训市场经营秩序、提升机动车驾驶员培训质量与服务水平、不断完善道路交通安全源头管理发挥了重要作用。为进一步贯彻落实《机动车驾驶培训教学与考试大纲》（交运发[2012]729号）,交通运输部组织制订了国家标准《机动车驾驶员培训机构资格条件》（GB／T30340-2013以下简称《资格条件》）和《机动车驾驶员培训教练场技术要求》（GB／T30341-2013以下简称《技术要求》）。日前,国家标准化管理委员会发布了两项国家标准,两项标准自2014年6月1日起正式实施。为积极稳妥地做好两项标准的贯彻实施,交通运输部就有关工作提出要求。     

自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。     

预见性驾驶与安全节能关系浅谈

预见性驾驶是指车辆在行驶中,驾驶员通过观察对可能发生的道路交通情况做出预先判断,并采取减速滑行、制动、停车和转向等相应的安全预防措施。做好预见性驾驶需要细致观察、正确判断、控制速度和采取措施,预见性驾驶可说是公交车驾驶员的安全节能法宝。     

城市公交车驾驶员如何节油

城市公交车“节油”是个永恒的话题，公交车驾驶员非常关注，公交管理者十分重视。那么，从什么地方节油？笔者以为，在车辆技术状况相同的条件下，驾驶技术高低对节约燃油影响很大，正确合理的驾驶操作可以大大降低燃耗。不同技术水平的驾驶员，在相同条件下，驾驶相同汽车，油耗可相差20％-40％。驾驶车辆的各个环节都是有节油潜力可挖的。     

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。     

工作模式对公共汽车驾驶员疲劳程度的影响

疲劳驾驶对公共汽车行车安全具有很高的风险。为制定合理的公共汽车驾驶员工作时间安排,采用对照试验的方法研究不同工作模式对驾驶员疲劳程度的影响。选择哈尔滨市1条公交线路开展驾驶实验研究,以14名公共汽车驾驶员为研究对象,根据工作模式的不同分为实验组和对照组。采用斯坦福嗜睡量表记录驾驶员的主观疲劳程度,选择反应时和PERCLOS表征驾驶员的警觉性水平。采用单因素方差分析法分析各个指标随驾驶时间变化的显著性。实验结果表明,连续驾驶时间对公共汽车驾驶员的疲劳程度和警觉性水平有显著影响,两种工作模式对驾驶员疲劳测评指标的影响显著不同。     

三车道动态环境下汽车驾驶倾向性的转移概率及其预测

驾驶倾向性是汽车行驶中驾驶员情感偏好等特征的动态测度,易随环境的改变而变化,并影响驾驶员意识和汽车操控行为;另一方面,其类型和转移概率又同时受到后者的作用与影响.准确揭示动态环境下驾驶倾向性转移概率,对实现汽车自动驾驶和辅助驾驶系统具有重要意义.本文以三车道为例,从环境变化,特别是从刻画交通态势复杂性的车辆编组关系演化角度出发,设计三车道条件下的驾驶实验,采集不同行驶环境下驾驶员倾向性并进行统计分析,揭示环境嬗变情况下,汽车驾驶倾向性转移概率.验证结果表明,利用倾向性转移概率对汽车驾驶员倾向性进行预测的结果与实时辨识结果相吻合,平均准确率达80%以上.     

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。     

日本严惩交通违章

日本公布了新的《道路交通法》后，将驾驶中使用手机、游戏机的驾驶员列为处罚对象，并加大了对酒后驾车、飚车行为的惩罚力度。     

ETC环境下驾驶行为对车辆排放的影响分析

为分析ETC收费环境下驾驶行为特征对车辆排放量产生的影响,通过对驾驶员基本特性的实际问卷调查分析出ETC收费环境下驾驶员的驾驶行为,得出影响车辆排放的显著驾驶行为因素。根据不同驾驶员驾驶捷达轻型车通过北京西红门ETC收费站上游500m路段实地尾气排放测试,利用车载排放测试系统SEMTECH-DS对车辆进行排放统计,得出驾驶员的行驶速度与车辆尾气排放率之间的关系。结果表明,不同驾驶员在车辆速度控制方面是存在差异性的,而这种差异性是导致车辆尾气排放量不同的主要原因。因此通过规范驾驶员的驾驶行为,培养良好的驾驶习惯,有利于驾驶员能够更为合理地控制车辆的速度和加速度,从而使车辆完成ETC收费的整个过程尾气排放达到最优。