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。     

如何才能更科学地驾驶

作为交通脉络中的“细胞”，每一个驾驶人对合理驾驶知识的应用，是解决交通问题的最佳方法。美国的安全技术专家在研究中所获得的一些新发现，为驾驶人提供了最科学的驾驶策略。     

城市道路交通基础信息采集综述

随着国家“九五”、“十五”攻关和公安部“金盾工程”等重大项目的开展，公安交通管理信息化建设愈演愈烈，至今为止，机动车、驾驶人、道路交通违法、道路交通事故等信息库都已经实现全国统一，     

我国老年驾驶人交通安全现状及对策

随着《中华人民共和国道路交通安全法》的实施，我国对不同准驾车型驾驶人的年龄进行了调整，特别是放宽了初次申请小型汽车准驾车型的年龄限制——由60周岁放宽到70周岁，体现了对老年人的关怀，也圆了很多老年驾驶人的“开车梦”。近年来，随着小汽车在家庭的普及，老年人驾车出行的现象也越来越普遍。然而，由于受老年人生理特点和出行特征的影响，与老年驾驶人有关的交通事故的数量也呈逐年增多的态势。     

河北省“生命至上、文明交通”驾驶人宣誓活动启动仪式在石家庄公交举行

2010年12月30日上午，河北省“生命至上、文明交通”驾驶人宣誓活动启动仪式在石家庄公交总公司降重举行。     

日本关于道路情况误判引发的交通事故研究

本文分析了由驾驶人错误判断道路结构和路况弓起的交通事故，在分析中，使用了“道路情况误判”这个词，主要对涉及四轮汽车的事故进行了分析。     

德国应对酒后驾车教罚并重

在德国，准驾驶人从参加驾驶学校的理论课开始，就会被反复告诫酒后驾车的种种恶果。德国各中小学校都会举办“交通安全日”活动，以培养年轻一代的交通安全意识。     

分心驾驶研究文献计量学分析

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。     

夜间行车“八戒”须记牢

相对于白天，夜间由于受视线不良和驾驶人疲劳等各种因素的影响，往往容易诱发各类交通事故，因此，有不少人害怕夜间驾车出行。交警提醒您，在夜间行车时，须记牢如下“八戒”，才能远离车祸，保您旅途平安。     

不同能见度及信息量对驾驶人视觉特性影响

为探究不同能见度及信息量条件下驾驶人的视觉特性，以城市主干路为模型基础，分别建立不同能见度及信息量条件的模拟驾驶场景。选取21名驾驶人参与试验，运用模拟驾驶试验的方式采集数据，分析不同能见度及信息量条件下驾驶人注视时长、扫视百分比和瞳孔直径变化规律；通过动态分类法对驾驶人视野区域进行划分，应用马尔科夫链计算驾驶人在不同能见度及信息量条件下注视点在各区域间的一步转移概率和平稳分布概率。结果表明：能见度较好时交通标志信息量是影响驾驶人视觉特性的主要因素，在I3条件下驾驶人能够迅速判别道路交通环境中的重点信息；当能见度较差时驾驶人的观察区域由道路远处向近处转移，无法及时搜索远处的潜在威胁，不利于行车安全。     

交警“暗中执法”应该肯定和加强

近日，随着北京“杜保良105次违法事件”的见诸报端，交警执法较普遍采用的非现场执法方式引起了社会广泛的关注，特别是被非现场执法方式处罚过的驾驶人，对此更是口诛笔伐，一些学和法律界人士也对非现场执法的方式提出了质疑，并以“暗中执法”来称谓。也有人将“暗中执法”与“以罚代管”混同起来，拿“杜宝良事件”与当年的孙志刚事件相比，期盼着杜宝良事件也能使“暗中执法”寿终正寝。     

电子眼设置地点要公开

从4月1日起，新修订的《道路交通安全违法行为处理程序规定》（下称《程序规定》）将正式实施。据介绍，“电子眼”的设置和查询、滞纳金等驾驶人普遍关注的问题都有重大调整。     

昆山城市交通管理争创精细化品牌

一、前言 昆山市地属东南地区的交通要道，东靠上海，西邻苏州，是江苏省的东大门，公路、水路、铁路交通网发达，人流、物流量大且密集。目前，昆山市域面积927平方公里，其中，中心城区（苏州东绕城高速公路、312国道、顺陈路、城北路所围合的区域）面积185平方公里。中心城区现有主次干道108条，195公里；支路78条，82公里。路网密度为每平方公里12．5公里，人均道路面积22平方米。城区道路基本形成了内外相连、环内互通、环外放射的城市道路交通格局。截至2009年5月底，昆山市机动车保有量达到211535辆，其中汽车122167辆；机动车驾驶人总数达到141695人，其中汽车驾驶人90733人。在机动车和驾驶人区域分布上，城区占比近一半，城区交通“潮汐流”特征明显。     

