急弯处警告标志位置对驾驶行为的影响研究

为探索急弯处不同警告标志位置对驾驶行为的影响机理,利用驾驶模拟试验,在急弯前设置5种不同位置的警告标志,观察车辆在弯前直线路段、弯道路段中的运行状态.结果表明,标志位置对直线路段的平均速度,直线、弯道路段的平均加速度、速度标准差均存在显著性影响;标志位置与急弯半径的交互效应对直线路段的平均速度、弯道路段的平均加速度有显著性影响.警告标志位置能够影响车辆在弯前直线路段的行驶速度、驾驶员在弯道路段对速度的纵向控制以及过弯前后速度的波动性;同时,对速度控制的影响还受到急弯半径的干扰.     

双车道公路小半径弯道转向行为及控制对策研究

基于驾驶模拟实验研究双车道公路弯道路段的车辆转向行为。采集了10名驾驶员在不同半径、不同坡度条件下的弯道转向行为数据。分析了车速、横向偏移距离和心率的变化规律。得到了横向偏移突变距离和半径之间的数学关系。结果表明:弯道行驶车辆在曲中点之前车速会降至最低值;随后驾驶员会采取加速操作,此时车辆会产生一次横向偏移突变;突变的长度与车速、半径均有关;偏移形态以向道路中线方向偏移为主;因此,针对弯道的安全改造应以限速和诱导车辆远离道路中线为主。     

基于曲率感知的高速公路隧道弯道路段调控方法研究

为定量分析高速公路隧道弯道路段不同半径条件下,线形诱导标志和反光环对驾驶员曲率感知的影响,基于室内仿真试验,选取20 名驾驶员作为被试,分别测量驾驶员在不同试验场景条件下的弯道错觉程度,并对试验数据展开分析。试验结果表明: 1)采用线形诱导标志的隧道弯道视线诱导方法,驾驶员弯道错觉表现为高估弯道半径,且仅在半径为200~400 m 条件下,具有较好的诱导效果,弯道错觉程度小于7%;同时,驾驶员的弯道错觉程度与隧道弯道半径显著正相关,与线形诱导标志的可见个数显著负相关。2)采用反光环的隧道弯道视线诱导方法,驾驶员的弯道错觉程度仅与反光环的可见个数存在显著负相关,且随着可见反光环布设个数的增多(4~6 个),会导致驾驶员低估半径的错觉程度过大(>-20%),不利于驾驶员安全行车。3)在隧道弯道路段(200~1 800 m),当可见反光环为3 个时,不同半径下的弯道错觉程度均小于布设线形诱导标志的方案(小于5%)。因此,采用在隧道弯道路段布设3 个可见反光环的方法更有利于提高驾驶员的曲率感知能力。     

雾天不同能见度条件下高速公路限速建议值研究

高速公路雾天不同能见度条件下,驾驶员对道路线形走向的敏感性有所变化,驾驶员需要不断调整方向盘,以不同的车速行驶在线形不断变化的高速公路上.为了探寻在雾天不同能见度条件下,驾驶员以不同车速通过不同曲率道路时的驾驶行为安全特性,利用UC-win/Road建立道路驾驶模拟环境,采集驾驶员在单因素和正交多因素实验方案条件下的车辆运行轨迹数据,结合驾驶行为特点提出了新的评价指标(车辆横向偏移系数)对驾驶员的驾驶行为进行分析.结果表明,能见度、圆曲线半径和车速对车辆横向偏移均具有显著性影响;并且通过正交试验确定各因素对车辆横向偏移影响由强到弱依次为:能见度(F=531.643)>圆曲线半径(F=256.599)>车速(F=45.986).      

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。     

基于模糊神经网络的驾驶员弯道安全感受预测模型研究

论述了在人-车-路(环境)系统中驾驶员弯道安全感受的非线性特性。为了体现车辆、道路结构对驾驶员认知过程的作用和认知结果形成的影响,驾驶员弯道安全感受模型采用弯道平曲半径、车辆运行速度和驾驶员驾龄作为道路线形、车辆结构动力性、驾驶员经验的主要特征参数集,在增加积极和消极补偿运算的基础上,构建出模糊逻辑推理规则与神经网络优化逼近运算相互结合的5层推理预测模型,并结合实例数据,进行了对比分析验证,表明5层结构模型能够较好的满足特定弯道条件下驾驶员主观安全感受的认知推理预测要求,能够准确的、稳定的再现出驾驶员主观安全感受同驾龄、平曲半径和车辆运行速度间的相互作用关系。     

驾驶员弯道操纵能力实车测试与分析方法研究

为客观评价不同驾驶员的弯道操纵能力，提出了一种驾驶员弯道行驶过程操纵行为实车测试分析方法。招募12名驾驶员在试验场标准路面上进行实车试验，分别以30 km/h、40 km/h、50 km/h的初速度驶入U形弯道并自由行驶，记录驾驶员操控数据和车辆运动状态数据，对驾驶员弯道操纵能力进行分析。试验结果表明：不同能力的驾驶员在纵向车速、纵向加速度、纵向急动度、转向盘转角、横摆角速度、转向盘转角熵值等指标上呈现明显差异。该方法可进一步扩展应用于自动驾驶汽车的弯道行驶能力分析评估。     

基于驾驶员数据学习的自动驾驶车辆弯道转向控制研究

针对自动驾驶车辆的弯道转向控制问题,提出了一种基于驾驶员操纵数据分析和学习的控制方法。首先,建立了人-车-路软硬件综合模拟驾驶平台,采集了多位驾驶员在不同弯道上的转向操纵数据及车辆状态数据;然后,采用离散分析和拟合分析进行数据分析,并基于模糊综合评价算法建立转向行为评价体系进行数据评价与筛选;最后,将筛选后的驾驶员数据作为训练样本进行神经网络训练,建立基于神经网络的弯道转向控制器。仿真和实车验证结果表明,所设计的控制器能够很好地模拟熟练驾驶员在弯道上的转向行为,并能够保证车辆在弯道行驶的安全性和稳定性。     

视觉分神对驾驶员跟驰行为的影响

为了研究驾驶员视觉通道被车载信息系统所占用时,驾驶员对交通信息进行实时加工处理的机理及其应对事故风险的能力,模拟车载信息系统设计了诱导驾驶员视觉分神的驾驶次级任务。根据次级任务的复杂程度划分为3个任务难度等级,使得驾驶员单次视线离开路面的时间随着次级任务难度增加而递增;基于驾驶仿真试验平台,构建了城市道路和高速公路下的典型跟驰场景;招募熟练驾驶员,于驾驶过程中根据试验声音提示执行驾驶次级任务。对采集的试验数据先采用箱图方法进行离群处理,对筛选后的数据采用方差分析和多重比较的方法,分析驾驶员对车辆车道位置掌握、转向盘调整等相关横向操控行为,驾驶员对车辆纵向位置调整、车速调整等相关纵向操纵行为,以及通过其对车辆横纵向控制反映出的补偿措施。分析结果表明:无论车辆处于高速还是低速行驶环境,处于视觉分神状态的驾驶员对车辆的横向控制能力均会变差;驾驶员视线离开路面的时间越长,其对车辆的横向控制能力越差;车辆高速行驶时,驾驶员将面临更大的横向失控风险;而无论车辆处于高速还是低速行驶环境,驾驶员在意识到自身视线离开路面时间过长后,均会通过降低速度和增大跟车距离,以平衡视觉分神带来的纵向方向上的事故风险。     

雾天对弯道驾驶行为的影响研究

雾天环境下不良的视距条件使得驾驶员在驾驶过程中存在安全隐患.利用驾驶模拟器,选取雾天环境作为典型干预因素进行驾驶模拟实验,同时考虑驾驶人职业和性别作为可能的影响因素,实验设计直角弯道和S形连续弯道2种道路线形,从实验数据中抽取平均车速与车辆驶出弯道率作为关键变量,采用多变量方差分析、均值统计等方法分析雾天环境下驾驶人的驾驶速度和驶出弯道率,并建立Logistic回归模型分析各因素对车辆驶出弯道可能性的影响.实验结果表明,驾驶人在弯道雾天行驶时的平均车速要比无雾情况下略高,且职业驾驶人的平均车速较非职业驾驶人明显偏低;随着雾的浓度的增大,驾驶人在直角弯道处和S形连续弯道处驶出弯道的比例均显著增大.     