基于道路交通安全因素的交通事故分析

总结归纳了影响道路交通安全的因素:道路交通设施、季节、气候等。以滨海大道和机场大道为例,依据道路主体工程和交通量,分析了交通事故成因,同时提出了相应的整改措施。科学认识了道路交通事故的诱发因素,指出了驾驶人群体性质的变化和驾驶人在驾驶过程中感官的极限性对交通安全的影响,从而提出道路规划设计要“以人为本”,行车安全应以“预防为主”的理念。     

从正规化建设入手 进一步深化车辆管理所“三基”工程建设

车辆管理所是各级公安机关交通管理部门的一个基层执法单位，其职责是依据国家法律、法规对各类机动车进行注册登记和对机动车驾驶人进行资格考试、核发相关证件。车辆管理所（简称“车管所”）是“三基”工程建设的重点之一，车辆管理工作（简称“车管工作”）是公安机关交通管理部门重要的基础工作，也是预防和减少道路交通事故的重要源头工作。[第一段]     

自适应期望跟车间距和行为习惯的驾驶人跟驰模型

为满足智能车辆的个性化需求，提高智能车辆人-机交互协同的满意度和接受度，构筑双层驾驶人跟驰模型框架，提出自适应驾驶人期望跟车间距和行为习惯的个性化驾驶人跟驰模型。首先，提取个体驾驶人跟驰均衡状态的数据，采用高斯混合和概率密度函数(Gaussian Mixture Model and Probability Density Function, GMM-PDF)建立第 1 层模型，即驾驶人期望跟车距离模型。然后，将期望跟车距离参数引入模型，基于高斯混合-隐马尔可夫方法(Gaussian Mixture Model and Hidden Markov Model, GMM-HMM)学习驾驶习性，建立第2层模型预测加速度，即个性化驾驶人跟驰模型。其次，研究不同高斯分量个数对模型效果的影响，对比双层模型与 Gipps 模型、最优间距模型(Optimal Distance Model, ODM)、单层模型及通用模型的性能。最后，8位被试驾驶人的自然驾驶行为数据验证结果表明：高斯分量数量与模型性能存在一定的正相关性；在最优高斯分量数量下，8位被试驾驶人在训练集上预测误差均值为0.101 m·s-2，在测试 集上为0.123 m·s-2；随机选取其中1位驾驶人的2个跟车片段数据进行模型计算，结果显示，加速度的平均误差绝对值分别为0.087 m·s-2和0.096 m·s-2，预测效果优于Gipps模型、ODM模型、单层 模型及通用模型30%以上，与驾驶人实际跟驰行为的吻合度更高。     

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。     

危险货物道路运输车辆驾驶人风险倾向性分类研究

为加强危险货物道路运输安全风险源头管控，本文充分挖掘轨迹大数据和动态监控数据等多源异构行车数据，研究危险货物道路运输车辆(危货车)驾驶人风险倾向性分类。基于广泛可用的GPS轨迹数据所蕴含的驾驶行为模式和运行环境特性，引入时变随机波动率的概念，提取5种速度波动性指标，构建表征驾驶风格的属性特征集，加之行为抑制控制力、认知抑制控制力和生理负荷特征，共同组建危货车驾驶人风险倾向属性指标体系；利用Critic赋权法计算各指标客观权重，并基于多准则妥协解排序算法(VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun, VIKOR)对危货车驾驶人的属性进行评分；建立基于K-medoids聚类算法的危货车驾驶人风险倾向性分类模型。结果表明：运用分类模型，本文将危货车驾驶人分为4类。其中，驾驶风格激进加行为抑制控制力薄弱型驾驶人面对拥堵路段和恶劣天气时表现出更大的速度波动和更多的车辆控制报警；认知抑制控制力薄弱型驾驶人分心次数更多，愿意将更多的注意力分配给分心对象，且更频繁地在分心对象和前方路况间进行注意力转移；易疲劳型驾驶人表现出更多的疲劳报警和超时驾驶报警，驾驶人承受更大的...     

公共安全行业标准《驾驶人桩考系统通用技术条件》《道路交通事故勘验照相》通过专家审定

公安部道路交通管理标准化技术委员会(下称“标委会”)分别于2005年6月22日和7月5日，在南京召开了公共安全行业标准《驾驶人桩考系统通用技术条件》和《道路交通事故勘验照相》审定会。     

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。