弯道行驶防侧滑预警与控制系统设计

弯道侧滑对汽车行驶安全性具有重要影响。为提高车辆在弯道行驶的安全性,文中设计一种弯道行驶防侧滑预警与控制系统。首先对汽车弯道行驶工况进行受力分析,提取弯道行驶安全影响因素;然后对预警与控制系统原理图进行设计,针对汽车侧滑时驾驶员反应时间不足及制动时安全性情况设计了预警安全系数及点刹制动两种方案;最后在控制成本和避免警报过多干预驾驶员驾驶行为的前提下对预警与控制系统模块进行设计及装置选型,采用车辆稳定性控制(DSC)系统现有传感器和预警声道由弱至强的方法实现预警和控制,使整个系统经济可行且适用性较强。     

驾驶经验对安全车速选择影响的研究

为研究驾驶员的驾驶经验对安全车速选择的影响,采用情景试验的方法,对驾驶员安全车速的感知进行了试验.研究结果表明:在不考虑驾驶车辆性能、驾驶任务缓急的情况下,驾驶经验对驾驶员安全车速的选择产生较大影响,有经验的驾驶员安全车速的选择在限速范围内相对集中,受道路及环境约束变化的影响较小,安全车速较为均衡;而无经验的驾驶员安全...     

城市公交客车弯道行驶油耗优化方法

驾驶员不同的驾驶行为会导致公交客车行驶油耗的较大差异,这种差异在弯道、上下坡、红绿灯、公交站等特殊路段更为突出。为了探讨降低公交客车弯道行驶油耗的方法,根据车辆远程数据采集系统所采集的天津市滨海公交503路上6位驾驶员10多万公里的行车数据,提取了该线路28个弯道数据,建立了弯道几何描述模型。研究了弯道几何特征和驾驶员驾驶行为对过弯油耗的影响,提出基于动态规划的车辆过弯油耗优化方法,并通过仿真验证了该优化方法的效果。结果表明,对于所选择的两个典型弯道,通过驾驶行为优化,油耗可分别降低7.96%和27.51%。     

考虑道路平曲线设计的驾驶疲劳对车道保持能力影响研究

不同的道路平面线形几何设计对于驾驶人车道保持能力的需求是有差异的,驾驶人受疲劳程度影响也会呈现车道保持能力下降的趋势,当前的研究未综合考虑以上2个因素:线形和疲劳程度对驾驶横向表现的交互影响.邀请41位被试者分别开展550 km的实车实验,获取车辆位置信息GPS以匹配道路线形类型,基于问卷调查方法获取驾驶过程疲劳等级.分析不同疲劳程度、不同平面线形类型以及弯道半径条件下的车道偏离标准差参数,构建了多元线性回归模型.数据分析结果表明,相同疲劳程度下驾驶人在圆曲线段驾驶的偏离值要超过直线段以及缓和曲线段;当弯道半径超过5 500 m时,曲线段弯道半径越大,车道偏离差值越高.同时,考虑了线形影响的多元线性回归模型对疲劳程度的预测精度要高于未考虑线形因素的模型,进一步说明在针对驾驶疲劳行为表现开展研究时,有必要对道路设计参数加以考虑以提高疲劳辨识精度.      

新手驾驶员紧张度与道路线形及行驶速度相关性分析

本文首先从驾龄和驾驶里程数两个方面给出了新手驾驶员的界定,分析其驾驶特征及心理紧张度。通过室外试验,利用生物反馈仪等仪器,分析了道路条件对驾驶员脑电波的β波变化的影响,建立驾驶员β波增率与道路圆曲线半径R和车速V的相关模型;对比分析得出,在相同的半径和速度条件下,新手驾驶员β波增率比老驾驶员高出12%以上,在道路设计时应充分考虑新手驾驶员的生心理反应。     

基于SVM的危货车驾驶员饮水分心判别模型

执行车内次任务是导致驾驶员注意力分散乃至造成交通事故的重要原因。为对危货车驾驶员饮水分心进行辨识,进行了驾驶模拟试验。试验中,将水杯放置在危货车驾驶舱内3种常见的杯架位置处,采集饮水分心驾驶和正常驾驶时的车辆运行状态数据。在差异性统计分析提取特征指标的基础上,对变化较快的特征引入频域分析方法提取特征指标,经分析新增加的特征指标能够反映被试驾驶员对车辆横向稳定性的控制能力。使用支持向量机建立驾驶员饮水分心驾驶判别模型,分别使用遗传算法和粒子群算法对初步判别模型进行优化并对比分析,最终对优化后的模型进行评估。结果表明,应用遗传算法和粒子群算法优化后的判别模型对驾驶员饮水分心状态的正确分类比例分别达到94.02%和93.21%,遗传算法的参数寻优结果优于粒子群算法,同时遗传算法主要通过选择、交叉、变异操作产生新的种群个体进化到下一代,是较为成熟的收敛性分析方法,故认为遗传算法更适合作为驾驶员饮水分心驾驶判别模型的优化算法。     

驾驶模拟条件下高速公路线形指标对驾驶绩效影响特征分析

驾驶绩效是衡量驾驶员维持正常驾驶能力的重要指标。为研究高速公路平、纵线形指标对驾驶员行车过程中纵向和横向驾驶绩效的影响,利用模拟驾驶实验平台开展了模拟驾驶实验。按照几何线形对实验场景进行路段划分,统计分析了不同线形指标路段单元上车辆速度、车道偏移量等驾驶绩效指标的变化规律。实验结果表明,车辆运行速度随着平曲线半径增大而上升;下坡路段车速随着纵坡坡度的增大出现先上升后下降的小幅度变化;车辆横向偏移量随道路线形指标无明显变化规律,其变化受驾驶经验、车速、线形指标等多因素影响。这一研究可为高速公路人性化道路线形设计提供参考。     

加强汽车驾驶员训练应注重抓好四个环节

一、严格按纲施训,扎实抓好新训驾驶员培养大纲明确新训驾驶员能在平、战时各种复杂条件下独立驾驶车辆完成任务,这对新驾驶员培训工作提出了更高要求。汽车驾驶员训练机构要以此为牵引,深入抓好贯彻落实,严格训练标准,遵循训练规律,把大纲规定的课目训全、时间训够、实车驾驶里程训足。从平、战时部队遂行保障任务的实际需要出发,加大夜间驾驶、城市驾驶、复杂道路驾驶、长途     

汽车夜间安全行车的视觉增强装置--车辆辅助驾驶系统

车辆辅助驾驶系统最初来源于军事需求。为了实现战场夜间闭灯驾驶，降低被敌方发现的概率，满足战场上夜间快速隐蔽运输的需要，增强驾驶员的视野和视觉强度，一种车辆辅助驾驶系统——夜间安全行车视觉增强装置应运而生。例如，美军研制成功的驾驶员视觉增强器——一种安装在车辆上的红外影像仪，能够提高陆军战术轮式车辆的运输能力。     

车辆与弯道混凝土护栏碰撞的动态数值模拟及试验

对车辆与弯道混凝土护栏碰撞动态数值模拟结果和实车足尺碰撞试验结果进行对比分析，从车辆行驶轨迹、乘员冲击加速度以及车辆损伤形态3个方面，验证了动态数值模拟的准确性，并分析了弯道混凝土护栏曲线半径对乘员碰撞过程中所承受冲击加速度的影响；得到乘员风险的最不利护栏半径。结果表明：有限元仿真是进行汽车护栏碰撞研究的有效方法；弯道处护栏的形式对碰撞时乘员的安全有很大影响。